We propose laser scanner sensor system based walking pattern and tracking method of multiple human. This system uses laser scanners sensors and is applicable to wide and crowded area such as hospital and medical care center. The primary objective of this research is to promote the development of robust, repeatable and transferable software for security system that can automatically detect, track and follow people in public area. We developed the method of human identification for this system. Our method is following: 1. Best-walking pattern data are obtained by the help of human position and direction data obtained by laser scanners. 2. Human identification is conducted by calculating the correlation between the step length of walking human. It becomes possible to conduct human identification even in crowded scenes by estimating the movements of waling human' feet are periodic. In the experiment in the station, some effectiveness of this method became clear.
This paper introduces a new framework of predicting the arrival time of an aircraft by incorporating the probabilistic information of what type of trajectory pattern will be applied by human air traffic controllers. The proposed method is based on identifying the major patterns of vectored trajectories and finding the statistical relationship of those patterns with various traffic complexity factors. The proposed method is applied to the traffic scenarios in real operations to demonstrate its performances.
The nonlinear signals from an impedance meter for the area average void fraction in two-phase flow have been analyzed to construct a phase space trajectory. The pseudo phase space was constructed with the time delay and proper dimensions. The time delay and the embedding dimension were chosen by the average mutual information and by the false nearest neighborhood, respectively. The attractor-density-map of projected states was used to produce the two dimensional probability distribution functions (2D-PDF). Since the developed 2D-PDF showed clear distinction of the flow patterns, the flow regime identification was made with three rules and with the 2D-PDF. Also, the transition criteria of Mishima-Ishii agree well with the present results.
This study presents new scheme for various walking pattern of biped robot under the limitted enviroments. We show that the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multilayer backpropagation neural network identification is simulated to obtain a learning control solution of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The main advantage of our scheme is that we do not require any knowledge about the system dynamic and nonlinear characteristic, and can therefore treat the robot as a black box. It is also shown that the neural network is a powerful control theory for various trajectory tracking control of biped robot with same learning-vase. That is, we do net change the control parameter for various trajectory tracking control. Simulation and experimental result show that the neural network is practically feasible and realizable for iterative learning control of biped robot.
Kim, Dong-Won;Seo, Sam-Jun;De Silva, Clarence W.;Park, Gwi-Tae
ETRI Journal
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제31권5호
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pp.565-575
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2009
This paper concerns the use of support vector regression (SVR), which is based on the kernel method for learning from examples, in identification of walking robots. To handle complex dynamics in humanoid robot and realize stable walking, this paper develops and implements two types of reference natural motions for a humanoid, namely, walking trajectories on a flat floor and on an ascending slope. Next, SVR is applied to model stable walking motions by considering these actual motions. Three kinds of kernels, namely, linear, polynomial, and radial basis function (RBF), are considered, and the results from these kernels are compared and evaluated. The results show that the SVR approach works well, and SVR with the RBF kernel function provides the best performance. Plus, it can be effectively applied to model and control a practical biped walking robot.
In this paper, we propose a human model for analysis for human work pattern or human fault, where a gantry crane simulator is used to survey the property of human operation. From the input and output of gantry crane response, we make a human operation model by using conventional ARX identification method. For identify the human model, we assume the eight inputs and two outputs. By using the input/output data, we estimate the parameters of ARX of the human system model. For verify the proposed method, we compared the real data with the modeled data, where three kinds of work trajectory path are used.
In this paper, we propose a human model for analysing the human work pattern or human fault, where a gantry crane simulator is used to survey the property cf human operation From the input and output cf gantry crane response, we make a human operation model by using conventional ARX identification method To identify the human model, we assume the eight inputs and two outputs. By using the achieved input/output data, we estimate the parameters of ARX for the human work model. To verify the proposed method, we compared the real data with the modeled data, where three kinds of work trajectory path are used.
본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.
