International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.4
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pp.314-320
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2006
Navigation in environments that are densely cluttered with obstacles is still a challenge for Autonomous Ground Vehicles (AGVs), especially when the configuration of obstacles is not known a priori. Reactive local navigation schemes that tightly couple the robot actions to the sensor information have proved to be effective in these environments, and because of the environmental uncertainties, STSF(Space and Time Sensor Fusion)-based fuzzy behavior systems have been proposed. Realization of autonomous behavior in mobile robots, using STSF control based on spatial data fusion, requires formulation of rules which are collectively responsible for necessary levels of intelligence. This collection of rules can be conveniently decomposed and efficiently implemented as a hierarchy of fuzzy-behaviors. This paper describes how this can be done using a behavior-based architecture. The approach is motivated by ethological models which suggest hierarchical organizations of behavior. Experimental results show that the proposed method can smoothly and effectively guide a robot through cluttered environments such as dense forests.
Single formative language created by the standardization of industrial society carries a cell constructive aspect. Such space structural form made gigantic buildings, which has a symbolism as an independent object. Such space shows a morphological symbolism by public preference but it did not establish essential meaning of a shape or concentrated relation. In this regard, this paper tries to show organic similarity of structural formality of small commercial space (patterned space), which was made by the continuity of concentrated patterns not an object of dualistic unit features. Therefore, this study analyzed the cultural, commercial and public space based upon systematical concept and features. Systematical space formality that makes multilateral relation between human, environment and a thing is a concentrated view point by relational features not by the cluster displayed by hierarchical features. Systematical space of small patterned space emphasized its appropriateness of expansion and creating diversified spaces unlike gigantic symbolic buildings.
Park, Jong-Jun;Jeong, Hoon;Hwang, So-Young;Joo, Seong-Soon
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.12B
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pp.1514-1523
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2009
It is well known that the current wireless sensor networks addressing methods do not work efficiently in networks more than a few hundred nodes. A standard protocol in ZigBee-Standard feature in ZigBee 2007 gives balanced tree based address assignment method with distributed manner. However, it was limited to cover less than hundreds of sensor nodes due to the wasteful use of available address space, because composed sensor networks usually make an unbalanced tree topology in the real deployment. In this paper, we proposed the hierarchical cluster tree based address assignment method to support large and scalable networks. This method provides unique address for each node with distributed manner and supports hierarchical cluster tree on-demand. Simulation results show that the proposed method reduces orphan nodes due to the address exhaustion and supports larger network with limited address space compared with the ZigBee distributed address assignment method defined in ZigBee-Standard feature in ZigBee 2007.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.565-569
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2007
To find optimal path is killer application in the telematics system. The shortest path of conventional system, however, isn't always optimal path. That is, the path with minimum travelling time could be defined as optimal path in the road networks. There are techniques and algorithms for finding optimal path. Hierarchical path algorithm categorizes road networks into major layer and minor layer so that the performance of operational time increases. The path searched is accurate as much as optimal path. At above 2 system, a method to allocate minor roads to major road region influences the performance extremely. This paper proposes methods to determine search space for selecting major roads in the hierarchical path algorithm. In addition, methods which apply the proposed methods to hierarchical route algorithm is presented.
To achieve a fast dynamic response and to solve the multi-objective control problems of the output currents, capacitor voltages and system constraints, this paper proposes a deadbeat and hierarchical predictive control with space-vector modulation (DB-HPC-SVM) for five-level nested neutral point piloted (NNPP) converters. First, deadbeat control (DBC) is adopted to track the reference currents by calculating the deadbeat reference voltage vector (DB-RVV). After that, all of the candidate switching sequences that synthesize the DB-RVV are obtained by using the fast SVM principle. Furthermore, according to the redundancies of the switch combination and switching sequence, a hierarchical model predictive control (MPC) is presented to select the optimal switch combination (OSC) and optimal switching sequence (OSS). The proposed DB-HPC-SVM maintains the advantages of DBC and SVM, such as fast dynamic response, zero steady-state error and fixed switching frequency, and combines the characteristics of MPC, such as multi-objective control and simple inclusion of constraints. Finally, comparative simulation and experimental results of a five-level NNPP converter verify the correctness of the proposed DB-HPC-SVM.
본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 웅집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG(Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP(Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집 합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성올 정의 하는 분광 공간(spectral space)내의 다중창을 사용하였고 RNV(Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어 진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 생성된 dendrogram을 이용한 nested-hierarchical 분석을 통하여 피복 형태의 계층적 관계를 해석한다. 이러한 해석은 피복 형태의 정확한 분류를 위한 의사 결정에 중요한 정보를 공급한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.3
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pp.803-814
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2016
Recent times have seen an exponential increase in the amount of spatial data, which is in many cases associated with temporal data. Recent advances in computer technology and computation of hierarchical Bayesian models have enabled to analyze complex spatio-temporal data. Our work aims at modeling data of daily average nitrogen dioxide (NO2) levels obtained from 25 air monitoring sites in Seoul between 2003 and 2010. We considered an independent Gaussian process model and an auto-regressive model and carried out estimation within a hierarchical Bayesian framework with Markov chain Monte Carlo techniques. A Gaussian predictive process approximation has shown the better prediction performance rather than a Hierarchical auto-regressive model for the illustrative NO2 concentration levels at any unmonitored location.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.515-521
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2007
The text categorization is an important field for the automatic text information processing. Moreover, the authorship identification of a text can be treated as a special text categorization. This paper adopts the conceptual primitives' expression based on the Hierarchical Network of Concepts (HNC) theory, which can describe the words meaning in hierarchical symbols, in order to avoid the sparse data shortcoming that is aroused by the natural language surface features in text categorization. The KNN algorithm is used as computing classification element. Then, the experiment has been done on the Chinese text authorship identification. The experiment result gives out that the processing mode that is put forward in this paper achieves high correct rate, so it is feasible for the text authorship identification.
The theory with hierarchical warping functions had been used to analyze composite thin-walled structure, laminated beam and had good results. In the present paper, a series of hierarchical warping functions are developed to analyze the cylindrical bending problems of composite lamina. These warping functions which refine through-the-thickness variation of displacements were composed of basic and corrective functions by taking into account of anisotropic, material discontinues, and transverse shear and normal strain. Then the hierarchical finite element method was used to form a numerical algorithm. The distribution of the displacements, in-plane stresses, transverse shear stresses and transverse normal stress for composite laminate were analyzed with the present model. The results show that the present model has precise mechanical response compared with the first deformation transverse theory and the corrective order affects the accuracy of result.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.1036-1041
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2005
Treemaps, a space filling visualization technique, displays a massive data set of hierarchical data interactively on a single computer screen by mapping it to a matrix of rectangles. It allows users to visually inspect and manipulate data to find new relationships or discrepancies that are to difficult to find using traditional techniques. This paper applies treemaps to the evaluation of highway project bids, which contain hundreds or thousands of elements arranged in a hierarchical structure. Through a case study, treemaps are shown to be a potentially effective tool for bid evaluation by both contractors and State or Federal highway officials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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