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    최소 절대 편차 근사를 이용한 퍼지 변환 = Fuzzy transform based on least absolute deviation approximation

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    https://www.riss.kr/link?id=A108117863

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Least-squares fuzzy transform, which applied a least-squares estimation method that minimizes the error between original data and reconstructed data to fuzzy transform, has been proposed, but has the disadvantage of being very sensitive to outlier. To overcome it, the paper proposes Least Absolute Deviation Fuzzy Transform fuzzy transform algorithm, applied Least Absolute Deviation Approximation method that is robust to outlier to Fuzzy transform. Iterative Reweighted Least Squares method is used to implement Least Absolute Deviation Fuzzy Transform fuzzy transform algorithm. Experiments show that Least Absolute Deviation Fuzzy Transform fuzzy transform outperforms than other fuzzy transform method in terms of reconstruction and is robust to outlier.
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    Least-squares fuzzy transform, which applied a least-squares estimation method that minimizes the error between original data and reconstructed data to fuzzy transform, has been proposed, but has the disadvantage of being very sensitive to outlier. To...

    Least-squares fuzzy transform, which applied a least-squares estimation method that minimizes the error between original data and reconstructed data to fuzzy transform, has been proposed, but has the disadvantage of being very sensitive to outlier. To overcome it, the paper proposes Least Absolute Deviation Fuzzy Transform fuzzy transform algorithm, applied Least Absolute Deviation Approximation method that is robust to outlier to Fuzzy transform. Iterative Reweighted Least Squares method is used to implement Least Absolute Deviation Fuzzy Transform fuzzy transform algorithm. Experiments show that Least Absolute Deviation Fuzzy Transform fuzzy transform outperforms than other fuzzy transform method in terms of reconstruction and is robust to outlier.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문은 데이터 압축과 복원을 위한 퍼지 변환 기법과 최소 절대 편차 방법을 새롭게 결합한 최소 절대 편차 퍼지 변환을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존 퍼지 변환에 원본데이터와 재구성된 데이터의 오차를 최소화하는 최소 제곱 추정방법을 적용한 최소 제곱 퍼지 변환기법이 제시되었다. 그러나 최소 제곱 퍼지 변환은 데이터 복원에는 효과적이지만이상치에 매우 민감하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 이상치에 강건한 최소 절대 편차방법을 적용한 최소 절대 편차 퍼지 변환 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반복 가중치 최소제곱을 사용했으며, 실험의 결과를 통해 최소 절대 편차 퍼지 변환이 데이터 복원 성능이 높고, 이상치에 강건하다는 것을 확인했다.
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    본 논문은 데이터 압축과 복원을 위한 퍼지 변환 기법과 최소 절대 편차 방법을 새롭게 결합한 최소 절대 편차 퍼지 변환을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존 퍼지 변환에 원본데이터...

    본 논문은 데이터 압축과 복원을 위한 퍼지 변환 기법과 최소 절대 편차 방법을 새롭게 결합한 최소 절대 편차 퍼지 변환을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존 퍼지 변환에 원본데이터와 재구성된 데이터의 오차를 최소화하는 최소 제곱 추정방법을 적용한 최소 제곱 퍼지 변환기법이 제시되었다. 그러나 최소 제곱 퍼지 변환은 데이터 복원에는 효과적이지만이상치에 매우 민감하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 이상치에 강건한 최소 절대 편차방법을 적용한 최소 절대 편차 퍼지 변환 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반복 가중치 최소제곱을 사용했으며, 실험의 결과를 통해 최소 절대 편차 퍼지 변환이 데이터 복원 성능이 높고, 이상치에 강건하다는 것을 확인했다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 MJ Ebadi, "Video Data Compression by Progressive Iterative Approximation" 6 (6): 2021

    2 Zhang, Yu, "MI3:Machine-initiated Intelligent Interaction for Interactive Classification and Data Reconstruction" 11 (11): 1-34, 2021

    3 S. Tomasiello, "Least-Squares Fuzzy Transforms and Autoencoders: Some Remarks and Application" 29 : 129-136, 2020

    4 I. Perfilieva, "Fuzzy transforms: theory and applications" 157 : 993-1023, 2006

    5 G. PatanN, "Fuzzy transform and least-squares approximation:analogies, differences, and generalizations" 180 (180): 41-54, 2011

    6 Seok-Beom Roh, "Design of face recognition system based on fuzzy transform and radial basis function neural networks" 23 (23): 4969-4985, 2019

    7 V NovNk, "Analysis of seasonal time series using fuzzy approach" 39 (39): 305-328, 2010

    8 Schlossmacher, E. J., "An iterative technique for absolute deviations curve fitting" 68 (68): 857-859, 1973

    9 Barrodale, Ian, "An improved algorithm for discrete l_1 linear approximation" 10 (10): 839-848, 1973

    10 Woo-Joo Lee, "A novel forecasting method based on F-transform and fuzzy time series" 19 (19): 1793-1802, 2017

    1 MJ Ebadi, "Video Data Compression by Progressive Iterative Approximation" 6 (6): 2021

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    8 Schlossmacher, E. J., "An iterative technique for absolute deviations curve fitting" 68 (68): 857-859, 1973

    9 Barrodale, Ian, "An improved algorithm for discrete l_1 linear approximation" 10 (10): 839-848, 1973

    10 Woo-Joo Lee, "A novel forecasting method based on F-transform and fuzzy time series" 19 (19): 1793-1802, 2017

    11 Chandra, S., "A comparative analysis of performance of several wavelet based ECG data compression methodologies" 42 (42): 227-244, 2021

    12 Di Martino, "A color image reduction based on fuzzy transforms" 266 : 101-111, 2014

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    2019-12-01 등재 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
    2016-01-01 등재 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
    2015-12-01 등재 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
    2011-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
    외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
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    2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
    영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
    KCI등재
    2007-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2005-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2002-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    1999-07-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.62 0.62 0.63
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.56 0.49 0.866 0.2
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