The vehicle navigation system is developed for helping driver to retrieve driving information more easily and lastly. Navigation System informs driver many pieces of driving information - roadway structure and system, on-line traffic condition, the position of vehicle, route guidance, destination and other infor- mation service. As the style of information is diverse and the amount of information is large, driver may have mental and visual overload. The display of information can disturb the driver's attention and this can cause accidents. This state is caused by the defect of human-machine interactions. When the navigation system is designed, human factors - cognitive, judgment, operating -must be considered. The display style must be designed simply and easily, not to be obstacle of human - machine interface. In this study, outside- in view display style and inside-out view display style are compared each other. Tow factors are measured. One is cognitive factor-time of cognition on information that is displayed by screen display, cognition error rate. The other is image of screen display - subject's feeling about several styles of display, degree of subject's preference. The prototype of roadway is four kinds -Cross, T-cross and O-cross. Roadway display for test is taken from paper maps. Traffic condition display style, vehicle position display style and route guidance display style are taken from current display style. Traffic condition display style is symbol. vehicle position display style and route guidance display style are described as color and symbol. The test on screen display is implemented doing given tasks. Then the test is analyzed statistically. The result of test analysis gives the guideline to the designer for the map display of the vehicle navigation system.
The vehicle navigation system is developed for helping driver to retrieve driving information more easily and fastly. Navigation System informs driver many pieces of driving information - roadway structure and system, on-line traffic condition, the position of vehicle, route guidance, destination and other information service. As the style of information is diverse and the amount of information is large, driver may have mental and visual overload. The display of information can disturb the driver's attention and this can cause accidents. This state is caused by the defect of human-machine interactions. When the navigation system is designed, human factors - cognitive, judgment, operating - must be considered. The display style must be designed simply and easily, not to be obstacle of human -machine interface. In this study, outside-in view display style and inside-out view display style are compared each other. Two factors are measured. One is cognitive factor-time of cognition on information that is displayed by screen display, cognition error rate. The other is image of screen display - subject's feeling about several styles of display, degree of subject's preference. The prototype of roadway is four kinds - Cross, T-cross, Y-cross and O-cross. Roadway display for test is taken from paper maps. Traffic condition display style, vehicle position display style and route guidance display style are taken from current display style. Traffic condition display style is symbol. Vehicle position display style and route guidance display style are described as color and symbol. The test on screen display is implemented doing given tasks. Then the test is analyzed statistically, The result of test analysis gives the guideline to the designer for the map display of the vehicle navigation system.
It is being tried to control robot arm using brain signal in the field of brain-machine interface (BMI). This study is focused on applying guidance laws for efficient robot arm control using 3D coordinates obtained from Magnetoencephalography (MEG) signal which represents movement of upper limb. The 3D coordinates obtained from brain signal is inappropriate to be used directly because of the spatial difference between human upper limb and robot arm's end-effector. The spatial difference makes the robot arm to be controlled from a third-person point of view with assist of visual feedback. To resolve this inconvenience, guidance laws which are frequently used for tactical ballistic missile are applied. It could be applied for the users to control robot arm from a first-person point of view which is expected to be more comfortable. The algorithm which enables robot arm to trace MEG signal is provided in this study. The algorithm is simulated and applied to 6-DOF robot arm for verification. The result was satisfactory and demonstrated a possibility in decreasing the training period and increasing the rate of success for certain tasks such as gripping object.
The objective of this paper is to propose a knowledge-based fuzzy post adjustment so that unstructured problems can be solved more realistically by expert systems. Major part of this mechanism forcuses on fuzzily assessing the influence of various external factors and accordingly improving the solutions of unstructured problem being concerned. For this purpose, three kinds of knowledge are used : user knowledge, expert knowledge, and machine knowledge. User knowledge is required for evaluating the external factors as well as operating the expert systems. Machine knowledge is automatically derived from historical instances of a target problem domain by using machine learning techniques, and used as a major knowledge source for inference. Expert knowledge is incorporate dinto fuzzy membership functions for external factors which seem to significantly affect the target problems. We applied this mechanism to a prototyoe expert system whose major objective is to provide expert guidance for stock market timing such as sell, buty, or wait. Experiments showed that our proposed mechanism can improve the solution quality of expert systems operating in turbulent decision-making environments.
