Industrial and economical importance of CP(Cellular Phone) is growing rapidly. Combined with IT technology, CP is currently one of the most attractive technologies for all. However, unless we find a breakthrough to the technology, its growth may slow down soon. RT(Robot Technology) is considered one of the most promising next generation technology. Unlike the industrial robot of the past, today's robots require advanced technologies, such as soft computing, human-friendly interface, interaction technique, speech recognition, object recognition, and many others. In this study, we present a new technological concept named RCP(Robotic Cellular Phone), which combines RT & CP, in the vision of opening a new direction to the advance of CP, IT, and RT all together. RCP consists of 3 sub-modules. They are $RCP^{Mobility}$, $RCP^{Interaction}$, and $RCP^{Interaction}$. $RCP^{Mobility}$ is the main focus of this paper. It is an autonomous navigation system that combines RT mobility with CP. Through $RCP^{Mobility}$, we should be able to provide CP with robotic functionalities such as auto-charging and real-world robotic entertainments. Eventually, CP may become a robotic pet to the human being. $RCP^{Mobility}$ consists of various controllers. Two of the main controllers are trajectory controller and self-localization controller. While Trajectory Controller is responsible for the wheel-based navigation of RCP, Self-Localization Controller provides localization information of the moving RCP. With the coordinate information acquired from RFID-based self-localization controller, Trajectory Controller refines RCP's movement to achieve better RCP navigations. In this paper, a prototype system we developed for $RCP^{Mobility}$ is presented. We describe overall structure of the system and provide experimental results of the RCP navigation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.5
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pp.480-488
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2006
Industrial and economical importance of CP(Cellular Phone) is growing rapidly. Combined with IT technology, CP is one of the most attractive technologies of today. However, unless we find a new breakthrough in the technology, its growth may slow down soon. RT(Robot Technology) is considered one of the most promising next generation technologies. Unlike the industrial robot of the past, today's robots require advanced features, such as soft computing, human-friendly interface, interaction technique, speech recognition object recognition, among many others. In this paper, we present a new technological concept named RCP (Robotic Cellular Phone) which integrates RT and CP in the vision of opening a combined advancement of CP, IT, and RT, RCP consists of 3 sub-modules. They are $RCP^{Mobility}$(RCP Mobility System), $RCP^{Interaction}$, and $RCP^{Integration}$. The main focus of this paper is on $RCP^{Mobility}$ which combines an autonomous navigation system of the RT mobility with CP. Through $RCP^{Mobility}$, we are able to provide CP with robotic functions such as auto-charging and real-world robotic entertainment. Ultimately, CP may become a robotic pet to the human beings. $RCP^{Mobility}$ consists of various controllers. Two of the main controllers are trajectory controller and self-localization controller. While the former is responsible for the wheel-based navigation of RCP, the latter provides localization information of the moving RCP With the coordinates acquired from RFID-based self-localization controller, trajectory controller refines RCP's movement to achieve better navigation. In this paper, a prototype of $RCP^{Mobility}$ is presented. We describe overall structure of the system and provide experimental results on the RCP navigation.
In many practical applications of robots, finding the location of an incoming sound is an important issue for the development of efficient human robot interface. Most sound source localization algorithms make use of only those microphones that are acoustically visible from the sound source or do not take into account the effect of sound diffraction, thereby degrading the sound source localization performance. This paper proposes a new sound source localization method that can utilize those microphones that are acoustically shadowed from the sound source. The experiment results show that use of the acoustically shadowed microphones, which receive higher signal-to-noise ratio signals than the others and are closer to the sound source, improves the performance of sound source localization.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.399-403
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2010
지능로봇은 복잡하고 동적으로 변화하는 환경 내에서 다양한 인식기를 통해 주변 환경 및 상황을 인식하고 이를 바탕으로 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 그러나 인식 기기의 성능 및 소프트웨어 알고리즘의 한계로 인해 로봇은 중요한 정보를 인식하지 못하거나 잘못된 정보를 인식할 수 있고, 이로 인해 사용자 의도를 파악하지 못하거나 의도하지 않은 행위를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용한 로봇-사용자 협력을 제시하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 스마트폰은 사용자가 항상 휴대하고 있기 때문에 언제든 로봇과 협력할 수 있으며 이 기기를 통해 로봇의 인식정보를 효과적으로 표현하고 직관적인 작업 지시 인터페이스를 제공하여 로봇이 사용자 의도에 적합한 올바른 행위를 수행할 수 있게 한다.
