동작되고 있는 고전압 기기는 전기의 독특한 특성 때문에 초음파 방출을 유발하는 특유한 소리를 방출한다. 초음파 방출이란 아킹, 코로나, 트래킹과 같은 전기적변화에 의해서 발생된다 고전압 전력 설비에서 아킹, 코로나, 트래킹은 여러 가지 장애를 일으킬 뿐만 아니라 인체에도 매우 치명적인 손상을 야기한다. 고전압 기기의 장애 요소를 방지하고 사전에 진단하기 위해 초음파 측정이 주목받게 되었지만 아직까지 기초적인 측정 데이터가 충분히 제시되어 있지 않은 실정이다. 본 논문에서는 변압기 설비에서 발생하는 초음파 이상음을 분석하고 분석한 자료를 표준 데이터화 하는데 그 목적을 둔다.
본 연구에서는 특정개인에 맞춘 정황정보를 제공할 수 있는 개인화 메세지 주석시스템을 제안한다. 본 시스템에서 컨텍스트는 사용자의 신 분, 위치, 시간등을 포함하는 실체로 정의하며 사용자의 정체는 개인화된 메세지 생성의 주된 데이터이다. 컨텍스트를 감지하기 위해 증강현실 기술이 사용되며, 사용자의 위치를 추적하기 위해 실제 물체에 마커가 부착된다. 증강현실 기술은 인간의 지각과 상호작용을 강화시키는 아주 효과적인 주석 방법으로 사용될 수있다. 메시지는 가상 문자메세지 또는 3차원 가상물체일 수 있다. 실험결과는 제안된 시스템이 실시간으로 효과적으로 작동됨을 보여주며 또한 개인화 메시지를 제공하는 모바일 서비스로 사용될 수 있음을 보였다.
In this paper an intelligence embedding quadruped pet robot is described. It has 15 degrees of freedom and consists of various sensors such as CMOS image, voice recognition and sound localization, inclinometer, thermistor, real-time clock, tactile touch, PIR and IR to allows owners to interact with pet robot according to human's intention as well as the original features of pet animals. The architecture is flexible and adopts various embedded processors for handling sensors to provide modular structure. The pet robot is also used for additional purpose such like security, gaming visual tracking, and research platform. It is possible to generate various actions and behaviors and to download voice or music files to maintain a close relation of users. With cost-effective sensor, the pet robot is able to find its recharge station and recharge itself when its battery runs low. To facilitate programming of the robot, we support several development environments. Therefore, the developed system is a low-cost programmable entertainment robot platform.
본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다.
21 세기의 핵심기술이 될 가상현실은 차세대를 이끌 주요 패러다임 중 하나로써 광범위한 응용분야를 창출할 수 있고 기술적인 면에서도 커다란 변혁과 전환을 몰고 올 수 있다. 이러한 변화는 앞으로 인간 생활의 전 분야에 있어 그 가치와 파급효과가 매우 커질 것으로 전망된다. 그러나, 국내 가상현실 관련 업체는 대부분 영세한 수준을 벗어나지 못하고 있으며, 업체 간 과다경쟁 및 정보교류의 부족으로 유사 기술에 중복 투자돼 국가적인 손실을 초래하고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 연구는 가상현실에 대한 선형연구를 토대로 하여 가상현실 시뮬레이션 시스템을 개발 할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
In this paper, we propose a method to evaluate performances of mobile personal robots. A set of performance measures is proposed and the corresponding evaluation methods are developed. Different from industrial manipulators, personal robots need to be evaluated with its mobility, navigation, task and intelligent performance in environments where human beings exist. The proposed performance measures are composed of measures for mobility including vibration, repeatability, path accuracy and so on, as well as measures for navigation performance including wall following, overcoming doorsill, obstacle avoidance and localization. But task and intelligent behavior performances such as cleaning capability and high-level decision-making are not considered in this paper. To measure the proposed performances through a series of tests, we designed a test environment and developed measurement systems including a 3D Laser tracking system, a vision monitoring system and a vibration measurement system. We measured the proposed performances with a mobile robot to show the result as an example. The developed systems, which are installed at Korea Agency for Technology and Standards, are going to be used for many robot companies in Korea.
