본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.
Image topic and emotion analysis is an important component of online image retrieval, which nowadays has become very popular in the widely growing social media community. However, due to the gaps between images and texts, there is very limited work in literature to detect one image's Topics and Emotions in a unified framework, although topics and emotions are two levels of semantics that often work together to comprehensively describe one image. In this work, a unified model, Joint Topic/Emotion Multi-Modal Hierarchical Latent Dirichlet Allocation (JTE-MMHLDA) model, which extends previous LDA, mmLDA, and JST model to capture topic and emotion information at the same time from heterogeneous data, is proposed. Specifically, a two level graphical structured model is built to realize sharing topics and emotions among the whole document collection. The experimental results on a Flickr dataset indicate that the proposed model efficiently discovers images' topics and emotions, and significantly outperform the text-only system by 4.4%, vision-only system by 18.1% in topic detection, and outperforms the text-only system by 7.1%, vision-only system by 39.7% in emotion detection.
This paper presents a robotic system that provides telepresence to the visually impaired by combining real-time haptic rendering with multi-modal interaction. A virtual-proxy based haptic rendering process using a RGB-D sensor is developed and integrated into a unified framework for control and feedback for the telepresence robot. We discuss the challenging problem of presenting environmental perception to a user with visual impairments and our solution for multi-modal interaction. We also explain the experimental design and protocols, and results with human subjects with and without visual impairments. Discussion on the performance of our system and our future goals are presented toward the end.
본 논문은 IBM ViaVoice와 마이크로소프트 필기-인식 시스템(handwriting-recognition system)과 같은 인식 엔진(recognition engines)을 UMPC와 같은 펜-입력 디스플레이에서 작동하는 일반적인 윈도우 어플리케이션과 연동하기 위한 단일화된 멀티모달 입력 프레임워크(unified multi-modal input framework)를 제안한다. 사용자가 펜-입력 디스플레이에 부탁되어있는 버튼을 한 손으로 누르면, 인터넷 검색 윈도우나 워드 프로세서와 같이 현재 포커스를 갖는 윈도우는 전체 데스크탑을 덮을 수 있는 투명한 윈도우로 덮여진다. 이 위에 사용자는 다른 한 손으로, 현재 working context를 놓치지 않으면서, 필기 입력을 자유롭게 수행할 수 있다. 이런 투명 입력 윈도우를 이용하여 필기 및 음성 입력뿐만 아닐라 다이어그램까지 그릴 수 있게 해준다.
Rice, Jennifer A.;Mechitov, Kirill;Sim, Sung-Han;Nagayama, Tomonori;Jang, Shinae;Kim, Robin;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul;Fujino, Yozo
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.423-438
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2010
Wireless smart sensors enable new approaches to improve structural health monitoring (SHM) practices through the use of distributed data processing. Such an approach is scalable to the large number of sensor nodes required for high-fidelity modal analysis and damage detection. While much of the technology associated with smart sensors has been available for nearly a decade, there have been limited numbers of fulls-cale implementations due to the lack of critical hardware and software elements. This research develops a flexible wireless smart sensor framework for full-scale, autonomous SHM that integrates the necessary software and hardware while addressing key implementation requirements. The Imote2 smart sensor platform is employed, providing the computation and communication resources that support demanding sensor network applications such as SHM of civil infrastructure. A multi-metric Imote2 sensor board with onboard signal processing specifically designed for SHM applications has been designed and validated. The framework software is based on a service-oriented architecture that is modular, reusable and extensible, thus allowing engineers to more readily realize the potential of smart sensor technology. Flexible network management software combines a sleep/wake cycle for enhanced power efficiency with threshold detection for triggering network wide operations such as synchronized sensing or decentralized modal analysis. The framework developed in this research has been validated on a full-scale a cable-stayed bridge in South Korea.
It is known that as many as 15-20 in 10,000 children are diagnosed with autistic spectrum disorder. A framework of the treatment system for children with autism using affective computing technologies was proposed by Chung and Yoon. In this paper, a prototype for the framework is proposed. It consists of emotion stimulating module, multi-modal bio-signal sensing module, treatment module using virtual reality, and emotion recognition module. Primitive experiments on emotion recognition show the usefulness of the proposed system.
