Current research aimed to demonstrate a way to enhance the aesthetic experience of the general public while appreciating contemporary art via online platform. Contemporary art is highly complicated and are avoided by the general public. Meanwhile, previous research confirmed that external information can lead to better aesthetic experience and appreciation of the artwork. Therefore, current research hypothesized that provision of explicit information may enhance the appreciation of contemporary artworks and aimed to demonstrate which phase of the cognitive process from Leder et al. (2004) profits from the aid of written information. Experimental environment reproduced online curating platform to reflect the current trend on exhibition. In experiment 1, subjects were presented with written information and reported how well they understood the artwork, and their willingness to visit the artwork in real life. Results revealed that written information had a positive effect on overall appreciation. Further analysis discovered a full mediation between information comprehension, artwork comprehension, and willingness to visit. In experiment 2, ARS questions and an interactive interface were added. Results indicated that information enhanced comprehension and intention to visit the artwork. Expertise, self-reference, and artistic quality which belong to later stages of Leder et al. (2004) model, acquired higher scores on information conditions. In sum, the current research illustrated clear effects of explicit information in inducing better aesthetic experience and cognitive process of contemporary artworks in online environment.
In this study, we investigated age differences of preference and trust ratings when the appearance of an artificial intelligent speaker resembles a human face. The appearance of the artificial intelligent speaker was presented in seven levels from robot face to human face. In addition, face stimuli were divided into gender (male and female) and age (20s / 60s). Participants evaluated the reliability and likability of each face stimulus on a 7-point scale. The results show that younger adults tend to prefer the face that was halfway between the robot and the human face, while older adults evaluated that the perceived reliability and likability were higher when the stimuli resembled the human face. When asked to choose the most preferred of the four face categories, all participants chose a younger face. However, with additional conditions including emoticon face and empty condition, older adults still preferred human face, while younger adults preferred emoticon face and empty condition. Taken together, older adults are more receptive to human faces than robotic faces in the context of artificial intelligence speakers. Because artificial intelligent speakers can play an important role in the elderly living alone, the present study will be a good reference in the design and development of artificial intelligent speakers for the elderly users.
This study explored the efficient hierarchical data structure of mobile interfaces. The first experiment demonstrated the effects of grouping(clear/unclear), depth level(2/3/5), and the number of items(32/64/128) on the search time and the number of errors. The results indicated that participants spent less time and made fewer errors to perform the task when the clear mobile interfaces, low depth level, and fewer items were provided. In addition, the results indicated that there were no effects of the depth level and the number of items on the search time and number of errors in clear mobile interfaces conditions. As depth level and the number of items changed, on the other hand, participants spent longer time to complete the task and made more mistakes in unclear mobile interfaces conditions. The second experiment investigated the effects of grouping(clear/unclear), the number of items(32/64/128), and spacial cues(colors/ windows/ number of cues) on search time and the number of errors in hierarchical data structures which had five depth levels. The results indicated that participants spent less time to complete the task and made less errors in a mobile interface when grouping is clear and the number of items are fewer. The results were identical with the first experiments. In addition, the main effect of spacial cues indicated that providing spacial cues via pictures and numbers can be helpful to reduce errors in search behaviors.
The goal of this paper is the pedagogical application of a Korean Spell/Grammar Checker to the web-based language learning system for Korean writing. To maximize the efficient instruction of our learning system \\`Urimal Baeumteo\\` we have to improve our Korean Spell/Grammar Checker. Today the NLP system\\`s performance defends on its semantic processing capability. In our Korean Spell/Grammar Checker. the tasks accomplished in the semantic level are: the detection and correction of misused derived and compound nouns in a Korean spell-checking device and the detection and correction of syntactic and semantic errors in a Korean grammars-checking device. We describe a common approach to the partial parsing using collocation rules based on the dependency grammar. To provide more detailed semantic rules. we classified nouns according to their concepts. and subcategorized verbs referring to their syntactic and semantic features. Improving a Korean Spell/Gl-Grammar Checker makes our learning system active and intelligent in a web-based environment. We acknowledge the flaws in our system: the classification of nouns based on their meanings and concepts is a time consuming task. the analytic unit of this study is principally limited to the phrases in a sentence therefore the accurate parsing of embedded sentences remains a difficult problem to solve. Concerning the web-based language learning system. it is critically important to consider its interface design and structure of its contents.
While we interact with other people or objects, the brain continuously updates our own body schema to recognize the agent of observed actions. The Extrastriate Body Area (EBA) provides an initial interface for the sense of agency by integrating visual inputs of body parts with internal signals related to self-generated body movements. Less is known, however, about how the functional use of tools contributes to such processes. Here, we investigated whether tool-specific affordance would differentially affect the neural responses in the EBA depending on the agency of imaginary actions. In each trial we presented a picture of an object in a rectangular frame. Objects were either the tools typically brought towards the body (body tools; e.g., telescope, earphones) or away from the body (world tools; e.g., pen, dice; Rueschemeyer, Pfeiffer, & Bekkering, 2010). Depending on the color of the frame, participants imagined either themselves or the other person using the tool (self vs. other conditions). These four types of trials were randomly intermixed with blank trials. As results, independently localized right EBA regions of interest showed greater activation when participants imagined themselves using body tools than using world tools whereas no such differential activations were found when they imagined the other person using the tools. The postscan test revealed no significant difference in vividness of imagery between the self and other conditions. Our results suggest that the EBA incorporates functional affordance of tools into the body schema in order to enhance the sense of agency and to guide our own actions.
