Multi-floor navigation of a mobile robot requires a technology that allows the robot to safely get on and off the elevator. Therefore, in this study, we propose a method of recognizing the elevator from the current position of the robot and estimating the location of the elevator locally so that the robot can safely get on the elevator regardless of the accumulated position error during autonomous navigation. The proposed method uses a deep learning-based image classifier to identify the elevator from the image information obtained from the RGB-D sensor and extract the boundary points between the elevator and the surrounding wall from the point cloud. This enables the robot to estimate the reliable position in real time and boarding direction for general elevators. Various experiments exhibit the effectiveness and accuracy of the proposed method.
In Part I(theoretical study) of the paper, a new adaptive autopilot for ships based on Adaptive Neural Networks was proposed. The ANNAI autopilot was designed for course-keeping, turning and track-keeping control for ships. In this part of the paper, to show the effectiveness and feasibility of the ANNAI autopilot and automatic selection algorithm for learning rate and number of iterations, computer simulations of course-keeping and track-keeping tasks with and without the effects of measurement noise and external disturbances are presented. Additionally, the results of the previous studies using Adaptive Neural Network by backpropagation algorithm are also showed for comparison.
The purpose of this study is to analyze the influence of the flow concepts to the visitor's satisfaction in the mobile sensor-network navigation system. recently installed in the National Museum of Korea in Seoul. The satisfaction of visitor's on the facilities and services offered by the museum environment is crucial in that it provides a value-added learning experience for the visitor to immerse into the historical descriptions and cultural contents, often presented in digital formats. 200 subjects' data are analyzed using the structural equation model and the key results are presented. It is hoped thai our flow results show a new way of understanding of information technologies applied to the museum setting.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.301-306
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2006
The important field of research on ship operation is related to the high efficiency of transportation, the convenience of maneuvering ships and the safety of navigation. As a way of practical application for a smart ship based on network system, this paper proposes the intelligent support system for ship steering control system based on TCP/IP and desires to testify the validity of the proposal by applying the fuzzy control model to the steering control system. As the specific study methods, the fuzzy inference was adopted to build the maneuvering models of steersman, and then the network system was implemented using the TCP/IP socket-based programming. Lastly, the miniature model steering control system combined with LIBL (Linguistic Instruction-based Learning) was designed to testify for its effectiveness.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.3
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pp.176-181
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2007
This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.3-4
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2019
본 논문에서는 복잡한 해상교통 환경 하에서도 해양 안전을 도모할 수 있는 강화학습 기반 지능형 선박 항해 에이전트 개발의 사전단계로서 기존의 강화학습 환경을 분석하였다. 강화학습 기반 접근법은 선박 항해 에이전트 스스로가 복잡하고 동적인 해상교통 환경을 이해하고 주어진 목표를 달성할 수 있도록 도와주는데, 이를 위해서는 에이전트 자신을 제외한 모든 사항들이 정의되는 환경을 보다 정확하고 효과적으로 개발하는 것이 매우 중요하다. 실제 해상교통 환경은 학습 환경으로의 모델링 및 에이전트 학습의 난이도가 매우 높은 환경으로 학습환경이 가질 수 있는 여러 속성들을 적절히 설정하여 선박 항해 에이전트의 활용 목적에 맞는 가성비 높은 환경을 구축하는 것이 바람직하다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2020.11a
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pp.177-178
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2020
본 논문은 선박항해 에이전트가 개발 의도와 부합되도록 학습시키는데 있어 가장 중요한 역할을 수행하는 보상설계에 대해 소개한다. 보상설계는 먼저 학습 대상이 무엇인지 명확히 정의하는 것이 중요하며, 보상이 상황에 따라 다른 목적으로 활용되지 않도록 하고 에이전트에게 너무 드물게 주어지지 않도록 보상 형태화를 적용하는 등의 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 보상을 구성하는 요소가 많아지는 경우에는 의도가 명확하게 전달이 되지 않을 수 있으므로 문제를 작은 문제들로 나누어 접근하는 계층적 강화학습 방법 등을 적용할 필요가 있다.
Voice pattern recognition technology to solve the problems of the existing problems and common issues that you may have in language learning content analysis. This is the first problem of language-learning content, online learning posture. Game open another web page through the lesson, but the concentration of the students fell. Have not been able to determine the second issue according Speaking has made the learning process actually reads. Third got a problem with the mechanical process by a learning management system, as well by the teacher in the evaluation of students and students who are learning progress between the difference in the two. Finally, the biggest problem, while maintaining their existing content made to be able to solve the above problem. Speaking learning dedicated learning programs under this background, voice pattern recognition technology learning process for speech recognition and voice recognition capabilities for learning itself has been used in the recognition process the data of the learner's utterance as an audio file of the desired change to a transfer to a specific location of the server or SQL server may be easily inserted into any system or program, any and all applicable content that has already been created without damaging the entire component because the new features were available. Contributed to this paper, active participation in class more interactive teaching methods to change.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.4
no.1
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pp.135-143
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2001
Although the concern on hypermedia learning environment is increased among educators, disorientation in hypermedia learning space becomes a critical issue for an efficient navigation and learning. In order to overcome the obstacle, the comprehensive approaches such as learner's control, metacognitive support, structuring hypermedia contents, and efficient interface design were addressed.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.27-39
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2018
Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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