Kim, Tae-Kyun;Lee, Sung-Uk;Lee, Jong-Ha;Kee, Seok-Cheol;Kim, Sang-Ryong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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pp.1960-1963
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2003
For applications such as video surveillance and human computer interface, we propose an efficiently integrated method to detect and track faces. Various visual cues are combined to the algorithm: motion, skin color, global appearance and facial pattern detection. The ICA (Independent Component Analysis)-SVM (Support Vector Machine based pattern detection is performed on the candidate region extracted by motion, color and global appearance information. Simultaneous execution of detection and short-term tracking also increases the rate and accuracy of detection. Experimental results show that our detection rate is 91% with very few false alarms running at about 4 frames per second for 640 by 480 pixel images on a Pentium IV 1㎓.
Recently, a hologram-like system and a virtual human to provide a realistic experience has been serviced in various places such as musical performance and museum exhibition. Also, the realistically responded virtual human in the hologram-like system need to be expressed in a way that matches the users' interaction. In this paper, to improve the feeling of being in the same space with a virtual human in the hologram-like system, user's gesture based interactive contents were presented, and the effectiveness of interaction was evaluated. Our approach was found that the gesture based interaction was provided a higher sense of co-presence for immersion with the virtual human.
장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 실리콘 금형 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 이어핀 삽입 자동화시스템에서 적용할 수 있는 템플릿 매칭 방법과 관심 영역 레이블링을 통한 홀 판별 방법을 제안한다. 제안한 방법의 안정성을 확보하기 위하여 실험을 통해 최적의 매칭 방법과 이진화 기법을 적용하였으며 이어핀 홀의 좌표를 확보하여 X-Y 정밀 이송 시스템에 적용할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1516-1539
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2022
This article shows a set of physical information fusion IoT systems that we designed for smart buildings. Its essence is a computer system that combines physical quantities in buildings with quantitative analysis and control. In the part of the Internet of Things, its mechanism is controlled by a monitoring system based on sensor networks and computer-based algorithms. Based on the design idea of the agent, we have realized human-machine interaction (HMI) and machine-machine interaction (MMI). Among them, HMI is realized through human-machine interaction, while MMI is realized through embedded computing, sensors, controllers, and execution. Device and wireless communication network. This article mainly focuses on the function of wireless sensor networks and MMI in environmental monitoring. This function plays a fundamental role in building security, environmental control, HVAC, and other smart building control systems. The article not only discusses various network applications and their implementation based on agent design but also demonstrates our collaborative information fusion strategy. This strategy can provide a stable incentive method for the system through collaborative information fusion when the sensor system is unstable in the physical measurements, thereby preventing system jitter and unstable response caused by uncertain disturbances and environmental factors. This article also gives the results of the system test. The results show that through the CPS interaction of HMI and MMI, the intelligent building IoT system can achieve comprehensive monitoring, thereby providing support and expansion for advanced automation management.
This paper presents the interactive behavior modeling method based on POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) for HRI (Human-Robot Interaction). HRI seems similar to conversational interaction in point of interaction between human and a robot. The POMDP has been popularly used in conversational interaction system. The POMDP can efficiently handle uncertainty of observable variables in conversational interaction system. In this paper, the input variables of the proposed conversational HRI system in POMDP are the input information of sensors and the log of used service. The output variables of system are the name of robot behaviors. The robot behavior presents the motion occurred from LED, LCD, Motor, sound. The suggested conversational POMDP-based HRI system was applied to an emotional robot KIBOT. In the result of human-KIBOT interaction, this system shows the flexible robot behavior in real world.
