음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.
Bilmez, Bayram;Toker, Ozan;Alp, Selcuk;Oz, Ersoy;Icelli, Orhan
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.310-317
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2022
The mass attenuation coefficient is the primary physical parameter to model narrow beam gamma-ray attenuation. A new machine learning based approach is proposed to model gamma-ray shielding behavior of composites alternative to theoretical calculations. Two fuzzy logic algorithms and a neural network algorithm were trained and tested with different mixture ratios of vanadium slag/epoxy resin/antimony in the 0.05 MeV-2 MeV energy range. Two of the algorithms showed excellent agreement with testing data after optimizing adjustable parameters, with root mean squared error (RMSE) values down to 0.0001. Those results are remarkable because mass attenuation coefficients are often presented with four significant figures. Different training data sizes were tried to determine the least number of data points required to train sufficient models. Data set size more than 1000 is seen to be required to model in above 0.05 MeV energy. Below this energy, more data points with finer energy resolution might be required. Neuro-fuzzy models were three times faster to train than neural network models, while neural network models depicted low RMSE. Fuzzy logic algorithms are overlooked in complex function approximation, yet grid partitioned fuzzy algorithms showed excellent calculation efficiency and good convergence in predicting mass attenuation coefficient.
본 논문은 알고리즘이 물질성과 표현성을 획득할 수 있음을 라이브 코딩을 통해 연구한다. 라이브 코딩은 실시간으로 코드를 작성하면서 소리를 생성하고, 코드를 스크린에 투사하는 즉흥 음악 장르이다. 기존의 라이브 코딩 연구는 공연을 효과적으로 뒷받침할 수 있는 개발 환경에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 본 연구는 라이브 코딩에서 주로 활용되는 ChucK, Impromptu, 라이브 코드의 시각화의 언어적 특성 분석과 "aa-cell"과 "slub"의 실제 공연 사례 분석을 통해 알고리즘 구현에 내재된 미학적 태도를 연구한다. 라이브 코딩의 미학적 태도는 대수적 태도와 기하학적 태도로 나눌 수 있다. 대수적 태도는 시간상에 순차적인 개념의 전개에 초점을 맞추고, 기하학적 태도는 개념의 구조를 공간상에 시각적 구조로 물질화하는데 중심을 둔다. 이러한 태도의 차이는 개념시와 구체시를 통해 표명된 개념과 물질 사이의 긴장 관계가 라이브 코딩에서 유사하게 반복된다는 것을 의미한다. 라이브 코딩에서 언어에 대한 입장이 개념과 물질 중에서 무엇을 강조하는가에 따라 알고리즘의 표현성이 규정된다.
본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권2호
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pp.419-433
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2004
We suggest the modified computing algorithm for raking ratio estimation under the assumption that the population total is partially known, and the sample total is completely known about survey variable in contingency table. We show that the proposed estimation procedure is useful to estimate the population cell count in this situation through an empirical study.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 찾아 개체를 인식하기 위해서, 개선된 SOM 알고리즘과 ART2 알고리즘을 사용하여 인식의 기본 영역을 추출한다. 또한 Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하고 개체를 판단하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 모폴로지 기법을 이용하여 region을 먼저 찾고, 개선된 SOM과 ART2 알고리즘을 이용하여 곤충의 크기와 종류에 관계없이 세그먼트를 추출한다. 그리고 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴에 적합한 특징값을 찾기 위해서 Trace 변환을 이용하고, 함수의 조합으로 재구성된 Triple 특징값을 이용하여 곤충별로 고유한 패턴을 찾아 인식 실험을 수행한다. 곤충 발자국에서 명확한 발자국과 그렇지 못한 발자국을 자동으로 결정하는 것이 매우 어렵다. 따라서 이와 같이 불확실한 대상을 제외시키지 않고 가능성의 대상으로 판단하고 분류하기 위해서 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식을 수행한다. 제안한 방법에 의한 곤충 발자국의 영역 추출과 인식 실험을 실시하고 그 결과를 제시하였다.
Non-local means (NLM) algorithm is an effective and successful denoising method, but it is computationally heavy. To deal with this obstacle, we propose a novel NLM algorithm with fuzzy metric (FM-NLM) for image denoising in this paper. A new feature metric of visual features with fuzzy metric is utilized to measure the similarity between image pixels in the presence of Gaussian noise. Similarity measures of luminance and structure information are calculated using a fuzzy metric. A smooth kernel is constructed with the proposed fuzzy metric instead of the Gaussian weighted L2 norm kernel. The fuzzy metric and smooth kernel computationally simplify the NLM algorithm and avoid the filter parameters. Meanwhile, the proposed FM-NLM using visual structure preferably preserves the original undistorted image structures. The performance of the improved method is visually and quantitatively comparable with or better than that of the current state-of-the-art NLM-based denoising algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4355-4371
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2020
Phase retrieval, recovering a signal from phaseless measurements, is generally considered to be an NP-hard problem. This paper adopts an amplitude-based nonconvex optimization cost function to develop a new stochastic gradient algorithm, named stochastic reweighted phase retrieval (SRPR). SRPR is a stochastic gradient iteration algorithm, which runs in two stages: First, we use a truncated sample stochastic variance reduction algorithm to initialize the objective function. The second stage is the gradient refinement stage, which uses continuous updating of the amplitude-based stochastic weighted gradient algorithm to improve the initial estimate. Because of the stochastic method, each iteration of the two stages of SRPR involves only one equation. Therefore, SRPR is simple, scalable, and fast. Compared with the state-of-the-art phase retrieval algorithm, simulation results show that SRPR has a faster convergence speed and fewer magnitude-only measurements required to reconstruct the signal, under the real- or complex- cases.
This paper proposed a versatile algorithm based on a dual-tree complex wavelet transform for intensifying the visual aspect of medical images. First, the decomposition of the input image into a high sub-band and low-sub-band image is done. Further, to improve the resolution of the resulting image, the high sub-band image is interpolated using Lanczos interpolation. Also, contrast enhancement is performed by singular value decomposition (SVD). Finally, the image reconstruction is achieved by using an inverse wavelet transform. Then, the Gaussian filter will improve the visual quality of the image. We have collected images from the hospital and the internet for quantitative and qualitative analysis. These images act as a reference image for comparing the effectiveness of the proposed algorithm with the existing state-of-the-art. We have divided the proposed algorithm into several stages: preprocessing, contrast enhancement, resolution enhancement, and visual quality enhancement. Both analyses show the proposed algorithm's effectiveness compared to existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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