This paper presents a study of path-planning method for AGV(automated guided vehicle) based on path-tracking. It is important to find an optimized path among the AGV techniques. This is due to the fact that the AGV is conditioned to follow the predetermined path. Consequently, the path-planning method is implemented directly affects the whole AGV operation in terms of its performance efficiency. In many existing methods are used optimization algorithms to find optimized path. However, such methods are often prone with problems in handling the issue of inefficiency that exists in system's operation due to inherent undue time delay created by heavy load of complex computation. To solve such problems, we offer path-planning method using modified binary tree. For the purpose of our experiment, we initially designed a AGV that is equiped with laser navigation, two encoders, a gyro sensor that is meant to be operated within actual environment with given set of constrictions and layout for the AGV testing. The result of our study reflects the fact that within such environments, the proposed method showed improvement in its efficiency in finding optimized path.
Among the various image fusion or pan-sharpening methods, those wavelet-based methods provide superior radiometric quality. However, the fusion processing is not only simple but also flexible, since many low- and high-frequency sub-bands are often produced in the wavelet domain. To address this issue, a novel DT-CWT (Dual-Tree Complex Wavelet Transform) proportional to the fusion method by a WZP (Wavelet Zero-Padding) is proposed. The proposed method produces a single high-frequency image in the spatial domain that is injected into the LRM (Low-Resolution Multispectral) image. Thus, a wavelet domain fusion can be simplified to spatial domain fusion. In addition, in the proposed DT-CWTP (DT-CWT Proportional) fusion method, it is unnecessary to decompose the LRM image by adopting WZP. The comparison indicates that the proposed fusion method is nearly five times faster than the DT-CWT with SW (Substitute-Wavelet) fusion method, meanwhile simultaneously maintaining the radiometric quality. The conducted experiments with WorldView-2 satellite images demonstrated promising results with the computation efficiency and fused image quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1624-1637
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2013
In RFID systems, one important issue is how to effectively address tag collision, which occurs when multiple tags reply simultaneously to a reader, so that all the tags are correctly identified. However, most existing anti-collision protocols assume isotropic collisions where a reader cannot detect any of the tags from the collided signals. In practice, this assumption turns out to be too pessimistic since the capture effect may take place, in which the reader considers the strongest signal as a successful transmission and the others as interference. In this case, the reader disregards the other collided tags, and in turn, fails to read the tag(s) with weaker signal(s). In this paper, we propose a capture effect-aware anti-collision protocol, called Multi-Round Collision Tree (MRCT) protocol, which efficiently identifies the tags in real RFID environments. MRCT deals with the capture effect as well as channel error by employing a multi-round based identification algorithm. We also analyze the performance of MRCT in terms of the number of slots required for identifying all tags. The simulation results show that MRCT significantly outperforms the existing protocol especially in a practical environment where the capture effect occurs.
RFID 시스템에서의 성능은 단일 무선 채널을 공유하는 통신으로 인하여 태그 충돌 중재과정이 중요하다. 기본적인 프로토콜인 BT(Binary Tree) 알고리즘 및 재인식과정에서의 성능향상을 위한 ABS(Adaptive Binary Splitting)는 이상적인 환경에서의 태그응답을 전제하고 있다. 무선통신에서는 실질적으로 캡처 효과 (Capture Effect)가 존재하게 되는데, BT 및 ABS 프로토콜은 태그를 인식하지 못하는 치명적인 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 FTB(Feedback TagID with Binary splitting) 알고리즘은 ABS 프로토콜의 캡처 효과에 의한 문제점을 해결하고 성능 개선을 기대할 수 있다.
A risk-informed regulatory approach implies that risk insights be used as supplement of deterministic information for safety decision-making purposes. In this view, the use of risk assessment techniques is expected to lead to improved safety and a more rational allocation of the limited resources available. On the other hand, it is recognized that uncertainties affect both the deterministic safety analyses and the risk assessments. In order for the risk-informed decision making process to be effective, the adequate representation and treatment of such uncertainties is mandatory. In this paper, the risk-informed regulatory framework is considered under the focus of the uncertainty issue. Traditionally, probability theory has provided the language and mathematics for the representation and treatment of uncertainty. More recently, other mathematical structures have been introduced. In particular, the Dempster-Shafer theory of evidence is here illustrated as a generalized framework encompassing probability theory and possibility theory. The special case of probability theory is only addressed as term of comparison, given that it is a well known subject. On the other hand, the special case of possibility theory is amply illustrated. An example of the combination of probability and possibility for treating the uncertainty in the parameters of an event tree is illustrated.
