A plantar pressure mat with visual notifications was developed to confirm whether individuals can effectively balance themselves and correct imbalances. The sensor-embedded mat was made with a commercial yoga mat, and was tested on seven working women in their 30s to determine plantar pressure distribution when standing and squatting, and if they could recognize and correct imbalances with visual feedback. The study found that visual notifications significantly changed the plantar pressure ratio of the forefoot and hindfoot, as well as the left and right foot plantar pressure ratio. Without notifications, the center of gravity was more concentrated in the rear foot than the forefoot in both standing and squatting positions. Visual notifications showed that the center of gravity, which was largely focused on the rear foot, was distributed to the forefoot, resulting in a more evenly distributed center of gravity throughout the sole. For the change in left and right plantar pressure, the weight that was largely loaded on the left side was distributed to the right foot through the visual notification mat, confirming a more balanced plantar pressure.
Kim, Seungwon;Billinghurst, Mark;Lee, Chilwoo;Lee, Gun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.6034-6056
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2018
This paper describes two user studies in remote collaboration between two users with a video conferencing system where a remote user can draw annotations on the live video of the local user's workspace. In these two studies, the local user had the control of the view when sharing the first-person view, but our interfaces provided instant control of the shared view to the remote users. The first study investigates methods for assisting drawing annotations. The auto-freeze method, a novel solution for drawing annotations, is compared to a prior solution (manual freeze method) and a baseline (non-freeze) condition. Results show that both local and remote users preferred the auto-freeze method, which is easy to use and allows users to quickly draw annotations. The manual-freeze method supported precise drawing, but was less preferred because of the need for manual input. The second study explores visual notification for better local user awareness. We propose two designs: the red-box and both-freeze notifications, and compare these to the baseline, no notification condition. Users preferred the less obtrusive red-box notification that improved awareness of when annotations were made by remote users, and had a significantly lower level of interruption compared to the both-freeze condition.
We propose a face recognition and notification system that can transform visual face information into tactile signals in order to help visually impaired people. The proposed system consists of a glasses type camera, a mobile computer and an electronic cane. The glasses type camera captures the frontal view of the user, and sends this image to mobile computer. The mobile computer starts to search for human's face in the image when obstacles are detected by ultrasonic sensors. In a case that human's face is detected, the mobile computer identifies detected face. At this time, Adaboost and compressive sensing are used as a detector and a classifier, respectively. After the identification procedures of the detected face, the identified face information is sent to controller attached to a cane using a Bluetooth communication. The controller generates motor control signals using Pulse Width Modulation (PWM) according to the recognized face labels. The vibration motor generates vibration patterns to inform the visually impaired person of the face recognition result. The experimental results of face recognition and notification system show that proposed system is helpful for visually impaired people by providing person identification results in front of him/her.
The goal of this study is to investigate bending properties of domestic timber. Three representative structural timber from Larix kaempferi, Pinus koraiensis, and Pinus densiflora, in the northeastern South Korea were selected. Visual grading for the timber was conducted based on KFRI notification 2009-01 and the bending strength for the timber was evaluated based on ASTM D 198 bending. The high percentage of grade 1 and 2 for Larix kaempferi shows that the KFRI notification was optimized for this species. The bending strength distributions from Pinus koraiensis and Pinus densiflora were very similar. It could be possible to specify the allowable bending properties of these two Specification using a united species group similar to spruce-pine-fir. Lastly, the bending strength of $120{\times}180mm$ structural members was higher than both existing values in KBC 2009 and design values for timber of imported species described in the NDS. Thus, 120 mm thick domestic softwoods could replace the commercial imported species and the KBC should be modified to provide design values for both timber and dimensional lumber, respectively, like NDS.
인터넷과 컴퓨터 기술의 발전으로 다자간에 실시간 회의를 진행할 수 있는 컨퍼런스(Conference) 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 SIP(Session Initiation Protocol)를 기반으로 하여 presence 서비스를 포함한 음성과 영상 회의가 가능한 컨퍼런스 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 구성한 시스템의 요소는 컨퍼런스 UA(User Agent)의 기능을 가진 사용자 시스템과 Presence 서버 및 컨퍼런스 서버이다. Presence 서비스는 SIP PUBLISH 메시지를 이용한 Publication 방식을 사용하여 사용자들 간의 다양한 상태 정보 파악과 컨퍼런스로의 초청 및 참여가 쉽도록 구현하였다. 다자간의 연결 설정 및 관리를 담당하는 컨퍼런스 서버에는 컨퍼런스 이벤트 패키지(Conference Event Package)를 포함시켜 동적으로 변화하는 컨퍼런스 정보 및 참여자의 정보를 SIP의 등록(Subscription)과 알림(Notification) 기능을 통해 제공하도록 하였다.
