Purpose : This study aims to conduct a comprehensive comparison and analysis of intervention strategies utilized for school-aged children facing difficulties in writing, focusing on evaluating the effectiveness of various intervention approaches both domestically and internationally. The primary focus is on assessing the efficacy of each intervention approach and identifying gaps in the existing literature. Methods : Data for this study were gathered from the domestic database RISS from January 2013 to March 2020, and international databases Pubmed and Google Scholar were utilized. The keywords for domestic literature search included 'occupational therapy', 'handwriting', and 'school-aged', while for international literature search, the keywords were 'occupational therapy', 'handwriting', and 'children'. A total of 4 international and 2 domestic articles were selected for review based on predetermined inclusion and exclusion criteria. Results : The study findings present a thorough comparative analysis of intervention strategies, categorizing them into task-oriented intervention, sensory-motor intervention, and integrated intervention. All intervention methods demonstrated notable improvements in the legibility of handwriting. Comparison between domestic and international literature revealed a predominant use of task-oriented intervention in domestic studies, while international studies showcased a diverse range of intervention methods. Conclusion : Interventions were categorized into computer-based, task-oriented, sensory-motor, and integrated interventions. Task-oriented interventions were the most common in both domestic and international studies, while integrated interventions were the most effective. Based on these findings, it is necessary to increase awareness of the need for handwriting intervention research among occupational therapists in Korea. Additionally, there is a need for well-supported handwriting intervention research with larger sample sizes in both domestic and international occupational therapy. Finally, future research should actively investigate the application of tailored integrated interventions for school-aged children with handwriting difficulties.
본 연구는 정보 검색 과제별 주요 적합성 판단 기준을 실제 정보 검색 시스템으로 구현해 보고 사용자 평가를 통해 그 효과를 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 사용자 적합성 판단 기준들을 정보 검색 시스템에서 적합성을 결정하는 검색 랭킹 모델의 랭킹 요소들로 적용하였다. 그리고 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델을 시스템으로 구현하였고, 이에 대한 사용자 평가를 진행하여 비교해 보았다. 총 45명의 참가자가 실험에 참여하였고, 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델이 적용된 각각의 검색 시스템에서 3개의 검색 과제를 수행하였다. 3개의 정보 검색 과제로는 사실 검색 과제, 문제 해결 검색 과제, 의사 결정 검색 과제가 사용되었다. 각 참가자는 검색 결과 첫 페이지 상위 5 개의 검색 결과에 대해 적합성 정도를 7 점 척도로 평가하였다. 그 결과, 사용자는 전반적으로 모든 검색어에 동일하게 반응하는 정적 검색 랭킹 모델을 적용한 시스템보다 정보 검색 과제별로 사용자 적합성 판단기준의 변화에 따라 랭킹 요소 가중치를 달리한 동적 검색 랭킹 모델을 더 높이 평가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 이를 통해, 정보 검색 과제를 고려한 정보 검색 시스템 디자인의 필요성과 함께, 사용자 중심 적합성 판단 모형 연구 결과를 실제 정보 검색 시스템으로 구현하여 평가함으로써 사용자 중심 적합성 연구 결과의 타당성을 검증하였다는 점, 그리고 사용자 연구 접목을 통한 시스템 개선의 중요성을 강조하였다는 점에서 의의를 가진다.
목적 : 본 연구는 뇌성마비 아동의 신체기능과 일상생활 향상을 위해 적용된 과제 중심 훈련 방법에 대해 정리하고 효과를 제시하고자 하였다. 연구방법 : 검색 기간은 2008년 1월부터 2020년 8월까지로 하였으며, 자료 검색을 위해 CINAHL, MEDLINE, PubMed의 데이터베이스를 이용하였다. 총 18편이 선정되었으며, PICO(Patient, Intervention, Comparison, Outcome) 방법을 적용하여 체계적으로 정리하였다. 과제 중심 훈련은 선행연구를 참고하여 운동학습 및 운동조절 이론의 전략인 과제(Task), 실행(Practice), 피드백(Feedback)으로 분류하여 제시하였다. 결과 : 그 결과 13편의 연구가 운동기술 영역에서 유의한 결과를 보였으며, 그 중 2편의 연구에서 일상생활 영역에서 유의한 결과를 보였다. 과제는 개별 과제(discrete task)와 닫힌 과제(closed task) 형태가 가장 많이 사용되었다. 실행은 전체 실행(whole practice) 유형이 가장 많이 사용되었으며, 부분 실행(part practice), 차단 실행(blocked practice) 순으로 사용되었다. 마지막으로 피드백은 구체적으로 제시하지 않은 경우가 가장 많았으며, 외재적 피드백(extrinsic feedback)이 사용되었다. 결론 : 본 연구를 바탕으로 향후에는 뇌성마비 아동의 운동조절을 촉진하는 기술의 체계적인 선택과 구체적인 방법의 제시를 통하여 과제 중심 훈련이 임상에서 더욱 효과적으로 사용될 수 있을 것이라 기대한다.