Structural health monitoring has increasingly been a focus within the civil engineering research community over the last few decades. With increasing application of sensor networks in large structures and infrastructure systems, effective use and development of robust algorithms to analyze large volumes of data and to extract the desired features has become a challenging problem. In this paper, we grasp some precautions and key points of the signal processing approach, wavelet, establish a relative reliable framework, and analyze three problems that require attention when applying wavelet based damage detection approach. The cases studies how to use optimal scales for extracting mode shapes and modal curvatures in a reinforced concrete beam and how to effectively identify damages using maximum curves of wavelet coefficient differences. Moreover, how to make a recognition based on the wavelet multi-resolution analysis, wavelet packet energy, and fuzzy sets is a meaningful topic that has been addressed in this work. The relative systematic work that compasses algorithms, structures and evaluation paves a way to a framework regarding effective structural health monitoring, orientation, decision and action.
A novel finite element (FE) model updating method based on multi-resolution analysis (MRA) is proposed. The true stiffness of the FE model is considered as the superposition of two pieces of stiffness information of different resolutions: the pre-defined stiffness information and updating stiffness information. While the resolution of former is solely decided by the meshing density of the FE model, the resolution of latter is decided by the limited information obtained from the experiment. The latter resolution is considerably lower than the former. Second generation wavelet is adopted to describe the updating stiffness information in the framework of MRA. This updating stiffness in MRA is realized at low level of resolution, therefore, needs less number of updating parameters. The efficiency of the optimization process is thus enhanced. The proposed method is suitable for the identification of multiple irregular cracks and performs well in capturing the global features of the structural damage. After the global features are identified, a refinement process proposed in the paper can be carried out to improve the performance of the MRA of the updating information. The effectiveness of the method is verified by numerical simulations of a box girder and the experiment of a three-span continues pre-stressed concrete bridge. It is shown that the proposed method corresponds well to the global features of the structural damage and is stable against the perturbation of modal parameters and small variations of the damage.
내츄럴 유저 인터페이스는 마우스, 키보드, 펜과 마커를 이용하지 않는 신체를 이용한 자연스런 모션 인터페이스이다. 지금까지 대표적인 동작 인식 방법은 마커를 이용하는 방식이었고 그 인식 방법은 각 마커의 좌표를 상대적인 데이터로 입력 받아 데이터베이스에 각 좌표 값을 저장하는 것이었다. 그러나 정확한 동작을 인식하기 위해서는 더 많은 마커들이 필요하고 그 마커들을 붙이는 것과 데이터들을 처리하는 데에 상당한 시간이 걸린다. 또, NUI/NUX 프레임워크를 개발하면서, 가장 중요한 직관성을 배제한 개발로 사용상에 문제가 생겼고 계속해서 사용자에게 암기만을 강요하고 있다. 이 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 마커를 이용하지 않았고 남녀노소 누구나 다룰 수 있도록 구현했다. 또, 목소리, 신체 동작, 얼굴 표정 등을 동시에 인식하는 멀티모달 NUI/NUX 프레임 워크를 설계했고, 직관적인 손동작을 인식하는 것과 모니터에 그것을 매핑하기 위해 새로운 마우스 이벤트 알고리즘을 제안했다. 우리는 사용자들이 쉽고 직관적으로 핸드마우스 이벤트를 다루도록 구현했다.
Safety is the prime concern for a high-speed railway bridge, especially when it is subjected to a collision. In this paper, an analysis framework for the dynamic responses of train-bridge systems under collision load is established. A multi-body dynamics model is employed to represent the moving vehicle, the modal decomposition method is adopted to describe the bridge structure, and the time history of a collision load is used as the external load on the train-bridge system. A (180+216+180) m continuous steel trussed-arch bridge is considered as an illustrative case study. With the vessel collision acting on the pier, the displacements and accelerations at the pier-top and the mid-span of the bridge are calculated when a CRH2 high-speed train running through the bridge, and the influence of bridge vibration on the running safety indices of the train, including derailment factors, offload factors and lateral wheel/rail forces, are analyzed. The results demonstrate that under the vessel collision load, the dynamic responses of the bridge are greatly enlarged, threatening the running safety of high-speed train on the bridge, which is affected by both the collision intensity and the train speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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