Objective: Older adults with mild cognitive impairment (MCI) are more likely to progress to dementia. Motor-cognitive training is applied as a dual-task to improve the cognitive and physical functions of older adults with MCI. The purpose of the study was to know the recent trends in motor training types and outcome measures used for motor-cognitive training in older adults with MCI. Design: Aliterature review Methods: This literature review was conducted in Pubmed, MEDLINE® and Google Scholar with the following key words: older adults, mild cognitive impairment, motor-cognitive training, cognition, and dual-task. The 7 studies were found with the search tool and all studies were randomized controlled trials. Results: In motor-cognitive training in older adults with MCI, 6 studies applied aerobic exercise. And 3 out of 6 studies also applied strengthening exercises. One study applied dual tasks without aerobic exercise. In the 6 studies, overall cognitive and executive function were used as outcome measures, and physical function was evaluated as gait performance. Memory and physical frailty were also used as measurement tools. As a result of all studies, when motor-cognitive training was applied, cognition and physical performance showed significant results. Conclusions: A recent five-year study applied mainly aerobic exercise and strength training to older adults with MCI and found it to improve cognitive and physical performance.
Liu, Peng;Xu, Gaochao;Yang, Kun;Wang, Kezhi;Li, Yang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5614-5633
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2018
Mobile Edge Computing (MEC) and Wireless Power Transfer (WPT) are both recognized as promising techniques, one is for solving the resource insufficient of mobile devices and the other is for powering the mobile device. Naturally, by integrating the two techniques, task will be capable of being executed by the harvested energy which makes it possible that less intrinsic energy consumption for task execution. However, this innovative integration is facing several challenges inevitably. In this paper, we aim at prolonging the battery life of mobile device for which we need to maximize the harvested energy and minimize the consumed energy simultaneously, which is formulated as residual energy maximization (REM) problem where the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device are all considered as key factors. To this end, we jointly optimize the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device to solve the REM problem. Furthermore, we propose an efficient convex optimization and sequential unconstrained minimization technique based combining method to solve the formulated multi-constrained nonlinear optimization problem. The result shows that our joint optimization outperforms the single optimization on REM problem. Besides, the proposed algorithm is more efficiency.
This research aims to develop a model to objectively and quantitatively measure the skill level of aircraft body assembly workers. Because aircraft body assembly is predominantly a manual process, skills management is a key factor of manufacturing competitiveness. Currently, skills management relies on the subjective judgment of supervisors, which lacks objectivity and reliability. As a remedy, this study proposed a systematic skill management model based on objective and quantitative evaluation criteria. By considering prior research, we developed an evaluation model that takes into account both expertise and versatility of a worker. The model selected five major tasks required for aircraft body assembly and established evaluation criteria considering the difficulty and maturity of each task. We then conducted a pilot evaluation with over 200 workers in four SMEs to validate the practicality and effectiveness of the model. Consequently, we identified and addressed the limitations of the existing evaluation method, subdivided the skill levels based on the performance capabilities of each task, and proposed a career growth path. The developed evaluation model offers critical data for executives and managers to determine work assignments, education, training, performance incentives, and wages. It is expected to enhance the attraction of new talent and systematize skills management in aviation manufacturing in the future.
본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 가용 서브메쉬의 탐색시간과 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 최소화함으로써 태스크의 대기시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 가용 서브메쉬를 유형(정방형, 가로 직사각형, 세로 직사각형)에 따라 분류하고, 태스크와 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적의 서브메쉬를 찾아 할당함으로써 서브메 쉬 탐색시간을 줄인다. 또한 외적단편화로 인해 서브메쉬의 할당지연이 발생하면할당 서브메쉬에서 수행중인 태스크를 다른 가용 서브메쉬에 재배치하고, 프로세서 단편을 통합하여 할당함으로써 서브메쉬의 할당지연을 최소화한다. 시뮬레이션을 통하여 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 방법보다 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 줄이는 방법이 태스크의 대기시간을 단축하는데 더 효과적임을 보인다. 그리고 제안한 할당방법이 시스템의 성능 향상 면에서 기존의 할당방법들보다 우수함을 보인다.
