An integrated framework of modeling the human operator cognitive behavior during nuclear power plant accident scenarios is presented. It incorporates both plant and operator models. The basic structure of the operator model is similar to that of existing cognitive models, however, this model differs from those existing ones largely in too aspects. First, using frame and membership function, the pattern matching behavior, which is identified as the dominant cognitive process of operators responding to an accident sequence, is explicitly implemented in this model. Second, the non-task-related human cognitive activities like effect of stress and cognitive biases such as confirmation bias and availability bias, are also considered. A computer code, OPEC is assembled to simulate this framework and is actually applied to an SGTR sequence, and the resultant simulated behaviors of operator are obtained.
This study aimed to verify the mediating effects of cognitive function and social support and to establish a structural relationship between child maltreatment and resilience in school-age children (n=357) taken in by child protection service. In the first model (linear arrangement), each protective factor mediates independently between maltreatment and resilience; in the second model (arrangement in due order), cognitive function has mediating effects prior to social support. Analysis of data included descriptive statistics, Cronbach's a, confirmatory factor analysis, and structural equation modeling. Results of the first model showed indirect effects of cognitive function and social support. Results of the second model significantly affirmed that the mediators, cognitive function and social support, diminish negative effects of maltreatment by bolstering resilience.
The driver model based on the ACT-R cognitive architecture was developed in order to predict the performance and cognitive workload of a driver operating HVI devices. In the 10 HVI tasks, the predicted performance time and cognitive workload by the ACT-R driver model was well matched and highly correlated with the mean of performance times and subjective workload ratings from 15 participants, respectively. It is strongly proposed that the ACT-R driver model in this study can be applied to evaluate the usability of a new HVI design with less cost in the early stage of system development.
This study examined the effects of the learning cycle model by learner's characteristics such as I.Q., cognitive levels, inquiry skins, cognitive style, activity, reflectiveness. To see the effects of the learning cycle model, nonequivalent control group pretest-posttest multiple treatment designs was used in the study. 99 middle school second-graders(female) were divided into two groups. One group was selected as the experimental group (n=50), the other served at the comparison group(n=49). During the eight-month period, the students in the experimental group were instructed according to the learning cycle model, while the students in the comparison group were instructed according to the traditional instruction methods. Achievement data from science achievement test were analyzed by an ANOVA technique. The results of the study are as follows : 1. Science knowledge achievement. For the lower level students of activity, the learning cycle model is superior to the traditional approaches in science knowledge achievement. 2. Science inquiry skills. For the upper level students of I.Q., cognitive levels, inquiry skills, cognitive style and reflectiveness, the learning cycle model is superior to the traditional approaches in science inquiry skills. 3. Attitudes toward science. For the lower level students of I.Q., cognitive levels, inquiry skills, cognitive style, activity and reflectiveness, the learning cycle model is superior to the traditional approaches in attitudes toward science.
Though limited, Model Human Processor (MHP) has been used to explain the complex users' behaviors during human-computer interactions in a simplified manner. MHP consists of perceptual, cognitive and motor systems, each with processors and memories interacting with each other in serial or parallel mode. The important parameters of memory include the storage capacity, the decay time, and the code type of a memorized item. The important parameter of a processor is the cycle time. Using these features of the model, this study developed a computerized cognitive process simulator to predict the cognitive process time of a class match task process. An experimental validity test result showed that the mean prediction time for cognitive process of the class match task simulated 50 times by the simulator was consistent with the mean cognitive process time of the same task performed by 37 subjects. Animation of the data flow during the class match task simulation will help understand the invisible human cognitive process.
