• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.366-369
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• 2005

Background subtraction is mainly used for the real-time extraction and tracking of moving objects from image sequences. In the outdoor environment, there are many changeable factor such as gradually changing illumination, swaying trees and suddenly moving objects, which are to be considered for the adaptive processing. Normally, GMM(Gaussian Mixture Model) is used to subtract the background adaptively considering the various changes in the scenes, and the adaptive GMMs improving the real-time performance were worked. This paper, for on-line background subtraction, applied the improved adaptive GMM, which uses the small constant for learning rate ${\alpha}$ and is not able to speedily adapt the suddenly movement of objects, So, this paper proposed and evaluated the dynamic control method of ${\alpha}$ using the adaptive selection of the number of component distributions and the global variances of pixel values.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.889-900
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• 2015

In order to solve problems happening in the practical environment of complicated system, the importance of the self-adaptive system has recently begun to emerge. However, since the differences between the model built at the time of system design and the practical environment can lead the system into unpredictable situations, the study into methods of dealing with it is also emerging as an important issue. In this paper, we propose a method for deciding on the adaptation time in an uncertain environment, and reflecting the real-time environment in the system's model. The proposed method calculates the Bayesian Surprise for the suitable adaptation time by comparing previous and current states, and then reflects the result following the performed policy in the design model to help in deciding the proper policy for the actual environment. The suggested method is applied to a navigation system to confirm its effectiveness.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.1
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• pp.202-208
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• 2014

Friction force on robot systems is highly nonlinear and especially disturbs precise control of the robots at low speed. This paper deals with the dynamic friction compensation problem of a well-known one-link benchmark robot system. We consider the LuGre model because the model can successfully represent dynamic characteristics and various effects of friction phenomenon. The proposed controller is constructed as two parts. An adaptive controller based on dual observers is used to estimate and compensate the dynamic friction. In order to attenuate the friction estimation error and other disturbances, PI observer is additionally designed. Through the computer simulations with the benchmark system, this paper first examines the effects of nonlinear dynamic friction on the control performance of the benchmark robot system. Next, it is shown that the control performance against the dynamic friction is improved by using the proposed controller.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.134-142
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• 1991

로봇 매니퓰레이터는 널리 사용되고 있으며,대개는 비교적 간단한 제너시스템을 갖추고 있다. 이러한 제이시스템은 경우에 따라 적절한 것으로 판명되었으나, 매니퓰레이터의 성능에 대한 요구 가 증대됨에 따라 보다 개선된 형태의 제어기법에 대한 필요성이 대두되었다. 매니퓰레이터의 동적모델은 복잡한 비선형 미분방정식으로 표현되기 때문에 모델파라메타에 불확실성이 흔히 존재 하고, 특히 Payload가 빈번히 변화하는 작업을 메니퓰레이터가 담당하는 경우, (불확실한) 동적모 델을 기반으로 하는 제어방식(Computed Torque Method)으로는 정밀한 성능을 보장받기가 매우 어렵다. 근자에 로봇 모델이 미지의 상수 파라메타에 관하여 선형적으로표현되는 점에 착안하여 파라메타 추정기구를 Computed Torque Method 에 도입하려는 연구가 진행되고 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.4 no.2
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• pp.39-45
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• 2003

Throughput response characteristics depending on the network bandwidth allocation is needed to be modeled to devise adaptive control mechanism to support QoS of the local network. In this study, we propose a dynamic system model that reveals the response characteristics of network. The adaptive traffic feedback control is applied to this model. And we simulate this system for optimization of adaptive control mechanism.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.868-870
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• 2005

본 논문은 포즈가 취해진 얼굴의 정확한 특징점 추출을 위하여 적응적인 평균 모양 방법을 이용한 ASM(Active Shape Model)을 제안한다. ASM은 사람 얼굴의 모양을 모델링하기 위하여 통계학상의 모양 모델을 이용한다. 통계학상의 모양 모델의 평균 모양은 입력 영상의 얼굴 포즈와 관계없이 하나로 고정되어 있으며, 이는 모양 모델 제한 조건 검사 및 복원과정에서 잘못된 결과를 만드는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 입력 영상의 얼굴 모양에 적응적인 평균 모양을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 고정된 평균 모양 방법의 문제를 해결하고 특징점 추출 성능을 향상시킴을 보였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.6 no.1
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• pp.12-18
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• 2011

Signal fading due to rain is one of the most significant factors degrading link quality in satellite communication systems. Adaptive transmission is considered to be the most efficient means to countermeasure the rain attenuation. In order to develop and design a good adaptive transmission system, we need a dynamic rain attenuation model which can synthesize time series of rain attenuation. In this paper, we present a modeling technique for dynamic rain attenuation using a Markov process. We derive statistical fading properties of the rain attenuation data measured in second time interval and define four states in the Markov process. We synthesize the rain attenuation data using the 4-state Markov process, and compare statistical properties of the simulated data to those of the measured data.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.8B
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• pp.691-698
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• 2003

Throughput response characteristics depending on the network bandwidth allocation need to be modeled to devise adaptive control mechanism to support QoS of the network. Thus, two models are proposed in this study. The first one is a dynamic system model and the other one is a stochastic model. The dynamic system model is developed to represent dynamic characteristics of the network and the stochastic model is developed to represent distribution of measured throughput data. An optimization technique is used for decision of proposed model's factor. The result confirms that the characteristics of proposed models are similar with actual network's characteristics.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.59-67
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• 2002

In this paper, I discuss the problems of developing web based adaptive hypermedia for education using extensible Markup Language(XML). Adaptive hypermedia systems are capable of altering the Presentation of the contents of the hypermedia on the basis of a dynamic understanding of the individual student. The student profile is contained in a student model, while the knowledge about the domain can be represented in the form of a concept based domain model. Accordingly, I define two different markup languages using XML. The one structures the domain model and the another describes the student model. These language can be easily extended and authored, with the result of obtaining a simple methodology for data structuring in the field of web based educational adaptive hypermedia.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.55-57
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• 2001

강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.