Modular toys for creative education require functional blocks to create various types of movements. An active drive module and a lot of passive connection blocks are needed to express motion with combination. In this paper, we propose the design of modular toys to produce various creative movements and controller structure working with them. In order to facilitate the connection between the designed modules, a connection method and a suitable mechanism are suggested. We also dealt with the design of various types of sensor modules that can work in conjunction with modular toys. Using these toys, typical standard application form that can be imitated educationally is suggested and showed the usefulness of the modular toy by actually applying it with designed modules and components. The proposed method is applied to actual educational toys, and the operation is effectively performed by recording operation and playing repetitive operation.
Since the technology of current image sensors is limited to the megapixel class, it is necessary to use an image-stitching technique to create a gigapixel image from hundreds or thousands of photos taken by a megapixel image sensor. In this paper, we investigate the entire process of gigapixel camera technology employing a robotic panoramic head plus a stitching technique, and analyze the gigapixel camera technologies of Duke University and BAE Systems from the viewpoint of optical design structure. Hopefully this knowledge will lead to a new optical structure for a gigapixel camera. Meanwhile, we also perceive the need for additional image processing to reduce the noise of photos with a background of fog and mist, taken far from the camera lens.
This paper describes development of Polarized Stereo Monitoring System (KAERI-PSM) and compares the remote handling performance of KAERI-PSM with that of other monitoring systems, electric shutter type stereo monitoring system and general TV monitoring system. Remote handling performance is evaluated by total time and error number on remote operating experiments. Four kinds of remote handling experiments are carried out through 1) directly 2) general TV 3) electric shutter type monitor, and 4) KAERI-PSM. In these experiments six employees are participated and PUMA robot with force-torque reflectional joystic is used. The result of experiments show that camera angle against object is significant factor in monitoring and stereo monitoring system give more performance benifits in terms of accuracy and speed of remote handling operation than general TV monitoring system. In comparision of the polarized and electric shutter type stereo monitoring system, both have similar accuracy and speed for remote handling operation, but the former is superior in image quality and stability of the performance.
Park, Sung-hyun;Kim, A-Yong;Kim, Wung-Jun;Bae, Keun-Ho;Yoo, Sang-keun;Jung, Hoe-kyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.854-856
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2014
Has been released of make it possible to control the using for smart devices of a wide variety home appliances and electronics in smart appliances in accordance with the one person multi devices. In addition, is increasing rapidly for the number of the product on cleaning robot and refrigerator, air conditioning, TV, etc. these devices are using the implement up DLNA system. And at home and abroad for development and has provided with Iot and Alljoyn such systems. But currently using home appliances or electronic devices of there are a lot of the operating system non installed than the installed products. In addition, smart appliances do not use for user than buying existing electronic products a lot more. In addition, more occur for smart appliances of that do not use for the user on smart appliances rather than buying existing electronics. In this paper, Suggested and implemented for system of control such as smart devices to existed home appliance on not have an operating system, Using mobile device for want users to quantify the data to transfer from arduino board.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.231-236
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2019
Background/Objectives: This paper proposes a dual mode feedback-controlled cycling system for children with spastic cerebral palsy to rehabilitate upper extremities. Repetitive upper limb exercise in this therapy aims to both reduce and analyze the abnormal torque patterns of arm movements in three- dimensional space. Methods/Statistical analysis: We designed an exercycle robot which consists of a BLDC motor, a torque sensor, a bevel gear and bearings. Mechanical structures are customized for children of age between 7~13 years old and induces reaching and pulling task in a symmetric circulation. The shafts and external frames were designed and printed using 3D printer. While the child performs active/passive exercise, angular position, angular velocity, and relative torque of the pedal shaft are measured and displayed in real time. Findings: Experiment was designed to observe the features of a cerebral palsy child's exercise. Two children with bilateral spastic cerebral palsy participated in the experiment and conducted an active exercise at normal speed for 3 sets, 15 seconds for each. As the pedal reached 90 degrees and 270 degrees, the subject showed minimum torque, in which the child showed difficulty in the pulling task of the cycle. The passive exercise assisted the child to maintain a relatively constant torque while visually observing the movement patterns. Using two types of exercise enabled the child to overcome the abnormal torque measured in the active data by performing the passive exercise. Thus, this system has advantage not only in allowing the child to perform the difficult task, which may contribute in improving the muscle strength and endurance and reducing the spasticity but also provide customizable system according to the child's motion characteristic. Improvements/Applications: Further study is needed to observe how passive exercise influences the movement characteristics of an active motion and how customized experiment settings can optimize the effect of pediatric rehabilitation for spastic cerebral palsy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.866-872
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2020
Indoor location-based services provide a service based on the distance between an object and a person. Recently, indoor location-based services are often implemented using inexpensive depth sensors such as Kinect. The depth sensor provides a function to measure the position of a person, but the position of an object must be acquired manually using a tool. To acquire a 3D position of an object, it requires 3D interaction, which is difficult to a general user. GUI(Graphical User Interface) is relatively easy to a general user but it is hard to gather a 3D position. This study proposes the Interactive LOcation Context Authoring Toolkit(ILOCAT), which enables a general user to easily acquire a 3D position of an object in real space using GUI. This paper describes the interaction design and implementation of ILOCAT.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1483-1489
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2022
Recently, due to the influence of the 4th industrial revolution and the development of communication media, various digital video equipment are being used in industrial fields. Image data is easily damaged by noise in the process of acquiring and transmitting and receiving from the camera and sensor, and since the damaged image has a great effect on the processing of the system, noise removal is essential. In this paper, a weight filter algorithm using a weight graph is proposed to restoration images damaged by high-density impulse noise. The proposed algorithm obtains a weight graph using pixel values inside the filtering mask of the image, and restores the image by applying the final weight to the filtering mask. Simulation was conducted to analyze the noise removal performance of the proposed algorithm, and the magnified image and PSNR were used to compare with the existing method. The resulting image of the proposed algorithm showed excellent performance by removing high-density impulse noise.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.54-61
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2023
With the development of IoT technologies and artificial intelligent, diverse digital image equipments are being used in industrial sites. Because image data can be easily damaged by noise while it's obtained with a camera or a sensor and the damaged image has a bad effect on the process of image processing, noise removal is being demanded as preprocessing. In this thesis, for the restoration of image damaged by the noise of random impulse, a switching filter algorithm based on noise estimation was suggested. With the proposed algorithm, noise estimation and error distraction were carried out according to the similarity of the pixel values in the local mask of the image, and a filter was chosen and switched depending on the ratio of noise existing in the local mask. Simulations were conducted to analyze the noise removal performance of the proposed algorithm, and as a result of magnified image and PSNR comparison, it showed superior performance compared to the existing method.
Mastitis in cows is a major factor that hinders dairy productivity of farms, and many attempts have been made to solve it. However, research on mastitis has been limited to diagnosis rather than prediction, and even this is mostly using a single sensor. In this study, a predictive model was developed using multivariate data including biometric data and environmental data. The data used for the analysis were collected from robot milking machines and sensors installed in farmhouses in Chungcheongnam-do, South Korea. The recurrent neural network model using three weeks of data predicts whether or not mastitis is diagnosed the next day. As a result, mastitis was predicted with an accuracy of 82.9%. The superiority of the model was confirmed by comparing the performance of various data collection periods and various models.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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