A fuzzy-ART(adaptive resonance theory) network for the PVC(premature ventricular contraction) classification using wavelet coefficient is designed. This network consists of the feature extraction and learning of the fuzzy-ART network. In the first step, we have detected the QRS from the ECG signal in order to set the threshold range for feature extraction and the detected QRS was divided into several frequency bands by wavelet transformation using Haar wavelet. Among the low-frequency bands, only the 6th coefficient(D6) are selected as the input feature. After that, the fuzzy-ART network for classification of the PVC is learned by using input feature which comprises of binary data converted by applying threshold to D6. The MIT/BIH database including the PVC is used for the evaluation. The designed fuzzy-ART network showed the PVC classification ratio of 96.52%.
In this paper, we designed an ART(Adaptive Resonance Theory) network based on LPC(Linear Prediction Coefficient) for classification of PVB (Premature Ventricular Beat: PVC, LBBB, RBBB). The procedure of proposed system consists of the error calculation, feature generation and processing of the ART network. The error is calculated after processing by linear prediction algorithm and the features of ART network or classification are obtained from the binary ata determined by threshold method. In conclusion, ART network has good performance in classification of PVB.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.8
no.4
/
pp.397-405
/
2022
NFT art is a new art formed based on NFT technology. This is attracting great attention in the existing art world and art market. Therefore, it is required to analyze whether NFT art can establish itself as a new area of art. Therefore, the formation and development process of NFT art is analyzed from the perspective of Actor-Network Theory of Science and Technology and Studies, and the case of NFT artist 'beeple' is a representative example. It also discusses the artistic value of NFT art and its relationship with traditional art networks based on the aesthetics of science and technology researcher Graham Harman. In particular, it analyzes the future and genre sustainability of NFT art through the case of NFT project "Cryptopunks" and "PUNKISM" advocating a new art genre. By analyzing NFT art with ANT, I would like to raise a technical, aesthetic, and philosophical questions and propose a positive prospect as a new art genre.
Journal of information and communication convergence engineering
/
v.6
no.2
/
pp.213-217
/
2008
This paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the CDM(Conditional Dilation Morphology) masking and the ART2-based RBF neural networks. For the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an ART2-based hybrid network that adapts the ART2 network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The experiment results showed that the proposed method has superior in performance in the recognition of passport.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
/
2002.05a
/
pp.195-200
/
2002
ART (Adaptive Resonance Theory [1]) neural network and its variations perform non-hierarchical clustering by unsupervised learning. We propose a scheme "arboART" for hierarchical clustering by using several ART1.5-SSS networks. It classifies multidimensional vectors as a cluster tree, and finds features of clusters. The Basic idea of arboART is to use the prototype formed in an ART network as an input to other ART network that has looser distance criteria (Ishihara, et al., [2,3]). By sending prototype vectors made by ART to one after another, many small categories are combined into larger and more generalized categories. We can draw a dendrogram using classification records of sample and categories. We have confirmed its ability using standard test data commonly used in pattern recognition community. The clustering result is better than traditional computing methods, on separation of outliers, smaller error (diameter) of clusters and causes no chaining. This methodology is applied to Kansei evaluation experiment data analysis.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
/
v.35C
no.2
/
pp.71-79
/
1998
In this paper, we propose a new mART(modified ART) neural network by combining the winner neuron definition method of SOM(self-organizing map) and the real-time adaptive clustering function of ART(adaptive resonance theory) and construct it in a modular structure, for the purpose of organizing the feature maps of three dimensional targets. Being constructed in a modular structure, the proposed modular mART can effectively prevent the clusters from representing multiple classes and can be trained to organze two dimensional distortion invariant feature maps so as to recognize targets with three dimensional distortion. We also present the recognition result and self-organization perfdormance of the proposed modular mART neural network after carried out some experiments with 14 tank and fighter target models.
This paper proposes the enhanced REF network, which arbitrates learning rate and momentum dynamically by using the fuzzy system, to arbitrate the connected weight effectively between the middle layer of REF network and the output layer of REF network. ART2 is applied to as the learning structure between the input layer and the middle layer and the proposed auto-turning method of arbitrating the learning rate as the method of arbitrating the connected weight between the middle layer and the output layer. The enhancement of proposed method in terms of learning speed and convergence is verified as a result of comparing it with the conventional delta-bar-delta algorithm and the REF network on the basis of the ART2 to evaluate the efficiency of learning of the proposed method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.10
no.7
/
pp.597-603
/
2004
In retrieving large database of image data, the clustering is essential for fast retrieval. However, it is difficult to cluster a number of image data adequately. Moreover, current retrieval methods using similarities are uncertain of retrieval accuracy and take much retrieving time. In this paper, a suggested image retrieval system combines Fuzzy ART neural network algorithm to reinforce defects and to support them efficiently. This image retrieval system takes color and texture as specific feature required in retrieval system and normalizes each of them. We adapt Fuzzy ART algorithm as neural network which receive normalized input-vector and propose improved Fuzzy ART algorithm. The result of implementation with 200 image data shows approximately retrieval ratio of 83%.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
/
1995.04b
/
pp.451-456
/
1995
This study investigates the feasibility of the real time detection of tool breadage in face milling operation. The proposed methodology using an ART2 neural network overcomes a cumbersome task in terms of the learning or determining a threshold value. The features taken in the researchare the AR parameters modelled from a RLS, and those are proven to be good features for tool breakage from experiments. From the results of the off line application, we can conclude that an ART2 neural network can be well applied to the clustering of tool states in real time regardless of the unsupervised learning.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
/
1999.06a
/
pp.253-260
/
1999
The recycling cell formation problem means that disposal products me classified into recycling part families using group technology in their end of life phase. Disposal products have the uncertainties of product status by usage influences during product use phase and recycling cells are formed design, process and usage attributes. In order to treat the uncertainties, fuzzy set theory and fuzzy logic-based neural network model are applied to recycling cell formation problem far disposal products. In this paper, a heuristic approach fuzzy ART neural network is suggested. The modified fuzzy ART neural network is shown that it has a great efficiency and give an extension for systematically generating alternative solutions in the recycling cell formation problem. We present the results of this approach applied to disposal refrigerators and the comparison of performances between other algorithms. This paper introduced a procedure which integrates economic and environmental factors into the disassembly of disposal products for recycling in recycling cells. A qualitative method of disassembly analysis is developed and its ai is to improve the efficiency of the disassembly and to generated an optimal disassembly which maximize profits and minimize environmental impact. Three criteria established to reduce the search space and facilitate recycling opportunities.
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.