This paper presents a multiple DoFs (degrees-of-freedom) prosthetic forearm and sEMG (surface electromyogram) pattern recognition and motion intent classification of forearm amputee. The developed prosthetic forearm has 9 DoFs hand and single-DoF wrist, and the socket is designed considering wearability. In addition, the pattern recognition based on sEMG is proposed for prosthetic control. Several experiments were conducted to substantiate the performance of the prosthetic forearm. First, the developed prosthetic forearm could perform various motions required for activity of daily living of forearm amputee. It was able to control according to shape and size of the object. Additionally, the amputee was able to perform 'tying up shoe' using the prosthetic forearm. Secondly, pattern recognition and classification experiments using the sEMG signals were performed to find out whether it could classify the motions according to the user's intents. For this purpose, sEMG signals were applied to the multilayer perceptron (MLP) for training and testing. As a result, overall classification accuracy arrived at 99.6% for all participants, and all the postures showed more than 97% accuracy.
In this paper, we propose a new idea to evaluate the prediction accuracy of user's preference generated by memory-based collaborative filtering algorithm before prediction process in the recommender system. Our analysis results show the possibility of a pre-evaluation before the prediction process of users' preference of item's transaction on the web. Classification functions proposed in this study generate a user's rating pattern under certain conditions. In this research, we test whether classification functions select users who have lower prediction or higher prediction performance under collaborative filtering recommendation approach. The statistical test results will be based on the differences of the prediction accuracy of each user group which are classified by classification functions using the generative probability of specific rating. The characteristics of rating patterns of classified users will also be presented.
With the rapid development of digital media, there has been a huge change in a way of communication, a process of information diffusion and a role of traditional media. Not like mass media, social media enables users to generate and tap into the opinions of a larger world. From that reason, social media is impacting marketing strategies. However, still social media marketing researches just focus on case study, analysis of users motivation or analysis of power user's usage pattern. Word-of-mouth has always been important especially in marketing area. In social media, word-of-mouth depends on each user that's why this research focuses on individual user's activity in SNS. I defined 4 factors (produce, diffusion, network size, activity of network size enlarge) that are effect on activity and verified hypothesis by multiple regression analysis, hierarchical regression analysis and moderated multiple regression.
The location-based service is one of the most powerful services in the mobile area. The location-based service provides information service for moving user's location information and information service using wire / wireless communication. In this paper, we propose a model for personalized recommendation system which includes location information and personalized recommendation system for location-based service. For this service system, we consider mobile clients that have a limited resource and low bandwidth. Because it is difficult to input the words at mobile device, we must deliberate it when we design the interface of system. We design and implement the personalized recommendation system for location-based services(advertisement, discount news, and event information) that support user's needs and location information. As a result, it can be used to design the other location-based service systems related to user's location information in mobile environment. In this case, we need to establish formal definition of moving objects and their temporal pattern.
본 연구는 언어학적 해석 기반의 사용자 중심 디자인 방법론을 제시하고 그 가치를 증명하는 것이다. 연구의 결과로 제안된 사용자 행동 분석 프레임워크는 문장구조와 그 성분들 간의 통사구조가 사용자의 상황과 행동을 설명하는데 있어 논리적 근간이 될 수 있다고 보았다. 이를 기반으로 사용자 행동과 사용자 콘텍스트에 대해 미시적 관점으로 정의와 분류를 진행하였다. 또한 사용자 행동이 목적 지향적 특성의 패턴구조가 있음을 파악하고 이를 전제로 하는 사용자 행동 시퀀스를 구성했다. 다음으로 사용자 행동과 사용자 태도, 사용자 콘텍스트 간의 관계와 의의를 정의하여 사용자 행동 분석 프레임워크를 도출하였다. 프레임워크의 검증을 위해서는 사용자의 경험을 수집하고 프레임워크에 항목화를 실시한 사례연구를 진행하고 프레임워크의 연구적, 실무적 효용가치를 알아보기 위하여 현업 실무자들에게 전문가 평가를 실시하였다. 이를 통해 프레임워크가 가진 정성, 정량적 분석 틀로서의 가치를 증명하였고 향후 개발방향을 수립할 수 있었다.
