The purpose of this study is to identify acceptance factors and influencing factors of respondents' adoption of smart IoT technology to companion animal health based on the integrated technology acceptance model. Based on the previous studies, we constructed the hypotheses by defining the technical factors, social factors, control variables, and mediating variables (UTAUT), and set the hypotheses between the independent variables of each factor and the dependent intention. A research model was designed to verify the relationship between variables. We developed questionnaires on the items and verified them through data collected from 494 people. As a result, product design, quality of service, product performance, and quality service of technological factors had a significant effects on performance expectancy and effort expectancy. However, product safety, product function awareness, and product price did not significantly affect performance expectancy and effort expectancy. Social influence had significant effects on cognitive effect, welfare system, and welfare facilities. In conclusion, the comparative analysis of technical factors and social factors showed that social factors have more significant effects on welfare systems and facilities.
Kim, Sunhee;Lee, Jooyoung;Choi, Seo Gyeong;Ji, Seunghun;Kang, Jeemin;Kim, Jongin;Kim, Dohee;Kim, Boryong;Cho, Eungi;Kim, Hojeong;Jang, Jeongmin;Kim, Jun Hyung;Ku, Bon Hyeok;Park, Hyung-Min;Chung, Minhwa
Phonetics and Speech Sciences
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v.12
no.4
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pp.81-90
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2020
This paper describes a method of building Korean conversational speech data in the emergency medical domain and proposes an annotation method for the collected data in order to improve speech recognition performance. To suggest future research directions, baseline speech recognition experiments were conducted by using partial data that were collected and annotated. All voices were recorded at 16-bit resolution at 16 kHz sampling rate. A total of 166 conversations were collected, amounting to 8 hours and 35 minutes. Various information was manually transcribed such as orthography, pronunciation, dialect, noise, and medical information using Praat. Baseline speech recognition experiments were used to depict problems related to speech recognition in the emergency medical domain. The Korean conversational speech data presented in this paper are first-stage data in the emergency medical domain and are expected to be used as training data for developing conversational systems for emergency medical applications.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.240-257
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2022
Autonomous vehicles use various local sensors such as camera, radar, and lidar to perceive the surrounding environment. However, it is difficult to predict the movement of vulnerable road users using only local sensors that are subject to limits in cognitive range. This is true especially when these users are blocked from view by obstacles. Hence, this paper developed an algorithm for collision avoidance with VRU using V2X information. The main purpose of this collision avoidance system is to overcome the limitations of the local sensors. The algorithm first evaluates the risk of collision, based on the current driving condition and the V2X information of the VRU. Subsequently, the algorithm takes one of four evasive actions; steering, braking, steering after braking, and braking after steering. A simulation was performed under various conditions. The results of the simulation confirmed that the algorithm could significantly improve the performance of the collision avoidance system while securing vehicle stability during evasive maneuvers.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.11
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pp.779-789
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2014
Cognitive radio (CR) technology based on geo-location database access approach and/or wideband spectrum sensing approach is absolutely vital in order to recognize available frequency bands in white spaces (WSs), and efficiently utilize shared spectrums. This paper presents a new structure for the TVWS database access protocol implementation based on Internet Engineering Task Force (IETF) Protocol to Access WS database (PAWS). A wideband compressive spectrum sensing (WCSS) scheme using a modulated wideband converter is also proposed for the TVWS utilization. The developed database access protocol technology which is adopted in both the TV band device (TVBD) and the TVWS database operates well in the TV frequency bands. The proposed WCSS shows a stable performance in false alarm probability irrespective of noise variance estimation error as well as provides signal detection probabilities greater than 95%. This paper also investigates Federal Communications Commision (FCC) regulatory requirements of TVWS database as well as European Telecommunications Standards Institute (ETSI) policy related to TVWS database. A standardized protocol to achieve interoperability among multiple TVBDs and TVWS databases, which is currently prepared in the IETF, is discussed.
The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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v.13
no.1
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pp.33-43
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2015
Objective : The purpose of this study is to investigate the effect of parent education program with sensory integration approach on the parent's understanding of sensory processing ability of their own children with developmental delays. Methods : The period of this study is from March 15, 2015 to May 10, 2015. The participants of this study were thirty of parents who have children with developmental delays. The participants were randomly divided as experimental group (15 parents) and control group (15 parents) and an educational program was provided to those parents in the experimental group. The education program was developed based on sensory integration approach and 1:1 intensive individual counseling education. Short Sensory Profile (SSP) & a specially designed questionnaire were used to evaluate the parent's understanding of sensory processing ability of their children with developmental delays. The effect of between the groups was analyzed using an independent two samples t-test, and the effect of the intervention within a group was measured using the paired t-test. Results : After the intervention of parent education program, the total score of SSP was significantly decreased and the score of the parent questionnaire was significantly increased (p<.05). Conclusion : The results of this study show that parent education program with sensory integration approach is effective to improve the parent's understanding of sensory processing ability of their children with developmental delays. This study can be used as a good resource for therapists who is planning to provide sensory integration treatment for children with disabilities.
