A web robot is a software that has abilities of tracking and collecting web documents on the Internet(l), The performance scalability of recent web robots reached the limit CIS the number of web documents on the internet has increased sharply as the rapid growth of the Internet continues, Accordingly, it is strongly demanded to study on the performance scalability in searching and collecting documents on the web. 'Design of web robot based on Multi-Agent to speed up documents collection ' rather than 'Sequentially executing Web Robot based on the existing Fork-Join method' and the results of analysis on its performance scalability is presented in the thesis, For collection speedup, a Multi-Agent based web robot performs the independent process for inactive URL ('Dead-links' URL), which is caused by overloaded web documents, temporary network or web-server disturbance, after dividing them into each agent. The agents consist of four component; Loader, Extractor, Active URL Scanner and inactive URL Scanner. The thesis models a Multi-Agent based web robot based on 'Amdahl's Law' to speed up documents collection, introduces a numerical formula for collection speedup, and verifies its performance improvement by comparing data from the formula with data from experiments based on the formula. Moreover, 'Dynamic URL Partition algorithm' is introduced and realized to minimize the workload of the web server by maximizing a interval of the web server which can be a collection target.
WSN acts as an effective tool for tracking the large scale environments. In such environment, the battery life of the sensor networks is limited due to collection of the data, usage of sensing, computation and communication. To resolve this, a mobile robot is presented to identify the data present in the partitioned sensor networks and passed onto the sink. In novel data collection algorithm, the performance of the data collecting operation is reduced because mobile robot can be used only within the limited range. To enhance the data collection in a changing environment, Non Linear Error Identifier (NLEI) algorithm has been developed and presented in this paper to configure the robot by means of error models which are non-linear. Experimental evaluation has been conducted to estimate the performance of the proposed NLEI and it has been observed that the proposed NLEI algorithm increases the error correction rate upto 42% and efficiency upto 60%.
Kim, Ki-Ho;Park, Jang-Jin;Yang, Myung-Seung;Oh, Chae-Youn
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.849-854
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2003
The Korea Atomic Energy Research Institute has developed a teleoperated cleaning robot for use in the radioactive zone of the isolation room of the Irradiated Material Examination Facility where direct human access to the interior is strictly limited. The teleoperated cleaning robot that was designed to completely eliminate human interaction with the hazardous radioactive contaminants has five remotely replaceable submodules - a mobile module for navigation, a cleaning module for dislodging and sucking contaminated waste, a sensing module for obstacle avoidance, a collection module for storing the acquired waste, and a cover module for protecting the collection module. This cleaning robot is capable of cleaning the contaminated floor surface of the isolation room and collecting loose dry spent nuclear fuel debris and other radioactive waste fixed or scattered on the floor surface. The developed cleaning robot is operated either by a manual control or by autonomous control in conjunction with a graphical simulator, by which the human operator can monitor and intervene the robot performing cleanup tasks in the isolation room. In this paper, we present the mechanical and environmental design considerations and development of the teleoperated cleaning robot for radioactive isolation room use. We also demonstrate its mock-up performance test results from the viewpoint of a remote cleanup operation and remote maintenance.
Recently, the quantity of information that is accessible from the Internet is being dramatically increased. Searching the Web for useful information has therefore become increasingly difficult. Thus, much research has been done on web robots which perform internet information filtering based on user interest. If a web site which users want to visit is found, its content is searched by following the searching list or Web sites links in order. This search process takes a long time according as the number of page or site increases so that its performance need to be improved. In order to minimize unnecessary search with web robots, this paper proposes an efficient information collection system based on compare and merge method. In the proposed system, a web robot initially collects information from web sites which users register. From the next visit to the web sites, the web robot compares what it collected with what the web sites have currently. If they are different, the web robot updates what it collected. Only updated web page information is classified according to subject and provided to users so that users can access the updated information quickly.
A software package CARDS for general purpose robot design, control, and simulation has been developed and is presented here. CARDS (Computer Aided Robot Design and Simulation) consists of a collection of standardized subroutine modules that carry out typical kineamatic, dynamic, and control computations so that the user only needs to write a main program that further defines a particular robot configuration and the task to be performed. It provides users a complete simulation environment, so that it will be a valuable engineering tool for mechanical designers as well as electric control designers.
