International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.86-93
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2012
This paper presents a new approach to solve the pursuit problem based on a univector field method. In our proposed method, a set of eight agents works together instantaneously to find suitable moving directions and follow the univector field to pursue and capture a prey agent by surrounding it from eight directions in an infinite grid-world. In addition, a set of strategies is proposed to make the pursuit problem more realistic in the real world environment. This is a general approach, and it can be extended for an environment that contains static or moving obstacles. Experimental results show that our proposed algorithm is effective for the pursuit problem.
다중 에이전트 시스템에서 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동(coordination)을 통해서 목표(goal)를 성취하는 것과 다른 에이전트들과의 충돌(collision) 을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 먹이 추적 문제의 목표를 효율적으로 성취하기 위해 새로운 전략 방법을 제안한다. 제안된 제어 전략은 다중 에이전트를 제어하기 위해 강화 학습을 이용하였고, 에이전트들간의 거리관계와 공간 관계를 고려하였다.
본 논문에서는 비대화형 에이전트(독립에이전트)를 바탕으로 멀티 에이전트 연구의 대표적 실험 모델인 먹이추적문제(prey pursuit problem)의 해결에 대한 전략을 제안하고 있다. 먹이추적문제는 가상 격자로 이루어진 공간 내에서 4개의 멀티 에이전트가 1개의 먹이(목표)를 포획하는 실험이다. 이것은 오래전부터 대화형 에이전트, 비대화형 에이전트로 구분되어 연구 되어왔으며 우리는 비대화형 에이전트를 이용하여 문제의 새로운 해법을 찾고자 하였다. 그리고 기존의 제한된 환경과는 전혀 다른 순환구조형 격자 공간에서 ACS를 이용한 방향 벡터 알고리즘을 통해 비대화형 전략의 새로운 해법을 제안할 수 있었다. 에이전트들은 개미의 습성을 응용한 ACS를 이용하여 학습을 하고 목표인 먹이는 에이전트의 학습 속도를 증가시키는 환경변수를 이용하여 이동방향과 경로를 결정하게 된다. 이전에 제기되었던 에이전트간의 정보교환(대화형 에이전트)방식에서 벗어나 비 정보교환(비대화형 에이전트) 방식을 새롭게 적용하여 이를 해결할 수 있는 해법을 찾을 수 있었다는 것에 기존의 다른 멀티에이전트 연구와는 차별성이 있다.
In this paper, a numerical method is developed to solve the 2 dimensional missile/target persuit-evasion game. The numerical solver for the problem is composed of two parts: parametrization of the kinematic equations of motion using collocation and optimization of the parametrized minimax problem using a nonlinear programming. A numerical example is solved to verify the performance of the proposed numerical scheme.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권3호
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pp.633-641
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2000
In this paper, we propose a method to identify multiple outliers in regression analysis with only assumption of smoothness on the regression function. Our method uses single-linkage clustering algorithm and Projection Pursuit Regression (PPR). It was compared with existing methods using several simulated and real examples and turned out to be very useful in regression problem with the regression function which is far from linear.
The purpose of this study is to classify the environmental awareness attitudes of university students and analyze their differences in social support pursuit, and apparel consumption behavior. Questionnaires were administered to 236 college students living in Daegu City and Kyoungbuk province. Frequency, factor analysis, reliability analysis, cluster analysis, ANOVA, Duncan-test, and t-test were used for data analysis. The findings were as follows. The environmental awareness attitudes had factors as recognizing the importance of environmental issues, purchase of eco-friendly products, public opinion legislation awareness, interests on eco-friendly product, and eco-friendly practice. Social support pursuit were found as marginal people support pursuit, emotional support pursuit, informational support pursuit, and problem-solving support pursuit. Apparel consumption behavior were found as planned purchase, social participation attitude, clothes recycling, life practice, low-price orientation, emphasis on designs, clothing-life practice, and consciousness over others. The environmental awareness attitudes of university students were classified into four groups of Consumers of Environment-Awareness, Consumers of Environment-interests, Consumers of Environment-practice, and Consumers of Low Environment-awareness. The groups showed significant difference in social support pursuit, and apparel consumption behavior. Gender of university students showed significant differences the environmental awareness attitudes, social support pursuit, and apparel consumption behavior. It is meaningful to find out the significant relationship in a social context between environment recognition and social support pursuit related by friends. This study also offered a basic information related to social support pursuit by the types of university students' environmental awareness attitude and consumption on clothing, which is necessary for environmental education and green consuming behavior.
