Park, Keun;Kim, Young-Seog;Kim, Chung-Seok;Park, Sung-Ho
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.12
no.1
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pp.50-57
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2007
In recent years, many robotics researches have been focused on developing human-friendly robots, that is, humanoid biped robots. The researches of humanoid robots include various areas such as hardware development, control of biped locomotion, artificial intelligence, human interaction, etc. The present work concerns the hardware development of a mid-size humanoid robot, BONOBO, focusing on rapid development of outer body parts with integrated application if CAD/CAM/CAE/RP. Most parts are three-dimensionally designed using 3D CAD, and effectively connected with CAE analyses using both kinematic simulation and structural analysis. In order to reduce lead time and investment cost for parts developments, Rapid Prototyping (RP) and CAM are selectively utilized for manufacturing body parts. These master parts are then replicated using the vacuum casting process, from which we can obtain plastic parts repeatedly. Through this integrated approach, the first prototype of BONOBO can be successfully developed with relatively low time and investment costs.
Purpose: It suggests that making a policy and strategies in a way of AI and its impact of commercialization on economic efficiency, social custom ethics. Research design, data, and methodology: The paper has analyzed the data based on the proposed model when derived as AI vs. FI job, etc. It is very different for each professional evaluation, which is artificial intelligence or robot job. One concept case was selected as a substitute job, with a relatively low level of occupation ability, such as direct labors, easily replaced. By the induction data has resulted in modeling. Results: The paper suggests that AI at high level become something how to make real decisions on ethical value modeling. Through physical simulation with the deduction data, it can be tuned to design and control what has not been solved, from human senses to climate. Conclusion: For the exploiting of new AI decision-making jobs in markets, the deduction data is possible to prove to AI's Decision-making that the percentage who can easily have different leadership as is different for each person. what is generated by some information silos may be applied to occupation societies. The empirical results indicate the deduction data that if AI determines ethical decisions (VC) for that modifications, it may replace future jobs.
Fuzzy neural network is an integrated model of artificial neural network and fuzzy system and it has been successfully applied in control and forecasting area. Recently ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) has been noticed widely among various fuzzy neural network models because of its outstanding accuracy of control and forecasting area. We design a new classification model based on ANFIS and evaluate it in terms of classification accuracy. We identified ANFIS-based classification model has higher classification accuracy compared to existing classification model, C5.0 decision tree model by comparing their experimental results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.271-274
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2018
More than 80% of the deaths in Korea are due to chronic diseases. Mobile applications continue to emerge where IT companies and medical hospitals work together to manage chronic diseases. In recent years, the development of artificial intelligence chatbot has been under way to improve the efficiency and convenience of management. Since the chatbot process the conversation by a dialogue, users who are familiar with the GUI-based environment may not be familiar with accessibility or usage. In this paper, we analyze UI / UX of the mobile application that manages diabetes in chronic diseases, and present the UI / UX design of chatbot through this result.
It is very difficult to suppress fire by rapid flame spread through flue space between flammable commodities on the rack when a fire occurs in the rack storage. At present, the fire protection system for rack storage in Korea has many issues, and the new fire protection system was designed and developed by it. A smart system using the sensor network and artificial intelligence was designed to detect fire very rapidly and track the location of a fire. In the very early stages, the system was constructed using vertical open sprinkler pipes, wet pipes, and solenoid valves to allow water to spray near fire locations. Based on the design results, the system was installed and tested, and the full-scale test was successfully completed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.187-193
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2020
Floating point arithmetic in microprocessor is the computation of addition, subtraction, multiplication, and division of floating point data to improve accuracy. In general, when designing a processor, floating point instructions are often excluded because of its complexity and only integer instructions are provided. However, in order to carry out the computations for not only engineering and technical operations but also artificial intelligence and neural networks that are in the spotlight today, floating point operations must be included. In this paper, we design a 32-bit ARMv4 family of processors with floating-point arithmetic instructions using VHDL and verify with ModelSim. As a result, ARM's floating point instructions are successfully executed.
Due to the fact that the ratio of their height to their openings is very large compared to normal beams, there are difficulties in the design and analysis of deep beams, which differ in behavior. In this study, the optimum horizontal and vertical reinforcement diameters of 5 different beams were determined by using genetic algorithms (GA) due to the openness/height ratio (L/h), loading condition and the presence of spaces in the body. In this study, the effect of different mutation operators and improved double times sensitive mutation (DTM) operator on GA's performance was investigated. In the study following random mutation (RM), boundary mutation (BM), non-uniform random mutation (NRM), Makinen, Periaux and Toivanen (MPT) mutation, power mutation (PM), polynomial mutation (PNM), and developed DTM mutation operators were applied to five deep beam problems were used to determine the minimum reinforcement diameter. The fitness values obtained using developed DTM mutation operator was higher than obtained from existing mutation operators. Moreover; obtained reinforcement weight of the deep beams using the developed DTM mutation operator lower than obtained from the existing mutation operators. As a result of the analyzes, the highest fitness value was obtained from the applied double times sensitive mutation (DTM) operator. In addition, it was found that this study, which was carried out using GAs, contributed to the solution of the problems experienced in the design of deep beams.
The sensors employed in the robotic are welding system must detect the changes in weld characteristics and produce the output that is in some way related to the change being detected. Such adaptive systems, which synchronise the robot arm and eyes using a primitive brain will form the basis for the development of robotic GMA(Gas Metal Arc) welding which increasingly higher levels of artificial intelligence. The objective of this paper is to realize the mapping characteristics of bead height through learning. After learning, the neural estimation can estimate the bead height desired from the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) are chosen from an estimation error analysis. A series of bead of bead-on-plate GMA welding experiments was carried out in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the bead height with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality.
As we become an aging society, the number of elderly patients continues to increase. Pressure sores that can easily occur in patients with trauma cause serious socio-economic problems. In general, prevention of bedsores through predicting the patient's posture is being developed. Developed method usually use artificial intelligence techniques to estimate the patient's posture by measured pressure images in the mattress. In this method, it has a problem the reduction of estimation accuracy when posture of patient is changed. Therefore, it is necessary to use the filter of pressure images in the position transition of patient. In this paper, we propose an algorithm to predict the patient's posture, and an algorithm to reduce the ambiguity that can occur in the patient's posture transition section. By obtaining stable data through this algorithm, learning/prediction stability of the neural network can be expected, and prediction performance is improved accordingly. Through experiments, the effectiveness of the algorithm was verified.
Fashion brands have traditionally conveyed emotions through brand image and images such as fashion photos; however, fashion films play an important role in conveying emotion to consumers due to changes that have resulted from the development of digital technology. This study investigates haptic perceptions in fashion films based on Laura Marks' theory. The study concurrently conducted literature and case studies. Haptic and is a condition of touching an object without actually touching it. Marks describes haptic theory as an embodied perception of physical effects that occur as images affect the body. Haptic perceptions that cause a sense of touching when looking at a fashion film can be understood as a formality embodied in the body of the object and spectator created by the object and spectator's clothing experience. Our bodies and apparel can be seen as being perceived and imprinted in our bodies by constantly experiencing and maintaining relationships in an inseparable relationship. Thus, when we look at fashion films, the haptic image invites feeling embodied in our body and provide a haptic perception. As a result, factors for the haptic perception in fashion film are ambiguity of images, fetish image, and non-narrative. Fashion companies are expected to make active use of haptic elements as an era of artificial intelligence arrives and the size of the e-commerce market grows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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