Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.652-655
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2020
최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.
하반기 부동산 시장은 기반시설, 부담금 신설 등 부동산 시장의 발목을 잡는 각종 규제가 시작된다. 이에 따라 하반기에 집을 사고 팔 계획이 있는 사람들은 이러한 제도를 충분히 염두에 두고 움직여야 한다고 전문가들은 충고한다. 하반기 부동산 시장을 움직일 변수에 대해 알아보자.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1205-1212
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2021
Robots that can actually help people a lot by dealing with dangerous tasks that are difficult for people to do, such as disaster situations, lifesaving, handling dangerous goods, and reconnaissance of dangerous areas, continue to become an issue. Therefore, in this paper, we intend to implement a mobile robot arm that can implement a human motion will on the robot arm to enable active response according to the situation and control the vehicle according to hand movements to give mobility. A controller is manufactured using a flex sensor and agyro sensor, and the roll and pitch values of the two gyro sensors are adjusted to control the angle of the robot arm and specify the vehicle direction. In addition, by designating the levels of the three flex sensors, the motor is operated according to hand movements, and a robot arm is implemented so that objects can be picked up and moved.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.5
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pp.605-610
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2008
There are many methods for Human-Computer Interface. Recently, many researchers are studying about Brain-Signal this is because not only the disabled can use a computer by their thought without their limbs but also it is convenient to general people. But, studies about it are early stages. This paper proposes an EEG signals measurement and analysis methods for Brain-Computer Interface. Our purpose of this research is recognition of subject's intention when they imagine moving their arms. EEG signals are recorded during imaginary movement of subject's arms at electrode positions Fp1, Fp2, C3, C4. We made an analysis ERS(Event-Related Synchronization) and ERD(Event-Related Desynchronization) which are detected when people move their limbs in the ${\mu}$ waves and ${\beta}$ waves. Results of this research showed that ${\mu}$ waves are decreased and ${\beta}$ waves are increased at left brain during the imaginary movement of right hand. In contrast, ${\mu}$ waves are decreased and ${\beta}$ waves are increased at right brain during the imaginary movement of left hand.
In the future, robots and drones for the convenience of our lives in everyday life will increase. As a method for controlling this, a remote control or a human voice method is most commonly used. However, the remote control needs to be operated by a person and can not ignore ambient noise in the case of voice. In this paper, we propose an economical attitude information acquisition method to accurately acquire the posture information of the arm in real time under the assumption that the surround drones or robots can be controlled wirelessly with the posture information of the arm. For this purpose, the extended Kalman filter was used to eliminate the noise of the arm position information. in order to detect the arm movement, a low cost MEMS type sensor was applied to secure the economical efficiency of the apparatus. To increase the wear ability of the arm, We developed a compact and lightweight attitude information acquisition system by integrating all functions into one chip as much as possible. As a result, the real-time performance of 1 ms was secured and the extended Kalman filter was applied to acquire the accurate attitude information of the arm with noise removed and display the attitude information of the arm in real time. This provides a basis for generating commands using real-time attitude information of the arm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.161-164
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2008
A realization for EMG signal sensing and vertical control system of robotizing arm is presented in this paper. The system is realized that a fine EMG bio-signals of humans' arm muscle are detected by surface electrode sensor, making a high performance amplifier and filtering, converting analog into digital signal and driving a servomotor for robotizing arm. The system is experimented by monitoring multiple step vertical control angles of robotizing arm corresponding to EMG signals in moving arm muscles. The experimental result are that the vertical control level is measured to around 2 degrees and mean error is 5% approximately.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.163-167
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1997
인간이 움직이는 물체에 탑승하고 있거나 움직이는 물체를 잡고 있을때 어떤 종류의 감성을 느끼게 된다. 물체의 속도, 가속도, 또는 강성, 감쇠 등으로 인하여 인간은 쾌, 불쾌감을 갖게 되며, 본 논문에서는 이러한 감성을 운동감이라 정의한다. 이러한 운동감을 공학적으로 유용한 데이터로 만들기 위해 운동감 어휘를 도입하여 정량화를 시도하였으며, 복수의 운동감 어휘를 연산할 수 있는 방법과 가중치를 구할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 귀의 전정 기관에서 느끼는 몸 전체의 평형 감각 및 운동 감각은 고려의 대상으로 제외하며, 팔에 국한하여 피부 감각과 팔 근육의 위치 인지 등으로 인한 운동감을 해석 대상으로 한다. 해석의 편의성을 위하여 팔을 제외한 몸의 움직임은 없는 상태로 유지하며, 팔의 2차원 운동만을 고려하기고 한다. 퍼지는 사람의 언어와 같이 모호한 사건을 해석하기 위한 이론이다. 모호한 정도를 표현하는 방법으로 퍼지 정도척도(measutr of fuzziness)와 퍼지척도(fuzzy measure)가 많은 분야에서 이용되고 있다. 하지만 운동감에 대한 연구는 미비한 실정이므로 불확실성을 평가하는 퍼지 이론을 이용하여 운동감을 해석하려 한다.
In first-person perspective training system, the users needs realistic experience. For providing this experience, the system should offer the users virtual and real images at the same time. We propose an automatic a persons's arm segmentation and image composition method. It consists of arm segmentation part and image composition part. Arm segmentation uses an arbitrary image as input and outputs arm segment or alpha matte. It enables end-to-end learning because we make use of FCN in this part. Image composition part conducts image combination between the result of arm segmentation and other image like road, building, etc. To train the network in arm segmentation, we used arm images through dividing the videos that we took ourselves for the training data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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