한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.37-44
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2001
This paper describes the modeling of work environment for the extraction of abstract operation rules for cooperative work with multiple agent. We propose the modeling method using a potential field. In the method, it is applied to a box pushing problem, which is to move a box from a start to a goal b multiple agent. The agents follow the potential value when they move and work in the work environment. The work environment is represented as the grid space. The potential field is generated by Genetic Algorithm(GA) for each agent. GA explores the positions of a potential peak value in the grid space, and then the potential value stretching in the grid space is spread by a potential diffusion function in each grid. However it is difficult to explore suitable setting using hand coding of the position of peak potential value. Thus, we use an evlolutionary computation way because it is possible to explore the large search space. So we make experiments the environment modeling using the proposed method and verify the performance of the exploration by GA. And we classify some types from acquired the environment model and extract the abstract operation rule, As results, we find out some types of the environment models and operation rules by the observation, and the performance of GA exploration is almost same as the hand coding set because these are nearly same performance on the evaluation of the consumption of agent's energy and the work step from point to the goal point.
군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 지연된 보상능력이 있는 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 지연 보상능력이 있는 강화학습은 로봇이 취한 행동에 대하여 즉각적인 보상을 가할 수 없는 경우에도 학습이 가능한 방법이다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검증한다.
The rapid deployment of millions of mobile sensors and smart devices has resulted in high demand for opportunistic encounter-based networking. For the cooperative video surveillance of dashboard cameras in nearby vehicles, a fast and energy-efficient asynchronous neighbor discovery protocol is indispensable because a dashboard camera is an energy-hungry device after the vehicle's engine has turned off. In the existing asynchronous neighbor discovery protocols, all nodes always try to discover all neighbors. However, a dashboard camera needs to discover nearby dashboard cameras when an event is detected. In this paper, we propose a fast and energy-efficient asynchronous neighbor discovery protocol, which enables nodes : 1) to have different roles in neighbor discovery, 2) to discover neighbors within a search range, and 3) to report promptly the exact discovery result. The proposed protocol has two modes: periodic wake-up mode and active discovery mode. A node begins with the periodic wake-up mode to be discovered by other nodes, switches to the active discovery mode on receiving a neighbor discovery request, and returns to the periodic wake-up mode when the active discovery mode finishes. In the periodic wake-up mode, a node wakes up at multiples of number ${\alpha}$, where ${\alpha}$ is determined by the node's remaining battery power. In the active discovery mode, a node wakes up for consecutive ${\gamma}$ slots. Then, the node operating in the active discovery mode can discover all neighbors waking up at multiples of ${\beta}$ for ${\beta}{\leq}{\gamma}$ within ${\gamma}$ time slots. Since the proposed protocol assigns one half of the duty cycle to each mode, it consumes equal to or less energy than the existing protocols. A performance comparison shows that the proposed protocol outperforms the existing protocols in terms of discovery latency and energy consumption, where the frequency of neighbor discovery requests by car accidents is not constantly high.
군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다 이를 위하여 본 논문에서는 새로운 Polygon 기반의 Q-learning 알고리즘과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 유효성을 검증한다.
Objectives: This is one of the manuals of East-West integrative medicine, which was created by the Committee on integrative medicine of Chung-Yeon Korean Medicine Hospital. To support clinical decision making and communication in the East-West cooperative treatment of mild cognitive impairment. Methods: Drafting was based on literature review from the MEDLINE, EMBASE, OASIS, and CNKI databases using search terms such as 'mild cognitive impairment', 'mild neurocognitive disorder', 'acupuncture', 'herbal medicine' and 'traditional Chinese medicine'. An amendment reflecting the goal of consultation and detailed treatment contents was made by reviewing the draft and holding discussion with the rehabilitation specialist of western medicine. The committee then agreed to adopt the manual through the process of review and feedback in addition to face-to-face discussions. Results: This manual contains the diagnosis of mild cognitive impairment, the goal of consultation, and the cooperative treatment contents of the East-West medicine for mild cognitive impairment. Conclusions: This manual provides significant information about the decision making process and contents of treatment in one medical institution for East-West cooperative treatment of mild cognitive impairment.
