Path planning for field operation of agricultural machinery is an indispensible part for precision farming or autonomous field operation. In this study, two algorithms (I, II) of generating a time-based shortest operation path were suggested to plan an optimal operation of an agricultural tractor-implement in a rectangular shaped field. The algorithms were based on modification of a minimum spanning tree algorithm, and applied for tractor-implement operations. the generated path was consisted of round operation and returning operation sections. The number of round operation was determined from the condition that a tractor can turn smoothly at headlands. The performance of the algorithms was evaluated by the calculation number for path generation and the total path length generated. Their stability was affected by the number of returning operation, but the algorithm II was considered to be more stable. In addition, the performances of the developed algorithms were compared with those of the conventional field operations at selected field sizes and shapes. The results showed that the algorithms could reduce field operation time greatly. For a 100m$\times$40m field, the reduced path length was 78m. The study also included an user interface program for implementing the algorithms and generating GPS coordinates that could be used in GIS softwares for precision farming.
As the prevention of fatal accidents is considered an essential part of social responsibilities, both government and individual have devoted efforts to mitigate the unsafe conditions and behaviors that facilitate accidents. Several studies have analyzed the factors that cause fatal accidents and compared them to those of non-fatal accidents. However, studies on mathematical and systematic analysis techniques for identifying the features of fatal accidents are rare. Recently, various industrial fields have employed machine learning algorithms. This study aimed to apply machine learning algorithms for the classification of fatal and non-fatal accidents based on the features of each accident. These features were obtained by text mining literature on accidents. The classification was performed using four machine learning algorithms, which are widely used in industrial fields, including logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine algorithms. The results revealed that the machine learning algorithms exhibited a high accuracy for the classification of accidents into the two categories. In addition, the importance of comparing similar cases between fatal and non-fatal accidents was discussed. This study presented a method for classifying accidents using machine learning algorithms based on the reports on previous studies on accidents.
This paper proposes an real time ray tracing system using optimized kd-tree traversal environment and ray/triangle intersection algorithm. The previous kd-tree traversal algorithms search for the upper nodes in a bottom-up manner. In a such way we need to revisit the already visited parent node or use redundant memory after failing to find the intersected primitives in the leaf node. Thus ray tracing for relatively complex scenes become more difficult. The new algorithm contains stacks implemented on GPU's local memory on CUDA framework, thus elegantly eliminate the problems of previous algorithms. After traversing the node we perform the latest CPU-based ray/triangle intersection algorithm 'Plucker coordinate test', which is further accelerated in massively parallel thanks to CUDA. Plucker test can drastically reduce the computational costs since it does not use barycentric coordinates but only simple test using the relations between a ray and the triangle edges. The entire system is consist of a single ray kernel simply and implemented without introduction of complicated synchronization or ray packets. Consequently our experiment shows the new algorithm can is roughly twice as faster as the previous.
This paper proposes a fuzzy Petri net representation to represent the fuzzy production rules of a rule-based expert system. Based on the fuzzy Petri net representation. we present a fuzzy reasoning algorithms which consist of forward and b backward reasoning algorithm. The proposed algorithms. which use the proper belief evaluation functions according to fuzzy concepts in antecedent and consequent of a fuzzy production rule. are more closer to human intuition and reasoning than other methods. The forward reasoning algorithm can be represented by a reachability tree as a kind of finite directed tree. The backward reasoning algorithm generates the backward reasoning path from the goal to the initial nodes and then evaluates the belief value of the goal node using belief evaluation functions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.1
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pp.20-25
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2002
This paper presents a genetic programming based evolutionary strategy for on-line adaptive learnable evolvable hardware. Genetic programming can be useful control method for evolvable hardware for its unique tree structured chromosome. However it is difficult to represent tree structured chromosome on hardware, and it is difficult to use crossover operator on hardware. Therefore, genetic programming is not so popular as genetic algorithms in evolvable hardware community in spite of its possible strength. We propose a chromosome representation methods and a hardware implementation method that can be helpful to this situation. Our method uses context switchable identical block structure to implement genetic tree on evolvable hardware. We composed an evolutionary strategy for evolvable hardware by combining proposed method with other's striking research results. Proposed method is applied to the autonomous mobile robots cooperation problem to verify its usefulness.
