In an urban network controlled by traffic signals, there is an interaction between the signal timing and the routes chosen by individual road users. This study develops a bi level programming model for traffic signal optimization in networks with path based traffic assignment. In the bi level programming model, genetic algorithm approach has been proposed to solve upper level problem for a signalized road network. Path based traffic assignment using column generation technique which is proposed by M.H. Xu, is applied at the lower-level. Genetic Algorithm provieds a feasible set of signal timings within specified lower and upper bounds signal timing variables and feeds into lower level problem. The performance of this model is investigated in numerical experiment in a sample network. In result, optimal signal settings and user equilibrium flows are made.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.3
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pp.199-203
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2016
A brain-computer interface or BCI provides an alternative method for acting on the world. Brain signals can be recorded from the electrical activity along the scalp using an electrode cap. By analyzing the EEG, it is possible to determine whether a person is thinking about his/her hand or foot movement and this information can be transferred to a machine and then translated into commands. However, we do not know which information relates to motor imagery and which channel is good for extracting features. A general approach is to use all electronic channels to analyze the EEG signals, but this causes many problems, such as overfitting and problems removing noisy and artificial signals. To overcome these problems, in this paper we used a new optimization method called the Fruit Fly optimization algorithm (FOA) to select the best channels and then combine them with CSP method to extract features to improve the classification accuracy by linear discriminant analysis. We also used particle swarm optimization (PSO) and a genetic algorithm (GA) to select the optimal EEG channel and compared the performance with that of the FOA algorithm. The results show that for some subjects, the FOA algorithm is a better method for selecting the optimal EEG channel in a short time.
Kim, Jun Yeup;Park, Seung-Min;Ko, Kwang-Eun;Sim, Kwee-Bo
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.527-533
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2013
BCI (Brain-Computer Interface) is a system that transforms a subject's brain signal related to their intention into a control signal by classifying EEG (electroencephalograph) signals obtained during the imagination of movement of a subject's limbs. The BCI system allows us to control machines such as robot arms or wheelchairs only by imaging limbs. With the exact same experiment environment, activated brain regions of each subjects are totally different. In that case, a simple approach is to use as many channels as possible when measuring brain signals. However the problem is that using many channels also causes other problems. When applying a CSP (Common Spatial Pattern), which is an EEG extraction method, many channels cause an overfitting problem, and in addition there is difficulty using this technique for medical analysis. To overcome these problems, we suggest an optimal channel selection method using a BPSO (Binary Particle Swarm Optimization), BPSO with channel impact factor, and GA. This paper examined optimal selected channels among all channels using three optimization methods and compared the classification accuracy and the number of selected channels between BPSO, BPSO with channel impact factor, and GA by SVM (Support Vector Machine). The result showed that BPSO with channel impact factor selected 2 fewer channels and even improved accuracy by 10.17~11.34% compared with BPSO and GA.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.4
no.3
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pp.27-42
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1984
The complexity and expensiveness of water resources projects have made optimum operation and design by computer-based techniques of increasing interest in recent years. Water resources problems in real world need many decisions under numerous constraints. In addition there are nonlinearities in the state and return function. This mathematical and technical troublesome must be overcome so that the optimum operation polices are determined. Then traditional dynamic optimization method encountered two major-cruxes: variable discretization and appearance of constraints. Even several recent methods which based on the Differential Dynamic Programming(DDP) have some difficulties in handling of constraints. This paper has presented New DDP which is applicable to multi-reservoir control. It is intended that the method suggested here is superior to abailable alternatives. This belief is supported by analysis and experiments(New DDT does not suffer course of dimensionality and requires no discretization and is able to handle easily all constraints nonlinearity).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.8
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pp.644-649
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2013
For effective DC-free coding in the optical storage systems, the Guided Scrambling algorithm is widely used. To reduce digital discrepancy of the coded sequence, functions of digital sum value (DSV) are used as criteria to choose the best candidate. Among these criteria, the minimum digital sum value (MDSV), minium squared weight (MSW), and minimum threshold overrun (MTO) are popular methods for effective DC-suppression. In this paper, we formulate integer programming models that are equivalent to MDSV, MSW, and MTO GS coding. Incorporating the MDSV integer programming model in MaxMin setting, we develop an integer programming model that computes the worst case MDSV bound given scrambling polynomial and control bit size. In the simulation, we compared the worst case MDSV bound for different scrambling polynomial and control bit sizes. We find that careful selection of scrambling polynomial and control bit size are important factor to guarantee the worst case MDSV performance.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.2
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pp.49-56
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2020
We investigate the transmit power control algorithm for multi-access points environment. Each terminal may transmit a signal to one of these access points. Each access point may receive a signal from desired terminals as well as interference from neighbor terminals. In this paper, a transmit power control algorithm is developed such that the total transmit power is minimized, while each terminal meets the target signal to interference ratio (SIR) requirement. In particular, the effect of increasing the number of access-points on the total transmit power consumption is analyzed. Based on this analysis, we propose a convergence guaranteed power control algorithm. We prove that the proposed iterative algorithm always converges to the target SIR. In addition, we show that the proposed algorithm optimizes the transmit power level. Simulation results show that the proposed algorithm guarantees convergence regardless of the number of access points. We also observed that increasing the number of access points reduces the total transmit power consumption.
