International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.211-223
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2024
Chatbots have become very popular in our times and are used in several fields. The emergence of chatbots has created a new way of communicating between human and computer interaction. A Chatbot also called a "Chatter Robot," or conversational agent CA is a software application that mimics human conversations in its natural format, which contains textual material and oral communication with artificial intelligence AI techniques. Generally, there are two types of chatbots rule-based and smart machine-based. Over the years, several chatbots designed in many languages for serving various fields such as medicine, entertainment, and education. Unfortunately, in the Arabic chatbots area, little work has been done. In this paper, we developed a beneficial tool (chatBot) in the Arabic language which contributes to educating people about the Prophet's biography providing them with useful information by using Natural Language Processing.
인간과 인공지능 로봇과의 관계를 예견하는 쟁점은 강한 인공지능 문제로 많은 전문가들은 인간보다 뛰어난 사고능력을 가진 강한 인공지능이 인간을 정복하는 비극적 결말을 예측하고 있다. 동시에 인공지능 로봇에 대해서 가지고 있는 기대가 드라마나 SF영화와 같은 미디어에 투영하여 나타나게 되면서 인간의 기대에 부응하는 '도덕적으로 선한 인공지능'에 대한 문제 또한 중요한 쟁점이다. 그러나 선한 인공지능에 대한 요구와 완벽한 기술의 구현은 그 문제가 기계에만 국한되지 않고 오히려 인간에게 모든 책임을 지우는 결과로 나타나 인간을 비도덕적인 존재로 몰아가고 인간과 인간의 문제로 전환되어 더 많은 소외와 차별을 낳을 수 있다. 이처럼 기술이 가져오는 결과는 사용하는 인간과 상호작용하며 반응에 따라 그 속성이 결정되고 발전하면서 인간에게 영향을 미친다. 따라서 상호작용을 고려하여 인간의 정서를 고려하는 인공지능 기술도 중요하다. 본 연구는 인간과 인공지능의 관계가 '선한 인공지능'에 대한 요구로 귀결되는 과정과 성공적인 상호작용 과정을 밝히기 위해 이론적으로는 랜달 콜린스의 정서적 에너지로 인간 유대의 형성을 설명하는 상호작용 의례 이론을 통해 설명한다. 방법론으로는 사고실험의 한 유형으로서 드라마 <굿 플레이스>의 재닛과 주변 등장인물들을 통해 선한 인공지능 로봇에 대한 기대가 발생되고 지향되는 지점을 밝히고자 한다.
본 논문은 스테레오 카메라가 이동하는 환경에서 카메라 움직임을 보정하여 새로운 다수의 사람을 검출하는 방법과 검출된 사람을 추적하고, 실루엣을 추출하는 통합된 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사람 검출, 추적, 실루엣 추출 3가지 모듈로 구성되어 있으며 3가지 모듈은 카메라가 이동하는 환경을 고려한 것이다. 사람 검출 모듈에서는 카메라 움직임(egomotion) 보정을 이용한 움직이는 영역 추출 결과와 스테레오 정보를 결합하여 움직이는 객체를 검출하였으며, 추적모듈은 변위 정보가 가중된 히스토그램 알고리즘으로 검출된 객체를 추적한다. 실루엣을 추출하는 모듈은 트라이맵(trimap)을 이용하여 사람의 실루엣 부분을 대략적으로 추정하는 단계와 그래프컷(graph cut)을 적용하여 정교하게 실루엣 추출하는 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실내 환경에서 팬-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득한 실험데이터를 대상으로 실험한 결과 다수의 사람의 검출 및 추적, 정교한 실루엣 추출이 가능한 것을 확인하였다. 본 논문의 실루엣 추출결과는 제스처 인식이나 걸음걸이 인식 등의 다양한 분야에도 적용가능하다.
