In this paper, we address a task allocation problem for a robot team that performs a search and attack mission. The robots are limited in sensing and communication capabilities, and carry different types of resources that are used to attack a target. The environment is uncertain and dynamic where no prior information about targets is given and dynamic events unpredictably happen. The goal of robot team is to collect total utilities as much as possible by destroying targets in a mission horizon. To solve the problem, we propose a distributed task allocation framework incorporated with effective resource management based on resource welfare. The framework we propose enables the robot team to retain more robots available by balancing resources among robots, and respond smoothly to dynamic events, which results in system performance improvement.
인터넷의 발달로 인해 웹에서 얻을 수 있는 정보의 종류와 수는 급진적으로 증가하고 있다. 기존의 문서 위주의 구성에서 멀티미디어 서비스, 쇼핑몰 등 종류와 매체에 있어서 다양한 변화를 보이고 있다. 이에 따라 사용자가 요구하는 정보의 단위는 문서 뿐만 아니라, 사이트 그리고 서비스 단위로 확장되고 있다. 웹 환경에서 사용자의 정보 요구를 보면 크게 세가지로 볼 수 있다. 첫째는 원하는 정보를 설명하는 혹은 정보와 관련된 문서를 찾는 내용검색, 둘째는 사용자가 관심 있어 하는 개인이나 단체의 사이트 입구를 찾는 사이트 검색, 셋째는 사용자가 관심 있어 하는 서비스를 제공하는 웹 페이지를 찾는 서비스 검색을 들 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 정보 요구 목적에 따라서 문서 순위화가 달라져야 함을 보인다. 지금까지 정보 검색에서 언급된 내용 정보, 링크 정보 그리고 URL 정보의 유용함을 사용자의 정보 요구 형태에 따라서 분류한다. 내용 검색에서는 내용 정보가 유용한 반면 링크 정보와 URL 정보를 결합할 경우 성능의 저하를 초래했다. 반면 사이트 검색에서는 내용 정보만 쓰는 것 보다는 링크 정보와 URL 정보를 결합할 경우 성능의 향상을 얻을 수 있었다.
발전기 기동정지 계획은 하나의 전력시스템을 형성하는 다수의 발전기에 대해서 주어진 여러 제약을 따르는 일간 또는 주간의 기동 및 정지시간을 결정하는 작업으로 다양한 제약과 방대한 탐색공간으로 인해 최적의 경제적 계획 수립이 매우 어려운 대규모 최적화 문제이다. 타부 탐색은 보통의 지역적 탐색법에 비해 국지적 최적해에 빠질 위험이 적고 다른 전역적 탐색기법에 비해 대상문제에 관한 지식을 충분히 활용하기에 유리하여 많은 최적화 문제에 사용되고 있다. 그러나 규모가 방대하면서 많은 제약조건이 존재하는 대규모 최적화 문제들은 타부 탐색으로도 빠른 시간내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다. 본 논문은 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 타부 탐색의 병렬화를 통해 해결함으로써 탐색 소요시간의 단축과 함께 해의 질 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다.
In this paper, we address a design problem and a case study of a K-stage back-light-unit(BLU) inspection system, which is composed of K stages, each of which includes an inspection process and a rework process. Assuming the type I, II errors and the inspection-free policy for items classified as good, we determine the smallest integer of K which can achieve a given target defective rate. If K does not exist, holding the current values of the type I, II errors, we search reversely the defective rate of an assembly line and the defective rate of a rework process, to meet the target defective rate. Our formulae and methodology based on a K-stage inspection system could be applied and extended to similar situations with slight modification.
A skill is defined as the special ability to do something well, especially as acquired by learning and practice. To learn a skill, a Bayesian network model for representing the skill is first learned. We will regard the Bayesian network for a skill as an affordance. We propose a soft Behavior Motivation(BM) switch as a method for ordering affordances to accomplish a task. Then, a skill is constructed as a combination of an affordance and a soft BM switch. To demonstrate the validity of our proposed method, some experiments were performed with GENIBO(Pet robot) performing a task using skills of Search-a-target-object, Approach-a-target-object, Push-up-in front of -a-target-object.
In this paper, we consider the problems of tracking an object in a real image. In evaluating these problems, we explore a new technique based on an active contour model commonly called a snake model, and propose the active bar models to represent target. Using this model, we simplified the target welection problems, reduced the search space of energy surface, and obtained the better performances than those of snake model. This approach improves the numerical stability and the tendency for points to bunch up and speed up the computational efficiency. Representing the object by active bar, we can easily obtain the zeroth, the first, and the second moment and it facilitates the target tracking. Finally, we present the good result for the visual tracking problem.
현재까지 개발된 약물들은 그 종류가 매우 다양하며 그 작용기전 또한 매우 다양하다. 약물이 작용하는 기전에 따라 같은 약물이 다른 용도로 사용되기도 하고, 약물이 어떤 Target 들에 작용을 하게 되면 생체 내에서 이 Target 이 다른 생체 내 분자들과 상호작용을 함으로써 우리가 원하는 약효나 원치 않았던 부작용들이 나타나게 된다. 이렇듯 약물과 그 약물이 작용하는 Target에 대한 정보의 구축은 약물의 매우 중요한 정보이며, 이러한 정보의 데이터베이스화는 차후 신약개발에 있어 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 구축된 약물 데이터베이스에 대하여 이의 사용자 편의성을 극대화하는 효율적인 검색 모듈을 제시한다.
본 논문에서는 2008년에 제안된 대칭구조 SPN 블록 암호 알고리즘에 대한 차분 오류 공격을 제안한다. 이 알고리즘은 암호화 과정과 복호화 과정이 동일한 SPN 구조 블록 암호 알고리즘이다. 본 논문에서 소개하는 공격은, 1개의 랜덤 바이트 오류와 $2^8$의 전수조사를 이용하여, 타깃 알고리즘의 128-비트 비밀키를 복구한다. 본 논문의 공격 결과는 대칭구조 SPN 블록 암호 알고리즘에 대한 첫 번째 공격 결과이다.
Klebsiella pneumoniae is a gram-negative bacterium that is known for causing infection in nosocomial settings. As reported by the World Health Organization, carbapenem-resistant Enterobacteriaceae, a category that includes K. pneumoniae, are classified as an urgent threat, and the greatest concern is that these bacterial pathogens may acquire genetic traits that make them resistant towards antibiotics. The last class of antibiotics, carbapenems, are not able to combat these bacterial pathogens, allowing them to clonally expand antibiotic-resistant strains. Most antibiotics target essential pathways of bacterial cells; however, these targets are no longer susceptible to antibiotics. Hence, in our study, we focused on a hypothetical protein in K. pneumoniae that contains a DNA methylation protein domain, suggesting a new potential site as a drug target. DNA methylation regulates the attenuation of bacterial virulence. We integrated computational-aided drug design by using a bioinformatics approach to perform subtractive genomics, virtual screening, and fingerprint similarity search. We identified a new potential drug, koenimbine, which could be a novel antibiotic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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