This system is unionized form about CPS and a pocket game machine. This game machine of the use only for the game with an existing system but the function of various purposes which carries out service relevant to a user's position information. This system have the game function, the function to offer space guidance service by the theme interlocked with a user's position, and the traffic safety education function.
The purposes of this study were to measure the ranges of motion in knee joint and during continuous passive motion(CPM) treatment and to computationally calculate joint angles at the knee joint dependent on the CPM machine design and its application. Four CPM machines and eleven candidates were recruited for this study. Experimental and numerical studies have been peformed to calculate the range-of-motion of CPM machines. From the experimental measurements, the average range of motions at the knee joint for the CPM machine #1, #2, #3, and #4 were lower than the manufactures suggested values due to improper alignments of the hip and knee joints to the CPM machines. Different design of CPM machine generated different outcomes of the ROM at the knee joints during CPM. The experiments and kinematic simulation in this study could be used to provide useful guidance in the treatment of CPM after joint surgery.
Today's product development requires simultaneous satisfaction of low cost, high quality and fast time to market. It is, however, difficult for product designers and engineers to achieve this goal due to too many requirements. This study shows integrated Computer Aided Engineering (CAE) approach can help to achieve such goal. CAE can not only support designers when decision needs to be made during concept design period but also provide evaluation of the designed parts and guidance to the best design of products during detail design period. Furthermore, integration with virtual prototyping concept can reduce number of actual prototyping and consequently reduce product development cost and time considerably. In order to demonstrate its possibility, example of washing machine development using CAE and its results are presented in this study.
In this paper, we present a walking guidance system for the visually impaired for use at subway stations. This system, which is based on environmental knowledge, automatically detects and recognizes both exit numbers and arrow signs from natural outdoor scenes. The visually impaired can, therefore, utilize the system to find their own way (for example, using exit numbers and the directions provided) through a subway station. The proposed walking guidance system consists mainly of three stages: (a) sign detection using the MCT-based AdaBoost technique, (b) sign recognition using support vector machines and hidden Markov models, and (c) three verification techniques to discriminate between signs and non-signs. The experimental results indicate that our sign recognition system has a high performance with a detection rate of 98%, a recognition rate of 99.5%, and a false-positive error rate of 0.152.
In this paper, a mobile robot is designed for the blind guidance. This system is composed of an Ultrasonic Ranging Vnit, PWM Vnit, Optical Encoder Vnit. Specilly we adapted Distance Comparison Measurement Method (DCMM) in order to compensate for the error resulted from atmospheric conditions, and PWM unit for the vehicle control and Optical encoder unit for the correct locomotion control. This system is processed, using MCS-85 microcomputer, much of information on surrounding conduitions in real time. We rotated ultrasonic sensor for many sifted data acquisition and used tone generator for the Man-Machine Communication. As a result, the measurement error of the distance is about 1cm, the distance measurement could be detected 0.2m to 6m. The locomotion speed is 0.4m/sec and we examined its practical use.
In the past few decades, great progress has been made on understanding the interaction between nutrition and health status. But despite this wealth of knowledge, health problems related to nutrition continue to increase. This leads us to postulate that the continuing trend may result from a lack of consideration for intra-individual biological variation on dietary responses. Precision nutrition utilizes personal information such as age, gender, lifestyle, diet intake, environmental exposure, genetic variants, microbiome, and epigenetics to provide better dietary advices and interventions. Recent technological advances in the artificial intelligence, big data analytics, cloud computing, and machine learning, have made it possible to process data on a scale and in ways that were previously impossible. A big data platform is built by collecting numerous parameters such as meal features, medical metadata, lifestyle variation, genome diversity and microbiome composition. Sophisticated techniques based on machine learning algorithm can be used to integrate and interpret multiple factors and provide dietary guidance at a personalized or stratified level. The development of a suitable machine learning algorithm would make it possible to suggest a personalized diet or functional food based on analysis of intra-individual metabolic variation. This novel precision nutrition might become one of the most exciting and promising approaches of improving health conditions, especially in the context of non-communicable disease prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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