Recently, the importance of choosing correct pavement materials has been increasing in urban spaces and streets. Much research regarding the pavement theory and construction method have been conducted, but analysis in terms of human psychological character has not yet been performed. The purpose of this study is to investigate the psychological characters to 12 pavement materials, that are commonly used in our urban spaces and streets. The results of the psychological character for each pavement material can be summarized as follows: 1. The psychological characters to each pavement material were as follows: ① Clay embodies a natural, traditional, soft and intimate psychological character; ② Pebble stone has a natural, hard, cool and intimate psychological character; ③ Turf grass incorporates an intimate and soft psychological character; ④ Ceramic brick has an artificial and hard psychological character; ⑤ Tile pavement has a modern, artificial, hard and cool psychological character; ⑥ Water permeable concrete has a modern and artificial psychological character; ⑦ Flag stone has a natural psychological character; ⑧ Granite has a modern and artificial psychological character; ⑨ Portland concrete has an artificial and hard psychological character; ⑩ Small compacted brick has an artificial, dynamic and modern psychological character; ⑪ Wood block pavement has a natural and traditional psychological character; ⑫ Asphalt concrete pavement has a modern, hard and artificial character. 2. On the results of the cluster analysis regarding psychological indexes for 12 pavement materials, pavement materials were categorized in 3 clusters. Among them, one cluster was mainly used as the most popular pavement material in our urban spaces and streets. From this point of view, psychological character for pavement material in our urban spaces and streets was not as various as we expected. 3. In conclusion, the proper selection of pavement materials was very important and the factors affecting the human psychological character should be considered in the design of urban spaces and streets.
A high performance license plate recognition system (LPRS) is proposed in this work. The proposed LPRS is composed of the following three main stages: (i) plate region determination, (ii) character segmentation, and (iii) character recognition. During the plate region determination stage, the image is enhanced by image processing algorithms to increase system performance. The rectangular license plate region is obtained using edge-based image processing methods on the binarized image. With the help of skew correction, the plate region is prepared for the character segmentation stage. Characters are separated from each other using vertical projections on the plate region. Segmented characters are prepared for the character recognition stage by a thinning process. At the character recognition stage, a three-layer feedforward artificial neural network using a backpropagation learning algorithm is constructed and the characters are determined.
In recent years, various digital characters, which are automatic and intelligent, are attempted with the introduction of artificial intelligence or artificial life. Since the style of a character's behavior is usually designed by a developer, the style is very static and simple. So such a simple pattern of the character cannot satisfy various users and easily makes them feel tedious. A game should maintain various and complex styles of a character's behavior, but it is very difficult for a developer to design various and complex behaviors of it. In this paper, we adopt the genetic algorithm to produce various and excellent behavior-styles of a character especially focusing on Robocode which is one of promising simulators for artificial intelligence.
This paper presents an approach to Mongolian car plate recognition using artificial neural network. Our proposed method consists of two steps: detection and recognition. In detection step, we implement Flood fill algorithm. In recognition step we proceed to segment the plate for each Cyrillic character, and use an Artificial Neural Network (ANN) machine - learning algorithm to recognize the character. We have learned the theory of ANN and implemented it without using any library. A total of 150 vehicles images obtained from community entrance gates have been tested. The recognition algorithm shows an accuracy rate of 89.75%.
본 논문은 상황, 시간, 성격에 따른 정서적 특징이 반영된 인공정서를 개발하고, 이를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 인공정서는 외부의 정서적 자극과 내부의 욕구에 의한 정서 표현을 위해 정서 모듈과 추동 모듈을 갖는다. 정서 모듈은 시간, 성격, 서로 다른 정서 간의 상호관계에 따른 정서의 변화를 담당하는 모듈이다. 추동 모듈은 장시간에 걸친 욕구 변화에 따라 정서적 민감도에 영향을 주는 모듈이다. 또한 방어기제에 의한 정서표현을 위해, 정서를 정서모듈과 추동모듈에 영향을 받는 제 1경로와, 받지 않는 제 2경로로 나누어 처리한다. 이러한 구조를 갖는 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하였다. 또한 동일한 입력이 주어졌을 때 상황, 시간, 성격에 따라 어떠한 정서적 차이를 갖고 표현을 하는지 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 결과물은 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 실제적으로 구현하고, 스마트폰을 통해 표현함으로서 인공정서의 개인화를 가능하도록 한 것에 의의가 있다.
I Previous scrolling-shooter games cannot represent various emotions of characters as a personality and situations, so it can only represent simple and momentary emotions. This paper purpose to develop and applying an artificial emotion which gives emotional responses and actions to character as a personality and situations of a character. So we proposed an artificial emotion that receives emotional stimulus, analyzes what emotion will be generated, controls various emotions by a personality and time, and exports a current emotion. To visualize and to test an artificial emotion, We made a scrolling shooter game which has two characters who have a different personality each other. And we applied an artificial emotion to that game, modified it to be able to change status as emotions. To estimate a satisfaction of a artificial emotion for a scrolling-shooter game, we made up a question to two groups-one has people who likes a scrolling shooter game, the other has people who doesn't.
본 논문은 드라마 대본으로부터 성격을 추출해 내고, 추출된 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 것을 목표로 한다. 드라마 대본을 이용하여 등장인물의 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 과정은 다음과 같다. 먼저 드라마 대본에서 등장인물별로 텍스트를 분리한다. 분리된 텍스트에 대하여 형태소를 분석하고, 분석된 형태소들을 정서단어 데이터베이스와 매칭하여 정서 단어를 추출한다. 추출된 정서 단어를 이용하여 지배정서를 분석한다. 분석된 지배정서를 인공정서의 성격을 결정하는 수식에 반영하여 캐릭터의 성격을 설정한다. 드라마 등장인물의 성격이 반영된 인공정서 캐릭터를 검증하기 위해 블라인드 테스트를 통해 사용자 평가를 진행하였다. 외관상 동일한 세 개의 인공정서 캐릭터에 각각 서로 다른 등장인물의 성격을 반영하였다. 그리고 사용자에게 세 개의 인공정서 캐릭터에 어떤 등장인물의 성격이 반영된 것인지 맞추도록 하였다. 평가 결과, 사용자들은 높은 비율로 정답을 맞추었고, 이를 통해 등장인물의 성격이 잘 반영되었음을 확인할 수 있었다.
학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.
This paper proposed character recognition method by using DB Matching and Artificial Neural Network at the Gerber files. Gerber files are file for make PCB. But we also use the file to a program of extraction PCB position data. If the Gerber file recognized a character, the extraction PCB position data will be faster and also when the recognition rate is high, it can be possible to automatic extraction. We apply to the construction PCB Gerber file program and Simulation results are presented to verify the usefulness of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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