• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1570-1575
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• 1991

The feasibility of using an adaptive resonance network (ART2) with unsupervised learning capability for too] wear detection in turning operations is investigated. Specifically, acoustic emission (AE) and cutting force signals were measured during machining, the multichannel AR coefficients of the two signals were calculated and then presented to the network to make a decision on tool wear. If the presented features are significantly different from previously learned patterns associated with a fresh tool, the network will recognize the difference and form a new category m worn tool. The experimental results show that tool wear can be effectively detected with or without minimum prior training using the self-organization property of the ART2 network.

• 공연문화연구
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• 제37호
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• pp.437-464
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• 2018

본 연구는 공연문화분야의 학문적 정체성과 특성을 파악하고 변화과정을 살펴보기 위해 의미연결망 분석을 활용하여 연구동향을 파악하였다. 이를 위해 우리나라 공연분야 연구의 대표적 학회지인 한국공연문화학회에서 발행하는 <공연문화연구>에 수록된 455편의 논문을 대상으로 공연문화분야의 연구동향과 추세를 분석하였다. 세부연구과제로는 2000년부터 2017년까지 학회지에 수록된 논문명을 대상으로 <고전희곡연구>에서 <공연문화연구>로 제호변경 전후의 연구수요 변화현상을 파악하였다. 다음으로 2005년부터 2017년까지<공연문화연구>의 논문명, 주제어, 초록을 대상으로 <공연문화연구>의 시기별 연구동향을 파악하여 공연문화분야의 변화현상을 파악하고 미래예측을 통한 발전방향을 제시하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권1호
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• pp.100-104
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• 2008

Generally, it is difficult to find constant patterns on identifiers in a container image, since the identifiers are not normalized in color, size, and position, etc. and their shapes are damaged by external environmental factors. This paper distinguishes identifier areas from background noises and removes noises by using an ART2-based quantization method and general morphological information on the identifiers such as color, size, ratio of height to width, and a distance from other identifiers. Individual identifier is extracted by applying the 8-directional contour tracking method to each identifier area. This paper proposes a refined ART2-based RBF network and applies it to the recognition of identifiers. Through experiments with 300 container images, the proposed algorithm showed more improved accuracy of recognizing container identifiers than the others proposed previously, in spite of using shorter training time.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1296-1302
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• 1999

In this paper, we propose an algorithms for the mounted PCB classification system using wavelet transform and ART2 neural network. The feature informations of a mounted PCB can be extracted from the coefficient matrix of wavelet transform adapted subband concept. As the preprocessing process, only the PCB area in the input image is extracted by histogram method and the feature vectors are composed of using wavelet transform method. These feature vectors are used as the input vector of ART2 neural network. In the experiment using 55 mounted PCB images, the proposed algorithm shows 100% classification rate at the vigilance parameter $\rho$=0.99. The proposed algorithm has some advantages of the feature extraction in the compressed domain and the simplification of processing steps.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.231-236
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• 2021

The purpose and hypothesis of the article was the need to solve the following research tasks: Analysis of psychological and pedagogical literature on the research problem. To identify and experimentally test the effectiveness of organizational and pedagogical conditions affecting the creative self-development of a distance learning student. Research methods: analysis of philosophical and psychological-pedagogical literature on the problem under study; pedagogical experiment; modeling, questioning, testing, analysis of the products of students' creative activity (essays, creative works, creative projects) and the implementation of educational tasks, conversations, observations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.11-17
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• 2014

초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육 영역을 객관적으로 분석하기 위해ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사한 영역을 클러스터링 한다. 클러스터링 된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근막, 기타 배경 영역으로 분류한다. 최종적인 근육 영역은 근막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 추출된다. 실제 초음파 영상 대상 실험 결과, 일반적인 클러스터링 기법을 적용한 방법 보다 ART2 기반 양자화와 제안된 영역 확장 기법으로 근육 영역을 추출하고 분석하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1068-1077
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• 2007

본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.533-543
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• 2023

