As the usages of artificial intelligence is increased, the demand to algorithms for small portable devices increases. Also as the embedded system becomes high-performance, it is possible to implement algorithms for high-speed computation and machine learning as well as operating systems. As the machine learning algorithms process repetitive calculations, it depend on the cloud environment by network connection. For an stand alone system, low power consumption and fast execution by optimized algorithm are required. In this study, for the purpose of smart control, an energy measurement sensor is connected to an embedded system, and a real-time monitoring system is implemented to store measurement information as a database. Continuously measured and stored data is applied to a learning algorithm, which can be utilized for optimal power control, and a system interfacing various sensors required for energy measurement was constructed.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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v.13
no.3
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pp.7-16
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2011
This study proposes the compensation method for the mechanical deflection error of a SCARA robot. While most studies on the related subject have dealt with the development of a control algorithm for improvement of robot accuracy, this study presents the control method reflecting the mechanical deflection error which is predicted in advance. The deflection at the end of the gripper of SCARA robot is caused by the self-weights and payloads of Arm 1, Arm 2 and quill. If the deflection is constant even though robot's posture and payload vary, there may not be a big problem on robot accuracy because repetitive accuracy, that is relative accuracy, is more important than absolute accuracy in robot. The deflection in the end of the gripper varies as robot's posture and payload change. That's why the moments $M_x$, $M_y$ and $M_z$ working on every joint of a robot vary with robot's posture and payload size. This study suggests the compensation method which predicts the deflection in advance with the variations in robot's posture and payload using neural network. To do this, I chose the posture of robot and the payloads at random, found the deflections by the FEM analysis, and then on the basis of this data, made compensation possible by predicting deflections in advance successively with the variations in robot's posture and payload through neural network learning.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.6
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pp.403-408
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2021
Currently, in the design process of civil structures such as bridges, it is common to make final products by repeating the process of redesigning, if the initial design is found to not meet the standards after a structural review. This iterative process extends the design time, and causes inefficient consumption of engineering manpower, which should be put into higher-level design, on simple repetitive mechanical work. This problem can be resolved by automating the design process, but the external analysis program used in the design process has been the biggest obstacle to such automation. In this study, we constructed an AI-based automation system for the bridge design process, including an interface that could control both a reinforcement learning algorithm, and an external analysis program, to replace the repetitive tasks in the current design process. The prototype of the system built in this study was developed for a 2-span RC Rahmen bridge, which is one of the simplest bridge systems. In the future, it is expected that the developed interface system can be utilized as a basic technology for linking the latest AI with other types of bridge designs.
Pak, Myeong Suk;Kim, Kyu Tae;Koo, Mo Se;Ko, Young Jun;Kim, Sang Hoon
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.5
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pp.221-228
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2022
With the application of artificial intelligence technology, robots can provide efficient services in real life. Unlike industrial manipulators that do simple repetitive work, this study presented design methods of 6 degree of freedom robot arm and intelligent object search and movement methods for use alone or in collaboration with no place restrictions in the service robot field and verified performance. Using a depth camera and deep learning in the ROS environment of the embedded board included in the robot arm, the robot arm detects objects and moves to the object area through inverse kinematics analysis. In addition, when contacting an object, it was possible to accurately hold and move the object through the analysis of the force sensor value. To verify the performance of the manufactured robot arm, experiments were conducted on accurate positioning of objects through deep learning and image processing, motor control, and object separation, and finally robot arm was tested to separate various cups commonly used in cafes to check whether they actually operate.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.8
no.3
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pp.351-360
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2013
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the effects of observed action gait training on stroke patients. METHODS: 22 subjects were randomized into two groups. The observed action gait training performed that watched a video of normal gait before gait training and the general gait training without watching it. The experimental group(n=11) performed observed action gait training and the control group(n=11) performed general gait training. Both group received gait training for 3 times per week during 8 weeks. RESULTS: The experimental group showed significant differences in the cadence, gait velocity, stride, step, single limb support, double limb support, stride length and step length(p<.05). The control group showed significant differences only in the stride(p<.05). CONCLUSION: The observed action gait training affected coordination and weight shift, as well as symmetry of the body. Plasticity of the brain was facilitated by repetitive visual and sensory stimulation. The observed action gait training promoted the normal gait by watching the normal gait pattern. In conclusion, motor learning through the sensory stimulation promotes brain plasticity that could improve motor function, and observed action gait training indirectly identified stimulated brain activities.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.18
no.3
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pp.443-452
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2014
In this study, robot curriculum was developed to fulfill systematic robot education in elementary and middle schools. For literature research, robot curriculum cases in the UK, the US, and Korea were surveyed to choose and organize robot education contents. The robot curriculum developed is categorized into five areas-robot basic course, sensor, structure/motion, control, and problem-solving-and consist of four step-robot experience, robot creation, robot exploration, and robot control. Stepwise learning contents reflected difficulty and sequence to let students experience intensive repetitive activity. This study will lay the foundation for applying systematic robot education to elementary and middle school students. In the future, it is expected to study the development and application of various programs on the basis of the developed robot curriculum.
