Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is a rapidly increasing neurodevelopmental disorder but currently available treatments are associated with abuse risk, side effects, and incomplete symptom relief. There is growing interest in exploring complementary options, and ginseng has gained attention for its therapeutic potential. This systematic review aimed to assess current evidence on the efficacy of ginseng and its active components, ginsenosides, for ADHD. Eligible studies were identified through searches of PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science, up to June 2023. The inclusion criteria included both human and animal studies that investigated the effects of ginseng or ginsenosides on ADHD. The risk of bias was assessed according to study type. Six human studies and three animal studies met the inclusion criteria. The results suggest that ginseng and ginsenosides may have beneficial effects on ADHD symptoms, particularly inattention, through dopaminergic/norepinephrinergicmodulation and BDNF/TrkB signaling. Ginseng and ginsenosides have promising potential for ADHD treatment. Due to limitations in evidence quality, such as the risk of bias and variability in study designs, larger controlled studies are essential. Integrating ginseng into ADHD management may have valuable implications for individuals seeking well-tolerated alternatives or adjunctive therapies.
In this paper, we propose an active stereo surveillance system with human-like convergence function. The proposed system uses a bottom-up saliency map model with the human-like selective attention visual function to select an interesting region in each camera. and this system compares the landmarks whether the selective region in each camera finds a same region. If the left and right cameras successfully find a same landmarks, the implemented vision system focuses on the landmark. Using the motor encoder information, we can automatically obtain the depth information and resultantly construct a depth map using the depth information. Computer simulation and experimental results show that the proposed convergence method is very effective to implement the active stereo surveillance system.
After a long, dormant period, recent attention has turned to a variety of measurement issues surrounding the concept of human capital. The traditional approach of rely entirely on measures of school attainment, while convenient, is almost certainly misleading. The availability of cognitive skills measures greatly improves on these measurements, but there remains also concern about other unmeasured factors, including noncognitive skills. This paper considers alternative approaches to assessing the role of human capital on individual earnings and on economic growth.
A lot of models have been developed for prevention of human errors. Nevertheless most of them failed to attract attention of industry which has been looking for an integrative model that can show practical countermeasures as well as causal factors of human errors. This research aimed to develop a comprehensive model that can mainly be applied to industrial fields. Therefore, in the model, it was tried to explain sequences of an operator's information process that might cause human errors on one hand, and life cycle stages of facilities involved when human errors occur on the other hand. This model was validated by using a typical accident case. With the comprehensive model presented in this research, one could follow up the sequence of human errors caused by operators, and errors made at the design stage which might cause accidents could be tracked. As a consequence, it is expected that much attention would be paid to preventing human errors in industrial fields since safety personnel can easily find out cause of human errors throughout life cycle stages of man-machine facilities if utilizing the suggested model.
본 논문에서는 어텐션 기법을 적용한 양방향 순환신경망을 이용하여 새로운 휴먼 모션 디노이징 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하면, 단일 3D 깊이 센서 카메라에서 캡처된 노이즈가 포함된 사람의 움직임이 잘 교정된 자연스러운 움직임으로 자동 조정된다. 양방향 순환신경망에 어텐션 기법을 도입하면, 입력으로 들어온 움직임을 인코딩할 때 여러 자세 중에 더 중요한 자세가 있는 프레임에 더 높은 어텐션 가중치를 부여함으로써, 다른 딥 러닝 네트워크와 비교해 더 나은 최적화 결과와 더 높은 정확도를 보인다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 다양한 스타일의 움직임과 노이즈를 효과적으로 처리함을 확인하였으며, 제시한 방법은 모션 캡처 후처리 단계의 애플리케이션으로 충분히 사용 가능할 것으로 기대된다.
This paper reviews studies on information searching behavior in process control systems and discusses some implications learned from previous studies for use in human factors studies on nuclear power plants (NPPs) main control rooms (MCRs). Information searching behavior in NPPs depends on expectancy, value, salience, and effort. The first quantitative scanning model developed by Senders for instrument panel monitoring considered bandwidth (change rate) of instruments as a determining factor in scanning behavior. Senders' model was subsequently elaborated by other researchers to account for value in addition to bandwidth. There is also another type of model based on the operator's situation awareness (SA) which has been developed for NPP application. In these SA-based models, situation-event relations or rules on system dynamics are considered the most significant factor forming expectancy. From the review of previous studies it is recommended that, for NPP application, (1) a set of symptomatic information sources including both changed and unchanged symptoms should be considered along with bandwidth as determining factors governing information searching (or visual sampling) behavior; (2) both data-driven monitoring and knowledge-driven monitoring should be considered and balanced in a systematic way; (3) sound models describing mechanisms of cognitive activities during information searching tasks should be developed so as to bridge studies on information searching behavior and design improvement in HMI; (4) the attention-situation awareness (A-SA) modeling approach should be recognized as a promising approach to be examined further; and (5) information displays should be expected to have totally different characteristics in advanced control rooms. Hence much attention should be devoted to information searching behavior including human-machine interface (HMI) design and human cognitive processes.
This paper proposes modeling of human behavior and a method of finding irregular human behavior. At first, human behavior model is proposed by paying attention to habitual human behavior at home. Generally, it is difficult to obtain the information of individual life pattern because of high cost for setting sensors such as cameras to observe human action. Therefore we capture turning on/off consumer electronic equipments as actual human behavior action, where some or many consumer electric equipments were used such as television, room light, video and so on in our daily life. Noting that are some relations between turning on/off those consumer electric equipments and our action, we proposes how to construct a human behavior knowledge by analyzing human behavior based on observation of human habitual life. Also an algorithm to identify on find irregular behavior different from habitual life behavior are described. Finally, the significance of the proposed method is shown by some experimental results.
Visual demands associated with in-vehicle display usage and text messaging distract a driver's visual attention from the roadway. To minimize eyes-off-the-road demands, voice interaction systems are widely introduced. Under cognitively distracted condition, however, awareness of the operating environment will be degraded although the driver remains oriented to the roadway. It is also know that the risk of inattentive driving varies with age, thus systematic analysis of driving risks is required for the older drivers. This paper aims to understand the age-related driving performance degradation and visual attention changes under auditory cognitive demand which consists of three graded levels of cognitive complexity. In this study, two groups, aged 25-35 and 60-69, engaged in a delayed auditory recall task, so called N-back task, while driving a simulated highway. Comparisons of younger and older drivers' driving performance including mean speed, speed variability and standard deviation of lane position, and gaze dispersion changes, which consist of x-axis and y-axis of visual attention, were conducted. As a result, it was observed that gaze dispersion decreased with each level of demand, demonstrating that these indices can correctly rank order cognitive workload. Moreover, gaze dispersion change patterns were quite consistent in younger and older age groups. Effects were also observed on driving performance measures, but they were subtle, nonlinear, and did not effectively differentiate the levels of cognitive workload.
집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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