Eunbae Gil;Chan Park;Juho Kim;Joonho Chung;Joosock Lee;Seongsoo Lee
Journal of IKEEE
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v.28
no.1
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pp.116-122
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2024
AMBA AHB-Lite bus is widely used in on-chip bus protocol for low-power and cost-effective SoC. However, it lacks built-in error detection and correction for end-to-end data integrity. This can lead to data corruption and system instability, particularly in harsh environments like automotive applications. To mitigate this problem, this paper proposes the application of SEC-DED (Single Error Correction-Double Error Detection) to AMBA AHB-Lite bus. It aims not only to detect errors in real-time but also to correct them, thereby enhancing end-to-end data integrity. Simulation results demonstrate real-time error detection and correction when errors occur, which bolsters end-to-end data integrity of automotive on-chip bus.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.138-142
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2007
This paper presents an algorithm which extends the rapidly-exploring random tree (RRT) framework to deal with change of the task environments. This algorithm called the Retrieval RRT Strategy (RRS) combines a support vector machine (SVM) and RRT and plans the robot motion in the presence of the change of the surrounding environment. This algorithm consists of two levels. At the first level, the SVM is built and selects a proper path from the bank of RRTs for a given environment. At the second level, a real path is planned by the RRT planners for the: given environment. The suggested method is applied to the control of $KUKA^{TM}$, a commercial 6 DOF robot manipulator, and its feasibility and efficiency are demonstrated via the cosimulatation of $MatLab^{TM}\;and\;RecurDyn^{TM}$.
Park, Won-Ik;Lee, Yong-Dae;Choe, Hwan-Su;Gang, Seon-Hui;Jang, Seo-Yun;Park, Jong-Hyeon;Kim, Yeong-Guk;Gang, Ji-Hun
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.272-275
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2007
유비쿼터스 환경은 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공한다. 이러한 서비스를 제공 받기 위해서는 사용자와 서비스간의 매개체 역할을 하는 모바일 디바이스가 필요하다. 하지만 자원이 제한적인 모바일 디바이스의 특성상 다양한 서비스를 이용할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 프로파일을 고려한 사용자 맞춤 차원 공유 시스템을 개발하여 주변의 다양한 자원을 실시간으로 공유 할 수 있도록 함으로써 모바일 디바이스의 제한적인 리소스 문제를 해결 하고자한다. 본 논문에서는 테스트 시나리오를 이용하여 제안하는 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 검증한다.
Park, Jooyoung;Lim, Jungdong;Lee, Wonbu;Ji, Seunghyun;Sung, Keehoon;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.73-83
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2014
Many recent theoretical developments in the field of machine learning and control have rapidly expanded its relevance to a wide variety of applications. In particular, a variety of portfolio optimization problems have recently been considered as a promising application domain for machine learning and control methods. In highly uncertain and stochastic environments, portfolio optimization can be formulated as optimal decision-making problems, and for these types of problems, approaches based on probabilistic machine learning and control methods are particularly pertinent. In this paper, we consider probabilistic machine learning and control based solutions to a couple of portfolio optimization problems. Simulation results show that these solutions work well when applied to real financial market data.
In this paper, an intelligent notification system has been presented. The system operates on both wired and wireless internet. When a new message has been uploaded in a bulletin board systems(BBS) on HTTP web server, it sends the same message to their cellular phones of all members of a given group at the same time via SMS(Short Message Service). In addition, on reading SMS message, those who read them respond to a WAP server using pulling technique via wireless internet. Therefore, the HTTP server does know the members who did not read the message yet. Two different web servers, the HTTP server and the WAP server, running on a single system has been implemented. They share the single database which covers al1 related information about the BBS. The set of experiments shows that the notification system works well as we have expected Thus, we conclude that the proposed system that operates on both wired and wireless internet is the one of successful model for such environments.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.270-275
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2016
We present an approach for acceleration actor-critic algorithm for reinforcement learning with continuous action space. Actor-critic algorithm has already proved its robustness to the infinitely large action spaces in various high dimensional environments. Despite that success, the main problem of the actor-critic algorithm remains the same-speed of convergence to the optimal policy. In high dimensional state and action space, a searching for the correct action in each state takes enormously long time. Therefore, in this paper we suggest a search accelerating function that allows to leverage speed of algorithm convergence and reach optimal policy faster. In our method, we assume that actions may have their own distribution of preference, that independent on the state. Since in the beginning of learning agent act randomly in the environment, it would be more efficient if actions were taken according to the some heuristic function. We demonstrate that heuristically-accelerated actor-critic algorithm learns optimal policy faster, using Educational Process Mining dataset with records of students' course learning process and their grades.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.6
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pp.843-848
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2007
This paper introduced an automatic generation method of falling motions for humanoid robots to minimize a damage. The proposed approach used a GA based optimization technique to find a set of joint trajectories which minimize a damage of the falling over and down. A couple of fitness functions are provided to generate various falling motions. To verify the proposed method, experiments for falling motions were executed for Sony QRIO robot in Webots simulation environments.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.7-10
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2007
This paper presents a fuzzy footstep planner for humanoid robots in complex environments. First, we define locomotion primitives for humanoid robots. A global planner finds a global path from a navigation map that is generated based on a combination of 2.5 dimensional maps of the 3D workspace. A local planner searches for an optimal sequence of locomotion primitives along the global path by using fuzzy footstep planning. We verify our approach on a virtual humanoid robot in a simulated environment. Simulation results show a reduction in planning time and the feasibility of the proposed method.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.1
s.12
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pp.47-57
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2007
In this paper, optimal parameters of a hopping pilot beacon are analyzed in a CDMA mobile cellular network. The hopping pilot beacon is used for inter-frequency handoff. It can reduce the number of pilot beacons needed for the inter-frequency handoff by transmitting neighbor frequency pilots periodically through a pilot beacon. The optimal parameters for transmission time and period of the hopping pilot bacon are derived by mathematical approach. It is highly recommended that the optimal values for the hopping pilot beacon under various operation environments.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.236-239
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2003
In this paper, we investigate the issues for the design and implementation of tele-operation system based on the haptic interface. Here, the 3-DOF haptic device and the x-y-z stage are employed as master controller and slave system respectively. In this master-slave system, the force feedback algorithm, the modeling of virtual environments and the control method of x-y-z stage are proposed. In this paper, inernet network is used for data communication between master and slave. We construct virtual environment of the real convex surface from the force-feedback in controlling the X-Y-Z stage and getting the force applied by the 3-DOF haptic device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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