A trailer truck is a major equipment for transporting containers, and its driving is difficult due to two degrees of freedom which exist in the joint part between truck and trailer. Especially Backing a trailer truck to a parking home is a difficult exercise for all but the most skilled truck drivers. Normal driving instincts lead to erroneous movements. When watching a truck driver backing toward a parking home, one often observes the driver backing, going forward, backing again, going forward, etc., and finally backing to the desired position along the parking home. This paper discusses the design of the controller to control the steering of a trailer truck while only backing up to a parking home from an initial position. In this paper, we propose a backing up control system for a container trailer truck using fuzzy theory where the primitive fuzzy control rules are macroscopically designed using an expert's knowledge, and the control rules are regulated by LIBL(Linguistic Instruction Based Learning) to enable to back up successfully the trailer tuck to a parking home from arbitrary initial position. The validity of the proposed parking control system is shown by applying it to some initial positions on the simulator for container trailer truck.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.10
no.2
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pp.115-123
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2007
Collaborative knowledge is continuously producted and modified by group individuals during collaboration and it is also fostered in a radical trust environment like Wiki. The example is Wikipedia. However I found out a big problem as difficulties of exploring when the knowledge space is extended more and more widely. To solve this problem, collaborative knowledge management systems are implemented based on wiki. The one is navigation map that supports the efficient exploring and the another is knowledge map that supports a convergent thinking in a group. In this study, we examined the effectiveness of navigation map and knowledge map.
The availability of technology and the abundance of experts in universities create an ample opportunity to provide a venue that allows a knowledge seeker to easily connect with and request advice from university experts. On the other hand, outsourcing provides opportunities and remains one of the emerging trends in organizations, and can very clearly observed in the Philippines. This paper describes the development of a reliable web-based approach to Knowledge Product Outsourcing (KPO) services in the Silliman Online University Learning system. The system is called an "e-Knowledge Box."It integrates Web 2.0 technologies and mechanisms, such as instant messaging, private messaging, document forwarding, video conferencing, online payments, net meetings, and social collaboration together into one system. Among the tools used are WAMP Server 2.0, PHP, BlabIM, Wordpress 3.0, Video Whisper, Red5, Adobe Dreamweaver CS4, and Virtual Box. The proposed system is integrated with the search engine in URLs, Web feeds, email links, social bookmarking, search engine sitemaps, and Web Analytics Direct Visitor Reports. The site demonstrates great web usability and has an excellent rating in functionality, language and content, online help and user guides, system and user feedback, consistency, and architectural and visual clarity. Likewise, the site was was rated as being very good for the following items: navigation navigation, user control, and error prevention and correction.
We have implemented the questionnaire survey to study the structure of consciousness of collegian and the Change of the worth view of the vocation on totally 832 collegians who attended to fisheries and martime colleges. The results were as follows : Most collegian had selected college and department by means of surrounding recommendation and acquired scores without regarding his own aptitude and prospect. The educational aims of the collegian who majored in fisheries and maritime field are to carry out the theory and practise along with emphasizing technical education and human-being education together. Concerning to the status of professor. Most collegian had wanted professor not only who had much comprehensive faculty but also who pointed out than well teaching professor. The collegian who consult their prospect with professor was very rare and they were very negative for the learning majoring in fisheries and maritime field. Because the practice guidance was not accomplished effectively on the account of social aspect, most collegian has avoided jobs relating to fisheries and maritime field. Also, they had selected short term on the job training couse aboard the ship.
Recently, significant interest is shown to creation rather inexpensive global systems communications on base of Low-Earth-Orbit Satellite Networks (LEOSN). One of problems of design and creation LEOSN is development of the stream control methods and estimation it's efficiency in such networks. The given problem is complicated, that the topology of the satellite networks varies in time. It essentially hinders the analytical decision of the given problem. An effective way of overcoming of these difficulties is simulation modeling. For realization of research experiments on learning the information streams routing algorithms in LEOSN a special program complex SANET was developed. In the given paper principles of development of LEOSN simulation models and architecture of the manager by the process of a simulation modeling of the unit are considered. Methods of promotion of modeling time and architecture of a simulator complex offered in the article allow to boost essentially efficiency of simulation analysis and to ensure simulation modeling of the satellite networks consisting of several hundreds space vehicles.
Social network service (SNS) related data including comments/text, images, videos, blogs, and user experiences contain a wealth of information which can be used to build recommendation systems for various clients' and provide insightful data/results to business analysts. Multimedia data, especially visual data like image and videos are the richest source of SNS data which can reflect particular region, and cultures values/interests, form a gigantic portion of the overall data. Mining such huge amounts of data for extracting actionable intelligence require efficient and smart data analysis methods. The purpose of this paper is to focus on this particular modality for devising ways to model, index, and retrieve data as and when desired.
