This paper presents a method of landmark recognition in indoor environments using a neural-network for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a landmark resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The MLTM is. used for matching an image template with deformed real images and the DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally a feed-forward neural-network using back-propagation algorithm is adopted for recognizing the landmark.
Since the global positioning system receivers on the surface of the Earth use satellite signals sent from a remote distance and the intensity of received signals is weak, they are vulnerable to jamming. This paper implements a vector-tracking loop (VTL)-based global navigation satellite system (GNSS) receiver algorithm as an anti-jamming technique and compares the performance of VTL-based receivers with that of scalar-tracking loop (STL) that is used in general GNSS receivers at various jamming environments and a vehicle's dynamics. The simulation results shows that VTL is more robust against jamming than STL in all operating environments.
In wireless environments, it is very effective to introduce a data broadcast system for providing a number of clients with mobile data services. In particular, an efficient broadcast scheduling and a caching strategy are very important for performance of data broadcast systems in wireless environments which have such inherent restrictions as low bandwidth, frequent disconnections, and short battery life. In this paper, we present a data broadcast scheduling strategy using bit vectors to cope with dynamic request patterns of clients. In addition, we also propose an efficient caching strategy, 2FWT, that takes characteristics of the broadcast scheduling strategy into account. Finally, we evaluate performance of the data broadcast system. According to the results, the proposed system generally shows better performance than others.
This study explored the elements that affect team achievements in virtual environments. In this study, consideration was given to the role of group dynamics in facilitating productive interaction. We aspired to reveal the mechanisms of group dynamics and examined how group dynamics affected team achievements in virtual environments. The empirical study was performed with undergraduate students enrolled in an e-learning course. In collaboration with other majors, students executed team projects and managed project issues in forums or chat rooms. The results of the empirical study indicated that leadership, creative friction, and group cohesion (components of group dynamics) had positive relationships with team achievements. The findings confirmed that addressing creative conflict is a method to improve team performance and that leadership is a key factor in project teams.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.1122-1140
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2024
The importance of indoor positioning has grown in numerous application areas such as emergency response, logistics, and industrial automation. In ships, indoor positioning is also needed to provide services to passengers on board. Due to the complex structure and dynamic nature of ship environments, conventional positioning techniques have limitations in providing accurate positions. Compared to other indoor positioning technologies, Bluetooth 5.1-based indoor positioning technology is highly suitable for ship environments. Bluetooth 5.1 attains centimeter-level positioning accuracy by collecting In-phase and Quadrature (IQ) samples from wireless signals. However, distorted IQ samples can lead to significant errors in the final estimated position. Therefore, we propose an indoor positioning method for ships that utilizes a Deep Neural Network (DNN) combined with IQ fingerprint maps to overcome the challenges associated with accurate location detection within the ship. The results indicate that the accuracy of our proposed method can reach up to 97.76%.
Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.
Predicting stealthy behaviors plays an important role in designing stealth games. It is, however, difficult to automate this task because human players interact with dynamic environments in real time. In this paper, we present a reinforcement learning (RL) method for simulating stealthy movements in dynamic environments, in which an integrated model of Q-learning with Artificial Neural Networks (ANN) is exploited as an action classifier. Experiment results show that our simulation agent responds sensitively to dynamic situations and thus is useful for game level designer to determine various parameters for game.
The Dynamic Adaptive Streaming over HTTP(DASH) is envisioned to evolve to meet an increasing demand on providing seamless video streaming services in the near future. The DASH performance heavily depends on the client's adaptive quality selection algorithm that is not included in the standard. The existing conventional algorithms are basically based on a procedural algorithm that is not easy to capture and reflect all variations of dynamic network and traffic conditions in a variety of network environments. To solve this problem, this paper proposes a novel quality selection mechanism based on the Deep Q-Network(DQN) model, the DQN-based DASH Adaptive Bitrate(ABR) mechanism. The proposed mechanism adopts a new reward calculation method based on five major performance metrics to reflect the current conditions of networks and devices in real time. In addition, the size of the consecutive video segment to be downloaded is also considered as a major learning metric to reflect a variety of video encodings. Experimental results show that the proposed mechanism quickly selects a suitable video quality even in high error rate environments, significantly reducing frequency of quality changes compared to the existing algorithm and simultaneously improving average video quality during video playback.
Kim, Day-Sung;Jeong, Peom-Jin;Park, Peom;Kim, Won-Joong;Kim, Man-Jin
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.56-60
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1996
In most dynamic manufacturing environments today, systems and processes are constantly changing. Simulation tools are required that can accurately model the system in detail, but still be easy to use, and allow rapid model redevelopment to react quickly for system changes. An object-oriented simulation modeling environment is presented to provide flexible modeling capabilities for simulation. Also, when simulating an assembly system, a large number of factors must be considered. Because of such complexities, simulation has been used as the primary method in designing, planning and analyzing. In this paper, the dynamic manufacturing environment is discussed for the assembly system. Also, an application method of simulation tools is presented with the experimental data from the automobile manufacturing shop to improve the productivity effectively.
In this paper, we propose a migration technique for autonomous mobile agents suitable to dynamic environments. The proposed migration technique dynamically creates the itinerary of agents that considers states of networks and systems. In the migration of the agent, it first sends prefetching message to the next system. The system receives necessary data for migration in advance. Through this, we reduce the amount of the sending data and save the time for creating the instance of the agent. And it improves the execution efficiency by using the checkpoint-based recovery method that does not execute the agent again and recovers the process states even though the errors take place. To show superiority of the proposed technique, we compare the proposed method with the existing methods through various simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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