Many a number of policies have been tried to reduce auto accidents so far, but it is obvious that further studies are still needed to find a more fundamental and multi-dimensional preventive measure with effect. The National Mental Health Statistics shows that the most profound forms of negative emotions, that is, depression and anxiety, have been increasing, but studies on such a topic are scarce to find. Therefore, we conducted a structural analysis between the negative emotions, including depression and anxiety, of drivers and their driving behaviors using a Structural Equation Modeling(SEM) technique. The review of past literature and studies indicated that not all of human emotions manifest themselves as the ultimate behaviors because they go through emotion regulation Strategies. For this reason, the purpose of this study was set to analyze the structural model developed in this study reflecting the emotion regulation strategies. The result of our analysis showed that the driver's negative emotion had a more significant influence on dangerous driving behaviors than safe ones, and especially, the expressive suppression strategy was found to be the highest factor. Also, the total effect analysis with the negative emotional factors showed that expressive suppression had more significant influence compared to that of cognitive reappraisal. The implication of this study might provide a better understanding on driving behaviors of the drivers and could be used as a fundamental study for future policy development to reduce traffic accidents.
A social phobia is an anxiety disorder characterized by extreme fear and phobic avoidance of social and performance situations. Medications or cognitive-behavior methods have been mainly used in treating it. These methods have some shortcomings such as being inefficient and difficult to apply to treatment. Lately the virtual rcality technology has been applied to dcal with the anxiety disorders in order to compcnsate for these defects. A virtual environment provides a patient with stimuli which cvokes a phobia. and the patient's exposure to the virtual phobic situation make him be able to overcome it. In this study, we suggested the public speaking simulator based on a personal computer for the treatment of social phobia. The public speaking simulator was composed of a position sensor. head mount display and audio system. And a virtual environment for the treatment was suggested to be a seminar room where 8 avatars are sitting. The virtual environment includes a tracking system the trace a participant's head-movement using a HMD with position sensor and 3D sound is added to the virtual environment so that he might fcel it realistic. We also made avatars' motion and facial expression change in reaction to a participant's speech. The goal of developing public speaking simulator is to apply to treat fear of public speaking efficiently and economically. In a future study. we should get more information about immergence and treatment efficiency by clinical test and apply it to this simulator.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.207-216
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2013
The aim of this study is to design a classifier for sleep stage analysis and select important feature set which shows sleep stage well based on physiological signals during sleep. Sleep has a significant effect on the quality of human life. When people undergo lack of sleep or sleep-related disease, they are likely to reduced concentration and cognitive impairment affects, etc. Therefore, there are a lot of research to analyze sleep stage. In this study, after acquisition physiological signals during sleep, we do pre-processing such as filtering for extracting features. The features are used input for the new combination algorithm using genetic algorithm(GA) and neural networks(NN). The algorithm selects features which have high weights to classify sleep stage. As the result of this study, accuracy of the algorithm is up to 90.26% with electroencephalography(EEG) signal and electrocardiography(ECG) signal, and selecting features are alpha and delta frequency band power of EEG signal and standard deviation of all normal RR intervals(SDNN) of ECG signal. We checked the selected features are well shown that they have important information to classify sleep stage as doing repeating the algorithm. This research could use for not only diagnose disease related to sleep but also make a guideline of sleep stage analysis.
The result of analyzing the cognitive reaction due to the color environment has been applied to various filed especially in medical field. Moreover, the study about the identification of patient's condition and examination the brain activity by collecting the bio-signal based on the color environment is being actively conducted. Even though, there were a variety of experiments by convention the color environment using a light or LED color, it still has a problem that affects the psychological information. Therefore, our proposed system using a HMD (Head Mounting display) to provide a completed color environment condition. This system uses the BMS(Biomedical System) to collect the biometric information which responds to the specific color condition and the human body response information can be measured by the development the Memory and Attention test on Mobile phone. The collection of Biometric information includes electro cardiogram(ECG), respiration, oxygen saturation (Sp02), Bio-impedance, blood pressure will store in the database. In addition, we can verify the result of the human body reaction in the color environment by Memory and Attention application. By utilizing the reaction of the human body information that is collected thought the proposed system, we can analyze the correlation between the physiological information and the color environment. And we also expect that this system can apply to the medical diagnosis and treatment. For future work, we will expand the system for prediction and treatment of Alzheimer disease by analyzing the visualization data through the proposed system. We will also do evaluation on the effectiveness of the system for using in the rehabilitation program.
In this study, we investigated the effects of mouth breathing on brain activity through electroencephalogram (EEG). EEG was performed on 12 healthy volunteers of age ranging from 21 to 27 years (male: female = 6:6, non-smoker). Brain waves on resting state (Rest_N/Rest_M) and auditory-language stimuli state (Eng_N/Eng_M) were recorded during mouth and nose breathing. Four different regions (R1~R4) were classified based on the brain functionality. And each channel (e.g., Pf1 and Pf2) and frequency (${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$, and ${\theta}$) were analyzed using their absolute power ratios of fast Fourier transform (FFT). The results showed that there was no significant difference between Rest_N and Rest_M. Eng_N had significantly higher brain activity than Rest_N; on the other hand, there was no significant difference between Rest_M and Eng_M. These results demonstrate that mouth-breathing on resting state does not induce any significant effects on brain activity and/or functionality, even though it causes subtle temporary inconvenience. In addition to the uncomfort, the brain activity can be adversely influenced by mouth-breathing, which could lower the cognitive skills under certain circumstances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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