XML은 웹 데이타 표현 및 교환을 위한 표준으로 많은 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. XML Schema는 표준 XML 스키마로, 정의된 XML Schema에 의거하여 작성된 XML 문서를 ‘유효한 XML 문서’라고 하며 이러한 XML 문서는 갱신이 된 후에도 XML Schema에 대해 유효함이 보장되어야 한다. 본 논문은 갱신 이전에 갱신과 관련된 부분에 대한 유효 검증을 수행하여 불필요한 유효 검증을 제거한 XML Schema 유효 검증 메커니즘인 ‘예상 갱신 부분 유효 검증 기법’과 갱신 별 유효 검증 알고리즘을 제안한다. 또한 XML 데이타와 XML Schema 간의 매핑 방법과 XML Schema 유효 검증을 지원하기 위해 효율적인 스키마 정보 추출을 제공하는 XML Schema 저장 방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통해 스키마 저장 방법에 따른 갱신 별 유효 검증 성능을 비교한다.
An efficient outdoor local localization method is suggested using multi-sensor fusion with MU-EKF (Multi-Update Extended Kalman Filter) for car-like mobile robots. In outdoor environments, where mobile robots are used for explorations or military services, accurate localization with multiple sensors is indispensable. In this paper, multi-sensor fusion outdoor local localization algorithm is proposed, which fuses sensor data from LRF (Laser Range Finder), Encoder, and GPS. First, encoder data is used for the prediction stage of MU-EKF. Then the LRF data obtained by scanning the environment is used to extract objects, and estimates the robot position and orientation by mapping with map objects, as the first update stage of MU-EKF. This estimation is finally fused with GPS as the second update stage of MU-EKF. This MU-EKF algorithm can also fuse more than three sensor data efficiently even with different sensor data sampling periods, and ensures high accuracy in localization. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments.
We present a robust localization algorithm using particle filter for mobile robots in a dynamic environment. It is difficult to describe moving obstacles like people or other robots on the map and the environment is changed after mapping. A mobile robot cannot estimate its pose robustly with this incomplete map because sensor observations are corrupted by un-modeled obstacles. The proposed algorithms provide robustness in such a dynamic environment by suppressing the effect of corrupted sensor observations with a selective update or a sampling from non-corrupted window. A selective update method makes some particles keep track of the robot, not affected by the corrupted observation. In a sampling from non-corrupted window method, particles are always sampled from several particle sets which use only non-corrupted observation. The robustness of proposed algorithm is validated with experiments and simulations.
The coastal provinces of South China have been uniquely shaped by various tectonic events. During the midlate Mesozoic tectono-thermal event, the oblique subduction of the Paleo Kula-Pacific plate beneath the Eurasian plate has created a complicated tectonic setting for the whole region. However, the mechanism of this event is not completely understood. In this paper, we discuss the advantages of using LANDSAT TM satellite imagery over a small part of the region - the Mirs Bay Basin which is largely covered by dense vegetation and where limited outcrops is seen. The use of satellite imagery complements field mapping and the result shows a prominent sinistral offset along the eastern margin of the Mirs Bay Basin, which was not previously recognized on the ground.