사회학습기제(Social learning mechanisms) 가운데 공동주의(Joint Attention; JA)는 인간의 학습에 핵심적 역할을 하는 것으로 알려져 왔다. 그러나 기존 인간 대 인간 상호작용 연구 방법론으로는 JA 요소 별 상호작용(예: 손 또는 머리)에 대한 연구가 어려웠다. 본 연구에서는 인간-아바타 상호작용(Human-Avatar Interaction)과 가상현실(Virtual Reality) 방법론을 시험적으로 적용하여 JA 요소 별 상호작용을 연구할 수 있는 프로그램을 만들고, 이를 활용하여 정상군의 상호작용에 대하여 2회에 걸친 실험으로 연구하였다. 본 연구 결과에 따르면 상호작용 방법론(손 또는 머리)에 상관없이 능동적 JA(Initiating JA: IJA)가 반응적 JA (Responding JA: RJA)보다 정보처리를 촉진시켰으며, 손을 이용한 상호작용이 머리를 이용한 상호작용 보다 상대적으로 정보처리에 영향을 많이 주는 것을 확인하였다. 본 연구 결과에 대한 잠재적 해석과 연구로써의 한계에 대하여 본 논문에서 논의하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권1호
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pp.1-7
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2012
This paper presents a system used to automatically recognize the road traffic control gestures of police officers. In this approach,the control gestures of traffic police officers are captured in the form of depth images.A human skeleton is then constructed using a kinematic model. The feature vector describing a traffic control gesture is built from the relative angles found amongst the joints of the constructed human skeleton. We utilize Support Vector Machines (SVMs) to perform the gesture recognition. Experiments show that our proposed method is robust and efficient and is suitable for real-time application. We also present a testbed system based on the SVMs trained data for real-time traffic gesture recognition.
Human-Robot interaction (HRI) has recently become one of the most important issues in the field of robotics. Understanding and predicting the intentions of human users is a major difficulty for robotic programs. In this paper we suggest an interaction method allows the robot to execute the human user's desires in an intelligent room-based domain, even when the user does not give a specific command for the action. To achieve this, we constructed a full system architecture of an intelligent room so that the following were present and sequentially interconnected: decision-making based on the Bayesian belief network, responding to human commands, and generating queries to remove ambiguities. The robot obtained all the necessary information from analyzing the user's condition and the environmental state of the room. This information is then used to evaluate the probabilities of the results coming from the output nodes of the Bayesian belief network, which is composed of the nodes that includes several states, and the causal relationships between them. Our study shows that the suggested system and proposed method would improve a robot's ability to understand human commands, intuit human desires, and predict human intentions resulting in a comfortable intelligent room for the human user.
Kang Nyeon Lee;Haein Lee;Jang Hyun Kim;Youngsang Kim;Seon Hong Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2966-2986
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2023
Climate change is a constant threat to human life, and it is important to understand the public perception of this issue. Previous studies examining climate change have been based on limited survey data. In this study, the authors used big data such as news articles and social media data, within which the authors selected specific keywords related to climate change. Using these natural language data, topic modeling was performed for discourse analysis regarding climate change based on various topics. In addition, before applying topic modeling, sentiment analysis was adjusted to discover the differences between discourses on climate change. Through this approach, discourses of positive and negative tendencies were classified. As a result, it was possible to identify the tendency of each document by extracting key words for the classified discourse. This study aims to prove that topic modeling is a useful methodology for exploring discourse on platforms with big data. Moreover, the reliability of the study was increased by performing topic modeling in consideration of objective indicators (i.e., coherence score, perplexity). Theoretically, based on the social amplification of risk framework (SARF), this study demonstrates that the diffusion of the agenda of climate change in public news media leads to personal anxiety and fear on social media.
Human body motion is a non-verbal part for interaction or movement that can be used to involves real world and virtual world. In this paper, we explain a study on natural user interface (NUI) in human hand motion recognition using RGB color information and depth information by Kinect camera from Microsoft Corporation. To achieve the goal, hand tracking and gesture recognition have no major dependencies of the work environment, lighting or users' skin color, libraries of particular use for natural interaction and Kinect device, which serves to provide RGB images of the environment and the depth map of the scene were used. An improved Camshift tracking algorithm is used to tracking hand motion, the experimental results show out it has better performance than Camshift algorithm, and it has higher stability and accuracy as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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