This paper proposes a robot control human interface using Markov model (HMM) based hand signal recognizer. The command receiving humanoid robot sends webcam images to a client computer. The client computer then extracts the intended commanding hum n's hand motion descriptors. Upon the feature acquisition, the hand signal recognizer carries out the recognition procedure. The recognition result is then sent back to the robot for responsive actions. The system performance is evaluated by measuring the recognition of '48 hand signal set' which is created randomly using fundamental hand motion set. For isolated motion recognition, '48 hand signal set' shows 97.07% recognition rate while the 'baseline hand signal set' shows 92.4%. This result validates the proposed hand signal recognizer is indeed highly discernable. For the '48 hand signal set' connected motions, it shows 97.37% recognition rate. The relevant experiments demonstrate that the proposed system is promising for real world human-robot interface application.
본 연구는 수신호 통일지침 개발을 위한 사전연구로 선박작업시 의사소통 수단으로서 수신호 체계의 활용가능성과 표준화 타당성을 검토하였다. 실증연구에 앞서 선박안전관리자의 의견을 수렴하여 수신호 활용가능성이 있는 선박작업활동을 분류하고, 이러한 작업활동 하에 작업자의 수신호 활용의사와 제도적 표준화 선호도를 측정하였다. 통계분석(t-검정, 상관관계분석) 결과 응답자들은 근무형태(선원/육상선박 안전관리감독)와 근무환경(갑판부/기관부)에 관계없이 수신호 소통이 가능한 작업활동에서는 표준화된 수신호 체계를 의사소통 수단으로 적극 수용할 의사가 있었다. 또한, 주어진 선박작업활동 종류에 따라 응답자의 수신호 활용빈도는 유의미한 차이가 있으나 표준화 선호도와는 강한 양(+)의 상관관계에 있었다. 따라서 후속연구로 응답자의 수신호 활용빈도가 높은 크레인 운용, 윈드라스 윈치 운용, 삭류 이동/전달, 화물창 운용 등 항만내 작업활동들을 우선순위로 수신호 통일지침을 설계한다면 선박작업자간 의사소통 개선에 효과적일 수 있다는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 수신호 인식기에 쓰이기 위한 분별성 있는 손동작을 만드는 방법을 제안한다. 기존의 수화DB에서 손의 움직임을 분석하여 기본 동작이 되는 4가지의 모션 프리미티브를 선정하였으며, 선정된 모션 프리미티브를 조합하여 구별성 있는 '기본 손동작 집합'을 제작하였다. 제안하는 '기본 손동작 집합' 의 구별성을 증명하기 위하여 '기본 손동작 집합' 인식기를 만들고 인식결과를 확인하였다. 사용된 인식기는 hidden Markov model (HMM) 을 기반으로 제작되었다. 기본 손동작 인식 task에 대한 성능평가 결과 99.01%로써 각 모델 간에 높은 구별성을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 3차원 공간상에서 행해지는 수신호들을 인식하는 시스템을 다룬다. 수신호 입력을 위한 장치로는 두 대의 컬러카메라를 사용한다. 비전에 기반을 둔 제스처 인식 방식은 그 자체의 비접촉식 특성으로 인해 사용자 편의 면에서 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 여타의 카메라를 입력 장치로 사용하는 방식들이 그러하듯이 배경과 조명 변화에 대해 취약하다는 것이 문제시된다. 본 논문에서는 특수한 장갑이나 표식을 사용하지 않고도, 배경 및 조명 변화에 강인하게 입력 영상에서 손영역을 검출하기 위해, 적응 손 컬러 모델과 함께 이전 위치 정보를 이용하였다. 손 영역 영상으로부터 수신호를 인식하기 위해서, 본 논문은 '손 자세'와 '손 궤적'을 기본요소로 하는 수신호 정의 방식을 바탕으로 한다. 확장성 있는 손 자세 분류를 위해서 소그룹 개념을 통한 2단계의 분류방식을 제안한다. 3차원 수신호 영상을 얻기 위해 사용된 두 대의 카메라로부터 얻은 영상들에 대한 상호보완적 선택 방법도 제시한다. 제안된 수신호 인식 방법은 차량 주행 시뮬레이터에 적용하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다.