In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.
Yu, Yeong Jun;Park, Se Eun;An, Tae Jun;Yang, Ji Ho;Lee, Myeong-Gyu;Lee, Chul-Hee
Journal of Drive and Control
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v.19
no.4
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pp.97-103
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2022
Low fertility rates and increased life expectancy further exacerbate the process of an aging society. This is also reflected in the gradual increase in the proportion of vulnerable groups in the social population. The demand for improved mobility among vulnerable groups such as the elderly or the disabled has greatly driven the growth of the electric-assisted mobility device market. However, such mobile devices generally require a certain operating capability, which limits the range of vulnerable groups who can use the device and increases the cost of learning. Therefore, autonomous driving technology needs to be introduced to make mobility easier for a wider range of vulnerable groups to meet their needs of work and leisure in different environments. This study uses mini PC Odyssey, Velodyne Lidar VLP-16, electronic device and Linux-based ROS program to realize the functions of working environment recognition, simultaneous localization, map generation and navigation of electric powered mobile devices for vulnerable groups. This autonomous driving mobility device is expected to be of great help to the vulnerable who lack the immediate response in dangerous situations.
Zhong, Yong-Mei;Hisao Nishijo;Teruko Uwano;Hidetishi Yamaguchi;Taketosho Ono
Proceedings of the Ginseng society Conference
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1998.06a
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pp.1-11
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1998
Ameliorating mechanisms of red ginseng on learning deficits were investigated in the following 3 experiments; its effects on 1) place learning deficits in aged rats and in young rats with selective hippocampal lesions (behavioral study), 2) long-term potentiation in the hippocampal formation (neuro- physiological study), and 3) ChAT (choline acetyl transferase) activity in various brain regions of aged rats (pharmacological study). In the behavioral study, first, performance in the place learning tasks were compared among 3 groups of young and aged rats; control young intact rats (10-12 week old) treated with water, aged rats (28-32 month old) treated with water, and aged rats (28-32 month old) treated with red ginseng (100 mghglday) suspended in water. Second, performance in the place learning tasks was compared among 3 groups of young rats; control intact rats treated with water, rats with bilateral hippocampal lesions treated with water, and rats with bilateral hippocampal lesions treated with red ginseng (100 mg/kg/day). Each rat in these 2 behavioral experiments was tested with the 3 types of the place learning tasks in a circular open field using intracranial self-stimulation (ICSS) as reward. The ICSS reward was delivered if the rat (1) moved distance of 100-160 cm (DMT): (2) entered an experiment-determined reward place within the open field, and this place was randomly varied in sequential trials (RRPST); or (3) entered 2 specific places, and did a shuttle behavior between the 2 places (PLT). Performance of the aged rats in the ginseng group was not significantly different from that of control young rats in ICSS (current intensity, bar press rates), DMT and RRPST. However, treatment with red ginseng significantly ameliorated place-navigation learning deficits in aged rats in the PLT. Similarly, red ginseng ameliorated learning and memory deficits in young rats with hippocampal lesions in the same tasks. In the neurophysiological study using young rats, perfusion of hippocampal slices with non-sapon in fraction of red ginseng significantly enhanced magnitudes of the long-term potentiation (LfP) in the CA3 subfield. In the pharmacological study, treatment with red ginseng did not affect ChAT activity in aged rat brain including the hippocampal formation. These results strongly suggest that red ginseng ameliorates learning and memory deficits in aged rats through actions on the CA3 subfield of the hippocampal formation, which were independent of the presynaptic components of the cholinergic system
Recently, the RPAS(Remote Piloted Aircraft System), by remote control and autonomous navigation, has been increasing in interest and utilization in various industries and public organizations along with delivery drones, fire drones, ambulances, agricultural drones, and others. The problems of the stability of unmanned drones, which can be self-controlled, are also the biggest challenge to be solved along the development of the drone industry. drones should be able to fly in the specified path the autonomous flight control system sets, and perform automatically an accurate landing at the destination. This study proposes a technique to check arrival by landing point images and control landing at the correct point, compensating for errors in location data of the drone sensors and GPS. Receiving from the Google Map API and learning from the destination video, taking images of the landing point with a drone equipped with a NAVIO2 and Raspberry Pi, camera, sending them to the server, adjusting the location of the drone in line with threshold, Drones can automatically land at the landing point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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