본 논문에서는 MB-OFDM UWB 시스템의 간섭 회피 기술로서 무선 인지 기술(Cognitive Radio)을 사용하였다. 간섭 신호를 측정하기 위한 방안으로 FCC에서 제안한 무선 인지 기술의 간섭 온도 모델(Interference Temperature Model) 사용한다. 간섭 온도 측정을 통하여 MB-OFDM UWB 시스템의 채널 용량(Channel Capacity)를 계산한 후 간섭 상황을 해결하는 방안을 제시한다. 계산 과정에 해당하는 인지 엔진(Cognitive Engine)의 연산 알고리즘으로 사용될 유전 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 국내 환경에 적합한 무선 인지 기술(Cognitive Radio using Interference Temperature Model Access)을 이용한 MB-OFDM UWB 시스템은 현재 문제가 될 수 있는 UWB 통신 시스템의 간섭문제를 해결하는데 좋은 성능을 보여주고 있는 것을 확인하였다.
The road sign in dynamic traffic system is an important element which affects on human cognitive performance on driving. Web-based vision system simulator was developed to examine the cognition time of the road sign in dynamic environment. This experiment was designed in within-subject design with two factors; vehicle speed and the amount of information of the traffic sign. It measured the cognition time of the road sign through two evaluation methods; the subjective test with vision system simulator and computational cognitive model. In these two evaluations of human cognitive performance under the dynamic traffic environment, it demonstrated that subject's cognition time was affected by both the amount of information of traffic sign and driving speed.
SACOM(Simulation Analyser with Cognitive Operator Model) is being developed at Korea Atomic Energy Research Institute to simulate human operator's cognitive characteristics during the emergency situations of nuclear power plans. An operator model with error mechanisms has been developed and combined into SACOM to simulate human operator's cognitive information process based on the Rasmussen's decision ladder model. The operational logic for five different cognitive activities (Agents), operator's attentional control (Controller), short-term memory (Blackboard), and long-term memory (Knowledge Base) have been developed and implemented on blackboard architecture. A trial simulation with a scenario for emergency operation has been performed to verify the operational logic. It was found that the operator model with error mechanisms is suitable for the simulation of operator's cognitive behavior in emergency situation.
The aim of this study was to model unusual association with declarative knowledge by positive affect using ACT-R cognitive architecture. Existing research related with cognitive modeling tends to pay a lot of attention to strong and negative cognitive moderator. Mild positive affect, however, has far-reaching effects on problem solving and decision making. Typically, subjects with positive affect were more likely to respond to unusual associates in a word association task than subjects with neutral affect. In this study, a cognitive model using ACT-R cognitive architecture was developed to show the effect of positive affect on the cognitive organization related with memory. First, we organized the memory structure of stimulus word 'palm' based on published results in a word association task. Then, we decreased an ACT-R parameter that reflects the amount of weighting given to the dissimilarity between the stimulus word and the associate word to represent reorganized memory structure of the model by positive affect. As a result, no significant associate probability difference between model prediction and existing empirical data was found. The ACT-R cognitive architecture could be used to model the effect of positive affect on the unusual association by decreasing (manipulating) the weight of the dissimilarity. This study is useful in conducting model-based evaluation of the effects of positive affect in complex tasks involving memory, such as creative problem solving.
본 연구는 철도기관사에 의해 유발되는 사고와 우울감 및 인지실패 간의 관계를 '우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패 ${\rightarrow}$ 사고'의 인과관계로 접근하는 연구모형 1과 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계로 접근하는 연구모형 2로 설정하고 어느 모형이 타당한지를 구조방정식 모형으로 검증하였다. 현직 철도기관사 416명의 설문응답 유효데이터를 토대로 검증한 결과 후자의 연구모형, 즉 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계에서 사고가 우울감을 매개로 하여 사고에 영향을 미친다는 점에서 모형 2가 통계적으로 타당하다는 결론을 도출하였다. 이 같은 연구결과는 인적오류와 관련하여 사고와 우울감의 인과관계 측면에서 접근하고 제도적인 개선방안을 함께 모색할 때 궁극적으로 기관사의 실수와 인지실패를 저감시킴으로써 인지실패로 인한 사고와 인적 오류의 확률을 그만큼 저감할 수 있다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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