휴대폰은 통화, 문자메시지의 기본적인 기능뿐만 아니라, 1000만화소 디지털카메라, MP3, MP4, Blue-tooth, 지상위성DMB 화상통화 등의 최첨단 멀티미디어 기능들이 추가된 컨버전스 제품으로 자리잡고 있다. 이러한 많은 기능을 포함하고 있는 휴대폰이 사용자에게 편의성을 제공하고 있지만, 한편으로는 복합적인 기능들의 제공으로 인한 경제적인 부담감을 가중시키는 결과를 초래하고 있기도 하다. 이러한 점을 인지하여, 본 연구에서는 연령대별로 20대, 30대, 50대, 세 그룹을 선정하여 설문조사를 통해 사용자 입장에서의 휴대폰의 기능별 사용빈도와 필요성에 대해 조사하였다. 그 결과, 휴대폰의 기능별 시용 빈도와 필요성 인식은 세 그룹이 뚜렷하게 그 차이를 보였고, 20대와 30대, 50대뿐만 아니라 다른 연령대별 사용자도 그 차이가 두드러지게 나타날 것이라 예측된다. 모든 사용자의 요구를 충족시켜 주는 휴대폰을 개발하는 데는 어려움이 다를 것이다. 하지만 연령별, 성별, 세대별, 지역별 다른 감성을 가지고 있는 사용자 등 여러 측면으로 사용자층을 분류하여 각 분류에 맞는 요소별로 연구가 진행된다면 모든 사용자의 욕구를 만족시킬 수 있는 휴대폰을 개발하는데 어려움을 줄일 수 있을 것이다.
정보통신기술의 발달로 우리의 생활에는 많은 서비스들이 등장하였다. 이런 서비스들은 우리의 삶은 편리하고 안전하게 하지만 서비스의 증가와 비례하여 우리가 이를 인식하고 활용하는데 필요한 관심과 노력도 증가하게 되었다. 상황인식서비스는 이런 문제를 해결하기 위해 사용자 주변 상황을 스스로 인식하고 적시적소에 자동으로 제공되는 서비스이다. 기존 상황인식서비스에 관한 연구들을 살펴보면 상황인식서비스는 주로 개발자에 의해 정의된다. 개발자에 의한 상황인식서비스 정의는 사용자 주변 환경이나 개개인의 생활패턴을 반영할 수 없다는 중요한 문제를 가진다. 본 논문에서는 서비스의 필요성을 느끼는 사용자 스스로가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하는 사용자인터페이스인 EUCAS(by End-User, Context-Aware Service development)를 소개한다. EUCAS는 사용자가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하기 위해 주변 상황정보와 실행 가능한 서비스들을 객체의 형태로 표현하고 이를 쉽게 조작할 수 있는 사용자인터페이스를 제공한다. EUCAS는 사용자가 자신이 필요한 상황인식서비스를 직접 정의하고 관리할 수 있게 함으로써 개인화된 상황인식서비스 환경구축을 가능하게 한다.
본 논문에서는 사용자의 발걸음 정보를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 중 가정과 같이 규모가 크지 않은 곳에서 사용자의 위치 추적 및 인식이 가능한 유비플로어 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 환경에서 개인화 된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 및 위치 정보가 반드시 필요하다. 기존의 시스템은 이를 위해서 태그등의 센서를 휴대하거나 카메라등의 비접촉 센서를 사용하였다. 그러나 이들은 사용자에게 불편함을 주거나 주변 노이즈에 민감한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해, 사용자가 걸을 때의 지면 반력을 이용한 플로어-기반의 인증 시스템이 제안되었으나 시스템을 구성하는 센서와 주변 기기가 비싸다는 단점이 있다. 제안된 시스템은 싼 ON/OFF 스위치 센서들을 사용해 일상생활에서 걷는 사용자의 발걸음 패턴을 파악하여 사용자를 인증한다. 성인 남녀 10명을 대상으로 실험하여 평균 $90\%$ 의 인식률을 잃었으며, 사용자는 인증받기 위해 특별한 장치의 착용이나 특정한 행동을 취할 필요가 없다.
The purpose of this study is to develop a computer program for automatic dart manipulation, as well as basic pattern making, of women's front bodice. In addition to accuracy and efficiency In pattern making, this computer program provides variations of basic patterns through dart manipulation. AutoCAD, running on the Austin 486DX micro-computer is used for this research. The procedures of this study are as follows : 1. A pattern-making method for women's front bodice is selected. 2. All co-ordinate points are located following the same way and order of drafting. 3. Drafting of a basic front bodice is programmed 4. Functions for various single dart manipulations are defined. 5. Menu-driven user interface is developed.
In this paper, we develop a virtual experimental environment to investigate users' eye gaze in human-robot social interaction, and verify it's potential for further studies. The system consists of a 3D robot character capable of hosting simple interactions with a user, and a gaze processing module recording which body part of the robot character, such as eyes, mouth or arms, the user is looking at, regardless of whether the robot is stationary or moving. To verify that the results acquired on this virtual environment are aligned with those of physically existing robots, we performed robot-guided quiz sessions with 120 participants and compared the participants' gaze patterns with those in previous works. The results included the followings. First, when interacting with the robot character, the user's gaze pattern showed similar statistics as the conversations between humans. Second, an animated mouth of the robot character received longer attention compared to the stationary one. Third, nonverbal interactions such as leakage cues were also effective in the interaction with the robot character, and the correct answer ratios of the cued groups were higher. Finally, gender differences in the users' gaze were observed, especially in the frequency of the mutual gaze.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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