An invasive disturbance species has caused harm to biodiversity and ecosystem. To address the issue, identifying the characteristics of a habitat for invasive disturbance species is considered for forest management. This study analyzed a status of plant species by field survey based on belt transect method in the capital areas and established a predictive model for invasive disturbance species by logistic regression. As results of the study, the number of herb, vine, and invasive disturbance species and a canopy cover of tree would decrease from the forest edge to core areas (p<0.001). The predictive model was derived with variables of altitude, Topographic Wetness Index, distance to forest edge, and canopy cover of tree. It can be useful in estimating the presence or absence of species and predicting its spatial distribution. Further studies are needed to identify the pathway of introduction, spread, and possibility of germination for understanding the status of invasive disturbance species in more depth.
Park, Hyejin;Kim, Kyeung Kyu;Kim, ChangHoon;Shin, Jae-Min;No, Kyoung Tai
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권9호
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pp.2680-2684
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2013
Protein kinases (PKs) are an important source of drug targets, especially in oncology. With 500 or more kinases in the human genome and only few kinase inhibitors approved, kinase inhibitor discovery is becoming more and more valuable. Because the discovery of kinase inhibitors with an increased selectivity is an important therapeutic concept, many researchers have been trying to address this issue with various methodologies. Although many attempts to predict the activity and selectivity of kinase inhibitors have been made, the issue of selectivity has not yet been resolved. Here, we studied kinase selectivity by generating predictive models and analyzing their descriptors by using kinase-profiling data. The 5-fold cross-validation accuracies for the 51 models were between 72.4% and 93.7% and the ROC values for all the 51 models were over 0.7. The phylogenetic tree based on the descriptor distance is quite different from that generated on the basis of sequence alignment.
The Internet of Things (IoT) is one of the main enablers for situation awareness needed in accomplishing smart cities. IoT devices, especially for monitoring purposes, have stringent timing requirements which may not be met by cloud computing. This deficiency of cloud computing can be overcome by fog computing for which fog nodes are placed close to IoT devices. Because of low capabilities of fog nodes compared to cloud data centers, fog nodes may not be deployed with all the services required by IoT devices. Thus, in this article, we focus on the issue of fog service placement and present the recent research trends in this issue. Most of the literature on fog service placement deals with determining an appropriate fog node satisfying the various requirements like delay from the perspective of one or more service requests. In this article, we aim to effectively place fog services in accordance with the pre-obtained service demands, which may have been collected during the prior time interval, instead of on-demand service placement for one or more service requests. The concept of the logical fog network is newly presented for the sake of the scalability of fog service placement in a large-scale smart city. The logical fog network is formed in a tree topology rooted at the cloud data center. Based on the logical fog network, a service placement approach is proposed so that services can be placed on fog nodes in a resource-effective way.
In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1537-1545
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2016
세계적으로 유가하락과 더불어 경제가 침체되면서 우리나라도 저성장의 기조를 보이고 있고, 노동 시장에서는 취업난이 가중되고 있으므로 취업영향 요인을 파악하여 적절한 취업 정책을 수립하는 것이 절실한 현실이다. 따라서 본 연구에서는 제17차년도 노동패널자료를 사용하여 취업에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 성인 생애주기는 청년기, 중장년기와 노년기로 구분하였으며 취업에 영향을 미치는 요인으로 인구통계학적 변수, 직업관련 변수 그리고 건강관련 변수를 고려하였다. 의사결정나무분석을 사용하여 분석한 결과 청년기에는 학력이 가장 중요한 요인이었으며, 중장년기에는 가장 중요한 요인이 성별이었고, 남성의 경우 건강상태, 여성의 경우, 직업훈련경험, 연령, 건강상태의 순으로 나타났다. 노년기에도 성별이 가장 중요한 요인이었고 그 다음으로 건강상태, 학력 등의 순으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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