The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.5
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pp.444-448
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2010
RCR network[1] is a topology for interconnection networks having many desirable properties for building scalable parallel machines. This had been analyzed by Hu and Cao[2] to deal with problems of disconnected graph, bisection width and diameter. We analyze some properties of RCR again and revise the condition for connected graph and network diameter. And we present an efficient algorithm for finding next node on a shortest path.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.4
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pp.579-588
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1996
The purpose of this paper is to develop a method of Collision-Free Path Planning (CFPP) for an articulated robot. First, the configuration of the robot is built by a set of robot joint angles derived from robot inverse kinematics. The joint space, that is made of the joint angle set, forms a Configuration space (Cspcce). Obstacles in the robot workcell are also transformed into the Cobstacles using slice projection method. Actually the Cobstacles means the configurations of the robot causing collision with obstacles. Secondly, a connected graph, a kind of roadmap, is constructed by the free configurations in the Cspace, where the free configurations are randomly sampled from a free Cspace immune from the collision. Thirdly, robot paths are optimally determinant in the connected graph. A path searching algorithm based on $A^*$ is employed in determining the paths. Finally, the whole procedures for the CFPP method are shown for a proper articulated robot as an illustrative example.
In this paper, we proposed a location estimation algorithm considering an extension of searching area in 2.45GHz band RTLS and analyzed its performance in terms of an average estimation error distance. The extendable searching area was assumed to be square of $300m{\times}300m$ and 2 dimensions. The arrangement shape of available readers was considered circle, rectangle, and shrinkage rectangle for extendable searching area. Also, we assumed that propagation path was LOS (Line-Of-Sight) environment, and analyzed the estimation error performance as a function of the number of received sub-blink considering an arrangement shape of available readers in searching area. From the results, compared with rectangle shape, circle shape showed the higher estimation accuracy. Also, we confirmed that the proposed location estimation algorithm provided high estimation accuracy in the shrinkage rectangle shape that was suitable for extension of searching area.
Since the traditional pattern mining methods only probe unspecified moving patterns that seem to satisfy users' requests among diverse patterns within the limited scopes of time and space, they are not applicable to problems involving the mining of optimal moving patterns, which contain complex time and space constraints, such as 1) searching the optimal path between two specific points, and 2) scheduling a path within the specified time. Therefore, in this paper, we illustrate some problems on mining the optimal moving patterns with complex time and space constraints from a vast set of historical data of numerous moving objects, and suggest a new moving pattern mining method that can be used to search patterns of an optimal moving path as a location-based service. The proposed method, which determines the optimal path(most frequently used path) using pattern frequency retrieved from historical data of moving objects between two specific points, can efficiently carry out pattern mining tasks using by space generalization at the minimum level on the moving object's location attribute in consideration of topological relationship between the object's location and spatial scope. Testing the efficiency of this algorithm was done by comparing the operation processing time with Dijkstra algorithm and $A^*$ algorithm which are generally used for searching the optimal path. As a result, although there were some differences according to heuristic weight on $A^*$ algorithm, it showed that the proposed method is more efficient than the other methods mentioned.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.629-634
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1995
The purpose of this paper is to develop a method of Collision-Free Path Planning (CFPP) for an articulated robot. First, the configuration of the robot is formed by a set of robot joint angles derived fromm robot inverse kinematics. The joint space that is made of the joint angle set, forms a Configuration space (Cspace). Obstacles in the robot workcell are also transformed and mapped into the Cspace, which makes Cobstacles in the Cspace. (The Cobstacles represented in the Cspace is actually the configurations of the robot causing collision.) Secondly, a connected graph, a kind of roadmap, is constructed from the free configurations in the 3 dimensional Cspace, where the configurations are randomly sampled form the free Cspace. Thirdly, robot paths are optimally in order to minimize of the sum of joint angle movements. A path searching algorithm based on A is employed in determining the paths. Finally, the whole procedures for the CFPP method are illustrated with a 3 axis articulated robot. The main characteristics of the method are; 1) it deals with CFPP for an articulated robot in a 3-dimensional workcell, 2) it guarantees finding a collision free path, if such a path exists, 3) it provides distance optimization in terms of joint angle movements. The whole procedures are implemented by C on an IBM compatible 486 PC. GL (Graphic Library) on an IRIS CAD workstation is utilized to produce fine graphic outputs.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.49-54
