A fast optimal path planning algorithm using the analog Cellular Nonlinear Circuits(CNC) is proposed. The analog circuits based optimal path planning is very useful since most of the optimal path planning problems require real time computation. There has already been a previous study to implement the dynamic programming with analog circuits. However, it could not be applied for the practically large size of problems since the algorithm employs the mechanism of reducing its input current/voltage by the amount of cost, which causes outputs of distant cells to become zero. In this study, a subgoal-based dynamic programming algorithm to compute the optimal path is proposed. In the algorithm, the optimal paths are computed regardless of the distance between the starting and the goal points. It finds subgoals starting from the starting point when the output of the starting cell is raised from its initial value. The subgoal is set as the next initial position to find the next subgoal until the final goal is reached. The global optimality of the proposed algorithm is discussed and two different kinds of simulations have been done for the proposed algorithm.
텔레매틱스 시스템에서의 경로 탐색 기법은 교통흐름의 변화에 따라 최단 운행 시간을 갖는 최적 경로가 변하기 때문에 최단 시간 뿐 만 아니라 도로의 교통 흐름까지 고려해야 한다. 기존의 경로 탐색 기법들은 이러한 교통 흐름의 변화에 능동적으로 대처 할 수 없다. 또한 교통 정보를 이용하는 탐색 기법은 기존의 최단 경로 탐색 기법보다 연산 수행시간이 길다. 이 논문에서는 추정치 계산의 단순화를 통한 최적 경로 탐색 기법을 구현하고 성능을 평가한다. 제안한 기법은 교통흐름에 적응적인 휴리스틱을 위해 고정 그리드를 도입한다. 또한 추정치 계산을 간소화하기 위해 출발지와 목적지 사이의 기울기를 고려하여 실수의 곱셈 연산 대신 단계화 된 정수의 덧셈 연산을 한다. 제안한 알고리즘은 최적 경로 정확도 향상뿐만 아니라 탐색 시간을 줄어듦을 실험으로 입증한다.
Adaptive K-best 검출 방식은 MIMO system을 위해 제안된 알고리즘이다. 제안된 방식은 각 K-best 단계에서 Zero-Forcing(ZF) 추정치의 신뢰도의 정도를 기반으로 하여, 생존 path들의 개수인 K값을 바꾸는 방식이다. 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식의 치명적인 단점은 잘못된 ZF 추정치에 의해 발생하는 불완전한 간섭 제거로 인해 올바른 path임에도 일시적으로 그 거리가 K개의 최소 path 거리들 보다 더 커질 수 있다. 잘못된 ZF 추정치가 발생된 경우에는, path들 간의 거리들이 뚜렷하게 다르지 않다는 것을 관찰을 통해 발견하였다. 본 논문에서는 ZF 추정치의 신뢰도를 나타내는 지표로, 최소값을 갖는 path의 거리와 두 번째 최소값을 가지는 path 거리의 비를 사용한다. 최소값을 가지는 두 path의 거리의 비를 근거로, K값을 적절하게 선택하는 제안된 방식은 기존의 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식에 비해, 확연히 개선되었음을 보여준다. 제안된 방식은, 큰 K값을 사용하는 방식에 비해 평균 계산양은 매우 작으면서, 큰 K값을 사용한 방식의 성능을 가진다.
페리다이나믹스 이론과 이진분해 기법의 병렬연산을 이용하여 동적 균열진전 문제에 대한 애조인 형상 설계민감도 해석법을 개발하였다. 페리다이나믹스에서는 균열의 연속적인 분기를 다룰 수 있으며, Explicit 시간적분법을 채택한다. 설계민감도 해석은 애조인 변수법은 경로의존성 문제에는 적합하지 않으나 여기서는 응답해석의 경로를 이미 알고 있으므로 채택하여 사용할 수 있었다. 얻어진 해석적 설계민감도는 유한차분과 비교하여 그 정확성을 검증하였다. 유한차분법은 설계섭동량에 민감하여 비선형성이 강한 페리다이나믹스 문제에서 부정확한 설계민감도를 제시할 수 있다. 정확한 설계민감도 해석을 위해서는 이산화과정에서 $C^1$ 연속성을 가지는 체적율이 필요함을 알 수 있었다.
In 1994 Adelman´s pioneer work demonstrated that deoxyribonucleic acid (DNA) could be used as a medium for computation to solve mathematical problems. He described the use of DNA based computational approach to solve the Hamiltonian Path Problem (HPP). Since then a number of combinatorial problems have been analyzed by DNA computation approaches including, for example: Maximum Independent Set (MIS), Maximal Clique and Satisfaction (SAT) Problems. In the present paper we propose a method of solving another classic combinatorial optimization problem - the eraph Coloring Problem (GCP), using specifically designed circular DNA plasmids as a computation tool. The task of the analysis is to color the graph so that no two nodes ...
Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.
Several gateway selection schemes have been proposed that select gateway nodes based on a single Quality of Service (QoS) path parameter, for instance path availability period, link capacity or end-to-end delay, etc. or on multiple non-QoS parameters, for instance the combination of gateway node speed, residual energy, and number of hops, for Mobile Ad hoc NETworks (MANETs). Each scheme just focuses on the ment of improve only a single network performance, i.e., network throughput, packet delivery ratio, end-to-end delay, or packet drop ratio. However, none of these schemes improves the overall network performance because they focus on a single QoS path parameter or on set of non-QoS parameters. To improve the overall network performance, it is necessary to select a gateway with stable path, a path with themaximum residual load capacity and the minimum latency. In this paper, we propose a gateway selection scheme that considers multiple QoS path parameters such as path availability period, available capacity and latency, to select a potential gateway node. We improve the path availability computation accuracy, we introduce a feedback system to updated path dynamics to the traffic source node and we propose an efficient method to propagate QoS parameters in our scheme. Computer simulations show that our gateway selection scheme improves throughput and packet delivery ratio with less per node energy consumption. It also improves the end-to-end delay compared to single QoS path parameter gateway selection schemes. In addition, we simulate the proposed scheme by considering weighting factors to gateway selection parameters and results show that the weighting factors improve the throughput and end-to-end delay compared to the conventional schemes.
한국지진공학회 2001년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2001
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pp.19-27
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2001
Seismic parameters fur computation of ground motions in Southern Korea are obtained from recently recorded data, and site-independent regional and site-dependent local strong ground motions are predicted using efficient computational techniques. For the computation of ground motions, we devised an efficient procedure to compute site-independent $x_{q}$ and dependent $x_{s}$ values separately. The first step of this procedure is to use the coda normalization method far computation of site independent Q or corresponding $x_{q}$ value. The next step is the computation of $x_{s}$, values fur each site separately using the given $x_{q}$ value. For computation of ground motions the empirical Green's function (EGF) is modified to account fur the depth and distance variations of subevents on a finite fault plane using the theoritical Green's function. It is computed using wavenumber integration technique in layered media. The site dependent ground motions at seismic stations in southeastern local area were properly simulated using the modified empirical Green's function method in layered medium. The proposed method and procedures fur estimation of site dependent seismic parameters and ground motions could be efficiently used in the low and moderate seismicity regions.ons.s.ons.
In this paper, a global path generation method is suggested using multiple grid maps connected with the mission type of unmanned combat vehicle(UCV). In order to carry out a mission for UCV, it is essential to find a global path which is coincident with the characteristics of the mission. This can be done by considering various combat circumstances represented as grid maps such as velocity map, threat map and communication map. Cost functions of multiple grid maps are linearly combined and normalized to them simultaneously for the path generation. The proposed method is realized using $A^*$, a well known search algorithm, and cost functions are normalized in the ratio of the traverse time which is one of critical information should be provided with the operators using the velocity map. By the experiments, it is checked found global paths match with the mission type by reflecting input data of grid maps properly and the computation time is short enough to regenerate paths in real time as combat circumstances change.
전통적인 경로 계획기는 로봇의 최적 경로를 찾기 위해 광대한 기하학적 검색을 수행한다. 완전성이 있는 경로계획기는 만약 해가 존재하면 반드시 찾아야 한다. 때문에 많은 검색 시간을 소요하여 해를 찾든지, 아니면 해가 없는 경우에는 없다고 증명을 하여야 함으로 역시 많은 시간을 소요한다. 그러나 인간의 경우는 대부분의 경우에 충돌 회피 경로가 있는지 없는지 빨리 파악할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 극단적으로 어려운 문제들을 제외하고는 무둔 경우의 수를 나열하지 않고도 쉽게 해를 찾는다. 본 연구의 목표는 이러한 인간의 사고 능력을 알고리즘화하여, 이동로봇의 운동 경로를 보다 빠르게 찾거나, 아니면 컴퓨터의 계산자원을 낭비하지 않고 일찍이 포기하게 한다. 다각형 환경과 다각형 로봇에 대한 경로계획에, 정량적인 형상 추론과 광대한 기하학적 검색을 결합한 새로운 경로 계획 방법을 제시한다. 제시되어진 알고리즘은 울타리 검증을 통해 해가 없는지를 먼저 검색하고, 만약에 해가 있으면, 정량적인 추론을 통해서 해를 찾고, 그래서 해가 존재하지만 해를 찾을 수 없으면, 완전 검색 알고리즘으로 해를 찾게 된다. 본 연구의 기여는 여러 개의 능률적인 기하학적 검사를 통해, 많은 계산량의 완전 알고리즘을 가능하면 사용하지 않고 해를 찾거나 해가 없음 증명하여, 운동 계획기의 평균 계산량을 최소화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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