This study examined the effects of mother's parenting and children's reflection on the development of self-control in the resistance to temptation situation. Subjects were 85 3-, 4- and 5- year old children attending educational preschool and their mothers. Each subject's activities were videotaped for 10 minutes in the experimental settings. Children's reflection was evaluated by Kagan's Matching Familiar Figures Test(MFF). Mothers completed a parenting questionnaire. Results showed no age or sex difference in resistance to temptation. Task patience increased with age, and girls had more task patience than boys. Children's resistance to temptation and task patience correlated with children's reflection and mother's parenting. Children's MFF latency and mother's permissiveness-nonintervention predicted children's resistance to temptation. Children's MFF errors, sex, age and mother's warmth-acceptance predicted children's task patience.
The effects of secondary task on driving performance and subjective workload were investigated during a simulated driving. The driving performance was determined by the appropriateness of break timing. The driving simulator was provided by the Korea Road Traffic Safety Association. The subjective workload was tested by using a multidimensional measure such as NASA-TLX. Road was categorized into two types: narrow alley and wide street. The secondary task included pushing the number on the cellular phone, pushing radio channel, and conversing with a passenger. Seventeen subjects volunteered in the study. The data were analyzed by using SAS. Results showed that using the cellular phone and pushing channel during driving caused 3∼22% decline of driving performance and 42∼59% increase of subjective workload respectively. These results indicated that the secondary task could be potentially dangerous although there was not a significant performance decrease due to the notable increase of mental workload. In the future, if we can use a more sensitive and realistic driving simulator, the effects of secondary task under a dynamic driving situation can be investigated.
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.
This study aimed to provide empirical evidence about expert performance approach in aviation field and the results suggested that the amount of experience(e.g. total flight hour) is necessary but not sufficient index of a pilot's expertise or superior performance. 43 pilots participated and completed a spatial span task and SA (situation awareness) tasks. To explore the factors predicting the performance in routine and non-routine situations, discriminant analysis was conducted. The results of discriminant analysis indicated that different variables are related with the performance in routine and non-routine situation. The factors predicting performance in routine situation were the spatial span scores and total flight hours. On the other hand, the factors predicting performance in non-routine situation were age and the qualification for instrument flying. In real world, total flight time which represents the quantity of experience has been frequently used to predict flight abilities and as an important index of expertise. The results of this study suggest that these kinds of factors have to be used cautiously to predict the performance in abnormal situation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.184-188
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2022
The article considers the improved method and model of automated air situation assessment using a decision support system based on fuzzy networks of target installations. The advanced method of automated assessment of the air situation using the decision support system is based on the methodology of reflexive control of the first rank. With this approach, the process of assessing the air situation in the framework of the formulated task can be reduced to determining the purpose, probabilistic nature of actions and capabilities of the air target. The use of a homogeneous functional network for the formal presentation of air situation assessment processes will formally describe the process of determining classes of events during air situation assessment and the process of determining quantitative and qualitative characteristics of recognized air situation situations. To formalize the patterns of manifestation of the values of quantitative and symbolic information, it is proposed to use the mathematical apparatus of fuzzy sets.
Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of dual tasks on balance and postural control during standing in patients with cerebellar ataxia (CA). It was hypothesized that CA patients would exhibit different sway characteristics of the center of mass (COM) depending on the complexity of the secondary cognitive tasks compared with normal control subjects. Methods: A total of 8 patients with CA and age-matched healthy control subjects participated in this study. They were instructed to perform two balance tasks (non-dual and dual movement) with 3 different complexity of dual tasks. Range, variability, and velocity of COMs were measured. Results: According to the results CA patients showed deficits in balance and postural control with increased dual-task complexity during the static balance task in saggital sway movements. However, there was no significant difference in static balance in frontal sway. With higher difficulty in the cognitive task, CA patients took longer to stabilize their body center, while normal control subjects showed no change between conditions. In addition, CA patients had a greater COM resultant velocity during recovery in the dual-task condition compared with the single-task condition. These findings indicate that CA patients had defendable compensatory strategies in performing dual tasks. Conclusion: In conclusion, CA patients appeared to manage the priority to balance and postural control. Particularly in a situation with a postural threat such as when potential consequences of the loss of stability increase, they appeared to prioritize the control of balance and posture over the performance of the secondary task.
본 연구는 초등학교 5~6학년을 대상으로 과학 문제 대면 상황에서 학습자 변인이 상태호기심 및 상태불안 유발에 미치는 영향을 밝히는 데 목적이 있다. 상태호기심 및 상태불안 유발에 영향을 줄 것으로 예상되는 학습자 변인으로 과학호기심, 흥미, 인지욕구, 과학자아개념, 과학불안, 사전지식, 학생이 인식한 과제난이도를 선정하였다. 분석 결과, 과학 문제 대면 상황에서 유발되는 상태호기심에 유의한 영향을 미치는 변인은 흥미, 인지욕구, 과학호기심, 사전지식 순으로 나타났으며, 이들 변인은 모두 정적인 영향을 미쳤다. 또한 과학 문제 대면 상황에서 유발되는 상태불안에 유의한 영향을 미치는 변인은 과학 불안, 학생이 인식한 과제난이도, 인지욕구, 과학자아개념, 사전지식 순으로 나타났다. 이중 사전지식만 상태불안 유발에 부적인 영향을 미쳤고 나머지 변인들은 정적인 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 과학학습에서 학생의 정서적 상태에 대한 이해의 폭을 넓히고, 과학 학습에서 유발되는 상태호기심 및 상태 불안 연구에 대한 이론적 토대를 마련할 것으로 기대된다.
Security control using surveillance cameras is established when people observe all surveillance videos directly. However, this task is labor-intensive and it is difficult to detect all abnormal situations. In this paper, we propose a deep neural network model, called AT-Net, that automatically detects abnormal situations in the surveillance video, and introduces an automatic video surveillance system developed based on this network model. In particular, AT-Net alleviates the ambiguity of existing abnormal situation detection methods by mapping features representing relationships between people and objects in surveillance video to the new tensor structure based on sparse coding. Through experiments on actual surveillance videos, AT-Net achieved an F1-score of about 89%, and improved abnormal situation detection performance by more than 25% compared to existing methods.
Kim, Jin-Hyun;Marani, Giacomo;Chung, Wan-Kyun;Yuh, Jun-Ku
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1587-1592
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2003
There are three kinds of singularity in controlling redundant manipulators. Kinematic, algorithmic and representation singularities are those. If manipulators fall into any singularity without proper action to avoid it, the control system must go away from our desire, and we can meet a dangerous situation. Hence, we have to deal the singularities very carefully. In this paper, we describe an on-line solution for avoiding the occurrence of both algorithmic and kinematic singularities in task-priority based kinematic controllers of robotic manipulators. Representation singularity can be easily avoided by using proper representation algorithm, so, in this paper, we only consider kinematic and algorithmic singularities. The proposed approach uses a desired task reconstruction and a successive task projection in order to maintain the measure for singularity over a user defined minimum value. It shows a gain in performance and a better task error especially when working in proximity of singular configurations. It is particularly suitable for autonomous systems where an off-line trajectory control scheme is often not applicable. The advantage and performance of the proposed controller is verified by simulation works. And, the experiment with real manipulator is remaining for the future works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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