• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.598-600
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• 2000

영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역 분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역 분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역 분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역 분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.120-122
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• 2006

The paper concerns the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation. The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. Thestructural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제40권1호
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• pp.69-76
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• 2008

Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.986-1016
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• 2019

Mobile user interface pattern (MUIP) is a kind of structured representation of interaction design knowledge. Several studies have suggested that MUIPs are a proven solution for recurring mobile interface design problems. To facilitate MUIP selection, an effective clustering method is required to discover hidden knowledge of pattern data set. In this paper, we employ the semi-supervised kernel fuzzy c-means clustering (SSKFCM) method to cluster MUIP data. In order to improve the performance of clustering, clustering parameters are optimized by utilizing the global optimization capability of particle swarm optimization (PSO) algorithm. Since the PSO algorithm is easily trapped in local optima, a novel PSO algorithm is presented in this paper. It combines an improved intuitionistic fuzzy entropy measure and a new population search strategy to enhance the population search capability and accelerate the convergence speed. Experimental results show the effectiveness and superiority of the proposed clustering method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.366-368
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• 2018

본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 상완 동맥 영역에 대한 RGB 채널을 HSV 채널로 변환한다. 변환된 HSV 채널에 대해 고혈압 영역의 특징을 강조하게 하기 위해 밝기 값을 나타내는 V값을 조절한다. 조절된 HSV 채널을 다시 RGB 채널로 변환한 후, Fuzzy C_Means 기반 무게중심과 Possibilistc C_Means 기반 무게 중심을 기반으로 새로운 무게 중심을 구하여 픽셀들을 클러스터링하여 상완동맥 영역의 고혈압 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥의 고혈압 영역에 대해 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 상완 동맥의 고혈압 영역에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역을 분할한다. 분할된 영역들을 혈류의 속도를 나타내는 색상표와 대조하여 고혈압의 진행에 대해 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 고혈압의 진행에 대한 분석 결과와 색조 도플러 초음파 영상 장비에 나타난 고혈압 진행 결과와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.47-50
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• 2018

본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.27-31
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• 2013

본 논문에서는 요부 초음파 영상에서 퍼지 C-Means 클러스터링을 이용한 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 나타난 명암도를 이용하여 n개의 그룹으로 클러스터링한다. 그리고 각클러스터의 중심 값을 기준으로 정렬한 뒤, 각 그룹에 지정된 색상을 요부 초음파 영상에 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 기법과 히스토그램 기반 양자화 기법에 대해 15장의 요부 초음파 영상에 적용한 결과, 본 논문에서 제안된 양자화 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2098-2106
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• 2014

In the area of clustering, there are numerous approaches to construct clusters in the input space. For regression problem, when forming clusters being a part of the overall model, the relationships between the input space and the output space are essential and have to be taken into consideration. Conditional Fuzzy C-Means (c-FCM) clustering offers an opportunity to analyze the structure in the input space with the mechanism of supervision implied by the distribution of data present in the output space. However, like other clustering methods, c-FCM focuses on the distribution of the data. In this paper, we introduce a new method, which by making use of the ambiguity index focuses on the boundaries of the clusters whose determination is essential to the quality of the ensuing classification procedures. The introduced design is illustrated with the aid of numeric examples that provide a detailed insight into the performance of the fuzzy classifiers and quantify several essentials design aspects.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2188-2195
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.