The purpose of this study was to analyze the effect of different types of rehabilitation training program on the kinetic and kinematic parameters during sit-to-stand movement(STS) in chronic stroke patients. Two groups of hemiparetic patients, experimental and control, participated in the study. The experimental group participated in a 10-week training program (three sessions/wk, $1{\sim}1.5\;hr/session$) consisting of a warm-up, aerobic exercises, lower extremity strengthening. and a cool-down. The control group participated in an aerobic exercise. Three dimensional kinematic analysis and force platform; were used to analyze the duration of STS, lower extremity angle, and weight bearing ability. The experimental group which had more strength of lower extremity displayed decrease in duration of STS. However, the control group showed increases in duration during sit-to-stand movement. The control group flexed their trunk more than the group did Therefore, it took more time to extend their trunk during STS. The duration in sit-to-stand was affected by the strength of lower extremity and the angle of trunk movement. The angles of ankle and knee joint had an influenced on duration of STS. The post experimental group performed with their feet near the front leg of the chair during sit-to-stand, therefore the duration was decreased. The repetitive sit-to-stand movements as a resistance exercise was effective to hemiparetic patients in learning mechanism of sit-to-stand. The control group showed decreased differences in the vertical ground reaction forces between paretic and non-paretic limbs. Their training program included strengthening exercise that may help improving weight bearing ability. The control group showed increases in the center of pressure in the anteroposterior and mediolateral displacement. This means that the stability of movement was low in the control group. Their training program which combined aerobic and strengthening exercises that are more effective to improve the stability of movement.
Jin-heork Jung;Hun Jeong;Gyeong-geun Park;Gi-ju Lee;Hee-seok Park;Chae-hun An
Journal of Practical Engineering Education
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v.14
no.3
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pp.543-553
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2022
A collaborative robot(Cobot) is one of the production systems presented in the 4th industrial revolution and are systems that can maximize efficiency by combining the exquisite hand skills of workers and the ability of simple repetitive tasks of robots. Also, research on the development of an efficient interface method between the worker and the robot is continuously progressing along with the solution to the safety problem arising from the sharing of the workspace. In this study, a method for controlling the robot by recognizing the worker's hand signal was presented to enhance the convenience and concentration of the worker, and the safety of the worker was secured by introducing the concept of a safety zone. Various technologies such as robot control, PLC, image processing, machine learning, and ROS were used to implement this. In addition, the roles and interface methods of the proposed technologies were defined and presented for using educational media. Students can build and adjust the educational media system by linking the introduced various technologies. Therefore, there is an excellent advantage in recognizing the necessity of the technology required in the field and inducing in-depth learning about it. In addition, presenting a problem and then seeking a way to solve it on their own can lead to self-directed learning. Through this, students can learn key technologies of the 4th industrial revolution and improve their ability to solve various problems.
Objective: In this study, two types of foot-controlled mouse devices are compared with a hand mouse in the input tasks requiring repetitively switching between a keyboard and a mouse. Background: Foot-controlled mouse devices have been developed for persons with impairments in the mobility of their hands. However, some researchers insisted that the foot-controlled mouse devices could be effectively used by the persons with no limits to their hand mobility. There are needs to investigate the efficiency of the foot-controlled mouse devices, when they are used by the nondisabled people. Method: Participants conducted the input tasks, requiring repetitive switches between a keyboard and a computer mouse. The used computer mouse devices were two types of foot-controlled mouse and a typical hand mouse. Participants performed three types of input task for five days and three types of task performance were measured; the number of completed input tasks within a given practice time, subjective satisfaction level and the time wasted for the mouse control. Results: For five days, the performance of input tasks sharply increased in input tasks by foot-controlled mouse devices rather than a hand mouse. After five days, the level of satisfaction on the foot-controlled mouse devices approached to about 76% of a hand mouse satisfaction level. The control time of the foot-controlled mouse devices also approached to about 109% of a hand mouse control time. Conclusion: After only five-day practice, the input task performance by foot-controlled mouse devices approached to that of a hand mouse. This result may suggest that the foot-controlled mouse devices can be effectively used as an alternative input device for the nondisabled people, if input tasks are easy and enough practice time is provided. Application: The results of this study might help to design foot-controlled mouse devices and to expend the usage of them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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