This Paper is to find out a solution for the full-coverage algorithm requiring the real-time processing such as mobile home service robots and vacuum cleaner robots. Previous methods are used by adopting based grid approach method. They used lots of sensors, a high speed CPU, expensive ranger sensors and huge memory. Besides, most full-coverage algorithms should have a map before obstacle avoidance. However, if a robot able to recognize the tangent vector of obstacles, it is able to bring the same result with less sensors and simplified hardware. Therefore, this study suggests a topological based approach and a local obstacle voidance method using a few of PSD sensors and ultra sonic sensors. The simulation results are presented to prove its applicability.
This research is to find a design D that minimizes forecast variance in d dimensions over the candidate space ${\chi}$. We want a robust design since we may not know the specific covariance structure. We seek a design that minimizes a coverage criterion and hope that this design will provide a small forecast variance even if the covariance structure is unobservable. The details of an exchange or swapping algorithm and several properties of the parameters of coverage criterion with the unknown correlation structures are discussed.
최근 슬램 알고리즘의 실현을 통해 주변 환경에 대한 맵 정보가 획득 가능할 경우에 격자 그리드 기반의 Boustrophedon 경로 기반 커버리지 알고리즘이 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 그러나 Boustrophedon 경로 기반 알고리즘은실내 공간에 장애물이 복잡하게 존재할 경우에는 급격히 성능 저하현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 실내 공간에서도 효율적으로 빠른 시간 내에 청소를 완료할 수 있는 Group-k 알고리즘을 제안하고 구현한다. Group-k 알고리즘은 전체 공간을 장애물의 복잡성에 근거하여 전체 공간을 그룹화하고 각 그룹별 우선순위를 부여하여 전체 작업 순서를 효율적으로 제어한다. 구현 기반의 실험에 의하면, 본 논문에서 제안된 알고리즘은 Boustrophedon 경로 기반 알고리즘에 비해 약 20%의 성능 향상을 보여준다.
네트워크 침입 탐지 작업에 다양한 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 적용하는 데에는 두 가지 중요한 문제가 있다. 생성된 규칙 집합의 크기가 너무 커서 IoT 시스템에서 활용하기 어렵고, 거짓 부정/긍정 비율을 제어하기 어렵다. 본 연구에서는 coverage와 exclusion이라는 새로 정의된 척도에 기반을 둔 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 제안한다. Coverage는 한 클래스의 트랜잭션에서 패턴이 발견되는 빈도를 나타내고, exclusion은 다른 클래스의 트랜잭션에서 패턴이 발견되지 않는 빈도를 나타낸다. 우리는 KDDcup99라는 공개 데이터 세트를 사용하여 가장 유명한 알고리즘인 Apriori 알고리즘과 실험적으로 제안된 알고리즘을 비교한다. Apriori와 비교하여 제안된 알고리즘은 정확도를 완전히 유지하면서 생성되는 규칙 집합 크기를 최대 93.2%까지 줄인다. 또한, 제안된 알고리즘은 생성된 규칙의 거짓 부정/긍정 비율을 매개변수별로 완벽하게 제어한다. 따라서 네트워크 분석가는 두 가지 문제를 해결함으로써 제안한 연관 규칙 마이닝을 네트워크 침입 탐지 작업에 효과적으로 적용할 수 있다.
Efficient energy management becomes a critical design issue for complex WSN (Wireless Sensor Network). Most of complex WSN employ the sleep mode to reduce the energy dissipation. However, it should cause the reduction of sensing coverage. This paper presents new wake-up algorithm for reducing energy consumption in complex WSN. The proposed wake-up algorithm is devised using geometric probability. It determined which node will be waked-up among the nodes having overlapped sensing coverage. The only one sensor node will be waked-up and it is ready to sense the event occurred uniformly. The simulation results show that the lifetime is increased by 15% and the sensing coverage is increased by 20% compared to the other scheduling methods. Consequently, the proposed wake-up algorithm can eliminate the power dissipation in the overlapped sensing coverage. Thus, it can be applicable for the various WSN suffering from the limited power supply.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위해 센서 노드를 효과적으로 배치하는 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가하게 되면 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 센서 배치 밀도가 높은 네트워크에서 적정한 실행 시간 내에 네트워크의 감시영역을 최대화하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 새로운 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 최대 감시영역과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 보인다.
다수의 이동센서노드를 이용한 환경감시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사전 정보가 없는 개활 지역에서 이동센서노드들을 배치하여 센싱 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이동센서노드는 보다 높은 센싱 커버리지를 획득하기 위하여 최대의 센싱 커버리지를 획득할 때 까지 반복적으로 재배치된다. 커버리지 최대화를 위하여 ILP(Integer Linear Programming) 기반의 최적화 문제를 구성한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 알고리즘은 이동센서노드들을 보다 높은 관심지역으로 이동시킬 수 있으며 최대의 센싱 커버리지 획득이 가능함을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
Key frame extraction has been recognized as one of tile important research issues in video information retrieval. Although progress has been made in key frame extraction, the existing approaches do not evaluate the importance of extracted frame Quantitatively, and Dey are computationally expensive or ineffective. In this Paper, we introduce a new 미해rithm for key frame extraction using shot coverage and distortion. The algorithm finds significant key frames from candidate key frames. When selecting the candidate frames, the coverage rate to the total frames from each frame is computed by using the difference between the adjacent frames in tile shot. The frames within 10$\%$ from the top are selected as the candidates. Then, by comfuting the distortion rate of the candidates against all frames, pick the frames which arc most representative are selected. The performance of the proposed algorithm has been verified by a statistical test. Experiments show that more than 13-50$\%$ improvement has been obtained by the proposed algorithm compared to the existing methods.
Combat fatigues are issued to military personnel with ready made clothes. Ready made combat fatigues should be fitted to various bodies of military personnel within given standard size. This paper develops a standard sizes selection method in order to increase the coverage rate and fitness for combat fatigues. The method utilizes a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm that is one of cluster algorithm in neural networks techniques. The GLVQ moves the standard sizes from initial arbitrary sizes to next sizes in order to increase more coverage rate and fitness. Finally, when it cannot increase those, algorithm is terminated. The results of this method show more coverage rate and fitness than those of the other methods.
In wireless sensor network, since each sensor is equipped with a limited power, efficient use of the energy is important. One possible network management scheme is to cluster the sensors into several sets, so that the sensors in each of the sets can completely perform the monitoring task. Then the sensors in one set become active to perform the monitoring task and the rest of the sensors switch to a sleep state to save energy. Therefore, we rotate the roles of the active set among the sensors to maximize the network lifetime. In this paper, we suggest an optimal algorithm for the maximum lifetime coverage problem which maximizes the network lifetime. For comparison, we implemented both the heuristic proposed earlier and our algorithm, and executed computational experiments. Our algorithm outperformed the heuristic concerning the obtained network lifetimes, and it found the solutions in a reasonable amount of time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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