• Title/Summary/Keyword: 동작적응성

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An Automated Code Generation for Both Improving Performance and Detecting Error in Self-Adaptive Modules (자가 적응 모듈의 성능 개선과 오류 탐지를 위한 코드 자동 생성 기법)

  • Lee, Joon-Hoon;Park, Jeong-Min;Lee, Eun-Seok
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.35 no.9
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    • pp.538-546
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    • 2008
  • It has limits that system administrator deals with many problems occurred in systems because computing environments are increasingly complex. It is issued that systems have an ability to recognize system's situations and adapt them by itself in order to resolve these limits. But it requires much experiences and knowledge to build the Self-Adaptive System. The difficulty that builds the Self-Adaptive System has been problems. This paper proposes a technique that generates automatically the codes of the Self-Adaptive System in order to make the system to be built more easily. This Self-Adaptive System resolves partially the problems about ineffectiveness of the exceeded usage of the system resource that was previous research's problem and incorrect operation that is occurred by external factors such as virus. In this paper, we applied the proposed approach to the file transfer module that is in the video conferencing system in order to evaluate it. We compared the length of the codes, the number of Classes that are created by the developers, and development time. We have confirmed this approach to have the effectiveness.

Differentially Responsible Adaptive Critic Learning ( DRACL ) for the Self-Learning Control of Multiple-Input System (多入力 시스템의 자율학습제어를 위한 차등책임 적응비평학습)

  • Kim, Hyong-Suk
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.36S no.2
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    • pp.28-37
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    • 1999
  • Differentially Responsible Adaptive Critic Learning technique is proposed for learning the control technique with multiple control inputs as in robot system using reinforcement learning. The reinforcement learning is a self-learning technique which learns the control skill based on the critic information Learning is a after a long series of control actions. The Adaptive Critic Learning (ACL) is the representative reinforcement learning structure. The ACL maximizes the learning performance using the two learning modules called the action and the critic modules which exploit the external critic value obtained seldomly. Drawback of the ACL is the fact that application of the ACL is limited to the single input system. In the proposed Differentially Responsible Action Dependant Adaptive Critic learning structure, the critic function is constructed as a function of control input elements. The responsibility of the individual control action element is computed based on the partial derivative of the critic function in terms of each control action element. The proposed learning structure has been constructed with the CMAC neural networks and some simulations have been done upon the two dimensional Cart-Role system and robot squatting problem. The simulation results are included.

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On Designing a Robust Control System Using Immune Algorithm (면역 알고리즘을 이용한 강건한 제어 시스템 설계)

  • Seo, Jae-Yong;Won, Kyoung-Jae;Kim, Seong-Hyun;Cho, Hyun-Chan;Jeon, Hong-Tae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.8 no.6
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    • pp.12-20
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    • 1998
  • As an approach to develope a control system with high robustness in changing control environment conditions, this paper will propose a robust control system, using multilayer neural network and biological immune system. The proposed control system adjusts weights of the multilayer neural network(MNN) with the immune algorithm. This algorithm is made up of two major divisions, the innate immune algorithm as a first line of defence and the adaptive immune algorithm as a barrier of self-adjustment. Using the proposed control system based on immune algorithm, we will work out a design for the controller of a robot manipulator. And we will demonstrate the effectiveness of the control system of robot manipulator with computer simulations.

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Fabrication and Estimation of Single-Transistor-Cell-Type FeRAM (MFS-FET) Using SOI Substrate (SOI 기판을 이용한 1-트랜지스터 구조 강유전체 비휘발성 메모리(MFS-FET)의 제작 및 평가)

  • Kim, N.K.;Lee, S.J.;Choi, H.B.;Kim, C.J.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1999.11d
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    • pp.921-923
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    • 1999
  • 비휘발성 메모리의 고집적화와 적응학습형 뉴럴 소자의 실현을 위하여 1-트랜지스터 구조 강유전체 비휘발성 메모리(MFS-FET)를 SOI 기판위에 제작하고 평가하였다. 먼저 SBT($Sr_{0.8}Bi_{2.2}Ta_{2}O_{9}$)를 직접 Si위에 증착하고 C-V를 측정하여 1V의 메모리 윈도우를 얻음으로써 비휘발성 메모리로써의 동작가능성을 확인하였다. 또한 다양하게 게이트의 W/L 비를 바꾸어서 MFS-FET를 제작하여 다양한 드레인 전압-드레인 전류 특성을 얻었고 실제로 쓰기와 읽기 동작을 수행하여 MFS-FET가 비휘발성 메모리로써 제대로 동작하고 있음을 확인하였다.