Kim, Miae;Koh, Inseok;Jeon, Hyewon;Choi, Jiyeong;Min, Byung Cheol;Matson, Eric T.;Gallagher, John
Advances in robotics research
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v.2
no.3
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pp.201-217
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2018
Agriculture production is a critical human intensive task, which takes place in all regions of the world. The process to grow and harvest crops is labor intensive in many countries due to the lack of automation and advanced technology. Much of the difficult, dangerous and dirty labor of crop production can be automated with intelligent and robotic platforms. We propose an intelligent, agent-oriented robotic team, which can enable the process of harvesting, gathering and collecting crops and fruits, of many types, from agricultural fields. This paper describes a novel robotic organization enabling humans, robots and agents to work together for automation of gathering and collection functions. The focus of the research is a model, called HARMS, which can enable Humans, software Agents, Robots, Machines and Sensors to work together indistinguishably. With this model, any capability-based human-like organization can be conceived and modeled, such as in manufacturing or agriculture. In this research, we model, design and implement a technology application of knowledge-based robot-to-robot and human-to-robot collaboration for an agricultural gathering and collection function. The gathering and collection functions were chosen as they are some of the most labor intensive and least automated processes in the process acquisition of agricultural products. The use of robotic organizations can reduce human labor and increase efficiency allowing people to focus on higher level tasks and minimizing the backbreaking tasks of agricultural production in the future. In this work, the HARMS model was applied to three different robotic instances and an integrated test was completed with satisfactory results that show the basic promise of this research.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.205-211
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2024
Effective warehouse management requires advanced resource planning to optimize profits and space. Robots offer a promising solution, but their effectiveness relies on embedded artificial intelligence. Multi-agent reinforcement learning (MARL) enhances robot intelligence in these environments. This study explores various MARL algorithms using the Multi-Robot Warehouse Environment (RWARE) to determine their suitability for warehouse resource planning. Our findings show that cooperative MARL is essential for effective warehouse management. IA2C outperforms MAA2C and VDA2C on smaller maps, while VDA2C excels on larger maps. IA2C's decentralized approach, focusing on cooperation over collaboration, allows for higher reward collection in smaller environments. However, as map size increases, reward collection decreases due to the need for extensive exploration. This study highlights the importance of selecting the appropriate MARL algorithm based on the specific warehouse environment's requirements and scale.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.4
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pp.40-47
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2016
Journalism robot by using a computer algorithm, while maintaining the precision and reliability of the existing media refers to an article which is automatically created. In this paper, we introduce 'stock robot' of robot journalism which writes securities articles and describe artificial intelligence algorithms in stages. Key steps of stock robot implemented artificial intelligence algorithm through four steps of data collection and storage, key event extraction, article content production, and article production. This research has developed a stock robot that collects and analyzes data on social issues and stock indexes for the last 2 years. In the future, as the algorithm is further developed, it becomes possible to write securities articles quickly and accurately through social issues. It will also provide customized information tailored to the user's preferences.
With the development of information and communication technology, various methods have been tried to provide learners with a fun educational environment through fun and interest. It is a good example to utilize technologies such as games and robots in education for edutainment and game-based learning. In this study, we propose an intelligent rhythm education system using user data collection and analysis for humanoid robot rhythm generation. To do this, the user selects music and inputs rhythm information according to the selected music. The robot utilization data of this user extracts patterns through collection and analysis. Patterns are based on frequency, and FFT similarity comparison method is applied when past data is insufficient. The proposed method is validated through experiments of kindergarten children.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11S
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pp.3732-3838
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2000
As the Internet sites and users have rapidly been increased, the development for search engines has also been accelerated to satisfy users' expectations. As the result, not only the action of collecting documents through many search engines gave hosts workload, but also regular updating all the information is needed since information is newly added. With the circumstances, the necessity of the technology to collect massive information in hosts has been increased for the speed which is a basic requisite of search systems, and for more accurate collection of documents. Also, the role of search engines grows bigger for Internet users' various demands and flexible process through World Wide Web. In this paper, we design and implement a robot agent and a remote control system which doesn't give an excessive workload on a target server and makes the collection of documents done in a short period by considering an average workload rate on the target server and the rate of the workload that a robot experience in collection time, after we compare and analyze the existing Robot Agent Systems and supplement their weak points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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