Foot bionic robot could be supported and towed through a series of discrete footholds and be adapted to rugged terrain through attitude adjustment. The vibration isolation of the robot could decouple the fuselage from foot-end trajectories, thus, the robot walked smoothly even if in a significant terrain. The gait programming and foot end trajectory algorithm were simulated. The quadruped robot of parallel five linkages with eight degrees of freedom were tested. The kinematics model of the robot was established by setting the corresponding coordinate system. The forward and inverse kinematics of both supporting and swinging legs were analyzed, and the angle function of single leg driving joint was obtained. The trajectory planning of both supporting and swinging phases was carried out, based on the control strategy of compound cycloid foot-end trajectory planning algorithm with zero impact. The single leg was simulated in Matlab with the established kinematic model. Finally, the walking mode of the robot was studied according to bionics principles. The diagonal gait was simulated and verified through the foot-end trajectory and the kinematics.
ARIFIN, Mohamad Rahmawan;RAHARJA, Bayu Sindhu;NUGROHO, Arif;ALIGARH, Frank
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.3
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pp.105-112
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2022
The current study is at the forefront of examining the theory of principal-agent framework and financing constraints to explain the level of corporate innovation. To boost the firm's level of innovation, this study uses corporate governance and corporate performance as driving factors. The study's secondary goal is to give information on the parallel relationship between corporate governance and the level of corporate innovation. This study used a two-step least square (TSLS) regression analysis to examine such a simultaneous association using secondary data from Indonesian listed businesses from 2000 to 2021, which totaled around 1,910 observations. This study uses the Principal Component Analysis (PCA) tool to test cumulative variances of potential corporate governance indicators such as the total commissioner of the firm (TCOM), total independent commissioner of the firm (INDPCOM), the proportion of institutional ownership (INSOWN), total female commissioner (FEMCOM), CEO duality (CEODUAL), and type of the firm (SOE). As a result, PCA reveals that four of these variables, omitting CEODUAL and SOE, were a corporate governance construct. Furthermore, the study discovered that the amount of firm innovation and corporate governance are related.
In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.6
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pp.947-960
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2021
In this study, we examine the AI ethics perception of university students to explore the direction of AI ethics education. For this, 83 students wrote their thoughts about 5 discussion topics on online bulletin board. We analyzed it using language networks, one of the text mining techniques. As a result, 62.5% of students spoke the future of the AI society positively. Second, if there is a self-driving car accident, 39.2% of students thought it is the vehicle owner's responsibility at the current level of autonomous driving. Third, invasion of privacy, abuse of technology, and unbalanced information acquisition were cited as dysfunctions of the development of AI. It was mentioned that ethical education for both AI users and developers is required as a way to minimize malfunctions, and institutional preparations should be carried out in parallel. Fourth, only 19.2% of students showed a positive opinion about a society where face recognition technology is universal. Finally, there was a common opinion that when collecting data including personal information, only the part with the consent should be used. Regarding the use of AI without moral standards, they emphasized the ethical literacy of both users and developers. This study is meaningful in that it provides information necessary to design the contents of artificial intelligence ethics education in liberal arts education.
