Three experiments compared two hypotheses on visual selection; perceptual load hypothesis and dilution hypothesis. The perceptual load hypothesis predicts that perceptual load of task-relevant processing determines the level of task-irrelevant processing whereas the dilution hypothesis predicts that competition for limited-capacity attentional resource, not perceptual load, determines the locus of selection. To compare the two hypotheses, we investigated the influence of perceptual load in visual search on response interference by a distractor. Experiment 1 and 2 manipulated perceptual load by the set size of a search array and the colors of a target and non-targets, respectively. As a result, distractor interference decreased with a set size regardless of perceptual load. In order to further test the set size effect, Experiment 3 manipulated the perceptual categories of non-targets and a distractor. The results showed that distractor interference decreased only when non-targets belonged to the same category as a distractor. Overall, the current findings support the dilution hypothesis, but not the perceptual load hypothesis, and provide the evidence that visual selection is constrained by capacity-limited, category-specific attentional resources.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.3
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pp.254-262
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2014
Radar task scheduling deals with the assignment of task to efficiently enhance the radar performance on the limited resource environment. In this paper, total weighted tardiness is adopted as the objective function of task scheduling in operation of multiple multi-function radars. To take into account real-time implementability, heuristic index-based methods are presented and investigated. Numerical simulations for generic search and track scenarios are performed to evaluate the proposed methods, in particular investigating the effectiveness of multi-radar operation concepts.
Two experiments were carried out to compare the suitability in visual tasks between cathode-ray tube (CRT) and thin film transistor-liquid crystal display (TFT-LCD). In the first experiment, the subjects were requested to detect pre-assigned target words or icons among distracters presented under time-invariant (static) image mode. The subjects' visual performance and fatigue were assessed while carrying out search tasks with dim and bright ambient light conditions. Significant interaction effects were found among displays, task types, and ambient light conditions. Due to visual fatigue, the subjects' accommodative power decreased in the end of task and the degradation was more significant for the CRT users and under bright ambient light. IN the second experiment, the subjects performed information processing task with time-varying road signs at a driving simulator to assess interaction effects between display types and changing speed of dynamic image. The perception time using TFT-TCD was shorter under slow image change while that of CRT was shorter rapid image change. Findings from this study suggest that, to improve visual task performance, users should carefully select their visual display type depending on the task to be performed.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.8
no.4
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pp.107-115
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2020
Purpose: This study aims to systematically review the dual-task evaluation applied to the screening of mild cognitive impairment. It also aims to present various evaluation items and results analysis methods for dual tasks applied to patients with mild cognitive impairment. Methods: We conducted a systematic search of published studies in PubMed databases and KISS from January 2000 to August 2020 using the main keywords such as "Dual task," "Mild Cognitive impairment," "Elderly," and "Screening." We selected a total of 10 studies for the analysis from 1314 searched articles. Results: We analyzed the qualitative level of 10 studies that were nonrandomized two-group studies with evidence level II (100.0%). These results suggest that the evidence level of the studies was high. We analyzed 10 studies and identified 12 motor tasks and 19 cognitive tasks. Walking was the most commonly used evaluation motor task and counting backward by ones and naming animals were the most commonly used evaluation cognitive tasks. Moreover, the velocity speed was the most used result analysis method. The results indicate that there were significant differences in dual-task performance between patients with normal and mild cognitive impairment. Conclusion: The results of this study can be used as a basis for the selection of dual-task evaluation items and methods of analyzing the results for screening mild cognitive impairment. Furthermore, they are expected to be used for research on the development of dual-task evaluation tools. It is necessary to compare and analyze the usage trends of dual-task evaluation by cultural differences in future studies.
This study examines different types of navigation aids when a navigator performs target search tasks in Virtual Environments. The factors manipulated in this study include target information (None/Landmark). navigational difficulty (Easy/Difficult). and map types (None/2D Map/3D Map). Navigation performance was measured by using task completion time and the number of target locations that was remembered by the navigator. In addition, user satisfaction on the navigation aids was also measured by using a 7-point Likert's scale. The results showed that the user satisfaction on the landmark was high when the 3D Map was provided. The task completion time shortened when navigational difficulty was set at "easy." The number of remembered target locations was large when there was no landmark. It was also large with an easy navigation task. or a map (20 or 3D) provided. Guidelines for selecting navigation aids were proposed based on the results.
Currently, NTIS (National Technology Information Service) is building an interactive search service based on artificial intelligence technology. In order to understand users' search intentions and provide R&D information, an interactive search service is built based on deep learning models and morpheme analyzers. The deep learning model learns based on the log data loaded when using NTIS and interactive search services and understands the user's search intention. And it provides task information through step-by-step search. Understanding the search intent makes exception handling easier, and step-by-step search makes it easier and faster to obtain the desired information than integrated search. For future research, it is necessary to expand the range of information provided to users.
Objective: This study aims to draw an efficient UI design by comparing the usability of App drawer and single-layered home screens, which are smartphone home screens. Background: Because smartphone home screen is frequently used including the installation, deletion, and editing of APPs, it should be designed with easily controllable information structure. There is a need to seek a user-friendly UI by comparing the usability of App drawer and single-layered home screens, of which methods to search Apps are different. There is also a need to examine an efficient UI and the factors to improve from the user perspective. Method: This study targeted 30 Android OS and iOS users to evaluate the App drawer and single-layered home screens, of which UI structures are different. Each participant was instructed to carry out an App searching task and App deleting task, and the execution time and the number of errors were measured. After the tasks were completed, they evaluated satisfaction through a questionnaire survey. Results: In the App searching task with low task level, there was no difference in execution level between the App drawer and single-layered home screens. However, the single-layered home screen showed higher efficiency and accuracy in the App deleting task with high task level. As for the group difference according to use experience, there was no difference in satisfaction among Android OS users, but iOS user satisfaction with single-layered home screen with which they were familiar was higher. Conclusion: As for home screen usability, the single-layered home screen UI structure can be advantageous, as task level is higher. Repulsion was higher, when users, who had used easier UI, used complex UI in comparison with user satisfaction, when users familiar with complex UI used easier UI. A UI indicating the current status with clear label marking through a task flow chart-based analysis, and a UI in which a user can immediately recognize by exposing hidden functions to the first depth were revealed as things to improve. Application: The results of this study are expected to be used as reference data in designing smartphone home screens. Especially, when iOS users use Android OS, the results are presumed to contribute to the reduction of predicted barriers.
Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Shao, Wenhua;Pathan, Zulfiqar Hussain
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.1
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pp.129-139
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2018
The crowdsourcing software development (CSD) is growing rapidly in the open call format in a competitive environment. In CSD, tasks are posted on a web-based CSD platform for CSD workers to compete for the task and win rewards. Task searching and assigning are very important aspects of the CSD environment because tasks posted on different platforms are in hundreds. To search and evaluate a thousand submissions on the platform are very difficult and time-consuming process for both the developer and platform. However, there are many other problems that are affecting CSD quality and reliability of CSD workers to assign the task which include the required knowledge, large participation, time complexity and incentive motivations. In order to attract the right person for the right task, the execution of action plans will help the CSD platform as well the CSD worker for the best matching with their tasks. This study formalized the task assignment method by utilizing different situations in a CSD competition-based environment in artificial intelligence (AI) planning. The results from this study suggested that assigning the task has many challenges whenever there are undefined conditions, especially in a competitive environment. Our main focus is to evaluate the AI automated planning to provide the best possible solution to matching the CSD worker with their personality type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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