• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.93-100
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• 1997

칼라 영상 분할의 한 방법으로 fuzzy C-means를 이용한 방법이 많이 연구되었으나, 이 방법은 클러스터의 개수가 정해져야 사용할 수 있는 방법이다. 분할해야 할 데이터가 많은 경우 예비 분할을 수행하여 예비 분할 되지 않는 데이터들에 대해서 상세 분할을 fuzzy C-means를 사용하여 분할 하나 예비 분할된 데이터의 클러스터 중심과 상세 분할로 만들어진 클러스터의 중심과는 연계성이 없어진다. 본 연구에서는 이것을 보완하기 위하여 차감 클러스터링을 사용하여 칼라 영상의 클러스터의 개수와 중심을 구한 후, 이것을 이용하여 영상을 예비 분할하고 중력을 가진 fuzzy C-means를 사용하여 분할되지 않은 나머지 부분과 클러스터의 중심을 최적화 시켜 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법의 정성적인 평가를 수행하여 본 논문에서 제시된 방법이 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.416-426
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• 2003

본 논문은 시스템 공학의 인식에 관련된 여러 분야에서 널리 쓰이는 클러스터링 기법인 Expectation-Maximization의 초기값 설정문제에 관하여 새로운 방법을 제안한다. 기존의 임의로 지정하는 랜덤한 초기치 선정 문제점을 지적하고, 새로이 제안하는 균등 영역 분할과 분할 된 데이터의 통계적 특성을 이용한 초기치 설정 방법을 사용한 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 EM에서 초기값 설정 방법으로 랜덤한 설정 방식의 약점을 보완하기 위하여 K-means 방법을 많이 사용하고 있다. 하지만, K-means 초기치 설정 방법도 근본적인 문제는 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제의 하나의 해결 방안으로 논문이 제안한 균등 분할 및 통계적 특성을 이용한 초기치 선정의 방법을 EM 알고리즘에 적용하였다. 제안된 방법은 기존보다 EM 알고리즘의 특성을 극대화하는 방향으로 더 좋은 결과를 가져온다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성을 제안한 초기치 선정 방법을 적용한 EM과 기존 EM의 시뮬레이션 결과를 비교 분석하여 그 우수성을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.65-72
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• 2017

Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia is most common abnormal-heart rhythm that may increase mortal risk of a cardiac patient. Thus, it is very important issue to identify the specular portraits of PVC pattern especially from the patient. In this paper, we propose a new method to extract the characteristics of PVC pattern by applying K-means machine learning algorithm on Heart Rate Variability depicted in Poinecare plot. For the quantitative analysis to distinguish the trend of cluster patterns between normal sinus rhythm and PVC beat, the Euclidean distance measure was sought between the clusters. Experimental simulations on MIT-BIH arrhythmia database draw the fact that the distance measure on the cluster is valid for differentiating the pattern-traits of PVC beats. Therefore, we proposed a method that can offer the simple remedy to identify the attributes of PVC beats in terms of K-means clusters especially in the long-period Electrocardiogram(ECG).

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.16-19
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• 2001

This paper presents a type-2 fuzzy C-means (FCM) algorithm that is an extension of the conventional fuzzy C-means algorithm. In our proposed method, the membership values for each pattern are extended as type-2 fuzzy memberships by assigning membership grades to the type-1 memberships. In doing so, cluster centers that are estimated by type-2 memberships may converge to a more desirable location than cluster centers obtained by a type-1 FCM method in the presence of noise.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권4호
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• pp.1877-1885
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• 2015

