본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 통계청에서 제공하는 한국 표준 질병 사인 분류표(K.C.D)를 기초로 질병을 분류한 후, 질병을 도출하고 애매한 증상의 차이의 정도를 퍼지 추론기법을 사용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 한방 질병 분류 시스템을 제시한다. 기존의 FCM 알고리즘은 입력 벡터들과 각 군집 중심과의 거리를 이용하여 측정된 유사도에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 하지만 측정된 패턴과 군집 공간상의 패턴들의 분포에 따라 바람직하지 못한 군집화 결과를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 군집들의 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 기존의 FCM 알고리즘으로 군집화 한 결과를 재 군집화 하여 군집화의 정확성을 개선시킨 후, 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 추론 방법을 적용하여 정확한 질병 상세를 도출할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병을 분류한 후, 퍼지 제어 기법으로 질병을 추출함으로써 기존의 한방 자가진단 시스템 보다 정확하게 질병을 도출한 것을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권1호
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pp.89-93
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2010
In this paper a new fuzzy clustering approach to the color clustering problem has been proposed. To deal with the limitations of the traditional FCM algorithm, we propose a spatial homogeneity-based FCM algorithm. Moreover, the cluster validity index is employed to automatically determine the number of clusters for a given image. We refer to this method as VS-FCM algorithm. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through various clustering examples.
The effects of application of gypsum and fresh cattle manure on the yield of forage crop were investigated in Hwaong reclaimed land in Korea for 3 years from 2011 to 2013. This study was conducted to develop the practical application method of livestock manure as a fertilization source and a soil physico-chemical ameliorator for the cultivation of forage crop $Sorghum{\times}Sudangrass$ hybrid in newly reclaimed tidal land soil. Treatments with six applications were established with three replications; chemical fertilizer (CF), gypsum (G) $20Mg\;ha^{-1}$, G+fresh cattle manure (FCM) 100%, G+FCM 200%, G+FCM 300% and FCM 100% which referred to the application rate equivalent to the recommended amount of phosphate fertilization by soil test. The combined treatments of G+FCM increased soil organic matter, $Av.P_2O_5$ and exchangeable $Ca^{2+}$ contents while decreased exchangeable $Na^+$ and $Mg^{2+}$. The soil bulk density, soil hardness and soil aggregate formation were improved by G+FCM treatments. The dry matter yields of $Sorghum{\times}Sudangrass$ hybrid were significantly increased in proportion to the application rate of FCM. The phosphorus use efficiency showed the highest in the application level of G+FCM 100%, which seemed to be the results of reduced nutrient use efficiency by nutrient immobilization, leaching etc. when applied excessive amount of fresh animal manure.
In this paper, we propose fuzzy-neural Networks(FNN) which is useful for identification algorithms. The proposed FNN model consists of two steps: the first step, which determines premise and consequent parameters approximately using FCM_RI method, the second step, which adjusts the premise and consequent parameters more precisely by gradient descent algorithm. The FCM_RI algorithm consists FCM clustering algorithm and Recursive least squared(RLS) method, this divides the input space more efficiently than convention methods by taking into consideration correlations between components of sample data. To evaluate the performance of the proposed FNN model, we use the time series data for gas furnace.
Lee, Hyeon-Geun;Kim, Daejong;Lee, Seung Jae;Park, Ji Yeon;Kim, Weon-Ju
한국세라믹학회지
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제55권4호
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pp.400-405
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2018
FCM nuclear fuel, a concept proposed as an accident tolerant fuel in light water reactors, consists of TRISO fuel particles embedded in a SiC matrix. The uniform dispersion of internal TRISO fuel particles in the FCM fuel is very important for improving the fuel efficiency. In this study, FCM sintered pellets with various volume ratios of TRISO-coated particles were prepared by hot press sintering. The distribution of TRISO-coated particles was quantitatively analyzed using X-ray ${\mu}CT$ and expressed as a dispersion uniformity index. TRISO-coated particles were most uniformly dispersed in the FCM pellets prepared using only overcoated TRISO particles without mixing of additional SiC matrix powder. FCM pellets with uniformly dispersed TRISO particle volume fraction of up to 50% were prepared using overcoated TRISO particles with varying thickness.
In this paper, we propose a modified fuzzy clustering algorithm which can overcome the center deviation due to the Euclidean distance commonly used in fuzzy clustering. Among fuzzy clustering methods, Fuzzy C-Means (FCM) is the most well-known clustering algorithm and has been widely applied to various problems successfully. In FCM, however, cluster centers tend leaning to high density clusters because the Euclidean distance measure forces high density cluster to make more contribution to clustering result. Proposed is an enhanced algorithm which modifies the objective function of FCM by adding a center-scattering term to make centers not to be close due to the cluster density. The proposed method converges more to real centers with small number of iterations compared to FCM. All the strengths can be verified with experimental results.
