This paper describes a new data-handing, based on a Spatial Human Interface as human indicator, to the Spatial-Knowledge-Tags (SKT) in the spatial memory the Spatial Human Interface (SHI) is a new system that enables us to facilitate human activity in a working environment. The SHI stores human activity data as knowledge and activity history of human into the Spatial Memory in a working environment as three-dimensional space where one acts, and loads them with the Spatial-Knowledge-Tags(SKT) by supporting the enhancement of human activity. To realize this, the purpose of SHI is to construct new relationship among human and distributed networks computers and sensors that is based on intuitive and simultaneous interactions. In this paper, the specified functions of SKT and the realization method of SKT are explained. The utility of SKT is demonstrated in designing a robot motion control.
This paper proposes a method which selects essential elements in a human evaluation model using the Choquet integral based on fuzzy measures, and applies the model to the evaluation of human interface. Three kinds of concepts are defined to select essential elements. Increment Degree implies the increment degree from fuzzy measures of composed elements to the fuzzy measure of a combined element. Average of Increment Degree of an element means the relative possibility of superadditivity of the fuzzy measure of each combined element. Necessity Degree means the selection degree of each combined element as a result of the human evaluation. A task experiment, which consists of a static work and two dynamic works, is performed by the use of some human interfaces. In the experiment, (1) a warning sound which gives an attention to subjects, (2) a color vision which can be distinguished easily or not, (3) the size of working area and (4) a response of confirmation that is given from an interface, are considered as human interface elements. Subjects answer the questionnaire after the experiment. From the data of the questionnaire, fuzzy measures are identified and are applied to the proposed model. Effectiveness of the proposed model is confirmed by the comparison of human interface elements extracted from the proposed model and those from the questionnaire.
Human Robot Interaction(HRI) through a haptic interface plays an important role in controlling robot systems remotely. The augmented usage of bio-signals in the haptic interface is an emerging research area. To consider operator's state in HRI, we used bio-signals such as ECG and blood pressure in our proposed force reflection interface. The variation of operator's state is checked from the information processing of bio-signals. The statistical standard variation in the R-R intervals and blood pressure were used to adaptively adjust force reflection which is generated from environmental condition. To change the pattern of force reflection according to the state of the human operator is our main idea. A set of experiments show the promising results on our concepts of human adaptive interface.
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.
This paper proposes a method to select essential elements in a human evaluation model using the Choquet integral based on fuzzy measures and applies the model to the evaluation of human interface. Three kinds of concepts, Increment Degree, average of Increment Degree, Necessity coefficient, are defined. The proposed method selects essential elements by the use of the Relative necessity coefficient. The proposed method is applied to the analysis of human interface. In the experiment, (1) a warning sound, (2)a color vision, (3) the size of working area, (4) a response of confirmation, are considered as human interface elements. subjects answer the questionnarie after the experiment. From the data of questionnaire, fuzzy measures are identified and are applied to the proposed model. effectiveness of the proposed model is confirmed by the comparison of human interface elements extracted from the proposed model and those from the questionnarie.
As a means of human interface, this study designs Developed-ERES/WCS with voice recognition capability and fuzzy set theory. In the advanced teleoperator system, when an error occurs on the automatic mode, the error is recovered after the automatic mode is changed into the manual mode intervened by a human. The purpose of this study is to reduce human work load and to shorten error recovery time during error recovery.
This paper presents a dialogue interface using the dialogue management system as a method for controlling home appliances in Home Network Services. In order to realize this type of dialogue interface, we first investigated the user requirements for Home Network Services by analyzing the dialogues entered by users. Based on the analysis, we were able to extract 15 user intentions and 22 semantic components. In our study, example dialogues were collected from WOZ (Wizard-of-OZ) environment to implement a reasoning model for generating meaningful responses for example-based dialogue modeling technique. An overview of the Home Network Control System using proposed dialogue interface will be presented. Lastly, we will show that the Dialogue Management System trained with our collected dialogues behaves properly to achieve its task of controlling Home Network appliances by going through the steps of natural language understanding, response reasoning, response generation.
In this paper, an interface between a human and a computer is presented. The human and computer interface(HCI) serves as another area of human and machine interfaces. Methods for the HCI we used are voice recognition and image recognition for detecting human's emotional feelings. The idea is that the computer can recognize the present emotional state of the human operator, and amuses him/her in various ways such as turning on musics, searching webs, and talking. For the image recognition process, the human face is captured, and eye and mouth are selected from the facial image for recognition. To train images of the mouth, we use the Hopfield Net. The results show 88%$\sim$92% recognition of the emotion. For the vocal recognition, neural network shows 80%$\sim$98% recognition of voice.
Research in Human Computer Interface (HCI) is towards development of an application environment able to deal with interactions of both human and computers that can be more intuitive and efficient. This can be achieved by bridging the gap between the synthetic virtual environment and the natural physical environment. Thus a project called Tangible Space Initiative (TSI) has been launched by KIST. TSI is subdivided into Tangible Interface (TI) which controls 3D cyber space with user's perspective, Responsive Cyber Space (RCS) which creates and controls the virtual environment and Tangible Agent (TA) which senses and acts upon the physical interface environment on behalf of any components of TSI or the user. This paper is a brief introduction to a new generation of Human Computer Interface that bring user to a new era of interaction with computers in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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