In this study, we propose trajectory-based arrival management using CDO (Continuos Descent Operations). The operational procedures with TBO (Trajectory-Based Operations) concept were established to allow aircraft and ground system to share the trajectories with each other in real time. The proposed operational concept was validated in the air traffic control simulation environment, which consists of controller working position, pseudo pilot system, air traffic generation system, and controllers' decision support system for arrival management using CDO. Simulation results compared with actual flight data indicate that proposed concept could improve the efficiency of traffic flow management in terms of total descending time and fuel consumption. And it was confirmed that if there is a system that can share and utilize the synchronized trajectory, it can be helpful to control arrival aircraft and apply CDO concept.
In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system (DARS). An immune system is the living bodys self-protection and self-maintenance system. these features can be applied to decision making of the optimal swarm behavior in a dynamically changing environment. For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody, and control parameter as a T-cell, respectively. When the environmental condition (antigen) changes, a robot selects an appropriate behavior strategy (antibody). And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robots using communication (immune network). Finally, much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and immune network hypothesis, and it is used for decision making of the optimal swarm strategy. Adaptation ability of the robot is enhanced by adding T-cell model as a control parameter in dynamic environments.
Traffic control is the center of the railway traffic control system. The main objective of railway traffic control system is to minimize delays, providing the customers with on-time train operating service according to the given train schedule. Particularly, within the station control area, the departure & arrival of train. the decision on the train priority and the shunting of train are decided by the authority of the local traffic controller. Therefore, it is necessary to have a lot of information and communications between each departments. And for such decision making of the local traffic controller, not only the communication between each stations are needed, but also the communication between other stations are needed too. In this paper, we have analyzed the main work of the local traffic controller in large scale stations and have designed the station traffic control system needed to be built within the station considering the local traffic. And we have proposed not only the communication with other system within station, but also the communication methods for communications with the neighboring stations.
지능형 홈네트워크의 복잡하고 다양한 서비스를 음성인식을 이용해 편리하게 제어하기 위해서는 원거리 음성인식 및 분산 음성인식 네트워킹에 관한 방법은 필수적 요소이다. 이를 통해 가정의 어느 공간에서든 음성을 이용한 홈컨트롤이 가능해 진다. 본 논문에서는 분산형 음성인식 DSP 시스템 구성을 위하여 서버-클라이언트 형태로 구분된 DSP 확장형 모듈을 개발하였으며, 클라이언트 모듈이 전달하는 인식 결과의 신뢰도를 통합 분석하여 서버 모듈이 지능적으로 인식 결과를 판단하는 기법을 제안한다. 모의 실험 결과, 제안한 판단 기법은 기존의 다수결의 법칙이나, 선도착 우선의 법칙보다 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한, 선도착 클라이언트 결과가 도착한 후 무조건 일정 시간 타 클라이언트 결과를 기다려야 하는 기존의 지연(Delay) 방식의 단점을 해결하기 위하여, 인터럽트 폴링 기법을 제안한다. 제안한 인터럽트 폴링 기법은 서버 모듈이 클라이언트 모듈에게 현재 상태를 물어보고 클라이언트의 결과를 기다려야 할지 선택함으로써 불필요한 인식 지연시간을 없애고 인식율의 성능을 유지할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2156-2170
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2020
This paper presents a fire detection algorithm with a minimal false detection rate, intended for a thermal imaging surveillance environment, whose properties vary depending on temporal conditions of day or night and environmental changes. This algorithm was designed to minimize the false detection alarm rate while ensuring a high detection rate, as required in fire detection applications. It was necessary to reduce false fire detections due to non-flame elements occurring when existing fixed threshold-based fire detection methods were applied. To this end, adaptive flame thresholds that varied depending on the characteristics of input images, as well as the center of gravity of the heat-source and hot-source regions, were analyzed in an attempt to minimize such non-flame elements in the phase of selecting flame candidate blocks. Also, to remove any false detection elements caused by camera shaking, one of the most frequently raised issues at outdoor sites, preliminary decision thresholds were adaptively set to the motion pixel ratio of input images to maximize the accuracy of the preliminary decision. Finally, in addition to the preliminary decision results, the texture correlation and intensity of the flame candidate blocks were averaged for a specific period of time and tested for their conformity with the fire decision conditions before making the final decision. To verify the fire detection performance of the proposed algorithm, a total of ten test videos were subjected to computer simulation. As a result, the fire detection accuracy of the proposed algorithm was determined to be 94.24%, with minimum false detection, demonstrating its improved performance and practicality compared to previous fixed threshold-based algorithms.
