In this paper, we present an online scheme for parameter estimation of solar cell, based on the model adjustment technique and a genetic algorithm. The ideal diode model and the diode model with series and shunt resistor are used to estimate their parameters. Simulation works using field data in the form of a VI characteristic curve are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we developed a position correction system of industrial robot for door-chassis assembly task. With the aid of a dedicated vision system, industrial robot accomplished visually acceptable door-chassis's assembly task. The alogorithm of the position detection of notch and 2 dimesional position correction algorithm are noteworthy. The obtained algorithms were satisfatorily implemented for a real door-chassis model.
With the development and widespread application of online shopping, the number of online consumers has increased. With one click of a mouse, people can buy anything they want without going out and have it sent right to the doors. As consumers benefit from online shopping, people are becoming more concerned about protecting their privacy. In the group buying scenario described in our paper, online shopping was regarded as intra-group communication. To protect the sensitive information of consumers, the polynomial-based encryption key sharing method (Piao et al., 2013; Piao and Kim, 2018) can be applied to online shopping communication. In this paper, we analyze security problems by using a polynomial-based scheme in the following ways : First, in Kamal's attack, they said it does not provide perfect forward and backward secrecy when the members leave or join the group because the secret key can be broken in polynomial time. Second, for simultaneous equations, the leaving node will compute the new secret key if it can be confirmed that the updated new polynomial is recomputed. Third, using Newton's method, attackers can successively find better approximations to the roots of a function. Fourth, the Berlekamp Algorithm can factor polynomials over finite fields and solve the root of the polynomial. Fifth, for a brute-force attack, if the key size is small, brute force can be used to find the root of the polynomial, we need to make a key with appropriately large size to prevent brute force attacks. According to these analyses, we finally recommend the use of a relatively reasonable hash-based mechanism that solves all of the possible security problems and is the most suitable mechanism for our application. The study of adequate and suitable protective methods of consumer security will have academic significance and provide the practical implications.
The distributed OCSP (Online Certificate Status Protocol), composed of multiple responders, is a model that enhances the utilization of each responder and reduces the response time. In a multi-user distributed environment, load balancing mechanism must be developed for the improvement of the performance of the whole system. Conservative load balancing algorithms often ignore the communication cost of gathering the information of responders. As the number of request is increased, however, fail to consider the communication cost may cause serious problems since the communication time is too large to disregard. We propose an adaptive load balancing algorithm and evaluate the effectiveness by performing modeling and simulation. The principal advantage of new algorithm is in their simplicity: there is no need to maintain and process system state information. We evaluated the quality of load balancing achieved by the new algorithm by comparing the queue size of responders and analyzing the utilization of these responders. The simulation results show how efficiently load balancing is done with the new algorithm.
Jonban, Mansour Selseleh;Akbarimajd, Adel;Hassanpour, Mohammad
Advances in robotics research
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제2권3호
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pp.247-257
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2018
Various studies have been performed to coordinate robots in transporting objects and different artificial intelligence algorithms have been considered in this field. In this paper, we investigate and solve Multi-Robot Transportation problem by using a combined auction algorithm. In this algorithm each robot, as an agent, can perform the auction and allocate tasks. This agent tries to clear the auction by studying different states to increase payoff function. The algorithm presented in this paper has been applied to a multi-robot system where robots are responsible for transporting objects. Using this algorithm, robots are able to improve their actions and decisions. To show the excellence of the proposed algorithm, its performance is compared with three heuristic algorithms by statistical simulation approach.
In this paper, phase shedding algorithm that measuring to converter's input and output parameter during real-time to control the number of driving converters is proposed. The proposed phase-shedding algorithm drives the DVR power supply with the optimal converter's combination without the loss calculation curve and the lookup table in which the efficiency is measured in advance. The proposed algorithm was implemented through a digital controller and verified in a two-modular LLC converter with a single rated power of 60 Win a 120 W DVR power supply system. Experimental results are presented to prove the validity of the proposed algorithm.
This research offers a sports video action recognition approach based on the fish swarm algorithm in light of the low accuracy of existing sports video action recognition methods. A modified fish swarm algorithm is proposed to construct invariant features and decrease the dimension of features. Based on this algorithm, local features and global features can be classified. The experimental findings on the typical sports action data set demonstrate that the key details of sports action can be successfully retained by the dimensionality-reduced fusion invariant characteristics. According to this research, the average recognition time of the proposed method for walking, running, squatting, sitting, and bending is less than 326 seconds, and the average recognition rate is higher than 94%. This proves that this method can significantly improve the performance and efficiency of online sports video motion recognition.
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.
부정확한 실시간 시스템은 시간적으로 긴급한 태스크들을 융통성있게 스케쥴링해 줄 수 있다. 총 오류를 최소화시키면서 0/1 제약조건과 시간적 제약조건들을 모두 만족시키는 대부분의 스케쥴링문제들은 선택적태스크들이 임의의 수행시간을 갖고 있을 때 NP-complete이다. Liu는 단일처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케쥴링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다 또한, 송 등은 다중처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링 시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 모두 오프라인 알고리즘들이다. <중략> 두 알고리즘들 사이의 성능비교의 결과로서, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 임의의 순서대로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘과 비슷한 총오류를 산출하지만 특별히 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 오름차순으로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘보다 더 적은 총오류를 산출할 수 있음이 밝혀졌다. 본 논문에서 제시된 알고리즘은 레이다의 추적, 이미지 처리, 미사일 제어 등의 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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