최근의 게임 플레이어들은 단순한 반복적인 조작을 벗어나 복잡한 환경 하에서 다양한 전략과 전술을 구사하여야 하는 게임을 요구하고 있다. 이러한 환경에서 게임 캐릭터를 학습시키기 위해 다양한 인공지능 기법들이 제안되었으며, 최근에는 신경망과 유전 알고리즘을 이용한 학습 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 게임이론에서 널리 사용되는 추격-회피 전략의 학습을 위해 유전 프로그래밍(GP)을 사용하였다. 제안된 유전 프로그래밍은 신경망과 같은 기존의 방법에 비해 수행 속도가 빠르고, 학습의 결과를 직관적으로 이해할 수 있으며, 진화된 염색체를 추론 규칙으로 변환 가능하므로 호환성이 높다는 장점을 가지고 있다.
This paper calls attention to the central problem of the influence of identifying the determinants of airport duty-free store customers perceived innovativeness, pursuit benefits and value-congruency on the behavioral intention. The data is completed with 307 adults with purchasing experience of airport duty-free store O2O integration service which brings sufficient convenience to consumers. The content analysis results show that the influence factors of innovation characteristics, consumer pursuit benefits and value-congruency affect the behavioral intention in various aspects. The result suggests that we should upgrade the innovate functionality and improve the service quality based on consumer needs. Finally, this study discusses implications for theory and practice, indicates limitations, and concludes with some suggestions for future research.
비디오 데이터 부호화를 위한 여러 가지 방법들 중 matching pursuit을 이용한 비디오 부호화 방법은 저속 채널상에서 뛰어난 효율을 보이고 있으나, 기존의 블록 기반 변환 부호화 방법에 비하여 연산량이 월등히 많기 때문에 비디오 부호화에 적용하는 데는 어려운 점이 있다 본 논문에서는 matching pursuit의 전체 계산량 중 가장 큰 비중을 차지하는 내적 연산량을 줄이기 위해 matching pursuit의 내적연산에 사용되는 1차원 사전(Dictionary)을 구성하는 각각의 기본 신호들의 절대값이 대칭성을 가진다는 특성과, 크게 화질에 영향을 주지는 않지만 연산량을 줄이는 데는 도움을 줄 수 있도록 변형된 사전을 사용할 수 있다는 것, 그리고 주파수 특성을 이용하여 2차원 사전이 미리 분류될 수 있다는 사실을 이용한다. 실험결과에 나타난 바와 같이 제안하는 방법은 큰 화질 열화 없이, Neff가 제안한 사전의 분리성(Separability)을 이용한 기존의 고속 방법보다 내적 연산량에 소요되는 곱셈량을 약 1/8로 감소시키는 효과를 가져온다.
탄성파 내삽 기법의 최근 연구방향은 공간적 알리아싱이 존재하는 자료에서의 내삽을 효과적으로 수행하는 것이다. 다양한 내삽 기법 중 기저함수를 정의하여 트레이스를 가장 잘 복원할 수 있는 기저함수의 조합을 찾아내는 Matching Pursuit 내삽 기법이 개발된 바 있다. 그러나 이 방법은 공간적 알리아싱 문제를 해결하지 못하는데 이를 해결하기 위해 다성분 Matching Pursuit 방법이 제안되었고 또한 시간차 보정(moveout correction) 방법도 소개된 바 있다. 다성분을 이용한 방법은 P파만을 갖는 다성분 자료가 획득되어야 하는데 해저면에서 다성분을 측정하는 OBC (Ocean Bottom Cable) 자료의 경우에는 P파 성분만을 분리하는 작업이 어려워 현장자료 적용이 힘들게 된다. 따라서 이 연구에서는 P파와 S파가 혼재하고 공간적 알리아싱이 존재하는 OBC 탐사 자료에서의 효과적인 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법을 다룬다. 이를 위해 시간차 보정을 포함하는 리커 요소파 기반의 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법 작업흐름도를 제안하고 그 효과를 체계적으로 살펴보았다. 이 작업흐름도는 내삽을 적용하기 전에 시간차 보정을 적용하고 다시 역 시간차 보정을 적용하여 공간적 알리아싱 문제를 해결하였다. 제안한 작업흐름도를 OBC 측정을 가정한 합성탄성파탐사 자료에 적용하여 그 효과를 검증하였고 현장자료에 적용함으로써 공간적 알리아싱이 심한 경우에도 내삽이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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