Cerebellar Model Arithmetic Controller (CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d.o.f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process. A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
This paper proposes the systematic auto-tuning method for fuzzy controller using genetic algorithm(GA). In general, the design of fuzzy logic controller has difficulties in the acquisition of expert's knowledge and relies to a great extent on heuristic knowledge which, in many cases, cannot be objectively justified. So, the performance of the controller can be degraded in the case of plant parameter variations or unpredictable incident which the designer may have ignored. Proposed genetic algorithm searches the optimal rule structure, parameters of membership functions and scaling factors simultaneously and automatically by a new genetic coding format. Inverted pendrum system is provided to show the advantages of the proposed method.
Fuzzy logic and neural networks are complemetary technologies in the design of intelligent system. Fuzzy neural network(FNN) as an auto-tuning method is actually known to an excellent method for the adjustment of the fuzzy rule. However, this has a weak point, because the convergence to the optimum depends on the initial condition. In this paper we develop a coding format to determine a FNN model by chromosome in GA and present systematic approach to identify the parameters and structure of FNN. The proposed hybrid tuning method realizes to construct minimal and optimal structure of the fuzzy mode simultaneously and automatically. This paper shows effectiveness of the tuning system by simulations compared with conventional methods.
Cerebellar Model Arithmetic Controller(CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d. o. f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process; A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
In this paper, we classify between the chromosome and blood cell, and find the location of chromosome. First, the gray level images be the binary images using the threshold method. Then, the spot noises are removed by the morphological filtering. Features are obtained using the updated Run length(RL) coding and are classified using the Bayes decision rule. The performances of classification are 83.3% in chromosome and 93.3% in blood cell. Because each sub-images ($256{\times}256$) is obtained from the full image($512{\times}512$), we realize the location of chromosome if we get the corrected chromosome classifications.
최근 Application 의 취약성을 악용한 해커들의 시스템 공격 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서 다루는 코드 분석기는 이러한 해커의 공격을 사전에 차단하기 위해 사용자로부터 입력받은 Application 의 소스 코드가 사전에 탑재해 놓은 일련의 보안 규칙(Security Rule)을 제대로 준수하는지의 여부를 어휘 분석(Lexical Analysis)과 구문 분석(Semantic Analysis)을 통해 판별해 낸다. 본 코드 분석기는 미국 카네기멜론대학(CMU) 산하의 인터넷 해킹 보안 기구인 CERT 에서 제시하는 규칙을 그대로 적용하여 분석 결과의 정확도와 객관성을 높였으며, 이 분석기를 통해 프로그래머가 신뢰도와 보안성이 높은 소프트웨어를 개발할 수 있도록 하였다.
코딩 규칙 준수는 대규모 프로젝트에서 프로그램의 버그를 줄이기 위해, 또 효과적인 유지보수를 위해 필수적이나 코딩 규칙을 학습하기 위한 초보자용 도구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 Python 프로그래밍 수업에서 코딩 규칙을 학습할 수 있도록 도와주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학습자를 위해 별도의 설치 없이 Python 코딩 규칙 검사 결과를 영어와 한글을 병행하여 출력하는 규칙 검사 뷰어를 통해 학습자의 편의성을 제공한다. 또한, 품질 점수를 계산하여 학습자의 코딩 규칙 학습의 동기를 부여한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 SonarQube와 검출 기능을 비교하였다. 2023년도 1학기 Python 프로그래밍 수업의 제출 코드를 검사한 결과, 제안 시스템이 SonarQube보다 247% 더 많은 종류의 규칙을, 또 235% 더 많은 개수의 규칙을 검사하는 것으로 나타났다. 이러한 비교 연구 결과를 고려할 때, 제안 시스템은 학습자에게 더 나은 코딩 규칙 학습 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