A robotic sapatial augmented reality (RSAR) system, which combines robotic components with projector-based AR technique, is unique in its ability to expand the user interaction area by dynamically changing the position and orientation of a projector-camera unit (PCU). For a moving PCU mounted on a conventional robotic device, we can compute its extrinsic parameters using a robot kinematics method assuming a link and joint geometry is available. In a RSAR system based on user-created robot (UCR), however, it is difficult to calibrate or measure the geometric configuration, which limits to apply a conventional kinematics method. In this paper, we propose a data-driven kinematics control method for a UCR-based RSAR system. The proposed method utilized a pre-sampled data set of camera calibration acquired at sufficient instances of kinematics configurations in fixed joint domains. Then, the sampled set is compactly represented as a set of B-spline surfaces. The proposed method have merits in two folds. First, it does not require any kinematics model such as a link length or joint orientation. Secondly, the computation is simple since it just evaluates a several polynomials rather than relying on Jacobian computation. We describe the proposed method and demonstrates the results for an experimental RSAR system with a PCU on a simple pan-tilt arm.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권1호
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pp.71-76
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2018
The technology convergence of television, communication, and computing devices enables the rich social and entertaining experience through Smart TV in personal living space. The powerful smart TV computing platform allows to provide various user interaction interfaces like IR remote control, web based control, body gesture based control, etc. The presently used smart TV interaction user control methods are not efficient and user-friendly to access different type of media content and services and strongly required advanced way to control and access to the smart TV with easy user interface. This paper propose the optical wireless communication (OWC) based remote controller design for Smart TV using smart device Flashlights. In this approach, the user smart device act as a remote controller with touch based interactive smart device application and transfer the user control interface data to smart TV trough Flashlight using visible light communication method. The smart TV built-in camera follows the optical camera communication (OCC) principle to decode data and control smart TV user access functions according. This proposed method is not harmful as radio frequency (RF) radiation does it on human health and very simple to use as well user does need to any gesture moves to control the smart TV.
본 논문에서는 육족 보행 로봇의 새로운 힘 분배 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 육족 보행 로봇은 다리 하나에 관절고착고장이 발생하여 내고장성 정적 세다리 걸음새로 보행한다. 제안되는 힘 분배 알고리듬의 핵심은 내고장성 걸음새가 가지는 안정여유도를 결정하는 지지 다리의 미끄러짐을 최소화시키는 것이다. 불연속적으로 움직이는 내고장성 세다리 걸음새는 정상 걸음새보다 안정도가 떨어진다는 약점이 있다. 본 논문에서 제안하는 힘 분배 알고리듬은 이러한 약점을 고려하여 내고장성 걸음새의 지지 다리가 세 개라는 성질과 Zero-Interaction Force 원리를 이용하여 최적화 기법을 쓰지 않고 대수적으로 모든 다리의 힘 성분을 구한다. 컴퓨터 시뮬레이션 사례 연구를 통해서 제안된 힘 분배 알고리듬과 기존 방법의 비교 분석을 실시하고 제안된 방법의 효용성을 입증한다.
실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.
Intelligent homes consist of ubiquitous sensors, home networks, and a context-aware computing system. These homes are expected to offer many services such as intelligent air-conditioning, lighting control, health monitoring, and home security. In order to realize these services, many researchers have worked on various research topics including smart sensors with low power consumption, home network protocols, resident and location detection, context-awareness, and scenario and service control. This paper presents the real-time metabolic rate estimation method that is based on measured heart rate for human adaptive appliance (air-conditioner, lighting etc.). This estimation results can provide valuable information to control smart appliances so that they can adjust themselves according to the status of residents. The heart rate based method has been experimentally compared with the location-based method on a test bed.
Kim, Se-Hoon;Choi, Seung-Joon;Kim, Sung-Jin;Won, Sang-Chul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1458-1463
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2004
Tracking is one of the most important pre-required task for many application such as human-computer interaction through gesture and face recognition, motion analysis, visual servoing, augment reality, industrial assembly and robot obstacle avoidance. Recently, 3D information of object is required in realtime for many aforementioned applications. 3D tracking is difficult problem to solve because during the image formation process of the camera, explicit 3D information about objects in the scene is lost. Recently, many vision system use stereo camera especially for 3D tracking. The 3D feature based tracking(3DFBT) which is on of the 3D tracking system using stereo vision have many advantage compare to other tracking methods. If we assumed the correspondence problem which is one of the subproblem of 3DFBT is solved, the accuracy of tracking depends on the accuracy of camera calibration. However, The existing calibration method based on accurate camera model so that modelling error and weakness to lens distortion are embedded. Therefore, this thesis proposes 3D feature based tracking method using SVM which is used to solve reconstruction problem.
One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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