• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.183-188
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• 2013

객체를 분류하기 위하여 유사한 특징을 기반으로 하는 다양한 클러스터해석은 데이터 마이닝에서 필수적이다. 그러나 많은 데이터베이스에 포함되어 있는 범주형 데이터의 경우에 기존의 분할접근방법은 객체간의 불확실성을 처리하는데 한계가 있다. 범주형 데이터의 분할과정에서 식별불가능에 의한 동치류의 불확실성에 대한 접근논리가 러프집합의 대수학적인 논리에만 국한되어서 알고리즘의 안정성과 효율성이 떨어지는 요인으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 범주형 데이터에 존재하는 속성의 의존도를 고려하기 위하여 정보이론적인 척도를 기반으로 러프엔트로피를 정의하고 MMMR이라는 알고리즘을 제안하여 분할속성을 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하고 비교하기 위하여 K-means, 퍼지에 의한 방법과 표준편차를 이용한 기존의 방법과 비교우위를 ZOO데이터에 국한하여 알아본다. ZOO데이터를 이용하여 기존의 범주형 알고리즘과의 비교우위를 살펴보고 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1074-1081
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• 2010

Today, the research related to the robot is achieved in various part. With the high interest in means of transport, various researches about autonomous mobile robot and next generation transport is continuing. The unicycle robot among these needs much control technique like balance control model and driving model. For autonomous driving of this unicycle robot, from the basic balance control to direction switching control and velocity control are needed. But the environment elements like a gradient and frictional force or unbalanced elements from the structural feature. The unicycle needs the real time balance control so more complex, harder to control. And when functional addition is made, the problem that fall entire reaction velocity or accuracy would be happen. This paper introduces entire dynamics modeling of the unicycle robot and reduced model. And propose the new balance control algorithm using fuzzy controller. Also the evaluation about performance would be made through the test.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권5호
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• pp.491-498
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• 2015

Recognition of radar emitter signals is one of core elements in radar reconnaissance systems. A novel method based on singular value decomposition (SVD) and the main ridge slice of ambiguity function (AF) is presented for attaining a higher correct recognition rate of radar emitter signals in case of low signal-to-noise ratio. This method calculates the AF of the sorted signal and ascertains the main ridge slice envelope. To improve the recognition performance, SVD is employed to eliminate the influence of noise on the main ridge slice envelope. The rotation angle and symmetric Holder coefficients of the main ridge slice envelope are extracted as the elements of the feature vector. And kernel fuzzy c-means clustering is adopted to analyze the feature vector and classify different types of radar signals. Simulation results indicate that the feature vector extracted by the proposed method has satisfactory aggregation within class, separability between classes, and stability. Compared to existing methods, the proposed feature recognition method can achieve a higher correct recognition rate.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권3호
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• pp.382-391
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• 2006

본 연구는 경쟁 및 협력현상을 중심으로 항만을 체계적으로 분류하는 방법 및 모델을 제시하기 위하여 유럽지역 21개 항만들을 대상으로 분석을 수행하였다. 그 결과, 대상지역 21개 주요 항만은 총 6가지의 독자적인 위상을 갖는 항만군으로 분류됨을 확인하였다. 가장 경쟁에서 우위를 점하는 항만은 네덜란드의 로테르담항만이 차지하였으며, 이를 근접한 위치에서 추격하는 항만군은 함부르그와 엔트워프항만이 속한 B 군집으로 확인되었다. 이상의 상위 항만군과 경쟁의 관계를 갖고 있지 않으나, 협력전략이 필요한 항만군으로는 A군집 6개 항만과 E군집 4개 항만이 도출되었다. 또한, 항만의 보다 나은 서비스를 위하여 다양한 전략이 요청되는 항만군은 D군집 6개 항만과 F군집 2개 항만으로 제시되었다. 한편, 방법론을 통하여 제시된 각 군집내의 항만의 소속 정도을 통하여 향후 변화가능성, 성장가능성 등도 파악할 수 있어 향후 연구대상지역의 항만들을 분류하고 분석하는 문제에 매우 유용한 시사점을 제공하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.247-248
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• 2008

