This paper presents a visual servoing of RV-M2 robot manipulators to track and grasp moving object, using pruned dynamic recurrent neural networks(DRNN). The object is stationary in the robot work space and the robot is tracking and grasping the object by using CCD camera mounted on the end-effector. In order to optimize the structure of DRNN, we decide the node whether delete or add, by mutation probability, first in case of delete node, the node which have minimum sum of input weight is actually deleted, and then in case of add node, the weight is connected according to the number of case which added node can reach the other nodes. Using evolutionary programming(EP) that search the struture and weight of the DRNN, and evolution strategies(ES) which train the weight of neuron, we pruned the net structure of DRNN. We applied the DRNN to the Visual Servoing of a robot manipulators to control position and orientation of end-effector, and the validity and effectiveness of the pro osed control scheme will be verified by computer simulations.
In this paper, detent force is minimized using notch and slot-aputure width adjustment in a slotted PMLSM. This time, the moving model node technique has used to reduce the time and the effort for calculation according to changing design parameters. As the result, the detent force of proposed model is decreased from 9.44[N] to 0.97[N] compare with it of basic model greatly. The thrust Is decreased 1.3[$\%$] from 342.07[N] to 337.48[N] a little. The notch is applied to PMLSM simply, the detent force is reduced greatly.
Detent force develops generally undesirable effect that contributes to the output ripple of machine, vibration and noise. This paper proposes detent force minimization techniques for a Permanent Magnet Linear Synchronous Motor (PMLSM). In addition, thrust according to each minimization technique is estimated to observe the change of machine performance. A two-dimensional Finite Element Method is used to predict detent force and thrust due to structural factors and non-linearity. And moving node technique for geometric models is proposed to reduce modeling time and efforts.
본 논문에서는 이동최소자승 근사법 등의 무요소 근사법을 이용하여 유한요소모델 절점의 연결성과 무관하게 유한요소 절점을 자유로이 활성화시킬 수 있는 절점활성화 기법을 제안하고, 제안된 방법의 타당성을 고찰하기 위해 일관성 조건, 수치해의 유계성 등에 대한 이론적 고찰을 수행한다. 제안된 절점활성화 기법을 이용하면 많은 수의 유한요소 절점 중 관심이 있는 일부 절점만을 선택, 활성화시켜 이들만을 미지수로 이용하여 문제를 해석할 수 있기 때문에 설계 및 재해석을 효율적으로 수행할 수 있다.
In this paper, we propose an approach to apply network-based moving target defense into Internet of Things (IoT) networks. The IoT is a technology that provides the high interconnectivity of things like electronic devices. However, cyber security risks are expected to increase as the interconnectivity of such devices increases. One recent study demonstrated a man-in-the-middle attack in the statically configured IoT network. In recent years, a new approach to cyber security, called the moving target defense, has emerged as a potential solution to the challenge of static systems. The approach continuously changes system's attack surface to prevent attacks. After analyzing IPv4 / IPv6-based moving target defense schemes and IoT network-related technologies, we present our approach in terms of addressing systems, address mutation techniques, communication models, network configuration, and node mobility. In addition, we summarize the direction of future research in relation to the proposed approach.
