본 논문에서는 공부하는 사용자의 상황을 감지하여, 학습의욕을 고취시키고 집중력 향상을 도와주기 위한 학습능률 확인 시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 실시간 카메라를 통해 사용자의 얼굴이나 몸의 움직임을 추출하여 학습 태도, 집중력에 대한 데이터를 측정한다. 실시간 임베디드 시스템 구현을 위해 Jetson 보드를 사용하였으며, 영상인식을 위한 CNN(Convolution Neural Network)를 구현하였다. CNN 을 이용해 대상의 특징 부분을 검출한 후 움직임 검파를 수행한다. 캡처한 영상을 PYQT5 로 작성된 GUI 에서 영상을 보여주며, 각각 방해되는 행동을 했을 때 푸시메시지를 보내며 데이터를 수집한다. 또한 GUI 로 만든 메인 화면에서 각각의 기능들을 실행 가능하며, 수집한 데이터를 산출해주는 통계그래프와 작업관리 목록, 화이트 노이즈 등의 기능을 수행한다. 구축된 학습능률 확인 시스템을 통해 대상의 데이터를 수집 및 분석을 비롯한 다양한 기능을 사용자에게 제공하였다.
The purpose of this study is to develop socks to check the range of ankle movement during squats for men in their late 20s. Sensors of 6, 8, and 12 mm were selected, and each sample was impregnated 1 to 3 times. It was prepared using a CNT dispersion, and the GF value was measured using UTM. Among them, the sample with 2 impregnation showed the best GF value. As a result of applying each sample to the socks, the 12 mm sensor was wider than the area of the Achilles tendon, resulting in noise, and the 8 mm sensor was higher than the tensile strength of the socks, resulting in a decrease in the graph. Therefore, testing was performed using a 6 mm sensor. In order to determine the effectiveness of the sensor, the normal operating range was checked through squats, and significant changes were confirmed when the operating range was checked again through squats by performing operations that can increase the operating range through Gastrocnemius, Soleus stretching, and low lunge. Using the results of this study, it is expected that the average value of the ankle movement range of the user is checked prevent injury, to be provided as basic data for the production of shoe products and the promotion of physical health.
This paper presents control and response characteristics of a continuously variable ER(electrorheological) damper for small-sized vehicles. The ER damper is devised and its governing equation of motion is derived from the bond graph model. The field-dependent yield shear stresses are distilled from experimental investigation on the Bingham property of the ER fluid. The distilled data are incorporated into the governing system model and, on the basis of this model, an appropriate size of the ER damper is manufactured. After evaluating the field-dependent damping performance of the proposed ER damper, the skyhook control algorithm is formulated to achieve desired level of the damping force. The controller is then experimentally implemented and control characteristics of the ER damper are presented in order to demonstrate superior controllability of the damping force. In addition, response characteristics of the damping force with respect to the electric field with fast on-off frequency are provided to show the feasibility of practical application.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.
In the mechanical system, optimization of motion control is very essential in the aspect of automation technique progress. In the servo system, the function of controller is very important but most of the controllers have played only the role of pulse generator because the controller with main function is very expensive. In this thesis, the system was composed of PC, commonly used driver AC servo motor and a produced control board. The PC transmit a gain, a locus data to a driver and controller. At the same time, it converts imformation from the controller and convert them into data and offer an output with graph. The role of a controller is to trasmit a locus data to a driver and counting the pulse on the phase of an encoder to the PC. We have performed the experiment in order to confirm with variable PID parameter capable of the optimization of gain tuning with the counting of feedback control sensor signal with regard to the external interface into the system, such as torque. Based on the experiment result, we have confirmed as follows: First, it was confirmed that we could easily input control factors P.I Gain, constant $K_P,\;K_I$ into PC. Second, not only pulse generator function was possible, but with this pulse it was also possible to count using software with PIC chip. And third, using the multi-purpose PIC micro chip, simple operation and the formation of small size AC Servo Controller was possible.
Hyunki KIM;Kyung-A KIM;Myung-Ae CHUNG;Min-Soo KANG
한국인공지능학회지
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제11권4호
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pp.15-20
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2023
Machine learning is comprised of supervised learning, unsupervised learning and reinforcement learning as the type of data and processing mechanism. In this paper, as input and output are unclear and it is difficult to apply the concrete modeling mathematically, reinforcement learning method are applied for crawling robot in this paper. Especially, Q-Learning is the most effective learning technique in model free reinforcement learning. This paper presents a method to implement a crawling robot that is operated by finding the most optimal crawling method through trial and error in a dynamic environment using a Q-learning algorithm. The goal is to perform reinforcement learning to find the optimal two motor angle for the best performance, and finally to maintain the most mature and stable motion about EV3 Crawling robot. In this paper, for the production of the crawling robot, it was produced using Lego Mindstorms with two motors, an ultrasonic sensor, a brick and switches, and EV3 Classroom SW are used for this implementation. By repeating 3 times learning, total 60 data are acquired, and two motor angles vs. crawling distance graph are plotted for the more understanding. Applying the Q-learning reinforcement learning algorithm, it was confirmed that the crawling robot found the optimal motor angle and operated with trained learning, and learn to know the direction for the future research.
