As robots become more prevalent in human daily life, situations requiring interaction between humans and robots will occur more frequently. Therefore, human-robot interaction (HRI) is becoming increasingly important. Although robotics researchers have made many technical developments in their field, intuitive and easy ways for most common users to interact with robots are still lacking. This paper introduces a new approach to enhance human-robot interaction using a semantic symbol language and proposes a method to acquire the intentions of robot users. In the proposed approach, each semantic symbol represents knowledge about either the environment or an action that a robot can perform. Users'intentions are expressed by symbolized multimodal information. To interpret a users'command, a probabilistic approach is used, which is appropriate for interpreting a freestyle user expression or insufficient input information. Therefore, a first-order Markov model is constructed as a probabilistic model, and a questionnaire is conducted to obtain state transition probabilities for this Markov model. Finally, we evaluated our model to show how well it interprets users'commands.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.263-266
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2021
근래의 드론 산업은 다양한 분야에서 사용이 확대되고 있으나 규제 등 여러 가지 사회적 진입장벽으로 시장 진입에 애로사항이 도출되고 있다. 본 논문에서는 드론 산업의 여러 제약 중 배터리의 제한적인 용량으로 장시간 비행이 어려운 문제를 개선하고자 승강식 드론스테이션을 개발하였다. 승강식 드론스테이션은 드론의 비행 중 배터리가 방전될 시 충전 및 정비를 할 수 있고, 드론 간의 통신 중계기 역할을 수행한다. 본 논문에서는 스테이션에 드론이 접근 시 슬라이딩 도어를 개폐하기 위하여 초광대역 통신을 이용한 거리 측정과 위치 인식 시스템에 대한 내용을 기술하였다.
Kim, Jang Hyun;Park, Min Hyung;Kim, Yerin;Nan, Dongyan;Travieso, Fernando
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.5
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pp.1630-1648
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2021
Owing to the unprecedented COVID-19 pandemic, the pharmaceutical industry has attracted considerable attention, spurred by the widespread expectation of vaccine development. In this study, we collect relevant topics from news articles related to COVID-19 and explore their links with two South Korean pharmaceutical indices, the Drug and Medicine index of the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) and the Korean Securities Dealers Automated Quotations (KOSDAQ) Pharmaceutical index. We use generalized Dirichlet-multinomial regression (g-DMR) to reveal the dynamic topic distributions over metadata of index values. The results of our analysis, obtained using g-DMR, reveal that a greater focus on specific news topics has a significant relationship with fluctuations in the indices. We also provide practical and theoretical implications based on this analysis.
For efficient interaction between humans and robots, robots should be able to understand the meaning and intention of human behaviors as well as recognize them. This paper proposes an interactive human intention reading method in which a robot develops its own knowledge about the human intention for an object. A robot needs to understand different human behavior structures for different objects. To this end, this paper proposes a hierarchical behavior knowledge network that consists of behavior nodes and directional edges between them. In addition, a human intention reading algorithm that incorporates reinforcement learning is proposed to interactively learn the hierarchical behavior knowledge networks based on context information and human feedback through human behaviors. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through play-based experiments between a human and a virtual teddy bear robot with two virtual objects. Experiments with multiple participants are also conducted.
Recent advancement in information technology requires new interpretations for the space among human, machines and environment. Investigation of space between information and human could lead to the proper ways, in which human and machines meet. Various concepts regarding space have been explored in terms of “virtual reality in cyberspace” and “embodiment in tangible space.” “Mom (embodiment),” space, virtuality, sensation/perception, and interactive technology are some of the key ideas to be explored. Human “Mom” is such a fundamental membrane through which human can interact with the environment physically and mentally. An embodied interaction paradigm, based on “Mom,” is investigated. This leads to interactive technology paradigm. Sound space is an invisible but a tangible space in a sense that it travels in emotional tremors and stimulates new sensations and perceptions. Three cases are introduced to experiment such tangible space as a new and proper interactive paradigm. Also, a historical model of interaction is reviewed, which includes electrical, symbolic, textual, graphical, tangible, and social interaction.
Advanced nuclear power plants are generally large complex systems automated by computers. Whenever a rare plant emergency occurs the plant operators must cope with the emergency under severe mental stress without committing any fatal errors. Furthermore, The operators must train to improve and maintain their ability to cope with every conceivable situation, though it is almost impossible to be fully prepared for an infinite variety of situations. In view of the limited capability of operators in emergency situations, there has been a new approach to preventing the human error caused by improper human-machine interaction. The new approach has been triggered by the introduction of advanced information systems that help operators recognize and counteract plant emergencies. In this paper, the adverse effect of automation in human-machine systems is explained. The discussion then focuses on how to configure a joint human-machine system for ideal human-machine interaction. Finally, there is a new proposal on how to organize technologies that recognize the different states of such a joint human-machine system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.2
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pp.101-106
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2022
Recently, virtual human has been widely used in various fields such as education, training, information guide. In addition, it is expected to be applied to services that interact with remote users in metaverse. In this paper, we propose a novel method to make a virtual human' interaction to perceive the user's surroundings. We use the editing authoring tool to apply user's interaction for providing the virtual human's response. The virtual human can recognize users' situations based on fuzzy, present optimal response to users. With our interaction method by context awareness to address our paper, the virtual human can provide interaction suitable for the surrounding environment based on automatic adaptation.
Stock, Wolfgang G.;Fietkiewicz, Kaja J.;Scheibe, Katrin;Zimmer, Franziska
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.3
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pp.15-23
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2022
Participants in real-time online sessions, be it (business) meetings, virtual school lessons, or social live streams, all engage in cyber social interactions. Unlike parasocial interactions, cyber social interactions are characterized by reciprocity and temporal proximity. In contrast to social interactions, they lack spatial proximity and bodily contact. This is a fairly new concept in information science that rose from technological advances and unprecedented circumstances (e.g., the rise of digital economy and knowledge workers being able to work remotely or, more recently, global lockdowns and contact restrictions). As a result, the past ways of working and socializing were transformed by making them, in some cases predominantly, virtual. Regarding the example of social live streaming we exhibit the importance of cyber social interactions for information behavior research. This conceptual article is a plea for information science to engage more in human-human online relations and interactions.
In recent years, the market for online computer games has become an important part in the entertainment industry. New online games have been introduced every month and the numbers of game players who are playing online games have grown rapidly. However, only a few online games have been successful in making a good profit among many online games. Why are most players playing only a few online games repeatedly? To answer the question, this research focuses on the customer loyalty and their optimal experience(flow) in playing specific online games. This research hypothesizes that customer loyalty for specific online game can be increased by customers' optimal experience(flow) in playing it, and they would feel optimal experience because of mechanic and social interaction in online games. In order to validate the hypothesis, this research analyzes online survey data of players of various online games. According to this survey results, players' optimal experience is affected by their mechanic interaction between a player and an online game system, and their social interaction with other players who participated in the online game. And their optimal experience during playing the online game affects the degree of customer loyalty to the game. This paper ends with conclusions of the survey results and study limits.
Education systems have made efforts to prepare students by providing technical and nontechnical courses. With video games, however, there is the potential to develop dedicated metaverses that can help teach soft skills even during casual pastimes. The research conducted will propose a set of design practices for metaverse and game development to promote soft skills. While there are many soft skills people can acquire, this paper will focus on certain aspects based on specific games and studies. There will be some information collected from the information to support the design model and arguments. This paper will provide developers with a starting point for imaginative game creation and impart users with soft skills to assist in their professions and social life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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