• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.295-299
• /
• 2002

This paper presents an image contrast enhancement technique for improving low contrast images. We applied fuzzy logic to develop an image contrast enhancement technique in the viewpoint of considering that the low pictorial information of a low contrast image is due to the vaguness or fuzziness of the multivalued levels of brightness rather than randomness. The fuzzy image contrast enhancement technique consists of three main stages, namely, image fuzzification, modification of membership values, and image defuzzification. In the stage of image fuzzification, we need to select a crossover point. To select the crossover point automatically the K-means algorithm is used. The problem of crossover point selection can be considered as the two-category, object and background, classification problem. The proposed method is applied to an experimental image with 256 gray levels and the result of the proposed method is compared with that of the histogram equalization technique. We used the index of fuzziness as a measure of image quality. The result shows that the proposed method is better than the histogram equalization technique.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.317-320
• /
• 2002

In this paper, an automatic histogram specification method is proposed for image enhancement, Fuzzy membership value is adopted for the representation of image histogram. The desired PDF is automatically constructed by the fuzzy membership value. Fuzzy membership value is extracted from dark membership, bright membership function and original histogram. The effectual results are demonstrated by desired PDF which meet the image enhancement requirements. The performance and effectiveness are shown by the analysis and the resultant image in comparison with histogram equalization method.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.1284-1294
• /
• 2007

본 논문에서는 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 이용하여 블라인드 비선형 채널등화기를 구현하였다. 이를 위해 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 비선형 채널의 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 구해진 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터를 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용하여 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 잡음을 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (genetic algorithm(GA) merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 사용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
• /
• pp.382-388
• /
• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means: MFCM) 알고리즘을 제안한다. 제안된 MFCM은 기존의 유클리디언 거리 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)를 이용하여 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태값(optimal channel output states)을 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적인 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우스 노이즈를 추가한 데이터를 사용하여 하이브리드 유전자 알고리즘 (GA merged with simulated annealing (SA): GASA)과 그 성능을 비교 하였으며, 제안된 MFCM을 이용한 등화기가 GASA를 활용한 것 보다 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제4권3호
• /
• pp.259-265
• /
• 2004

In this study, a hybrid genetic algorithm merged with simulated annealing is presented to solve nonlinear channel blind equalization problems. The equalization of nonlinear channels is more complicated one, but it is of more practical use in real world environments. The proposed hybrid genetic algorithm with simulated annealing is used to estimate the output states of nonlinear channel, based on the Bayesian likelihood fitness function, instead of the channel parameters. By using the desired channel states derived from these estimated output states of the nonlinear channel, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In the simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise. The performance of the proposed method is compared with those of a conventional genetic algorithm(GA) and a simplex GA. In particular, we observe a relatively high accuracy and fast convergence of the method.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제4권3호
• /
• pp.283-287
• /
• 2004

In this paper, a method of designing the efficient batch blind equalization with low complexity using a micro genetic algorithm (GA), is presented. In general, the blind equalization techniques that are focused on the complexity reduction might be carried out with minor effect on the performance. Among the advanced various subjects in the field of GAs, a micro genetic algorithm is employed to identity the unknown channel impulse response in order to reduce the search space effectively. A new cost function with respect to the constant modulus criterion is suggested considering its relation to the Wiener criterion. We provide simulation results to show the superiority of the proposed techniques compared to other existing techniques.

• 대한전자공학회논문지TE
• /
• 제39권2호
• /
• pp.17-28
• /
• 2002

최근 신경회로망 구조 또는 퍼지논리를 이용한 자력등화 즉, 비선형 등화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 계산의 복잡성과 등화 성능 사이에 더 나은 trade-off를 찾기 위해 스텝 크기(step size)를 자동적으로 조절할 수 있는 즉, 에러 오차 값이 크면 계수갱신율을 크게 하고 에러 오차 값이 작으면 계수갱신율을 작게 하여 빠른 수렴비와 낮은 초과 MSE를 갖는 TS(Tagaki-Sugeno) 퍼지 모델과 ISI에 강하고 위상변화에 둔감한 CMA(Constant Modulus Algorithm)를 접목시킨 새로운 FSG (Fuzzy Stochastic Gradient)/CMA 알고리즘을 제안하였다. 제안된 FSG/CMA 알고리즘을 사용한 채널 적응 등화기를 설계하여 모의실험한 결과 기존 알고리즘 보다 3.5dB의 SNR이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.79-81
• /
• 2018

혈관내 초음파(Intravascular Ultrasound, IVUS)는 혈관 내벽의 단면을 보여주는 검사 방법으로 관상 동맥 내의 내강, 죽상 경화반, 그리고 혈관벽의 변화에 관한 직접적이고 구체적인 정보를 제공한다. 본 논문에서는 IVUS 영상에서 내막과 외막을 추출하고 각 막의 지름을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IVUS 영상에 Histogram Equalization 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후에 퍼지 이진화 기법과 평균 이진화 기법을 각각 적용하여 내막과 외막을 추출하기 위해 이진화한다. 이진화된 내막과 외막의 각 영역 중에서 혈관내 초음파 영상 중심에서 가장 큰 영역의 정보를 이용하여 라벨링 기법을 적용하여 내막과 외막 영역을 추출하고 각 막의 지름을 계산한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막의 지름이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.2158-2165
• /
• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.777-781
• /
• 2001

본 논문은 저대비 영상을 처리하여 보다 향상된 영상을 얻고자 펴지 함소와 개선된 IAFC 모델을 적용한 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 무작위성보다 명암도의 모호성과 퍼지성에 근거한다는 점에서 퍼지 집합이론을 영상 향상 기법을 개발하는데 적용한다. 영상 향상의 단계를 퍼지화, 대비 강화 연산, 비퍼지화 단계로 나눠볼 수 있으며, 퍼지화 및 비퍼지화 과정에서 적절한 교차점 선택이 요구되고 이때 개선된 IAFC 모델을 적용하여 최적의 교차점을 선택한다. 데이터 대한 정신없이 임계 파라미터를 조정함으로써 클러스터링을 할 수 있는 개선된 IAFC 모델로 두 클래스만을 형성하도록 하여 명암도의 애매성이 최대가 되는 교차점을 찾아 대비를 강화시킨다. 대비 향상의 정략적 측정을 위해 퍼지성 지수를 사용하며 히스토그램 균등화 기법을 사용한 대비 향상 결과와 비교한다. 저대비 영상에 대해 최적의 교차점의 위치를 정하는 제안한 기법의 결과가 많은 실험영상을 통해 우수함을 보여주고 있다.