• Title/Summary/Keyword: ART2 알고리즘

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Self Health Diagnosis Using Neural Networks (신경망을 이용한 자가 진단 시스템)

  • Park, Seong-Yeol;Cho, Jae-Hyun;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.06a
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    • pp.283-288
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    • 2007
  • 본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

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A Study on Target Tracking using Neural Networks (신경회로망을 이용한 물체 추적에 관한 연구)

  • 육창근;문옥경;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.426-428
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    • 1998
  • 본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.

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A Study on the Attributes of Fashion as an Artistic Medium Characterized by Berlin's Contemporary Art - Centered on the Artworks of Julius von Bismarck and Hito Steyerl - (베를린 현대미술에 나타난 패션의 예술매체적 속성 고찰 - Julius von Bismarck와 Hito Steyerl의 작품을 중심으로 -)

  • Jaehee Jung
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.9 no.2
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    • pp.413-427
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    • 2023
  • This study, centered on the artworks of Julius von Bismarck and Hito Steyerl, elucidates the aesthetic role that fashion plays in Berlin's contemporary art as an art medium. To this end, the following research questions are addressed: What are the characteristics of Berlin's contemporary art and contemporary fashion? What are the artistic styles and features of Julius von Bismarck and Hito Steyerl, and what attributes of fashion as an artistic medium are embedded in their works? How can the attributes of fashion, leveraged as an artistic medium in Berlin's contemporary art, be identified? The research methodologies used in this study include literature review, content analysis, and case analysis. The analytical findings of this study reveal that 1) Berlin has established itself as an international center of culture, yielding keen insights into artistry with reflections on technological media, and 2) the contemporary artworks of Julius von Bismarck and Hito Steyerl in Berlin feature some significant attributes of fashion as an art medium such as contemporary antisociality, metaphorical theatricality, and the tangible and intangible properties of algorithms.

ACDE2: An Adaptive Cauchy Differential Evolution Algorithm with Improved Convergence Speed (ACDE2: 수렴 속도가 향상된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘)

  • Choi, Tae Jong;Ahn, Chang Wook
    • Journal of KIISE
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    • v.41 no.12
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    • pp.1090-1098
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    • 2014
  • In this paper, an improved ACDE (Adaptive Cauchy Differential Evolution) algorithm with faster convergence speed, called ACDE2, is suggested. The baseline ACDE algorithm uses a "DE/rand/1" mutation strategy to provide good population diversity, and it is appropriate for solving multimodal optimization problems. However, the convergence speed of the mutation strategy is slow, and it is therefore not suitable for solving unimodal optimization problems. The ACDE2 algorithm uses a "DE/current-to-best/1" mutation strategy in order to provide a fast convergence speed, where a control parameter initialization operator is used to avoid converging to local optimization. The operator is executed after every predefined number of generations or when every individual fails to evolve, which assigns a value with a high level of exploration property to the control parameter of each individual, providing additional population diversity. Our experimental results show that the ACDE2 algorithm performs better than some state-of-the-art DE algorithms, particularly in unimodal optimization problems.

An Improved Joint Bayesian Method using Mirror Image's Features (미러영상 특징을 이용한 Joint Bayesian 개선 방법론)

  • Han, Sunghyu;Ahn, Jung-Ho
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.16 no.5
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    • pp.671-680
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    • 2015
  • The Joint Bayesian[1] method was published in 2012. Since then, it has been used for binary classification in almost all state-of-the-art face recognition methods. However, no improved methods have been published so far except 2D-JB[2]. In this paper we propose an improved version of the JB method that considers the features of both the given face image and its mirror image. In pattern classification, it is very likely to make a mistake when the value of the decision function is close to the decision boundary or the threshold. By making the value of the decision function far from the decision boundary, the proposed method reduces the errors. The experimental results show that the proposed method outperforms the JB and 2D-JB methods by more than 1% in the challenging LFW DB. Many state-of-the-art methods required tons of training data to improve 1% in the LFW DB, but the proposed method can make it in an easy way.

Routing in Computer Networks: A Survey of Algorithms (컴퓨터 네트웍에서의 경로선정 :알고리즘의 개관)

  • 차동완;정남기;장석권
    • Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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    • v.9 no.2
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    • pp.46-55
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    • 1984
  • The purpose of this parer is to provide a survey of the state of the art of routing methods in store-and-forward computer networks. The survey is carried out in line with a new taxonomy: heuristic methods, user-optimization methods, and system-optimization methods. This taxonomy on routing algorithms is based on two viewpoints: the level of optimization and the relative difficulty for the implementation in real computer networks. Some actual methods implemented in real computer networks are surveyed as well as the theoretical studies in the literature. This paper concludes with some points in need of further researches.

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Multi-Object Tracking using Real-Time Background Image and Ranking Distance Algorithm (실시간 배경영상과 거리 Ranking을 통한 다개체 추적)

  • 서영욱;차의영
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.575-578
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    • 2003
  • 본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.

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Container Recognition System using Fuzzy RBF Network (퍼지 RBF 네트워크를 이용한 컨테이너 인식 시스템)

  • Kim, Jae-Yong;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • v.9 no.1
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    • pp.497-503
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    • 2005
  • 본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.

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High-Reliable Classification of Multiple Induction Motor Faults using Robust Vibration Signatures in Noisy Environments based on a LPC Analysis and an EM Algorithm (LPC 분석 기법 및 EM 알고리즘 기반 잡음 환경에 강인한 진동 특징을 이용한 고 신뢰성 유도 전동기 다중 결함 분류)

  • Kang, Myeongsu;Jang, Won-Chul;Kim, Jong-Myon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.19 no.2
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    • pp.21-30
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    • 2014
  • The use of induction motors has been recently increasing in a variety of industrial sites, and they play a significant role. This has motivated that many researchers have studied on developing fault detection and classification systems of induction motors in order to reduce economical damage caused by their faults. To early identify induction motor faults, this paper effectively estimates spectral envelopes of each induction motor fault by utilizing a linear prediction coding (LPC) analysis technique and an expectation maximization (EM) algorithm. Moreover, this paper classifies induction motor faults into their corresponding categories by calculating Mahalanobis distance using the estimated spectral envelopes and finding the minimum distance. Experimental results show that the proposed approach yields higher classification accuracies than the state-of-the-art conventional approach for both noiseless and noisy environments for identifying the induction motor faults.

FCM-based RBF Network Using Fuzzy Control Method (퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크)

  • Kim, Tae-Hyung;Park, Choong-Shik;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.149-154
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    • 2008
  • FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

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