The purpose of this study was to investigate the cognitive differences among the aged who have different living conditions. 91 free-meal receivers and 86 people with stable lives were asked about their living conditions and cognitive function by using K-MMSE. All data were analyzed by SPSS 10.0 package. Free meal receivers had poorer socioeconomic status than the subjects who had stable lives. Cognitive function of free meal receivers was lower than the people with stable lives in the most cognitive factors. Especially age of 50 to 64, pre-aged group, who had been receiving free meals, showed lowest cognitive level than the other age groups. Among 7 cognitive factors, there was the greatest difference in attention and calculation between 2 groups. Percentage of 'conclusive dementia' among the free meal receivers was statistically higher than the people with stable lives and that of 'conclusively normal' was statistically lower in free meal receivers comparing with the people with stable lives. Moreover, socioeconomic factors like income, former job, marital status, housing and education, blood pressure and physical activity were significantly related to the subject's cognitive function.
The operation and monitoring (OM) interface is the digital medium between nuclear power system and operators. The cognitive load of OM interface has an important effect on the operation errors made by operator during OM task between operator and computer. The cognitive load model of OM interface is constructed for analysing the composition and influencing factors of OM interface cognitive load. And to study the coping strategies and methods for cognitive load of nuclear power system. An experiment method based on eye movement is proposed to measure the cognitive load of OM interface. Experiment case is carried out with 20 subjects and typical OM interface of a nuclear power system simulator. The OM interface is optimized based on the experiment results. And the results comparison between the original OM interface and the optimized OM interface shows that the cognitive load model and proposed method is valuable contributions in reducing the cognitive load and improving the interaction efficiency of OM tasks.
Objectives: To identify the factors affecting the cognitive function according to the education level of people aged 65 or older. Methods: This study used the data from the 2014 survey of living conditions and welfare needs of Korean older adults. A total of 10,248 people were analyzed in the final analysis, not including those who responded by proxy and those who did not participate in cognitive function tests. Cognitive function was measured by Mini Mental State Examination -Dementia Screening(MMSE-DS), and logistic regression was performed using the SPSS/WIN 24.0 program. Results: There were differences in factors affecting cognitive function depending on the education level. Overall, regular exercise had a positive effect on maintaining cognitive function, and the higher the education level, the more important it was to maintain the Instrumental Activities of Daily Living(IADL). In addition, for lower education levels, improving the life satisfaction was important to prevent the decline of cognitive function. Conclusions: Based on the results of this research, it is suggested that customized approaches shoud be taken according to education level when developing and implementing programs to prevent the decline of cognitive function.
Purpose of study: The purpose of this study is to explore the moderating effect of learning motivation in the effect of cognitive presence on cognitive regulation. Research content and method: The subjects of this study were 160 preservice teachers who are enrolled in the Faculty of Education of a university. The survey measured cognitive control, human presence, and learning motivation. Among the collected data, learning motivation was averaged. In addition, a group with low learning motivation and a group with high motivation were distinguished. Next, this study compared the averages of cognitive control by classifying the learning motivation levels. The collected data was analyzed using a multiple regression (Stepwise) method to explore the effect of cognitive presence on cognitive control. First, multiple regression analysis was performed on the entire group. Second, multiple regression analysis was performed by dividing the group with low learning motivation from the group with high motivation. Conclusions and Suggestions: As a result of the analysis, the group with high learning motivation showed a higher level of cognitive control than the group with low motivation. In the group with high learning motivation, only content understanding among the sub-factors of cognitive presence had an effect on cognitive control. In the group with low learning motivation, all factors of cognitive presence were affected.
Purpose: The purpose of this study was to identify the prevalence of visual and hearing impairment and to investigate the effect of visual and hearing impairment on depression and cognitive function in community-dwelling Korean elderly. Methods: The study population consisted of a representative community sample of 4,028 persons aged 65 and older from the Korean Longitudinal Study of Aging 2008. Depression and cognitive function were measured by CES-D 10-item scale and K-MMSE. Visual and hearing impairment were measured by 5-Likert scale. Data were analyzed using Rao-Scott ${\chi}^2$-test, simple and multiple logistic regression. Results: The prevalence of visual and hearing impairment were 37.3% and 14.0%, respectively. Of the participants, the prevalence of depression was 58.4% and cognitive impairment was 50.6%. There were significant differences in depression and cognitive function according to visual and hearing impairment. Far vision and hearing impairment were predictors for both depression and cognitive impairment even after covariates had been adjusted. Conclusion: These data suggest that visual and hearing impairment in older adults may increase their probability of experiencing depression and cognitive impairment. Thus sensory impairment should be considered a risk factor for mental health and the cognitive function of elderly.