본 논문에서는 데이터를 정량화하여 특징을 분류하기 위한 방법으로 퍼지 클러스터링 기반 지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FCM 클러스터링을 기법을 적용하여 군집화를 수행한다. 그리고 군집화 된 데이터들 중에서는 정확히 분류되지 않은 데이터가 존재하므로 분류되지 않은 데이터에 대해 지도 학습 방법을 적용한다. 본 논문에서는 당뇨병의 유무를 타겟 데이터로 설정하고 나머지 8개의 속성의 데이터를 FCM 기반 지도 학습 방법을 적용하여 당뇨병의 유무를 예측한다. 당뇨병 예측에 대한 성능을 30회의 K-겹 교차검증 (K-Fold Corss Validation)을 이용하여 평가하였으며, 다층 퍼셉트론의 경우에는 훈련 데이터가 77.88%, 테스트 데이터가 62.78%로 나타났고 제안된 방법의 경우에는 훈련 데이터가 79.96%, 테스트 데이터 74.16%로 나타났다.
클러스터링은 주어진 임의의 데이터 중에서 유사한 성질을 지닌 데이터를 복수개의 그룹으로 조직화하는 기법이다. 이를 위해 K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM) 등과 같은 많은 기법들이 제안되었고 또한 널리 사용되어지고 있다. 그러나 이러한 기법들은 초기값에 따라 클러스터링 결과가 크게 달라지는 단점이 있다. 특히 가장 널리 사용되는 FCM 기법은 잡음 데이터에 취약하며, 주어진 입력 데이터의 클러스터 내부분산을 최소화 하는 방법을 사용하기 때문에 클러스터링 중심의 왜곡 현상이 발생한다. 본 논문에서는 데이터 가중치에 근거한 비례적 근접데이터 병합을 통하여 클러스터 중심 왜곡을 저감하며 초기값에 영향을 받지 않는 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 FCM으로 얻어진 클러스터 중심과 제안기법을 적용하여 얻어진 클러스터 중심에 대한 비교 검토를 통하여 제안기법의 효용성을 확인한다.
To investigate the efficiency of a fibrous collagen membrane(FCM) composed of bovine skin type I atelocollagen as a carrier for BMP, partially purified bovine BMP/FCM($0.3mg/10{\times}5{\times}1mm$) composites were implanted into the dorsal subcutaneous tissue of rats. FCM alone was also implanted as a control. The implants were harvested at 1, 2, 3, and 10 weeks after implantation, then prepared for routine light microscopic observation. The FCM alone did not induce osteogenesis and revealed no specific foreign body reaction nor was there any definite resorptive evidence for 10 weeks after implantation, while the BMP/FCM composites induced favorable bone formation in a process that resembled an endochondral and direct ossification mode. At 10 weeks, the well formed bone confined to embedded collagen fibers revealed hematopoietic marrow between bony trabeculae without evidence of resorptive or degenerative changes . These findings support the suggestion that BMP may induce undifferentiated mesenchymal cells into either chondroblasts or osteoblasts or both independantly according to the chemico- physical characteristics of the carrier, which develops the endochondral and/or direct bone formation process, and suggest that the FCM may be a favorable carrier for BMP.
본 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 기반 이미지 분할의 성능과 계산 효율을 개선하기 위해 퍼지 클러스터링의 목적 함수를 수정하는 이미지 분할 프레임워크를 제안한다. 제안하는 이미지 분할 프레임워크는 주변 픽셀들에 가중치를 부여함으로써 현재 센터 픽셀 연산을 위해 주변 픽셀들의 중요성을 고려하는 지역 가중치 적용 퍼지 클러스터링 기법을 포함한다. 이러한 가중치들은 각 멤버쉽들의 중요성을 표시하기 위해 현재 픽셀과 대응되는 각 주변 픽셀들 사이의 거리차에 의해 결정되어 지며, 이러한 프로세서는 향상된 클러스터링 성능을 보장한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수, Fukuyzma-Sugeno 함수와 같은 네 가지 클러스터 유효성 함수를 이용하여 분석하였다. 모의실험 결과, 제안한 방법은 기존의 다른 퍼지 클러스터링 기법들보다 클러스터 유효성 함수들뿐만 아니라 분할과 조밀도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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