• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.652-655
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• 1997

An exploration for an intelligence paradigm has been delineated. Artificial intelligence and artificial life paradigms seem to fail to show the whole picture of human intelligence. We may understand the human intelligence better by adding the emotional part of human intelligence to the intellectual part of human intelligence. Emotional intelligence is investigated in terms of composing machine as a modern abstract art. Various algorithmic composition and performance concepts are currently being investigated and implemented. Intelligent mapping algorithms restructure the traditional predetermined composition algorithms. Music based on fractals and neural networks is being composed. Also, emotional intelligence and aesthetic aspects of Korean traditional music are investigated in terms of fractal relationship. As a result, this exploration will greatly broaden the potentials of the intelligence research. The exploration of art in the view of intelligence, information and structure will restore the balanced sense, of art and science which seeks happiness in life. The investigations of emotional intelligence will establish the foundations of intelligence, information and control technologies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3355-3372
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• 2022

Composing music is an inspired yet challenging task, in that the process involves many considerations such as assigning pitches, determining rhythm, and arranging accompaniment. Algorithmic composition aims to develop algorithms for music composition. Recently, algorithmic composition using artificial intelligence technologies received considerable attention. In particular, computational intelligence is widely used and achieves promising results in the creation of music. This paper attempts to provide a survey on the music generation based on the Monte Carlo (MC) algorithm. First, transform the MIDI music format files to digital data. Among these data, use the logistic fitting method to fit the time series, obtain the time distribution regular pattern. Except for time series, the converted data also includes duration, pitch, and velocity. Second, using MC simulation to deal with them summed up their distribution law respectively. The two main control parameters are the value of discrete sampling and standard deviation. Processing the above parameters and converting the data to MIDI file, then compared with the output generated by LSTM neural network, evaluate the music comprehensively.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.11-19
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• 2020

초등학교 6학년 학생을 대상으로 소프트웨어교육이 실시되고 있다. 본 연구에서는 초등학생의 알고리즘 구성 패턴에 대해 탐색하였다. 초등학교 6학년 학생을 대상으로 알고리즘을 구상하는 문항을 투입한 후 구조적 프로그래밍 기법에 기반한 MacCabe의 사이클로매틱 복잡도를 산출하여 학습자의 알고리즘 구성 패턴을 탐색하였다. 학생들은 문제 해결을 위해 주로 1~2가지의 선택구조를 사용하며, 이는 문제의 출발점, 도착점에 편중되는 경향이 있다. 또한 선택 구조 사용에 있어 소극적인 모습을 보인다. 알고리즘 구성에 있어서는 눈에 보이는 구체물과 자신의 배경지식에 의존하는 모습을 보인다. 따라서 초등학교 소프트웨어교육에서는 알고리즘 구성 패턴에 따라 학생들의 경험과 친숙한 문제 상황에서 알고리즘 구조를 복합적으로 사고할 수 있는 과제를 제시할 필요가 있으며, 구체적 조작물을 활용하여 지도하는 것이 유효할 것으로 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.618-622
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• 2008

본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.744-748
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• 2008

본 논문에서는 주어진 예제 멜로디 데이터를 이용하여 효과적으로 새로운 곡을 작곡하는 시스템을 제안한다. 우리가 제안하는 기법은 k-차원 마르코프 체인을 이용하여 마디 단위의 음악 블록을 합성한다. 한마디 단위를 하나의 마르코프 체인의 상태로 취급할 경우 매우 많은 상태를 고려해야 하므로, 이를 계층적 클러스터링 기법을 통하여 학습이 용이한 정도로 상태를 줄인다. 예제 데이터의 각 음악 블록은 소속된 클러스터 번호의 시퀀스로 대체되어 학습 데이터로 사용된다. 학습된 마르코프 체인의 상태를 전이하면서 각 상태에 해당되는 클러스터의 음악 블록을 랜덤하게 선택하여 합성한다. 학습된 마르코프 체인은 효과적으로 예제 음악과 비슷하면서 새로운 곡을 생성할 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.124-134
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• 1996

Korean has a large set of characters, and has a two-dimensional formation: each character is composed of graphemes in two dimensions. Whereas connections between characters are rare, connections inside a grapheme and between graphemes happen frequently and these connections generate many cursive strokes. To deal with the large character set and the cursive strokes, using the graphemes as a recognition unit is an efffective approach, because it naturally accommodates the structural characteristics of the characters. In this paper, we propose a grapheme-based on-line recognition method for cursive korean characters. Our method uses a TDNN recognition engine to segment cursive strokes into graphemes and a graph-algorithmic postprocessor based on korean grapheme composition rule and viterbi search algorithm to find the best recognition score path. We experimented the method on freely hand-written charactes and obtained a recognition rate of 94.5%.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.733-738
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• 2008

음열 음악은 쇤베르크가 창시한 20세기 음악의 중요한 작곡 기법중 하나이다. 이 음악은 범조적인 혹은 무조적인 특정을 가지며, 이로 인하여 독특한 현대 음악의 분위기를 생성하게 된다. 본 논문에서는 수학적 알고리즘을 이용하여 음열 음악을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 음열음악에 대한 쇤베르크의 엄격한 정의보다는 더욱 자유로운 형태를 띄지만, 전체 음악 내에서 12개의 음이 사용되어야 한다는 규칙은 만족한다. 이를 위하여 원형 음열 및 원형 음열의 전위과 전조로 구성되어있는 음열도표를 자유롭게 탐색하는 공간 채움 곡선을 이용한다. 임의의 공간을 한번만 탐색하는 성질을 가진 이 곡선을 사용함으로써, 음열 도표에 있는 모든 음을 한번씩 사용하면서도 적절한 반복성을 띄는 음악을 생성할 수 있다. 따라서 생성된 음악은 원래의 음열 음악의 특징인 범조성 및 무조성을 유지하면서도 현대음악에 친숙하지 않은 사람들에게도 보다 쉽게 접근하는 음악을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 또한 다차원 공간 채움 곡선을 이용하여 음의 길이 및 세기까지 음열을 사용하는 더욱 확장된 형태의 음열음악을 생성하는 방법도 소개한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제43권6호
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• pp.479-485
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• 2010

Objectives: The Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES), a multicenter-based multi-cohort study, has collected information on body composition using two different bioelectrical impedence analysis (BIA) machines. The aim of the study was to evaluate the possibility of whether the test values measured from different BIA machines can be integrated through statistical adjustment algorithm under excellent inter-rater reliability. Methods: We selected two centers to measure inter-rater reliability of the two BIA machines. We set up the two machines side by side and measured subjects' body compositions between October and December 2007. Duplicated test values of 848 subjects were collected. Pearson and intra-class correlation coefficients for inter-rater reliability were estimated using results from the two machines. To detect the feasibility for data integration, we constructed statistical compensation models using linear regression models with residual analysis and R-square values. Results: All correlation coefficients indicated excellent reliability except mineral mass. However, models using only duplicated body composition values for data integration were not feasible due to relatively low $R^2$ values of 0.8 for mineral mass and target weight. To integrate body composition data, models adjusted for four empirical variables that were age, sex, weight and height were most ideal (all $R^2$ > 0.9). Conclusions: The test values measured with the two BIA machines in the KoGES have excellent reliability for the nine body composition values. Based on reliability, values can be integrated through algorithmic statistical adjustment using regression equations that includes age, sex, weight, and height.