Gesture recognitions needed for various applications and is now gaining in importance as one method of enabling natural and intuitive human machine communication. In this paper, we propose a real time hand-signal recognition system in 3-dimensional space performs robust, real-time tracking under varying illumination. As compared with the existing method using classical pattern matching, this system is efficient with respect to speed and also presents more systematic way of defining hand-signals and developing a hand-signal recognition system. In order to verify the proposed method, we developed a virtual driving system operated by hand-signals.
본 논문에서는 얼굴 영상 및 음성신호 변화를 측정하는 기술을 적용하여 신장에 해당하는 수지침 자극에 따른 효과를 분석하는 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 신장 수지침 자극 전과 후의 얼굴 영상과 음성을 각각 수집하고 영상신호 분석 실험에서는 신장 관련 영역인 지각(턱) 부위의 색상 변화를 측정하였다. 또한, 음성신호 분석 실험에서는 신장과 관련된 음성신호 분석 요소인 1 포먼트 주파수 대역폭과 Shimmer값의 변화를 측정하였다. 실험을 통해 신장 수지침 자극에 따른 지각 부위의 흑색, 1 포먼트 주파수 대역폭 및 Shimmer 측정값이 감소하는 현상을 나타냈다. 최종적으로 실험 결과에 대한 통계적 유의성 분석을 통해 얼굴 영상 및 음성신호 측정 기법에 의한 신장 수지침 효과를 객관적으로 입증하고자 한다.
This paper shows that a system with two-link arm can obtain hand reaching movement to a target object projected on a visual sensor by reinforcement learning using a layered neural network. The reinforcement signal, which is an only signal from the environment, is given to the system only when the hand reaches the target object. The neural network computes two joint torques from visual sensory signals, joint angles, and joint angular velocities considering the urn dynamics. It is known that the trajectory of the voluntary movement o( human hand reaching is almost straight, and the hand velocity changes like bell-shape. Although there are some exceptions, the properties of the trajectories obtained by the reinforcement learning are somewhat similar to the experimental result of the human hand reaching movement.
This paper propose the test method for performance of myoelectric hand prosthesis(MHP) according to myoelectric signal generated in the human muscle. The MHP consists of a mechanical hand, a surface myoelectric sensor(SMES) for measuring myoelectric signal, a control system and a charging battery. The propose test method is proved the reliability of MHP.
To realize a robot hand interacting like a human hand, there are many tactile sensors sensing normal force, shear force, torque, shape, roughness and temperature. This sensing signal is essential to manipulate object accurately with robot hand. In particular, slip sensors make manipulation more accurate and breakless to object. Up to now several slip sensors were developed and applied to robot hand. Many of them used complicate algorithm and signal processing with vibration data. In this paper, we developed novel principle slip sensor using separation layer. These two layers are moved from each other when slip occur. Developed sensor can sense slip signal by measuring this relative displacement between two layers. Also our principle makes slip signal decoupled from normal force and shear force without other sensors. The sensor was fabricated using the NBR(acrylo-nitrile butadiene rubber) and the Ecoflex as substrate and a paper as dielectric. To verify our sensor, slip experiment and normal force decoupling test were conducted.
고속철도 시스템에서 열차의 안전 운행을 지원하기 위해서 사용되는 이동통신기술로서 LTE-R(: Long Term Evolution-Railway)은 열차의 고속이동환경에 적합한 핸드오버기술을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 철도통신시스템에서 사용되는 LTE-R 네트워크의 핸드오버 성능을 분석하고 이를 토대로 핸드오버 수행 조건을 제시한다. 성능 분석은 NS(: Network Simulator)-3를 기반으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하며 성능 파라미터로는 SINR(: Signal to Interference and Noise Ratio), RSRP(: Reference Signal Received Power) 및 데이터율을 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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