본 논문에서는 t 준노름이 연속인 경우 이미 주어진 퍼지 측도에 관한 측정 가능한 함수의 준 노름 퍼지 적분을 이용하여 퍼지 측도를 정의하는 방법에 대해서 조사했다. 즉 (X, F, g)이 퍼지 측도 공간이라고 하고 h$\in$L$^\circ$(X), 이며 $\top$는 연속 t 준노름이라 하자. 그러면 임의의 $A\in$F에 대해 $\nu$(A)=$\int _A$h$\top$g에 의하여 정의된 집합치 함수 $\nu$는 (X, F)상에서 퍼지 측도이다.
모호함의 측도를 위하여 퍼지 엔트로피와 거리측도 그리고 유사측도와의 관계를 이용하여 새로운 퍼지 측도를 제안하였다. 제안된 퍼지 엔트로피는 거리측도를 이용하여 구성된다. 거리측도는 일반적으로 사용되는 해밍 거리를 이용하였다. 또한 집합사이의 유사성을 측정하기 위한 유사측도를 거리 측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 퍼지 엔트로피와 유사측도를 증명을 통하여 타당성을 확인하였다.
모호함의 측도를 위하여 퍼지 엔트로피와 거리측도 그리고 유사측도와의 관계를 이용하여 새로운 퍼지 측도를 제안하였다. 제안된 퍼지 엔트로피는 거리측도를 이용하여 구성된다. 거리측도는 일반적으로 사용되는 해밍 거리를 이용하였다. 또한 집합사이의 유사성을 측정하기 위한 유사측도를 거리 측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 퍼지 엔트로피와 유사측도를 증명을 통하여 타당성을 확인하였다.
상대적 소속 함수(RMF)에 기반을 둔 새로운 유사성 측도를 제안한다. 본 논문에서는 RMF는 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타내기 위해 제시되었다. 이러한 RMF의 형태는 매개변수값들에 따라 결정되기 때문에 매개변수 값들만을 조정해 줌으로써 퍼지 부분 집합간의 상대성을 쉽게 나타낼 수 있다. 그러므로 퍼지 부분 집합을 이용해 주관성을 표현할 때 개인이나 문화차이간의 상대성을 쉽게 반영해 줄수 있다. 이 경우이들 매개변수들은 퍼비 부분 집합의 구조를 결정해 주는 특징점들이라고 할수 있다. 결과적으로 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도가 RMF의 매개변수들을 이용해서 빠르게 계산될 수 있다. RMF에 의해 퍼지 부분 집합간의 유사성 정도를 계산하기 위해 유클리디안 거리를 사용한다. 한편, 제안된 유사성 측도의 응용 분야로 새로운 언어 근사 방법을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.
마이크로어레이 유전자 발현 데이터인 yeast cdc15에 대해 시계열 데이터의 특성을 반영한 푸리에 계수를 이용한 검정통계량과 FDR 다중비교법을 이용하여 차별화된 유전자를 선별한 후 선별된 유전자들에 대해 모형기반 군집방법, K-평균법, PAM, SOM, 계층적 Ward 군집방법과 Fuzzy 군집방법을 실시하였다. 군집방법에 따른 특성을 알아보고 군집화 결과와 내부유효성 측도로 연결성 측도, Dunn 지수와 실루엣 값을 살펴본다. 또한 GO분석을 통한 생물학적 의미도 파악해본다.
퍼지집합이론과 수학적 형태학간의 유사도를 기반으로 Grabish는 수게노(Sugeno)퍼지적분을 이용한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 본 논문에서는 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 각각의 부분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분집합에 대하여 $\lambda$-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 융기와 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의한다. 이러한 연산자들을 이용하여 2차원의 물체에 대한 골격화에 적용하여 보았다. 임펄스 잡음을 가지는 나선형 영상과 퍼즐영상에 대하여 위의 방법을 적용한 결과 기존의 방법보다 대부분의 경우에 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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