생태계의 군집 특성을 네트워크 환경에 적용하여 급변하는 환경에 대한 자가 적응 및 생존 특성을 부여하는 연구가 최근 많은 주목을 받고 있다. 그 중 AntNet은 개미를 모델링한 모바일 에이젼트를 사용하여 최적의 네트워크 경로를 선택하는 적응적 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서는 SoC 시스템에 적용 가능한 AntNet 기반 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 기존 알고리즘 수준의 AntNet을 하드웨어 레벨로 근사화 하여 설계되었으며, 기존 AntNet과 가상 네트워크 구조에서의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 그리고 RTL 수준의 설계 및 합성 결과를 통하여 제안된 하드웨어 구조가 AntNet 기반 라우팅 구현에 효과적임을 확인할 수 있었다.
반향제거 또는 채널등화와 같은 무선통신 시스템에서 적응필터링은 매우 실용적이다. 적응필터의 계수갱신을 위해 사용되는 적응 알고리즘의 수렴성능은 입력신호의 상관도와 적응필터의 길이에 의존한다. 높은 입력상관도와 긴 길이의 적응필터는 수렴성능을 저하하므로 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 부밴드 구조에서 입력상관도를 사전제거하고 적응필터 계수를 갱신하는 부밴드 AP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 다중제한조건을 갖는 부밴드 AP 알고리즘의 수렴성능 해석방법을 제시한다.
최근 가정환경의 홈 씨어터를 동작시키기 위해서는 TV, 오디오, DVD, Video, 셋탑박스 등 여러 장치를 동시에 조작해야 한다. 이 경우 사용자가 원하는 기능을 실행하기 위해서는 여러 기기에 해당하는 리모컨 버튼의 기능과 위치를 잘 알고 있어야 한다. 이러한 현실적인 문제로 인해 사용자들은 일반적으로 자신이 원하는 기능을 선택하는데 어려움을 겪는다. 더욱이 유비쿼터스 가정환경이 현실화 되어 사용자가 조작 가능한 장치들이 늘어나면, 사용자의 혼란은 가중될 것이다. 따라서 기능을 요약해서 사용자에게 제공하는 적응적 인터페이스가 필요하다. 또한, 유비쿼터스 환경에서는 조작하고자 하는 장치 뿐 아니라 사용자 인터페이스가 표시되는 컨트롤러에도 다양한 모바일 또는 고정된 장치들이 사용되므로 각 장치의 능력이나 제약 조건에 맞게 사용자 인터페이스의 형태를 조절해 줄 필요가 있다. 제안하는 시스템에서는 상황에 따라 표현되는 기능과 형태가 변경되는 적응적 사용자 인터페이스를 구현하기 위해, 유비쿼터스 가정환경을 모델링하고, 모델링된 상황 및 장치 정보를 사용한다. 상황에 맞는 장치별 필요정도를 구현하기 위해서는 베이지안 네트워크를 사용한다. 행동 선택 네트워크는 사용자의 상황과 예측된 장치별 필요도를 입력으로 사용해 장치별로 현 상황에 필요한 기능을 선택한다. 이렇게 선택된 기능들을 실제 사용자 인터페이스가 구현될 장치에 맞게 프레젠테이션 템플릿을 이용해 실제 사용자 인터페이스로 구성하여, 적응적 인터페이스를 구성한다. 실험을 위해서는 유비쿼터스 홈 시뮬레이션 환경을 구축하고, 해당 환경을 바탕으로 장치 사용기록을 시나리오를 바탕으로 생성하였다. 생성된 시나리오를 바탕으로 장치별 필요도 추론결과를 평가하여 베이지안 네트워크가 효과적으로 사용자의 요구를 예측함을 확인하였다. 마지막으로, 14명의 사용자들에게 평가된 10개의 태스크에 대해 기존의 고정된 홈 UI와 제안하는 적응적 홈 UI를 비교해 본 결과, 생성된 적응적 홈 UI가 일반적인 태스크를 고정적 홈 UI에 비해 효과적으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose the filtered-x least mean fourth (LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized and analyze its convergence behavior for a multiple sinusoidal acoustic noise and Gaussian measurement noise. Application of the filtered-x LMF adaptive filter to active noise control(ANC) requires estimating of the transfer characteristic of the acoustic path between the output and error signal of the adaptive controller. The results of the convergence analysis of the filtered-x LMF algorithm indicates that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct components : Phase estimation error and estimated gain. In particular, the convergence is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Also, we newly show that convergence behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian measurement noise and convergence constant.
