• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.188-198
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• 2018

With recent development of high-speed wide-area wireless networks and wide spread of highperformance wireless devices, the demand on seamless video streaming services in Long Term Evolution (LTE) network environments is ever increasing. To meet the demand and provide enhanced Quality of Experience (QoE) with mobile users, the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has been actively studied to achieve QoE enhanced video streaming service in dynamic network environments. However, the existing DASH algorithm to select the quality of requesting video segments is based on a procedural algorithm so that it reveals a limitation to adapt its performance to dynamic network situations. To overcome this limitation this paper proposes a novel quality selection mechanism based on a Deep Q-Network (DQN) model, the DQN-based DASH ABR($DQN_{ABR}$) mechanism. The $DQN_{ABR}$ mechanism replaces the existing DASH ABR algorithm with an intelligent deep learning model which optimizes service quality to mobile users through reinforcement learning. Compared to the existing approaches, the experimental analysis shows that the proposed solution outperforms in terms of adapting to dynamic wireless network situations and improving QoE experience of end users.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권6호
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• pp.1173-1196
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• 2014

Real-time dynamic substructuring tests have been conducted on a cable-deck system. The cable is representative of a full scale cable for a cable-stayed bridge and it interacts with a deck, numerically modelled as a single-degree-of-freedom system. The purpose of exciting the inclined cable at the bottom is to identify its nonlinear dynamics and to mark the stability boundary of the semi-trivial solution. The latter physically corresponds to the point at which the cable starts to have an out-of-plane response when both input and previous response were in-plane. The numerical and the physical parts of the system interact through a transfer system, which is an actuator, and the input signal generated by the numerical model is assumed to interact instantaneously with the system. However, only an ideal system manifests a perfect correspondence between the desired signal and the applied signal. In fact, the transfer system introduces into the desired input signal a delay, which considerably affects the feedback force that, in turn, is processed to generate a new input. The effectiveness of the control algorithm is measured by using the synchronization technique, while the online adaptive forward prediction algorithm is used to compensate for the delay error, which is present in the performed tests. The response of the cable interacting with the deck has been experimentally observed, both in the presence of delay and when delay is compensated for, and it has been compared with the analytical model. The effects of the interface delay in real-time dynamic substructuring tests conducted on the cable-deck system are extensively discussed.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.81-86
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• 2002

In current CBR(Case-Based Reasoning) systems, the case adaptation is usually performed by rule-based method that use rules hand-coded by the system developer. So, CBR system designer faces knowledge acquisition bottleneck similar to those found in traditional expert system design. In this thesis, 1 present a model for learning method of case adaptation knowledge using case base. The feature difference of each pair of cases are noted and become the antecedent part of an adaptation rule, the differences between the solutions in the compared cases become the consequent part of the rule. However, the number of rules that can possibly be discovered using a learning algorithm is enormous. The first method for finding cases to compare uses a syntactic measure of the distance between cases. The threshold fur identification of candidates for comparison is fixed th the maximum number of differences between the target and retrived case from all retrievals. The second method is to use similarity metric since the threshold method may not be an accurate measure. I suggest the elimination method of duplicate rules. In the elimination process, a confidence value is assigned to each rule based on its frequency. The learned adaptation rules is applied in riven target Problem. The basic. process involves search for all rules that handle at least one difference followed by a combination process in which complete solutions are built.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1603-1623
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• 2020

Multiple Mobile Robots System (MMRS) has shown many attractive features in lots of real-world applications that motivate their rapid and wide diffusion. In MMRS, the Cooperative Localization (CL) is the basis and premise of its high-performance task. However, the statistical characteristics of the system noise should be already known in traditional CL algorithms, which is difficult to satisfy in actual MMRS because of the numerous of disturbances form the complex external environment. So the CL accuracy will be reduced. To solve this problem, an improved Adaptive Active Cooperative Localization (A²CL) algorithm based on information optimization strategy for MMRS is proposed in this manuscript. In this manuscript, an adaptive information fusion algorithm based on the variance component estimation under Extended Kalman filter (VCEKF) method for MMRS is introduced firstly to enhance the robustness and accuracy of information fusion by estimating the covariance matrix of the system noise or observation noise in real time. Besides, to decrease the effect of observation uncertainty on CL accuracy further, an observation optimization strategy based on information theory, the Model Predictive Control (MPC) strategy, is used here to maximize the information amount from observations. And semi-physical simulation experiments were carried out to verity the A²CL algorithm's performance finally. Results proved that the presented A²CL algorithm based on information optimization strategy for MMRS cannot only enhance the CL accuracy effectively but also have good robustness.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.49-58
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• 2012

