There has been much recent research interest in developing numerous kinds of human-machine interface. This field currently requires more accurate and reliable sensing systems to detect the intended human motion. Most conventional human-machine interface use electromyography (EMG) sensors to detect the intended motion. However, EMG sensors have a number of disadvantages and, as a consequence, the human-machine interface is difficult to use. This study describes a muscle volume sensor (MVS) that has been developed to measure variation in the outline of a muscle, for use as a human-machine interface. We developed an algorithm to calibrate the system, and the feasibility of using MVS for detecting muscular activity was demonstrated experimentally. We evaluated the performance of the MVS via isotonic contraction using the KIN-COM$^{(R)}$ equipment at torques of 5, 10, and 15 Nm.
The mobility of tracked vehicles is mainly influenced by the interaction between the tracks and soil. When the track of a tracked vehicle rotates, there will be a slip effect between the track and the soil, which creates a track shear force and the vehicle’s driving force. In this paper, the modeling of a working tool such as a trenching cutter and a tracked vehicle that is the lower frame of a track-based operating robot was performed. In addition, a numerical simulation was executed to verify the performance of the design objectives and the motion characteristics of the combined system.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.142-159
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1996
Engineering of automated tools for the agro-food industries and the rural world activities have to pick up two challenges : to answer the immediate important problems related to the situation of these industries, and to imaging the tools that their professional will need next century. Creating or modifying automated tools in the next few will be made taking into account parameters either technical (environmental protection, health and safety), or social and economical (investment , employment). There will be a strong interaction with disciplines like ecology, medicine, ergonomy, psycho-sociology , etc. , The partners for such a research, tools manufactures and users, should have an early involvement in its content, in order to find rapidly the solution to the drastic problems they are meeting. On a longer term , during the next 20 years , there will be an important evolution of the rural space management and of the food processes. This will imply the emergence of new types of activities and know-how's , with lines of automated tools to be invented and developed , like : micro-system for organic localized tasks -mobile and adaptive equipments highly autonomous for natural space actions - device for perception , decision and control reproducing automatically the expert behaviors of human operators. Design of such automated tools need to overcome technological difficulties like the automation of the expert-decision process, or the management of complex design.
Real-Time object tracking has emerged as an important component in several application areas including machine vision. surveillance. Human-Computer Interaction. image-based control. and so on. And there has been developed various algorithms for a long time. But in many cases. they have showed limited results under uncontrolled situation such as illumination changes or cluttered background. In this paper. we present a novel. computationally efficient algorithm for tracking human face robustly under illumination changes and cluttered backgrounds. Previous algorithms usually defines color model as a 2D membership function in a color space without consideration for illumination changes. Our new algorithm developed here. however. constructs a 3D color model by analysing plenty of images acquired under various illumination conditions. The algorithm described is applied to a mobile head-eye robot and experimented under various uncontrolled environments. It can track an human face more than 100 frames per second excluding image acquisition time.
The paper presents a numerical analysis of a steel-soil composite (SSC) culvert in the scope of static (dead and live) loads. The Abaqus program based on the finite element method (FEM) was used for calculations. Maximum displacements were obtained in the shell crown, and the largest stresses in the haunches. Calculation results were compared with the experimental ones and previous calculations obtained from the Autodesk Robot Structural Analysis (ARSA) program. The shapes of calculated displacements and stresses are similar to those obtained with the experiment, but the absolute values were generally higher than measured ones. The relative differences of calculated and measured values were in the range of 5-23% for displacements, and 15-42% for stresses. Developed calculation model of the SSC culvert in the Abaqus program allows obtaining reasonable values of internal forces in the culvert. Using both calculation programs, the relative differences for displacements were in the range of 15-39%, and 17-44% for stresses in favour of the Abaqus program. Three design methods (Sundquist-Pettersson, Duncan and CHBDC) were used to calculate the axial thrusts and bending moments. Obtained values were compared with test results. Generally, the design methods have conservative assumptions, especially in the live loads distribution, safety factors and consideration the interaction between soil and steel structure.
