Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.5083-5088
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2010
An implementation of NPC AI(artifical intelligence) is similar with real world's flocking can increase fun factor of game. To this end, we design fish flocking patten of analyzed real world, implement using Ogre engine in this paper. To determine the usefulness of implemented fish flocking, we compare fish flocking in real world with implemented fish flocking. Implemented behavioral patterns of fish flocking show similar behavioral patterns of fish flocking in real world.
Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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2009.11a
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pp.119-120
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2009
본 연구는 일반적인 2차원적 flocking 가공이 아닌 전 방향으로 3차원적 flocking가공을 통하여 flocking-yarn을 제조하는 방법과 물성에 관한 연구이다. 전 방향 식모장치에 관한 연구와 그를 이용한 가공사의 접착강도를 연구하였으며, 수입제품과의 동등한 물성을 얻을 수 있었다.
One of the biggest challenges in the nano-field is how to effectively disperse nano-scale particles, especially CNTs, which are strongly agglomerated by intermolecular van der Waals forces. This study suggests a new method, discharge flocking, in order to disperse nano-scale particles effectively, which combines corona discharge phenomenon and a traditional electrostatic flocking process. In order to evaluate the discharge flocking process, composite specimens were fabricated by the process and RFI(resin film infusion) process, and then the mechanical and electrical properties of the specimens were measured and compared. Moreover, the evaluation of gas discharge effect on the CNTs and epoxy was performed to compare the mechanical and electrical properties of the composite specimens including the plasma treated CNTs. The experimental results showed that the electrical and mechanical properties of the specimens fabricated by the discharge flocking process were similar to those of the RFI process. In addition, plasma treated CNTs were not affected by gas discharge during the discharge flocking process.
Self-organizing systems arise very naturally in artificial intelligence, and in physical, biological and social sciences. In this paper, we modify the classic Cucker-Smale model at both microscopic and macroscopic levels by taking the target motion pattern driving forces into consideration. Such target motion pattern driving force functions are properly defined for the line-shaped motion pattern and the ball-shaped motion pattern. For the modified Cucker-Smale model with the prescribed line-shaped motion pattern, we have analytically shown that there is a flocking pattern with an asymptotic flocking velocity. This is illustrated by numerical simulations using both symmetric and non-symmetric pairwise influence functions. For the modified Cucker-Smale model with the prescribed ball-shaped motion pattern, our simulations suggest that the solution also converges to the prescribed motion pattern.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.10
no.5
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pp.339-348
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2005
In this paper, LOD (Level Of Detail) for flocking, which is the real-time simulation on the movement or some groups such as fighting soldiers, moving fishes and flying birds, is presented. And a flocking LOD algorithm that uses factors such as the speed of fish, direction, and shape is proposed. Model data is modified for LOD in advance, so as to reduce strange edge collapse and unwanted holes. The errors of model data were identified by transforming polygonal model into octree-based cubes and revised before rendering. Experimental results show that the proposed algorithm considering flocking characteristics shows fast frame rates as compared with the conventional continuous LOD algorithm.
Top-down approach in the intelligent robot research has focused on the single object intelligence however, it has two weaknesses. One is that has a high cost and a long spending time of sensing, calculating and communications. The other is the difficulty of responding to react changes in the unpredictable environment. we propose the collective intelligence algorithm based on Bottom-up approach for improving these weaknesses and the applied agent model and verify by simulation. The Modified Flocking Algorithm proposed in this research is the algorithm which is modified version of the concept of the Flocking (Craig Reynolds) which is used to model the flocks, herds, and schools in the graphics or games, and simplified the operation of conventional Flocking algorithm to make it easy to apply for the number of group robots. We modeled the Boid agent and verified possibility collectivization of the Modified Flocking Algorithm by simulation. And We validated by the actual multiple mobile robot experiment.
Flocking 공정은 aspect ratio가 큰 단섬유를 플라스틱 등의 기판에 접착시키는 기술이다. 이 연구에서는 플라스틱 제품으로 자동차의 콘솔박스 상에 접착제를 코팅하고 이후에 전기장을 가하여 섬유를 기판 상에 수직으로 접착시킬 경우 섬유조직의 발달과 불량 요인을 분석함으로써 향후 품질 개선을 도모하고자 한다.
This paper proposes a parallel algorithm of the flocking behaviors using GPU. To do this, we used CUDA as the parallel processing architecture of GPU and then analyzed its characteristics and constraints. Based on them, the paper improved the performance by parallelizing to find the neighbors for an agent which requires the largest cost in the flocking behaviors. We implemented the proposed algorithm on GTX 285 GPU and compared experimentally its performance with the original spatial partitioning method. The results of the comparison showed that the proposed algorithm outperformed the original method up to 9 times with respect to the execution time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.195-200
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2004
Computer games use an intelligent method called flocking for boids' group behavioral modeling. Flocking can naturally model group behavioral patterns of unpredictable forms such as birds and fishes using some computer resource. In this paper, we implemented an ecosystem which is composed of predator and prey for group behavioral modeling of real underwater ecosystem. Also fuzzy logic is applied to implement instinct desire of ecosystem elements. As the result, we confirmed that the model can overcome breakdown of ecosystem and model naturally ecosystem behavior.
Research on AI is essential to build a system with collective intelligence that allows a large number of UAVs to maintain their flight while carrying out various missions. A typical approach of AI includes 'top-down' approach, which is a rule-based logic reasoning method including expert system, and 'bottom-up approach' in which overall behavior is determined through partial interaction between simple objects such as artificial neural network and Flocking Algorithm. In the same study as the existing Flocking Algorithm, individuals can not perform individual tasks. In addition, studies such as UAV formation flight can not flexibly cope with problems caused by partial flight defects. In this paper, we propose organic integration between top - down approach and bottom - up approach through multi - agent system, and suggest a flight flight algorithm which can perform flexible mission through it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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