Matsumoto, T.;Ohtsuka, H.;Shibasato, K.;Shimada, Y.;Kawaji, S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1525-1530
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2003
In this paper, a model of adaptive individual life support system is proposed from the viewpoint of cybernetics. This model is derived based on the relation between human behavior and human action, static and dynamic in processing speed, and abstract/concrete. In applications, task and information of human which includes in this system analyzed by paying attention to cybernetics. This paper shows a few actual example of modeling by fundamental adaptive individual life support model such as medical diagnosis, health care and education support. Finally as an example, design and implementation are concretely carried out for health care support system. This is also a method to design a information support system which is involved in human.
Moon Il-ki;Yi Kyongsu;Cavency Derek;Hedrick J. Karl
Journal of Mechanical Science and Technology
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제19권9호
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pp.1742-1752
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2005
This paper presents a Multiple Target Tracking (MTT) Adaptive Cruise Control (ACC) system which consists of three parts; a multi-model-based multi-target state estimator, a primary vehicular target determination algorithm, and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models, which are validated using simulated and experimental data, are adopted to distinguish large lateral motions from longitudinally excited motions. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. However, the performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. The MTT-ACC system is tested under lane changing situations to examine how much the system performance is improved when multiple models are incorporated. Simulation results show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
This paper describes an adaptive recommendation system that provides real-time personalized trading advice to the investors based on their profiles and trading information environment. A proposed system integrates Stochastic technical analysis and artificial neural network that incorporates an adaptive user modeling. The user model is constructed and updated based on initial user profile and recorded user interactions with the system. The information presented to each individual user is also tailor-made to fit the user's behavior and preference. A system prototype was implemented in JAVA. Experiments used to evaluate the system's performance were done on both human subjects and synthetic users. The results show our proposed system is able to rapidly learn to provide appropriate advice to different types of users.
투기과열지역은 투기의 발생 가능성이 높은 지역으로, 각종 부동산대책의 주요 대상이 된다. 본 연구에서는 부동산 가격변동의 공간패턴을 모형화함으로써 투기과열지역의 공간패턴을 제안하고자 한다. 부동산 가격은 합리적 또는 적응적 소유자 수요자의 경계행위에 의해서 결정되고, 가격변동의 공간패턴은 이들의 경제행위 경향에 의해서 형성된다고 모형화하였다. 일정 지역에 적응적 소유자와 수요자가 다수인 경우, 이 지역은 타 지역에 비해 가격상승 폭이 높고 주변 부동산과 가격상승이 동시에 일어나는 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의하였다. 투기과열지역은 최대의 미래 기대이익을 얻고자하는 적응적 소유자와 수요자에 의해서 형성되기 때문에 이 지역의 공간패턴은 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의할 수 있었다.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
본 논문에서는 동기 기반의 계층적 행동 계획 시스템을 제안한다. 가상 시뮬레이션 게임 환경에서 에이전트는 행동 계획 시스템을 통해 적합한 행동을 선택하게 된다. 행동 선택 시스템은 동기를 추출하고 목표를 선택하고 행동을 생성하고 최적화를 수행한다. 동기를 평가할 때 갑작스럽게 발생하거나 누적된 이벤트에 대해 계산한다. 동기를 선택할 때는 확률 분포를 사용하여 무작위로 선택한다. 계층적 목표 트리를 탐색한 후에 목표를 실행할 수 있다. 행동들을 비교한 후 가장 적합한 행동을 선택하게 된다. 선택을 할 때 안전도 값과 만족도 값을 비교하여 최적화된 행동을 선택한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 식당경영 게임에 적용했다.
기존의 첨단차량 추종거동 모형은 선행차량과의 상대거리와 관계없이 동일한 속도이면 추종상태를 유지하는 비현실적 제약성을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 추종상황에서 차량간 적정 상대거리를 유지함과 동시에 추종차량 운전자의 안전성과 안락함을 고려하기 위해 인간공학요소를 반영한 보다 현실적인 추종거동모형을 개발하고자 하였다. 인간공학요소의 반영을 위하여 운전자의 개별특성, 환경적 요소, 속도 및 거리관계에 의해 나타나는 운전자의 불안감도(MOA, Measurement of Alarm)를 퍼지모형 구축을 통해 측정하였으며, 측정된 불안감도를 경감시키고 적정 안전거리를 확보하도록 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 성능을 검증하기 위하여 기 개발된 GGM(General GM)모형과 동일한 시나리오에 따라 시뮬레이션을 수행하였다. 수행 결과, 선행차량과의 상대거리에 관계없이 속도가 동일하면 추종을 그대로 유지하는 GGM모형과 달리, 제안된 모형은 선행차량과의 상대거리가 안전거리 이하 또는 이상이면 상대거리를 안전거리만큼 넓히거나 좁힌 후 추종상태를 유지하였다. 이는 제안된 모형이 기존의 모형에 비해 더욱 안전한 거동을 하는 것을 나타낸다. 또한 GGM모형이 상대거리와 속도 관계에 의해 높은 불안감도를 유지하는 반면, 제안된 모형은 불안감도를 허용 불안감도까지 경감시켜 추종거동을 유지하여 운전자의 안락함을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 운전자 불안감도의 경감 측면과 도로이용의 효율성 측면에서 제안된 모형이 기존의 GGM모형을 대폭 현실화시킨 것으로 판단되었다.
최근 역감, 촉감 피드백을 생성할 수 있고 3 차원 상호작용이 가능한 컴퓨터 인터페이스 기술이 발전하면서 기존의 입출력 장치에 의존하던 컴퓨터 시뮬레이션의 한계가 줄어들어 그 종류가 다양해지고 있다. 특히, 가상현실 기반 수술 시뮬레이터의 수요가 증가 하면서 사실적인 가상환경을 제공하는 방법에 관련된 연구가 활발히 진행 되고 있으며 그 중에서 가상 장기 모델의 사실적인 표현 기술은 사용자의 몰입감을 높여주는데 중요한 역할을 하기 때문에 반드시 필요한 분야이다. 가상 장기 모델의 사실성을 높이기 위해서는 사용자의 상호작용에 따라 변형되는 시각적 피드백과 알맞은 햅틱 피드백을 전달해야한다. 본 연구에서는 이 두 가지 피드백은 사람이 인지하는 방법과 시스템의 요구 사항이 다르기 때문에 보다 효과적인 시뮬레이션을 하기 위하여 서로 다른 두 모델을 구현하고 두 모델간의 동기화를 위한 기술로써 적응성 질량-스프링 모델 기법을 제안한다. 또한, 유연체 변형에 대하여 표면의 세부 형태를 보여주는 시각모델과 사용자의 상호작용에 따른 햅틱 피드백을 전달하는 햅틱 모델, 그리고 이 두개의 모델을 연동시키는 동기화 모델을 통하여 유연체의 거동을 실시간, 사실적으로 제공할 수 있는 가변형 모델 시뮬레이션 프레임워크를 설계한다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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