In this paper, we study a model parameter compensation method for noise-robust speech recognition. We study model parameter compensation on a sentence by sentence and no other informations are used. Parallel model combination(PMC), well known as a model parameter compensation algorithm, is implemented and used for a reference of performance comparision. We also propose a modified PMC method which tunes model parameter with an association factor that controls average variability of gaussian mixtures and variability of single gaussian mixture per state for more robust modeling. We obtain a re-estimation solution of environmental variables based on the expectation-maximization(EM) algorithm in the cepstral domain. To evaluate the performance of the model compensation methods, we perform experiments on speaker-independent isolated word recognition. Noise sources used are white gaussian and driving car noise. To get corrupted speech we added noise to clean speech at various signal-to-noise ratio(SNR). We use noise mean and variance modeled by 3 frame noise data. Experimental result of the VTS approach is superior to other methods. The scheme of the zero order VTS approach is similar to the modified PMC method in adapting mean vector only. But, the recognition rate of the Zero order VTS approach is higher than PMC and modified PMC method based on log-normal approximation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.11
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pp.21-30
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1998
In this paper, a digital current control system using a FPGA(Field Programmable Gate Array) was implemented, and the system was applied to an induction motor widely used as an industrial driving machine. The FPGA designed by VHDL(VHSIC Hardware Description Language) consists of a PWM(Pulse Width Modulation) generation block, a PWM protection block, a speed measuring block, a watch dog timer block, an interrupt control block, a decoder logic block, a wait control block and digital input and output blocks respectively. Dedicated clock inputs on the FPGA were used for high-speed execution, and an up-down counter and a latch block were designed in parallel, in order that the triangle wave could be operated at 40 MHz clock. When triangle wave is compared with many registers respectively, gate delay occurs from excessive fan-outs. To reduce the delay, two triangle wave registers were implemented in parallel. Amplitude and frequency of the triangle wave, and dead time of PWM could be changed by software. This FPGA was synthesized by pASIC 2SpDE and Synplify-Lite synthesis tool of Quick Logic company. The final simulation for worst cases was successfully performed under a Verilog HDL simulation environment. And the FPGA programmed for an 84 pin PLCC package was applied to digital current control system for 3-phase induction motor. The digital current control system of the 3 phase induction motor was configured using the DSP(TMS320C31-40 MHz), FPGA, A/D converter and Hall CT etc., and experimental results showed the effectiveness of the digital current control system.
In the paper, the power amplifier using active biasing for LDMOS MRF-21060 is designed and fabricated. Driving amplifier using AH1 and parallel power amplifier AH11 is made to drive the LDMOS MRF 21060 power amplifier. The variation of current consumption in the fabricated 5 Watt power amplifier has an excellent characteristics of less than 0.1A, whereas passive biasing circuit dissipate more than 0.5A. The implemented power amplifier has the gain over 12 dB, the gain flatness of less than $\pm$0.09dB and input and output return loss of less than -19dB over the frequency range 2.11~2.17GHz. The DC operation point of this power amplifier at temperature variation from $0^{\circ}C$ to $60^{\circ}C$ is fixed by active circuit.
In this study, a conceptual study was performed for the leisure boat simulator used for navigation training. The aim of this work was to secure the basic operational capability of a leisure boat as a simulated driving device for a general novice operator. A leisure boat simulator was designed to support a user more efficiently regarding navigation proficiency and safety training, as well as to minimize the limitation of place and time and it conveniently and cheaply. A cockpit for navigation status display and operational input, 3D visualization graphic device, and parallel display device were designed to give the trainee a maximum sense of reality by applying a motion platform with six degree of freedom, in which disturbance movement such waves, winds, and tide were simulated for the operator. Leisure boat simulator training scenario was developed by analysis of water-related leisure activities act and sea traffic safety act.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.4
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pp.895-902
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2015
This paper presents a high-speed sensing and noise cancellation technique for large touch screens, which is called FDCS (Frequency Division Concurrent Sensing). Most conventional touch screen detection methods apply excitation pulses sequentially and analyze the sensing signals sequentially, and so are often unacceptably slow for large touch screens. The proposed technique applies sinusoidal signals of orthogonal frequencies simultaneously to all drive lines, and analyzes the signals from each sense line in frequency domain. Its parallel driving allows high speed detection even for a very large touch screens. It enhances the sensing SNR (Signal to Noise Ratio) by introducing a frequency domain noise filtering scheme. We also propose a pre-distortion equalizer, which compensates the drive signals using the inverse transfer function of touch screen panel to further enhance the sensing SNR. Experimental results with a 23" large touch screen show that the proposed technique enhances the frame scan rate by 273% and an SNR by 43dB compared with a conventional scheme.
There are many factors that influence the image quality of CMOS camera images, among which the image exposure time is an important factor. If the image exposure time is long, the entire image on the screen becomes brighter. If the exposure time is shorter, the entire image becomes darker. When photographing a still image, real time is not required because the automatic exposure system is given sufficient time to obtain an appropriate exposure time. However, if the surroundings and environment change rapidly like the black box of a driving car, the exposure time should be applied in response to real time. To this end, a robust automatic exposure system for real-time performance and ambient light environment is required. An automatic exposure system that has real-time capability and is robust against the ambient light environment is required. we designed a real-time control sysem capable of parallel operation processing through the design of an embedded system using zynq's logic and ARM core, and developed a real-time CMOS automatic exposure system that is robust to noise and converges to a desired target value within 66 ms through PID control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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