This study attempts (1) to analyze the changing pattern of organizational control by investigating the impacts of ERP implementations on the determinants of organizational control types and (2) to compare the performance variances based on the fitness between implementation of ERP and the changed mode of organizational control. Research results reveal that firms with ERP shows high degree of information integration, which partially affects the determinants of organizational control types. Also, results indicate that firms now with ERP shows the higher levels of both behavior and output control than without ERP, and the magnitude of change in behavior control level was greater than that of output control level. Finally, this research suggests that while the firms that implemented ERP for the purpose of quality and service improvement need to more focus on behavior control than on output control, the firms for the purpose of cost reduction need to excercise more output control in order to establish a cost effective control strategy.
본 논문은 센서 네트워크를 이용하여 실시간으로 건물 내부의 화재 정보를 감시하고, 화재 발생 시 적절한 대피 경로를 제안하는 화재 대피 유도 시스템 모델을 제안한다. 이 시스템 모델은 센서 경보 모듈(sensor alert module), 행위 제안 모듈(behavior suggestion module), 비상 장치 제어 모듈(emergency device control module) 등으로 구성된다. 센서 경보 모듈은 센서 네트워크에서 수집한 정보를 주기적으로 감시하고, 규칙기반 알고리즘을 이용하여 화재 여부를 판별한다. 그리고 행위 제안 모듈은 센서 경보 모듈이 생성한 위험 센서 목록(danger sensor list)을 가지고 화재지역을 파악하여 화재 위치에 따른 비상등의 방향을 제시하고, 비상 장치 제어 모듈은 제시된 비상등의 방향에 따라 관련 비상 장치를 제어하거나 화재 상태를 도시한다. 이 시스템의 동작을 검증하기 위해 가상으로 무선 센서 네트워크의 데이터를 생성하여 인터넷 웹 기반의 화재 대피 유도 시스템을 구현하여 실험한다. 향후 본 연구를 통하여 대형 건축물에서 화재 발생과 같은 긴급 상황 발생할 경우 사람들을 안전하게 보호할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.
Kim, Il-Wan;Kwon, Ho-Sang;Kim, Young-Joong;Lim, Myo-Taeg
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.2337-2341
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2005
This paper presents the target detection method using Support Vector Machines(SVMs) and the navigation system using behavior-based fuzzy controller. SVM is a machine-learning method based on the principle of structural risk minimization, which performs well when applied to data outside the training set. We formulate detection of target objects as a supervised-learning problem and apply SVM to detect at each location in the image whether a target object is present or not. The behavior-based fuzzy controller is implemented as an individual priority behavior: the highest level behavior is target-seeking, the middle level behavior is obstacle-avoidance, the lowest level is an emergency behavior. We have implemented and tested the proposed method in our mobile robot "Pioneer2-AT". Comparing with a neural-network based detection method, a SVM illustrate the excellence of the proposed method.
A hybrid control structure for vision-based soccer robot system is considered. The structure is om-posed of four levels such as the role action behavior and execution levels. The control structure which is a combination of hierarchical and behavioral structures can efficiently meet the behavior and design specifications of a soccer robot system Among the four levels only the design of the action level is proposed in the paper and is experimentally evaluated. Design hypothesis and evaluation method are presented to improve the reliability and accomplishment of the robot system. Due to the essential element of soccer robot system design a systematic design procedure of the action level is proposed With the proposed structure and algorithm of the action level the excellent result was shown at the MiroSot'98 held in France.
This paper introduces an emotional behavior decision model based on linear system for intelligent service robots. An emotional model should make different behavior decisions according to the purpose of the robots. We propose an emotional behavior decision model which can change the character of intelligent service robots and make different behavior decisions although the situation and environment remain the same. We defined each emotional element such as reactive dynamics, internal dynamics, emotional dynamics, and behavior dynamics by state dynamic equations. The proposed system model is a linear dynamic system. If you want to add one external stimulus or behavior, you need to add just one dimensional vector to the matrix of external stimulus or behavior dynamics. The case of removing is same. The change of reactive dynamics, internal dynamics, emotional dynamics, and behavior dynamics also follows the same procedure. We implemented a cyber robot and an emotional head robot using 3D character for verifying the performance of the proposed emotional behavior decision model.