Objective: The aim of this study was to predict human performance time in finding objects on multi-display monitors using ACT-R cognitive architecture. Background: Display monitors are one of the representative interfaces for interaction between people and the system. Nowadays, the use of multi-display monitors is increasing so that it is necessary to research about the interaction between users and the system on multi-display monitors. Method: A cognitive model using ACT-R cognitive architecture was developed for the model-based evaluation on multi-display monitors. To develop the cognitive model, first, an experiment was performed to extract the latency about the where system of ACT-R. Then, a menu selection experiment was performed to develop a human performance model to find objects on multi-display monitors. The validation of the cognitive model was also carried out between the developed ACT-R model and empirical data. Results: As a result, no significant difference on performance time was found between the model and empirical data. Conclusion: The ACT-R cognitive architecture could be extended to model human behavior in the search of objects on multi-display monitors.. Application: This model can help predicting performance time for the model-based usability evaluation in the area of multi-display work environments.
Purpose: This study was done to identify effects of cognitive function and cancer coping on quality of life among women with breast cancer treated with antineoplastic agents. Methods: The study was correlational research and participants were 145 women with breast cancer who had received antineoplastic agents. Data were collected from October to November, 2015 via online replies. Cognitive function was measured with the Functional Assessment of Cancer Therapy-Cognitive Function Version-3 (FACT-Cog), cancer coping, with the Korean Cancer Coping Questionnaire (K-CCQ), and quality of life with the Functional Assessment of Cancer Therapy-Breast Version-4 (FACT-B). Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$ test, ANCOVA, Bonferroni test, partial correlation coefficient, and hierarchical multiple regression with SPSS 21. Results: Cognitive functions, total individual coping, and interpersonal coping explained 42% of quality of life. Cognitive function (${\beta}=.35$, p<.001) was the best predictor of quality of life, followed by total individual coping (${\beta}=.34$, p<.001), and interpersonal coping (${\beta}=.26$, p<.001). Conclusion: Results indicate that cognitive function and cancer coping are meaningful factors for quality of life among breast cancer survivors. Therefore when developing intervention programs for these women, content on cognitive function and coping skills as well as coping resources should be included.
Objectives: Previous studies have found that the oral health of seniors can affect their physical nutrition and quality of life (QoL). Additionally, poor oral health can lead to the development of dementia, which is associated with decreased cognitive function. This study aimed to examine the impact of geriatric oral health (GOH) on the QoL of Korean seniors and the mediating effects of cognitive function. Methods: We used data from the seventh Korean Longitudinal Study of Aging conducted in 2018. In total, 4049 seniors were included in our study. We analyzed the impact of GOH on QoL according to 5 mediating domains of cognitive function and control variables. To examine each path of mediating effects, bootstrapping with 5000 iterations was performed with 95% confidence intervals. Results: Our findings revealed that good GOH had a positive effect on the QoL of seniors. Also, better GOH corresponded to a higher degree of cognitive function within all 5 domains: orientation, memory registration, attention/calculation, memory recall, and language and visuospatial ability. In addition, 3 domains of the 5 domains (attention/calculation, memory recall, and language and visuospatial ability) had significant mediating effects on the relationship between GOH and QoL. Conclusions: This study suggests that adequate management of GOH is crucial for promoting a better QoL and a high degree of cognitive function among seniors. To prevent cognitive impairment, such as dementia, future studies should take a more targeted approach by examining data according to each cognitive domain and various socio-demographic factors.
The purpose of this study is to explore the effect of cognitive Presence on Flow according to the level of interest among the most important factors that have an effect on academic achievement. This study targeted 162 people who took the teaching course of B University. For the study, data were collected through a survey on the level of interest, cognitive Presence, and Flow. In order to verify how cognitive presence affects flow according to the level of interest, multiple regression analysis was performed by dividing the collected data into low and high groups based on the average of the level of interest. As a result, the level of learning management of cognitive presence was .071 in the high level of interest, and the level of learning management was .143 in the low group of interest level. As a result of this, the effect of the level of learning management of cognitive presence on flow according to the level of interest was confirmed. Through the results of this study, a instructional design strategy that can be flow was suggested through supporting cognitive presence according to the level of interest.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.3D
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pp.231-240
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2010
As majority of the traffic accidents in intersections is caused by human factor, a close examination is required on its contributing factors through measuring the psychological and physiological response according to the driving characteristics of the drivers and the road conditions. In this study, for the safety evaluation of individual intersection considering human factors of the drivers, electroencephalography reaction was measured utilizing cutting-edge measuring equipment and survey on drivers' cognitive characteristics in ordinary times and while driving test was conducted. The relationship between the electroencephalography response when approaching the intersection and cognitive evaluation survey data in driving test was clarified, and individual intersection safety evaluation model was built considering cognitive evaluation factor and the reaction of a bio-response electroencephalography data. As a result, I could find out that cognitive evaluation was made through the reaction of a bio-response (Electroencephalography) process because electroencephalography reaction of a bio-response showed differently by the physical characteristics of the intersection and cognitive evaluation had a difference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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