Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.1
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pp.20-26
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2008
As they have more and more intelligence robots or computers these days, so the interaction between intelligence robot(computer) - human is getting more and more important also the emotion recognition and expression are indispensable for interaction between intelligence robot(computer) - human. In this paper, firstly we extract emotional features at speech signal and facial image. Secondly we apply both BL(Bayesian Learning) and PCA(Principal Component Analysis), lastly we classify five emotions patterns(normal, happy, anger, surprise and sad) also, we experiment with decision fusion and feature fusion to enhance emotion recognition rate. The decision fusion method experiment on emotion recognition that result values of each recognition system apply Fuzzy membership function and the feature fusion method selects superior features through SFS(Sequential Forward Selection) method and superior features are applied to Neural Networks based on MLP(Multi Layer Perceptron) for classifying five emotions patterns. and recognized result apply to 2D facial shape for express emotion.
In this paper, we propose a mobile image retrieval system which utilizes the mobile device's sensor information and enables running in a variety of the environments, and implement the system on Android platform. The proposed system deals with a new image descriptor using combination of the visual feature with EXIF attributes in the target of JPEG image, and image matching algorithm which is optimized to the mobile environments. Experiments are performed on the Android platform, and the experimental results revealed that the proposed algorithm exhibits a significant improved results with large image database.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.7
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pp.1317-1324
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2016
Utilizing the Arduino platform to express the emotions that reflect the colors expressed the jewelry. Emotional color expression utilizes Plutchik's Wheel of Emotions model was applied to the similarity of emotions and colors. It receives the recognized value from the temperature, lighting, sound, pulse sensor and gyro sensor of a smart jewelery that can be easily accessible from your smartphone processes that recognize and process the emotion applied the rules of inference based on ontology. The emotional feelings color depending on the color looking for the emotion seen in context and applied to the smart LED jewelry. The emotion and the color combination of contextual information extracted from the recognition sensors are reflected in the built-in smart LED Jewelry depending on the emotions of the wearer. Take a light plus the emotion in a smart jewelery can represent the emotions of the situation, the doctor will be able to be a tool of representation.
Parametric design systems serve as powerful assistive tools in the design process by providing a flexible approach for the generation of a vast number of design alternatives. However, contemporary parametric design systems focus primarily on low-level engineering and structural forms, without an explicit means to also take into account high-level, cognitively motivated people-centred design goals. We present a precedent-based parametric design method that integrates people-centred design "precedents" rooted in empirical evidence directly within state of the art parametric design systems. As a use-case, we illustrate the general method in the context of an empirical study focusing on the multi-modal analysis of wayfinding behaviour in two large-scale healthcare environments. With this use-case, we demonstrate the manner in which: (1). a range of empirically established design precedents -e.g., pertaining to visibility and navigation- may be articulated as design constraints to be embedded directly within state of the art parametric design tools (e.g., Grasshopper); and (2). embedded design precedents lead to the (parametric) generation of a number of morphologies that satisfy people-centred design criteria (in this case, pertaining to wayfinding). Our research presents an exemplar for the integration of cognitively motivated design goals with parametric design-space exploration methods. We posit that this opens-up a range of technological challenges for the engineering and development of next-generation computer aided architecture design systems.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.510-512
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2019
Recently, there have been growing requirements in the public safety sector to ensure safety through detection of hazardous situations or preemptive predictions. It is noteworthy that various sensor data can be analyzed and utilized as a result of mobile device's dissemination, and many advantages can be used in terms of safety and security. An effective modeling technique is needed to combine sensor data generated by smart-phones and wearable devices to analyze users' moving patterns and behavioral patterns, and to ensure public safety by fusing location-based crime risk data provided.
Node layout optimization of structural wireless systems is investigated as a means to prolong the network lifetime without, if possible, compromising information quality of the measurement data. The trade-off between these antagonistic objectives is studied within a multi-objective layout optimization framework. A Genetic Algorithm is adopted to obtain a set of Pareto-optimal solutions from which the end user can select the final layout. The information quality of the measurement data collected from a heterogeneous WSN is quantified from the placement quality indicators of strain and acceleration sensors. The network lifetime or equivalently the network energy consumption is estimated through WSN simulation that provides realistic results by capturing the dynamics of the wireless communication protocols. A layout optimization study of a monitoring system on the Great Belt Bridge is conducted to evaluate the proposed approach. The placement quality of strain gauges and accelerometers is obtained as a ratio of the Modal Clarity Index and Mode Shape Expansion values that are computed from a Finite Element model of the monitored bridge. To estimate the energy consumption of the WSN platform in a realistic scenario, we use a discrete-event simulator with stochastic communication models. Finally, we compare the optimization results with those obtained in a previous work where the network energy consumption is obtained via deterministic communication models.
Kim, Jonghoon;Lee, Seokjun;Kim, Dongha;Kim, Incheol
Journal of KIISE
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v.43
no.12
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pp.1365-1375
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2016
One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.
The precision of the vibration-sensors, contact or non-contact types, is usually satisfactory for the practical measurement applications, but a sensor is confined to the measurement of a point or a direction. Although the precision and frequency span of the low-cost camera are inferior to these sensors, it has the merits in the cost and in the capability of simultaneous measurement of a large vibrating area. Furthermore, a camera can measure multi-degrees-of-freedom of a vibrating object simultaneously. In this study, the calibration method and the dynamic characteristics of the low-cost machine vision camera as a sensor are studied with a demonstrating example of the two-dimensional vibration of a cantilever beam. The planar image of the camera shot reveals two rectilinear and one rotational motion. The rectilinear vibration motion of a single point is first measured using a camera and the camera is experimentally calibrated by calculating error referencing the LDV (Laser Doppler Vibrometer) measurement. Then, by measuring the motion of multiple points at once, the rotational vibration motion and the whole vibration motion of the cantilever beam are measured. The whole vibration motion of the cantilever beam is analyzed both in time and frequency domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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