This paper presents a new Nearest-Neighbors based weighted representation for images and weighted K-Nearest-Neighbors (WKNN) classifier to improve the precision of image classification using the Bag of Visual Words (BOVW) based models. Scale-invariant feature transform (SIFT) features are firstly extracted from images. Then, the K-means++ algorithm is adopted in place of the conventional K-means algorithm to generate a more effective visual dictionary. Furthermore, the histogram of visual words becomes more expressive by utilizing the proposed weighted vector quantization (WVQ). Finally, WKNN classifier is applied to enhance the properties of the classification task between images in which similar levels of background noise are present. Average precision and absolute change degree are calculated to assess the classification performance and the stability of K-means++ algorithm, respectively. Experimental results on three diverse datasets: Caltech-101, Caltech-256 and PASCAL VOC 2011 show that the proposed WVQ method and WKNN method further improve the performance of classification.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.703-710
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• 2003

코퍼스 기반 음성합성방식은 그 합성음의 자연성이 매우 우수하여 널리 사용되고 있으나 대용량의 데이터베이스 (DB)를 사용하기 때문에 그 적용분야가 매우 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 코퍼스 기반 음성합성기의 대용량 DB 문제를 해결하기 위한 방안으로서 DB 축소 방법 대한 알고리듬을 제안하고 평가하였다. 본 논문에서는 DB 축소 알고리듬으로서 세 가지 방법을 제안하였는데, 첫 번째는 Modified K-means 군집화를 이용한 DB 축소 알고리듬이고 다음은 적절한 문장 셋을 정의하고 이 문장 셋을 합성할 때 사용된 단위들을 이용하는 방법이다. 마지막으로는 대용량 문장 셋을 정의하고 해당 문장을 음성합성하고, 음편들의 사용 빈도수를 고려하여 군집화를 하는 것이다. 세 가지 방법을 이용하여 합성 DB를 유사한 크기로 축소하였을 때, 대용량 문장 셋과 빈도를 고려한 세 번째 방법이 가장 우수한 음질을 보였다. 또한 마지막 방법은 합성음의 음질은 저하시키지 않으면서 합성 DB만을 감소시키는 성능을 보여, 제안된 방법의 타당함을 입증할 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권3호
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• pp.657-668
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• 2004

Permutation test has been applied for the QTL(quantitative trait loci) analysis and we selected a major locus. K -means clustering analysis, for the major DNA Marker mining of ILSTS035 microsatellite loci in Hanwoo chromosome 6, has been described. Finally, bootstrap testing method has been adapted to calculate confidence intervals and for finding major DNA Markers.

• 전기학회논문지
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• 제58권11호
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• pp.2269-2274
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• 2009

Customer clustering method is used to make a TDLP (typical daily load profile) to estimate the quater hourly load profile of non-AMR (Automatic Meter Reading) customer. In this paper, repeated small-sized clustering method is supposed to improve the classifying ability of TDLP. K-means algorithm is well-known clustering technology of data mining. To reduce the local maxima of k-means algorithm, proposed method clusters average load profiles to small-sized clusters and selects the highest error rated cluster and clusters this to small-sized clusters repeatedly to minimize the local maxima.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.176-183
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• 1995

Mean opinion score (MOS) method has been used in many areas to quantify opinions of respondents not only in survey research but in evaluating the parameters of population that are not measurable of are technically hard to be measured. Histogram is an important graphical technique because of the role it plays in describing categorical data as well as quantitative. In MOS method, subjective opinions of respondents are quantified by opinion scores and the arithmetic means of opinion scores have been used to describe the interesting population. Since opinion scores are polytomous, the values of arithmetic means have little meanings. In this paper, cumulative percentage curves as a function of the means of opinion scores are derived by combining means of opinion scores and histograms. It is proposed for better interpretation to opinion scores in MOS method, one of subjective evaluation methods.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.185-192
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• 2005

There are many data mining techniques such as association rule, decision tree, neural network analysis, clustering, genetic algorithm, bayesian network, memory-based reasoning, etc. We analyze 2003 Gyeongnam social indicator survey data using k-means clustering technique for environmental information. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. In this paper, we used k-means clustering of several clustering techniques. The k-means clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply k-means clustering outputs to environmental preservation and environmental improvement.