오늘날 역동적이고 불확실성이 큰 시장 환경 속에서 급진적 혁신의 성과를 높이는데 있어서 외부지식 탐색 전략의 중요성은 커지고 있다. 하지만 외부지식 탐색 전략에 대한 기존의 연구들은 지식의 원천을 구분하지 않고 모호하게 측정하였기 때문에 외부지식 탐색 전략이 급진적 혁신성과에 미치는 영향에 대해 상반된 결과들이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 급진적 혁신을 위한 새로운 지식이 다른 환경에서 배태되었을 경우 각기 상이한 특성을 지닐 수 있음을 고려하여, 외부지식 탐색 전략을 '시장 관계'와 '비시장 관계'로 나누어 이들이 급진적 혁신성과에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. '시장 관계'는, 기업이 시장에서 직접적으로 맞닿게 되는 행위자들로 구성된 원천으로 이들을 통해 시장지식(Market Knowledge)을 제공하는 반면에, '비시장 관계'는 시장 내에서 기업들이 직접적으로 경쟁하는 관계가 아니지만 시장지식을 넘어서는 새롭고 참시한 기초 과학적 지식(Basic Scientific Knowledge)을 습득할 수 있게 한다. 이렇게 외부지식의 원천을 구분함으로써 각각 이들이 제공하는 지식의 고유한 특성과 급진적 혁신 성과 간의 관계에 대한 이해를 보다 깊이 하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술정책연구원(STEPI)에서 제공하고 있는 제조업 분야의 431개 기업 데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 분석 결과 외부지식 탐색 전략 중 '시장 관계'에 기반을 둔 광범위하고 심도 있는 외부지식 탐색은 모두 급진적 혁신 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, '비시장 관계'를 통해 탐색된 외부지식은 급진적 혁신 성과에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 기업이 급진적 혁신성과를 향상시키기 위해서는 시장 내의 행위자들과 상호 협력적인 관계를 유지해 나가면서 시장 지식을 효율적으로 활용할 필요성이 있음을 시사한다.
This paper proposes a novel face detection method that finds tiny faces located at a long range even with low-resolution input images captured by a mobile robot. The proposed approach can locate extremely small-sized face regions of $12{\times}12$ pixels. We solve a tiny face detection problem by organizing a system that consists of multiple detectors including a mean-shift color tracker, short- and long-rage face detectors, and an omega shape detector. The proposed method adopts the long-range face detector that is well trained enough to detect tiny faces at a long range, and limiting its operation to only within a search region that is automatically determined by the mean-shift color tracker and the omega shape detector. By focusing on limiting the face search region as much as possible, the proposed method can accurately detect tiny faces at a long distance even with a low-resolution image, and decrease false positives sharply. According to the experimental results on realistic databases, the performance of the proposed approach is at a sufficiently practical level for various robot applications such as face recognition of non-cooperative users, human-following, and gesture recognition for long-range interaction.
이 연구에서는 접근점제어를 위한 국가적인 협력 모형을 전제로, 자관의 전거레코드를 별도로 구축${\cdot}$운영하면서 서지레코드와 연결하는 방안 대신, 기 구축된 국가 접근점제어 레코드를 자관의 서지레코드와 바로 연계하여 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위하여 ZING(Z39.50 International: Next Generation)의 SRU(Search and Retrieve URL Service) 프로토콜을 적용하여 클라이언트/서버 시스템을 구축하였다. 이 연구에서 구축한 접근점제어 시스템은 로컬기관 전거제어 시스템 구축에 소요되는 비용과 시간을 절감할 수 있으며, 전거형 선정을 배제한 접근점제어 레코드의 이용, XML 레코드 형식 및 SRU 프로토콜의 도입을 통하여 기존 전거제어 협력 모형에 비해 보다 편리하고 융통성있게 활용될 수 있을 것이다.
This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System (DARS) based on an Artificial Immune Network (AIN) and a Classifier System (CS). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: aggregation and dispersion. AIN decides one between these two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the CS in the local. The relation between global and local increases the performance of system. Also, the proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.
This study has been aimed to analyze the following three points which are believed to be the most important in establishing efficient library networks. The writers have done the research into the literature and references concerning the networks of library, as they are considered crucial functions in cooperative administration between the libraries. The following are the findings from the survey: 1) The established networks in foreign countries have been compared with those of Korea, basing upon the data and present situations in both areas and the definition and agreed viewpoint of the networks are presented. 2) The relations between the existing Library system and Consortia were clarified in view of the current trend, thus showing the scope and integral aspects of them. 3) Finally, we have classified the types of network into four categories, such as search service network, customized service network, service center/network and state local networks, and made through analysis of the character, organization and management of each realm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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