• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.113-120
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• 2008

웹 서비스와 SOA(Service Oriented Architecture)의 확산으로 웹 서비스 컴포지션의 대한 관심도 점차 커져가고 있다. 최근에는 보다 동적이고 지능적인 SOA 환경의 구축을 위해서 자동 웹 서비스 컴포지션에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 아직까지 자동 웹 서비스 컴포지션에 관한 완전한 해결책은 제시되지 못하고 있으며, 기존의 연구에서는 여러 가지 문제점을 드러내고 있다. 문법적인 정보 기반의 자동 컴포지션은 잘못된 의미 연결로 인하여 컴포지션의 정확성을 떨어뜨린다. 또한 대부분의 연구에서는 추상적인 컴포지션 결과를 만들어내기 때문에, 실제로 실행하기는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 웹 서비스 코레오그라피 기반의 자동 웹 서비스 컴포지션 시스템을 제안하고 있다. 제안하는 시스템에서는 컴포지션의 정확성을 향상시켰고, 보다 구체적인 컴포지션 결과를 만들어낼 수 있다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.283-283
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• 2009

Composition environments - Automatic Control System based on Sproute Cultivator using Remote Conditional Driving System was realized. It was carried out to investigate into the characteristics of LEDs Control for the cultivation of sprouts. We have also composed a Combined Automatic Control System possible for the control of temperature and humidity at the same time. The applied LEDs for measurement are blue, green, red, white, yellow leds. And we had also designed the Web Programming for the automatic control about sprout cutivators.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.849-857
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• 2018

In this paper, we propose an automatic composition method using time series embedding of RNN Auto-Encoder. RNN Auto-Encoder can learn existing songs and can compose new songs from the trained RNN decoder. If one song is fully trained in the RNN Auto-Encoder, the song is embedded into the vector values of RNN nodes in the Auto-Encoder. If we train a lot of songs and apply a specific vector to the decoder of Auto-Encoder, then we can obtain a new song that combines the features of trained multiple songs according to the given vector. From extensive experiments we could find that our method worked well and generated various songs by selecting of the composition vectors.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.889-898
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• 2005

최근에 동적으로, 즉 요구가 있는 즉시 서비스들을 조합하는 동적 웹 서비스 조합은 가장 큰 관심사 중 하나이다. 지금까지 동적 웹 서비스조합에 관한 많은 연구들이 수행되어졌는데 주로 사람이 개입된 반자동 대화식 조합 기법들이 제안되었다. 또한 이들 연구에서 탐색 알고리즘 및 워크플로우 설계 기법들이 부분적으로는 기술되어 있으나. 웹 서비스 조합 자동화를 위한 전반적인 워크플로우 처리과정을 기술한 연구는 아직 없다. 본 논문은 웹 서비스 조합 자동화 기법에 초점을 맞추고 있다. 주된 아이디어는 시멘틱 웹을 실현하기 위한 웹 온톨로지와 비즈니스분야에서 성공적으로 활용되고 있는 워크플로우 기법들을 적용하여 웹 서비스 조합 자동화 시스템을 구현하는 것이다. 본 연구에서는 웹 서비스발견을 위해 매칭 알고리즘이 제안되고, 웹 서비스들 간 상호연결을 지원하기 위해 매칭 알고리즘에 온톨로지 개념이 적용된다. 그리고 웹 서비스 조합 자동화를 지원하기 위한 워크플로우 실행계획이 기술된다. 마지막으로 실 데이터 실험을 통해 제안 시스템의 우수성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권5호
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• pp.394-405
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• 2004

웹 서비스 자동화를 위해서는 웹 서비스 자동발견(Automatic Web Services Discovery) 기능, 자동 실행(Automatic Web Services Execution), 자동 구성과 상호운용(Automatic Web Services Composition and Interoperation)이 가능해야 한다. 본 연구에서는 웹 서비스 합성(Web Services Composition)에 중점을 둔다. 웹 서비스의 입력 및 출력 정보를 비롯하여 프리컨디션(precondition), 포스트컨디션(postcondition), 웹 서비스 제공자 정보, 웹 서비스 위치 정보 등과 같은 웹 서비스 기본 사항들과 웹 서비스 합성을 의미 기반으로 수행하기 위한 웹 서비스의 수행(action)타입, 서비스 객체(object)와 같은 의미적 요소들을 온톨로지(ontology)를 이용하여 기술한다. 그러므로 기존의 WSDL(Web Service Description Language)이 한계점을 드러냈던 서비스에 대한 의미 정보 기술이 가능하다 또한, 웹 서비스간의 의미적 상호운용을 지원함으로써 자연스럽게 내부 또는 외부의 이질적인 어플리케이션간의 통합 서비스를 제공하고 새로운 비즈니스 시스템과의 통합도 자동적으로 이루어지게 하는 웹 서비스 합성 시스템 Genie를 개발한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1358-1366
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• 2015