이라크 전에서도 알 수 있듯이, 현대전에서 항공력은 신속성과 정확성이라는 특성으로 매우 큰 파괴력을 지니고 군사작전의 필수요소이다. 그러므로 향상된 공군 전력은 평시에 전쟁을 억지하는 핵심 전력이 된다. 또한 항공산업은 국가의 중추 미래산업으로서 그 중요성이 날로 증대하고 있다. 따라서 제한된 항공 자원을 국가 이익에 최대한으로 부합시키기 위해서 민간항공 정책 부서인 건교부와 국가 안보를 책임지는 국방부와의 유기적이고 상시적인 협력체계가 필요하다. 이는 평시에 국가 방위를 저해하지 않는 범위 내에서 민간항공 산업을 증진시킬 수 있는 방안을 모색 할 수 있고, 또한 유사시에 국가 항공 자원이 효과적으로 국가 방위 임무에 부합하도록 전활 될 수 있는 체계를 구축할 수 있다. 분단된 좁은 국토에서 북한과 대치하고 있는 우리로서 항공산업의 진흥을 통한 국가 경쟁력 강화와 군 작전의 효율성 보장 및 전력 강화라는 두가지 과제를 갈등과 상충이 아닌 조화와 태협을 통해 성취할 수 있는방안을 모색해야 한다.
본 연구의 목적은 소셜 게임플레이에 대한 행동패턴을 분석하여 과업의 상호의존적인 게임플레이 법칙을 발견하는 것이다. 이를 위해 게임플레이와 관련된 선행연구를 고찰하고 과업의 상호의존적인 게임플레이에 적합한 게임을 선정하였다. 본 실험은 5명이 한 팀이 되는 파티를 구성하여 게임플레이를 실시하고 동시조서를 실시하며 플레이어들의 행동과 구두보고에 대한 비디오/오디오 데이터를 수집 하였다. 데이터 분석을 위해 비디오 관찰과 구두조서를 분석하고 결합 시퀀스 모형 과제 분석법을 중심으로 객관적인 코딩스킴을 개발하고 이를 토대로 플레이어의 행동을 분석하였다. 그 결과 4가지 패턴과 4가지 변형된 패턴 총 8가지 행동패턴이 발견되었다. 본 연구를 통해 5명의 게임플레이에 대한 통합형 행동그래프를 작성하여 협업이 적절한 지점과 잦은 실수와 실패가 발생한 지점을 파악 할 수 있었다. 이러한 소셜 게임플레이 행동그래프는 게임의 레벨 디자인과 밸런스 디자인이 적절한지를 평가하는 중요한 실무 디자인 지침이 될 것으로 기대된다.
Purpose: The purpose of this study is to use P300 latency to determine whether methods of motor learning in terms of massed and distributed practice can affect motor sequential learning in healthy adults. Methods: Twenty-four healthy subjects participated in this study. They were randomly allocated into three groups: a 10 minute, a 12 hour, and a 24 hour group. In the SRT task, eight numbers were adopted as auditory stimuli. During an experiment, participants were instructed to press the matching key as quickly and accurately as possible when one of the eight numbers was presented randomly. The subjects practiced for three sessions, each of which comprised five blocks of 40 serial reaction time tasks. While they practiced during these three sessions, P300 latency was measured. The data were analyzed using ANCOVA. Results: The P300 latency of Fz, Cz, and Pz decreased in all groups except for the Fz area of the 10 min group. Overall, the P300 latency of the 10 min group showed a smaller decrease compared with the 12 hr and 24 hr groups. Statistically, no significant differences in the Fz and Cz areas were observed among the three groups. The P300 latency in the Pz area of the 10 min group showed a significantly smaller decrease compared with the other groups. Conclusion: These findings suggest that short-term sequential motor training can alter brain functions such as the P300 latency. We also found that better acquisition of a motor skill was obtained with distributed practice of a task than with massed practice.
로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.
이동성을 가진 다수의 노드들에 의해 자율적으로 구성되는 이동 임시무선망(Mobile Ad Hoc Network)은 홈 네트워크, 센서 네트워크, 개인망 등 다양한 응용 분야로의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 이동 임시무선망은 네트워크 토폴로지, 전송 대역폭 및 전송 거리상의 제약성, 에너지 사용에 있어서의 제약성, 무선망 고유의 보안성 취약 등의 여러 문제점을 극복하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있는데 특히 무선망이라는 속성 때문에 보안에 취약한 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이동 임시 무선망에서 이동 노드들간에 보안성을 강화하기 위해 키들을 관리하는 기법을 제안한다. 임시 무선망에서 키를 분배하는 기법 중 완전 분배형 인증기법이 널리 적용되고 있다. 기존의 연구는 임의의 노드를 중심으로 한 개의 홉 거리에 있는 노드들에 대해서만 키 분배를 하는 기법을 채택하였지만 임의의 노드를 기준으로 주변에 특정 개수 이하의 노드가 활동 중인 경우에도 키 관리를 원활히 할 수 있는 기법을 제안하고 기존의 기법보다 우수함을 시뮬레이션을 통해 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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