Andrzej Romanowski

Andrzej Romanowski

dr hab. inż.

Więcej o mnie

  • Rozwijam w PŁ tematykę HCI (human-computer interaction). Badam nowe metody interakcji w kontekście rewolucji przemysłowej Industry 4.0 oraz społecznych zmian związanych z automatyzacją, robotyzacją i wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w środowiskach roboczych, biurowych i medycznych (Future of Work). Inne obszary badawcze, na których koncentruje się moja aktywność,  to rozwój i zastosowanie metod tomograficznych w przemyśle oraz czynniki ludzkie w przetwarzaniu bez granic, informatyka śledcza i cyberbezpieczeństwo.

    Jestem autorem lub współautorem ponad 100 publikacji, w tym w czasopismach indeksowanych na liscie JCR, rozdziałów w książkach, licznych artykułów w czasopismach międzynarodowych i krajowych, zeszytach naukowych oraz referatów w materiałach kongresowych i konferencyjnych. Byłem także współedytorem kilku monografii oraz współautorem 1 międzynarodowego patentu. W latach 2003-2023 brałem udział w projektach badawczych finansowanych przez Międzynarodową Agencję Energii Atomowej, UE, brytyjskie EPSRC, MNISW oraz NCN i NCBiR. Kilkanaście projektów, w których brałem udział zdobyło wyróżnienia w międzynarodowych konkursach i wystawach innowacji, w tym Grand Prix, medale i nagrody specjalne. Indeks h=14 (wg Scopus), h=18 (wg Google Scholar), liczba cytowań > 1100. Chcesz znaleźć aktualne dane dotyczące publikacji - zerknij tutaj: profil scholar.

  • Publikacje

    2019

    Big Data-Driven Contextual Processing Methods for Electrical Capacitance Tomography

    Artykuł prezentuje koncepcję wykorzystania informacji kontekstowej do poszukiwania wzorców w procesach przemysłowych monitorowanych z wykorzystaniem elektrycznej tomografii.

    This paper presents a new approach to analyzing measurement records from industrial processes. The proposed methodology is based on the model of contextual processing and uses big data from experimental process tomography datasets. Electrical capacitance tomography is used for monitoring noninvasive flow and for data acquisition. The measurement data are collected, stored, and processed to identify process regimes and process threats. A specific physical modification was introduced into the pneumatic conveying flow rig in order to study flow behavior under extreme conditions, extending the available knowledge base. A support vector machine was applied for data classification. This study illustrates how contextual processing can facilitate data interpretation and opens the way for the development of methods for detecting pre-emergency flow patterns.

    2019

    Clairbuoyance: Improving Directional Perception for Swimmers

    https://youtu.be/x1p7oI6FToA

    In this work, we explore the means of enhancing swimmers' sense of orientation in water. We present Clairbuoyance, augmented swimming goggles designed to improve the directional perception of swimmers. Our design uses peripheral light feedback to convey information about the swimmer's current direction.

    While we usually have no trouble with orientation, our sense of direction frequently fails in the absence of a frame of reference. Open-water swimmers raise their heads to look for a reference point, since disorientation might result in exhaustion or even drowning. In this paper, we report on Clairbuoyance - a system that provides feedback about the swimmer's orientation through lights mounted on swimming goggles. We conducted an experiment with two versions of Clairbuoyance: Discrete signals relative to a chosen direction, and continuous signals providing a sense of absolute direction. Participants swam to a series of targets. Proficient swimmers preferred the discrete mode; novice users the continuous one. We determined that both versions of Clairbuoyance enabled reaching the target faster than without the help of the system, although the discrete mode increased error. Based on the results, we contribute insights for designing directional guidance feedback for swimmers.

    • Pierwszy dostęp do strony
      czwartek, 15 września 2011, 15:13 (12 lata 199 dni)
    • Ostatni dostęp do strony
      środa, 20 marca 2024, 14:08 (9 dni)