This paper proposes an automatic composition method using the training capability of artificial neural networks and chord progression rules that are widely used by human composers. After training a given song, the new melody is generated by the trained artificial neural networks through applying a different initial melody to the neural networks. The generated melody should be modified to fit the rhythm and chord progression rules for generating natural melody. In order to achieve this object, we devised a post-processing method such as chord candidate generation, chord progression, and melody correction. From some tests we could find that the melody after the post-processing was very improved from the melody generated by artificial neural networks. This enables our composition system to generate a melody which is similar to those generated by human composers.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.125-132
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• 2012

This paper proposes an automatic object segmentation and background composition method for video communication over consumer mobile phones. The object regions were extracted based on the motion and color variance of the first two frames. To combine the motion and variance information, the Euclidean distance between the motion boundary pixel and the neighboring color variance edge pixels was calculated, and the nearest edge pixel was labeled to the object boundary. The labeling results were refined using the morphology for a more accurate and natural-looking boundary. The grow-cut segmentation algorithm begins in the expanded label map, where the inner and outer boundary belongs to the foreground and background, respectively. The segmented object region and a new background image stored a priori in the mobile phone was then composed. In the background composition process, the background motion was measured using the optical-flow, and the final result was synthesized by accurately locating the object region according to the motion information. This study can be considered an extended, improved version of the existing background composition algorithm by considering motion information in a video. The proposed segmentation algorithm reduces the computational complexity significantly by choosing the minimum resolution at each segmentation step. The experimental results showed that the proposed algorithm can generate a fast, accurate and natural-looking background composition.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.204-211
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• 2016

본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.315-320
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• 2014

작곡은 작곡가의 경험을 바탕으로 표현하고자 하는 감정을 멜로디로 나타내는 창작활동이다. 따라서 작곡가의 작곡 과정을 그대로 본따서 자동작곡프로그램을 만드는 것은 매우 어렵다. 우리는 '창작은 모방을 통하여 가능하다'는 전제하에 본 논문에서 인공신경망의 학습기능을 이용하여 자동작곡시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 기존 곡을 인공신경망이 학습할 수 있는 시계열 데이터로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 곡의 특성상 반복되는 시계열 데이터를 제대로 학습하기 위하여 곡의 마디를 함께 학습하는 방법을 고안하였다. 학습된 인공신경망에 새로운 곡의 도입부 시계열 데이터를 만들어 넣어주면 인공신경망이 나머지 시계열 데이터를 만들어준다. 이를 음표와 박자로 변환하면 새로운 곡이 완성된다. 다만, 인공신경망의 출력은 음악이론과 다른 박자와 다른 화성의 음표를 출력할 수 있기 때문에 이를 후처리로 보정해 주어야 한다. 본 논문에서는 박자 후처리 프로그램만 구현하여 적용하였으며, 화성 후처리는 사람이 직접 하였다. 화성 후처리는 복잡하여 추후연구에서 구현할 예정이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.449-459
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 첫 번째 문제는 인공신경망이 출력한 곡의 박자를 음악이론에 맞도록 후처리 하는 것에서 모든 경우를 처리하지 못하여 발생한 문제이다. 두 번째 문제는 음표를 학습하는 인공신경망에 음표와 구분되는 큰 값으로 쉼표를 같이 학습하다보니 음표공간이 왜곡되어 발생하는 문제이다. 마지막 문제는 새로운 곡 작곡 시 사용자가 작곡해서 넣어준 초기 멜로디와 박자가 인공신경망이 출력하는 나머지 멜로디와 박자와 어울리지 못하여 발생하는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 개선된 박자 후처리 알고리즘과 초기 멜로디 처리 방법을 제안하였으며 쉼표용 인공신경망을 새로이 도입하였다. 실험결과 새로 제안한 방법이 기존의 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 모두 해결하는 것으로 판명되었다.