This paper proposes a algorithm for several mobile robots navigation. There are three parts in this algorithm. First part generates robots turning angle and moving distance for goal approaching, sencond part generates robots avoiding angle and avoiding distance for static obstacles or other robots and third part adjust between robots moving distance and avoiding distance. Most simulation results of this algorithm are very effective for several mobile robots traveling in unknown field.
한국어 형태소 분석에서 미등록 형태소 오류들은 2가지 유형으로 나뉜다. 첫 번째 오류 유형은 형태소 분석기가 어떤 형태소열도 찾아내지 못하는 것이고, 두 번째 오류 유형은 등록 형태소들의 잘못된 조합을 찾아내는 것이다. 지금까지 대부분의 기존 미등록 형태소 추정 기술들은 단지 첫 번째 오류 유형에만 초점을 맞추어 왔다. 본 논문에서는 2가지 유형의 오류들의 모두 다룰 수 있는 미등록 형태소 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 미등록 형태소 오류들을 포함할 가능성이 있는 어절들을 검출한다. 그리고 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 검출된 어절들의 형태소 분리와 품사 태깅을 수행한다. 실험에서 제안 방법은 기능어 최장 일치 기반의 전형적인 방법보다 뛰어난 성능을 보였다. 실험 결과에 기초하여 미등록 형태소 오류의 두 번째 유형이 한국어 형태소 분석의 성능을 올리기 위해서 꼭 다루어져야 한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 퍼지 모델을 이용한 불확실한 카오스 시스템의 적응 동기화 기법을 제안한다. 카오스 동기화 시스템은 마스터 시스템과 슬레이브 시스템으로 구성되며 각각의 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 통해 표현된다. 마스터 시스템은 파라미터가 미리 알려지지 않은 불확실한 모델로 가정되므로 불확실한 파라미터를 추정하기 위해 적응 기법을 적용하여 슬레이브 시스템을 설계한다. 동기화 오차 시스템을 안정화하고 불확실한 파라미터를 추정하는 적응 규칙을 이용한 제어기를 설계하며 Lyapunov 이론을 통해 안정도를 해석한다. 제안된 퍼지 적응 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 Duffing 시스템과 Lorenz 시스템에 대해 모의 실험을 수행한다.
정보 은닉 기술은 최근 들어 주목받고 있는 기술이다. 정보 은닉 기술을 보유하고 사용하는 것은 보안이 요구되는 통신 환경에서 경쟁력이 되기 때문이다. 본 논문에서는 2007년 초에 출시된 Microsoft Office 2007 파일에 정보를 은닉하는 것이 가능함을 보이고자 한다. Microsoft Office 파일 형식(format)이 Open XML을 따름을 고려할 때, Open XML의 특징을 이용하여 Microsoft Office 파일에 정보를 숨길 수 있다. Open XML 형식에서는 파트(Part)와 각 파트간의 관계를 사용자가 정의할 수 있는데, 이러한 사용자 정의의 파트와 사용자 정의의 관계가 Microsoft Office 2007 파일에 정보를 숨기는 데에 핵심적인 역할을 한다. Microsoft Office 응용 프로그램으로 만들어진 파일에는 이러한 사용자 정의의 파트와 파트간 관계가 존재하지 않으므로 이러한 요소의 존재 여부로, 정보가 은닉되었는지의 여부를 판단할 수도 있다.
The purpose of this paper is to propose a numerical algorithm for the problem of coefficient identification of the scalar wave equation based on a local observation on the boundary: Determine the unknown coefficient function with the knowledge of simultaneous Dirichlet and Neumann boundary values on a part of boundary. To find the unknown coefficient function, the unknown Neumann boundary value is also identified. We recast our inverse problem to variational problem. The gradient method is applied to find the minimizing functions. We confirm the effectiveness of our algorithm by numerical experiments.
