With digital technology innovation, increased data access and mobile network use by consumers, products and services are changing toward pursuing differentiated values for personalization, and personalized markets are rapidly emerging in the fashion industry. This study aims to identify trends in digital customized automation technology by deriving types of digital customizing and analyzing cases by type, and to present directions for the development of digital customizing processes and the use of technology in the future. As a research method, a literature study for a theoretical background, a case study for classification and analysis of types was conducted. The results of the study are as follows. The types of digital customizing can be classified into three types: 'cooperative customization', 'selective composition and combination', 'transparent suggestion', and automation technologies shown in each type include 3D printing, 3D virtual clothing, robot mannequin, human automatic measurement program, AR-based fitting service, big data, and AI-based curation function. With the development of digital automation technology, the fashion industry environment is also changing from existing manufacturing-oriented to consumer-oriented, and the production process is rapidly changing with IT and artificial intelligence-based automation technology. The results of this study hope that digital customized automation technology will meet various needs of personalization and customization and present the future direction of digital fashion technology, where fashion brands will expand based on the spread of digital technology.
In this study, the creation of emotional dialogue was investigated within the process of developing a robot's natural language understanding and emotional dialogue processing. Unlike an English-based dataset, which is the mainstay of natural language processing, the Korean-based dataset has several shortcomings. Therefore, in a situation where the Korean language base is insufficient, the Korean dataset should be dealt with in detail, and in particular, the unique characteristics of the language should be considered. Hence, the first step is to base this study on a specific Korean dataset consisting of conversations on emotional topics. Subsequently, a model was built that learns to extract the continuous dialogue features from a pre-trained language model to generate sentences while maintaining the context of the dialogue. To validate the model, a chatbot system was implemented and meaningful results were obtained by collecting the external subjects and conducting experiments. As a result, the proposed model was influenced by the dataset in which the conversation topic was consultation, to facilitate free and emotional communication with users as if they were consulting with a chatbot. The results were analyzed to identify and explain the advantages and disadvantages of the current model. Finally, as a necessary element to reach the aforementioned ultimate research goal, a discussion is presented on the areas for future studies.
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.
3D object detection pipelines often incorporate RGB-based object detection methods such as YOLO, which detects the object classes and bounding boxes from the RGB image. However, in complex environments where objects are heavily cluttered, bounding box approaches may show degraded performance due to the overlapping bounding boxes. Mask based methods such as Mask R-CNN can handle such situation better thanks to their detailed object masks, but they require much longer time for data preparation compared to bounding box-based approaches. In this paper, we present a 3D object recognition pipeline which uses either the YOLO or Mask R-CNN real-time object detection algorithm, K-nearest clustering algorithm, mask reduction algorithm and finally Principal Component Analysis (PCA) alg orithm to efficiently detect 3D poses of objects in a complex environment. Furthermore, we also present an improved YOLO based 3D object detection algorithm that uses a prioritized heightmap clustering algorithm to handle overlapping bounding boxes. The suggested algorithms have successfully been used at the Artificial-Intelligence Robot Challenge (ARC) 2021 competition with excellent results.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.3
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pp.181-188
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2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.4
