본 논문에서는 무선 ATM 망에서 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽의 QoS(Quality of Service)를 보장하고 무선 채널의 효율성을 극대화 할 수 있는 새로운 동적 슬롯 할당 알고리즘인 NDSA(Neural Dynamic Slot Assignment)를 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 ATM 셀 헤더 부분의 GFC(Generic Flow Control) 필드 상에 단말기의 버퍼 상태와 셀 발생률 변화를 부호화 하여 piggybacking 하는 in-band 방식을 채택하였으며 다음 프레임에 할당할 슬롯의 갯수를 기존 방식과는 달리 신경회로망을 이용하여 유동적으로 조절하여 할당함으로써 단말기의 셀 손실이나 지연에 대한 QoS를 보장하고 채널 이용 효율을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘은 BONeS tool을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식과 비교 분석한 결과 그 정당성을 확인하였다.
본 논문에서는 ATM 망을 구성하고 있는 노드(node) 간의 셀(cell) 전송시에 출력 링크(output link)로 전송된 셀이 수신 노드에서 수행하는 UPC/NPC에 의해 손실되지 않는 트래픽 정형화기(shaper)를 제안한다. 제안한 정형화기는 비실시간 가변비트율(nrt-VBR) 트래픽을 대상으로 한 것으로 각 ATM 연결(connection)에 대해 독립된 큐(queue)를 할당하였으며, 출력 링크로 전송할 셀을 저장하고 있는 큐를 선정하기 위해 모든 큐에 대해 Generic Cell Rate Algorithm(GCRA)를 수행하여 큐의 상태를 결정하고, 그 결과 전송 가능 상태에 있는 모든 큐들을 대상으로 본 논문에서 제안한 시간의존 확률적 스케줄링(time-dependent probability scheduling) 알고리즘을 적용하여 특정 큐를 선택하여 셀을 전송한다. 제안한 정형화기의 성능평가를 위해 WRR(Weighted Round Robin) 스케줄링 알고리즘을 사용한 정형화기 및 WFQ(Weighted Fair Queueing) 스케줄링 알고리즘을 적용한 정형화기에 대한 모의실험을 하였으며, 그 결과 제안한 정형화기는 비실시간 가변비트율(nrt-VBR) 트래픽의 정형화(shaping)에 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
The objective of this research is to develop a cost model for integrated CAD system. A computerized system realizing this model then is used to aid designers. The first area is to propose a conceptual framework of a multilevel cost model. The methodology of constructing the model is discussed. Then suggestion of an object oriented programming technique for implementing the model is presented. Complicate estimation procedure can be systematically handled by this technique. Interval analysis to deal with the uncertainty of information and decision during design process is used. An experimentation algorithm for calculating the cost distribution is proposed to overcome the shortcoming of interval analysis. Major focus of this research is on net shape manufacturing processes including die casting, injection molding, and metal forming.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.392-395
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1995
This paper presents a time efficient method for determining a sequence of locations of a mobile manipulator that facilitates tracking of continuous path in cluttered environment. Given the task trajectory in the form of octree data structure, the algorithm performs characterization of task space and subsequent multistage optimization process to determine task feasible locations of the robot. Firstly, the collision free portion of the trajectory is determined and classified according to uniqueness domains of the inverse kinematics solutions. Then by implementing the extent of task feasible subspace into an optimization criteria, a multistage optimization problem is formulated to determines the task feasible locations of the mobile manipulator. The effectiveness of the proposed method is shown through a simulation study performed for a 3-d.o.f. manipulator with generic kinematic structure.
A swarm-bot docking with two independent robots aiming at overcoming obstacles or climbing up/down stairs is introduced how it can be manufactured and controlled. Utilizing the fast mobility of the vehicle robot and cooperating between robots expands the applications of the robot. An algorithm for identifying the partner robot and its generic mechanism enabling the docking of two robots are addressed. The designed swarm-bot has advantages in terms of overcoming obstacle or stair climbing which is not easily implemented by a single robot, increasing the adaptability to the environment.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제11권3호
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pp.125-131
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2003
The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air-conditioning system. In this paper, two fault detection methods were considered. One is a generic neural network, and the other is an moving average neural network. In order to compare the performance of fault detection results from these methods, two different types of faults in an air-conditioning system were applied. These are the condenser 30% fouling and the evaporator fan 25% slowdown. Test results showed that the moving average neural network was more effective for the detection of partial faults in the air-conditioning system.
We propose ROI(region of interest) image coding application to still image using PSBS(partial significant bitplane shift)method combined with human face region detecting system. PSBS is an encoding algorithm for ROI image coding in JPEG2000, and takes advantages of both generic scaling based method and maximum shift method defined in JPEG2000. The Powerful advantages of PSBS are able to adjusting image quality in ROI and background flexibly, and support arbitrarily shaped ROI coding without coding the shape. In this letter, we show how to compress an image for human face region using PSBS method combined with human face region detecting system, and propose its application.
The purpose of this paper is to investigate two major feature extraction techniques based on generic modular face recognition system. Detailed algorithms are described for principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). PCA and ICA ate statistical techniques for feature extraction and their incorporation into a face recognition system requires numerous design decisions. We explicitly state the design decisions by introducing a modular-based face recognition system since some of these decision are not documented in the literature. We explored different implementations of each module, and evaluate the statistical feature extraction algorithms based on the FERET performance evaluation protocol (the de facto standard method for evaluating face recognition algorithms). In this paper, we perform two experiments. In the first experiment, we report performance results on the FERET database based on PCA. In the second experiment, we examine performance variations based on ICA feature extraction algorithm. The experimental results are reported using four different categories of image sets including front, lighting, and duplicate images.
The accuracy of training-based activity recognition depends on the training procedure and the extent to which the training dataset comprehensively represents the activity and its varieties. Additionally, training incurs substantial cost and effort in the process of collecting training data. To address these limitations, we have developed a training-free activity recognition approach based on a fuzzy logic algorithm that utilizes a generic activity model and an associated activity semantic knowledge. The approach is validated through experimentation with real activity datasets. Results show that the fuzzy logic based algorithms exhibit comparable or better accuracy than other training-based approaches.
Since the muiltipath signal arrives at the GPS receiver later than the line-of-sight signal, the multipath signal makes the shape of the correlation function asymmetric. This paper proposes a multipath mitigation method through asymmetry estimation of the correlation function, in which multiple correlators are utilized. The asymmetry is estimated from correlation values of correlators which have different chip spacings. Based on the estimated asymmetry, the correlation function is modified in order to get a better code tracking performance. Even through the proposed method uses multiple correlators including the narrow correlator, the acquisition performance is not degraded since the number of search cell of the narrow correlator part can be reduced in the algorithm of the proposed method. The simulation results show that the proposed method gives better performance than the generic correlator in multipath environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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