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Fault Detection and Reuse of Self-Adaptive Module (자가 적응 모듈의 오류 탐지와 재사용)

  • Lee, Joon-Hoon;Lee, Hee-Won;Park, Jeong-Min;Jung, Jin-Su;Lee, Eun-Seok
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.10b
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    • pp.247-252
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    • 2007
  • 오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하는 이 점차 중요해 지고 있다. 이러한 관리를 위해 어플리케이션의 내부 구조를 드러내지 않은 상태에서 환경에 적응하는 자가치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 우리의 이전 연구에서는 자가 적응 모듈의 성능 향상을 위해 스위치를 사용하여 컴포넌트의 동작 유무를 결정하였다. 그러나 바이러스와 같은 외부 상황에 의해 자가 적응 모듈이 정상적으로 동작하지 않을 수 있으며 다수의 파일을 전송할 때 스위치가 꺼진 컴포넌트들은 메모리와 같은 리소스를 낭비한다. 본 연구에서는 이전 연구인 성능 개선 자가 적응 모듈에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 1) 컴포넌트의 동작 여부를 결정하는 스위치를 확인하여 비정상 상태인 컴포넌트를 찾아 치유를 하고, 2) 현재 단계에서 사용하지 않는 컴포넌트를 다른 작업에서 재사용한다. 이러한 제안 방법론을 통해 파일 전송이 않은 상황에서도 전체 컴포넌트의 수를 줄일 수 있으며 자가 적응 제어 모듈을 안정적으로 작동할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 명가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하여 이전 연구의 모듈과 제안 방법론을 적용한 모듈이 미리 정한 상황들에서 정상적으로 적응할 수 있는지를 비교한다. 또한 파일 전송이 많은 상황에서 제안 방법론을 적용하였을 때 이전 연구 방법론과의 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 이전 연구의 자가 적응 모듈의 비정상 상태를 찾아낼 수 있었고, 둘 이상의 파일 전송이 이루어 질 때 컴포넌트의 재사용을 통해 리소스의 사용을 줄일 수 있었다.위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.능적으로 우수한 기호성, 즉석에서 먹을 수 있는 간편성, 장기저장에 의한 식품 산패, 오염 및 변패 미생물의 생육 등이 발생하지 않는 우수한 생선가공, 저장방법, 저가 생선류의 부가가치 상승 등 여러 유익한 결과를 얻을 수 있는 효과적인 가공방법을 증명하였다.의 평균섭취량에도 미치지 못하는 매우 저조한 영양상태를 보여 경제력, 육체적 활동 및 건강상태 등이 매우 열악한 이들 집단에 대한 질 좋은 영양서비스의 제공이 국가적 차원에서 시급히 재고되어야 할 것이다. 연구대상자 특히 배달급식 대상자의 경우 모집의 어려움으로 인해 적은 수의 연구대상자의 결과를 보고한 것은 본 연구의 제한점이라 할 수 있다 따라서 본 연구결과를 바탕으로 좀 더 많은 대상자를 대상으로 한 조사 연구가 계속 이루어져 가정배달급식 프로그램의 개선을 위한 유용한 자료로 축적되어야 할 것이다.상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되

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Adaptive Behavior Prediction based on Bayesian Networks for Adaptive Middleware (적응형 미들웨어를 위한 베이지안 네트워크 기반 적응 행동 예측)

  • Lee Seung-Soo;Kim Kyung-Joong;Cho Sung-Bae;Youn Hee-Yong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07a
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    • pp.748-750
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    • 2005
  • 이질적인 컴퓨팅 환경에서 다중 응용 프로그램은 안정적으로 수행되기 위해 제한된 자원을 공유하며 서로 경쟁한다. 더욱이 응용 프로그램이 수행되는 환경으로부터 획득된 불완전한 정보와 정보로부터 적용 행동의 선택까지 소요되는 시간의 비용에서 발생하는 불확실성은 응용 프로그램이 환경에 적응하며 유연하게 동작하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 불확실한 정보를 확률 값으로 처리함으로써 적응 행동을 예측하도륵 한다. 또한, 실제 시뮬레이션을 통해 제안된 미들웨어의 유용성을 확인한다.

