This paper describes a heuristic search technique carrying out collision avoidance for Autonomous Underwater Vehicles(AUVs). Fuzzy relational products are used as the mathematical implement for the analysis and synthesis of relations between obstacles that are met in the navigation environment and available candidate nodes. In this paper, we propose a more effective evaluation function that reflects the heuristic information of domain experts on obstacle clearance, and an advanced heuristic search method performing collision avoidance for AUVs. The search technique adopts fuzzy relational products to conduct path-planning of intelligent navigation system. In order to verify the performance of proposed heuristic search, it is compared with $A^*$ search method through simulation in view of the CPU time, the optimization of path and the amount of memory usage.
This paper proposes a speed variable proportional resonant current control method for a single-phase permanent magnet synchronous motor(PMSM). Due to the electromagnetic characteristics of a single-phase PMSM, negative and zero torques are generated in the part corresponding to the phase difference between the stator current and the back electromotive force. In addition, overcurrent limitation is required because of the low stator resistance and inductance in sensorless operation. When using the vector control for current control of single-phase PMSM under these conditions, processes of coordinate transformation, inverse coordinate transformation, and generation of virtual dq-axis components are required. However, the proposed variable speed proportional resonant current control method does not need the coordinate transformation used for AC motors. In this paper, we have confirmed stable maneuverability by using variable proportional resonant current control algorithm, and proposed sensorless control based on a mathematical model of a single-phase PMSM without a position sensor when reaching a constant speed. The usefulness of the current control method was verified through several experiments.
Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.
A computer simulation was carried out to investigate the optimum capacity of liquid manure tank spreader which is used as a tractor attachment. Soil physical properties, such as soil moisture content, bulk density, soil hardness and soil types were measured in the 10 major rice production area for computer simulation. Mathematical model which include soil physical properties and vehicle factor was used for computer simulation. Most of the soil type of the investigated area was sandy clay loam. Soil moisture content ranged between 30 and 40% mostly. Soil bulk density was in the range of 1,500 to 1,700 kg/$m^3$. Soil hardness ranged between 1 to 18 $cm^2$. Soil hardness incorporate the effects of many soil physical properties such as soil moisture content, soil type and soil bulk density, and so the range of soil hardness is greater than any other physical properties. The capacity of liquid manure tank spreader was above 3,000 kg$_{f}$ for the most of the investigated areas, and mostly in the range of 4,000 to 6,000 $kg_f$ depending upon the slip. But for the soft soil area such as Andong and Asan, the tractor itself has mobility problem and shows no pulling force for some places. For this area, the capacity of liquid manure tank spreader ranged between 1,000 and 2,000 $kg_f$ mostly, so the capacity of liquid manure tank spreader should be designed as a small capacity trailer compared to the other area.mpared to the other area.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.362-367
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2019
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.33
no.2
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pp.127-138
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1996
The strip method, unified theory and 3-D panel method are commonly used methods for the seakeeping analysis of high-speed vessels. The strip method which is basically 2-dimensional method is known to give incorrect hydrodynamic coefficients and motion responses for the cases of high speed and low frequency region. And the unified theory which uses two dimensional approach in inner domain and slender body theory in outer domain is very complicate in computational modelling. Though the 3-D panel method requires comparatively long computation time, it is believed that the method gives good results without any limitation in ship speed and range of frequency for computation. In the 3-D panel method the source singularity representing translating and pulsating Green function is used and Hoff's method is adopted for the numerical calculation of the Green function. The computation time can be reduced by using the symmetry relationship with respect to longitudinal axis. In this paper the strip method and the 3-D panel method are compared for the seakeeping analysis of a high-speed catamaran. The Compared items are the hydrodynamic coefficients, wave exciting forces, frequency response functions and short-term responses in irregular waves.