본 연구에서는 한국 미술품 데이터를 통해 COVID-19의 미술 시장 파급 효과를 분석하고, 전통적인 통계 방법인 헤도닉 모형과 인공신경망의 성능을 R²와 RMSE로 비교 분석하며 미술품 가격을 형성하고 있는 요인의 중요도에 대해 명시적으로 분석해 본다. 헤도닉 모형과 인공신경망의 실증 분석에 사용된 데이터는 2015-2021년의 거래된 한국 미술품 가격 데이터로 총 14,639개를 수집하였다. 각 모형에 적용된 변수는 기존 선행 연구에서 사용되었던 가격형성요인을 참고하여 두 모형 동일하게 적용하였다. 그 결과 COVID-19가 처음 발생하였던 연도인 2020년에는 미술품 가격이 하락하였으나 2021년에는 미술품 가격이 상승한 것으로 나타났다. 헤도닉 모형과 인공신경망의 성능을비교하였을 때 인공신경망의 R²는 0.764, RMSE는 0.076, 헤도닉 모형의 R²는 0.677, RMSE는 1.071로 인공신경망의 성능이 우수한 것으로 나타났다. 또한 중요도를 명시적으로 확인하였을 때 작품적 요인이 크게 작용하였다는 점에 주목할 만하다. 예측하지 못한 상황적 변수로 미술시장이 급변하는 시점에서 본 연구의 결과는 효율적인 미술품 가격 모형을 제시해 줄 것이라 생각한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.155-160
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• 2022

본고는 네트워크 테크놀로지에 의존하는 예술적 형식으로서 네트워크 아트, 즉 '넷아트'의 실천적 활동과 그것의 시대적 의의에 주목하고자 한다. 시공의 경계를 넘어서 서로 협력하고 교환하는 새로운 대화적 예술을 구축하는 넷아트의 모습은 전통 예술의 한계를 극복하는데 있어서 동시대의 대안이 될 수 있다고 여기기 때문이다. 넷아트의 미술사적 의의에 대한 고찰 못지않게 본고에서 고려하는 또 하나의 중요한 연구 분야는 넷아트 큐레이팅이다. 완결된 하나의 대상이 아닌 '프로세스'로서 규정되는 뉴미디어아트에 속하는 넷아트는 전시장에서의 완성도 높은 물리적 프레젠테이션과 달리, 온라인에서 행해지는 미적 전유·보급·매개 등의 기능을 필요로 하는 디지털시대의 새로운 사회·문화적 큐레토리얼을 동반하고 있다. 이러한 모습은 예술가와 큐레이터 모두에게 테크노문화에서의 넷아트 큐레이팅이 갖추어 나가야 할 전략의 정비를 요구한다. 따라서 본고는 21세기 전지구화의 물결에서 넷아트의 창의적인 전략은 무엇인지 질문하고, 새로운 테크놀로지와 미디어의의 영역을 통해 등장한 실험적인 넷아트의 큐레토리얼 방법이 생산한 예술적 의미와 비평적 가치를 점검하고자 한다. 이의 논증을 위해 1960년대 플럭서스에서 시작하여 2000년대에도전 세계적으로 펼쳐지고 있는 주요한 넷아트 작품과 전시 프로젝트의 핵심적 사례들을 살펴볼 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.25-29
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• 2001

There are so many researches about the search method for the most compatible dispatching rule to a manufacturing system state. Most of researches select the dispatching rule using simulation results. This paper touches upon two research topics: the clustering method for manufacturing system states using simulation, and the search method for the most compatible dispatching rule to a manufacturing system state. The manufacturing system state variables are given to ART II neural network as input. The ART II neural network is trained to cluster the system state. After being trained, the ART II neural network classifies any system state as one state of some clustered states. The simulation results using clustered system state information and those of various dispatching rules are compared and the most compatible dispatching rule to the system state is defined. Finally there are made two knowledge bases. The simulation experiments are given to compare the proposed methods with other scheduling methods. The result shows the superiority of the proposed knowledge base.