BACKGROUND/OBJECTIVES: The objective of this study was to examine factors affecting cooking behavior at home. We examined components of the theory of planned behavior, perception of cooking skills, and socio-demographic variables affecting cooking behavior at home. SUBJECTS/METHODS: The study sample included 425 women raising elementary school children living in South Korea. They responded to an online structured questionnaire. The variables affecting cooking behavior at home were assessed using hierarchical regression analysis. RESULTS: The frequency of cooking behavior at home was 14.1 meals per week. Most respondents showed an intention regarding cooking behavior. The average score for attitude toward cooking behavior at home was 15.1 points (scale of 1 to 25). Attitude and cooking behavior showed a significant positive correlation (P < 0.01, r = 0.22). The subjective norm was 14.6 points (scale of 1 to 25). The subjective norm showed a significant correlation with cooking behavior (P < 0.01, r = 0.18). The control belief was 2.8 points (scale of 1 to 5). The control belief and cooking behavior showed a significant correlation in all questions (P < 0.01, r = 0.25). The subjects were significant confident about their cooking skills, except for Kimchi. Perception of cooking skills showed a significant correlation with all questions concerning cooking behavior (P < 0.01, r = 0.30). Significant variables for predicting intention regarding cooking behavior were perception of cooking skills, employment status, income, and attitude. Significant variables for predicting cooking behavior were employment status, income, control belief, number of children, and behavioral intention. CONCLUSIONS: In order to provide nutrition education to increase cooking behavior at home, it is necessary to have a positive attitude toward cooking behavior, increase control belief, and improve confidence related to cooking skills. Moreover, differentiated education based on the employment status of women is needed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.229-235
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2003
We designed a family of completely autonomous mobile robots with local intelligence. Each robot has a number of on-board sensors, including vision, and does not rely on global positioning systems The on-board embedded controller is sufficient to analyze several low-resolution color images per second. This enables our robots to perform several complex tasks such as navigation, map generation, or providing intelligent group behavior. Not being limited to playing the game of soccer and being completely autonomous, we are also looking at a number of other interesting scenarios. The robots can communicate with each other, e.g. for exchanging positions, information about objects or just the local states they are currently in (e.g. sharing their current objectives with other robots in the group). We are particularly interested in the differences between a behavior-based approach versus a traditional control algorithm at this still very low level of action.
The theory of planned behavior proposed by Ajzen predicts that certain behaviors are determined by behavioral intentions which are affected by an attitudinal belief toward the behavior, the subject norms, and the individual's perception of their control over the behavior. This study's aim is to examine consumers' inappropriate complaint behaviors, using the theory of planned behavior. Consumers' inappropriate complaint behaviors are defined by two types, which are low -and high-intensity inappropriate complaint behavior based on the primary data collected from a group of consumer affairs professionals in the business field. The survey questionnaire was administered to 1,000 consumers via an on-line survey. The two models were assessed with path analysis in order to predict consumers' inappropriate complaint behaviors, using the theory of planned behavior. The results are as follows: First, two types of inappropriate compliant behaviors were identified according to the results of an exploratory study conducted by professionals who had been employed at the department of consumer affairs. Second, the theory of planned behavior is adequately fitted to examine the factors related to consumers' inappropriate complaint behaviors. Also, all three variables based on the theory of planned behavior, -perceived behavior control, subjective norm, and attitude-had a significant effect on inappropriate complaint behavior intention. Third, consumers' inappropriate complaint behavior intention played the most significant role in low-intensity inappropriate complaint behavior, whereas attitude was found to play a significant role in high-intensity inappropriate complaint behavior. The significance and implication were discussed in terms of effective customer management strategies.
In this paper, we propose a method of cooperative control based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment.For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B lymphocyte(B cell), each environmental condition as an antigen, and a behavior strategy as an antibody respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental codintion changes, a robot select an appropriate beharior stategy. And its behavior stategy is stimulated and suppressed by other robot using communiation. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and idotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm stragegy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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