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      • KCI등재

        내부클러스터를 이용한 개선된 FCM 알고리즘에 대한 연구

        안강식,조석제,Ahn, Kang-Sik,Cho, Seok-Je 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.2

        In this paper, we propose a modified FCM (MFCM) algorithm to solve the problems of the FCM algorithm and the fuzzy clustering algorithm using an average intracluster distance (FCAID). The MFCM algorithm grants the regular grade of membership in the small size of cluster. And it clears up the convergence problem of objective function because its objective function is designed according to the grade of membership of it, verified, and used for clustering data. So, it can solve the problem of the FCM algorithm in different size of cluster and the FCAID algorithm in the convergence problem of objective function. To verify the MFCM algorithm, we compared with the result of the FCM and the FCAID algorithm in data clustering. From the experimental results, the MFCM algorithm has a good performance compared with others by classification entropy. 본 논문에서는 FCM알고리즘과 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 개선된 FCM 알고리즘을 제안한다. 개선된 FCM 알고리즘은 내부클러스터를 이용하여 클러스터 크기가 다른 경우에도 크기가 작은 클러스터에 일정한 소속정도를 부여할 수 있다. 그리고 이에 맞는 목적함수를 설계하고 검증한 후 데이터 분류에 사용하기 때문에 목적함수의 수렴성 문제를 극복할 수 있다. 그러므로 클러스터 크기가 다른 경우에 발생하는 FCM 알고리즘의 문제점과 목적함수의 수렴성에 문제가 있는 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘의 문제점을 해결할 수 있다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위하여 제안한 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과를 FCM 알고리즘, 평균 내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 데이터를 분류한 결과와 각각 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘으로 데이터를 분류할 경우 분류 엔트로피에 의해 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

      • KCI등재

        내부클러스터를 이용한 개선된 FCM 알고리즘에 대한 연구

        안강식(Kang Sik Ahn),조석제(Seok Je Cho) 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.2

        In this paper, we propose a modified FCM (MFCM) algorithm to solve the problems of the FCM algorithm and the fuzzy clustering algorithm using an average intracluster distance (FCAID). The MFCM algorithm grants the regular grade of membership in the small size of cluster. And it clears up the convergence problem of objective function because its objective function is designed according to the grade of membership of it, verified, and used for clustering data. So, it can solve the problem of the FCM algorithm in different size of cluster and the FCAID algorithm in the convergence problem of objective function. To verify the MFCM algorithm, we compared with the result of the FCM and the FCAID algorithm in data clustering. From the experimental results, the MFCM algorithm has a good performance compared with others by classification entropy.

      • 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의한 영상분할

        유현재,안강식,조석제,You, Hyu-Jai,Ahn, Kang-Sik,Cho, Seok-Je 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.9

        영상분할은 컴퓨터비전 시스템에서 영상정보추출의 중요한 과정 중의 하나이다. 이중에서 퍼지 클러스터링 방법은 영상분할에 광범위하게 사용되고 있다. 대부분의 퍼지 클러스터링 방법으로는 FCM 알고리즘이 사용된다. 그러나 FCM 알고리즘은 클러스터의 중심과 데이터간의 거리에 의존하기 때문에 클러스터 크기가 다를 경우에는 데이터가 오분류될 수 있다. 본 논문에서는 클러스트 크기에 상관없이 데이터를 분류할 수 있는 평균내부거리를 이용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 평균내부거리는 각 데이터로부터 해당 클러스터 중심까지의 거리를 평균한 값으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 분류 엔트로피와 적합도 함수에 의해서 좋은 결과를 보여주고 있음을 증명하였다. Image segmentation is one of the important processes in the image information extraction for computer vision systems. The fuzzy clustering methods have been extensively used in the image segmentation because it extracts feature information of the region. Most of fuzzy clustering methods have used the Fuzzy C-means(FCM) algorithm. This algorithm can be misclassified about the different size of cluster because the degree of membership depends on highly the distance between data and the centroids of the clusters. This paper proposes a fuzzy clustering algorithm using the Average Intracluster Distance that classifies data uniformly without regard to the size of data sets. The Average Intracluster Distance takes an average of the vector set belong to each cluster and increases in exact proportion to its size and density. The experimental results demonstrate that the proposed approach has the g<Xld results by classification entropy and validity function.

      • 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의한 영상분할

        유현재(Hyun Jai You),안강식(Kang Sik Ahn),조석제(Seok Je Cho) 한국정보처리학회 2000 정보처리학회논문지 Vol.7 No.9

        Image segmentation is one of the important processes in the image information extraction for computer vision systems. The fuzzy clustering methods have been extensively used in the image segmentation because it extracts feature information of the region. Most of fuzzy clustering methods have used the Fuzzy C-means(FCM) algorithm. This algorithm can be misclassified about the different size of cluster because the degree of membership depends on highly the distance between data and the centroids of the clusters. This paper proposes a fuzzy clustering algorithm using the Average Intracluster Distance that classifies data uniformly without regard to the size of data sets. The Average Intracluster Distance takes an average of the vector set belong to each cluster and increases in exact proportion to its size and density. The experimental results demonstrate that the proposed approach has the good results by classification entropy and validity function.

      • 대학생의 복지이념 정향에 관한 연구 : 진주지역 대학생을 중심으로

        안강식,전일주 진주산업대학교 1999 論文集 Vol.38 No.-

        Welfare idea orientation can become guides and lines for welfare policy. The purpose of this paper is to ascertain if college students have any welfare idea orientations among the various ideologies(conservatism, mid-right, mid-left, radical socialism). To know it, This paper randomized, aggregated and analyzed 794 college students. The results to analyze them are to discover the point that college students' welfare idea orienation lean toward middle-left. Especially they have the more radical welfare idea orientation about IMF and welfare budget problem than any other areas. In contrast with it, they have moderate middle-right conscious orientation about unemployment problem. Additionally speaking, The significant difference of welfare idea orientation among background variables comes out in intercollege field(p<.05).

      • 地方自治 實施以後의 福祉行政傳達體系의 變化와 合理的 方案에 관한 硏究

        전일주,안강식 진주산업대학교 1996 論文集 Vol.35 No.-

        The welfare service delivery system in Korea has been centralized in top-down style. The functions of welfare have been dispersed with the central public administration organizations as well as the Ministry of Health and Welfare. And then the welfare service delivery system has not been specialized because of human and organizational factors within the bureaucracy. But I thought the local autonomy, especially the direct election of the heads of local government would have incurred the change of welfare service delivery system. However I didn't discover any other change except the change of the name of the local and central welfare organizations. For that reason, I scrutinize the various models, which are composed of two determinants(One is the degree of independence of welfare function from the local autonomous entity, the other is whether or not of the seperation of health and welfare function). Among these models, I recommend the ministry of health and welfare -the bureau of health and welfare- the office of health and welfare model(model6). This model has the advantages of the specilization of welfare administration, the cordination among welfare service organizations, the integration of services, and the participation of clients. These strengths are in accord with the ideas of local autonomy. The contents are as follows: Ⅰ. Introduction Ⅱ. Theoretical background of welfare service delivery system Ⅲ. Present condition and problems Ⅳ. Rational alternative of welfare service delivery system Ⅴ. Conclusion

      • 복지정책 결정 산출론 소고

        오시환,안강식 진주여자전문대학 1994 論文集 Vol.17 No.-

        As stated above, I explained the various theories of oututs of welfare policy which had been developed in Europe:Convergency theory, monopolistic capitalism theory, political pluralism theory, class conflict politics theory. Convergency theory and monopolistic capitalism theory put emphasis on economics and the other theories emphasize politics.

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