• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.235-238
• /
• 2003

Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.190-192
• /
• 2002

데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.378-384
• /
• 2013

본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.100-107
• /
• 2007

무선 센서 네트워크에서 중요한 문제 중 하나는 센서 노드들의 최적 배치, 즉 측정하고자 하는 지역을 모두 커버할 수 있는 최소 센서 노드 수를 산출하고 배치 위치를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 제안한 Fuzzy C-Means 클러스터링을 이용하여 측정하고자 하는 지역에서의 최적의 노드 배치와 최소 노드의 수를 시뮬레이션을 통해 도출하였고, 실험을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션은 3가지 타입의 2차원 지역을 모델로 하여 수행하였다. 모델링한 지역은 6M${\times}$10M의 직사각형, 50M${\times}$20M의 직사각형, 100M${\times}$80M의 ‘L’ 자 형태의 지역으로 하였으며, 각각 9개, 9개, 15개 노드의 위치를 결정하였다. 실제 실험결과 각 지역에 대해서 94.6%, 92.2%, 95.7%의 정확도를 가진 통신 연결을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.169-180
• /
• 2013

The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.

• 공학교육연구
• /
• 제8권1호
• /
• pp.31-45
• /
• 2005

본 논문에서는, 강의 평가에 필요한 설문을 효과적이며 체계적으로 얻기 위한, 대표 문항 추출 방법을 비교하였다. 비교에 사용한 방법은 요인분석(Factor Analysis: FA), FCM(Fuzzy c-Means) 알고리즘과 군집분석(Cluster Analysis : CA) 등으로 이러한 방법들을 사용하여 고려할 수 있는 다양한 형태의 많은 문항들로부터 적은 수의 문항을 추출한다. 추출된 문항은 많은 수의 문항들이 형성하는 클러스터의 대표 문항을 이루고 있다. 이를 위해 여러 개의 설문지로부터 얻은 120 문항의 강의 평가서를 명지대학교 외 3 개 대학교 646명의 학생들에게 평가를 실시하여 데이터를 얻었는데 학생들은 주어진 문항에 대하여 "매우 그렇다", "그렇다", "보통이다", "그렇지 않다", "매우 그렇지 않다", 그리고 "해당 없다"까지의 6등급으로 응답하였다. 각 문항에 대한 학생들의 응답 성향을 분석하여 약 25문항을 추출하였다. 실험 결과 본 논문에서 비교 분석한 요인분석, FCM알고리즘과 군집분석 등의 기법은 매우 유사한 설문을 추출할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.127-131
• /
• 2020

클러스터링을 이용한 대표적인 영상 분할 방법으로 Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘을 많이 사용하는데, FCM은 영상의 공간을 픽셀 값이 비슷한 클러스터 영역으로 분할하므로 분할 시간이 많이 소요된다. 특히 웹이 보편화된 현재 사용자들의 다양한 패턴을 분석하기 위한 처리 속도 문제는 더욱 중요하다. 이러한 속도 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Otsu의 영상 히스토그램의 임계값과 FCM으로 영상을 분할하는 개선된 FCM(Improved FCM : IFCM) 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 Otsu의 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계값을 결정하여 FCM에 적용하고 영상을 분할하였다. IFCM은 기존의 FCM에 비해 영상 분할 시간을 단축시켜 성능이 향상되었음을 실험을 통해 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.1625-1634
• /
• 2008

In this study, a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian weights (MFCM_GW) is presented for the problem of nonlinear blind channel equalization. The proposed algorithm searches for the optimal channel output states of a nonlinear channel based on received symbols. In contrast to conventional Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in this method. In the search procedure, all possible sets of desired channel states are constructed by considering the combinations of estimated channel output states. The set of desired states characterized by the maxima] value of the Bayesian fitness is selected and updated by using the Gaussian weights. After this procedure, the Bayesian equalizer with the final desired states is implemented to reconstruct transmitted symbols. The performance of the proposed method is compared with those of a simplex genetic algorithm (GA), a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA):GASA), and a previously developed version of MFCM. In particular, a relative]y high accuracy and a fast search speed have been observed.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제31권4호
• /
• pp.353-364
• /
• 2022

This study presents a hybrid algorithm for classifying the rock joints, where the improved artificial bee colony (IABC) and the fuzzy C-means (FCM) clustering algorithms are incorporated to take advantage of the artificial bee colony (ABC) algorithm by tuning the FCM clustering algorithm to obtain the more reasonable and stable result. A coefficient is proposed to reduce the amount of blind random searches and speed up convergence, thus achieving the goals of optimizing and improving the ABC algorithm. The results from the IABC algorithm are used as initial parameters in FCM to avoid falling to the local optimum in the local search, thus obtaining stable classifying results. Two validity indices are adopted to verify the rationality and practicability of the IABC-FCM algorithm in classifying the rock joints, and the optimal amount of joint sets is obtained based on the two validity indices. Two illustrative examples, i.e., the simulated rock joints data and the field-survey rock joints data, are used in the verification to check the feasibility and practicability in rock engineering for the proposed algorithm. The results show that the IABC-FCM algorithm could be applicable in classifying the rock joint sets.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제21권4호
• /
• pp.322-328
• /
• 2023

The number of senior citizens with large bowel obstruction is steadily growing in Korea. Plain radiography was used to examine the severity and treatment of this phenomenon. To avoid examiner subjectivity in radiography readings, we propose an automatic segmentation method to identify fluid-filled areas indicative of large bowel obstruction. Our proposed method applies the Hough transform to locate suspicious areas successfully and applies the possibilistic fuzzy c-means unsupervised learning algorithm to form the target area in a noisy environment. In an experiment with 104 real-world large-bowel obstruction radiographs, the proposed method successfully identified all suspicious areas in 73 of 104 input images and partially identified the target area in another 21 images. Additionally, the proposed method shows a true-positive rate of over 91% and false-positive rate of less than 3% for pixel-level area formation. These performance evaluation statistics are significantly better than those of the possibilistic c-means and fuzzy c-means-based strategies; thus, this hybrid strategy of automatic segmentation of large bowel suspicious areas is successful and might be feasible for real-world use.