Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.4
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pp.191-196
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2015
In this paper, we present a path-smoothing algorithm for a robot arm manipulator that finds the path using a joint space-based rapidly-exploring random tree. Unlike other smoothing algorithms which require complex mathematical computation, the proposed path-smoothing algorithm is done using a Gaussian process. To find the optimal hyperparameters of the Gaussian process, we use differential evolution hybridized with opposition-based learning. The simulation result indicates that the Gaussian process whose hyperparameters were optimized by hybrid differential evolution successfully smoothed the path generated by the joint space-based rapidly-exploring random tree.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.13
no.4
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pp.352-359
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1988
A learning control system which should have memory elements can be designed by utilizing the concept of parameter adaptation for unknown control object system parameters and regard it as a hybrid adaptive control system. A parameter adaptive learning control system applicable to a continuous time system has been already reported. Since there have been rapid developments in digital technology, it is possible to extend a continuous time parameter adaptive learning control system concept to a discrete time case. This problem is treated in this paper. Its justfication is proved and a simulation shows that this algorithms is effective.
Due to their performances and inherent benefits, especially in medium-voltage and high-power applications, multilevel inverters have received an increasing attention in real world industrial applications. The present paper deals with a review of the main multilevel inverter topologies as well their most common derived and hybrid structures quoted in previous research works. It also encompasses an investigation on voltage harmonic elimination and THD estimation. For that reason, the paper summarizes the most relevant modulation techniques used so far to enhance the output voltage quality. Theoretical formulas evoked in the literature, for calculating the output voltage THD upper and lower bounds are reported and verified by adequate simulations.
Decision tree induction algorithm is one of the most widely used methods in classification problems. However, they could be trapped into a local minimum and have no reasonable means to escape from it if tree algorithm uses top-down search algorithm. Further, if irrelevant or redundant features are included in the data set, tree algorithms produces trees that are less accurate than those from the data set with only relevant features. We propose a hybrid algorithm to generate decision tree that uses genetic programming with sequentially selected features. Correlation-based Feature Selection (CFS) method is adopted to find relevant features which are fed to genetic programming sequentially to find optimal trees at each iteration. The new proposed algorithm produce simpler and more understandable decision trees as compared with other decision trees and it is also effective in producing similar or better trees with relatively smaller set of features in the view of cross-validation accuracy.
The set covering(SC) problem is the problem of covering all the rows of an $m{\times}n$ matrix of ones and zeros by a subset of columns with a minimal cost. It has many practical applications of modeling of real world problems. The SC problem has been proven to be NP-complete and many algorithms have been presented to solve the SC problem. In this paper we present hybrid simulated annealing(HSA) algorithm based on the Simulated Annealing(SA) for the SC problem. The HSA is an algorithm which combines SA with a crossover operation in a genetic algorithm and a local search method. Our experimental results show that the HSA obtains better results than SA does.
To monitor the environment and determine the source of a pollutant gradient using a multiple robot swarm, we propose a hybrid algorithm that combines two bio-inspired algorithms mimicking chemotaxis and pheromones of bacteria. The algorithm is implemented in virtual robot agents in a simulator to evaluate their feasibility and efficiency in gradient maps with different sizes. Simulation results show that the chemotaxis controller guided robot agents to the locations with higher pollutant concentrations, while the pheromone marked in a virtual field increased the efficiency of the search by reducing the visiting redundancy. The number of steps required to reach the target point did not increase proportionally as the map size increased, but were less than those in the linear whole-map search method. Furthermore, the robot agents could function with simple sensor composition, minimum information about the map, and low calculation capacity.
The large-scale disasters occur to unexpected accidents such as natural disasters(earthquake, typhoon, tsunami, etc.), and human-caused accidents(fire, collapse, terror etc.). Rescue teams perform rescue activities to save many lives in large-scale disaster area. The main purpose of this study is to compose a optimal routing planning for rescue of multiple victims in disaster area. A realistic routing planning with rescue limit time which considers rehabilitation and reconstruction will be suggested in this study. A mathematical programming model and a hybrid genetic algorithm will be suggested to minimize the total spending time. By comparing the result, the suggested algorithm gives a better solution than existing algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.3B
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pp.456-463
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2000
Bidirectional cable TV networks using HFC(Hybrid Fiber Coaxial) networks need MAC (Medium access control) protocols to have efficient access in upstream channels. In this paper, we have studied and evaluated several contention resolution algorithms and mapping of higher layer traffic described in IEEE 802.14 and MCNS (Multimedial Cable Network System) MAC protocols with respect to IP, ABR and CBR traffic types. IEEE 802.14 MAC protocol demonstrates better performance for transmitting ATM cells while the MCNS MAC protocols for the IP traffic.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.757-766
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2007
Location services are used in mobile ad hoc and hybrid networks to locate either the geographic position of a given node in the network or a data item. One of the main usages of position location services is presented in location based routing algorithms. In particular, geographic routing protocols can route messages more efficiently to their destinations based on the destination node's geographic position, which is provided by a location service. In this paper, we propose an adaptive location service on the basis of fuzzy logic called FHLS (Fuzzy Hierarchical Location Service) for mobile ad hoc networks. The adaptive location update scheme using the fuzzy logic on the basis of the mobility and the call preference of mobile nodes is used by the FHLS. The performance of the FHLS is to be evaluated by a simulation, and compared with that of existing HLS scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.6B
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pp.1074-1081
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2000
In this paper, in order to speed up the convergence process and improve the steady mean square error simultaneously, we propose the Stop-and-Go Dual Mode Modified Constant Modulus Algorithm(SAG DM MCMA) for adaptive blind channel equalization of high order QAM. The proposed algorithm is a hybrid scheme of the Modified CMA that treat error signals with real and imaginary components of the equalizer output, the concept of dual mode CMA, and Stop-and-Go algorithm. As a result it can prevent blind equalization from converging to incorrect direction and simultaneously operates reliably for tap weight adaptation. We demonstrate via simulation that the proposed algorithm achieves lower steady state mean square error and residual ISI than the conventional algorithms under high order QAM signals and severe channel environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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