• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.597-603
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• 2004

In retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster a number of image data adequately. Moreover, current retrieval methods using similarities are uncertain of retrieval accuracy and take much retrieving time. In this paper, a suggested image retrieval system combines Fuzzy ART neural network algorithm to reinforce defects and to support them efficiently. This image retrieval system takes color and texture as specific feature required in retrieval system and normalizes each of them. We adapt Fuzzy ART algorithm as neural network which receive normalized input-vector and propose improved Fuzzy ART algorithm. The result of implementation with 200 image data shows approximately retrieval ratio of 83%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.883-889
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• 2005

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART-1에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ART-1과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ATR-1 기반 퍼지 다층 지도 학습 알고리즘을 제안 한다. 자가 생성을 이용한 제안된 퍼지 지도 학습 알고리즘은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART-1을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 주민등록증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상도 개선되었다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.111-123
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• 2000

The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences. Recycling cells are formed considering design, process and usage attributes. In this paper, a novel approach to the design of cellular recycling system is proposed, which deals with the recycling cell formation and assignment of identical products concurrently. Fuzzy clustering algorithm and Fuzzy-ART neural network are applied to describe the states of disposal product with the membership functions and to make recycling cell formation. This approach leads to recycling and reuse of the materials, components, and subassemblies and can evaluate the value at each cell of disposal products. Application examples are illustrated by disposal refrigerators, compared fuzzy clustering with Fuzzy-ART neural network performance in cell formation.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.7-16
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• 2002

웹 검색 엔진의 검색 결과를 클러스터링하는 후처리 클러스터링 알고리즘은 그 특성상 일반적인 클러스터링 알고리즘과는 다른 요구조건을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 후처리 클러스터링 알고리즘의 요구조건들을 최대한 만족하는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 Concept ART는 문서 클러스터링에 있어 여러 가지 장점을 갖는 개념 벡터와 실시간 클러스터링 알고리즘으로 알려진 Fuzzy ART를 결합한 형태로써, 후처리 클러스터링뿐 아니라 범용의 클러스터링 알고리즘으로도 응용이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1312-1320
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• 2003

본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층 구조 신경망이 고려되었다. 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오루 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 단층 퍼셉트론에 ART1을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가 생성(self-generation)하는 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART1을 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과. 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권1호
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• pp.43-48
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• 2002

This paper discusses the application of fuzzy-ARTMAP neural network to compensate the nonlinearity of satellite communication channel. The fuzzy-ARTMAP is the class of ART(adaptive resonance theory) architectures designed fur supervised loaming. It has capabilities not fecund in other neural network approaches, that includes a small number of parameters, no requirements fur the choice of initial weights, automatic increase of hidden units, and capability of adding new data without retraining previously trained data. By a match tracking process with vigilance parameter, fuzzy-ARTMAP neural network achieves a minimax teaming rule that minimizes predictive error and maximizes generalization. Thus, the system automatically leans a minimal number of recognition categories, or hidden units, to meet accuracy criteria. As a input-converting process for implementing fuzzy-ARTMAP equalizer, the sigmoid function is chosen to convert actual channel output to the proper input values of fuzzy-ARTMAP. Simulation studies are performed over satellite nonlinear channels. QPSK signals with Gaussian noise are generated at random from Volterra model. The performance of proposed fuzzy-ARTMAP equalizer is compared with MLP equalizer.

• 대한안전경영과학회지
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• 제6권2호
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• pp.187-197
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• 2004

The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling product families using group technology in their end-of-life phase. Disposal products have the uncertainties of product condition usage influences. Recycling cells are formed considering design, process and usage attributes. In this paper, a new approach for the design of cellular recycling system is proposed, which deals with the recycling cell formation and assignment of identical products concurrently. Fuzzy ART neural networks are applied to describe the condition of disposal product with the membership functions and to make recycling cell formation. The approach leads to cluster materials, components, and subassemblies for reuse or recycling and can evaluate the value at each cell of disposal products. Disposal refrigerators are shown as an example.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.183-186
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• 2003

In this paper, we proposed fuzzy adaptive resonance theory(ART) combined with principle component analysis(PCA) to recognize and classify indoor environmental gases. In experiment Taguchi gas sensors(TGS) are used to detect VOCs. Using thermal modulation of operating temperature of two sensors, we extract patterns of gases from the voltage across the load resistance. We use the PCA algorithm to reduce dimension so it needs less memory and shortens calculation time. Simulation is accomplished to two directions for fuzzy ART with and without PCA.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1274
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• 2014

이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.12-17
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• 2003

본 논문은 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 이용하여 내용기반 영상을 검색하는 연구를 제시한다. 대용량의 영상 데이터베이스를 검색할 때, 클러스터링은 빠른 검색을 위해 중요하다. 그러나 많은 양의 영상 데이터를 적절하게 클러스터링 하는 것은 상당히 어렵다. 기존의 유사도에 따른 검색 방법은 검색의 정확도가 떨어지고 검색시간이 많이 걸리는 단점이 있기 때문에 이러한 단점을 보완하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 보완하기 위하여 신경망 알고리즘을 사용한 내용기반 영상검색 시스템을 제안한다. 퍼지 ART 신경망 알고리즘을 사용한 본 검색 시스템에서는 색상과 질감을 검색에 필요한 특징치로 잡아 데이터를 0과 1사이의 데이터로 정규화 하여 신경망 알고리즘의 입력 데이터로 넣어서 영상을 클러스터링 한 후 검색을 실시하였다 300개의 영상을 가지고 실험한 결과 약 87%의 검출률을 보여 주었다.