정보통신 환경의 급변과 더불어 정보 사회의 기반이 되는 네트워크도 다양한 기술의 발전과 더불어 기존의 고정된 형태에서 벗어나 대용량의 다양한 데이터를 유연하게 전송할 수 있는 능동 가변형으로 진화하고 있다. 더불어 다양한 사용자들의 요구사항을 반영하기 위해 차세대 전달망은 DWDM 전송 시스템과 OXC 로 재구성이 쉬운 동적인 망을 형성하고, 이후에 ROADM/PXC를 기반으로 하는 동적으로 망을 관리하고 제어할 수 있는 GMPLS 기술을 도입하여 망을 운용하는 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 차세대 네트워크에서 경로계산을 위해 IETF 제안한 Path Computation Element (PCE) 프로토콜을 구현하기 위한 전체 S/W 구성 및 기능 블록들을 제안하였고, 상위 계층에서 PCE 프로토콜을 사용할 때 필요한 API를 제안하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.327-336
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2004
In distributed autonomous mobile robot system, each robot (predator or prey) must behave by itself according to its states and environments, and if necessary, must cooperate with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot have both learning and evolution ability to adapt to dynamic environment. This paper proposes a pursuing system utilizing the artificial life concept where virtual robots emulate social behaviors of animals and insects and realize their group behaviors. Each robot contains sensors to perceive other robots in several directions and decides its behavior based on the information obtained by the sensors. In this paper, a neural network is used for behavior decision controller. The input of the neural network is decided by the existence of other robots and the distance to the other robots. The output determines the directions in which the robot moves. The connection weight values of this neural network are encoded as genes, and the fitness individuals are determined using a genetic algorithm. Here, the fitness values imply how much group behaviors fit adequately to the goal and can express group behaviors. The validity of the system is verified through simulation. Besides, in this paper, we could have observed the robots' emergent behaviors during simulation.
Autonomous mobile service medical robots (AMSMRs) are one of the promising developments in contemporary medical robotics. In this study, we consider the essential technical and intellectual abilities needed by AMSMRs. Based on expert analysis of the behavior exhibited by AMSMRs in clinics under basic scenarios, these robots can be classified as intellectual dynamic systems acting according to a situation in a multi-object and multi-agent environment. An AMSMR should identify different objects that define the presented territory (rooms and paths), different objects between and inside rooms (doors, tables, and beds, among others), and other robots. They should also identify the means for interacting with these objects, people and their speech, different information for communication, and small objects for transportation. These are included in the minimum set required to form the internal world model in an AMSMR. Recognizing door handles and opening doors are some of the most difficult problems for contemporary AMSMRs. The ability to recognize the meaning of human speech and actions and to assist them effectively are other problems that need solutions. These unresolved issues indicate that AMSMRs will need to pass through some learning and training programs before starting real work in hospitals.
Path Planning is one of the important fields in robot technologies. Local path planning may be done in on-line modes while recognizing an environment of robot by itself. In dynamic environments to obtain fluent information for environments vision system as a sensing equipment is a one of the most necessary devices for safe and effective guidance of robots. If there is a predictor that tells what future sensing outputs will be, robot can respond to anticipated environmental changes in advance. The tracking of obstacles has a deep relationship to the prediction for safe navigation. We tried to deal with active contours, that is snakes, to find out the possibilities of stable tracking of objects in image plane. Snakes are defined based on energy functions, and can be deformed to a certain contour form which would converge to the minimum energy states by the forces produced from energy differences. By using point algorithm we could have more speedy convergence time because the Brent's method gives the solution to find the local minima fast. The snake algorithm may be applied to sequential image frames to track objects in the images by these characteristics of speedy convergence and robust edge detection ability.
This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.
This study introduces how GISs (Geographic Information Systems) are used to assess spatial disparities in urban green spaces in the Chicago. Green spaces provide us with a variety of benefits, namely environmental, economic, and physical benefits. This study seeks to explore socioeconomic relationships between green spaces and their surrounding communities and to evaluate spatial disparities from a variety of perspectives, such as health-related, socioeconomic, and physical environment factors. To achieve this goal, this study used spatial statistics, such as optimized hotspot analysis, network analysis, and space-time cluster analysis, which enable conclusions to be drawn from the geographic data. In particular, 12 variables within the three factors are used to assess spatial disparities in the benefits of the use of green spaces. Finally, the variables are standardized to rank the community areas and identify where the most vulnerable community areas or parks are. To evaluate the benefits given to the community areas, this study used the z- and composite scores, which are compared in the three different combinations. After identifying the most vulnerable community area, crime data is used to spatially understand when and where crimes occur near the parks selected. This work contributes to the work of urban planners who need to spatially evaluate community areas in considering the benefits of the uses of green spaces.
The emergence of convergence has been the cause of development of the industry more complex and difficult by continually changing business environment and the destruction of the business area. The government-initiatives approach shows the limits to foster the new industries in needs of service-oriented ecosystem. In this study, we propose the service model as service-based approach for the development of new industries derived through the convergence inter-industry. While business model is defined based on the company's temporary and piecemeal activities, service model is the concept of dynamic and continuous that includes national, industrial, corporate level. In order to derive the service model, to identify current problems and issues with the public and the private sector is first. Then design the roadmap for the implementation of the desired shape through strategy from optimal rationality and long-term strategy. In this study, we define a service model, and consider when establishing a service model for three dimensional(national, industrial, corporate level) through analyzed by 3Level Service Model. And we also consider characteristics of the service model and approach, present the case of 'New Transit Card Services in Seoul'.
Recently, deep learning and machine learning have attracted considerable attention and many supporting frameworks appeared. In artificial intelligence field, a large body of research is underway to apply the relevant knowledge for complex problem-solving, necessitating the application of various learning algorithms and training methods to artificial intelligence systems. In addition, there is a dearth of performance evaluation of decision making agents. The decision making agent that can find optimal solutions by using reinforcement learning methods designed through this research can collect raw pixel data observed from dynamic environments and make decisions by itself based on the data. The decision making agent uses convolutional neural networks to classify situations it confronts, and the data observed from the environment undergoes preprocessing before being used. This research represents how the convolutional neural networks and the decision making agent are configured, analyzes learning performance through a value-based algorithm and a policy-based algorithm : a Deep Q-Networks and a Policy Gradient, sets forth their differences and demonstrates how the convolutional neural networks affect entire learning performance when using pixel data. This research is expected to contribute to the improvement of artificial intelligence systems which can efficiently find optimal solutions by using features extracted from raw pixel data.
본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
임베디드 소프트웨어는 하드웨어 소프트웨어의 결합력이 매우 높기 때문에 전체 시스템에 대한 사용 시나리오 기반의 블랙박스 테스트가 주로 수행된다. 본 논문은 블랙박스 테스트로 발견된 결함에 대한 디버깅이 쉽지 않음에 착안하여 테스트와 디버깅 활동 연계를 지원하는 자동화 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 테스트 결과로부터 결함 원인과 위치 추적이 가능한 디버깅 전략을 수립하는 방안과 이를 기반으로 이뮬레이터 환경에서 자동 수행되는 테스트 스크립트 자동 생성하는 방안으로 구현된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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