This paper, in order to minimize the ground waiting time of an Air tanker, the queuing theory, that is, a queue that calculates the waiting time under single-server and multi-server situations, was used in the study. Since the national budget and resources are limited, the unlimited increase of the logistics support service team is limited. Therefore, the number of logistic support service teams that can adaptively control the ground waiting time according to the wartime preparation stage or war environment was calculated. The results of this study provide a stipulated standard for calculating the optimal number of air tanker logistic support service teams of the Air Force, providing a basis for the logistical commander to assign logistic support service teams to each stage from peacetime to wartime.
To improve video quality and coding efficiency, H.264/AVC adopted an adaptive rate control. But this method has a problem as it cannot predict an accurate quantization parameter(QP) for the first frame. The first QP is decided among four constant values by using encoder input parameters. It does not consider encoding bits, results in significant fluctuation of the image quality and decreases the average quality of the whole coded sequence. In this paper, we propose a new algorithm for the first frame QP decision in the H.264/AVC encoder. The QP is decided by the existing algorithm and the first frame is encoded. According to the encoded bits, the new initial QP is decided. We can predict optimal value because there is a linear relationship between encoded bits and the new initial QP. Next, we re-encode the first frame using the new initial QP. Experimental results show that the proposed algorithm not only achieves better quality than the state of the art algorithm, but also adopts a rate control forthe sequence that was impossible with the existing algorithm. By reducing fluctuation, subjective quality also improved.
There are many limitations in dealing with rapidly changing traffic demand in urban cities. Thus recently, traffic operation and management skills are more emphasized rather than the expansion of traffic facilities. In particular, in the interrupted flow formed by signalized intersections, it is quite important to give optimal signal timing to each intersection with consideration of progression. However, as fixed signal times per direction can affect passing capacity in signalized intersections, the present four-signal phase including a left-turn signal has many limitations, including reduction of directional road capacity when traffic demand is increases dramatically during peak hours. Because of this problem, lots of studies about internal metering techniques for oversaturated signal control skills have progressed but these techniques are not used widely due to the absence of detectors for queue sensing in real-time signal control systems. In this research, a new methodology called the "restrictive left-turn signal control", which is already used at the intersection above Samsung subway station, is suggested in order to reduce control delay of urban arterial roads. The restrictive left-turn signal control allows a driver to make a U-turn and then a right turn instead of turning left in that intersection. With this change, the restrictive left-turn signal control can contribute to increased intersection capacity by reducing the number of signal phases and maximizing the through phase time. However, road structure and traffic conditions at the target intersections should be considered before the adoption of the proposed signal control.
Web pages with complex layout and small font size do not display well on large screen display such as TV because it has limited capabilities: long distance view, passive user attitude, limited input device like a legacy remote controller. We have designed and implemented new semantic zoom browsing facilities to support effective navigation on Internet-connected digital television with limited capabilities. Our browser performs partitioning of an HTML document content into semantic blocks. Semantic blocks present summarized information with more readable style and modified layout for optimal reading and browsing. Individual blocks can be selected by the user and zoomed in more detail information by the user. The scrolling on large display device needs more user interaction. Our browser modifies the layout of an HTML document with removing horizontal scrolling and minimizing vertical scrolling. This method allows users to easily view the web page by converting into optimal reading style and layout and to easily seek the information just with zooming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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