Multi-day trip itinerary planning is complex and time consuming task, from selecting a list of worth visiting POIs to arranging them into an itinerary with various constraints and requirements. In this paper, we present CYTRIP, a multi-day trip itinerary planning system that engages human computation (i.e. crowd recommendation) to collaboratively recommend POIs by providing a shared workspace. CYTRIP takes input the collective intelligence of crowd (i.e. recommended POIs) to build a multi-day trip itinerary taking into account user's preferences, various time constraints and locations. Furthermore, we explain how we engage crowd in our system. The planning problem and domain are formulated as AI planning using PDDL3. The preliminary empirical experiments show that our domain formulation is applicable to both single-day and multi-day trip planning.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.47-52
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2023
With the growing data size and the increased computing load in machine learning, energy-efficient resource planning in IoT systems is becoming increasingly important. In this paper, we suggest a new resource planning policy for real-time workloads that can be fluctuated over time in IoT systems. To handle such situations, we categorize real-time tasks into fixed tasks and variable tasks, and optimize the resource planning for various workload conditions. Based on this, we initiate the IoT system with the configuration for the fixed tasks, and when variable tasks are activated, we update the resource planning promptly for the situation. Simulation experiments show that the proposed policy saves the processor and memory energy significantly.
If an error occurs in the automatic mode when the advanced teleoperator system performs a task in hostile environment, then the mode changes into the manual mode. The operation by program and the operation by hyman recover the error in the manual mode. The system resumew the automatic mode and continues the given task. In order to utilize the inverse kinematics as means of the operation by program in the manual mode, Lee and Nagamachi determined the end point of the robot trajectory planning which varied with the height of the task object recognized by a T.V monitor, solved the end point by the fuzzy set theory, and controlled the position of the robot hand by the inverse kinematics and the posture of the robot hand by the operation by human. But the operation by human did take a lot of task time because the position and the posture of the robot hand were separately controlled. To reduce the task time by human, this paper developes an error recovery expert system (ERES). The position of the robot hand is controlled by the inverse kinematics of the cartesian coordinate system to the end point which is deter- mined by the fuzzy set theory. The posture of the robot hand is controlled by the modulality of the robot hand's motion which is made by the posture of the task object. The knowledge base and the inference engine of the ERES is developed using the muLISP-86 language. The experimental results show that the average task time by human the ERES which was performed by the integration of the position and the posture control of the robot hand is shorter than that of the research, done by the preliminary experiment, which was performed by the separation of the position and the posture control of the robot hand. A further study is likely to research into an even more intelligent robot system control usint a superimposed display and digitizer which can present two-dimensional coordinate of the work space for the convenience of human interaction.
In this paper, a target approachable force-guided control with adaptive accommodation for the complex assembly is presented. The complex assembly (CA) is defined as a task which deals with complex shaped parts including concavity or whose environment is so complex that unexpected contacts occur frequently during insertion. CA tasks are encountered frequently in the field of the manufacturing automation and various robot applications. To make CA successful, both the bounded wrench condition and the target approachability condition should be satisfied simultaneously during insertion. By applying the convex optimization technique, an optimum target approaching twist can be determined at each instantaneous contact state as a global minimum solution. Incorporated with an admissible perturbation method, a new CA algorithm using only the sensed resultant wrench and the target twist is developed without motion planning nor contact analysis which requires the geometry of the part and the environment. Finally, a VME-bus based real-time control system is built to experiment various CA task. T-insertion task as a planar CA and double-peg assembly task as a spacial assembly were successfully executed by implementing the new force-guided control with adaptive accommodation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.5
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pp.445-452
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2012
With the increasing number of high-rise and large-scale buildings, modern buildings are becoming intelligent, and are incurring high construction costs and requiring careful maintenance. Maintenance works for high-rise buildings significantly depend on human labor, unlike other construction processes that are gradually being automated. The resulting accidents may produce very high social and economic losses. To address this problem, herein, this paper proposes robotic building maintenance system using multi-robot concept, in specific, cleaning a building facade which is directly subjected to minimize human labor; that improves the process efficiency and economic feasibility. The sensor for detecting contamination of building's outer-wall glass is proposed; Kalman filter was used for estimating robots' status with the contamination of the window glass. Task allocation of the sensor based multi-robots for an effective way of task execution is introduced and the feasibility was verified through the simulations.
This study reviews and modifies general IS success models to find success factors of WIS(Web-based Information Systems) and to confirm the relationship between WIS success and user's satisfaction of web use. A WISSM(Web-based Information Success Model extended to include EQ(E-Quality) is developed to anticipate user's intention to use Web-based Agricultural Information System and fit into the survey data from 252 WIS users of RDA(Rural Development Administration). PLS is applied to estimate a structural model based on EQ-WISSM to test hypotheses including 1) users reach a high level of intention to use Web-based Information Systems when they feel a high level of interactivity among an 'E-Quality', 'Decision Making Support Satisfaction' and 'Task Support Satisfaction', and E-Quality boosts intention to use Web-based Information Systems. The results show high path coefficients and $R^2$ values and find followings; First, the EQ-WISSM explains the user's intention to use WAIS quite well. Second, E-Quality can be used well in web-based IS environment to predict IS Success. Finally, this research finds the importance of 'Task Support Satisfaction' as a mediator between 'Decision Making Support Satisfaction', 'E-Quality' and 'Intention to Use'.
Ha, Byung-Hyun;Seol, Hyeon-Ju;Bae, Joon-So;Park, Yong-Tae;Kang, Suk-Ho
IE interfaces
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v.16
no.spc
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pp.76-81
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2003
BPMS (Business Process Management Systems) is aninformation system that systematically supports designing, administrating, and improving the business processes. It can execute the business processes by assigning tasks to human or computer agents according to the predefined definitions of the processes. In this research we developed a task assignment algorithm that can maximize overall process efficiency under the limitation of agents' capacity. Since BPMS manipulates the formal and predictable business processes, we can analyze the processes using queuing theory to achieve overall process efficiency. We first transform the business processes into queuing network model in which the agents are considered as servers. After that, workloads of agents are calculated as server utilization and we can determine the task assignment policy by balancing the workloads. This will make the workloads of all agents be minimized, and the overall process efficiency is achieved in this way. Another application of the results can be capacity planning of agents in advance and business process optimization in reengineering context. We performed the simulation analysis to validate the results and also show the effectiveness of the algorithm by comparing with well known dispatching policies.
This paper presents the use of an evert system to automate process planning of block assembly, a task that is usually completed manually. In order to determine the sequence of assembly operation, a search method guided by rules, such as merging of related operations, grouping of similar operations, and precedence rules based on know-hows and geometrical reasoning, is used. In this paper, the expert system developed is explained in detail regarding a global database, control strategies, and rule bases. For verification purposes, the evert system has been applied to simple examples. Since the rule bases are isolated from the inference engine in the developed system, it is easy to add more rules in the future.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2014.05a
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pp.4-5
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2014
Planning earthmoving haul-route must be preceded for appropriate equipment fleet assignment. However, traditional haul-route planning methods have limitations relative to practical usage because multiple variables (e.g., grade/rolling resistance, length, equipment's weight etc.) should be considered at a time. Genetic algorithm(GA) was introduced to improve these traditional methods. However, GA based haul-route planning method still remains in inefficiency relative to computation performance. This study presents a new haul-route searching method that computes an optimal haul-route using GA. The system prototype is developed by using MATLAB(ver. 2008b). The system identifies an optimal haul-route by considering equipment type, soil type, and soil condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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