Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권1호
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pp.60-67
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2005
Generally. in the molecular dynamics simulations. the Verlet neighboring list algorithm is used for the reduction of a simulation time On the other hand. the application of the Verlet neighboring list forces the time evolution of a simulation system to follow an unrealistic path in a phase space. In equilibrium state, it does not matter with the simulation results because the individual molecule's motion is originally random and any effect due to a small deviation from a real time evolution can be completely ignored. However, if an unsteady state is involved. such a deviation may significantly affect to the results. That is, there is a Possibility that the simulation results Provide ones with any misleading data In this study we evaluated the effect due to the Verlet neighboring list in performing the simulation of a non-equilibrium state and suggested the method to avoid it.
Q-learning, based on discrete state and action space, is a most widely used reinforcement Learning. However, this requires a lot of memory and much time for learning all actions of each state when it is applied to a real mobile robot navigation using continuous state and action space Region-based Q-learning is a reinforcement learning method that estimates action values of real state by using triangular-type action distribution model and relationship with its neighboring state which was defined and learned before. This paper proposes a new Region-based Q-learning which uses a reward assigned only when the agent reached the target, and get out of the Local optimal path with adjustment of random action rate. If this is applied to mobile robot navigation, less memory can be used and robot can move smoothly, and optimal solution can be learned fast. To show the validity of our method, computer simulations are illusrated.
In order to learn in dynamic environments, reinforcement learning algorithms like Q-learning, TD(0)-learning, TD(λ)-learning have been proposed. however, most of them have a drawback of very slow learning because the reinforcement value is given when they reach their goal state. In this thesis, we have proposed a reinforcement learning method that can approximate fast to the goal state in maze environments. The proposed reinforcement learning method is separated into global learning and local learning, and then it executes learning. Global learning is a learning that uses the replacing eligibility trace method to search the goal state. In local learning, it propagates the goal state value that has been searched through global learning to neighboring sates, and then searches goal state in neighboring states. we can show through experiments that the reinforcement learning method proposed in this thesis can find out an optimal solution faster than other reinforcement learning methods like Q-learning, TD(o)learning and TD(λ)-learning.
1944년 체결된 국제민간항공협약에서는 국제항공운송의 안전과 질서를 위하여 항공규칙의 통일화를 위해 국제표준 및 권고관행을 부속서의 형태로 채택하였고, 각 체약국은 이를 기준으로 하여 자국의 법률을 제정 및 개정하도록 하고 있다. 하지만 체약국의 사정상 국제표준과 권고관행을 이행할 수 없을 경우 혹은 차이점이 있을 경우 이를 국제민간항공기구에 통보하여 타 체약국에서 이를 파악할 수 있도록 부속서의 부록으로 게재하고 있다. 한반도 주변국가의 경우 모두 국제민간항공협약의 체약국이며 국제민간 항공협약과 동 부속서의 국제표준 및 권고관행을 자국의 법률로 제.개정하여 항공법의 통일화를 이루고 있다. 하지만 한반도 주변 국가는 자국의 문화와 국내 사정의 이유로 각 항공법의 차이점도 존재하고 있어 최근 한반도 주변의 빈번한 항공운항의 안전을 위해 이를 분석하여 각 국가의 항공법의 특성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서 한반도 주변국가라 함은 한국 중국 일본 북한을 말하며, 한반도 주변의 항공운송정책에 맞추어 한반도를 중심으로 하는 한국 중국 일본 북한의 항공법에 대하여 살펴보았다. 특히 각 국가의 항공법에 대한 연혁과 구성 체계를 비교 분석하여 한반도 주변국가가 서로의 자국 항공법의 제정에 어떠한 영향을 주었는지 연구하고, 국제민간항공협약 및 동 협약의 부속서에서 정한 국제표준 및 권고관행과 국제민간항공기구에 통보한 자국 항공법규상의 차이점을 주요 내용으로 하여 한반도 주변 국가의 항공법과 비교 하여 각 국가 간 국제표준 및 권고관행의 이행 여부와 차이점 통보가 각 국의 항공법 개정에 어떠한 영향을 끼쳤는지에 대하여 알아보는 것이 본 연구의 목적이다.