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Design Of Model based Self-Adaptive System (모델 기반의 자가 적응형 소프트웨어 설계)

  • Lee, Sang-Hee;Lee, Eun-Seok
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.535-537
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    • 2005
  • 최근 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 다양화는 소프트웨어 외부 환경의 복잡성과 변화를 야기시켰으며, 소프트웨어는 예상하지 못한 외부 환경 변화에 직면하였을 때, 지속적으로 서비스의 제공과 동시에 동적 변경에 대한 적응 능력을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 외부 환경의 변화를 인식하고, 대안을 선택하기 위해 '어떻게' 적응하도록 할 것 인가에 대해 모델을 이용한 적응 매카니즘을 제안하며, 시스템이 고려해야 할 컨텍스트 정보들을 모델링을 통하여 소프트웨어가 행위를 변경할 때 이용할 수 있도록 모델링 기법과 모델 기반 자가 적응형 프로세스를 제안한다. 또한, 프로세스를 이용하여 동작하는 모델 기반 자가 적응 시스템의 일반적 모듈들을 제시하고. 그 유효성을 확인하기 위하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였다.

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An Efficient Publish/Subscribe Scheme for Supporting Context-aware Interactions in Ad-hoc Ubiquitous Computing Environments (애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 컨텍스트 인지 기반 상호작용 지원을 위한 효율적인 Publish/Subscribe 기법)

  • Moon, Sang-Chul;Lee, Kyung-Min;Lee, Dong-Man
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10d
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    • pp.723-727
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    • 2006
  • 애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상호작용 미들웨어는 컨텍스트의 변화에 따라 애플리케이션간의 상호작용을 재구성할 수 있도록 지원해야 한다. 또한 미들웨어는 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 컨텍스트 종류나 애플리케이션들 혹은 환경의 다양성에 따라 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 동적으로 변화시킬 수 있도록 기능을 제공해야 한다. 하지만 기존 연구들은 컨텍스트 변화에 대한 적응성을 변화시키는 이러한 요소들에 대해 고려하지 않으며 그로 인해 컨텍스트 변화에 대한 적응 정도를 정적으로 설정함으로써 컨텍스트 인지 상호작용을 지원하는데 있어 경우에 따라 오버헤드가 발생하거나 컨텍스트 변화에 빠르게 대응하지 못한다. 따라서 본 연구는 애드혹 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 동작하는 Publish/Subscribe 기반의 상호작용 미들웨어에서 이벤트 중계의 정확성과 컨텍스트 변화 적응성간의 관계를 기반으로 다양한 컨텍스트 종류나 사용자, 환경에 따라 이벤트 중계의 정확도를 동적으로 조절하는 기법을 제안한다. 그리고 이를 기반으로 이벤트 중계 정보를 동적으로 재구성하여 컨텍스트에 맞춰 효율적으로 컨텍스트 인지 상호작용을 구성할 수 있는 기법을 제안한다. 비교 분석 결과 기존 연구에 비해 컨텍스트 변화에 대한 적응성에서 더 나은 결과를 보여주었다.

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An Improvement in Adaptive Estimation for a Tracking System with Additive Measurement Impulse noise (충격성 잡음이 혼입되는 추적계통의 적응 추정 개선)

  • 윤현보;박희창
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.12 no.5
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    • pp.519-526
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    • 1987
  • An adaptive estimation system which operates propoerly in the environments corrupted by additive impulse noise in addition to the white Gaussian noise has been proposed. A feed forward loop is inserted into the adaptive estimator proposed by R. L. Moose for a system with an unknown measurement bias by which the improved adaptive estimator is processed successfully without the sum of the time varying weights being zero even when the measurement system is added impulue noise. Successfully processed adaptive estimator has been obtained under the large impulse noise in addition to randomly varying unknown biases condition by giving sufficient large value to the elements of discrete vector on the computer simulation.

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