데이터를 원거리에 전송하는 회선부호화 방식으로는 AMI방식을 사용한다. AMI방식의 단점은 원천부호에 일정한 개수 이상의 0의 비트가 존재할 경우 비트동기를 상실하게 되는 것이다. 이 단점을 보완하기 위해 스크램블링 기술을 적용한다. HDB-3 스크램블링 방식은 원천부호에 비트 0이 네 개 이상 연속하여 있을 때 이것을 인위적으로 변환시킨다. 그러므로 원천 부호 중에 연속하여 네 개 이상의 0의 비트로 구성된 부호가 많을 경우, 회선부호화 과정 중에서 데이터전송효율을 감소시키게 된다. 한편 HDLC 통신규약에서는 플래그 비트열과 유사한 비트열의 오인을 방지위해 비트 또는 문자 스터핑 방식을 사용한다. 본 논문은 이러한 관점에서 $KS{\times}1001$에 포함된 로마문자용 부호집합을 분석대상으로 하였다. 이러한 분석결과를 토대로 하여 데이터의 전송효율을 제고시키는 최적의 로마문자 원천부호체계를 제시하였다. 본 연구에는 문자의 ($4{\times}4$)비트 원천 부호화 규칙과 영어 알파벳의 사용빈도 통계를 적용하였다. 연구결과 본 논문에서 제시하는 로마문자용 부호집합체계를 적용할 경우에 약134%의 데이터처리 효율을 제고시키는 것으로 나타났다.
본 논문은 국제표준 문자부호 체계인 유니코드(Unicode) 3.0에 포함된 라틴어 문자에 관한 새로운 부호 체계를 제시하였다. 이 연구의 시작 배경은 Unicode 3.0의 라틴어 부호 체계가 데이터통신의 전송효율 측면에서 적정한가에 대한 것이었다. 데이터통신을 할 때, 4개 또는 8개 이상의 연속 "0"의 비트가 단말 정보기기로 부터 회선부호화 장치에 입력 될 수 있다. 이 경우에 그 비트열은 스크램블링 과정을 거쳐 연속 "0"이 아닌 비트열로 변경된다. 그러므로 단말 정보기기에서 처리되는 0 문자, 기호 등의 부호 체계에 따라서 데이터통신의 회선부호기 운용이 달라지게 된다. 즉, 데이터통신의 전송효율에 영향을 주게 된다. 이러한 관점에서 본 논문은 [1]에서 제시된 ($4{\times}4$)hexa 원천 부호화 규칙과 영어 문자의 사용빈도 통계를 적용하여 유니코드와 UTF-8의 라틴어 부호 체계에 대한 개선방안을 제시하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 개선된 유니코드와 UTF-8 라틴어 부호 체계를 적용할 경우, 회선부호기의 스크램블러 운용효율이 유니코드를 통신용으로 사용할 경우 최소 3645%에서 최대 31400%, 제시된 UTF-8 부호 체계를 적용할 경우 최소 480%에서 최대 1700%까지 개선되는 것으로 나타났다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.37-44
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2001
This paper describes the modeling of work environment for the extraction of abstract operation rules for cooperative work with multiple agent. We propose the modeling method using a potential field. In the method, it is applied to a box pushing problem, which is to move a box from a start to a goal b multiple agent. The agents follow the potential value when they move and work in the work environment. The work environment is represented as the grid space. The potential field is generated by Genetic Algorithm(GA) for each agent. GA explores the positions of a potential peak value in the grid space, and then the potential value stretching in the grid space is spread by a potential diffusion function in each grid. However it is difficult to explore suitable setting using hand coding of the position of peak potential value. Thus, we use an evlolutionary computation way because it is possible to explore the large search space. So we make experiments the environment modeling using the proposed method and verify the performance of the exploration by GA. And we classify some types from acquired the environment model and extract the abstract operation rule, As results, we find out some types of the environment models and operation rules by the observation, and the performance of GA exploration is almost same as the hand coding set because these are nearly same performance on the evaluation of the consumption of agent's energy and the work step from point to the goal point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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