Flash memory becomes more important for its fast access speed, low-power, shock resistance and nonvolatile storage. But its native restrictions that have limited 1ifetime, inability of update in place, different size unit of read/write and erase operations need to managed by FTL(Flash Translation Layer). FTL has to control the wear-leveling, address mapping, bad block management of flash memory. In this paper, we focuses on the fast access to address mapping table and proposed the way of faster valid page search in the flash memory using the VPLT(Valid Page Lookup Table). This method is expected to decrease the frequency of access of flash memory that have an significant effect on performance of read and block-transfer operations. For the validations, we implemented the FTL based on Windows CE platform and obtained an improved result.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.282-287
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2008
In distributed mobile robot systems, autonomous robots accomplish complicated tasks through intelligent cooperation with each other. This paper presents behavior learning and online distributed evolution for cooperative behavior of a group of autonomous robots. Learning and evolution capabilities are essential for a group of autonomous robots to adapt to unstructured environments. Behavior learning finds an optimal state-action mapping of a robot for a given operating condition. In behavior learning, a Q-learning algorithm is modified to handle delayed rewards in the distributed robot systems. A group of robots implements cooperative behaviors through communication with other robots. Individual robots improve the state-action mapping through online evolution with the crossover operator based on the Q-values and their update frequencies. A cooperative material search problem demonstrated the effectiveness of the proposed behavior learning and online distributed evolution method for implementing cooperative behavior of a group of autonomous mobile robots.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS, IMU, CCD 카메라 등을 장착하여 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치 지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 모바일매핑시스템에서의 위치 및 자세정보를 활용하여 본 연구에서는 획득된 정보를 이용하여 특정 이동객체를 대상으로 위치 추적 기술을 적용하여 보았다. 이러한 이동객체 추적 시스템은 모바일매핑시스템에서 획득된 다양한 지리정보 중에서 필요한 특정 객체만을 추출하여 정보에 대한 활용성을 증대 시킬 수 있을 것이다.
낸드 플래시 메모리는 블록에 새로운 데이터를 쓰고자 할 때 삭제 연산이 선행되어야 하며 일정 횟수 이상 지움 연산이 반복된 블록은 더 이상 사용이 불가능하다. 데이터의 갱신이 빈번한 핫 데이터는 블록을 빠르게 사용 불가능한 상태에 도달하게 만들 수 있고 이로써 낸드 플래시 메모리의 용량은 시간이 지남에 따라 감소할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 접근 패턴을 고려해 핫 데이터와 콜드 데이터를 분류하는 알고리즘을 제시한다. 이렇게 분류된 데이터 정보를 이용해 삭제 횟수가 많은 블록에 갱신 확률이 적은 콜드 데이터를, 삭제 횟수가 상대적으로 적은 블록에 갱신 확률이 높은 핫 데이터를 맵핑한다. 입력 데이터 패턴을 이용한 핫/콜드 데이터 분류 기법이 기존의 분류 기법을 사용했을 때보다 플래시 메모리의 블록 사용이 균일한 것을 실험을 통해 확인하였다.
이차원 테이블 구조의 관계형 데이터베이스를 계층구조의 XML 문서로 표현하기 위한 방안으로 관계형 데이터베이스의 외래키 연관관계를 적용시킨다. 즉 한 투플의 외래키가 참조하는 다른 테이블의 주키를 외래키의 부모노드로 매핑 시키면 순서를 갖는 XML 계층구조를 표현할 수 있다. 그리고 이렇게 관계형 데이터베이스의 외래키 연관관계에 의하여 생성된 XML 뷰 파일은 기본이 되는 관계형 데이터베이스에 갱신이 발생하였을 경우 외래키 참조 무결성 조건을 만족하기 위하여 부작용이 나타나게 된다. 이는 생성 당시의 외래키 연관관계를 역으로 유추해 보면 어느 곳에서 부작용이 발생하게 될지 예측 가능하게 된다. 그러므로 이를 토대로 XML 뷰 파일에 미리 부작용까지 예상하여 XML 실체 뷰 파일을 최신의 것으로 유지한다.
In order for a service robot to perform several tasks, basically autonomous navigation technique such as localization, mapping, and path planning is required. The localization (estimation robot's pose) is fundamental ability for service robot to navigate autonomously. In this paper, we propose a new system for point pattern matching based visual global localization using spot lightings in ceiling. The proposed algorithm us suitable for system that demands high accuracy and fast update rate such a guide robot in the exhibition. A single camera looking upward direction (called ceiling vision system) is mounted on the head of the mobile robot and image features such as lightings are detected and tracked through the image sequence. For detecting more spot lightings, we choose wide FOV lens, and inevitably there is serious image distortion. But by applying correction calculation only for the position of spot lightings not whole image pixels, we can decrease the processing time. And then using point pattern matching and least square estimation, finally we can get the precise position and orientation of the mobile robot. Experimental results demonstrate the accuracy and update rate of the proposed algorithm in real environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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