Reinforcement Learning is a computational approach to learning whereby an agent take an action which maximize the total amount of reward it receives among possible actions within current state when interacting with a uncertain environment. Q-learning, one of the most active algorithm in Reinforcement Learning, is consist of rewards which is obtained when an agent take an action. But it has the problem with mapping real world to discrete states. When state spaces are very large, Q-learning suffers from time for learning. In constant, when the state space is reduced, many state spaces map to single state space. Because an agent only learns single action within many states, an agent takes an action monotonously. In this paper, to reduce time for learning and complement simple action, we propose the Q-learning using influence map(QIM). By using influence map and adjacent state space's learning result, an agent could choose proper action within uncertain state where an agent does not learn. When this paper compares simulation results of QIM and Q-learning, we show that QIM effects as same as Q-learning even thought QIM uses 4.6% of the Q-learning's state spaces. This is because QIM learns faster than Q-learning about 2.77 times and the state spaces which is needed to learn is reduced, so the occurred problem is complemented by the influence map.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.9
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pp.211-216
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2016
Worldwide casualties caused by earthquakes, floods, fire or other disaster has been increasing. So many researchers are being actively done technical studies to ensure golden-time. In this paper if a disaster occurs, use the IoT technologies in order to secure golden-time and transmits the message after to find the user of the accident area first. When the previous job is finished, gradually finds a user of the surrounding area and transmits the message. For national emergency information, OPEN API of Korea Meteorological Administration was used. To collect detailed information on a relevant area in real time, this study established the system that connects and integrates Crowd Sensing technology with BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon technology. Up to now, the CBS based on base station has been applied. However, this study designed and mapped DB in the integration of Beacon based user positioning and national administrative address system in order to estimate local users. In this experiment, the accuracy and speed of information dif6fusion algorithm were measured with a rise in the number of users. The experiments were conducted in a manner that increases the number of users by one thousand and was measured the accuracy and speed of the message spread transfer algorithm. Finally, became operational in less than one second in 20,000 users, it was confirmed that the notification message is sent.
Recently heterogeneous storage system such as hybrid hard disk drive (H-HDD) combining flash memory and magnetic disk is launched, according as the read performance of NAND flash memory is enhanced as similar to that of hard disk drive (HDD) and the power consumption of NAND flash memory is reduced less than that of HDD. However, the read and write operations of NAND flash memory are slower than those of rotational disk. Besides, serious overheads are incurred on CPU and main memory in the case that intensive write requests to flash memory are repeatedly occurred. In this paper, we propose the Least Frequently Used-Hot scheme that replaces the data blocks whose reference frequency of read operation is low and update frequency of write operation is high, and the data flushing scheme that rearranges the data blocks into the multi-zone of the rotation disk. Experimental results show that the execution time of the proposed method is 38% faster than those of conventional LRU and LFU block replacement schemes in I/O performance aspect and the proposed method increases the life span of Non-Volatile Cache 40% higher than those of conventional LRU, LFU, FIFO block replacement schemes.
The multi-level storage architecture has been widely adopted in servers and data centers. However, while prefetching has been shown as a crucial technique to exploit sequentiality in accesses common for such systems and hide the increasing relative cost of disk I/O, existing multi-level storage studies have focused mostly on cache replacement strategies. In this paper, we show that prefetching algorithms designed for single-level systems may have their limitations magnified when applied to multi-level systems. Overly conservative prefetching will not be able to effectively use the lower-level cache space, while overly aggressive prefetching will be compounded across levels and generate large amounts of wasted prefetch. We design and implement a hierarchy-aware lower-level prefetching strategy called PMS(Prefetching strategy for Multi-level Storage system) that applicable to any upper level prefetching algorithms. PMS does not require any application hints, a priori knowledge from the application or modification to the va interface. Instead, it monitors the upper-level access patterns as well as the lower-level cache status, and dynamically adjusts the aggressiveness of the lower-level prefetching activities. We evaluated the PMS through extensive simulation studies using a verified multi-level storage simulator, an accurate disk simulator, and access traces with different access patterns. Our results indicate that PMS dynamically controls aggressiveness of lower-level prefetching in reaction to multiple system and workload parameters, improving the overall system performance in all 32 test cases. Working with four well-known existing prefetching algorithms adopted in real systems, PMS obtains an improvement of up to 35% for the average request response time, with an average improvement of 16.56% over all cases.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.747-752
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2006
In this paper, the adaptive fuzzy sliding mode controller with two systems is designed. The existing sliding mode controller used to $approximation{\^{u}}(t)$ with discrete sgn function and sat function for keeping the state trajectories on the sliding surface[1]. The proposed controller decrease the disturbance for uncertain control gain and This paper is concerned with an Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control(AFSMC) that the fuzzy systems ate used to approximate the unknown functions of nonlinear system. In the adaptive fuzzy system, we adopt the adaptive law to approximate the dynamics of the nonlinear plant and to adjust the parameters of AFSMC. The stability of the suggested control system is proved via Lyapunov stability theorem, and convergence and robustness properties ate demonstrated. Futhermore, fuzzy tuning improve tracking abilities by changing some sliding conditions. In the traditional sliding mode control, ${\eta}$ is a positive constant. The increase of ${\eta}$ has led to a significant decrease in the rise time. However, this has resulted in higher overshoot. Therefore the proposed ${\eta}$ tuning AFSMC improve the performances, so that the controller can track the trajectories faster and more exactly than ordinary controller. The simulation results demonstrate that the performance is improved and the system also exhibits stability.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.4
