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.
본 논문에서는 인체 모션 데이터를 공간적 제약이 많은 환경 속에 있는 휴머노이드의 몸체에 맞추어 리타겟팅하는 기술을 소개한다. 주어진 모션 데이터는 물체를 손으로 잡거나 장애물 사이를 피해 다니는 등의 세밀한 인터랙션을 포함하고 있다고 가정한다. 또한 휴머노이드의 관절 구조는 인체 관절 구조와 다르며 주변 환경의 모양도 원본 모션이 촬영 될 당시와 서로 다르다고 가정한다. 이러한 조건 하에서 단순히 몸체의 변화만 고려한 리타겟팅 기법을 적용한다면 원본 모션 데이터에서 나타난 인터랙션의 내용을 그대로 보존하기 어렵다. 본 논문에서는 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅하는 문제와 인터랙션의 내용을 보존하는 문제를 나누어서 독립적으로 해결하는 방법을 제안한다. 먼저 환경 모델과의 인터랙션은 무시하고 모션 데이터를 휴머노이드 몸체에 맞게 리타겟팅 한다. 다음, 환경 모델의 모양을 휴머노이드 모션에 부합하도록 변형하여 원본 데이터에서 나타난 인터랙션이 재현되도록 한다. 마지막으로 휴머노이드 몸체와 환경 모델 사이의 공간적 상관 관계에 대한 제약 조건을 설정하고 환경 모델은 다시 원래 모양으로 되돌린다. 보스턴 다이나믹 사의 아틀라스 로봇 모델을 사용한 실험을 통해 제시된 방법의 유용성을 검증하였다. 향후 모션 데이터 트레킹을 통한 휴머노이드 동작 제어 문제에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study was conducted to investigate the response of the human body to stress induced by wall recording of subway stations in the city center. The experiment was conducted as a simulation exercise, and six images were selected and produced based on Subway Line 2, a representative underground space in Seoul. The study participants included 24 male and female college students. A three-minute experiment was conducted, during which the participants were shown the control image and green wall image once each. To measure psychological status, the following measurement indicators were used: Semantic Differential, Positive Affect and Negative Affect Schedule and State-Trait Anxiety Inventory. Physiological changes were investigated by tracking participants' heart rate and blood pressure. Results showed that parasympathetic and sympathetic nerves were activated in the presence of the green wall in the subway station. The psychological evaluation analysis revealed that negative affect toward underground space decreased, while positive affect increased. This study found that the green wall in subway stations has a stable effect on the human body, both psychologically and physiologically. In the future, green walls in underground spaces can be used to reduce psychological stress and increase physiological relaxation.
This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.
무선 신체 영역 네트워크 (WBAN)는 블루투스 활성화 장치 및 PDA와 같은 작고 가벼운 무선 시스템의 출현에 의해 가능하게 되었다. 안테나는 WBAN 시스템의 필수적인 부분입니다 및 기술적 요구 사항과 물리적 제약 여러 가지에, 자신의 디자인 및 배치의 주의 깊은 고려가 필요하다. 의류의 일부는 건강 관리 응용 프로그램에서 추적 및 네비게이션 등의 통신 기능을 제공하기 위해 본 논문은 착용할 수 있는 안테나의 디자인을 제안하고 있다. 착용할 수 있는 안테나의 기판은 착용할 수 있도록 하기 위해서 경량, 낮은 유지 보수, 눈에 거슬리지 않는 작은 크기로 만들도록 섬유 재료로 만든다 본 논문은 안테나 디자인 WBAN 요구 사항을 만족 하는지 확인하기 위해 섬유/기판의 유형을 포함하여 착용할 수 있는 안테나에 대한 다른 매개 변수의 영향을 조사한다. 안테나의특성 및 동작은 무선 표준 기술 및 시스템 요구 사항에 의해 설정된 사양을 준수 할 필요가 있다. 이것은 다양한 유닛의 송신 및 수신 주파수 대역을 적절하게 선택될 필요가 있다는 것을 의미한다. 인체에 노출 될 수 있는 힘의 레벨에 제한이 있기 때문에, 안테나 등의 RF 시스템의 구성 요소는 이러한 제한을 충족하도록 설계 되어야한다. 직접 전력 전송에 영향을 미치는 안테나 이득, 안전 지침 내에 전력 레벨을 보장하는 중요한 매개 변수이고 설계에 가장 중요하다. WBAN 안테나 및 장치와 인체 사이의 전자기 상호 작용은 또한 탐색 할 것이다.
