The purpose of this study is to explore the issues of Taekwondo education for multicultural Taekwondo trainees as a multicultural society arrives according to the population cliff era, and to provide basic data for ...

무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle; UAV) 군집 시스템은 다수의 UAV가 자율적으로 협업하여 복잡한 임무를 수행하는 차세대 항공 로봇 기술로, 인공지능(Artificial Intelligence; AI)의 발전과 함께 연구 범위가 꾸준히 확대되어 왔다. 본 논문은 UAV 군집 AI 연구를 두 가지 관점에서 체계적으로 리뷰한다. 첫째, 메타휴리스틱 기반군집 지능에서 심층 ...

Compact Physical AI models are increasingly deployed on energy-harvesting (EH) IoT robots. However, existing EH schedulers assume either binary task quality or a continuous quality-energy trade-off, neither of which captures ...

본 논문은 디지털 콘텐츠 내 가상 경제의 불안정성을 해결하고 장기적 안정성을 확보하기 위해 강화학습(Reinforcement Learning) 기반의 정책 제어 방식을 제안한다. 가상 경제의 변동성은 사용자 이탈과 콘텐츠 수명단축을 초래하므로 실시간 대응 체계가 필수적이다. 본 연구는 인플레이션율, 총 생산량 등 핵심 지표를 관찰하고통화량 및 수수료 등을 조절하는 Soft Actor-Critic(SAC) ...

본 논문에서는 LEO(Low Earth Orbit) 위성 기반IoT(Internet of Things) 환경에서 발생하는 간헐적 연결과 클라이언트 이질성을 고려하여, 클라이언트의 로컬 데이터양, 로컬 업데이트 수, 모델 변화량을 통합적으로 반영하는 새로운 연합학습 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 알고리즘은 기존 연합학습 기법 대비 높은 글로벌 모델 정확도를 달성하였으며, 이를 통해 ...

In the configuration of radio-frequency identification (RFID) tag identification (ID) processes using dynamic framed slotted aloha (DFSA) protocol without muting (DFSA/nm), the optimal frame size and process termination ...

Static estimators are vital for resource-constrained radio-frequency identification (RFID) systems, such as those using passive tags, due to their computational simplicity. However, conventional static estimators like ...

이 논문은 포화 조건에서 노드들이 한 홉으로 서로 통신할 수 있는 단일 홉 Ad hoc 망에서 망 내 적은 수의노드가 존재할 때, MIL-STD-188-220의 무작위 network access delay (NAD)의 전송률, 실패율, 지연시간을 분석한다. 또한, 목표 실패율을 만족하는 최대 재전송 횟수의 계산을 제공한다. 실험 결과는 이론치와 잘 일치함을 보여준다. 또한, 목표 실패율을 ...

Millimeter-wave and terahertz bands enable high-rate localized services, motivating the maximization of network- wide successful transmissions. This paper derives a log-concave SINR lower bound that yields a tractable, ...

본 논문은 음향 장면 생성을 위해 조건부 정규화 플로우(Glow)와 조건부 플로우 매칭(OT-CFM, SB-CFM) 모델들의 성능을 비교·분석한다. Glow는 가역 변환과 다중 스케일 구조로 정확한 우도 최대화와 조건 충실도를 동시에 달성하고, OT-CFM과 SB-CFM은 각각 결정론적·확률적 경로에서 목표 속도장을 학습한다. 모든 모델은 멜스펙트로그램을 생성한 후 HiFi-GAN으로 파형을 ...