본 논문은 이동체의 잦은 갱신에 의해 발생하는 색인 재구성에 대한 비용을 줄이기 위해 이동체의 지연 다량 삽입 기법을 제안한다. 기존 이동체 색인에 대한 연구는 주로 색인 구성 후에 발생하는 질의 처리 효율성에 초점을 두었다. 이들은 이동체 데이터의 갱신 연산에 의한 색인 재구성에 대한 디스크 접근 오버헤드를 거의 고려하지 않았다. 이러한 이동체 데이터의 갱신 연산에 대한 비용을 줄이기 위해 다량 삽입 기법과 여러 색인이 제안되었다. 하지만 제안된 기법들은 매우 가변적이고 대량인 데이터를 효율적으로 처리하는데 많은 디스크 I/O 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 데이터 생성 속도에 적합하도록 디스크 접근 오버헤드를 고려해서 R-트리를 관리할 수 있는 현재색인에 대한 다량 삽입 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다차원 색인 구조에서의 다량 삽입 기법을 위한 버퍼링 기법을 사용한다. R-트리의 단말 노드 정보를 관리하는 보조 색인을 추가하여 노드의 분할과 합병을 예상한다. 또한 연산을 종류에 따라 분류하여 불필요한 삽입과 삭제 연산을 줄인다. 노드의 변환를 최소화하는 방향으로 이동 객체의 처리 순서를 정하여 데이터 갱신에 따른 노드의 분할과 합병을 최소화한다. 실험을 통해 제안한 기법을 이용한 다량 삽입 기법이 기존의 삽입 기법들보다 색인의 갱신 비용을 감소시키는 것을 알 수 있다.
Mobility Anchor Points are used for the mobility management in HMIPv6 networks. Currently a mobile node selects the MAP farthest away from itself as a new MAP among available candidates when it undertakes a macro handoff. With this technique, however, the traffic tends to be concentrated at a MAP with the largest domain size and the communication cost increases due to the distance between the mobile node and the MAP. In this work, we proposed a cost effective MAP selection scheme. When leaving the current MAP domain. the mobile node calculates the optimum MAP domain size to minimize the local mobility cost at the new MAP domain considering mobile node's velocity and packet transmission rate. The mobile node then selects a MAP domain of size close to the optimum domain size calculated among the candidate MAP domains. In this way, it is possible for the mobile node to select an optimal MAP adaptively taking the network and node states into account, thus reducing the communication cost.
본 논문에서는 다수의 고속 이동체들의 위치를 측정할 수 있는 확장성 있는 실시간 위치 측정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 위치 서비스가 필요한 영역을 확장 시 기본 단위인 매크로셀이라고 불리는 정사각형의 격자들로 나누고, 한 매크로셀은 $N{\times}N$ 개의 마이크로셀로 나눈다. 마이크로셀의 각 꼭짓점에는 위치 기준 노드가 중앙에는 중재 노드가 설치된다. 위치를 측정하고자 하는 이동체는 우선 중재 노드와의 통신을 통하여 위치 측정을 위한 허가를 받아야 한다. 그러므로 한 마이크로셀내에서는 오직 허가된 하나의 이동 노드만이 위치 기준 노드들과 연속적으로 통신하면서 자신의 위치를 계산할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 측정하기 위하여, 제안된 시스템을 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 시스템은 위치 측정을 위한 통신 시간이 짧고 고속 이동체의 위치를 계산할 경우 오차가 적은 것으로 나타났다.
MANET은 노드간의 이동성을 지원하고 추가의 인프라가 필요 없는 무선 이동 네트워크로 관심을 받고 있다. MANET의 노드 이동속도는 보행속도에서 차량이동속도에 이르기까지 다양하다. 본 연구에서는 MANET에서 VoIP 성능을 노드 이동속도 측면에서 분석해본다. 노드의 이동속도를 보행속도, 차량속도 및 고속이동으로 분류하여 VoIP 성능을 분석한다. 성능 파라메타로는 PDR(Packet Delivery Ratio), MOS(Mean Opinion Score)를 사용했다.
고정노드를 사용하는 일반적인 센서 네트워크와 달리 최근의 무선 센서 네트워크에서는 노드의 이동이 빈번히 일어난다. 이러한 무선 센서 네트워크에서는 센서노드의 이동성을 고려하여 동적으로 자가구성이 가능한 라우팅 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 고정 노드에서의 자가구성과 에너지효율성이 유용한 LEACH 프로토콜을 기반으로 하여 노드의 이동에 따라 클러스터가 동적으로 자가 구성되는 M-LEACH 라우팅 프로토콜을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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