In this paper, we propose the filtered-x least mean fourth (FXLMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized and analyze its convergence behavior for a multiple sinusoidal acoustic noise and Gaussian measurement noise. Application of the FXLMF adaptive filter to active noise control requires to estimate the transfer characteristics of the acoustic path between the output and the error signal of the adaptive controller. The results of the convergence analysis of the FXLMF algorithm indicate that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct components : Phase estimation error and estimated gain. In particular, the convergence is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Also, we newly show that the convergence behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian noise and the convergence constant.
In this paper, we propose a new filtered-x least mean fouth (LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized and analyze its convergence behavior or a multiple sinusoidal acoustic noise and Gaussian measurement noise. Application of the filtered-x LMF adaptive filter to active noise cancellation (ANC) requires estimating of the transfer characteristic of the acoustic path between the ouput and error signal of the adaptive canceller. The results of the convergence analysis of the filtered-x LMF algorithm indicates that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct component . Phase estimation error and estimated again. In particular , the convergence is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Also, we newly show that convergence behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian measurement noise and convergence constant.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.165-170
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2021
Discrete event systems interact with the external environment to decide which action plan is adequate. Some of these interactions are not predictable in the modelling phase and require consequently an adaptation of the system to the metamorphosed behavior of the environment. One of the challenging issues is to guarantee safety behavior when failures tend to derive the system from normal status. In this paper we propose a framework to combine diagnose technique with adaptive control to avoid unsafe sate an maintain the normal behavior as long as possible.
During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.205-216
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2020
This study seeks to empirically analyze the effects of core self-evaluation and adaptive selling behavior on sales performance for female salespersons engaged in door-to-door sales through the face-to-face channel in the wellness industry. This study seeks to examine the importance of adaptive selling, through, salespeople derive appropriate strategies in response to market changes. For female salespeople who use face-to-face channels, this study empirically investigated the relationship between core self-evaluation and adaptive selling, and effects on sales performance. A 31-item survey was constructed, based on prior research. We selected six door-to-door sales companies in South Korea and conducted one-to-one interviews with female salespeople in the Seoul metropolitan area and analyzed 208 pieces of significant data. Results demonstrated that among the core self-evaluation factors for female salespeople, self-esteem, self-efficacy, and neuroticism had an effect on adaptive selling factors, while locus of control did not. These factors were found to affect sales performance through the mediating role of adaptive selling. Improvements in the adaptive selling capabilities of female salespeople in charge of face-to-face channels positively affected sales performance. Management efforts are required to enhance self-esteem, self-efficacy, or neuroticism. These results suggest that companies should support enhancing individual adaptive selling capabilities of their salespeople.
데이터의 활용도와 중요성이 점차 높아짐에 따라 데이터와 관련된 사고와 피해는 점점 증가 하고 있으며, 특히 내부자에 의한 사고는 그 위험성이 더 높다. 이런 내부자의 공격은 전통적인 보안 시스템으로 방어하기 힘들어, 규칙 기반의 이상 행동 탐지 방법이 널리 활용되어오고 있다. 하지만, 새로운 공격 방식 및 새로운 환경과 같이 변화에 유연하게 적응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로서 통계적 마르코프 모델 기반의 적응형 이상 이동 탐지 프레임워크를 제안하고자 한다. 이 프레임워크는 사람의 이동에 초점을 맞추어 내부자에 의한 위험을 사전에 탐지한다. 이동에 직접적으로 영향을 주는 환경 요소와 지속적인 통계 학습을 통해 변화하는 환경에 적응함으로써 오탐지와 미탐지를 최소화하도록 설계되었다. 프레임워크를 활용한 실험에서는 0.92의 높은 F2-점수를 얻을 수 있었으며, 나아가 정상으로 보여지지만, 의심해볼 이동까지 발견할 수 있었다. 통계 학습과 환경 요소를 바탕으로 행동과 관련된 데이터와 모델링 알고리즘을 다양화 시켜 적용한다면 보다 더 범위 넓은 비정상 행위에 대해 탐지할 수 있는 확장성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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