This paper intends to implement a software that controls TurtleBot 2 remotely. The moving of the robot TurtleBot 2 can be controlled using command control based on Windows 10 IoT core instead of the Robot Operating System (ROS). The implemented software allows the user to move remotely TurtleBot 2 in any specified direction and perform the monitoring such as reading feedback data from the robot. Through TCP/IP and serial communication technology, TurtleBot 2 can successfully receive command control and send feedback to the user. Using C# programming language, two Universal Windows Platform apps (client app and server app) have been implemented to allow communication between the user and TurtleBot 2. The result of this implementation has been verified and tested in an indoor platform.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.9-14
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2002
Boolean retrieval is simple and elegant. However, since there is no provision for term weighting, no ranking of the answer set is generated. As a result, the size of the output might be too large or too small. Relevance feedback is the most popular query reformulation strategy. in a relevance feedback cycle, the user is presented with a list of the retrieved documents and, after examining them, marks those which are relevant. In practice, only the top 10(or 20) ranked documents need to be examined. The main idea consists of selecting important terms, or expressions, attached to the documents that have been identified as relevant by the user, and of enhancing the importance of these terms in a new query formulation. The expected effect is that the new query will be moved towards the relevant documents and away from the non-relevant ones. Local analysis techniques are interesting because they take advantage of the local context provided with the query. In this regard, they seem more appropriate than global analysis techniques. In a local strategy, the documents retrieved for a given query q are examined at query time to determine terms for query expansion. This is similar to a relevance feedback cycle but might be done without assistance from the user.
The delay between input action and visual interface feedback ("Latency") in a touchscreen inking task reduces the user's performance. When the latency is less than 2.38ms, the user cannot perceive the latency in dragging task. This value is difficult to achieve on recent touchscreens and general purpose computers. So, methods of predicting touch points to reduce perceptible latency has been proposed. In general, touch points prediction is not perfect. When using point prediction, feedback of the predicted points is displayed on the screen, after a while, erased when the actual points are displayed. When this task is implemented by software, it causes additional latency to work to erase predicted points feedback. It therefore propose a platform for rendering point prediction feedback without additional latency by the FPGA. This platform transmits input points and HDMI signals rendering feedback of input points to the FPGA. The FPGA draws the feedback of points predicted based on the input points on the HDMI and displays the screen. Since hardware rendering changes the HDMI signal every frame, it does not require erasing work and rendering can be done within an early time regardless of the amount of rendering, so we will reduce the latency.
This ppaer suggests a congestion control scheme for CL(ConnectionLess) overlay network using the feedback loops getween CL werver, between CL servers, and the header translation table of CL server. The CL overlay network for CBDS(Connectionless Broadband Data Service) defined by ITU0T(International Telecommunication Union-Telecommunication) consists of CL servers which route frames and links which connect between CL user and CL server or between CL servers. In this CL overlay network, two kinds of congestions, link congestion and CL server congestion, may occur. We suggest a scheme that can solve the congestion using ABR(Available Bit Rate) feedback control loop, the traffic control mechanism. This scheme is the link-by-link method suing the ABR feedback control loops between CL user and CL server or between CL servers, and the header translation table of CL server. As CL servers are always endpoints of ABR connections, the congestion staturs of the CL server can be informed to the traffic sources using RM(Resource Management) cell of the ABR feedback loops. Also CL server knows the trafffic sources making congestion by inspecting the source address field of CLNAP-PDUs(ConnectionLess Network Access Protocol - Protocol Data Units). Therefore this scheme can be implemeted easily using only both ABR feedback control loop of ATM layer and the congestion state table using the header translation table of CL server because it does not require separate feedback links for congestion control of CL servers.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.61-77
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2003
Due to the wide expansion of the internet, people can freely get information what they want with lesser efforts. However without adequate forms or rules to follow, it is getting more and more difficult to get necessary information. Because of seemingly chaotic status of the current web environment, it is sometimes called "Dizzy web" The user should wander from page to page to get necessary information. Therefore we need to construct system which properly recommends appropriate information for general user. The representative research field for this system is called Recommendation System(RS), The collaborative recommendation system is one of the RS. It was known to perform better than the other systems. When we perform the web user modeling or other web-mining tasks, the continuous feedback data is very important and frequently used. In this paper, we propose a collaborative recommendation system which can deal with the continuous feedback data and tried to construct the web page prediction system. We use a sojourn time of a user as continuous feedback data and combine the traditional model-based algorithm framework with the Support Vector Regression technique. In our experiments, we show the accuracy of our system and the computing time of page prediction compared with Pearson's correlation algorithm.algorithm.
디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다. 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위한 실험 결과에 따르면, 같은 횟수의 피드백을 받으면서도 재현율과 정확률은 빠른 증가를 보이는 것으로 나타났다.
Haptic rendering is a process providing force feedback during interactions between a user and a virtual object. This paper presents a real-time haptic rendering technique for deformable objects based on visual information of intervention between a tool and a real object in a remote place. A user can feel the artificial reaction force through a haptic device in real-time when a slave system exerts manipulation tasks on a deformable object. The models of the deformable object and the manipulator are created from the captured image obtained with a CCD camera and the recognition of objects is achieved using image processing techniques. The force at a rate of 1 kHz for stable haptic interaction is deduced using extrapolation of forces at a low update rate. The rendering algorithm developed was tested and validated on a test platform consisting of a one-dimensional indentation device and an off-the shelf force feedback device. This software system can be used in a cellular manipulation system providing artificial force feedback to enhance a success rate of operations.
본 논문은 의사연관피드백과 의미특징기반의 용어 가중치에 의한 문서요약 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 간섭을 최소화 시키며, 의미특징으로부터 유도된 용어의 가중치는 문장집합의 내부 특징을 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 가중치가 부여된 의미특징과 확장된 질의를 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 용어의 가중치를 부여하지 않은 방법에 비해서 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.
In this paper, we investigate the scheduling and power allocation for coordinated multi-point transmission in downlink long term evolution advanced (LTE-A) systems, where orthogonal frequency division multiple-access is used. The proposed scheme jointly optimizes user selection, power allocation, and modulation and coding scheme (MCS) selection to maximize the weighted sum throughput with fairness consideration. Considering practical constraints in LTE-A systems, the MCSs for the resource blocks assigned to the same user need to be the same. Since the optimization problem is a combinatorial and non-convex one with high complexity, a low-complexity algorithm is proposed by separating the user selection and power allocation into two subproblems. To further simplify the optimization problem for power allocation, the instantaneous signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and the average SINR are adopted to allocate power in a single cell and multiple coordinated cells, respectively. Simulation results show that the proposed scheme can improve the average system throughput and the cell-edge user throughput significantly compared with the existing schemes with limited feedback.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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