• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.491-499
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• 2001

In this paper, the scheme of an efficient fuzzy rule generation and fuzzy system construction using GA(genetic algorithm) and FCM(fuzzy c-means) clustering algorithm is proposed for TSK(Takagi-Sugeno-Kang) type fuzzy system. In the structure identification, input data is transformed by PCA(Principal Component Analysis) to reduce the correlation among input data components. And then, a set fuzzy rules are generated for a given criterion by FCM clustering algorithm . In the parameter identification premise parameters are optimally searched by GA. On the other hand, the consequent parameters are estimated by RLSE(Recursive Least Square Estimate) to reduce the search space. From this one can systematically obtain the valid number of fuzzy rules which shows satisfying performance for the given problem. Finally, we applied the proposed method to the Box-Jenkins data and rice taste data modeling problems and obtained a better performance than previous works.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2002.10a
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• pp.109.6-109
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• 2002

In this paper, the scheme of fuzzy system construction using GA(genetic algorithm) and FCM(Fuzzy c-means) clustering algorithm is proposed for TSK(Takagi-Sugeno-Kang) type fuzzy system. in the structure identification, input data is trans-formed by PCA(Principal Component Analysis) to reduce the correlation among input data components. And then, the number of fuzzy rule is obtained by a given performance criterion. In the parameter identification, the premise parameters are optimally searched by GA. On the other hand, the consequent parameters are estimated by RLSE(Recursive Least Square Estimate) to reduce the search space. From this, one can systematically obtain optimal parameter and the v..

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.4 no.3
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• pp.428-451
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• 2010

Traffic matrix-based anomaly detection and DDoS attacks detection in networks are research focus in the network security and traffic measurement community. In this paper, firstly, a new type of unidirectional flow called IF flow is proposed. Merits and features of IF flows are analyzed in detail and then two efficient methods are introduced in our DDoS attacks detection and evaluation scheme. The first method uses residual variance ratio to detect DDoS attacks after Recursive Least Square (RLS) filter is applied to predict IF flows. The second method uses generalized likelihood ratio (GLR) statistical test to detect DDoS attacks after a Kalman filter is applied to estimate IF flows. Based on the two complementary methods, an evaluation formula is proposed to assess the seriousness of current DDoS attacks on router ports. Furthermore, the sensitivity of three types of traffic (IF flow, input link and output link) to DDoS attacks is analyzed and compared. Experiments show that IF flow has more power to expose anomaly than the other two types of traffic. Finally, two proposed methods are compared in terms of detection rate, processing speed, etc., and also compared in detail with Principal Component Analysis (PCA) and Cumulative Sum (CUSUM) methods. The results demonstrate that adaptive filter methods have higher detection rate, lower false alarm rate and smaller detection lag time.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.5
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• pp.667-675
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• 2021

The treatments for symptoms of Alzheimer's disease are being provided and for the early diagnosis several researches are undergoing. In this regard, by using T1-weighted images several classification techniques had been proposed to distinguish among AD, MCI, and Healthy Control (HC) patients. In this paper, we also used some traditional Machine Learning (ML) approaches in order to diagnose the AD. This paper consists of an improvised feature selection method which is used to reduce the model complexity which accounted an issue while utilizing the ML approaches. In our presented work, combination of subcortical and cortical features of 308 subjects of ADNI dataset has been used to diagnose AD using structural magnetic resonance (sMRI) images. Three classification experiments were performed: binary classification. i.e., AD vs eMCI, AD vs lMCI, and AD vs HC. Proposed Feature Selection method consist of a combination of Principal Component Analysis and Recursive Feature Elimination method that has been used to reduce the dimension size and selection of best features simultaneously. Experiment on the dataset demonstrated that SVM is best suited for the AD vs lMCI, AD vs HC, and AD vs eMCI classification with the accuracy of 95.83%, 97.83%, and 97.87% respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.413-413
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• 2019

하천과 호수에서 남조류의 이상 과잉증식 문제(이하 녹조문제)는 담수생태계의 생물다양성을 감소시키며, 음용수의 이취미 원인물질을 발생시켜 물 이용에 장해가 된다. 또한 독소를 생산하는 유해남조류가 대량 증식할 경우에는 가축이나 인간의 건강에 치명적 해를 끼치기도 한다. 그 동안 국내에서 녹조문제는 댐 저수지와 하구호와 같은 정체수역에서 간헐적으로 문제를 일으켰으나, 4대강사업(2010-2011)으로 16개의 보가 설치된 이후 낙동강, 금강, 영산강 등 대하천에서도 광범위하게 발생되고 있어 중요한 사회적 환경적 이슈로 대두되었다. 한편, 대하천에 설치된 보 구간에서 빈번히 발생하는 녹조현상의 원인에 대해서는 전 지구적 기온상승에 따른 기후변화의 영향이라는 주장과 유역으로부터 영양염류의 과도한 유입, 가뭄에 따른 유량감소, 보 설치에 따른 체류시간 증가 등 다양한 의견이 제시되고 있으나, 대상 유역과 수체의 특성에 따라 녹조 발생의 원인이 상이하거나 또는 다양한 요인이 복합적으로 작용하기 때문에 보편적 해석(universal interpretation)이 어려운 것이 현실이다. 따라서 각 수계별, 보별 녹조현상에 대한 정확한 원인분석과 효과적인 대책 마련을 위해서는 집중된 실험자료와 데이터마이닝 기법에 근거로 한 보다 과학적이고 객관적인 접근이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 2012년 보 설치 이후 남조류에 의한 녹조현상이 빈번히 발생하고 있는 낙동강 4개보(강정고령보, 달성보, 합천창녕보, 창녕함안보)를 대상으로 집중적인 현장조사와 실험분석을 수행하고, 수집된 기상, 수문, 수질, 조류 자료에 대해 통계분석과 다양한 데이터모델링 기법을 적용하여 보별 남조류 우점 환경조건과 이를 제어하기 위한 주요 조절변수를 규명하는데 있다. 연구대상 보 별 수질과 식물플랑크톤의 정성 및 정량 실험은 2017년 5월부터 2018년 11월까지 2년에 걸쳐 실시하였으며, 남조류 세포수 밀도와 환경요인과의 상관성 분석을 실시하고, 단계적 다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regressions, SMLR), 랜덤포레스트(Random Forests, RF) 모델과 재귀적 변수 제거 기법(Recursive Feature Elimination using Random Forest, RFE-RF)을 이용한 변수중요도 평가, 의사결정나무(Decision Tree, DT), 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법 등 다양한 모수적 및 비모수적 데이터마이닝 결과를 바탕으로 각 보별 남 조류 우점 환경요인을 종합적으로 해석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.116-116
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• 2021

자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.