Reinforcement learning has been applied to various problems in robotics. However, it was still hard to train complex robotic manipulation tasks since there is a few models which can be applicable to general tasks. Such general models require a lot of training episodes. In these reasons, deep neural networks which have shown to be good function approximators have not been actively used for robot manipulation task. Recently, some of these challenges are solved by a set of methods, such as Guided Policy Search, which guide or limit search directions while training of a deep neural network based policy model. These frameworks are already applied to a humanoid robot, PR2. However, in robotics, it is not trivial to adjust existing algorithms designed for one robot to another robot. In this paper, we present our implementation of Guided Policy Search to the robotic arms of the Baxter Research Robot. To meet the goals and needs of the project, we build on an existing implementation of Baxter Agent class for the Guided Policy Search algorithm code using the built-in Python interface. This work is expected to play an important role in popularizing robot manipulation reinforcement learning methods on cost-effective robot platforms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2718-2731
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2019
Conjunctive keyword search encryption is an important technique for protecting sensitive data that is outsourced to cloud servers. However, the process of searching outsourced data may facilitate the leakage of sensitive data. Thus, an efficient data search approach with high security is critical. To solve this problem, an efficient conjunctive keyword search scheme based on ciphertext-policy attribute-based encryption is proposed for cloud storage environment. This paper proposes an efficient mechanism for removing the secure channel and resisting off-line keyword-guessing attacks. The storage overhead and the computational complexity are regardless of the number of keywords. This scheme is proved adaptively secure based on the decisional bilinear Diffie-Hellman assumption in the standard model. Finally, the results of theoretical analysis and experimental simulation show that the proposed scheme has advantages in security, storage overhead and efficiency, and it is more suitable for practical applications.
Stochastic resource-constrained project scheduling problem is an extension of resource-constrained project scheduling problem such that activity duration has stochastic nature. In real situation where activity duration is not known until the activity is finished, open-loop based static policies such as activity-based policy and priority-based policy will not well cope with duration variability. Then, a dynamic policy based on closed-loop decision making will be regarded as an alternative toward achievement of minimal makespan. In this study, a dynamic policy designed to select activities to start at each decision time point is illustrated. The performance of static and dynamic policies based on variable neighborhood search is evaluated under the discrete-event simulation environment. Experiments with J120 sets in PSPLIB and several probability distributions of activity duration show that the dynamic policy is superior to static policies. Even when the variability is high, the dynamic policy provides stable and good solutions.
Objectives: To review policy contents which can have a direct impact on health-enhancing physical activity(PA) prevalence in Korea. Methods: The web-search and a literature was undertaken to identify reports and documents related to policy contents of PA. The web-search mainly focused on the web site of the departments and organizations relevant to PA policy and was supplemented by the literature searching. Results: The results of this study are as follows: First, the goal of PA does not match the established number of the Health Plan(HP). Second, the recommended levels of PA is not the same as levels of the year of establishment of the HP. Third, the questions of monitoring tool were inconsistent across years. Conclusions: Therefore, policy contents of physical activity should be improved to ensure accurate PA prevalence in Korea.
Background: This study aimed to examine (1) the patterns of online health information search with respect to seeking and scanning, and (2) how online search, along with eHealth literacy, predicts perceived information usefulness in the context of diet and weight control. Methods: Online survey was conducted with 299 adults from the consumer panel recruited for the purpose of quality assessment of the Korean National Health Information Portal in 2016. We conducted paired sample t-test and multiple logistic regression to address the research questions. Data analysis was performed using IBM SPSS Statistics ver. 24.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) and SAS ver. 9.3 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). Results: Of the respondents, 38.8% were 'high seek-high scanners,' 35.8% were 'low seek-low scanners,' 13.0% were 'high seek-low scanners,' and 12.4% were 'low seek-high scanners.' eHealth literacy was a significant, positive predictor of online information scanning (odds ratio [OR], 2.46; 95% confidence interval [CI], 1.41-4.29), but not for online information seeking (OR, 1.75; 95% CI, 1.00-3.05). With respect to perceived usefulness of online information seeking, online seeking (OR, 4.90; 95% CI, 2.19-11.00) and eHealth literacy (OR, 2.30; 95% CI, 1.11-4.75) were significant predictors. Perceived usefulness of online scanning had a significant association with online scanning (OR, 2.38; 95% CI, 1.08-5.22), but not with eHealth literacy. Conclusion: To increase the effectiveness of the health policy for online information search and related outcomes in the context of diet and weight control, it is important to develop education programs promoting eHealth literacy.
