The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.5C
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pp.486-492
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2003
The vigilance threshold of conventional fuzzy ART algorithm decide whether to permit the mismatch between any input pattern and stored pattern. If the vigilance threshold was large, despite of little difference among input and stored patterns, the input pattern may be classified to new category. On the other hand, if the vigilance threshold was small, the similarity between two patterns may be accepted in spite of lots of difference and the input pattern are classified to category of the stored pattern. Therefore, the vigilance threshold for the image recognition must be experientially set for the good result. Moreover, it may occur in the fuzzy ART algorithm that the information of stored patterns is lost in the weight-adjusting process and the rate of pattern recognition is dropped. In this paper, I proposed the enhanced fuzzy ART algorithm that supports the dynamical setting of the vigilance threshold using the generalized intersection operator of fuzzy logic and the weight value being adaptively set in proportional to the current weight change and the previous weight by reflecting the frequency of the selection of winner node. For the performance evaluation of the proposed method, we applied to the recognition of container identifiers from shipping container images. The experiment showed that the proposed method produced fewer clusters than conventional ART2 and fuzzy ART algorithm. and had tile higher recognition rate.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.20
no.4
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pp.369-375
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2011
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better quality of the products. Most image patterns are complex and much lead-time is required to implement them to the product design process. A precise reverse engineering method generating 2.5D engraving models from 2D artistic images is proposed through the image processing, NURBS interpolation and 2.5D reconstruction methods. To generate 2.5D TechArt models from the art images, boundary points of the images are extracted by using the adaptive median filter and the novel MBF (modified boundary follower) algorithm. Accurate NURBS interpolation of the points generates TechArt CAD models. Performance of the developed system has been confirmed through the quick turnaround 2.5D engraving simulation linked with the commercial CAD/CAM system.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.2
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pp.213-217
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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.
The performing art represents joy, anger, sorrow and pleasure through acting and dance, and is told to be a composite art represented by make-up, setting, costume and props. Therefore, it can be said that make-up is an important medium of stage art. Make-up in stage art is a kind of communication with audiences through understanding personalities of characters as demanded by scenarios. Due to the creative stage make-up which meets the character in the play relevant to these contents of the play, the conceptual study on stage make-up design for visual expression coincide with the intended character is needed. In this study, I investigate theoretical, universal, and psychological personality types by analyzing basic appearance features based on the physiognomy(face-reading) related from the psychological theories. And visualized through illustration according to personality types to apply for the characters in the play.
This research aimed to assess the relationships between restaurant production strategies, service systems, and business performance. The sample included 202 questionnaires collected from exclusive high-end hotels located in the Seoul area of Korea. The questionnaires were analyzed using SPSS 12.0. The hypotheses were verified by applying frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, correlation analysis, and regression analysis. The results are summarized as follows. First, it was found that the F&B production strategies of the hotel restaurants had a positive (+) effect on business performance. Second, the F&B production strategies positively influenced the service system, and the service system had an effect on business performance.
The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.
This paper proposes a fractal dimension method for measurement of degree of similarity between prototype pattern and input pattern at ART1 (Adaptive Resonance Theory 1) neural network. In order to confirm the validity of proposed method, comparison of the performance has made between the conventional method and the proposed method through simulation. The results show that the proposed method has considerably improved the performance.
