Creating controllable, responsive avatars is an important problem in computer games and virtual environments. Recently, large collections of motion capture data have been exploited for increased realism in avatar animation and control. Large motion sets have the advantage of accommodating a broad variety of natural human motion. However, when a motion set is large, the time required to identify an appropriate sequence of motions is the bottleneck for achieving interactive avatar control. In this paper, we present a novel method for training avatar behaviors from unlabelled motion data in order to animate and control avatars at minimal runtime cost. Based on machine learning technique, called Q-teaming, our training method allows the avatar to learn how to act in any given situation through trial-and-error interactions with a dynamic environment. We demonstrate the effectiveness of our approach through examples that include avatars interacting with each other and with the user.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.16
no.1
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pp.84-91
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2020
The APR1400 reactor stud holes can be stuck due to high temperatures, high pressure, prolonged engagement, and load changes according to pressure changes in the reactor. Threaded surfaces of a stud hole should be cleaned for the sealing of pressure in reactor vessel by removing any foreign materials which may exist in the stud holes. Human workers can access to the stud hole for the cleaning of stud holes manually, but the radiation exposure of human workers is increased. Robot is an effective way to work in hazardous area. So we introduced robot for the cleaning of stud holes. Localization of mobile robots is generally based on odometry, but with increased mileage, position errors can be accumulated. In order to eliminate cumulative error and to ensure stability of its driving, laser sensors and new control algorithm were utilized. The distance between the robot and the wall was measured by laser sensors, and the control algorithm was implemented so as to travel the desired trajectory by using the measured values from sensors. The performance of driving and hole sensing were verified through field application, and mobile robot was confirmed to be applicable to the APR 1400 NPP.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1294-1297
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2003
With the development of medical field, many kinds of operations have been performed on human articulation. Arthroscopic surgery, which has Irrigation Pumping System for security of operator vision and washing spaces of operation, has been used for more merits than others. In this paper, it is presented that the research on a reliable control algorithm of the pumping system instrument for arthroscopic surgery. Before clinical operation, the flexible artificial articulation model is used for realizing the model the most same as human's and the algorithm has been exploited for it. This system is considered of the following; limited sensing point, dynamic effect by compliance, time delay by fluid flow and so on. The system is composed with a pressure controller, a regulator for keeping air pressure, an airtight tank that can have distilled water packs, artificial articulation and a measuring system, and has controlled by the feedback of pressure sensor on the artificial articulation. Also the system has applied to Smith Predictor for time delay and the parameter estimation method for the most suitable system with both the experiment data and modeling. In this paper, the pressure error that is between an air pressure tank and an artificial articulation was measured so that the system could be presumed and then the controller had developed for performing State-Feedback. Finally, the controller with a real microprocessor has realized. The confidence of system can be proved by applying this control algorithm to an artificial articulation experiment material.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.415-419
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2010
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.10a
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pp.175-178
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2015
This paper presents a VR-simulated sailor training platform for emergency in order to prevent a human error that causes 60~80% of domestic/ abroad marine accidents. Through virtual reality technology, the proposed platform provides an interaction method for proficiency of procedures in emergency, and a crowd control method for controlling crowd agents in a virtual ship environment. The interaction method uses speech recognition and gesture recognition to enhance the immersiveness and efficiency of the training. The crowd control method provides natural simulations of crowd agents by applying a behavior model that reflects the social behavior model of human. To examine the efficiency of the proposed platform, a prototype whose virtual training scenario describes the outbreak of fire in a ship was implemented as a standalone system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.8
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pp.961-968
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1999
In this paper we handle a system that transform sensor data to sensor information. Sensor informations from redundant accelerometers are manipulated to represent the configuration of objects carrying sensors. Basic sensor unit of the proposed systme is composed of 3 accelerometers that are aligned along x-y-z coordination axes of motion. To refine the sensor information, at first the sensor data are fused by geometrical optimization to reduce the variance of sensor information. To overcome the error caused from inexact alignment of each sensor to the coordination system, we propose a calibration technique that identifies the transformation between the coordinate axes and real sensor axes. The calibration technique make the sensor information approach real value. Also, we propose a technique that decomposes the accelerometer data into motion acceleration component and gravity acceleration component so that we can get more exact configuration of objects than in the case of raw sensor data. A set of experimental results are given to show the usefulness of the proposed method as well as the experiments in which the proposed techniques are applied to human body motion capture.