This study is intended for the Maritime Boundaries(Baseline) of the Unified Korea. According to the international law, North-Korea is recognized as a nation. Then with unification, the state succession will be a very important issue. Thus we should seek for the expected problems and counter-measures, by analyzing of the State-succession. There is a conflict of the positive or negative reaction about the state succession. However, in general, 'the principle of continuity' has been applied for at the national border treaty, regardless of the type of State succession. This can be found on Article 11 & 12 of the 「1978 Vienna Convention on Succession of States in Respect of Treaties」, Article 62, paragraph 2 of the 「1969 Vienna Convention on the Law of Treaties」, and a series of international case law. Currently it is being understood as customary international law. In summary, although South and North Korea, China, Russia and Japan are not the parties of 「1978 Vienna Convention」, the unified Korea will necessarily have a duty to succeed national boundaries(also, maritime baseline) of North Korea. Specifically, we have an objective and rigorous review of the treaty of maritime baseline that is signed between North Korea and neighboring countries, such as 「National Border Treaty Regime between North Korea and China」 and 「Treaty between the Union of Soviet Socialist Republics and the Democratic people's Republic of Korea on the Demarcation of the Soviet-Korea National Border」. Also, we analyzed 'Historical Bays' and 'Straight Baseline' system. By this, we are able to occupy a favorable position when renegotiating with neighboring countries, at the point of unification.
The eligibility is used to solve the credit-assignment problem which is one of important problems in reinforcement learning. Conventional eligibilities which are accumulating eligibility and replacing eligibility make ineffective use of rewards acquired in learning process. Because only an executed action in a visited state is learned by these eligibilities. Thus, we propose a new eligibility, called the weighted eligibility with which not only an executed action but also neighboring actions in a visited state are to be learned. The fuzzy Q-learning algorithm using proposed eligibility is applied to a cart-pole balancing problem, which shows improvement of learning speed.
In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.
The Caravanserai, which can be discovered in the Islamic States in the regions of the Northern Africa and the Middle Asia, still maintains its profound influence to the Islamic World as one of significant edifices in the Islamic World. The majority of the Islamic people at the time of the foundation of Islamic State around AD. 7th century was the nomads, and a trade by means of caravan with their neighboring people was their critical activity for obtaining the necessities of life. With its political and social condition of the Islamic State stabilized and economy developed, the scope of commerce began to grow and the scale of trading with foreign countries started to expand. Along with this economic expansion, the caravanserai began to take a shape as a channel through which not only could the commercial commodities be traded but also religious Islamic ideas and important information could be spread into and shared with the people of neighboring countries. The significance of the caravanserai comes from such observation that it did play major roles in consolidating the solidarity of Islamic states and keeping a religious unity among them. The caravanserai, heading far beyond being a mere commercial center, ultimately functioned as a seedbed of life and spirit of the Islam. Starting from the understanding of social and political significance of the caravanserai, I set the first objective of this article to read into the architecture and interior design of the caravanserai and understand the general characteristics of the Islamic architecture and interior design.
It is desirable for autonomous robot systems to possess the ability to behave in a smooth and continuous fashion when interacting with an unknown environment. Although Q-learning requires a lot of memory and time to optimize a series of actions in a continuous state space, it may not be easy to apply the method to such a real environment. In this paper, for continuous state space applications, to solve problem and a triangular type Q-value model\ulcorner This sounds very ackward. What is it you want to solve about the Q-value model. Our learning method can estimate a current Q-value by its relationship with the neighboring states and has the ability to learn its actions similar to that of Q-learning. Thus, our method can enable robots to move smoothly in a real environment. To show the validity of our method, navigation comparison with Q-learning are given and visual tracking simulation results involving an 2-DOF SCARA robot are also presented.
KANG, Dae-Hyun;KYAW, Naing Oo;JUNG, Eui-Kwon;SHIN, Jae-Seo;KIM, Young-Dong;ONG, Homervergel G.
식물분류학회지
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제48권3호
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pp.218-229
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2018
Myanmar's plant diversity is expected to be very high given the wide variety of climates and the diverse vegetation and geographical features of the country. Since the publication of Kress et al.'s plant checklist in 2003, new and unrecorded species have been constantly reported by various botanists, but much of Myanmar's flora requires more intensive examinations. We conducted joint floristic surveys of several Ywangan areas, including the Panlaung-Pyadalin Cave Wildlife Sanctuary in southern Shan State of Myanmar. The initial identification of seed plant specimens collected from three short floristic expeditions revealed that 23 species were newly recorded species in Myanmar. More than half of these were found to be geographically notable species, which are known to be endemic to neighboring countries such as China (4 spp.), Thailand (6 spp.), and India (2 spp.). A considerable number of these unrecorded species are distributed in the limestone areas of neighboring countries, reflecting the geological characteristics of the survey area. The results of this study reemphasize the need for intensive and continuous research on the flora of Myanmar for a more comprehensive understanding of the distribution patterns of flowering plants in Southeast Asia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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