Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.1
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pp.122-129
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1998
For generation and analysis of the multi-sensory image, we propose a new three dimensional (3D) modeling method considering an iternal heat source. We represent the heat conduction process within th object as an equivalent thermal circuit. Therefore, without a complex computation, our modeling approach can obtain thermal features of the object. By using the faceted model, the proposed method can express the accurate visual signatures of the object. Comparing the estimates datum with the obtained surface temperatures, we have demonstrated that the proposed method can provide a precise thermal features. The thermal images by out model is applicable to simulate a tracking loop of an IR missile.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.3
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pp.258-266
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2012
This paper describes a biped walking algorithm for a hydraulic humanoid robot on inclined floors. To realize stable and robust biped walking, the walking algorithm was divided into five control strategies. The first is a joint position control strategy. This strategy is for tracking desired joint position trajectories with a gain switching. The second is a multi-model based ZMP (Zero Moment Point) control strategy for dynamic balance. The third is a walking pattern flow control strategy for smooth transition from step to step. The fourth is an ankle compliance control, which increases the dynamic stability at the moment of floor contact. The last is an upright pose control strategy for robust walking on an inclined floor. All strategies are based on simple pendulum models and include practical sensory feedback in order to implement the strategies on a physical robot. Finally, the performance of the control strategies are evaluated and verified through dynamic simulations of a hydraulic humanoid on level and inclined floors.
Hypnosis is an altered state of consciousness that comprises of heightened absorption in focal attention, dissociation of peripheral awareness, and enhanced responsiveness to social cues. Hypnosis has a long tradition of effectiveness in controlling somatic symptoms, such as pain. Pain, the most common symptom in clinical practice, is a multi-dimensional experience, which includes sensory-discriminative, affective-emotional, cognitive and behavioral components. There is a growing recognition for hypnosis and related techniques in pain management. Psychological approaches to pain control, such as hypnosis, can be highly effective analgesics, but are underused in Korea. In this article, we would like to review the basic concepts of hypnosis, the mechanism, and the outcome data of the analgesic effects of hypnosis, and also, its limitations.
Wang, Junyi;Wang, Yuanyuan;Zhang, Ning;Lee, Eung-Joo;Yabin, Li;Liao, Gang
Journal of Multimedia Information System
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v.5
no.4
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pp.277-282
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2018
Interactive art is an art form that closely links art creators and art participants. It has been doomed with advanced technology from the very beginning. Virtual Reality is a technology which born in the background of the maturity of computer technology. Its birth has brought immeasurable possibilities for interactive art, especially the interactivity and multi-sensory experience. This paper discusses the current development status of interactive art in the field of interactive art through the characteristics of virtual reality technology and the future development of this technology will bring to interactive art.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.535-537
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2013
최근 현대사회의 가족체제 변화로 인해 유아 보육의 수요와 보육 시설이 급증함으로써 양질의 보육 환경에 대한 요구가 점차 증가하고 있다. 유아기는 성인과 비교할 때 정서가 불안정하고 급변하는 시기이며 특히 시각 및 청각을 통한 자극에 더욱 민감하므로 유아 시기의 보육 환경은 성장 이후 지적 사회적 발달에 큰 영향을 미치는 중요한 요소이다. 또한 유아의 보육 활동 유형에 따라 이러한 두 가지 이상의 감각을 동시에 자극하게 되면 감각의 통합과 상호작용으로 편안함과 집중력을 향상하는 효과를 가져온다. 본 논문에서는 만 3~5 세의 유아를 대상으로 양질의 보육 환경 제공을 위해 '수면', '학습', '놀이', '식사 및 휴식'을 포함한 네 가지 보육 활동 유형을 상황 정보로 정의하고 각 상황에 적합한 시각 및 청각 환경을 복합적으로 서비스하기 위한 다감각 시스템을 제안한다.
