To be the design method supporting aesthetic ability of human, CAAD system should essentially recognize architectural form in the same way of human. In this study, visual perception process of human was analyzed to search proper computational method performing similar step of perception of it. Through the analysis of visual perception, vision was separated to low-level vision and high-level vision. Edge detection and neural network were selected to model after low-level vision and high-level vision. The 24 images of building, tree and landscape were processed by edge detection and trained by neural network. And 24 new images were used to test trained network. The test shows that trained network gives right perception result toward each images with low error rate. This study is on the meaning of artificial intelligence in design process rather than on the design automation strategy through artificial intelligence.
In the environment where human coexists with robot, the problem of safety is very important. But it is difficult to separate the robot from the human in time-domain or space-domain unlike the case of factory automation, so a new concept is needed. One approach is to notice sensory and emotional feeling of human, and in this study "pain" is focused, which is a typical unpleasant feeling when the robot contacts us. In this paper, to design the controller based on the pain, an artificial superficial pain model caused by impact is proposed. This ASPM model consists of mechanical pain model, skin model and gate control by artificial neural networks (ANNs). The proposed ASPM is evaluated by experiments.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.129-138
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2022
With the increasing reliance of computing systems in our everyday life, there is always a constant need to improve the ways users can interact with such systems in a more natural, effective, and convenient way. In the initial computing revolution, the interaction between the humans and machines have been limited. The machines were not necessarily meant to be intelligent. This begged for the need to develop systems that could automatically identify and interpret our actions. Automatic gesture recognition is one of the popular methods users can control systems with their gestures. This includes various kinds of tracking including the whole body, hands, head, face, etc. We also touch upon a different line of work including Brain-Computer Interface (BCI), Electromyography (EMG) as potential additions to the gesture recognition regime. In this work, we present an overview of several applications of automated gesture recognition systems and a brief look at the popular methods employed.
In line with the "mandatory seismic design of fire protection facilities," development of design automation software is indispensable for improving the reliability and efficiency of seismic design. The seismic design automation software developed in this study is an automated S/W for seismic design of fire-fighting facilities, and functions such as automatic arrangement of anti-shake braces according to Korea National Fire Agency's Seismic Design Standards for fire-fighting facilities, output of seismic bracing calculation bills and automatic quantities counting. In addition, the seismic design automation software not only reduces the work speed by three times compared to the manual design of the designer, but also improves the reliability of the design by reducing the human error related to the design quantity such as the brace. In addition, in the seismic design method of fire protection facilities that have been approached conservatively, it was possible to perform the optimal seismic design by using computer algorithms for at least in the use of braces.
Technology has been viewed at various stages of civilization as leading to future progress. The building, its services systems and management of the work process all contribute to the well-being of people within an organization. Productivity relies on there being a general sense of high morale and satisfaction with the workplace. Now buildings are considered as providing a milieu for human creativity. Flexibility, adaptability, service integration and high standards of finishes offer an intelligence threshold. Building Automation System(BAS) - controlled lighting systems may offer incremental energy saving. Conventional Lighting control systems often control equipment in a single room or over the limited area, because they are centralized control systems, which means that all the controlled circuits must be wired to a single control panel. The computers used by these systems are typically dedicated microprocess that perform only lighting control functions. By comparison, modern Building automation systems are distributed control system, which means that their computing hardware and software are distributed as a network that microprocessor-based control modules and standard PC. PLC(Programmable Logic controller) is extensible virtually without limits, so that all the lighting in a facility can be controlled by single, unified system - the same system that also can control and monitor the building's HVAC, security, and manufacturing processed, elevators, and more. A Building automation system can control light using schedules, manual controls, occupancy sensors, and photosensors, either singly or in combination. Building Lighting control and monitoring system will be for a energy saving and efficient building management system.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권2호
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pp.209-217
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2019
Due to the development of artificial intelligence and image recognition technology that play important roles in the field of 4th industry, office automation systems and unmanned automation systems are rapidly spreading in human society. The proposed algorithm first finds the variances of the differences between the tile values constituting the learning characters and the experimental character and then recognizes the experimental character according to the distribution of the three learning characters with the smallest variances. In more detail, for 100 learning data characters and 10 experimental data characters, each character is defined as the number of black pixels belonging to 15 tile areas. For each character constituting the experimental data, the variance of the differences of the tile values of 100 learning data characters is obtained and then arranged in the ascending order. After that, three learning data characters with the minimum variance values are selected, and the final recognition result for the given experimental character is selected according to the distribution of these character types. Moreover, we compare the recognition result with the result made by a neural network of basic structure. It is confirmed that satisfactory recognition results are obtained through the processes that subdivide the learning characters and experiment characters into tile sizes and then select the recognition result using variances.