인적오류는 해양사고의 중요한 원인이고, 인적오류의 식별은 해양사고 예방에 근간이 된다. 특히, 선교팀(항해사와 조타수)이 주어진 상황에서 취한 기술적인 행동 패턴은 인적오류 식별에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구의 목적은 익수자 구조를 위한 윌리암슨 선회법(Williamson's Turn)을 이용하여 선교팀들의 기술적인 행동 패턴을 식별하고 분석하기 위한 것이다. 이를 위한 본 연구의 핵심은 실험을 실시하는 과정에서 나타난 선교팀의 인적 행동 요인에 대한 인지모델을 구축하고 분석하는 것이다. 실험환경은 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 구축하고, 24개 선교팀으로 구성된 참가자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 방향타와 기관을 사용한 항적유지와 선박조종에 대한 행동 패턴을 식별할 수 있었다. 본 연구는 선원의 자격 및 훈련에 적용하여 선교팀의 인적오류를 보완하고 보정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
한국에서 중요한 과학적 개념의 형성과 그 사회적 유통에 기여하는 것은 미국과 유럽, 그리고 일본에서 형성, 성숙, 정립된 후에 한국으로 유입되고 수용되는 과학 지식과 한국 사회가 근대화의 과정에 형성한 제도이다. 유전적 정보라는 개념도 이러한 맥락에서 예외일 수는 없다. 유전적 정보 개념은 고전적 유전학의 틀에서 이해되는 유전, 또는 계승성의 개념에서 인간유전체 연구사업의 와중에서 등장하여 성숙한 유전체학과 생물정보학에 의해 확대 심화된 것이다. 본 연구는 서구적 개념 및 지식 생산 구조를 모델로 하는 개념적, 과학지식적, 제도적 통합성을 기준으로 한국에서 유전적 정보의 생산 구조가 어떻게 형성되어 있는가에 대한 것이다. 한국에서 1980년대 중반에 나타났던 유전공학 담론은 한국에서 분자생물학의 발달은 촉진시켰지만, 생화학-생화학교실과 같은 균형성이 없이 유전공학-유전학교실의 불균형성이 존재하게되었다. 주로 의과대학의 (인간)유전학과 혹은 유전학교실의 수와 질에 있어서의 부족함 때문에 생명과학 전체에 미치는 영향력에서도 크게 성공하지 못했고, 통합적, 거시적 발전을 이루지 못한 것으로 보인다. 유전학의 발전적 재구성이라고 할 수 있는 유전체학은 한국에서는 유럽, 미국, 일본의 인간유전체연구사업의 발전 궤적의 '기초단계' 혹은 '제 1기' 형태에는 거의 인프라, 투자, 연구개발이 없었고 기능유전체학과 단백체학을 중심으로 하는 '성숙단계' 혹은 '제 2기' 형태를 주축으로 하여 한국의 연구개발이 진행되고 있다. 유전체학과 같이 발달한 생물정보학에는 내적 구조에 이미 정보학과 연결되는 논리와 내용을 가지고 있는데, 한국에서는 정보기술(IT)의 아류 정도로 보는 편협하고 왜곡된 시각이 주도적인 가운데 시작된 것으로 보인다. 결과적으로 한국 생물정보학은 유전학 및 생명과학과의 통합적인 면에서는 결함을 노출하고 있다. 이러한 유전적 정보의 생산 구조가 가지는 문제점으로 인하여 한국에서 유전적 정보는 기초가 부실한 편이며 파편화된 유형으로 생산되어 나올 개연성을 가진다. 개념적, 제도적인 파편화의 사례는 개인식별의 유전학이 기존의 유전공학-유전학교실 체제로 흡수되지 못하고 의과대학 법의학교실에서 전문성과 연구실천을 확보한 것에서도 확인된다. 유전적 정보의 생산 구조에 영향을 미치는 환경은 한국의 생명공학과 시민사회운동으로 존재한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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