This study explored the sustainability of a blockchain-based cultural art performance video platform through the construction of Gyeonggi Art On, a new media art broadcasting station in Gyeonggi-do. In addition, the technical limitations of video content transaction using block chain, legal and institutional issues, and the protection of personal information and intellectual property rights were reviewed. As for the research method, participatory observation methods such as in-depth interviews with developers and operators and participation in meetings were conducted. The researcher participated in and observed the entire development process, including designing and developing blockchain nodes, smart contracts, APIs, UI/UX, and testing interworking between blockchain and content distribution services. Research Question 1: The results of the study on 'Which technology model is suitable for a blockchain-based performance video content distribution public platform?' are as follows. 1) The blockchain type suitable for the public platform for distribution of art performance video contents based on the blockchain is the private type that can be intervened only when the blockchain manager directly invites it. 2) In public platforms such as Gyeonggi ArtOn, among the copyright management model, which is an art based on NFT issuance, and the BC token and cloud-based content distribution model, the model that provides content to external demand organizations through API and uses K-token for fee settlement is suitable. 3) For public platform initial services such as Gyeonggi ArtOn, a closed blockchain that provides services only to users who have been granted the right to use content is suitable. Research question 2: What legal and institutional problems should be reviewed when operating a blockchain-based performance video distribution public platform? The results of the study are as follows. 1) Blockchain-based smart contracts have a party eligibility problem due to the nature of blockchain technology in which the identities of transaction parties may not be revealed. 2) When a security incident occurs in the block chain, it is difficult to recover the loss because it is unclear how to compensate or remedy the user's loss. 3) The concept of default cannot be applied to smart contracts, and even if the obligations under the smart contract have already been fulfilled, the possibility of incomplete performance must be reviewed.
Focused on the performance of interactivity in the appreciation of media art, this study is associated with the continually changed art texts and a participator's physical reactions to savor the art. Digital works of art emphasizing interactivity usually decentralize and disperse the responsibility and the central role for creating and producing the art works. Proper procedure of the work is generated by actions such as clicking the mouse, controlling the joy stick or actual movement of anticipators' bodies. The art works are influenced by participators' interactivity, which makes the leading roles and the responsibility for creating art scattered and divided. These features are similar with those of the 'Rhizome' which Gilles Deleuze(1925~1995) and Felix Guattari(1930~1992) have discussed. In their argument, 'Rhizome' is an interval or being 'between', which keeps changing. 'Rhizome' is a state in which the individual and the work of art never reach the conclusion, only a phenomenon of eternally altering. Like 'Rhizome', this sort of art work has the decentralized system, opens for several directions, and activates the system which is changeable as linked items increased or decreased. These works stimulate the individual to perform and act while appreciating the art piece. In terms of processing and preceeding, interactivity is the important equipment and catalyzer. Through these procedures, the pieces can be the 'floating work of art' combined and condensed with the whole participators' reactions. The 'floating work of art' is neither the expression of an individual nor that of one particular group. Multidimensional influence of the web is the web which is constantly reorganizing and producing in its connective state. This connective state is activated by interactivity. The Rhizomatic system embodies the floating work of art process. Due to each individual perceiving art in individualistic terms, there is no dominating powers or central points. I regard this art works possessing above traits as the work of art with Rhizomatic system. The work of art with the Rhizomatic system is embodied through interactivity and because physical action activates the process of appreciation, a participator can actually experience and practice the philosophy. Ultimately the Rhizomatic speculation occurs during the interactivity of appreciating the Rhizomatic art pieces. The Rhizomatic system penetrates into the intuitive area beyond our recognition and thoughts, as we are engaged in the connective process. With the methods and manners of interactive art, we can possibly reconsider the system as a tool in which the participator is directly able to link experience and theory to the philosophies of Deleuze and Guattari.
In this paper, we propose an improved fuzzy RBF network which dynamically adjusts the rate of learning by applying the Delta-bar-Delta algorithm in order to improve the learning performance of fuzzy RBF networks. The proposed learning algorithm, which combines the fuzzy C-Means algorithm with the generalized delta learning method, improves its learning performance by dynamically adjusting the rate of learning. The adjustment of the learning rate is achieved by self-generating middle-layered nodes and by applying the Delta-bar-Delta algorithm to the generalized delta learning method for the learning of middle and output layers. To evaluate the learning performance of the proposed RBF network, we used 40 identifiers extracted from a container image as the training data. Our experimental results show that the proposed method consumes less training time and improves the convergence of teaming, compared to the conventional ART2-based RBF network and fuzzy RBF network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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