Nuclear power plant (NPP) operations with multiple objectives and devices are still performed manually by operators despite the potential for human error. These operations could be automated to reduce the burden on operators; however, classical approaches may not be suitable for these multi-objective tasks. An alternative approach is deep reinforcement learning (DRL), which has been successful in automating various complex tasks and has been applied in automation of certain operations in NPPs. But despite the recent progress, previous studies using DRL for NPP operations have limitations to handle complex multi-objective operations with multiple devices efficiently. This study proposes a novel DRL-based approach that addresses these limitations by employing a continuous action space and straightforward binary rewards supported by the adoption of a soft actor-critic and hindsight experience replay. The feasibility of the proposed approach was evaluated for controlling the pressure and volume of the reactor coolant while heating the coolant during NPP startup. The results show that the proposed approach can train the agent with a proper strategy for effectively achieving multiple objectives through the control of multiple devices. Moreover, hands-on testing results demonstrate that the trained agent is capable of handling untrained objectives, such as cooldown, with substantial success.
Automation of agricultural machinery is a high technology needed to increase work capacity and accuracy, to save agricultural resources and energy, to solve labor shortage, and to improve operator's comfort and safety. With the rapid development of electronic industry, automation of agricultural machinery will be progressed fast, and eventually will lead to no-operator machines or agricultural robots. Automation should be promoted step by step without increasing the cost of farming, excluding rural labor forces, decreasing labor volition, and losing human nature. In order to achieve rational automation of agricultural machinery, it is necessary to investigate the characteristics of soils and crops, to develop sensors, controllers and robots with artificial intelligence. It is recommended that the present trends to directly automatize the individual machinery be changed to the development of a harmonious automation system for overall farming.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.38-42
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2002
Conditions are discussed for operating a dissymmetric human master-small (or micro) slave system in best (large position gain-small velocity gain) conditions allowing higher operator dexterity when real effects (joint compliance, link flexion delay and transmission distortion) are taken into account. It is shown that position PD feedback law advantage for ideal case no longer holds, and that more complicated feedback law depending on real effects has to be implemented with adapted transmission line. Drawback is slowdown of master slave interaction, suggesting to use more advanced predictive methods for the master and more intelligent control law for the slave.
Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Lee, Min Woo;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권1호
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pp.207-212
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2020
The human centric lighting (HCL) control is a major focus point of the smart lighting system design to provide energy efficient and people mood rhythmic motivation lighting in smart buildings. This paper proposes the HCL control using indoor surveillance camera to improve the human motivation and well-beings in the indoor environments like residential and industrial buildings. In this proposed approach, the indoor surveillance camera video streams are used to predict the day lights and occupancy, occupancy specific emotional features predictions using the advanced computer vision techniques, and this human centric features are transmitted to the smart building light management system. The smart building light management system connected with internet of things (IoT) featured lighting devices and controls the light illumination of the objective human specific lighting devices. The proposed concept experimental model implemented using RGB LED lighting devices connected with IoT features open-source controller in the network along with networked video surveillance solution. The experiment results are verified with custom made automatic lighting control demon application integrated with OpenCV framework based computer vision methods to predict the human centric features and based on the estimated features the lighting illumination level and colors are controlled automatically. The experiment results received from the demon system are analyzed and used for the real-time development of a lighting system control strategy.
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