Ubiquitous technology is currently being introduced to libraries at the fastest speed as compared to other spaces. However, the introduction of ubiquitous technology to the existing analog space is causing problems despite such intelligence of libraries as the design standards for ubiquitous spaces have not been arranged yet. This researcher analyzed and evaluated the characteristics of design from the ubiquitous aspect of the ubiquitous environment-oriented libraries that are still at their initial stage. The subjects for this study were the National Library of Korea, Myongji University Bangmok Library, and Yonsei University Library. The definition and characteristics of the ubiquitous environment libraries were examined through literature review and the standards for design analysis were derived by analyzing previous studies. Case analyses were conducted to evaluate the design elements in the ubiquitous environment libraries based on the field observation, photographing, and interviews with managers. As a result, functionality, safety, cognition and convenience were derived based on the investigation and analysis of previous studies; informativeness, playfulness, security, and simplicity which are the design characteristics were found. As a result of the case studies, while functionality and safety are met in most of the standards for design analysis, universality was very low. Care for minorities is need in a library as it is a space used by many unspecified individuals.
Manufacturing of complex surface plates in stern and stem is a major factor in cost of a preliminary ship design by computing process. If these hull plate parts are effectively classified, it helps to compute the processing cost and find the way to cut-down the processing cost. This paper presents a new method to classify surface plates effectively in the preliminary ship design using neural network. A neural-network-based ship hull plate classification program was developed and tested for the automatic classification of ship design. The input variables are regarded as Gaussian curvature distributions on the plate. Various applicable rules of network topology are applied in the ship design. In automation of hull plate classification, two different numbers of input variables are used. By observing the results of the proposed method, the effectiveness of the proposed method is discussed. As a result, high prediction rate was achieved in the ship design. Accordingly, to the initial design stage, the ship hull plate classification program can be used to predict the ship production cost. And the proposed method will contribute to reduce the production cost of ship.
An AI approach with tabu search is designed to solve multi-level knapsack problems. The approach performs intelligent actions with memories of historic data and learning effect. These action are developed ont only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The approach intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this approach uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. "Pseudo moves", similar to "aspirations", support these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intemediate-term (cycle-detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversfication) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.
In solving multi-level knapsack problems, conventional heuristic approaches often assume a short-sighted plan within a static decision enviornment to find a near optimal solution. These conventional approaches are inflexible, and lack the ability to adapt to different problem structures. This research approaches the problem from a totally different viewpoint, and a new method is designed and implemented. This method performs intelligent actions based on memories of historic data and learning. These actions are developed not only by observing the attributes of the optimal solution, the solution space, and its corresponding path to the optimal solution, but also by applying human intelligence, experience, and intuition with respect to the search strategies. The method intensifies, or diversifies the search process appropriately in time and space. In order to create a good neighborhood structure, this method uses two powerful choice rules that emphasize the impact of candidate variables on the current solution with respect to their profit contribution. A side effect of so-called "pseudo moves", similar to "aspirations", supports these choice rules during the evaluation process. For the purpose of visiting as many relevant points as possible, strategic oscillation between feasible and infeasible solutions around the boundary is applied for intensification. To avoid redundant moves, short-term (tabu-lists), intermediate-term (cycle detection), and long-term (recording frequency and significant solutions for diversification) memories are used. Test results show that among the 45 generated problems (these problems pose significant or insurmountable challenges to exact methods) the approach produces the optimal solutions in 39 cases.lutions in 39 cases.
Emergent computing paradigms such as genetic algorithms have found increased use in problems in engineering design. These computational tools have been shown to be applicable in the solution of generically difficult design optimization problems characterized by nonconvexities in the design space and the presence of discrete and integer design variables. Another aspect of these computational paradigms that have been lumped under the bread subject category of soft computing, is the domain of artificial intelligence, knowledge-based expert system, and machine learning. The paper explores a machine learning paradigm referred to as teaming classifier systems to construct the high-quality global function approximations between the design variables and a response function for subsequent use in design optimization. A classifier system is a machine teaming system which learns syntactically simple string rules, called classifiers for guiding the system's performance in an arbitrary environment. The capability of a learning classifier system facilitates the adaptive selection of the optimal number of training data according to the noise and multimodality in the design space of interest. The present study used the polynomial based response surface as global function approximation tools and showed its effectiveness in the improvement on the approximation performance.
