KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.4081-4098
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2022
With the aim of tackling the contradiction between computation intensive industrial applications and resource-weak Edge Devices (EDs) in Industrial Internet of Things (IIoT), a novel computation task offloading scheme in SDIN-enabled MEC based IIoT is proposed in this paper. With the aim of reducing the task accomplished latency and energy consumption of EDs, a joint optimization method is proposed for optimizing the local CPU-cycle frequency, offloading decision, and wireless and computation resources allocation jointly. Based on the optimization, the task offloading problem is formulated into a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) problem which is a large-scale NP-hard problem. In order to solve this problem in an accessible time complexity, a sub-optimal algorithm GPCOA, which is based on hybrid evolutionary computation, is proposed. Outcomes of emulation revel that the proposed method outperforms other baseline methods, and the optimization result shows that the latency-related weight is efficient for reducing the task execution delay and improving the energy efficiency.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.131-137
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2006
In swarm robot systems, each robot must behaves by itself according to the its states and environments, and if necessary, must cooperates with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot has both learning and evolution ability to adapt the dynamic environments. In this paper, the new learning and evolution method based on reinforcement learning having delayed reward ability and distributed genetic algorithms is proposed for behavior learning and evolution of collective autonomous mobile robots. Reinforcement learning having delayed reward is still useful even though when there is no immediate reward. And by distributed genetic algorithm exchanging the chromosome acquired under different environments by communication each robot can improve its behavior ability. Specially, in order to improve the performance of evolution, selective crossover using the characteristic of reinforcement learning is adopted in this paper. we verify the effectiveness of the proposed method by applying it to cooperative search problem.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.35
no.4
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pp.691-707
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2015
This study aims to develop biology teachers' education program based on argumentation activity about core concepts of evolution and to analyze the characteristics of core concepts of evolution learned during the program. The eight core concepts of evolution in this study were variation, heritability of variation, competition, natural selection, adaptation, differential reproductive rate of individuals, changes in genetic pool within a population, and macroevolution. The performances of teachers participating in the program were compared before and after argumentation activities; consisting of seven sessions on the eight core concepts of evolution. The process of the program was specially designed by learning cycle model for teacher education, consisting of seven phases: identification of the task, production of a tentative argument, small group's written argument, share arguments with the other groups, reflective discussion, final written argument, and organization by an instructor. Participants in the study were two pre-service biology teachers and four in-service biology teachers. The results suggest that biology teachers reduced the teleological explanation for biological evolution and improve its adequacy after the intervention. Teachers lacked the opportunity to discuss variation, heritability of variation, competition, and macroevolution because science textbooks lack information on the concepts of biological evolution. The results of this study suggest that because the argumentation program developed for teachers helps to improve understanding the concepts of evolution and to reduce inadequate conceptions in biology, teacher education programs using argumentation activity and eight core concepts of evolution will play a role for efficient evolution education for biology teachers.
Characterizations of Excavation Damage Zone (EDZ), which is hydro-mechanical degrading the host rock, are the important issues on the geological repository for the spent nuclear fuel. In the DECOVALEX 2019 project, Task G aimed to model the fractured rock numerically, describe the hydro-mechanical behavior of EDZ, and predict the change of the hydraulic factor during the lifetime of the geological repository. Task G prepared two-dimensional fractured rock model to compare the characteristics of each simulation tools in Work Package 1, validated the extended three-dimensional model using the TAS04 in-situ interference tests from Äspö Hard Rock Laboratory in Work Package 2, and applied the thermal and glacial loads to monitor the long-term hydro-mechanical response on the fractured rock in Work Package 3. Each modelling team adopted both Finite Element Method (FEM) and Discrete Element Method (DEM) to simulate the hydro-mechanical behavior of the fracture rock, and added the various approaches to describe the EDZ and fracture geometry which are appropriate to each simulation method. Therefore, this research can introduce a variety of numerical approaches and considerations to model the geological repository for the spent nuclear fuel in the crystalline fractured rock.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.2
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pp.105-114
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2013
Expansion and growth of body information monitoring service based on WBAN technology speeds up technological evolution in bio-signal detection and measurement, real time monitoring of vital sign and telemedicine control. It is essential for taking action against such technological evolution that newest technology trend and standardization issue should be included in designing and materializing body-information monitoring system strategically to secure preceding technology and to preoccupy market. This paper investigates and analyzes technological trend & issues, and suggests task to take action technologically.
Song, Hae Jung;Lee, JunMo;Graf, Louis;Rho, Mina;Qiu, Huan;Bhattacharya, Debashish;Yoon, Hwan Su
ALGAE
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v.31
no.2
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pp.137-154
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2016
Next generation sequencing (NGS) technologies have revolutionized many areas of biological research due to the sharp reduction in costs that has led to the generation of massive amounts of sequence information. Analysis of large genome data sets is however still a challenging task because it often requires significant computer resources and knowledge of bioinformatics. Here, we provide a guide for an uninitiated who wish to analyze high-throughput NGS data. We focus specifically on the analysis of organelle genome and metagenome data and describe the current bioinformatic pipelines suited for this purpose.
This review examines the rapid growth of qualitative and quantitative of telecommunication industry for past couple of years from customer's viewpoint. Most of the telecommunication products were positioned in the market by the businesses and government's support, but the entity of telecommunication products were never interpreted from the user's viewpoint. Even though, various kinds of telecommunication services have been actively discussed by businesses, government, and IT professionals, it has not been sufficiently discussed by the marketing academia where they need to focus a lot on customer's utility. For the purpose of providing an insight of the telecommunication service marketing strategy, this study looked over old and new directions of growth, failure and evolution of services by focusing on two main pillar of communication business, which is high-speed internet and mobile phone service. Additionally, the research explains and mentions the limit and trend of the telecommunication service marketing, and the future research task that needs to be solved.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.591-597
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2007
In swarm robot systems, each robot must behaves by itself according to the its states and environments, and if necessary, must cooperates with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot has both learning and evolution ability to adapt the dynamic environments. In this paper, the new polygon based Q-learning algorithm and distributed genetic algorithms are proposed for behavior learning and evolution of collective autonomous mobile robots. And by distributed genetic algorithm exchanging the chromosome acquired under different environments by communication each robot can improve its behavior ability Specially, in order to improve the performance of evolution, selective crossover using the characteristic of reinforcement learning is adopted in this paper. we verify the effectiveness of the proposed method by applying it to cooperative search problem.
In this article we have applied Schweizer & Sklars t-norm based similarity measures to classification task. We will compare results to fuzzy similarity measure based classification and show that sometimes better results can be found by using these measures than fuzzy similarity measure. We will also show that classification results are not so sensitive to p values with Schweizer & Sklars measures than when fuzzy similarity is used. This is quite important when one does not have luxury of tuning these kind of parameters but needs good classification results fast.
Force/torque sensors are now providing widespread practical solutions to manufacturing problems, particularly in the area of automated assembly. The current state of the industry is discussed, including the evolution of transducer and controller design, and the trend of robot manufacturers to integrate force/torque sensors into their robot systems thereby greatly improving cycle time and simplifying the application development task for the end-user. Current and future application areas are discussed as well as the benefits of force/torque sensing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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