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pp.12-19
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2014
A signal plan focused on vehicle traffic could easily overlook vulnerable priority signals, although the importance of vulnerable movements is increasingly recognized in recent years. Especially, the vulnerable are sometimes faced with dangerous situations when crossing roads with a signal plan based on design values of average, non-vulnerable persons. This study is focused on how to minimize the vehicle delay while simultaneously considering traffic flow and providing traffic safety by increasing road crossing time for pedestrians. For this purpose, a priority signal control strategy for the vulnerable, considering vehicle traffic flow, has been tested. Practical implication and a microscopic computer simulation has shown that the proposed method could provide a small decrease (about 6.2%) in pedestrian delay, a small increase (about 8.5~13.3%) in travel speed of passing traffic, and a considerable decrease (16.2~26.9%) in vehicle travel time. These findings suggest that the proposed signal control strategy could increase pedestrian safety and diminish delay of vehicle travel.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.10
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pp.1852-1857
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2007
The SSB modem performs the modulation process which converts the digital voltage level to the audible frequency band signal and the demodulation process which converts reversely the audible frequency signal to the digital voltage level. The modulator and the demodulator are implemented with a single DSP chip. Because of the SSB specific character, the distortion occurs when the frequency is changed. This distortion has no effect on voice communication but it has an significant effect on data communication. In other words, it is impossible to send data stream with adjacent 2 periods. Therefore, in case of using 2-tone FSK, it is needed to send at least 3 periods to transmit 1 bit. Therefore we implemented the modem using modified phase-delay shift keying to transmit 1 tone signal for high speed transmission. In the 1200[bps] mode, it generates 0, $187{\mu}s$, delay time at 1.3kHz symbol frequency, and in the 2400[bps] mode, 0, $70{\mu}s\;130{\mu}s\;200{\mu}s$, delay time at 1.5kHz symbol frequency. Finally, in the maximum 3600[bps] mode, it generates 0, $100{\mu}s\;160{\mu}s\;250{\mu}s$ 2.0kHz symbol frequency. The measured results of the implemented SSB modem shows a good transfer functional characteristic by spectrum analyzer, almost same bandwidth in pass band and 20dB higher SNR comparing the emu FACTOR and American CLOVER and in the experimental transmitting test, we verified the transmitted data is received correctly in platform.
The land-use has changed rapidly during the last two decades in accordance with urbanization in the Seoul Metropolitan Region. As a result of these changes, the local climate has undergone changes as well. This study intends to define the land-use changes, and then to show how they have brought in significant changes in the local climates. Land-use changes in the study area so repidly that up-to date maps and documents are not available at present. Therefore, Landsat data for land-use classification and NOAA AVHRR thermal data for the temperature fields were analyzed. Additionary, to visualize the effect of the land-use on the local climate, computer-enhanced brightness temperatures, Green Belt and city boundaries were overlaid on land-use patterns obtained from satellite images using GIS techniques. The results of analysis demonstrate that Green Space in the Seoul Metropolitan Region decreased from 94% to 62% while urban land-use increased ten times, from 4% to 39% for the period of 1972-1992. The resulting disappearance of biomass caused by land-use changes may have implications for the local-and micro-climate. The results show that the local climate of the study area became drier and warmer. This study also suggests a need for further studies of man's effects on local climate to minimize adverse influences and hazardous pollution and efficacious ways for urban planning.
Kim, Ji-Eung;Song, Joo-Ho;Park, Jong-Chul;Choi, Eun-Young
Journal of Digital Convergence
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v.17
no.10
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pp.461-468
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2019
The aim of this study was to compare and analyse the national players between the winning games and the losing ones by classifying the GPS data measured in the competition. 27 players of Korean national team on field hockey had analysed to collect plenty of data by using GPS system in real time on 16 A-matches for this paper. The result was followed: First, it has revealed that the winning games showed that it had played a lot in the rest of the zone except for zone 1 and zone 5 from zone 1 to zone 6. Second, is has also shown that it had a significant differences into the distance between the winning games and the losing ones. Third, there were no significant differences between Low-speed zone (zone 1 to Zone 3) and High-speed zone (zone 4 to zone 6) into the distance but were a significant differences on the number of high-accelerations in a section of accelerations. Last, in the position-specific, it has shown a significant differences between a distance by the section and the acceleration frequency and the results showed that the difference between the low accelerations and high ones influenced positively related to the performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.165-172
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2020
In this paper we propose an uses on-device-based edge computing technology and big data analysis methods through the use of on-device-based edge computing technology and analysis of big data, which are distributed computing paradigms that introduce computations and storage devices where necessary to solve problems such as transmission delays that occur when data is transmitted to central centers and processed in current general smart factories. However, even if edge computing-based technology is applied in practice, the increase in devices on the network edge will result in large amounts of data being transferred to the data center, resulting in the network band reaching its limits, which, despite the improvement of network technology, does not guarantee acceptable transfer speeds and response times, which are critical requirements for many applications. It provides the basis for developing into an AI-based facility prediction conservation analysis tool that can apply deep learning suitable for big data in the future by supporting intelligent facility management that can support productivity growth through research that can be applied to the field of facility preservation and smart factory industry with integrated hardware technology that can accommodate these requirements and factory management and control technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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