Pictorial Structures(PS)는 동적 프로그래밍을 이용하여 인체의 포즈 추적 및 인식 하는 것에 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서 상반신 포즈는 PS와 Particle filter(PF)에 의한 동적 프로그래밍 기법으로 추적된다. PF와 같은 동적프로그래밍에서 마코프 연쇄 (Markov Chain) 기반 동적 움직임 모델은 높은 자유도를 갖는 상반신 포즈를 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 키포즈 기반 예측분포이며, 이것은 상반신 실루엣과 키포즈(Key Pose)들 사이의 유사도를 참고하여 파티클(Particle)을 적절히 예측하는 것이다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존 방법 성능을 70.51% 향상시킨 것을 확인하였다.
A well-known difficulty in attitude estimation based on inertial measurement unit (IMU) signals is the occurrence of external acceleration under dynamic motion conditions, as the acceleration significantly degrades the estimation accuracy. Lee et al. (2012) designed a Kalman filter (KF) that could effectively deal with the acceleration issue. Ahmed and Tahir (2017) modified this method by adjusting the acceleration-related covariance matrix because they considered covariance modeling as a pivotal factor in the estimation accuracy. This study investigates the effects of covariance modeling on estimation accuracy in an IMU-based attitude estimation KF. The method proposed by Ahmed and Tahir can be divided into two: one uses the covariance including only diagonal components and the other uses the covariance including both diagonal and off-diagonal components. This paper compares these three methods with respect to the motion condition and the window size, which is required for the methods by Ahmed and Tahir. Experimental results showed that the method proposed by Lee et al. performed the best among the three methods under relatively slow motion conditions, whereas the modified method using the diagonal covariance with a high window size performed the best under relatively fast motion conditions.
The purpose of this study was to investigate lower-limb joint torque of the two groups as it changed by somatosensory stimulation during the descent down three stairs of different heights and to describe the difference between the two groups, which are young people group and elderly people group. Subjects of each groups climbed down a stair at four stimulation conditions, which are non-stimulation, tibialis anterior tendon stimulation, achilles tendon stimulation, tibialis anterior - achilles tendon stimulation. Motion capture data were collected using 3D optoelectric motion tracking system that utilizes active infrared LEDs, near infrared sensor and force plate. The obtained motion capture data was used to build 3D computer simulation model. The results show that lower-limb joint torque of the two groups changed with somatosensory stimulation as they descended the stairs and the joint torque of the two groups differed from each other.
On developing port system, the performance tests of system in relation to ship maneuver generally consists of the three parts: the channel transit, the manoeuvring in a turning basin and the docking/undocking. The quantifications of risk of an accident has priviously been difficult due to the low occurrence of accidents relative to the number of transits. Additionally, accident statistics could not be related port system because of the large number of factors contributing to the accident. such as human error, equipment failure, visibility, light, traffic. etc. In case of the channel transit, "Relative Risk Factor(RRF)" or "Relative Risk Factor for Meeting Traffic" was proposed as the as the measures derived to quantify the relative risk of accident by M.W.Smith. This factor measure the tracking performance, the turning performance and the passing performance at meeting traffic. On the other hand, the safety of berthing maneuver is not measured with a few evaluating factors as controlled due to complex controllabilites such as steering, engine, side thrusters or tugs. This work, therefore, aims to propose the evaluating measure by the Analytic Hierarchy Process(AHP). Six experimental scenarios were establised under the various environmental conditions as independent variables. In every simulation, the difficulty of maneuver was scored by captain and compared with AHP scores. The results show almost same and from which the weights of eight evaluating factors could be fixed. Additionally, the limit value of relative factor in berthing safety to six scenarios could be estimated to 0.11.e estimated to 0.11.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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