In this paper, a new learning fuzzy logic controller(LFLC) is presented. The proposed controller is composed of the main control part and the learning part. The main control part is a fuzzy logic controller(FLC) based on linguistic rules and fuzzy inference. For the learning part, artificial neural network(ANN) is added to FLC so that the controller may adapt to unknown plant and environment. According to the output values of the ANN part, which is learned using error back-propagation algorithm, scale factors of the FLC part are determined. These scale factors transfer the range of values of input variables into corresponding universe of discourse in the FLC part in order to achieve good performance. The effectiveness of the proposed control strategy has been demonstrated through simulations involving the control of an unknown robot manipulator with load disturbance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권5호
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pp.463-473
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2015
We consider a nonparametric AR(1) model with nonparametric ARCH(1) errors. In order to estimate the unknown function of the ARCH part, we apply the stationary bootstrap procedure, which is characterized by geometrically distributed random length of bootstrap blocks and has the advantage of capturing the dependence structure of the original data. The proposed method is composed of four steps: the first step estimates the AR part by a typical kernel smoothing to calculate AR residuals, the second step estimates the ARCH part via the Nadaraya-Watson kernel from the AR residuals to compute ARCH residuals, the third step applies the stationary bootstrap procedure to the ARCH residuals, and the fourth step defines the stationary bootstrapped Nadaraya-Watson estimator for the ARCH function with the stationary bootstrapped residuals. We prove the asymptotic validity of the stationary bootstrap estimator for the unknown ARCH function by showing the same limiting distribution as the Nadaraya-Watson estimator in the second step.
Convergence difficulty and available complete measurement information have been considered as two primary challenges for the identification of large-scale engineering structures. In this paper, a time domain substructural identification approach by combining a weighted adaptive iteration (WAI) algorithm and an extended Kalman filter method with a weighted global iteration (EFK-WGI) algorithm was proposed for simultaneous identification of physical parameters of concerned substructures and unknown external excitations applied on it with limited response measurements. In the proposed approach, according to the location of the unknown dynamic loadings and the partially available structural response measurements, part of structural parameters of the concerned substructure and the unknown loadings were first identified with the WAI approach. The remaining physical parameters of the concerned substructure were then determined by EFK-WGI basing on the previously identified loadings and substructural parameters. The efficiency and accuracy of the proposed approach was demonstrated via a 20-story shear building structure and 23 degrees of freedom (DOFs) planar truss model with unknown external excitation and limited observations. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying both the substructural parameters and unknown loading within limited iterations when both the excitation and dynamic response are partially unknown.
이 논문은 정렬 기법을 이용한 미등록 대역어 추출 모델을 제안하고 그 추출 시스템을 구현한다. 제안된 미등록 대역어 추출 모델은 일종의 구절정렬 모델로서 경계모델과 언어모델 그리고 번역 모델로 구성된다. 제안된 추출 시스템은 병렬말뭉치 구축, 단어정렬, 미등록어 추출로 구성된다. 이 논문에서는 제안된 시스템을 평가하기 위해서 약 1,500여 개의 미등록어가 포함된 2,200문장의 평가말뭉치를 구축하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 제안된 모델이 미등록 대역어 추출에 매우 유용함을 알 수 있었다. 앞으로 좀 더 객관적인 평가를 위해 대량의 평가말뭉치 구축이 선행되어야 하며 좀 더 양질의 병렬말뭉치의 구축이 필요할 것이다. 또한 미등록어 추출 모델을 개선하기 다양한 연구가 추진되어야 할 것이다.
In this paper, we design a nonlinear adaptive controller using wavelet neural network. The method proposed in this paper performs for a nonlinear system with unknown parameters, identification with using a wavelet neural network, and then a nonlinear adaptive controller is designed with those identified informations. The advantage of the proposed control method is simple to design a controller for unknown nonlinear systems, because we use the identified informations and design parameters are positioned within a negative real part of s-plane. The simulation results showed the effectiveness of proposed controller design method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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