사람의 눈을 통해 획득된 시각정보는 시각적 자극을 어떻게 보는지에 대한 많은 정보를 포함하고 있는데, 아이트래킹기술을 활용하면 소비자의 시각정보를 정량적 데이터로 획득하여 분석가능하다. 이러한 측정은 소비자가 무의식적으로 느끼게 되는 감성 측정이 가능하며, 시선추적을 통한 캐릭터의 탐색반응을 계량적으로 수치화하여 직접 수집할 수 있다. 본 연구에서는 캐릭터의 관심영역(AOI)을 추적하여, 시선고정 도출 측정값 중 시선고정평균시간, 횟수, 시선방문평균시간, 횟수, 마지막으로 처음 시선고정이 일어난 평균시간을 분석하였다. 분석결과, 전체적으로 시선고정과 시선방문이 주로 이루어진 지점은 캐릭터의 몸매보다는 얼굴에서 많은 인지적 처리과정이 일어났으며 시각적 주의가 높게 나타났다. 또한 매력요소의 시각적 주의를 통해 매력요소가 캐릭터에 대한 선호도를 결정하는 중요한 요인으로 제시되고 있음을 검증할 수 있었다. 향후 본 연구결과를 토대로 더 많은 캐릭터의 추가 연구가 수행되어 정량적 해석 방법이 제시된다면 캐릭터 개발의 기초자료로 그리고 캐릭터디자인 결정시 고려해야 할 요소로 활용될 수 있을 것이다.
Pulse diagnosis is considered one of the most important diagnostic methods in traditional Korean medicine. Nonetheless, there have been troubles of using pulse diagnosis practically, for the lack of its differential standards and standardized terminology. Rapid pulse belongs to the several traditional pulse types. Rapid pulse was first mentioned in the chinese medical book Haungdineijin that matched it to the fever as well as yang in the human body. Meanwhile, chinese doctors in Ming Ching dynasty of China suggested that rapid pulse meant more of the yin, cold-related reaction than yang and fever. In this study, we organized the past arguments of the rapid pulse and went back tracking what biological activities could be possibly linked to the rapid pulse. Thus, we figured out that the inflammatory mechanism has a close connection with the rapid pulse. The definition of the rapid pulse in Haungdineijin was indicating the acute inflammatory response, while in Ming Ching dynasty, it indicated the chronic inflammation. This is the deficiency-excess pattern of the rapid pulse. Furthermore, we discussed the nonexpression pattern of the rapid pulse which could be happened in case of the heat stroke, etc.
인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
We propose a sound source localization method using the Head-Related-Transfer-Function (HRTF) to be implemented in a robot platform. In conventional localization methods, the location of a sound source is estimated from the time delays of wave fronts arriving in each microphone standing in an array formation in free-field. In case of a human head this corresponds to Interaural-Time-Delay (ITD) which is simply the time delay of incoming sound waves between the two ears. Although ITD is an excellent sound cue in stimulating a lateral perception on the horizontal plane, confusion is often raised when tracking the sound location from ITD alone because each sound source and its mirror image about the interaural axis share the same ITD. On the other hand, HRTFs associated with a dummy head microphone system or a robot platform with several microphones contain not only the information regarding proper time delays but also phase and magnitude distortions due to diffraction and scattering by the shading object such as the head and body of the platform. As a result, a set of HRTFs for any given platform provides a substantial amount of information as to the whereabouts of the source once proper analysis can be performed. In this study, we introduce new phase and magnitude criteria to be satisfied by a set of output signals from the microphones in order to find the sound source location in accordance with the HRTF database empirically obtained in an anechoic chamber with the given platform. The suggested method is verified through an experiment in a household environment and compared against the conventional method in performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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