Time expressions are a very important form of information in different types of data. Thus, the recognition of a time expression is an important factor in the field of information extraction. However, most previously designed systems consider only a specific domain, because time expressions do not have a regular form and frequently include different ellipsis phenomena. We present a two-level recognition method consisting of extraction and transformation phases to achieve generality and portability. In the extraction phase, time expressions are extracted by atomic time units for extensibility. Then, in the transformation phase, omitted information is restored using basis time and prior knowledge. Finally, every complete atomic time unit is transformed into a normalized form. The proposed system can be used as a general-purpose system, because it has a language- and domain-independent architecture. In addition, this system performs robustly in noisy data like SMS data, which include various errors. For SMS data, the accuracies of time-expression extraction and time-expression normalization by using the proposed system are 93.8% and 93.2%, respectively. On the basis of these experimental results, we conclude that the proposed system shows high performance in noisy data.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.40-48
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2009
Leading of the computer, IT technology has make great strides. As a information-industry-community was highly developed, user's needs to convenience about intelligence and humanization of interface is being increase today. Nowadays, researches with are related to BCI are progress put the application-technology development first in importance eliminating research about fountainhead technology with DB construction. These problems are due to a BCI-related research studies have not overcome the initial level, and not toward a systematic study. Brain wave are collected from subjects is a signal that the signal is appropriate and necessary in the experiment is difficult to distinguish. In addition, brain wave that it's not necessary to collect the experiment, serious eyes flicker, facial and body movements of an EMG and electrodes attached to the state, noise, vibration, etc. It is hard to collect accurate brain wave was caused by mixing disturbance wave in experiment on the environment. This movement, and the experiment of subject impact on the environment due to the mixing disturbance wave can cause that lowering cognitive and decline of efficiency when embodied BCI system. Therefore, in this paper, we propose an accurate and efficient brain-wave DB building system that more exactness and cognitive basis studies when embodied BCI system with brain-wave. For the minimize about brain wave DB with mixing disturbance, we propose a DB building method using an automatic control and prevent unnecessary action, put to use the subjects face tracking.
This study investigated the factors that influence the attitude, trust, and acceptance toward the North Korean residents by South Koreans. Three hundred and ninety-two South Koreans, including 222 with no contact experience with North Korean residents and 170 with contact experience, answered a questionnaire. The experience group included police officers who provide protection and settlement service, labor counsellors, social workers, church people, college classmates and tutors, and teachers in alternative schools for North Korean youths. The results indicated that protecting police officers have highly negative attitudes in both cognitive and affective dimensions and also show low trust and acceptance. Teachers in alternative schools, on the other hand, were found to have both positive and negative cognitive evaluations of North Korean residents, but still maintained positive affect and high trust and acceptance. People with no contact experience had negative affect along with pity, and showed medium level trust and acceptance. The distinctive difference between the police officers and teachers were attributed to the individual characteristics such as authoritarian personality and uncertainty avoidance rather than to the frequency or depth of contact. The most important determinant of trust and acceptance were found to be the affective component. The implications of these findings on the selection and training of interface personnel and peace education were discussed.
The rapid aging of the global population poses significant challenges to public health systems, as it often correlates with various physical, cognitive, and social declines among the elderly. Traditional approaches to promoting healthy aging emphasize the importance of physical activity, mental engagement, and social connectivity. However, factors such as mobility issues and resource constraints can limit the accessibility and effectiveness of these approaches. Digital fitness technologies, including wearable devices, mobile applications, virtual reality platforms, and AI-based feedback systems, present innovative solutions with the potential to enhance the physical, cognitive, and social well-being of older adults. This study analyzes the latest trends in digital fitness technologies and proposes strategies for effective utilization in promoting well-aging. Specifically, it addresses the need for improved technology accessibility through affordable devices and user-friendly interfaces, the development of personalized fitness programs, strategies to enhance ongoing participation such as social interaction and gamification, and solutions for data protection and ethical issues. Effective implementation of these strategies is expected to significantly improve the health and well-being of older adults. Future research and policy development should incorporate these elements to maximize the impact of digital fitness technologies and enhance the overall quality of life for the elderly.
In this paper, we propose an EEG-based response time prediction method during a yes/no cognitive decision task. In the experimental task, a subject goes through responding of visual stimulus, understanding the given problem, controlling hand motions, and hitting a key. Considering the subject's varying brain activities, we model subjects' mental states with defining CT (cut time), ST (selection time), and RP (repeated period). Based on the assumption between ST and RT in the mental model, we predict subjects' response time by detection of selection time. To recognize the subjects' selection time ST, we extract 3 types of feature from the filtered brain waves at frequency bands of $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$ waves in 4 electrode pairs combined by spatial relationships. From the extracted features, we construct specific rules for each subject and meta rules including common factors in all subjects. Applying the ST detection rules to 8 subjects gives 83% success rates and also shows that the subjects will hit a key in 0.73 seconds after ST detected. To validate the detection rules and parameters, we test the rules for 2 subjects among 8 and discuss about the experimental results. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer-interface by combining with left/right hand movement or yes/no discrimination methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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