Objective: The aim of this review is to explore the latest intervention trends and effects of EMG-triggered functional electrical stimulation on the upper extremity functions in stroke patients. Design: Systematic review on clinical trials. Methods: A systematic literature search was performed to identify clinical trials evaluating the effects of EMG-triggered functional electrical stimulation (EMG-FES) and task-oriented EMG-triggered FES on the hand functions in stroke patients. Literature review was conducted with the following key words: hand function, functional electrical stimulation, task-oriented, stroke. Results: Ten clinical trials were included; 8 of them were randomized controlled trial, 1 was block-randomized, and 1 was a pre-post comparison study. A positive effect of electrical stimulation was reported in the patient groups that were treated with functional electrical stimulation combined with specific tasks, and volitional muscle contraction-triggered stimulation that was synchronized with tasks. Motor capabilities of the hand and arm were improved after the rehabilitation. Conclusions: EMG-triggered electrical stimulation may be more effective than non-triggered electrical stimulation in facilitating the hand functions in stroke patients in terms of muscle strength and voluntary muscle contraction of the paretic hand and arm. Triggered electrical stimulation can be even more effective when it is combined with specific tasks.
목적 지향 대화 시스템에서 자유대화를 지원하기 위해 챗봇이 활용되고 있다. 그러나 목적지향 대화시스템을 위한 챗봇과 독립 챗봇에 대한 사용자 기대와 평가가 같은지에 대한 연구는 거의 없는 상황이다. 본 논문에서는 목적지향 대화시스템으로 구현한 영어 교육용 대화시스템에서, 대화의 자유도를 높이기 위하여 주제외 사용자 발화를 허용하고, 이에 대응하기 위한 챗봇을 개발하였다. 독립 챗봇과 보조 시스템으로서의 챗봇에 대하여 비교 평가함으로, 서로 다른 시스템에 대한 사용자의 서로 다른 기대를 살펴보았다. 또한 검색 기반 챗봇과 신경망 기술을 이용한 생성 기반 챗봇에 대한 비교 평가를 통해 이들의 장단점과 향후 활용 방안에 대하여 살펴보았다.
이 연구의 목적은 대학생이 일정한 기간 내에 과제를 수행하기 위해 정보를 추구하는 과정이라는 한정된 맥락에서 보이는 개별적인 감정과 행태의 특성을 발견하는 것이다. 과제 수행이라는 일종의 강제된, 동일한 맥락에서 개별적, 선택적으로 발생하는 개개인의 정보추구를 보다 깊이 이해하고자 시도하였다. 데이터는 문헌정보학 전공 4학년생 54명이 서술한 자기보고서를 내용 분석함으로서 수집하였고, 주요한 발견을 정보추구의 상황 인식과 감정, 정보추구의 장애요인, 정보추구의 과정과 전략 및 정보원의 이용이라는 측면에서 분석하였다.
We report the evaluation results of the Korean speech recognition platform called ECHOS. The platform has an object-oriented and reusable architecture so that researchers can easily evaluate their own algorithms. The platform has all intrinsic modules to build a large vocabulary speech recognizer: Noise reduction, end-point detection, feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, cross-word modeling, n-gram language modeling, n-best search, word graph generation, and Korean-specific language processing. The platform supports both lexical search trees and finite-state networks. It performs word-dependent n-best search with bigram in the forward search stage, and rescores the lattice with trigram in the backward stage. In an 8000-word continuous speech recognition task, the platform with a lexical tree increases 40% of word errors but decreases 50% of recognition time compared to the HTK platform with flat lexicon. ECHOS reduces 40% of recognition errors through incorporation of cross-word modeling. With the number of Gaussian mixtures increasing to 16, it yields word accuracy comparable to the previous lexical tree-based platform, Julius.
Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae
한국멀티미디어학회논문지
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제18권11호
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pp.1289-1301
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2015
Pedestrian detection (PD) is an essential task in various applications and sliding window-based methods utilizing HOG (Histogram of Oriented Gradients) or HOG-like descriptors have been shown to be very effective for accurate PD. However, due to exhaustive search across images, PD methods based on sliding window usually require heavy computational time. In this paper, we propose a real-time PD method for embedded visual surveillance with fixed backgrounds. The proposed PD method employs HOG descriptors as many PD methods does, but utilizes selective search so that it can save processing time significantly. The proposed selective search is guided by restricting searching to candidate regions extracted from Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM)-based background subtraction technique. Moreover, approximate computation of HOG descriptor and implementation in fixed-point arithmetic mode contributes to reduction of processing time further. Possible accuracy degradation due to approximate computation is compensated by applying an appropriate one among three offline trained SVM classifiers according to sizes of candidate regions. The experimental results show that the proposed PD method significantly improves processing speed without noticeable accuracy degradation compared to the original HOG-based PD and HOG with cascade SVM so that it is a suitable real-time PD implementation for embedded surveillance systems.
교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.
This paper reports the current status of development of the Korean speech recognition platform (ECHOS). We implement new modules including ETSI feature extraction, backward search with trigram, and utterance verification. The ETSI feature extraction module is implemented by converting the public software to an object-oriented program. We show that trigram language modeling in the backward search pass reduces the word error rate from 23.5% to 22% on a large vocabulary continuous speech recognition task. We confirm the utterance verification module by examining word graphs with confidence score.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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