Understanding agent's intent is an essential component of the human-computer interaction of ubiquitous computing. Because correct inference of subject's intention in ubiquitous computing system helps particularly to understand situations that involve collaboration among multiple agents or detection of situations that can pose a particular activity. This paper, inspired by people have a mechanism for interpreting one another's actions and for inferring the intentions and goals that underlie action, proposes an approach that allows a computing system to quickly recognize the intent of agents based on experience data acquired through prior capabilities of activities recognition. To proceed intention recognition, proposed method uses formulations of Hidden Markov Models (HMM) to model a system's prior experience and agents' action change, then makes for system infer intents in advance before the agent's actions are finalized while taking the perspective of the agent whose intent should be recognized. Quantitative validation of experimental results, while presenting an accurate rate, an early detection rate and a correct duration rate with detecting the intent of several people performing various activities, shows that proposed research contributes to implement effective intent recognition system.
This paper studies the GUI design of motion-sensing game character selection. The game's GUI plays a role in transferring information in human-computer interaction. The purpose of this game player-oriented GUI design is to optimize the human-computer interaction, make the operation more user-friendly, reduce the user's cognitive burden, and better adapt to the user's operation needs. This paper combines examples to compare and analyze these three games from three aspects: text, color and form. In the existing motion-sensing game games, the character selection GUI has a design feature of high recognition and strong visibility. Finally, suggestions for GUI design of motion-sensing game games are given. It is hoped that in the future, reference materials will be provided for the GUI design of experience game character selection.
Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6B
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pp.674-682
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2011
The multi-function console system in ships has currently exposed operational difficulties due to its complex interfaces although it supports a variety of functionalities. In this paper the concept of a human computer interaction (HCI) based multi-function console system is proposed, which can support intuitive operation environments by the analysis of users' needs to shipboard systems. Expert interviews and surveys are carried out in order to obtain users' requirements. Through the survey results, the HCI based multi-function console system is conceptually designed, which is optimized to the input of multi-touch screen. It is expected that the HCI based multi-function console system can provide ship operators with easy interfaces to the console system as well as safe operation in a rough ocean environment.
A 3D face shape derived from 2D images may be useful in many applications, such as face recognition, face synthesis and human computer interaction. To do this, we develop a fast 3D Active Appearance Model (3D-AAM) method using depth estimation. The training images include specific 3D face poses which are extremely different from one another. The landmark's depth information of landmarks is estimated from the training image sequence by using the approximated Jacobian matrix. It is added at the test phase to deal with the 3D pose variations of the input face. Our experimental results show that the proposed method can efficiently fit the face shape, including the variations of facial expressions and 3D pose variations, better than the typical AAM, and can estimate accurate 3D face shape from images.
Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.
Socially Intelligent agent is the agent not only having the ability to recognize and to process human affect through learning and adaptation, but also having human-like social intelligence. By making human feel familiar with the computer, the agent is expected to enhance human-computer interaction (HCI) by providing users with the personalized services and interfaces. This paper proposes the framework for socially intelligent agents behaving socially according to the emotions recognized by ID3 algorithm and psychological OCC model. Also, the agent could process with the emotion to make socially intelligent response through three layered affect functioning model. Finally, the proposed agent can be applied for the development and application of socially intelligent agent in wide areas as the agent framework having similar affect and cognitive structure with human being.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.4
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pp.423-433
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2014
For the proper decision making and responsibility enhancement for an unexpected accident in large-scale facilities, it is important to train operators or first responders to minimize potential human errors and consequences resulted from them. Simulation technologies, including human-computer interaction and virtual reality, enables personnel to participate in simulated hazardous situations with a safe, interactive, repetitive way to perform these training activities. For the development of accident response training simulator, it is necessary to define components comprising the simulator and to integrate them for the given training purpose. In this paper, we analyze requirements of the training simulator, derive key components, and design the training simulator. Based on the design, we developed a prototype training simulator and verified the simulator through experiments.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.3
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pp.15-28
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2019
Artificial intelligence is evolving rapidly in the ICT field, smart convergence media system and content industry through the fourth industrial revolution, and it is evolving very rapidly through Big Data. In this paper, we propose a face recognition method based on object recognition based on object recognition through artificial intelligence. In this method, Were experimented and studied through the object recognition technique of artificial intelligence. In the conventional 3D image field, general research on object recognition has been carried out variously, and researches have been conducted on the side effects of visual fatigue and dizziness through 3D image. However, in this study, we tried to solve the problem caused by the quantitative difference between object recognition and object recognition for human factor algorithm that measure visual fatigue through cognitive function, morphological analysis and object recognition. Especially, The new method of computer interaction is presented and the results are shown through experiments.
Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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2017.05a
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pp.51-63
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2017
The touch panel was developed decades ago and has become a popular input device in daily life. Because human-computer interaction is becoming more important, the next generation of touch panels require stretchability and bio-compatibility to allow integration with the human body. However, because most touch panels were developed based on stiff, brittle electrodes, electronic touch panels face difficulties to achieve such requirements. In this paper, for the first time, we demonstrate an ionic touch panel based on polyacrylamide hydrogel containing LiCl ions. The panel is soft and stretchable and thus, can sustain a large deformation. The panel can freely transmit light information through it because the hydrogel is transparent, with 99 % transmittance for visible light. A 1-dimensional touch strip was investigated to reveal the basic mechanism of sensing, and a 2-dimensional touch panel was developed to demonstrate its functionalities. The ionic touch panel was operated under high deformation with more than 1000% areal strain without sacrificing its functionalities. Furthermore, an epidermal touch panel on the skin was developed to demonstrate the mechanical and optical invisibility of the ionic touch panel through writing words, playing the piano and playing games.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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