도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.443-450
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• 2013

최근 높은 휴대성과 이동성을 특징으로 하는 모바일 도메인에서 사용자의 상황정보를 이용한 모바일 상황인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 모바일 상황인식 서비스들은 사용자의 상황정보를 모바일 기기로부터 수집 및 분석하여 추론 시스템을 통해 상황을 추론해야 한다. 그러나 모바일 도메인의 높은 이동성으로 인해 상황에 적합한 추론 결과를 얻기에 어려움이 있다. 또한, 잘못된 추론 결과를 수정 및 적응하기 위한 체계적인 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 소프트웨어 사이버네틱스 기반 피드백 개념을 적용한 체계적인 프로세스 모델을 제시한다. 또한 피드백 프로세스 모델을 적용, 설계 및 구현한 MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 정확한 상황 추론이 가능한 적응적 모바일 상황인식 서비스 개발 환경을 구축할 수 있으며 추론 규칙의 체계적 관리가 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.520-532
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• 2018

본 연구는 향유신념과 감사에 관한 선행연구를 토대로 향유신념과 감사의 관련성을 살펴보고 향유신념과 감사의 관계에서 긍정정서와 인지적 정서조절의 이중 매개 모형을 확인하고자 하였다. 이를 검증하기 위해 대학생 및 성인 485명을 대상으로 향유신념, 감사, 긍정정서, 인지적 정서조절을 측정하고, 구조 방정식 모형을 통하여 결과를 분석하였다. 연구 결과, 향유신념, 긍정정서, 적응적 인지적 정서조절, 감사는 유의한 정적 상관을 보였다. 또한 연구 모형을 검증한 결과 향유신념과 감사의 관계에서 긍정정서와 적응적 인지적 정서조절의 이중매개효과가 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 연구과 상담 및 심리치료에 대한 시사점과 본 연구의 제한점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1337-1358
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• 2015

In this paper, we present an analytical and simulated study on the performance of adaptive vehicular ad hoc networks (VANET) priority based on Transmission Distance Reliability Range (TDRR) and data type. VANET topology changes rapidly due to its inherent nature of high mobility nodes and unpredictable environments. Therefore, nodes in VANET must be able to adapt to the ever changing environment and optimize parameters to enhance performance. However, there is a lack of adaptability in the current VANET scheme. Existing VANET IEEE802.11p's Enhanced Distributed Channel Access; EDCA assigns priority solely based on data type. In this paper, we propose a new priority scheme which utilizes Markov model to perform TDRR prediction and assign priorities based on the proposed Markov TDRR Prediction with Enhanced Priority VANET Scheme (MarPVS). Subsequently, we performed an analytical study on MarPVS performance modeling. In particular, considering five different priority levels defined in MarPVS, we derived the probability of successful transmission, the number of low priority messages in back off process and concurrent low priority transmission. Finally, the results are used to derive the average transmission delay for data types defined in MarPVS. Numerical results are provided along with simulation results which confirm the accuracy of the proposed analysis. Simulation results demonstrate that the proposed MarPVS results in lower transmission latency and higher packet success rate in comparison with the default IEEE802.11p scheme and greedy scheduler scheme.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.59-66
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• 2004

본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.101-106
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• 2020

유도전동기의 속도 제어를 원활하게 수행하기 위해서는 필요한 회전자 속도 정보를 얻어야 한다. 속도 정보를 얻으려면 센서를 사용하여 얻어야 하지만, 센서를 사용하지 않고 적절한 알고리즘을 이용하여 얻을 수도 있다. 속도 정보를 얻기 위해서 모델 기준 적응 시스템(MARS; model reference adaptive system)을 사용하여 시스템을 설계 하였고, 유도전동기의 속도 제어 방식 중에 하나인 간접 벡터 제어 방식으로 전동기의 전류와 회전자 파라미터 값으로부터 연산된 슬립 주파수를 회전자 속도와 합하여 자속의 위치 정보를 얻어내는 방식을 사용하였다. 실제 자속 정보 없이도 넓은 속도 영역에서 간단하게 순시 전류 제어를 행할 수 있으며 제어기의 구조가 간단하다는 장점을 가질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 간접 벡터 제어 방식을 기반으로 제어 시스템을 구성하였고, 이를 실현하기 위해 필요한 회전자 속도 정보를 센서로 사용하지 않고 개발한 지능형 알고리즘으로 추정하여 유도전동기의 속도 제어 시스템을 개발하였다.