Typically everyday human life tasks involve at least two people moving objects such as tables and beds, and the balancing of such object changes based on one person's action. However, many studies in previous work performed their tasks solely on robots without factoring human cooperation. Therefore, in this paper, we propose cooperative robot for table balancing using Q-learning that enables cooperative work between human and robot. The human's action is recognized in order to balance the table by the proposed robot whose camera takes the image of the table's state, and it performs the table-balancing action according to the recognized human action without high performance equipment. The classification of human action uses a deep learning technology, specifically AlexNet, and has an accuracy of 96.9% over 10-fold cross-validation. The experiment of Q-learning was carried out over 2,000 episodes with 200 trials. The overall results of the proposed Q-learning show that the Q function stably converged at this number of episodes. This stable convergence determined Q-learning policies for the robot actions. Video of the robotic cooperation with human over the table balancing task using the proposed Q-Learning can be found at http://ibot.knu.ac.kr/videocooperation.html.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.91-99
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2013
An autonomous unmanned underwater vehicle is a type of marine self-propelled robot that executes some specific mission and returns to base on completion of the task. In order to successfully execute the requested operations, the vehicle must be guided by an effective navigation algorithm that enables it to avoid obstacles and follow the best path. Architectures and principles for intelligent dynamic systems are being developed, not only in the underwater arena but also in related areas where the work does not fully justify the name. The problem of increasing the capacity of systems management is highly relevant based on the development of new methods for dynamic analysis, pattern recognition, artificial intelligence, and adaptation. Among the large variety of navigation methods that presently exist, the dynamic window approach is worth noting. It was originally presented by Fox et al. and has been implemented in indoor office robots. In this paper, the dynamic window approach is applied to the marine world by developing and extending it to manipulate vehicles in 3D marine environments. This algorithm is provided to enable efficient avoidance of obstacles and attainment of targets. Experiments conducted using the algorithm in MATLAB indicate that it is an effective obstacle avoidance approach for marine vehicles.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.9
no.2
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pp.69-74
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2008
Robotics and artificial intelligence are components of IT that involve networks, electrical and electronic engineering, and wireless communication. We consider an algorithm for efficient navigation by building a precise map in a multi-robot system under conditions of limited and unlimited communications. The basis of the navigation algorithm described in this paper is a wave algorithm, which is effective in obtaining an accurate map. Each robot in a multi-robot system has its own task such as building a map for its local position. By combining their data into a shared map, the robots can actively seek to verify their relative locations. Using shared maps, they coordinate their exploration strategies to maximize exploration efficiency. To prove the efficiency of the proposed technique, we compared the final results with the results in $Burgard^{8}$ and $Stachniss.^{9-10}$ All of the simulation comparisons, which are shown as graphs, were made in four different environments.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.663-667
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2020
By 2050, the technologies of the fourth industrial revolution currently being discussed will become highly mature and face a turning point in human civilization. Among them, the most innovative technologies will be artificial intelligence, robots, virtual reality and hyper-connected networks. These technologies will transform not only human life but also the appearance of the battlefield. Therefore, in 2050, the Army should concentrate all its capabilities on developing new concept weapons systems based on superintelligence and hyperconnectivity that converge and integrate these technologies.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.11
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pp.329-331
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2020
Edutech is a compound word of education and technology, and is an educational paradigm in the era of the 4th industrial revolution. This refers to next-generation education using information and communication technology (ICT) such as big data, artificial intelligence (AI), robots, and virtual reality (VR) of the 4th industrial revolution. e-Learning is being used as an online lecture for education in ICT, but edutech is attracting attention along with e-learning as the feeding of non-face-to-face education has rapidly increased due to COVID-19. Therefore, this paper summarizes the reviewed papers on the blockchain-based badge service platform, simulation-based collaborative e-Learning system, video English dictionary, and blockchain-based access control audit system.
