In remote control of telerobotics equipment, the real-time visual feedback is necessary in order to facilitate real-time control. Because of the network congestion and the associated delays, the real-time image feedback is generally difficult in the public networks like internet. If the remote user is not able to receive the image feedback within a certain time, the work performance may tend to decrease, and it makes difficulties to control of the telerobotics equipment. In this paper, we propose an improved visual feedback scheme over the internet for telerobotics system. The size of a remote site image and its quality are adjusted for efficient transmission. The constructed system has a be...
Kim, Deok-Hwan;Song, Jae-Won;Lee, Ju-Hong;Choi, Bum-Ghi
ETRI Journal
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v.29
no.5
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pp.700-702
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2007
We present a relevance feedback approach based on multi-class support vector machine (SVM) learning and cluster-merging which can significantly improve the retrieval performance in region-based image retrieval. Semantically relevant images may exhibit various visual characteristics and may be scattered in several classes in the feature space due to the semantic gap between low-level features and high-level semantics in the user's mind. To find the semantic classes through relevance feedback, the proposed method reduces the burden of completely re-clustering the classes at iterations and classifies multiple classes. Experimental results show that the proposed method is more effective and efficient than the two-class SVM and multi-class relevance feedback methods.
Attempts are being made to provide various tactile feedbacks to user. In particular, a variety of soft actuators are being inserted into the tactile feedback device to give a more flexible, soft and strong stimulation. In this study, a basic study was performed to utilize a hydraulically amplified self-healing electrostatic (HASEL) actuator as a tactile feedback actuator. The HASEL actuator showed great displacement and force with a simple circuit configuration. In particular, by making the actuator in a circular shape, the angle was reduced and the electrode was arranged in a ring shape to maximize the displacement of the central part. As a result, the HASEL actuator showed a displacement difference according to the input waveform. In addition, in order to use it safely as an actuator for tactile feedback, we covered the surface with silicone and confirmed that the actuator works well. Using these actuators, it will be possible to manufacture a lightweight, portable tactile feedback device.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.4
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pp.703-719
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2011
In multi-user wireless communication systems, adaptive modulation and scheduling are promising techniques for increasing the system throughput. However, a mass of wireless recourse will be occupied and spectrum efficiency will be decreased to feedback channel quality indication (CQI) of all users in every subcarrier or chunk for adaptive orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Thus numerous limited feedback schemes are proposed to reduce the system overhead. The recently proposed compressive sensing (CS) theory provides a new framework to jointly measure and compress signals that allows less sampling and storage resources than traditional approaches based on Nyquist sampling. In this paper, we proposed two novel CQI feedback schemes based on general CS and subspace CS, respectively, both of which could be used in a wireless OFDM system. The feedback rate with subspace CS is greatly decreased by exploiting the subspace information of the underlying signal. Simulation results show the effectiveness of the proposed methods, with the same feedback rate, the throughputs with subspace CS outperform the discrete cosine transform (DCT) based method which is usually employed, and the throughputs with general CS outperform DCT when the feedback rate is larger than 0.13 bits/subcarrier.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.7A
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pp.768-775
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2008
In this paper, we consider downlink throughput performances of multiuser orthogonal frequency division multiplexing with reduced channel information feedback schemes. Specifically, two types of reduced feedback schemes, namely, 1-bit per sub-carrier and selective feedback scheme are considered and compared with each other in terms of average network throughput. Since the strict throughput comparison for given number of feedback bits per user is quite difficult, rather we compare their general behaviors in various system configurations with different system parameters, which can give us an insight into practical system design with those reduced feedback schemes.
This study aims to analyze the impact of learners' usability perceptions of topic modeling-based visual feedback and generative AI interpretation on reflection levels in online discussions. To achieve this, we asked 17 students in the Department of Korean language education to conduct an online discussion. Text data generated from online discussions were analyzed using LDA topic modeling to extract five clusters of related words, or topics. These topics were then visualized in a network format, and interpretive feedback was constructed through generative AI. The feedback was presented on a website and rated highly for usability, with learners valuing its information usefulness. Furthermore, an analysis using the non-parametric Mann-Whitney U test based on levels of usability perception revealed that the group with higher perceived usability demonstrated higher levels of reflection. This suggests that well-designed and user-friendly visual feedback can significantly promote deeper reflection and engagement in online discussions. The integration of topic modeling and generative AI can enhance visual feedback in online discussions, reinforcing the efficacy of such feedback in learning. The research highlights the educational significance of these design strategies and clears a path for innovation.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.5
no.1
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pp.34-39
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2013
This paper suggests an input device that allows a user not only to naturally interact with education contents in virtual environment but also to sense haptic feedback according to his/her interaction. The proposed system measures a user's motion and then creates haptic feedback based on the measured position. To create haptic information in response to a user's interaction with educational contents in virtual environment, we develop a motion input device which consists of a motion controller, a haptic actuator, a wireless communication module, and a motion sensor. To measure a user's motion input, an accelerometer is used as the motion sensor. The experiment shows that the proposed system creates continuous haptic sensation without any jerky motion or vibration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.10
no.1
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pp.61-77
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2003
Due to the wide expansion of the internet, people can freely get information what they want with lesser efforts. However without adequate forms or rules to follow, it is getting more and more difficult to get necessary information. Because of seemingly chaotic status of the current web environment, it is sometimes called "Dizzy web" The user should wander from page to page to get necessary information. Therefore we need to construct system which properly recommends appropriate information for general user. The representative research field for this system is called Recommendation System(RS), The collaborative recommendation system is one of the RS. It was known to perform better than the other systems. When we perform the web user modeling or other web-mining tasks, the continuous feedback data is very important and frequently used. In this paper, we propose a collaborative recommendation system which can deal with the continuous feedback data and tried to construct the web page prediction system. We use a sojourn time of a user as continuous feedback data and combine the traditional model-based algorithm framework with the Support Vector Regression technique. In our experiments, we show the accuracy of our system and the computing time of page prediction compared with Pearson's correlation algorithm.algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4398-4417
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2017
Multi-user Multiple-Input and Multiple-Output (MU-MIMO) has potential for prominently enhancing the capacity of wireless network by simultaneously transmitting to multiple users. User selection is an unavoidable problem which bottlenecks the gain of MU-MIMO to a great extent. Major state-of-the-art works are focusing on improving network throughput by using Channel State Information (CSI), however, the overhead of CSI feedback becomes unacceptable when the number of users is large. Some work does well in balancing tradeoff between complexity and achievable throughput but is lack of consideration of fairness. Current works universally ignore the rational utilizing of time resources, which may lead the improvements of network throughput to a standstill. In this paper, we propose TOUSE, a scalable and fair user selection scheme for MU-MIMO. The core design is dynamic-time-warping-based user selection mechanism for downlink MU-MIMO, which could make full use of concurrent transmitting time. TOUSE also presents a novel data-rate estimation method without any CSI feedback, providing supports for user selections. Simulation result shows that TOUSE significantly outperforms traditional contention-based user selection schemes in both throughput and fairness in an indoor condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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