This paper presents an optimal path planning strategy for aerial searching and surveying of a user-designated area using multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The method is designed to deal with a single unseparated polygonal area, regardless of polygonal convexity. By defining the search area into a set of grids, the algorithm enables UAVs to completely search without leaving unsearched space. The presented strategy consists of two main algorithmic steps: cellular decomposition and path planning stages. The cellular decomposition method divides the area to designate a conflict-free subsearch-space to an individual UAV, while accounting the assigned flight velocity, take-off and landing positions. Then, the path planning strategy forms paths based on every point located in end of each grid row. The first waypoint is chosen as the closest point from the vehicle-starting position, and it recursively updates the nearest endpoint set to generate the shortest path. The path planning policy produces four path candidates by alternating the starting point (left or right edge), and the travel direction (vertical or horizontal). The optimal-selection policy is enforced to maximize the search efficiency, which is time dependent; the policy imposes the total path-length and turning number criteria per candidate. The results demonstrate that the proposed cellular decomposition method improves the search-time efficiency. In addition, the candidate selection enhances the algorithmic efficacy toward further mission time-duration reduction. The method shows robustness against both convex and non-convex shaped search area.
검색엔진 서비스는 필요한 정보를 찾아 볼 수 있는 장점을 지녔지만 한편으로는 이용자의 원하지 않은 개인정보까지 검색할 수 있는 위험성이 있다. 이러한 위험성에도 불구하고 많은 이용자들은 검색상에 자신의 개인정보가 노출되어 있는지 인식조차 못하고 있으며, 인식을 하고 있더라도 개인정보 삭제 신청을 어떻게 하는지도 모르는 상황이다. 2015년 국정감사에서는 공무원들의 개인정보 오남용 및 공공기관 개인정보 구글 검색 노출이 지적되었다. 이것은 정부차원에서도 개인정보 검색 노출 문제를 중요히 바라보고 있는 상황이며, 앞으로도 검색으로 인한 개인정보 노출이 개선되어야 함을 지적하고 있다. 본 연구는 검색포털 사이트를 중심으로 개인정보 노출의 실태와 문제점을 조사하였다. 이 결과를 토대로 노출된 개인정보 삭제에 관한 검색엔진 서비스 제공자 측면과 이용자 측면의 해결책을 제시한다.
Geospatial information, which is one of social overhead capital, is predicted as a core growing industry for the future. The production of geospatial information requires a huge budget, so it is very important objective of the policy for geospatial information to prevent the duplication of geospatial projects. In this paper, we proposed a semantic search system which extracts possible duplication of geospatial projects by using ontology for geospatial project administration. In order to achieve our goal, we suggested how to construct and utilize geospatial project ontology, and designed the architecture and process of the semantic search. Moreover, we showed how the suggested semantic search works with a duplicated projects search scenario. The suggested system enables a nonprofessional can easily search for duplicated projects, therefore we expect that our research contributes to effective and efficient duplication review process for geospatial projects.
2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.
Although economic crisis is allaying in Korea, the more effective unempoyment policies are requried in this present. So in this paper, we analyze the effects of relevant factors, especially job search behaviors of the unempyoed on reemployment and look for implications to the improvement of unemployment policies. Major findings are as follows: First, we find that job search behaviors, especially the effectiveness of job search activity and job search attitude are significantly different between the unemployed and the re-employed. Second, we find that the variables of job search behaviors - the effectiveness of job search activity (number of job offers), job search attitude (reservation wage), positive use of job search methods - significantly affect the re-employment of the unemployed from logistic regression analysis results. These findings' implications are as follows: First, the approach based on search theory may be useful in finding out determinants of re-employment. Second, the effects of job search behaviors on the reemployment and their implications should be actively accepted to policy makers in order to improve the effectiveness of un-employment policies. It meams that the effects of job search behaviors must be carefully considered in making or restructuring unemployment policies and their administrations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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