An extension of interaction matrix formulation to the problem of system and disturbance identification for a plant that is corrupted by both process and output disturbances is presented. The teaming control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this task. The simplest forms of loaming control are based on the same concept as integral control, but operating in the domain of the repetitions of the task. This paper studies the use of such controllers in a decentralized system, such as a robot moving on the vertical plane with the controller for each link acting independently. The basic result of the paper is to show that stability and iterative precision of the learning controllers for all subsystems when the coupling between subsystems is turned off, assures stability of the decentralized teaming in the coupled system, provided that the sample time in the digital teaming controller is sufficiently short. The methods of teaming system are shown up for the iterative precision of each link.
Changes in visuospatial cognitive performance, blood oxygen saturation and heart rate due to the highly concentrated oxygen administration were observed in this study. Six male ($25.8 \pm$1.0) and six female (($23.8 \pm$ 1.9) adults were asked to perform 20 visuospatial tasks with the same level of difficulties by supplying two different oxygen levels (21%, 30%). Experiment consisted of Rest1 (1 min.), Control (1 min.), Task (4 min.), and Rest2 (4 min.) and physiological signals such as blood oxygen saturation and heart rate were measured through each stage. The result showed the accuracy of task performance increased significantly at 30% oxygen concentration compared with 21%, which means oxygen supply has positive effects on visuospatial cognitive performance. When 30% oxygen was supplied, blood oxygen saturation during control and task phases was increased and heart rate was decreased compared with 21%. It means that 30% oxygen can stimulate brain activities by directly increasing the actual level of blood oxygen concentration during cognitive performance, and enough oxygen supply during cognitive performance make heart rate decrease.
Recently, proportion of the aged becomes greater in Korea like the advanced country as time passed away, and this is treated as one of major social problems. Therfore, we investigated visual/auditory signal detection performance to evaluate vocational aptitude of the middle-and old-aged workers in this study. It was shown that signal detection performance decreased as workers became older, and there was large individual difference in signal detection performance. Since signal detection performance in visual task decreased rapidly and more than that in auditory task, the middle-and old-aged workers can not carry out properly visual inspection and precision task was related with that in auditory task. It can be expected that the parameters used in this study are in good use for evaluating a worker's aptitude.
An electro-hydraulic manipulator using hydraulic actuators has many nonlinear elements, and its parameter fluctuations are greater than those of an electrically driven manipulator. So it is relatively difficult to obtain stable control performance. In this report, we applied disturbance estimation and compensation type robust control to all axes in a 3-link electro-hydraulic manipulator. From the results of experiment, it was confirmed that the performance of trajectory tracking and attitude regulating is greatly improved by the disturbance observer, which model is the same for each axis. On the other hand, for the autonomous assembly tasks, it is said that compliance control is one of the most available methods. Therefore we proposed compliance control which is based on the position control by disturbance observer for our manipulator system. To realize more stable contact work, the states in the compliance loop are feedback, where not only displacement but also velocity and acceleration are considered. And we applied this compliance control to Peg-in-Hole insertion task and analyzed mechanical relation between peg and hole. Also we proposed new method of shifting the position of end-effector periodically for the purpose of smooth insertion. As a result of using this method, it is experimentally confirmed that Peg-in-Hole insertion task with a clearance of 0.05[mm]can be achieved.
MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권1호
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pp.62-66
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2006
The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated learning method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized learning control based on adaptive control method. The original motivation of the learning control field was learning in robots doing repetitive tasks such as an assembly line works. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Some techniques will show up in the numerical simulation for vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown for the iterative precision of each link.
The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated learning method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized teaming control based on adaptive control method. The original motivation of the teaming control field was loaming in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Some techniques will show up in the numerical simulation for vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4080-4097
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2020
In recent years, convolutional neural network (CNN) has become the primary method for face detection. But its shortcomings are obvious, such as expensive calculation, heavy model, etc. This makes CNN difficult to use on the mobile devices which have limited computing and storage capabilities. Therefore, the design of lightweight CNN for face detection is becoming more and more important with the popularity of smartphones and mobile Internet. Based on the CPU real-time face detector FaceBoxes, we propose a multi-task lightweight face detector, which has low computing cost and higher detection precision. First, to improve the detection capability, the squeeze and excitation modules are used to extract attention between channels. Then, the textual and semantic information are extracted by shallow networks and deep networks respectively to get rich features. Finally, the landmark detection module is used to improve the detection performance for small faces and provide landmark data for face alignment. Experiments on AFW, FDDB, PASCAL, and WIDER FACE datasets show that our algorithm has achieved significant improvement in the mean average precision. Especially, on the WIDER FACE hard validation set, our algorithm outperforms the mean average precision of FaceBoxes by 7.2%. For VGA-resolution images, the running speed of our algorithm can reach 23FPS on a CPU device.
The present study attempted to investigate the effects of supply of highly concentrated (30%) oxygen on human ability of visuospatial cognition and cerebrum lateralization. compared to air of normal oxygen concentration (21%). The experiment consisted of two runs, one fur visuospatial cognition test with normal air (21% of oxygen) and for visuospatial cognition test with more oxygen in the air (30% of oxygen). Each run was composed of four blocks and each block included eight control tasks and five visuospatial tasks. Functional brain images were taken from 3T MRI using the single-shot EPI method. The result of task performance showed the accuracy increased at 30%'s concentration of oxygen rather than 21%'s. There were more activations observed at the left and right hemisphere, but there was decrease cerebrum lateralization with 30% oxygen administration. Thus, it is concluded that the positive effect on the visuospatial cognitive performance level by the highly concentrated oxygen administration was due to increase of cerebrum activation and decrease of cerebrum lateralization
Performance management of computer networks is intended to improve a given network performance in order for more efficient information exchange between subsystems of an integrated large-scale system. Importance of perfomance management is growing as many functions of the large- scale system depend on the quality of communication services provided by the network. The role of performance management is to manipulate the adjustable protocol parameters on line so that the network can adapt itself to a dynamic environment. This can be divided into two subtasks : performance evaluation to find how changes in protocol parameters affect the network performance and decision making to determine the magnitude and direction of parameter adjustment. This paper is the first part of the two papers focusing on conceptual design, development, and evaluation of performance management for token bus networks. This paper specifically deals with the task of performance evaluation which utilizes the principle of perturbation analysis of discrete event dynamic systems. The developed algorithm can estimate the network performance under a perturbed protocol parameter setting from observations of the network operations under a nominal parameter setting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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