The main research problems in a mining frequent itemsets are reducing memory usage and processing time of the mining process, and most of the previous algorithms for finding frequent itemsets are based on an Apriori-property, and they are multi-scan algorithms. Moreover, their processing time are greatly increased as the length of a maximal frequent itemset. To overcome this drawback, another approaches had been actively proposed in previous researches to reduce the processing time. However, they are not efficient on a sparse .data set This paper proposed an efficient mining algorithm for finding frequent itemsets. A novel tree structure, called an $L_2$-tree, was proposed int, and an efficient mining algorithm of frequent itemsets using $L_2$-tree, called an $L_2$-traverse algorithm was also proposed. An $L_2$-tree is constructed from $L_2$, i.e., a set of frequent itemsets of size 2, and an $L_2$-traverse algorithm can find its mining result in a short time by traversing the $L_2$-tree once. To reduce the processing more, this paper also proposed an optimized algorithm $C_3$-traverse, which removes previously an itemset in $L_2$ not to be a frequent itemsets of size 3. Through various experiments, it was verified that the proposed algorithms were efficient in a sparse data set.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.2
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pp.67-75
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2004
This paper presents a buffer insertion method for RLC-class interconnect structured as a sin91e line or a tree. First, a closed form expression for the interconnect delay of a CMOS buffer driving single RLC line is represented. This expression has been derived by the n-th power law for deep submicrometer technology and occurs to be within 9 percentage of maximal relative error in accuracy compared with the results of HSPICE simulation for various RLC loads. This paper proposes a closed form expression based on this for the buffer insertion of single RLC lines and the buffer sizing algorithms for RLC tree interconnects to optimize path delays. The proposed buffer insertion algorithms are applied to insert buffers for several interconnect trees with a 0.25${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS technology and the results are compared against those of HSPICE.
Many researches and analyses have been focused on industrial accidents in order to predict and reduce them. As a similar endeavor, this paper is to develop an expert system for prevention of industrial accidents. Although various previous studies have been performed to prevent industrial accidents, these studies only provide managerial and educational policies using frequency analysis and comparative analysis based on data from past industrial accidents. As an initial step for the purpose of this study, this paper provides a comparative analysis of 4 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, and QUEST. Decision tree algorithm is utilized to predict results using objective and quantified data as a typical technique of data mining. Enterprise Miner of SAS and Answer Tree of SPSS will be used to evaluate the validity of the results of the four algorithms. The sample for this work was chosen from 10,536 data related to manufacturing industries during three years$(2002\sim2004)$ in korea. The initial sample includes a range of different businesses including the construction and manufacturing industries, which are typically vulnerable to industrial accidents.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2332-2342
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1999
Multicast is an important system-level one-to-many collective communication service. A key issue in designing software multicast algorithms is to consider the trade-off between performance and portability. Based on the LogP model, the proposed parameterized communication model can more accurately characterize the communication network of parallel platforms, Under the parameterized model, we propose an efficient architecture-independent method. OPT-tree algorithm, to construct optimal multicast trees and also investigate architecture-dependent tuning on performance of the multicast algorithm to achieve the truly optimal performance when implemented in real networks. Specifically, OPT-mesh which is the optimized version of the parameterized multicast algorithm for wormhole-switched mesh networks is developed and compared with two other well-known network-dependent algorithms.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.1
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pp.99-108
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2010
RFID(Radio Frequency IDentification) is a technology that automatically identifies objects containing the electronic tags by using radio wave. When there are some tags in the domain of the RFID reader, the mechanism that can solve a collision between the tags occurs is necessary. The multi tag identification problem is the core issue in the RFID and could be resolved by the anti-collision algorithm. However, RFID system has another problem. The problem id user information security. Tag response easily by query of reader, so the system happened user privacy violent problem by tag information exposure. In the case, RFID system id weak from sniffing by outside. In this paper, We study of security robustness for tree-walking algorithm, query tree algorithm and advanced query tree algorithm of tree based memoryless algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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