Fall detection and prevention technologies play a pivotal role in ensuring the well-being of individuals, particularly those living independently, where falls can result in severe consequences. This paper addresses the challenge of accurate and quick fall detection by proposing a Bayesian probability-based measure applied to surface electromyography (sEMG) signals. The proposed algorithm based on a Bayesian filter that divides the sEMG signal into transient and steady states. The ratio of posterior probabilities, considering the inclusion or exclusion of the transient state, serves as a scale to gauge the dominance of the transient state in the current signal. Experimental results demonstrate that this approach enhances the accuracy and expedites the detection time compared to existing methods. The study suggests broader applications beyond fall detection, anticipating future research in diverse human-robot interface benefiting from the proposed methodology.
In this study, we investigated age differences of preference and trust ratings when the appearance of an artificial intelligent speaker resembles a human face. The appearance of the artificial intelligent speaker was presented in seven levels from robot face to human face. In addition, face stimuli were divided into gender (male and female) and age (20s / 60s). Participants evaluated the reliability and likability of each face stimulus on a 7-point scale. The results show that younger adults tend to prefer the face that was halfway between the robot and the human face, while older adults evaluated that the perceived reliability and likability were higher when the stimuli resembled the human face. When asked to choose the most preferred of the four face categories, all participants chose a younger face. However, with additional conditions including emoticon face and empty condition, older adults still preferred human face, while younger adults preferred emoticon face and empty condition. Taken together, older adults are more receptive to human faces than robotic faces in the context of artificial intelligence speakers. Because artificial intelligent speakers can play an important role in the elderly living alone, the present study will be a good reference in the design and development of artificial intelligent speakers for the elderly users.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.583-588
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2024
With the emergence of Brain-Computer Interface (BCI) technology, analyzing mirror neurons has become more feasible. However, evaluating the accuracy of BCI systems that rely on human thoughts poses challenges due to their qualitative nature. To harness the potential of BCI, we propose a new approach to measure accuracy based on the characteristics of mirror neurons in the human brain that are influenced by speech speed, depending on the ultimate goal of movement. In Chapter 2 of this paper, we introduce mirror neurons and provide an explanation of human posture estimation for mirror neurons. In Chapter 3, we present a powerful pose estimation method suitable for real-time dynamic environments using the technique of human posture estimation. Furthermore, we propose a method to analyze the accuracy of BCI using this robotic environment.
This paper presents a novel knitted data glove system for pattern classification of hand posture. Several experiments were conducted to confirm the performance of the knitted data glove. To find better sensor materials, the knitted data glove was fabricated with stainless-steel yarn and silver-plated yarn as representative conductive yarns, respectively. The result showed that the signal of the knitted data glove made of silver-plated yarn was more stable than that of stainless-steel yarn according as the measurement distance becomes longer. Also, the pattern classification was conducted for the performance verification of the data glove knitted using the silver-plated yarn. The average classification reached at 100% except for the pointing finger posture, and the overall classification accuracy of the knitted data glove was 98.3%. With these results, we expect that the knitted data glove is applied to various robot fields including the human-machine interface.
서비스 로봇과 펫 로봇 등 사람과 직접 상호작용하는 로봇기술의 필요성이 증가하고 있다. 대화시스템은 자연언어처리 기술을 활용하여 음성인식 기술과의 결합을 통해 현재 로봇에서 주로 사용되고 있는 버튼과 터치스크린 위주의 HRI(Human-Robot Interface)보다 자연스러운 HRI를 제공한다. 이러한 자연스러운 HRI를 수행할 수 있는 로봇을 구성하기 위해서는 로봇이 서비스를 제공할 실제 영역에 맞는 대화시스템의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 자질사전, 단일화 문법(unification grammar), 대화 흐름도(dialogue flow diagram)를 사용한 레스토랑 영역의 자질기반(feature-based) 대화시스템을 제시한다. 자질 정보는 형태소, 시제, 어휘의 의미구조 등을 나타내며 화행(speech act) 결정에 사용하고 문장 자질과 구문 자질을 파서에서 활용한다. 자질기반 대화시스템을 통하여 레스토랑 영역에서 사용자 화행 이해 및 주문, 안내 등의 서비스를 성공적으로 수행할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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