This paper proposes a new part family classification system (IPFACS: Image Processing and Fuzzy ART based Clustering System), which incorporates image processing techniques and a modified fuzzy ART neural network algorithm. IPFACS can classify parts based on geometrical shape and manufacturing attributes, simultaneously. With a proper reduction and normalization of an image data through the image processing methods and adding method in the modified Fuzzy ART, different types of geometrical shape data and manufacturing attribute data can be simultaneously classified in the same system. IPFACS has been tested for an example set of hypothetical parts. The results show that IPFACS provides a good feasible approach to form families based on both geometrical shape and manufacturing attributes.
This study deals with the part-machine grouping (PMG) that considers realistic manufacturing factors, such as the machine duplication, operation sequences with multiple visits to the same machine, and production volumes of parts. Basically, this study is an extension of Won(2006) that has adopted fuzzy ART neural network to group parts and machines. The proposed fuzzy ART neural network algorithm is implemented with an ancillary procedure to enhance the block diagonal solution by rearranging the order of input presentation. Computational experiments applied to large-size PMG data sets with a psuedo-replicated clustering procedure show effectiveness of the proposed approach.
Welding is essential for the manufacture of a range of engineering components which may vary from very large structures such as ships and bridges to very complex structures such as aircraft engines, or miniature components for microelectronic applications. Especially, a domestic situation of the welding automation is still depend on the arc sensing system in comparison to the vision sensing system. Specially, the gap-detecting of workpiece using conventional arc sensor is proposed in this study. As a same principle, a welding current varies with the size of a welding gap. This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current, and ART2 which has the competitive learning network classifies the signal patterns the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns in each case of 1mm, 2mm, 3mm and no welding gap are identified by the artificial neural network.
Welding is essential for the manufacture of a range of engineering components which may vary from very large structures such as ships and bridges to very complex structures such as aircraft engines, or miniature components for microelectronic applications. Especially, a domestic situation of the welding automation is still depend on the arc sensing system in comparison to the vision sensing system. Specially, the gap-detecting of workpiece using conventional arc sensor is proposed in this study. As a same principle, a welding current varies with the size of a welding gap. This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current, and ART2 which has the competitive learning network classifies the signal patterns the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns in each case of 1mm, 2mm, 3mm and no welding gap are identified by the artificial neural network.
본 논문의 퍼지 수리 형태학의 새로운 정의와 신경망을 이용한 이의 구현을 소개 함에 주 목적을 두고 있다. 이 새로운 정의에는 generalized-mean연산자가 중요한 역할을 하고 있다. 본 정의는 신경망을 이용한 구현에 매우 적합할. 연결자 공유 (shared-weight) 신경망의 전반부는 수리 형태적 연산을 수행하기에 적합한 구조를 가 지고 있다. 이 연결자 공유 신경망은 퍼지 수리형태학적 연산을 이용하여 추출 된 특성 정보를 근거로 하여 형태 분류를 수행한다. 따라서, 본 퍼지 정의의 파라 미터들은 신경망의 학습기법을 이용하여 최적화를 기할수 있다. 구조소들(structuring gelements), membership의 값, 그리고 가중 요소(weighting factor)들을 결정하기 위한 학습방법 (learning rule)들이 자세히 열거되어 있다. 적용 예로서 필기체 숫자 인식 문제에 응용한 결과, 퍼지수리 형태학을 이용한 신경망은 이 문제에 있어 현존하는 최고의 결과들과 충분히 견줄만한 결과를 보여주고 있다.
The judgment of forged passports plays an important role in the immigration control system, for which the automatic and accurate processing is required because of the rapid increase of travelers. So, as the preprocessing phase for the judgment of forged passports, this paper proposed the novel method for the recognition of passport based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF neural network newly proposed. first, for the extraction of individual codes being recognized, the paper extracts code sequence blocks including individual codes by applying the Sobel masking, the horizontal smearing and the contour tracking algorithm in turn to the passport image, binarizes the extracted blocks by using the fuzzy binarization based on the membership function of trapezoid type, and, as the last step, recovers and extracts individual codes from the binarized areas by applying the CDM masking and the vertical smearing. Next, the paper proposed the enhanced fuzzy RBF neural network that adapts the enhanced fuzzy ART network to the middle layer and applied to the recognition of individual codes. The results of the experiment for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method in the paper has the improved performance in the recognition of passport.
한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
/
pp.1-5
/
2004
In this paper, we propose a novel approach for evolving the architecture of a multi-layer neural network. Our method uses combined ART1 algorithm and Max-Min neural network to self-generate nodes in the hidden layer. We have applied the. proposed method to the problem of recognizing ID number in student identity cards. Experimental results with a real database show that the proposed method has better performance than a conventional neural network.
본 논문에서는 ART-II 경쟁학습 신경망과 퍼지추론을 이용하여 동일한 물체를 연속적인 영상열에서 정합 시킴으로서 움직임을 분석하는 방법을 제시한다. 영상분할을 통해 얻을 수 있는 영역의 크기가 평균광도를 이용하여 영역단위의 정합을 수행하고, 영역의 모양을 표현하기 위한 특징점을 선택하기 위하여 입력패턴들의 위상을 나타날 수 있는 ART-II 경쟁학습 신경망을 사용하였다. 선택된 특징점들의 정합을 통해 각 물체에 대한 움직임 벡터를 구한다. 그러나 3차원적 실제세계의 사영인 2차원 영상은 영상 자체의 불완전성과 물체에 대한 정보를 얻기 위하여 사용되는 영상분할의 잘목스오 인한 오류 때문에 움직임 추정 과정에서 모호성이 발생한다. 이러한 움직임 분석과정에서 나타나는 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 사용하여 신뢰도를 표현함으로써 이동 물체와 음직임 벡터를 추출하였다.
Kim, Tae-Yeong;Kim, Gwan-Hyung;Lee, Sang-Bae;Kim, Il
한국지능시스템학회:학술대회논문집
/
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
/
pp.527-531
/
1998
This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current. And ART2 which has the competitive learning network classifiers the signal patterns for the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns In each case of 1mm, 2mm, 3mm, and no welding gap are identified by the artificial neural network. These procedure is an off-line execution. In on-line execution, the identification model of neural network for the classified pattern is located on ahead of the welding plant. And when the welding current patterns pass through the neural network in the direction of feedforward. it is possible to recognize the existence or the size of a welding gap.
본 논문은 그로스버그(Grossberg)에 의해 개발된 퍼지 ART 신경 회로망의 성능을 향상시키기 위하여 가변가중 평균(VWA) 학습 방법을 제안한다. 기존의 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)는 입력패턴이 임의의 카테고리 내에 포함될 때 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신이 입력패턴과의 거리(유사성)와 관계없이 고정 학습률로 갱신되고, 또한 이를 개선한 가변학습(VL)은 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 대표패턴의 갱신에 반영하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식률을 개선한다. 그러나 두 방법 모두 학습 시 퍼지 AND에 의한 과도한 학습이 필수적으로 발생하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식 향상에 한계를 갖는다. 제안된 방법은 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신 시 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 반영한 가중평균 학습을 적용하여 대표패턴의 과도한 학습을 억제한다. 시뮬레이션 결과 기존의 학습 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)와 가변학습(VL) 보다 제안된 가변가중평균(VWA) 학습 방법이 잡음 환경에서 대표패턴의 과도한 학습을 억제하여 퍼지 ART 신경 회로망의 카테고리 증식문제를 완화하고 패턴 인식률을 향상시키는 것을 보여준다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.