실제로 많은 게임들은 사용자의 신체의 움직임을 유발하기 보다는, 마우스 키보드 등 간단한 컨트롤러 조작을 통해서 게임을 플레이하도록 되어 있다. 이러한 게임은 사용자에게 운동부족을 유발하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 움직임을 유발하는 시스템 개발을 통해 이러한 기존의 게임 시스템이 가지고 있던 문제를 해결하고, 더 실감나는 시스템을 사용자에게 제공할 것이다. 이에 주어진 공간에서 사용자의 위치를 인식하며, 증강된 가상의 게임 캐릭터와 상호 작용하는 모바일 증강현실 시스템을 제안한다. 사용자들에게 마치 현실 공간에 가상 캐릭터가 실제로 있는 듯한 현실감과 재미를 느낄 수 있도록 증강현실 기술을 사용하며, 가상 캐릭터와 상호작용하기 위한 사용자의 동작을 인식하는 암밴드 컨트롤러와 호환이 되는 모바일 게임 시스템을 설계한다.
본 연구는 손목 재활을 위한 신경망을 이용하여 수부 동작 인식해주는 연구이다. 수부의 재활은 손상을 받은 수부의 기능을 최대로 회복시켜 일상생활과 직업, 취미생활을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 하지만 어느 장소를 찾아 치료를 하는 것은 경제적, 시간적으로 매우 비효율적이다. 이런 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 환자가 직접 스마트 기기를 이용해 재활 치료를 하고자 한다. 이를 활용하면 비용이나 시간적인 면에서 매우 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 총 10명의 사람으로부터 4 종류의 재활 운동에 대한 데이터를 수집하여 손목재활 데이터셋을 만들었다. 수부 제스쳐 인식은 신경망을 이용하여 모델을 구성하였다. 그 결과 93%의 정확도를 얻었으며, 본 시스템의 유용성을 검증하였다.
Jo, Young Hoon;Kim, Jikio;Yun, Yong Hyun;Cho, Nam Chul;Lee, Chan Hee
보존과학회지
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제37권4호
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pp.362-369
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2021
In museums, exhibition content focuses mostly on cultural heritage's historical values and functions, but doing so tends to limit visitors' interest and immersion. To counter this limitation, the study developed an experiential media art exhibition fusing bronze mirrors' traditional production technology and modern conservation science. First, for the exhibition system, scientific cultural heritage contents were projected on the three-dimensional (3D) printed bronze mirror through interactions between motion recognition digital information display (DID) and the projector. Then, a scenario of 17 missions in four stages (production process, corrosion mechanism, scientific analysis and diagnosis, and conservation treatment and restoration) was prepared according to the temporal spectrum. Additionally, various media art effects and interaction technologies were developed, so visitors could understand and become immersed in bronze mirrors' scientific content. A user test was evaluated through the living lab, reflecting generally high levels of satisfaction (90.2 points). Qualitative evaluation was generally positive, with comments such as "easy to understand and useful as the esoteric science exhibition was combined with media art" (16.7%), "wonderful and interesting" (11.7%), and "firsthand experience was good" (9.2%). By combining an esoteric science exhibition centered on principles and theories with visual media art and by developing an immersive directing method to provide high-level exhibition technology, the exhibition induced visitors' active participation. This exhibition's content can become an important platform for expanding universal museum exhibitions on archaeology, history, and art into conservation science.
This study analyzed users' acceptance and intention to use in addition to needs and preferences of smart home technologies, and identified the differences in technology preference and acceptance by different factors. The subjects were residents in the 40s and 60s residing in the Seoul or suburbs of Seoul, and questionnaires were conducted in the 40s while interviews with questionnaires were conducted in the 60s. A total of 105 questionnaires were used as data, and frequency, mean, crossover, independent sample t test, one-way ANOVA and multiple regression analysis were performaed using SPSS23. The results of this study are as follows. First, hypertension, hyperlipidemia and hypercholesterolemia were the most common diseases among respondents and if there was no discomfort, they would like to continue living in the homes of the current residence. Therefore, the direction of smart home development should support the daily living and health care so that residents can live a healthy life for a long time in their living space. Second, the technologies that residents most need were a control technology of residential environments and a monitoring technology of residents' health and physiological changes. The most preferred sensor types are motion sensors and speech recognition while video cameras have a very low preference. Third, technology anxiety was the most significant factor influencing intention to accept smart home technology. The greater the technology anxiety is, the weaker the acceptance of technology. Fourth, when applying smart residential technology in homes, various resident characteristics should be considered. Age and technology intimacy were the most influential variables, and accordingly there were differences in technology preference and acceptance. Therefore, a user-friendly smart home plan should be done in the consideration of the results.
본 논문에서 혼합현실에서 공동 작업을 위한 환경 구축에 대한 연구와 웨어러블 IOT 디바이스와 연동하기 위한 방법을 제안한다. 혼합현실은 가상현실과 증강현실의 혼합되어진 형태로서 실세계와 가상세계의 물체가 동시에 보이고, 가상현실과 달리 멀미 현상이 일어나지 않고 무선 방식이라 산업현장에서 적용될 기술로 주목 받고 있다. 마이오 웨어러블 디바이스는 삼축 센서, 근전도 센서, 가속도 센서를 이용하여 팔의 회전 트래킹과 손 제스처 인식을 가능하게 하는 디바이스이다. 혼합현실 관련 다양한 연구가 진행되고 있지만 여러 사람이 함께 혼합 현실 참여할 수 있는 환경 구축, 가상 객체를 직접 손으로 조작하는 것에 대한 논의는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 혼합 현실을 적용하기 위해 공동 작업이 가능한 환경 구축 방법에 대해 연구하였고, 상호작용이 원활하게 이루어지기 위한 인터랙션 방법에 대해 논의하였다. 그 결과 2인이 동시에 혼합현실 환경에 참여하여 객체에 대한 일원화된 객체를 공유할 수 있었고, 마이오 웨어러블 인터페이스 장비를 가지고 각자 인터랙션 할 수 있는 환경을 조성하였다.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
In this paper, we propose a table tennis posture classification system using a cooperative robot to develop a table tennis robot that can be trained like a real game. The most ideal table tennis robot would be a robot with a high joint driving speed and a high degree of freedom. Therefore, in this paper, we intend to use a cooperative robot with sufficient degrees of freedom to develop a robot that can be trained like a real game. However, cooperative robots have the disadvantage of slow joint driving speed. These shortcomings are expected to be overcome through quick recognition. Therefore, in this paper, we try to quickly classify the opponent's posture to overcome the slow joint driving speed. To this end, learning about dynamic postures was conducted using image data as input, and finally, three classification models were created and comparative experiments and evaluations were performed on the designated dynamic postures. In conclusion, comparative experimental data demonstrate the highest classification accuracy and fastest classification speed in classification models using MLP (Multi-Layer Perceptron), and thus demonstrate the validity of the proposed algorithm.
연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.
로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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