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pp.731-736
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2023
Walking is a periodic motion that contains specific phases and is a basic movement method for humans. Through gait analysis, various musculoskeletal health conditions can be identified. In this study, we propose a calf wearable sensor system that can perform gait analysis without space limitations. Using a ToF(: Time-of-Flight) sensor that measures distance and an IMU(: Inertial Measurement Unit) sensor that measures inclination the heel trajectory of walking was derived by proposed method. In case of abnormal gait with risk of fall, gait is evaluated by analyzing the change pattern of the heel trajectory.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.413-415
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2009
최근 지능형 로봇의 필요성과 활용성이 증가하면서 로봇의 형태와 사용 방법이 다양하게 발전하고 있다. 하드웨어적인 로봇의 발전은 과거부터 현재까지 많은 발전을 거듭해 왔으나, 로봇의 지능과 기능을 모듈화 하여 서비스 할 수 있는 방법은 많이 연구되지 못하였다. 지능로봇 서비스는 로봇의 형태와 사용 방법에 따라 서비스를 다르게 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 응용 개발이 가능하여 쉽고 빠르게 로봇에 적용이 가능하다. 또한 컴포넌트 기반의 시뮬레이션 서비스를 개발함으로서 사용자(End User)의 설계 및 개발 시간 단축과 테스트 및 시뮬레이션 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 VPL 활용을 위한 지능로봇 시뮬레이션 서비스 컴포넌트 개발 연구 방법을 소개하고 제안한다. VPL은 인간친화적인 GUI환경으로 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발 할 수 있는 RDS 프로그램 방법이며, 다양한 서비스 개발을 통해 다양한 환경 그리고 다양한 시뮬레이션 로봇의 실험이 가능하다. 본 연구에서는 C# 언어를 사용하여 지능로봇 서비스 컴포넌트 개발 사례를 소개하고 실제 로봇 시뮬레이션 프로그램에 적용하여 실험하였다. 따라서 향후 많은 로봇 서비스 컴포넌트의 응용 개발과 로봇 산업, 교육 분야에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.73-75
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2022
Scene Text Recognition is a technology used in the field of artificial intelligence that requires manless robot, automatic vehicles and human-computer interaction. Though scene text images are distorted by noise interference, such as illumination, low resolution and blurring. Unlike previous studies that recognized only English, this paper shows a strong recognition accuracy including various characters, English, Korean, special character and numbers. Instead of selecting only one class having the highest probability value, a candidate word can be generated by considering the probability value of the second rank as well, thus a method can be corrected an existing language misrecognition problem.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.896-898
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2022
최근 인건비보다 저렴하게 사용할 수 있는 자율주행 로봇에 대한 수요가 증가하고 있다. 팬데믹의 영향으로 마스크 착용과 체온 측정이 의무화되어 키오스크, 체온 측정기와 같은 비대면 서비스의 수요 또한 증가하였다. 하지만 이러한 기능들은 각기 다른 기계에서 독립적으로 사용되며, 현재 보급된 자율주행 로봇을 병원에서 사용하기에는 적합하지 않다고 판단하였다. 본 연구에서 개발한 마스크 착용 여부 확인, 체온 확인, 자율주행을 활용한 안내 기능을 탑재한 인공지능 병원 안내 로봇을 통해 의료진의 업무 효율화 및 잠재적 비용 감소 효과를 기대한다. 본 연구에서는 마스크 착용 여부 확인을 위해 사용한 YOLOv5 알고리즘 훈련 결과를 통하여 높은 성능을 확인하였고 열화상 카메라를 사용한 체온 측정 알고리즘을 개발하였다. 또한, 실내 자율주행 실험을 통하여 Cartographer, Navigation 기능이 정상적으로 작동함을 확인하였다.
Purpose: With the popularity of artificial intelligence (AI) in the service industry and occurrence ofservice failures in AI-based services, understanding human-robot interaction issues in service failure situations is especially important. Some issues which deserve further empirical investigation are whether consumers can develop the same tolerance for chatbots after service failure as they have for human agents, and the relationship between agent type and tolerance is mediated by the mechanisms of perceived warmth and perceived competence. Research Design, Data, and Methodology: This research experimentally collected and analyzed data from 119 university students who had experienced chatbots service failures. Differences in tolerance towards human agents and chatbots after experiencing service failures were explored, with a further examination of the mediating pathways between this relationship via perceived warmth and perceived competence. Results: Consumers are more tolerant ofservice failure with chatbots compared to service failure with human agents. Significant mediation of the relationship between service agent and service failure tolerance by perceived competence, while perceived warmth has no significant mediating effect. Conclusions: This research enhances our understanding of AI-assisted services, human-computer interaction, improves the service functionality of existing smart devices, and deepens the understanding of the relationship between consumer responses and behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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