본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4336-4354
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• 2018

Fuzzy C-means (FCM) algorithm is a most usually technique for medical image segmentation. But conventional FCM fails to perform well enough on magnetic resonance imaging (MRI) data with the noise and intensity inhomogeneity (IIH). In the paper, we propose a Gamma correction conditional FCM algorithm with spatial information (GcsFCM) to solve this problem. Firstly, the pre-processing, Gamma correction, is introduced to enhance the details of images. Secondly, the spatial information is introduced to reduce the effect of noise. Then we introduce the effective neighborhood mechanism into the local space information to improve the robustness for the noise and inhomogeneity. And the mechanism describes the degree of participation in generating local membership values and building clusters. Finally, the adjustment mechanism and the spatial information are combined into the weighted membership function. Experimental results on four image volumes with noise and IIH indicate that the proposed GcsFCM algorithm is more effective and robust to noise and IIH than the FCM, sFCM and csFCM algorithms.

• Smart Structures and Systems
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• 제18권3호
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• pp.525-540
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• 2016

The CFRP-confined circular concrete-filled steel tubular column is composed of concrete, steel, and CFRP. Its failure mechanics are complex. The most important difficulties are lack of an available method to establish a relationship between a specific damage mechanism and its acoustic emission (AE) characteristic parameter. In this study, AE technique was used to monitor the evolution of damage in CFRP-confined circular concrete-filled steel tubular columns. A fuzzy c-means method was developed to determine the relationship between the AE signal and failure mechanisms. Cluster analysis results indicate that the main AE sources include five types: matrix cracking, debonding, fiber fracture, steel buckling, and concrete crushing. This technology can not only totally separate five types of damage sources, but also make it easier to judge the damage evolution process. Furthermore, typical damage waveforms were analyzed through wavelet analysis based on the cluster results, and the damage modes were determined according to the frequency distribution of AE signals.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권3호
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• pp.315-320
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• 2003

Since the beginning of open-door policy, China has been making rapid annual growth with an average 10% economic development. And due to this rapid growth, cargo volumes via ports have been also rapidly increased, and accordingly, current China government has intensively invested in port development. Further, this development project is significantly big scale, compared with those project which Korea and Japan have. Thus, China is beginning to threaten Korean ports, especially Busan port which try to be a hub port in Northeast Asia. For this reason, it has been very important issue for Korea and Busan port to investigate or analyze Chinese ports based on empirical data. Especially, although various studies related to Shanghai and Hong Kong have been conducted, the competitiveness of overall Chinese major ports has been little studied. In this paper, we analyzed competitiveness level of eight Chinese ports with capabilities as container terminal, based on reliable sources. From data analysis, eight Chinese ports were classified into four groups according to competitiveness level. Rankings among four clusters based on competitiveness level are cluster(Hone Kong), cluster C(Shanghai), cluster A(Qingdao, Tianjin, and Yantian) and cluster D(Dalian, Shekou, and Xiamen).

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.281-292
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• 2016

The proposed scheme is based on the modified perturb and observe (P&O) algorithm combined with the sliding mode technique. A modified P&O algorithm based sliding mode controller is developed to study the effects of partial shade, temperature, and insolation on the performance of maximum power point tracking (MPPT) used in photovoltaic (PV) systems. Under partially shaded conditions and temperature, the energy conversion efficiency of a PV array is very low, leading to significant power losses. Consequently, increasing efficiency by means of MPPT is particularly important. Conventional techniques are easy to implement but produce oscillations at MPP. The proposed method is applied to a model to simulate the performance of the PV system for solar energy usage, which is compared to the conventional methods under non-uniform insolation improving the PV system utilization efficiency and allowing optimization of the system performance. The modified perturb and observe sliding mode controller successfully overcomes the issues presented by non-uniform conditions and tracks the global MPP. Compared to MPPT techniques, the proposed technique is more efficient; it produces less oscillation at MPP in the steady state, and provides more precise tracking.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.475-478
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• 2005

본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.