High performance lithium-ion batteries (LIBs) have attracted considerable attention as essential energy sources for high-technology electrical devices such as electrical vehicles, unmanned drones, uninterruptible power supply, and artificial intelligence robots because of their high energy density (150-250 Wh/kg), long lifetime (> 500 cycles), low toxicity, and low memory effects. Of the high-performance LIB components, cathode materials have a significant effect on the capacity, lifetime, energy density, power density, and operating conditions of high-performance LIBs. This is because cathode materials have limitations with respect to a lower specific capacity and cycling stability as compared to anode materials. In addition, cathode materials present difficulties when used with LIBs in electric vehicles because of their poor rate performance. Therefore, this study summarizes the structural and electrochemical properties of cathode materials for LIBs used in electric vehicles. In addition, we consider unique strategies to improve their structural and electrochemical properties.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.1
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pp.15-23
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2021
The 4th industrial revolution technology has brought many changes not only in human life but also in the industrial field. ICT such as 5G and artificial intelligence and convergence/complex systems such as drones and robots are convenient for humans, and automation of all processes in the industrial field. However, these advanced information and communication technologies also have adverse functions. As advanced ICT was incorporated into military and terrorist weapon systems, more powerful and highly destructive weapon systems began to be developed. In particular, by applying advanced ICT to the production and use of terrorist tools, the terrorist method became more sophisticated and caused more damage. In this paper, we derive advanced ICT that can be abused according to the terror patterns in the 4th industrial revolution era, and present a method that is applied from preparation to execution of terrorism. The abuse of advanced ICT makes terrorism more stealthy and subtle, and increases its destructive power.
The COVID-19 pandemic has been reshaping the world by accelerating non-contact services and technologies in various domains. Hospitals as a healthcare system lie at the center of the dramatic change because of their fundamental roles: medical diagnosis and treatments. Leading experts in health, science, and technologies have predicted that robotics and artificial intelligence (AI) can drive such a hospital transformation. Accordingly, several government-led projects have been developed and started toward smarter hospitals, where robots and AI replace or support healthcare personnel, particularly in the diagnosis and non-surgical treatment procedures. This article inspects the remaining element of healthcare services, i.e., surgical treatment, focusing on evaluating whether or not currently available laparoscopic surgical robotic systems are sufficiently preparing for the era of post-COVID-19 when contactless is the new normal. Challenges and future directions towards an effective, fully non-contact surgery are identified and summarized, including remote surgery assistance, domain-expansion of robotic surgery, and seamless integration with smart operating rooms, followed by emphasis on robot tranining for surgical staff.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.404-406
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2021
In modern society, artificial intelligence and automation are being applied in various fields due to the development of the 4th industrial revolution and IoT technology. In particular, systems with a high proportion of image processing, such as automated processes, intelligent CCTV, medical industry, robots, and drones, are susceptible to external factors noise. In this paper, we propose a digital filter based on noise estimation and weights to reconstruct an image in a complex noise environment. The proposed algorithm classifies the types of noise using noise judgment, and determines the noise level of the filtering mask to switch the filtering process to obtain the final output. In order to verify the performance of the proposed algorithm, simulation was conducted, compared with the existing filter algorithm, and the results were analyzed.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.20
no.2
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pp.37-47
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2024
The food tech market, which uses artificial intelligence robots for the restaurant industry, is gradually expanding. Among them, the robot barista, a representative food tech case for the restaurant industry, is characterized by increasing the efficiency of operators and providing things for visitors to see and enjoy through a 24-hour unmanned operation. This research was conducted through text mining analysis to examine trends related to robot baristas in the restaurant industry. The research results are as follows. First, keywords such as coffee, cafe, certification, ordering, taste, interest, people, robot cafe, coffee barista expert, free, course, unmanned, and wine sommelier were highly frequent. Second, time, variety, possibility, people, process, operation, service, and thought showed high closeness centrality. Third, as a result of CONCOR analysis, a total of 5 keyword clusters with high relevance to the restaurant industry were formed. In order to activate robot barista in the future, it is necessary to pay more attention to functional development that can strengthen its functions and features, as well as online promotion through various events and SNS in the robot barista cafe.
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