Owing to the advent of ubiquitous computing technologies, the concept of Intelligent Environments has emerged, as an alternative approach to overcome the limitation of the built environment. Intelligent Environments can be more responsive to user-and context-specific human activities by automatically and dynamically modifying their settings without explicit human intervention. However, the conventional approach to the development of Intelligent Environments has mainly focused on the technical issues without paying much attention to the dynamic interrelationship between the user and the built environment. Therefore, differing or conflicting needs of multiple simultaneous users remain unresolved. The objective of this study is to present types of environmental conflicts and their resolution through agent collaboration and negotiation. For the demonstration and validation of the conflict resolution process, a set of hypothetical test cases is simulated in a 3D test environment. The result of the case simulations shows that the proposed approach is computationally feasible and applicable to the development of Intelligent Environments, and, furthermore, it can overcome the drawback of the conventional approach.
In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using both speech and face recognition. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between user and proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the face identification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer did not show a satisfactory results owing to the noisy environments.
Ha, Young-Guk;Sohn, Joo-Chan;Cho, Young-Jo;Yoon, Hyun-Soo
ETRI Journal
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제27권6호
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pp.666-676
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2005
In recent years, motivated by the emergence of ubiquitous computing technologies, a new class of networked robots, ubiquitous robots, has been introduced. The Ubiquitous Robotic Companion (URC) is our conceptual vision of ubiquitous service robots that provide users with the services they need, anytime and anywhere in ubiquitous computing environments. To realize the vision of URC, one of the essential requirements for robotic systems is to support ubiquity of services: that is, a robot service must be always available even though there are changes in the service environments. Specifically robotic systems need to be automatically interoperable with sensors and devices in current service environments, rather than statically preprogrammed for them. In this paper, the design and implementation of a semantic-based ubiquitous robotic space (SemanticURS) is presented. SemanticURS enables automated integration of networked robots into ubiquitous computing environments exploiting Semantic Web Services and AI-based planning technologies.
In ubiquitous computing, shared environments adjust themselves so that all users in the environments are satisfied as possible. Inevitably, some of users sacrifice their satisfactions while the shared environments maximize the sum of all users' satisfactions. In our previous work, we have proposed social welfare functions to avoid a situation which some users in the system face the worst setting of environments. In this work, we consider a more direct approach which is a preference based clustering to handle this issue. In this approach, first, we categorize all users into several subgroups in which users have similar tastes to environmental parameters based on their preference information. Second, we assign the subgroups into different time or space of the shared environments. Finally, each shared environments can be adjusted to maximize satisfactions of each subgroup and consequently the optimal of overall system can be achieved. We demonstrate the effectiveness of our approach with a numerical analysis.
In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using speech recognition and fingerprint verification. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between the user and the proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the fingerprint verification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer was not better than the simulation results owing to the noisy environments
Map building and position estimation capabilities are practically indispensable for a mobile robot to execute its given tasks in its working environments. An autonomous map building method and a smart localization method is proposed in our previous works. The experimental verifications are carried out in this paper. We applied the proposed algorithms to mobile service robots in large-scale indoor buildings. Experimental results show that our strategy is reliable and feasible in tough conditions like non-polygonal and dynamic environments. The advantages of the algorithms are well-illustrated through real experiments.
Cairo, Osvaldo;Olarte, Juan G.;Rivera, Fernando E.
한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.11-15
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2001
The explosion of the Internet, and most recently e-commerce, has caused great interest in agent technologies. The development of virtual environments has also increased in the last few years. A growing number of real-time applications use graphics with photorealistic quality, especially in the field of training, but also in the areas of design and ergonomic research. We describe an attempt to develop a framework that provides customers with multimedia information and interactive experiences with a virtual shopping environment. The application presented consists on a virtual visit to a music -store where the user is guided by an intelligent agent named Lizeth which responds in real-time to user's requests with precise information about music, artist's biographies, prices and related products to help the user to make decisions. The potential of UML and the Java programming language is discussed to show their application in the field of intelligent agents as mediators on shopping processes. We conclude that the proposed framework leads to the creation of application with a potentially significant impact in the development of e-commerce systems embedded in virtual environments.
Accurate heading information is crucial for the navigation of intelligent vehicles. In outdoor environments, GPS is usually used for the navigation of vehicles. However, in GPS-denied environments such as dense building areas, tunnels, underground areas and indoor environments, non-GPS solutions are required. Yaw-rates from a single gyro sensor could be one of the solutions. In dealing with gyro sensors, the drift problem should be resolved. HDR (Heuristic Drift Reduction) can reduce the average heading error in straight line movement. However, it shows rather large errors in some moving environments, especially along curved lines. This paper presents a method called VDR (Vision-based Drift Reduction), a system which uses a low-cost vision sensor as compensation for HDR errors.
최근 지능 정보 처리에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 불확실하고 복잡한 동적 환경에서도 적응할 수 있도록 그 영역을 확장해 가고 있다. 본 논문에서는 다치 논리함수의 차분의 성질을 이용하여 동적 환경에 적응할 수 있는 다치 오토마타 모델을 제시하였다. 즉, 입력 스트링을 다치 함수의 치에 사상시키고, 다치 함수의 차분의 성질을 상태의 전이에 적용시켜 동적 변화에 자율적으로 적응할 수 있도록 하였다. 따라서, 다치 오토마타는 동적으로 변화하는 환경을 모델링하는데 광범위하게 응용될 수 있을 것이다.
Kim, Hyunseok;Kim, Hyunseok;Lee, Donghun;Jang, Ingook
ETRI Journal
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제43권6호
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pp.1004-1012
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2021
The collaboration productively interacting between multi-agents has become an emerging issue in real-world applications. In reinforcement learning, multi-agent environments present challenges beyond tractable issues in single-agent settings. This collaborative environment has the following highly complex attributes: sparse rewards for task completion, limited communications between each other, and only partial observations. In particular, adjustments in an agent's action policy result in a nonstationary environment from the other agent's perspective, which causes high variance in the learned policies and prevents the direct use of reinforcement learning approaches. Unexpected social loafing caused by high dispersion makes it difficult for all agents to succeed in collaborative tasks. Therefore, we address a paradox caused by the social loafing to significantly reduce total returns after a certain timestep of multi-agent reinforcement learning. We further demonstrate that the collaborative paradox in multi-agent environments can be avoided by our proposed effective early stop method leveraging a metric for social loafing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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