The purposes of this study is to identify the misconceptions on atmospheric pressure and to investigate the effect of conceptual change of the cognitive conflict teaching models. The subjects are 184 students in girls' high school and divided into the controlled and test group. Before instruction on atmospheric pressure concept, their concept types were identified and their conceptual changes were compared after instruction by the traditional and the cognitive conflict teaching models. The results of this study are as follows; 1 ) The students' understanding level on the atmospheric pressure was low before instruction and they had some misconceptions. But the concept levels related to their everyday life experieces and memorized concept were high. 2) The cognitive conflict teaching model were more effective than the traditional teaching model in the formation of atmospheric pressure concept. 3) Though there were some differences among the test items, the cognitive conflict teaching model was identified to be more effective than the traditional teaching model in terms of the durability of atmospheric pressure concept.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.3
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pp.192-200
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2012
In order for humans and robots to interact in daily life, robots need to understand human speech and link it to their actions. This paper proposes a hierarchical behavior model for robot action control using natural language commands. The model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, uses a sentential cognitive system that includes multiple modules for perception, action, reasoning and memory. Human speech commands are translated to sentences with a natural language processor that are syntactically parsed. A semantic parsing procedure was applied to human speech by analyzing the verbs and phrases of the sentences and linking them to the cognitive information. The cognitive system performed according to the hierarchical behavior model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, which are implemented in the system. In the experiments, a possible episode, "Water the pot," was tested and its feasibility was evaluated.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.660-663
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2003
The advanced computer network technology enables connectivity of computers through an open network environment. There has been growing numbers of security threat to the networks. Therefore, it requires intrusion detection and prevention technologies. In this paper, we propose a network based intrusion detection model using Fuzzy Cognitive Maps(FCM) that can detect intrusion by the Denial of Service(DoS) attack detection method adopting the packet analyses. A DoS attack appears in the form of the Probe and Syn Flooding attack which is a typical example. The Sp flooding Preventer using Fuzzy cognitive maps(SPuF) model captures and analyzes the packet information to detect Syn flooding attack. Using the result of analysis of decision module, which utilized FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. The result of simulating the "KDD ′99 Competition Data Set" in the SPuF model shows that the Probe detection rates were over 97 percentages.
Bong-geun Jang;Youngsun Kwon;Sunyoung Park;Gunwoo Lee;Hyeyeon Kang;Jeom-Yong Kim
CELLMED
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v.13
no.14
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pp.14.1-14.9
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2023
Administration of Scopolamine can be considered a psychopharmacological model of Alzheimer's disease (AD). We made an animal model of Alzheimer's disease (AD) by administering Scopolamine to Blab/c mice. In this study, we investigated the effects of Resplex Alpha on memory impairment and cognitive function in mice in a mouse animal model of Scopolamine-induced memory impairment. Through Y-mazed and passive avoidance behavioral assays, we observed that Resplex Alpha recovered Scopolamine-induced short-term memory and cognitive functions. The results of our study imply that Resplex Alpha may be beneficial in the prevention of Alzheimer's disease (AD).
It was assumed that the maternal identity in primi-gravida is one of the most attribute of the motherhood, that is not biological but cognitive phenomena, appears active process as intelligent human being. The purposes of this study were that the identification the cognitive structure and the influencing factors of the maternal identity in primi-gravida. Theoretical framework in this study, maternal identity in primi-gravida was constructed as a cognitive output, has the cognitive structure of cognitive-perceptual factor, cognitive-behavioral factor, and cognitive-emotional factor. Influencing factors of maternal identity was constructed as a cognitive input, which were pregnancy related perceptions (pregnancy intention, minor discomfort, value of motherhood), interpersonal relationship(relationship with mother, relationship with husband, relationship with social network), preparation to motherhood(maternal knowledge, antenatal self care), and biological factor (gestation period). This study was the descriptive correlational research design, was done from the 3rd January to the 15th March 1996, and the research subjects were selected conviniently 226 the primi-gravida during the gestation period, data collection method was self reported questionnaire cross-sectionally. Descriptive data analysis was done by SAS PC$^{+}$, testing the hypothetical model was done by covariance structural analysis using LISREL 8.03 program. The result of the hypothesis testing, the value of motherhood(y=.650, T=4.26) the maternal knowledge (y=.137, T=2.030), the gestation period( y=.113, T=2.621), showed significant causal effect on the maternal identity in primi-gravida. In conclusion, the maternal identity in primi-gravida had interrelated cognitive structure consist of perceptual, behavioral, and emotional factors. Significant causal factors influencing the maternal identity were value identified. It seems to contribute toward the understanding the characteristics of the maternal identity as a cognitive domains that has been regarded highly abstract concept, so has not been validated empirically.y.
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.
This paper tried to develop differentiation strategies of policy process in governance. Firstly, we reviewed model of policy making(output-oriented model and process-oriented model, normative or idealistic approach and realistic or empirical approach, rational model and cognitive model etc). Now gumi city is making the policy based on the process-oriented model, realistic or empirical approach, cognitive model. So gumi city was winner the test of provinces innovation in 2005. Therefore, when we make the policy, consider these factor: citizen and public service personnel participate policy making process and control policy quality.
Purpose While the popularity of C2C auction platforms such as eBay is gradually decreased, this domain is still undermined to explain online bidding behaviors. Online bidders sometimes engage in impulsive bidding due to some of the online auction characteristics. Therefore, this study develops and tests a model of the impulsive bidding exhibited by online bidders in C2C auction platforms. Based on S-O-R framework, our model posits that both perceived time-pressure and competition intensity affect cognitive absorption which ultimately influences the impulsive bidding. Design/methodology/approach This study collected survey data from 214 C2C auction participants, who have prior experience on impulsive bidding and tested both measurement model and structural model by using CB-SEM (covariate-based structural equation modelling) technique. In this study, by using AMOS 20.0, we tested the measurement model for its overall fit, item reliability, and validity and further conducted the structural model to test our proposed hypotheses. Findings Based on our results, we found that perceived tim-pressure and competition intensity were positively related to cognitive absorption. We also found that the cognitive absorption was positively associated with impulsive bidding behavior. In this study, by developing our research model in S-O-R framework, we provide an alternative theoretical mechanism to describe online impulsive bidding behavior.
Purpose: The purpose of this study was to draw practical implications applicable to the field by analyzing a double-mediator model of social participation and depression in relation to the utilization of Information Communication Technology (ICT) and cognitive function. Methods: The data from the Fifth Living Profiles of Older People Survey in Korea was used, and the sample included 3,925 people, 75 years of age or older. Descriptive statistics, correlation analysis, and the PROCESS macro test were used for verification of the double mediator model. Results: The results were as follows: First, ICT utilization was rated at an average of 1.4 out of 10, social participation at an average of 1.1 out of 7, depression at an average of 3.72 out of 15, and cognitive function at an average of 22.42 out of 30. Second, ICT utilization has a significant effect on cognitive function. Third, the mediating effects of social participation between ICT utilization and cognitive function were significant. Fourth, the mediating effects of depression between ICT utilization and cognitive function were not significant. Fifth, the serial double mediator effects leading to ICT utilization, social participation, depression, and cognitive function were significant. Conclusion: The study discussed the implications of maintaining and protecting cognitive function in the vulnerable elderly through the utilization of ICT.
Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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