The purpose of the study is 1) to investigate the reciprocal relationship between cognitive functioning and depressive symptoms and 2) to examine whether there is gender difference in this mutual relationship. The uniqueness of the current study is in its investigation on the simultaneous reciprocal relationship between cognitive functioning and depressive symptoms, which is different from previous studies examining unidirectional relationship. Subjects were 3,511 individuals aged 65 and over who participated in the first and second wave of Korean Longitudinal Study of Ageing. Non-recursive structural equation modeling identified the reciprocal relationship between cognitive functioning and depressive symptoms, with poorer cognitive functioning leading to higher depressive symptoms and higher depressive symptoms resulting in poorer cognitive functioning. Multi-group analysis showed the gender difference in the relationship between cognitive functioning and depressive symptoms. Specifically, cognitive functioning was the significant predictor of depressive symptoms for females, whereas the depressive symptoms was the significant predictor of cognitive functioning for males. These findings indicate that the reciprocal relationship and gender difference should be considered when we development practice implications for prevention and treatment related to depression and cognitive functioning. Based on these findings, implications for theory and practice were discussed.
Causal maps or cognitive maps have been widely used to get insights for complex systems or decision makers. When insights come from the system behavior rather than its structure, we need simulation of causal maps and cognitive maps. In this paper, a method for directly converting causal maps and cognitive maps into stock-flow diagrams that can be simulated in computers in proposed. This method is called as NUMBER. NUMBER is an abbreviation for 'Normal Unit Modeling By Elementary Relationship'. In this paper, NUMBER is applied to a cognitive map of policy maker to show its usefulness.
In this study, the application of fuzzy hierarchical analysis for modeling the inspection tasks with respect to the the improtances of the cognitive factors is considered and it's validity in cognitive researches is confirmed. The results of the relative importance of various cognitive factors can be served as a selection criteria for efficient inspection performance and the information of skilled learning for a inspection training program.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.1
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pp.43-49
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2015
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.
Purpose: This study was done to test structural equation modeling of health-related quality of life (QOL) of men with obstructive sleep apnea in order to identify parameters affecting QOL and provide guidelines for interventions and strategies to improve QOL in these patients. Methods: Model construction was based on 'The conceptual model of patient outcome in health-related QOL' by Wilson and Cleary, using the variables; age, physiological factors, social support, cognitive appraisal, symptoms and QOL. Participants were 201 adult male patients recruited at a tertiary university hospital in Seoul. Data were collected via questionnaires, polysomnography, and clinical records. Results: Age and symptoms directly influenced QOL. Social support and cognitive appraisal about sleep did not have a direct influence on QOL, but indirectly affected it via symptoms. QOL was lower in patients who were younger and had more severe symptoms. Symptoms were more severe for patients with lower social support and more dysfunctional cognitive appraisal. When social support was lower, cognitive appraisal was more dysfunctional. Conclusion: These results suggest it is necessary to not only manage symptoms, but also apply interventions to increase social support and cognitive appraisal about sleep in order to increase QOL in patients with obstructive sleep apnea.
This study analyzed the difficulties and mathematical modeling knowledge improvement that an elementary school teacher experienced in modifying a mathematics textbook task to a mathematical modeling task. To this end, an elementary school teacher with 10 years of experience participated in teacher-researcher community's repeated discussions and modified the average task in the data and pattern domain of the 5th grade. The results are as followings. First, in the process of task modification, the teacher had difficulties in reflecting reality, setting the appropriate cognitive level of mathematical modeling tasks, and presenting detailed tasks according to the mathematical modeling process. Second, through repeated task modifications, the teacher was able to develop realistic tasks considering the mathematical content knowledge and students' cognitive level, set the cognitive level of the task by adjusting the complexity and openness of the task, and present detailed tasks through thought experiments on students' task-solving process, which shows that teachers' mathematical modeling knowledge, including the concept of mathematical modeling and the characteristics of the mathematical modeling task, has improved. The findings of this study suggest that, in terms of the mathematical modeling teacher education, it is necessary to provide teachers with opportunities to improve their mathematical modeling task development competency through textbook task modification rather than direct provision of mathematical modeling tasks, experience mathematical modeling theory and practice together, and participate in teacher-researcher communities.
One of the fundamental issues in the design of dynamic spectrum access policy is the modeling of the dynamic behavior of channel occupancy by primary users. Under a Markovian modeling of channel occupancy, a periodic sensing and greedy access policy is known as one of the simple and practical dynamic spectrum access policies in cognitive radio networks. In this paper, the primary occupancy of each channel is modeled as a discrete-time alternating renewal process with generally distributed on- and off-periods. A periodic sensing and greedy access policy is constructed based on the general channel occupancy model. Simulation results show that the proposed policy has better throughput than the policies using channel models with exponentially distributed on- or off-periods.
The purpose of this study was to investigate the effect of the individual differences in cognitive processes on paragraph comprehension. To do so, the lexical decision task and the pattern comparison task were used to measure the low-level cognitive processes. Digit span task was used to test the phonological loop capacity. The individual differences of the central executive processing capacity were measured by operational span task. Reading span task was used to test the working memory capacity related with the sentence processing. Reading times and accuracies of the logically valid inferences and logically void inferences were tested to measure the high-level cognitive processes. Reading times and accuracies for the target sentences with and without prior explicit causal sentence were measured to test individuals' paragraph comprehension abilities. The results showed that the speed of the low-level cognitive processes was related with the speed of the high-level cognitive processes. Also, the accuracy of the low-level cognitive processes was related with the accuracy of the high-level cognitive processes while there was no significant correlation between the speed and the accuracy in any measures of the cognitive processes. Working memory capacity was related with the accuracy of the cognitive processes while it was not significantly correlated with the speed of the cognitive processes. Most importantly, the speed of low-level cognitive processes significantly affected the speed of the paragraph comprehension while the working memory capacity and the high-level cognitive processes had influences on the accuracies of the paragraph comprehension. The speed of the paragraph comprehension had no influence on the accuracies of the paragraph comprehension.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.6
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pp.377-385
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2016
The previous Adaptive Control of Thought-Rational (ACT-R) cognitive architecture model has a limitation in that it cannot accurately predict human visual search strategy, because time effect, one of important human cognitive features, is not considered. Thus, the present study proposes ACT-R cognitive modeling that contains the impact of time using a revised utility system in the ACT-R model. Then, the validation of the model is performed by comparing results of the model with eye-tracking experimental data and SEEV-T (SEEV-Time; SEEV model which considers time effect) model in "Where's Wally" game. The results demonstrate that the model data fit fairly well with the eye-tracking data ($R^2=0.91$) and SEEV-T model ($R^2=0.93$). Therefore, the modeling method which considers time effect using a revised utility system should be used in predicting the human visual search paradigm when the available time is limited.
This study is mainly concerned with providing a basis for children's prosocial behavior development. The objective of this study is to investigate the factors affecting children's prosocial behavior. The Main two factors affecting children's prosocial behavior development are home environmental and social cognitive ability, and concrete variables in these factors are as follows : 1) Home environmental factor; parental warmth, parental restrictiveness and inductive reasoning and prosocial modeling. 2) Social cognitive factor ; children's role taking ability and empathic ability and with these, several situational variables are also concerned with prosocial behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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