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2017
Pathfinding for pedestrians provided by various navigation programs is based on a shortest path search algorithm. There is no big difference in their guide results, which makes the path quality more important. Multiple criteria should be included in the search cost to calculate the path quality, which is called a multi-criteria pathfinding. In this paper we propose a user adaptive pathfinding algorithm in which the cost function for a multi-criteria pathfinding is defined as a weighted sum of multiple criteria and the weights are learned automatically by Perceptron learning. Weight learning is implemented in two ways: short-term weight learning that reflects weight changes in real time as the user moves and long-term weight learning that updates the weights by the average value of the entire path after completing the movement. We use the weight update method with momentum for long-term weight learning, so that learning speed is improved and the learned weight can be stabilized. The proposed method is implemented as an app and is applied to various movement situations. The results show that customized pathfinding based on user preference can be obtained.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.4
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pp.1063-1075
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2012
To locate an object accurately in the wireless sensor networks, the distance measure based on time-delay plays an important role. In this paper, we propose a maximum likelihood (ML) time-delay estimation algorithm in multi-path wireless propagation channel. We get the joint probability density function after sampling the frequency domain response of the multi-path channel, which could be obtained by the vector network analyzer. Based on the ML criterion, the time-delay values of different paths are estimated. Considering the ML function is non-linear with respect to the multi-path time-delays, we first obtain the coarse values of different paths using the subspace fitting algorithm, then take them as an initial point, and finally get the ML time-delay estimation values with the pattern searching optimization method. The simulation results show that although the ML estimation variance could not reach the Cramer-Rao lower bounds (CRLB), its performance is superior to that of subspace fitting algorithm, and could be seen as a fine algorithm.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.4
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pp.49-56
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2009
Recently, studies for effective multimedia contents delivery have been widely performed in the multimedia streaming area. Overlay multicast, which can be implemented in the application layer, is method to transmit multimedia content's effectively. The Overlay multicast method can implement multicast transmission without changing the physical layer, and it has the characteristic that the application method can be diversify according to the algorithm. This paper has proposed the backup path construction method of overlay multicast for stabilized multimedia contents transmission. The proposed method can construct a backup path with the minimum searching method for guaranteed QoS(Quality of Service) and in overlay multicast so a fast and simple backup path can be constructed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.587-595
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2015
A by-pass path in wireless sensor networks is the alternative path which be able to forward data when a routing path is being broken. One reason of depleting energy is occurred by the path. The method for solving prior to addressed the problem is proposed. However, this method may deplete radio resource. The best path has advantage that network lifetime of sensor nodes is prolonged; on the contrary, in order to maintain the best path it have to share their information between the entire nodes. In this paper, we propose the best path searching algorithm in the distributed three dimensional sensor networks. Through the neighboring informations sharing in the proposed method, the proposed algorithm can decide the best k-path as well as the extension of network lifetime.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.4
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pp.39-46
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2009
Generally, Path-finding algorithms which use heuristic function may occur a problem of the increase of exploring cost in case of that there is no way determined by heuristic function or there are 2 way more which have almost same cost. In this paper, we propose an abstract graph for path-finding with dynamic information. The abstract graph is a simple graph as real road network is abstracted. The abstract graph is created by fixed-size cells and real road network. Path-finding with the abstract graph is composed of two step searching, path-finding on the abstract graph and on the real road network. We performed path-finding algorithm with the abstract graph against A* algorithm based on fixed-size cells on road network that consists of 106,254 edges. In result of evaluation of performance, cost of exploring in path-finding with the abstract graph is about 3~30% less than A* algorithm based on fixed-size cells. Quality of path in path-finding with the abstract graph is, However, about 1.5~6.6% more than A* algorithm based on fixed-size cells because edges eliminated are not candidates for path-finding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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