Objective: The aim of this study is to suggest the standard of the direction sign on the pendant switch of overhead cranes which can reduce human errors in control. Background: A great number of crane accidents occur in industries. One of the major causes of the accidents is the mistake in the control of cranes by confusing the orientation of crane movements. Nevertheless, three different direction sign styles, 'East, West, South, North (EWSN)', 'Forward, Backward, Left, Right (FBLR)', and arrows for four directions are used without standardization. Method: An overhead crane simulator was installed for a laboratory experiment. It could move along six directions by the control of a pendant switch. 90 participants were evenly assigned to the three different conditions of direction sign styles. The participants were asked to control the pendant switch according to the continuously appearing 16 direction signs on a monitor ahead. The participants were allowed to refer an orientation sign board on the ceiling representing correct movement directions of the overhead crane simulator. Results: The direction sign style, 'EWSN', showed statistically significant better performance in task completion time and number of errors than the other sign styles. The direction sign style, 'EWSN', adopting the cardinal direction system, made the participants clear in direction controls after customizing to the crane movements. However, the direction sign styles, 'FBLR' and the arrows adopting the relative direction system made conflicts in direction controls due to the egocentric view of human. Conclusion: The direction sign style, 'EWSN', is the most appropriate for the standardization of the direction sign on the pendant switch of overhead cranes. Application: The results of this study can be applied to the standardization of direction sign in the legal notification on the safety certifications of crane manufacturing.
Background: The mining industry is known worldwide for its highly risky and hazardous working environment. Technological advancement in ore extraction techniques for proliferation of production levels has caused further concern for safety in this industry. Research so far in the area of safety has revealed that the majority of incidents in hazardous industry take place because of human error, the control of which would enhance safety levels in working sites to a considerable extent. Methods: The present work focuses upon the analysis of human factors such as unsafe acts, preconditions for unsafe acts, unsafe leadership, and organizational influences. A modified human factor analysis and classification system (HFACS) was adopted and an accident predictive fuzzy reasoning approach (FRA)-based system was developed to predict the likelihood of accidents for manganese mines in India, using analysis of factors such as age, experience of worker, shift of work, etc. Results: The outcome of the analysis indicated that skill-based errors are most critical and require immediate attention for mitigation. The FRA-based accident prediction system developed gives an outcome as an indicative risk score associated with the identified accident-prone situation, based upon which a suitable plan for mitigation can be developed. Conclusion: Unsafe acts of the worker are the most critical human factors identified to be controlled on priority basis. A significant association of factors (namely age, experience of the worker, and shift of work) with unsafe acts performed by the operator is identified based upon which the FRA-based accident prediction model is proposed.
This study highlights the theme of human error emerging as a critical issue in the railroad industry, conducting exploratory research on the effects of health, cognition, and safety climates on safety behavior and accidents using an empirical method. The statistical results based on questionnaires received from 204 train drivers indicate that psychological fatigue, cognitive failure, and internal locus of control as individual variables and CEO philosophy and behavior of immediate boss as organizational variables have significant relationships with safety behavior, while cognitive failure, CEO philosophy, behavior of immediate boss, and education were found to be significant variables with respect to accidents. Furthermore, unsafe behavior such as mistakes and violations showed negative effects on near misses and responsibility accidents, respectively. Based on these results, effective alternatives and countermeasures needed to mitigate human error were posited.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.2
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pp.111-116
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2021
Normal Operation Safety Survey (NOSS) is a safety management tool used by air traffic control organizations to measure data related to threats and errors to proactively prevent accidents before they occur. NOSS was developed to be applied to the air traffic control field according to the concept of Line Operation Safety Audit (LOSA) conducted by airlines to reduce human errors in the cockpits. Safety management based on data is crucial for the prevention of control-related accidents, and the competency of observers for this is important for the successful implementation of NOSS. Based on LOSA implementation experiences and expert interviews, this paper introduces the international NOSS methods and discusses the key factors required for effective observation and the implementation methods and implications of NOSS observer training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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