본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.
본 논문에서는 다수개의 로봇을 효율적으로 제어하기 위한 면적기반 Q-learning에 대해 논한다. 각 로봇은 $60^{\circ}$의 각을 이루도록 배치된 6개 센서를 가지고 있고 이를 통해 자신과 주변환경 사이의 거리를 센싱한다. 다음으로, 이 획득된 거리 데이터들로부터 6방향의 면적을 계산하여, 이후의 진행에 있어 보다 넓은 행동 반경을 보장해주는 영역으로 이동한다. 이 이동을 어떤 상태에서 다른 상태로의 전이로 간주, 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산하여 이전 상태에서 현재 상태로의 행동에 대한 Q-Value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5개의 로봇을 이용해 장애물 사이에 숨어있는 물체를 찾아내는 것을 시도하였고, 3개의 서로 다른 제어 방법 - 랜덤 탐색, 면적 기반 탐색, 면적 기반 Q-learning 탐색 - 에 따른 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물을 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 ABAM의 융합 모델, 그리고 마지막으로 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 RF 단에서 직접변환 방식을 사용하고 있는 Wibro 상향링크에서 대칭되는 부반송파 간 확산으로 작용하여 성능 저하를 일으키는 I/Q 불균형(I/Q Imbalances)의 영향을 분석하였다. 전체 부반송파를 한 사용자가 모두 사용하는 OFDM 시스템과 달리, OFDMA 시스템에서는 대칭되는 부반송파가 각기 다른 사용자에게 할당 되는 부채널 할당 방법을 사용한다. 그러므로 I/Q 불균형 성분의 추정은 불가능 해지고, 이로 인해 왜곡된 수신 신호를 보상해줄 수 없다. 이러한 I/Q 불균형 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 대칭되는 부반송파들이 한 사용자에게 할당 될 수 있도록 새로운 부채널 할당 방법을 제안한다. 새로운 부채널 할당방법을 적용하면, I/Q 불균형으로 인한 왜곡 성분의 추정이 가능해지곤 I/Q 불균형이 존재하지 않을 때의 성능과 비슷한 수준가지 보상할 수 있게 된다. 적절한 신호 검출 기법을 사용할 경우, 채널 성분과 결합한 I/Q 불균형 성분으로 인해 다이버시티 이득으로 인한 성능 향상 효과까지 얻을 수 있음을 SER(Symbol Error Rate) 성능을 통해 확인 할 수 있다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.91-96
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2000
본 연구는 이러한 뇌파 바이오피드백 원리를 적용하여 뇌파를 유도하고 유도된 상태에 대한 피드백을 제공함으로써 사용자 스스로 자신의 뇌파 상태를 조절하도록 하는 장치로 개발된 Q0jump 시스템의 효과성을 밝히고자 하였다. 연구 방법에 있어서 뇌파 측정 장비와 Q-jump를 동시에 측정함으로써 Q-jump 시스템의 타당성을 검증하였으며, 또한 뇌파유도 프로그램을 사용하여 그 효과성을 입증하려 했다. 그 결과 Q-jump 시스템과 뇌파 측정장비에서 얻어진 결과가 유의한 상관을 가짐을 보았다. 상대적 출현량에 있어서 뇌파 유도프로그램을 사용했을 때, 전두엽 부분에서 slow alpha 는 유의한 증가를, fast beta는 유의한 감소를 나타냈다. 후속 연구에 있어서는 통제집단을 이용한 보다 면밀한 검증 연구가 필요하다.
The purpose of this study is to implement web-based quality cost management system to measure the performance of quality improvement activities in the business firms. Developed WQCMS(Web-based Q-Cost Management System) have ability to collect and analyze quality data generated from various different departments in the inside or outside of the enterprise without any limitations, if end-users are able to access wide area network. It provides the capability to integrate quality information from database and to generate various easy analysis reports to management's needs using built-in analysis tool modules with real-time. The proposed system was developed using Microsoft's .Net technology, ASP.NET and MS-SQL Server 2000. By web-enabling Q-cost management system, the effectiveness of the system management and utilization was realized by easiness of information integration and economical efficiency.
디지털 문서의 유통과정에서 발생할 수 있는 보안상의 문제를 해결하기 위해서는 파일 복사, 이동과정에 문서의 보안 등급을 자동 검출하고 특정 문서의 유출을 방지하는 보안 솔루션이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 보안상의 문제를 해결하기 위하여 하나의 검출 분류 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 디지털 문서 내용을 이용하여 핵심 정보라고 판단되는 객체를 우선 추출한 후 그 핵심 유형을 분류하는 과정을 통해서 핵심 정보를 사전에 탐지하도록 하였다. 이를 위해서 SOTA를 달성한 YOLOv8를 이용하여 디지털 문서의 핵심 객체 감지하고 또한 파인튜닝을실시한 모델을 이용하여 그 유형을 분류하도록 설계하였다. 해당 시스템 검증을 위해서 기업에서 사용하고 있는 실제 사내 문서를 데이터셋을 이용하고 그 성능평가를 실시하였다.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
본 연구에서는 UHF 대역의 18000-6 Type C Class Generation 2(이하 Gen2) 표준의 충돌방지 알고리즘을 사용하여 개선된 충돌방지 알고리즘을 제안하고 이를 토대로 충돌방지 유닛을 설계하였다. Gen2 표준은 슬롯 알로하 알고리즘 계열에서 비교적 높은 성능을 가지는 증가형 방식을 채택하여 사용하고 있으며, 이를 위해 Q 알고리즘을 제시하고 있다. 하지만 슬롯 카운터 선택 파라미터 Q에 따른 초기 $Q_{fp}$ 값에 대한 정확한 정의가 되어 있지 않아, 잘못된 값 선택으로 인한 성능의 저하가 우려된다. 따라서 본 연구에서 태그인식시간, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 개선된 Q 알고리즘을 제안하였다. 제안한 Q 알고리즘에 의하여 5%정도의 시스템 효율 성능 향상과 9% 정도의 태그인식시간 감소를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 수신기에서 I/Q 위상 및 진폭 불균형을 갖는 계층적 MPSK(Hierarchical M-ary Phase Shift Keying) 신호에 대해 수치 적분이 필요 없는 정확하고 일반화된 closed-form 형태의 비트 오류 확률(Bit Error Probability) 표현을 유도한다. 새롭게 유도된 비트 오류 확률 표현은 간결한 형태의 일반화된 식으로 되어 있어 다양한 환경으로의 적용이 용이하다. 뿐만 아니라, 계층적 MPSK를 적용하는 많은 디지털 통신 시스템에서 복조시 발생할 수 있는 I/Q 불균형들에 의한 시스템 성능 변화에 대하여 정확한 이론적 성능 기준을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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