2050년 미래 육군은 미래의 다양한 위협에 대비하고 초지능·초연결 무기체계를 효과적으로 활용하여 다영역 전장을 지배하고 승리를 달성하기 위한 새로운 개념의 싸우는 방법을 발전시켜야 한다. 미래 육군이 추구해야 할 방향은 다음과 같다. 첫째. 능력에 기초한 적극적·공세적인 군사전략의 수립이다. 둘째, 적 전투의지 마비를 위한 중심 타격 전투이다. 셋째, 다 영역을 활용한 동시 통합 모자이크 전투이다. 넷째, 시공간을 초월한 인공지능 기반의 사이버전이다. 다섯째, 복합 플랫폼 전쟁이다. 결국, 미래의 전쟁은 사이버상에서 보이지 않는 전쟁에 의해 승패가 좌우될 것이다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권1호
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pp.10-15
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2009
With the development of techniques, robots are getting smaller, and the number of robots needed for application is greater and greater. How to coordinate large number of autonomous robots through local interactions has becoming an important research issue in robot community. Swarm Robot Systems (SRS) is a system that independent autonomous robots in the restricted environments infer their status from pre-assigned conditions and operate their jobs through the cooperation with each other. In the SRS, a robot contains sensor part to percept the situation around them, communication part to exchange information, and actuator part to do a work. Especially, in order to cooperate with other robots, communicating with other robots is one of the essential elements. Because Bluetooth has many advantages such as low power consumption, small size module package, and various standard protocols, it is rated as one of the efficient communicating technologies which can apply to small-sized robot system. In this paper, we will develop Bluetooth communicating system for autonomous robots. And we will discuss how to construct and what kind of procedure to develop the communicating system for group behavior of the SRS under intelligent space.
Because of the rapid increase of mobile traffic, flexible broadband supportive unmanned aerial vehicle (UAV)-based 6G mobile networks using free space optical (FSO) links have been recently proposed. Considering the advancements made in UAVs, big data processing, and artificial intelligence precision control technologies, the formation of an additional wireless network based on UAV aerial platforms to assist the existing fixed base stations of the mobile radio access network is considered a highly viable option in the near future. In this paper, a combined time bound optimization scheme is proposed that can adaptively satisfy the control and communication time constraints as well as the processing time constraints in FSO-based 6G UAV aerial networks. The proposed scheme controls the relation between the number of data flows, input data rate, number of worker nodes considering the time bounds, and the errors that occur during communication and data processing. The simulation results show that the proposed scheme is very effective in satisfying the time constraints for UAV control and radio access network services, even when errors in communication and data processing may occur.
In this study, we introduce a prototype-based classifier with feature selection that dwells upon the usage of a biologically inspired optimization technique of Particle Swarm Optimization (PSO). The design comprises two main phases. In the first phase, PSO selects P % of patterns to be treated as prototypes of c classes. During the second phase, the PSO is instrumental in the formation of a core set of features that constitute a collection of the most meaningful and highly discriminative coordinates of the original feature space. The proposed scheme of feature selection is developed in the wrapper mode with the performance evaluated with the aid of the nearest prototype classifier. The study offers a complete algorithmic framework and demonstrates the effectiveness (quality of solution) and efficiency (computing cost) of the approach when applied to a collection of selected data sets. We also include a comparative study which involves the usage of genetic algorithms (GAs). Numerical experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space could be accomplished and the classifier formed in this manner becomes characterized by low classification error. In addition, the advantage of the PSO is quantified in detail by running a number of experiments using Machine Learning datasets.
This study is for the characteristic of expression of exhibition presentation in 'The Korean peninsula' which is the Golden Lion Winner at the Venice Biennale in 2014. The Korean peninsula provides two opposite political and economic systems and adaptations of modernism through various multi media images. The curator, Minsuk Cho, presented cinema montage image of Collision for analyzing dynamic exhibition organization and provides the foundation of his theory from Bergson's image and duration to Deleuze's movement-image and time-image which is mentioned from Deleuze's book "cinema 1" and "cinema 2". Furthermore, the Korean peninsula has showed perception-image and affection-image from Eisenstein & Vertov's cinemathology and systemized exhibition presentation. The montage of Collision has maximized the movement from the variety and complexity in a collision and it made difference between information images which are space, time, emotion, intelligence, the tumult between subjectivity and objectivity, fragments from reorganizing itself, and distribution and art images. The limit of montage of Collision's dialectic is not only visual but also space from organic organization but the Korean peninsula overcomes its limit and shows leap of tactile perception and time-reflection from the montage of Collision's dialectic. Therefore, the exhibition of the Korean peninsula presents the conviction of adaptations of modernism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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