To model a numerical problem space under the limitation of available data, we need to extract sparse but key points from the space and to efficiently approximate the space with them. This study proposes a sampling method based on the search process of genetic algorithm and a space modeling method based on least-squares approximation using the summation of Gaussian functions. We conducted simulations to evaluate them for several kinds of problem spaces: DeJong's, Schaffer's, and our original one. We then compared the performance between our sampling method and sampling at regular intervals and that between our modeling method and modeling using a polynomial. The results showed that the error between a problem space and its model was the smallest for the combination of our sampling and modeling methods for many problem spaces when the number of samples was considerably small.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.159-164
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2007
Park, Park and Kwun[6] is defined the intuitionistic fuzzy metric space in which it is a little revised from Park[5]. According to this paper, Park, Kwun and Park[11] Park and Kwun[10], Park, Park and Kwun[7] are established some fixed point theorems in the intuitionistic fuzzy metric space. Furthermore, Park, Park and Kwun[6] obtained common fixed point theorem in the intuitionistic fuzzy metric space, and also, Park, Park and Kwun[8] proved common fixed points of maps on intuitionistic fuzzy metric spaces. We prove a fixed point for pair of maps with another method from Park, Park and Kwun[7] in intuitionistic fuzzy metric space defined by Park, Park and Kwun[6]. Our research are an extension of Vijayaraju and Marudai's result[14] and generalization of Park, Park and Kwun[7], Park and Kwun[10].
We propose the Distance Communication System that is not only Making Distance Learning Contents but also controlling intellectual moving object. In order to make Distance Learning Contents (Video Contents), we must follow the motion of lecturer. In the former Systems and a person operates Video-Camera because it's not enough to follow the motion, In this research and we make the systems that can match the motion of lecturer naturally. The systems use Intelligent Space software and so the systems recognize lecturer's motion automatically and order Pan/Tilt-Type Camera to follow the motion. And we made possible to operate an intellectual moving object with application of this system.
There is an increasing need to apply artificial intelligence to the real application fields of industry. These include an intelligent process control, an expert machine and a diagnostic and/or maintenance machine. These applications are implemented in AI Languages. It is commonly recognized that AI Languages, such as Common Lisp or Prolog, require a workstation. This is mainly due to the fact that both languages need a large amount of memory space and disk storage space. Workstations are appropriate for a laboratory or office environment. However, they are too bulky to use in the real application fields of industry or business. Also users who apply artificial intelligence to these fields wish to have their own operating systems. We propose a new design method of an intelligent controller which is embedded within equipment and provides easy-to-use tools for artificial intelligence applications. In this paper we describe the new design method of a VMEbus based intelligent controller for artificial intelligence applications and a small operating system which supports Common Lisp and Prolog.
GENIE is a learning-based engine for building intelligent systems. Learning in GENIE proceeds by incrementally modeling its human or technical environment using a neural network and a genetic algorithm. The neural network is used to represent the knowledge for solving a given task and has the ability to grow its structure. The genetic algorithm provides the neural network with training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the training examples by actively exploring the example space of the problem. Integrated into the GENIE system architecture, the genetic algorithm and the neural network build a virtually self-teaching autonomous learning system. This paper describes the structure of GENIE and its learning components. The performance is demonstrated on a robot learning problem. We also discuss the lessons learned from experiments with GENIE and point out further possibilities of effectively hybridizing genetic algorithms with neural networks and other softcomputing techniques.
지능형 홈은 수많은 정보가전기기들이 네트워크로 연결되어 있으며 사용자는 이러한 기기들을 제어하고 관리할 수 있어야 한다. 그러나 지능형 홈을 구성하는 기기들에 대한 사용자 인터페이스는 다수의 기기, 기기별로 서로 다른 제어 방법 등에 의해 복잡하고 사용하기 불편한 특성을 가지고 있으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 본 논문에서는 지능형 홈 시스템 보급 장애요인 중 하나인 지능형 홈 서비스 인터페이스의 복잡성을 낮추고 편의성을 높이는 방안을 제시하고 이를 구현하였다. 제안하는 인터페이스는 사용자들이 실제 거주하고 있는 공간을 모델링하고, 사용자 소유의 홈 기기들을 실제 집안에 배치하는 것과 같이 가상공간에 배치하는 등 실제 가정 내에서 홈 기기를 사용하는 것과 같은 패턴으로 지능형 홈 시스템을 사용할 수 있도록 통합 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 이는 사용자가 집 안의 홈 기기들의 위치와 상태를 한 눈에 파악할 수 있고, 제어하기를 원하는 기기를 선택하여 직접 제어하는 등 사용자가 장치의 선택 및 제어를 직관적으로 할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권1호
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pp.42-51
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2008
We believe that smart spaces, offering pervasive services, will proliferate. However, at present, those islands of smart spaces should be joined seamlessly with each other. As users move about, they will have to roam from one autonomous smart space to another. When they move into the new island of smart space, they should setup their devices and service manually or not have access to the services available in their home spaces. Sometimes, there will conflicts between users when they try to occupy the same space or use a specific device at the same time. It will also be critical to elder people who suffer from Alzheimer or other cognitive impairments when they travel from their smart space to other visited spaces (e.g., grocery stores, museums). Furthermore our experience in building the Gator Tech Smart House reveals to us that home residents generally do not want to lose or be denied all the features or services they have come to expect simply because they move to a new smart space. The seamless inter-space interaction requirements and issues are raised automatically when the ubiquitous pervasive computing system tries to establish the user's service environment by allocating relevant resources after the user moves to a new location where there are no prior settings for the new environment. In this paper, we raise and present several critical inter-space interactions issues impacting middleware architecture design of ubiquitous pervasive computing. We propose requirements for resolving these issues on seamless inter-space operation. We also illustrate our approach and ideas via a service scenario moving around two smart spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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