본 연구의 목적은 루어낚시 참여자의 손목 움직임 측정을 위한 스트레치 센서를 개발하는 것이다. 손목움직임 측정을 위해 스트레치 센서를 손목에 부착하여 배굴, 저굴 그리고 랜딩동작을 게이지율, 인장강도 그리고 신장회복률을 척도로 실험을 진행하였다. CNT 분산액을 이용한 전도성 센서를 개발하고 E-band에 동일한 조건으로 적용하였다. 함침을 각각 한 번, 두 번, 그리고 세 번한 같은 크기의 5종, 15가지 센서를 만능재료시험기(Dacell dn-fga Universal testing machine, UTM)를 활용해 게이지율(Gauge Factor)을 측정하였다. 두 번 함침한 센서가 게이지율이 가장 우수했으며, 게이지율과 인장강도가 높은 세 가지 센서로 프로토 타입을 제작하였다. 아두이노에 연결하여 동작테스트를 한 결과, 인장강도와 게이지율이 가장 높은 시료 1이 세 가지 동작에서 일정한 파장이 유지되었다. 시료 2,3은 배굴과 저굴에서는 일정한 파장을 나타내었지만, 랜딩동작에서는 신호 노이즈가 나타났다. 이는, 랜딩동작에서는 인장강도와, 게이지율에 따라 파장의 패턴이 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로 손목의 움직임 측정을 위한 스트레치 센서 제작시에 필요한 조건들을 유추할 수 있었다. 본 연구의 결과를 활용하여 루어낚시용 스마트 웨어러블 제품 개발에 응용이 가능할 것으로 사료된다.
Just-in-Time 컴파일러를 이용하여 자바의 성능을 향상시키려면 여러 문제들을 극복하여야 한다. 이 문제 중 중요한 부분을 차지하는 것이 배열경계 검사(Array bounds check) 명령어를 어떻게 최적화하느냐는 것이다 정적인 컴파일 환경의 경우에는 이미 많은 연구가 진행되어 매우 강력한 성능을 가지는 알고리즘이 알려져 있으나 컴파일 시간이 수행시간의 일부인 Just-in-Time 컴파일 환경에 이를 적용하기에는 컴파일에 시간을 너무 많이들이는 결과를 낳아 적절하지 않다. 현재 Just-in-Time 컴파일러들은 가볍고 단순한 반면에 중복된 배열 경계 검사를 찾아내는 능력이 다소 부족한 알고리즘을 사용하거나 아니면 강력하지만 정적 단일 배정(Static Single Assignment) 형태로 명령어 표현 방식을 변환해 주어야만 하는 알고리즘을 사용하고 있다. 정적 단일 배정 형태로의 변환 및 되돌림은 가볍고 빠른 컴파일러를 지향하는 Just-in-Time 컴파일러에 부합되지 않는다. 본 논문은 변수 간의 대소관계를 표현하는 그래프를 배열 경계 검사 알고리즘에 적용하는 것을 통해 충분한 성능을 내면서도 정적 단일 배정 형태로의 변환을 필요로 하지 않는 알고리즘을 제안한다. Java에서의 모든 최적화는 Java 언어 명세에서 강제하고 있는 정확한 예외 처리(precise exception) 규칙을 따라야 한다. 명령어의 위치를 바꿈으로써 성능 향상을 꾀하는 최적화의 경우 이것으로 인해 많은 제약을 받게 되는데, 배열 경계 검사 최적화(Array bounds check elimination optimization) 또한 이 규칙에 의해 많은 최적화 기회를 잃는다. 우리는 이 제약을 극복하여 배열 경계 검사최적화의 적용 범위를 넓힐 수 있는 새로운 방법도 아울러 제안하고자 한다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
The purpose of this study is to explain developmental process of gait via angle-angle diagram to understand how coordinated relationships and control change with age. Twenty four female children, from one to five years of age were the test subjects for this study, and their results were compared to a control group consisting of twenty one adult females. The Vicon 370 CCD camera, VCR, video timer, monitor, and audio visual mixer was utilized to graph the gait cycle for all test subjects. Both coordinated Intra-limb relationships, and range of motion and timing according to quadrant were explained through the angle angle diagram. Movement in the sagittal plane showed both coordinated relationships and control earlier than movement in the coronal or transverse plane. In the sagittal plane, hip and Knee coordinated relationships developed first (from one year of age.) Coordinated relationships in the Knee and ankle and hip and ankle developed next, respectively. Both hip and ankle and knee and ankle development were inhibited by the inability of children to completely perform plantar flexion during the swing and initial double limb support phases. Children appeared to compensate for this by extending at their hip joint more than adults during the third phase, final double limb support. In many cases the angle angle diagram for children had a similar shape as adult's angle angle diagram. This shows that children can coordinate their movements at an early age. However, the magnitudes and timing of children's angle angle diagrams still varied greatly from adults, even at five years of age. This indicates that even at this age, children still do not possess full control of their movements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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