We discuss development of a simulator for automated manufacturing systems (AMSs) which have sophisticated automated material handling equipments and complicated work flows. The simulator is designed to satisfy the following requirements. A user should be able to easily configure or specify an AMS through a graphical user interface (GUI) and minimal data input. The user should be able to model diverse and complied control logic for automated material handling systems like automated guided vehicle (AGV) systems, robot workcell systems and conveyor systems as well as complicated job flow program. Real time animation is desired. Finally, the simulator should be easily maintained and extended. To satisfy the requirements, we use an object-oriented paradigm for modeling, designing, and programming of the simulator. We use an object-oriented modeling framework to design the modeling elements library, and take the process interaction approach for scheduling processes and events. To model a user-defined diverse control logic, we also develop a script language and its interpreter. We explain design and implementation strategies. We implement the simulator using Visual C++ 4.2 and Open GL on Windows NT and the Windows95. Some modeling examples will be demonstrated.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권3호
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pp.186-191
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2015
Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.
문자 인식은 인공지능의 한 분야로써 자동화 시스템, 로봇, HCI 분야에서 그 응용성 이 증대되고 있는 첨단 기술이다. 본 논문에서는 숫자, 기호, 영어, 한글이 여러 가지 형태로 조합되어 사용될 수 있는 영역에서의 문자 인식을 위해 인식 문자 집합과 대표 문자를 도입하였다. 여러 가지 조합의 언어 집합에 따른 소규모 인식기를 계층적으로 조합하여 인식 결과의 정확성을 높이고 시간 비용을 줄일 수 있는 효율적인 인식기 구조를 제안하였다. 그리고 학습 성능이 우수한 Delta-bar-delta 알고리즘을 이용하여 개별 소규모 인식기를 학습한 다음 다양한 개별 문자를 대상으로 그 인식 성능을 살펴본 결과 99%의 인식률을 획득함으로써 혼용 언어 문자 인식의 효율성과 신뢰성을 증명하였다.
This study investigated the effects of the chatbot's level of anthropomorphism - closeness to the human form - and its self-disclosure - delivery of emotional exchange with the chatbot through its facial expressions and chatting message on the user's intention to accept the service. A 2 (anthropomorphism: High vs. Low) × 2 (self-disclosure through facial expressions: High vs. Low) × 2 (self-disclosure through conversation: High vs. Low) between-subject factorial design was employed for this study. An online survey was conducted and a total of 234 questionnaires were used in the analysis. The results showed that consumers used chatbot service more when emotions were disclosed through facial expressions, than when it disclosed fewer facial expressions. There was statistically significant interaction effect, indicating the relationship between chatbot's self-disclosure through facial expression and the consumers' intention to use chatbot service differs depending on the extent of anthropomorphism. In the case of "robot chatbots" with low anthropomorphism levels, there was no difference in intention to use chatbot service depending on the level of self-disclosure through facial expression. When the "human-like chatbot" with high anthropomorphism levels discloses itself more through facial expressions, consumer's intention to use the chatbot service increased much more than when the human-like chatbot disclosed fewer facial expressions. The findings suggest that chatbots' self-disclosure plays an important role in the formation of consumer perception.
글자 인식 시스템은 무인 로봇, 자율 주행 자동차 등 자동화를 필요로 하는 인공지능 분야에서 사용되는 기술로, 주변 환경에 여러 장애물이 있음에도 글자를 정확하게 인식하는 것을 말한다. 영어만 인식했던 기존의 연구와 달리, 본 논문은 영어, 한국어, 특수문자와 숫자를 포함한 다양한 문자가 혼재되어 있는 경우에도 강한 인식률을 보여준다. 가장 높은 확률 값을 갖는 클래스 하나 만을 선택하는 것이 아닌 차 순위의 확률도 함께 고려하여 후보 단어 리스트를 생성하고, 이로 인해 기존에 오인식되는 단어를 교정할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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