Currently, black-box-based machine learning algorithms are used to analyze big data in manufacturing. This algorithm has the advantage of having high analytical consistency, but has the disadvantage that it is difficult to interpret the analysis results. However, in the manufacturing industry, it is important to verify the basis of the results and the validity of deriving the analysis algorithms through analysis based on the manufacturing process principle. To overcome the limitation of explanatory power as a result of this machine learning algorithm, we propose a manufacturing big data analysis method using genetic programming. This algorithm is one of well-known evolutionary algorithms, which repeats evolutionary operators such as selection, crossover, mutation that mimic biological evolution to find the optimal solution. Then, the solution is expressed as a relationship between variables using mathematical symbols, and the solution with the highest explanatory power is finally selected. Through this, input and output variable relations are derived to formulate the results, so it is possible to interpret the intuitive manufacturing mechanism, and it is also possible to derive manufacturing principles that cannot be interpreted based on the relationship between variables represented by formulas. The proposed technique showed equal or superior performance as a result of comparing and analyzing performance with a typical machine learning algorithm. In the future, the possibility of using various manufacturing fields was verified through the technique.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.422-429
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2007
Location awareness is one of the key functionalities to build an U-city. Recently, many of works of the location-aware systems are emerging to commercially apply to on-going large-scale apartment complex based on U-city. As dwellers or cars being attached with active tags are moving in the U-city complex, the active tags periodically broadcast their own identifiers and receivers fixed along the street or in building use those information to calculate location of them. There are several issues to be considered for such an environment. The first is that the number of active tags operating in the same region are large as much as tens of thousands, and the second is that the active tags should be alive without change of batteries more than a year, hence low power consumption is very important. In this paper we propose i) a new architecture for location-aware system considering such issues, ii) technical issues to implement it using active tags, and iii) a mathematical analytic model to investigate overall performance and verify it by comparing with actual experimental results. Through the analysis we can show the theoretical boundary of the lowest packet loss rate and the maximum number of tags with acceptable performance for the systems based on active tags. The results can be applied to practical design of location-based systems of U-City projects.
Mobile P2P protocols in ad-hoc networks have gained large attention recently. Although there has been much research on P2P algorithms for wired networks, existing P2P protocols are not suitable for mobile ad-hoc networks because they do not consider mobility of peers. This study proposes a new cluster-based P2P protocol for ad hoc networks which utilizes peer mobility. In typical cluster-based P2P algorithms, each cluster has a super peer and other peers of the cluster register their file list to the super peer. High mobility peers would cause a lot of file list registration traffic because they hand-off between clusters frequently. In the proposed scheme, while peers with low mobility behave in the same way as the peers of the typical cluster-based P2P schemes, peers with high mobility behave differently. They inform their entrance to the cluster region to the super peer but they do not register their file list to the super peer. When a peer wishes to find a file, it first searches the registered file list of the super peer and if fails, query message is broadcasted. We perform mathematical modeling, analysis and optimization of the proposed scheme regarding P2P traffic and associated routing traffic. Numerical results show that the proposed scheme performs much better than or similar to the typical cluster-based P2P scheme and flooding based Gnutella.
Some previous studies adopted a method statistically based on the observed traffic volumes and travel times to estimate the parameters. Others tried to find an optimal set of parameters to minimize the gap between the observed and estimated traffic volumes using, for instance, a combined optimization model with a traffic assignment model. The latter is frequently used in a large-scale network that has a capability to find a set of optimal parameter values, but its appropriateness has never been demonstrated. Thus, we developed a methodology to estimate a set of parameter values of BPR(Bureau of Public Road) function using Harmony Search (HS) method. HS was developed in early 2000, and is a global search method proven to be superior to other global search methods (e.g. Genetic Algorithm or Tabu search). However, it has rarely been adopted in transportation research arena yet. The HS based transportation network calibration algorithm developed in this study is tested using a grid network, and its outcomes are compared to those from incremental method (Incre) and Golden Section (GS) method. It is found that the HS algorithm outperforms Incre and GS for copying the given observed link traffic counts, and it is also pointed out that the popular optimal network calibration techniques based on an objective function of traffic volume replication are lacking the capability to find appropriate free flow travel speed and ${\alpha}$ value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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