Web Services composition has gained a considerable attention because of the widespread use of the Web Services and SOA. Recently, various researches on automatic Web Services composition are on going to realize more dynamic and intelligent SOA environments. However, there is no complete solution for automatic Web Services composition now and previous researches have several problems. Automatic composition based on syntactic information has low correctness through incorrect semantic linking. Moreover, many researches make an process as the result of composition which is hard for actual execution. In this paper, improved automatic Web Services composition based on Web Services choreography is proposed. In this system, the correctness is improved and the result of composition is more concrete process.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2009.11a
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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.
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.
Recently, one of the most challenging problems is to compose web services dynamically, that is, on demand. A number of researchers have been considerably interested in the dynamic web services composition. However, while most of them focused on the semi-automatic web services composition with a human controller, very little attention was devoted to the full automation of this process. This paper primarily focuses on the automatic web services composition techniques. The main idea is to implement an automatic web services composition system using web ontologies to realize the semantic web and workflow technologies to play a major role in E-businesses. In this paper, we propose a matching algorithm for web service discovery and present an approach based on the use of ontologies to facilitate the interoperability of web services. Finally, we describe a workflow execution plan to support the automatic web services composition, and an experimental study that shows the high performance of our system.
To make Web Services the real applications, the efficient mechanisms for Web Services discovery, Web Services composition and Web Services execution must be provided. Among these issues, especially, Web Services composition plays the key roles in Web Services applications that are loosely coupled and composed applications consisted of primitive Web Service components. In this paper we demonstrate a new Web Service composition approach using ontologies. We apply ontologies to describe Web Services information such as Web Services input/output parameters, pre conditions, post conditions and other necessary management information. In this paper, we also introduce Action ontology and Object ontology to describe the functional properties of Web Services These ontologies offer semantic description of Web Services functionalities beyond the limitation of the current WSDL. We can achieve semantic interoperabilities between heterogeneous Web Services in terms of conceptual processing and realize semantic services composition. We implement semantic Web Services composition system called Genie based on service description ontologies.
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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v.1
no.3
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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.
In this paper, we propose an automatic melody composition system that can generate a sophisticated melody by adding non-harmony tone in the given chord progression. An overall procedure consists of two steps, which are the rhythm generation and melody generation parts. In the rhythm generation part, we designed new fitness functions for rhythm that can be controlled by a user setting parameters. In the melody generation part, we designed new fitness functions for melody based on harmony theory. We also designed evolutionary operators that are conducted by considering a musical context to improve computational efficiency. In the experiments, we compared four metaheuristics to optimize the rhythm fitness functions: Simple Genetic Algorithm (SGA), Elitism Genetic Algorithm (EGA), Differential Evolution (DE), and Particle Swarm Optimization (PSO). Furthermore, we compared proposed genetic algorithm for melody with the four algorithms for verifying performance. In addition, composition results are introduced and analyzed with respect to musical correctness.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.8
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pp.315-320
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2014
Composition is a creative activity of a composer in order to express his or her emotion into melody based on their experience. However, it is very hard to implement an automatic composition program whose composition process is the same as the composer. On the basis that the creative activity is possible from the imitation we propose a method to implement an automatic composition system using the learning capability of ANN(Artificial Neural Networks). First, we devise a method to convert a melody into time series that ANN can train and then another method to learn the repeated melody with melody bar for correct training of ANN. After training of the time series to ANN, we feed a new time series into the ANN, then the ANN produces a full new time series which is converted a new melody. But post processing is necessary because the produced melody does not fit to the tempo and harmony of music theory. In this paper, we applied a tempo post processing using tempo post processing program, but the harmony post processing is done by human because it is difficult to implement. We will realize the harmony post processing program as a further work.
This paper proposes a new method to improve the three problems of existing automatic composition method using artificial neural networks. The first problem is that the existing beat post-processing to fit into music theories could not handle all the cases of occurring. The second one is that the pitch space generated by artificial neural networks is distorted because the rest is trained with the pitch on the same neural network with large values. The last problem is caused by the difference between the initial melody and beats given by user and those generated by an artificial neural network in the process of new composition. In order to treat these problems, we propose an enhanced post-processing of beats, initial melody processing, and adoption of artificial neural network for rest. It was found from experiments that the proposed methods totally resolved the three problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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