We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.
멀티센서 시스템으로부터 취득된 영상을 이용하여 공간정보를 신속하게 생성하기 위해서 영상의 실시간 지오레퍼런싱이 요구된다. 위치/자세 센서의 성능을 보완하며 실시간 처리가 가능하려면 연속 추정 알고리즘을 활용한 온라인 항공삼각측량이 수행되어야 한다. 본 연구는 연속적으로 취득되는 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위한 효율적인 온라인 항공삼각측량 방법론을 도출하고자 한다. 기존의 기븐스 변환 갱신 알고리즘과 최근 개발된 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신 알고리즘을 활용하여 온라인 항공삼각 측량을 구현하였다. 정확도와 연산 속도 측면에서 두 알고리즘의 성능을 비교 검증하기 위하여 항공 멀티센서 시스템으로부터 취득된 센서 데이터를 모의 생성하고 이를 적용하였다. 적용 결과, 관측값 분류에 기반한 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 기븐스 변환에 의한 방법보다 추정된 지상점 좌표에 대하여 40 % 이상 높은 정확도를 보이고, 8배 이상의 빠른 처리 속도를 나타내었다. 따라서, 영상의 실시간 지오레퍼런싱을 위하여 정규행렬 역행렬 갱신에 의한 온라인 항공삼각측량이 더 적합한 것으로 판단되었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.79-85
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2007
In this paper, a real-coded genetic algorithm is proposed for identification of time delay systems from step responses. FOPDT(First-Order Plus Dead-Time) and SOPDT(Second-Order Plus Dead-Time) systems, which are the most useful processes in this field, but are difficult for system identification because of a long dead-time problem and a model mismatch problem. Genetic algorithms have been successfully applied to a variety of complex optimization problems where other techniques have often failed. Thus, the modified crossover operator of a real-code genetic algorithm is proposed to effectively search the system parameters. The proposed method, using a real-coding genetic algorithm, shows better performance characteristics when compared to the usual area-based identification method and the directed identification method that uses step responses.
The imprecise real-time system provides flexibility in scheduling time-critical tasks. Most scheduling problems of satisfying both 0/1 constraint and timing constraints, while the total error is minimized, are NP complete when the optional tasks have arbitrary processing times. Liu suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on uniprocessors for minimizing the total error. Song et al suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on multiprocessors for minimizing the total error. But, these algorithms are all off-line algorithms. On the other hand, in the case of on line scheduling, Shih and Liu proposed the NORA algorithm which can find a schedule with the minimum total error for a task system consisting solely of on-line tasks that are ready upon arrival. But, for the task system with 0/1 constraint, it has not been known whether the NORA algorithm can be optimal or not in the sense that it guarantees all mandatory tasks are completed by their deadlines and the total error is minimized. So, this paper suggests an optimal algorithm to search minimum total error for the imprecise on-line real-time task system with 0/1 constraint. Furthermore, the proposed algorithm has the same complexity, O(N log N), as the NORA algorithm, where N is the number of tasks.
태스크내부에서 공급 전압을 조절하는 태스크내 전압 스케쥴링(IntraVS)은 저전력 프로그램을 구현하는 데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 경성 실시간 응용프로그램에서 평균 실행 시간에 대한 정보를 이용하여 전력 소모를 효과적으로 줄이는 새로운 태스크내 전압 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 최악 실행 시간을 사용하여 전압 조절의 결정을 내렸던 기존의 태스크내 전압 스케줄링과는 달리, 제안된 알고리즘은 평균 실행 시간에 바탕을 두고 실행 속도를 조절함으로써 주어진 시간 제약 조건을 만족시키면서도 기존 방법보다 에너지 효율성을 높일 수 있다. MPEG-4 디코더를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 태스크내 전압 스케줄링에 비해서 전력 소모를 최대 34% 감소시켰다.
This research is based on real-time service model that uses lock screen of smart devices which is mostly exposed to device users. The potential for lock screen space is immense due to their exposing time for user. The effect can be maximized by offering useful information contents on lock screen. This service model offers real-time keyword with abridged sentence. They match real-time keyword with news by using text matching algorithm and extracts kernel sentence from news to provide short sentence to user. News from the lock screen to match real-time query sentence, and then only to the original core of the ability to move a user evaluation was conducted after adding. The report provided a key statement users feel the lack of original Not if you go to an average of 5.71%. Most algorithms allow only real-time zoom key sentence extracted keywords can accurately determine the reason for that was confirmed.
본 논문에서는 실시간 자동차 환경에서 VSSNLMS(variable step size normalized least mean square)를 이용하여 적응 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기본적인 ANC(adaptive noise canceller)알고리즘인 LMS알고리즘은 알고리즘의 간단성 때문에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 LMS알고리즘은 수렴율과 실시간 환경에서의 정확성 사이에서 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 풀기 위해, 비정장성 환경에서 잡음제거를 위해 VSSLMS알고리즘이 사용된다. 본 논문에서 실시간 데이터 입력 시스템을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써, VSSLMS알고리즘이 LMS알고리즘에 비해 수렴율과 정확성 이 모두에 더 효율적이라는 것을 입증한다.
The real-time characteristic of the adaptive leaning control algorithms is validated based on the applied results of the hydraulic servo system that has very strong a non-linearity. The evolutionary strategy automatically adjusts the search regions with natural competition among many individuals. The error that is generated from the dynamic system is applied to the mutation equation. Competitive individuals are reduced with automatic adjustments of the search region in accordance with the error. In this paper, the individual parents and offspring can be reduced in order to apply evolutionary algorithms in real-time. The feasibility of the newly proposed algorithm was demonstrated through the real-time test.
For the safety driving of an automobile which is become individual requisites, a new Neural Network algorithm which recognized the load vehicles in real time is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of vehicles, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear image information is processed. 1-D LIPN hardware has been composed and various experiments with static and dynamic signals have been implemented.
Recently harmonics flowing into power system is increasing as the usage of semiconductor equipments and switching mode power equipments are increasing. Harmonics cause problems such as heat increasing and reduction in capacity of transformers, especially the harmonics flowing into a distribution transformer can lead to the lifetime reduction of transformer. In this paper, we are about to develop a device that can monitor harmonics in real-time as it is affixed to a distribution transformer. Unlike the existing expensive harmonic analysis device, a new harmonic analysis algorithm is proposed in order to implement low-cost equipment. The real-time harmonic analysis algorithm proposed in this paper allows implementation on low performance microcontrollers, thus it can monitor the harmonic in real-time as it is individually affixed to the transformer. Therefore, it would improve the reliability of the transformer and stable power system operation would be possible as it can prevent the transformer accidents in advance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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