Given the different effects of agricultural mechanization on various stages of wheat planting in Henan, this article selects 78 observation samples from Henan, a major wheat-growing province. It uses different research methods (multiple linear regression, social network analysis model, multi-layer sensory nerves network) to conduct a comparative study, and the calculation results of the model show that the experimental results have a strong convergence and consistency. Agricultural mechanization services have significant effects on the three stages of wheat planting: harvesting, plowing and sowing. A higher degree of mechanized service in several stages can reduce the cost of growing wheat on family farms.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.1
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pp.31-38
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2012
The geo-referencing accuracy of the images acquired by a UAV based multi-sensor system is affected by the accuracy of the mounting parameters involving the relationship between a camera and a GPS/INS system as well as the performance of a GPS/INS system. Therefore, the estimation of the accurate mounting parameters of a multi-sensor system is important. Currently, we are developing a low altitude multi-sensor system based on a UAV, which can monitor target areas in real time for rapid responses for emergency situations such as natural disasters and accidents. In this study, we suggest a system calibration method for the estimation of the mounting parameters of a multi-sensor system like our system. We also generate simulation data with the sensor specifications of our system, and derive an effective flight configuration and the number of ground control points for accurate and efficient system calibration by applying the proposed method to the simulated data. The experimental results indicate that the proposed method can estimate accurate mounting parameters using over five ground control points and flight configuration composed of six strips. In the near future, we plan to estimate mounting parameters of our system using the proposed method and evaluate the geo-referencing accuracy of the acquired sensory data.
Kim, J.E.;Gohel, Bakul;Kim, K.;Kwon, H.;An, Kyung-min
Progress in Superconductivity and Cryogenics
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v.17
no.4
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pp.34-37
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2015
Developing Magnetoencephalography (MEG) based on Superconducting Quantum Interference Device (SQUID) facilitates to observe the human brain functions in non-invasively and high temporal and high spatial resolution. By using this MEG, we studied alpha rhythm (8-13 Hz) that is one of the most predominant spontaneous rhythm in human brain. The 8-13 Hz rhythm is observed in several sensory region in the brain. In visual related region of occipital, we call to alpha rhythm, and auditory related region of temporal call to tau rhythm, sensorimotor related region of parietal call to mu rhythm. These rhythms are decreased in task related region and increased in task irrelevant regions. This means that these rhythms play a pivotal role of inhibition in task irrelevant region. It may be helpful to attention to the task. In several literature about the alpha-band inhibition in multi-sensory modality experiment, they observed this effect in the occipital and somatosensory region. In this study, we hypothesized that we can also observe the alpha-band inhibition in the auditory cortex, mediated by the tau rhythm. Before that, we first investigated the existence of the alpha and tau rhythm in occipital and temporal region, respectively. To see these rhythms, we applied the visual and auditory stimulation, in turns, suppressed in task relevant regions, respectively.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.1
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pp.19-26
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2002
There are some difficulties to construct a sensory-motor controller for an autonomous mobile robot such as coordinating the mechanics and control system parts of the robot, and managing interaction with external environments. In previous research, we evolve the CAM-Brain, neural networks based on cellular automata, to control an autonomous mobile robot. In this paper, we propose the method of combining multi-modules evolved to do simple behavior in order to making more sophisticated behaviors because the controller composed of one neural network module is difficult to make complex behaviors. In experimental results, we can get the controller adapting to more complex environments by combining CAM-Brain modules evolved to do simple behavior by rule-based approach.
Learning from human behaviors in the real world is essential for human-aware intelligent systems such as smart assistants and autonomous robots. Most of research focuses on correlations between sensory patterns and a label for each activity. However, human activity is a combination of several event contexts and is a narrative story in and of itself. We propose a novel approach of human activity prediction based on event cognition. Egocentric multi-sensor data are collected from an individual's daily life by using a wearable device and smartphone. Event contexts about location, scene and activities are then recognized, and finally the users" daily activities are predicted from a decision rule based on the event contexts. The proposed method has been evaluated on a wearable sensor data collected from the real world over 2 weeks by 2 people. Experimental results showed improved recognition accuracies when using the proposed method comparing to results directly using sensory features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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