This paper proposes a hierarchical roadmap (HRM) and its construction process to efficiently represent navigable areas in an indoor environment. HRM is adopted to solve the path-planning problems of mobile robots in indoor environments. HRM has a multi-layered graphical structure that enables it to abstract and cover navigable areas using a smaller number of nodes and edges than a probabilistic roadmap. During the incremental process of constructing HRM, information on navigable areas is abstracted using a sonar gridmap when the mobile robot navigates an unexplored area. The HRM-based planner efficiently searches for paths to answer queries by reducing the search space size using the multi-layered graphical structure. The benefits of the proposed HRM are experimentally verified in real indoor environments.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.50-55
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1998
In this paper we use discrete simulation method to get the criteria of system evaluation required in the case of designing the complicated probabilistic event system having discrete probabilistic variables and to search the effective and reliable alternatives to satisfy the objective value of the given system through on-line, single run within the short time period. If we find the alternative we construct the algorithm which change values of decision variables and determining alternative by using the stopping algorithm which end the simulation in the steady state of system. In order to prevent the loss of data when we analyze the acquired design alternative in the steady state we provide the background of the estimation of the autoregressive model and mean and confidence interval for evaluating correctly the objective function obtained by the small amount of output data through the short time period simulation.
군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.102-108
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2020
One of the key features of a mobile crowd-sensing (MCS) system is task allocation, which aims to recruit workers efficiently to carry out the tasks. Due to various constraints of the tasks (such as specific sensor requirement and a probabilistic guarantee of task completion) and workers heterogeneity, the task allocation become challenging. This assignment problem becomes more intractable because of the deadline of the tasks and a lot of possible task completion order or moving path of workers since a worker may perform multiple tasks and need to physically visit the tasks venues to complete the tasks. Therefore, in this paper, a hybrid search algorithm for task allocation called HST is proposed to address the problem, which employ a traveling salesman problem heuristic to find the task completion order. HST is developed based on the tabu search algorithm and exploits the premature convergence avoiding concepts from the genetic algorithm and simulated annealing. The experimental results verify that our proposed scheme outperforms the existing methods while satisfying given constraints.
본 연구에서는 수상함과 대잠헬기가 협동작전을 수행하는 환경에서의 수상함의 최적 탐색 패턴을 도출하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해 대잠 탐색 작전을 수행하는 수상함과 대잠헬기의 기동 및 탐색 임무를 모델링하였으며, 탐색의 대상이 되는 잠수함의 회피 기동을 확률적 방법으로 모델링 하였다. 또한 수상함과 대잠 헬기가 수행하는 대잠 탐색 임무의 효과도를 정량적으로 측정하기 위한 지표들을 정의하였다. 대잠 탐색 작전의 주요 변수 중 하나인 수상함과 잠수함 예상위치간 초기 거리의 변화에 따른 시나리오들을 생성하였다. 각 시나리오에 대해, 수상함이 단독으로 최적 탐색 패턴에 따라 임무를 수행하는 경우와, 수상함과 대잠헬기가 협동 작전을 수행하는 경우에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 최근까지의 주요 연구 대상이 되어온 수상함들의 단독 작전을 가정한 최적 탐색 패턴으로는, 대잠헬기와의 협동 작전 환경에서 최대의 탐지 효과도를 얻을 수 없음을 밝히고, 협동 작전 환경에서 잠수함 탐지 확률을 최대화 하기위한 수상함의 기동 패턴 재구성 방안을 제안하였다.
음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.
This paper proposes a new confidence measure for utterance verification with posterior probability approximation. The proposed method approximates probabilistic likelihoods by using Viterbi search characteristics and a clustered phoneme confusion matrix. Our measure consists of the weighted linear combination of acoustic and phonetic confidence scores. The proposed algorithm shows better performance even with the reduced computational complexity than those utilizing conventional confidence measures.
유전자 프로그래밍은 고정적인 구조가 아닌 가변 길이의 트리 구조를 가지고 있어서 여러 세대를 통하여 다양한 개체들을 만들어 낸다. 이러한 특징은 위원회 머신(committee machines)을 구축하는데 있어서 자연스럽고 또한 효과적인 알고리즘일 수 있다.하지만 해결해야 할 요소 중 하나는 다수의 개체들에서 결합할 개체의 선택과 개체의 수를 결정하기 위한 방법이다. 본 논문에서는 효과적인 개체들의 결합이 되기 위한 새로운 탐색방법을 소개한다. 이 방법은 확률적인 진화 탐색을 바탕으로 하고 있다. 제안된 방법을 여러 가지 분류 문제에 적용하였으며 실험을 통하여 탐색의 특성과 일반화 성능을 분석하였다.
Optimal allocation of viewers on a terrain in such a wav that the hidden area would be minimized has many practical applications. However, it is impossible in practical sense to evaluate all the possible allocations. In this paper, we propose an optimal allocation of viewers based on genetic algorithm that enables probabilistic search of huge solution space. An experiment for one and three viewers was performed. The algorithm converges to good solutions. Especially, in one viewer case, the algorithm found the best solution.
Designing fuzzy controller, there are difficulties that we have to determine fuzzy rules and shapes of membership functions which are usually obtained by the amount of trial-and-error or experiences from the experts. In this paper, to overcome these defects, genetic algorithms which is probabilistic search method based on genetics and evolution theory are used to determine fuzzy rules and fuzzy membership functions. We design a series compensation fuzzy controller, then determine basic structures, input-output variables, fuzzy inference methods and defuzzification methods for fuzzy controllers. We develop genetic algorithms which may search more accurate optimal solutions. For evaluating the fuzzy controller performances through experiments upon an actual system, we design the fuzzy controllers for the speed control of a DC series motor with nonlinear characteristics and show good output responses to reference inputs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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