In this paper, we propose a real-time bus arrival notification system using deep learning to guarantee movement rights for the visually impaired. In modern society, by using location information of public transportation, users can quickly obtain information about public transportation and use public transportation easily. However, since the existing public transportation information system is a visual system, the visually impaired cannot use it. In Korea, various laws have been amended since the 'Act on the Promotion of Transportation for the Vulnerable' was enacted in June 2012 as the Act on the Movement Rights of the Blind, but the visually impaired are experiencing inconvenience in using public transportation. In particular, from the standpoint of the visually impaired, it is impossible to determine whether the bus is coming soon, is coming now, or has already arrived with the current system. In this paper, we use deep learning technology to learn bus numbers and identify upcoming bus numbers. Finally, we propose a method to notify the visually impaired by voice that the bus is coming by using TTS technology.
Vibrotactile feedback is widely used in designing non-visual interactions on mobile phones, such as message notification, non-visual reading, and blind use. In this work, novel vibrotactile codes are presented to implement a non-visual text reading system for mobile phones. The 26 letters of the English alphabet are formed in an index table with four rows and seven columns, and each letter is mapped using the codes of vibrations. Two kinds of vibrotactile codes are designed with the actuator's on and off states and with specific lengths (short and long) assigned to each state. To improve the efficiency of tactile perception and user satisfaction, three user experiments are conducted. The first experiment explores the maximum number of continuous vibrations and minimum vibration time of the actuator's on and off states that the human can perceive. The second experiment determines the minimum interval between continuous vibrations. The vibrotactile reading system is designed and evaluated in the third experiment according to the results of the two preceding experiments. Results show that the character reading accuracy reaches 91.7% and the character reading speed is approximately 617.8 ms. Our method has better reading efficiency and is easier to learn than the traditional Braille coding method.
In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서 기반의 버스 정보 알림 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 스마트 폰의 GPS 센서, Google Map, 오픈 API를 이용하여 현재 사용자의 위치를 기준으로 반경 200m 안의 버스 정류장을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 또한, 원하는 정류장의 마커를 클릭하면 해당 정류장 이름을 알 수 있으며 도착 정보 보기 버튼을 클릭하여 정류장의 상세 버스 도착 정보를 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 그리고 공적 마스크 판매장 버튼을 통해 공적 마스크를 판매하는 약국, 농협, 우체국의 위치정보와 공적 마스크 판매장의 이름, 마스크 재고를 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 공적 마스크 판매장과 버스정 류장의 시각별 차이를 쉽게 표기하기 위해 각 아이콘을 다르게 사용하여 시각적인 차이를 두었다. 또한, 사용자의 위치 주변이 아닌, 다른 버스정류장의 정보와 원하는 버스의 노선을 알고 싶다면 버스 정류장 검색 버튼을 클릭한다. 마지막으로, 목적지 정류장 혹은 위치를 저장한 후에 해당 위치에 근접하게 되면 알람을 제공하는 기능을 구현한다.
청각정보는 시각에 비해 방향에 제한을 받지 않으므로 자동차 내에서 긴급한 알림이나 경고의 목적으로 활용된다. 그러나 청각장애 운전자는 청각정보를 인지할 수 없으므로 이를 대체하기 위해 다양한 시각화 방법이 시도되고 있다. 청각정보를 시각화할 때는 시각에 집중되는 인지과부하를 방지하기 위해 중요한 정보만을 선별해서 제공하여야 하며, 이를 위해서는 자동차 내 청각정보의 유형 분석이 우선되어야 한다. 본 연구에서는 청각장애 운전자의 운전상황 관찰을 통해 자동차 내에서 경험하는 청각정보를 수집하였다. 수집된 33가지의 청각정보는 전문가 그룹에 의한 개방적 카드소팅을 통해 12개의 그룹으로 분류되었으며, 그룹 간 상대적 중요도 비교를 통해 4개의 계층으로 분석하였다. 제시된 자동차 내 청각정보 유형은 청각정보를 시각 또는 촉각으로 변환하여 표시할 때 중요한 정보를 선별하기 위한 가이드 라인으로서 활용이 가능하다. 본 연구는 청각장애 운전자를 대상으로 일상에서의 실제 운전상황 관찰에 의한 사용자 경험 분석이 이루어졌다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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