육군은 군단급 이하 제대에 육군전술지휘정보체계 ATCIS(Army Tactical Control Information System, 이하 ATCIS)를 구축하여 전장을 가시화하고 반응 시간의 단축을 이루고 있다. 이러한 ATCIS 및 정보 감시장비의 도입으로 전장(Battlefield)의 불확실성과 가변성이 점점 줄어들고 있음에도, 지상작전을 위한 의사결정의 방법은 지휘관 및 주무 참모의 전술적 관점이나 과거 자료 및 경험에 기초한 정성적인 방법이 널리 적용되고 있다. 또한, 방책(Course of Action)을 선정하고 분석하기 위한 워게임(War game)과정에서도 가용 시간 및 능력의 제한 등으로 피 아의 강약점 분석에 의존하고 있는 실정이다. 이에 새로운 장비도입에 따른 유 무형 전력의 균형적인 발전의 측면에서 보다 과학적이고 정량적인 의사결정방법의 필요성이 제기되고 있으며, 야전부대에서 보다 빠르고 쉽게 적용할 수 있는 방법이 요구되고 있다.본 연구에서는 지상작전을 위한 의사결정과정인 부대지휘절차간 전장정보분석(Intelligence Preparation of the Battlefield; IPB)을 위한 지휘관 및 참모들의 상황평가에서 전장의 불확실성으로 인해 발생하는 모호한 평가 및 분석을 정량적으로 반영하고 보다 실증적인 의사결정을 위해 Fuzzy AHP 기법을 적용한 지상작전 의사결정방법을 제안하고자 한다.
본 연구의 목적은 스마트폰 사용자들의 의사결정에 영향을 미치는 요소들을 탐구하는 것이었다. 본 연구는 친밀감, 개인연결성, 사용 및 의존성, 친숙함 및 전문성, 효능 및 효과, 자아정체성, 제어 등을 독립 변수로 설정하고 의사 결정을 종속 변수로 설정한다. 본 연구에서는 스마트폰 사용자 200명을 설문지를 통해 수집 분석하였으며, 변수간 영향을 파악하기 위해 Smartpls 3.0을 사용하였다. 스마트폰 사용자의 심리적 강도에 영향을 준 6가지 요인 중 5가지가 의사결정에 영향을 미친 것으로 분석됐다. 또한 조절변수로서의 사용 기간 등이 심리적 영향과의 관련성도 살펴보았다. 본 연구 분석 결과는 이전에 스마트폰의 심리적 영향에 대한 요인들에 연구가 미진한 가운에 스마트폰 기기의 발전 형태의 소비자 행동 기반이 될 수 있고, 향후 본 연구를 바탕으로 스마트폰 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
Aviation safety issues have drawn much attention from the international community due to the growing demand for air travel. Although it is a widely accepted fact that human-related factors are closely linked to aviation safety, there is lack of understanding what roles those factors play in aviation, in the field of air traffic control in particular. It has been reported that the role of air traffic controllers significantly affects air safety. This review will discuss cognitive aspects of expertise in air traffic control including time perception, working memory, reasoning, perception, attention, scanning/vigilance, decision making, and planning with examples of how each aspect can be dealt with in performing air traffic control duties. The relevant studies in psychology have also been briefly reviewed in the interest of enhancing understanding of characteristics of air traffic control tasks and the related human factors. This review concludes with a call for more in-depth research into cognitive factors in air traffic control.
Vimal, S.;Robinson, Y. Harold;Kaliappan, M.;Pasupathi, Subbulakshmi;Suresh, A.
Journal of Platform Technology
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제9권1호
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pp.3-14
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2021
Cognitive Radio network (CR) is a promising paradigm that helps the unlicensed user (Secondary User) to analyse the spectrum and coordinate the spectrum access to support the creation of common control channel (CCC). The cooperation of secondary users and broadcasting between them is done through transmitting messages in CCC. In case, if the control channels may get jammed and it may directly degrade the network's performance and under such scenario jammers will devastate the control channels. Hopping sequences may be one of the predominant approaches and it may be used to fight against this problem to confront jammer. The jamming attack can be alleviated using one of the game modelling approach and in this proposed scheme stochastic games has been analysed with more single users to provide the flexible control channels against intrusive attacks by mentioning the states of each player, strategies ,actions and players reward. The proposed work uses a modern player action and better strategic view on game theoretic modelling is stochastic game theory has been taken in to consideration and applied to prevent the jamming attack in CR network. The selection of decision is based on Q learning approach to mitigate the jamming nodes using the optimal MDP decision process
General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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