The purpose of this study was to evaluate how accurately children with autism spectrum disorder (ASD; n = 9) recognized four basic emotions (i.e., happiness, sadness, anger, and fear) following musical or visual cues. Their performance was compared to that of typically developing children (TD; n = 14). All of the participants were between the ages of 7 and 13 years. Four musical cues and four visual cues for each emotion were presented to evaluate the participants' ability to recognize the four basic emotions. The results indicated that there were significant differences between the two groups between the musical and visual cues. In particular, the ASD group demonstrated significantly less accurate recognition of the four emotions compared to the TD group. However, the emotion recognition of both groups was more accurate following the musical cues compared to the visual cues. Finally, for both groups, their greatest recognition accuracy was for happiness following the musical cues. In terms of the visual cues, the ASD group exhibited the greatest recognition accuracy for anger. This initial study support that musical cues can facilitate emotion recognition in children with ASD. Further research is needed to improve our understanding of the mechanisms involved in emotion recognition and the role of sensory cues play in emotion recognition for children with ASD.
The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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v.20
no.1
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pp.1-13
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2022
Objective : The purpose of this study was to investigate the effects of group Cognitive Orientation to daily Occupational Performance (CO-OP) on the occupational performance and social interaction skills of children with Cerebral Palsy (CP). Methods : A single-case experimental study with an ABA design was conducted from April to June 2021, targeting three children with cerebral palsy who met the study selection criteria. The baseline period consisted of 3 intervention sessions until the data were stabilized, and the intervention period consisted of 10 sessions (once a week, 60 minutes/session). For comparison before and after the intervention, motor development, visual perception, and daily life behavior were evaluated. To evaluate the quality of each session, a performance quality evaluation scale was used. Results : In all 3 subjects, the quality of work performance in the three common goal activities improved. The evaluation scores for visual perception, large and small movements, and daily activities were also improved. Conclusion : This study provided evidence that group CO-OP can improve the pre-academic skills and occupational performance of children with CP.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.19-26
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2020
Steel production requires high-quality surfaces with minimal defects. Therefore, the detection algorithms for the surface defects of steel strip should have good generalization performance. To meet the growing demand for high-quality products, the use of intelligent visual inspection systems is becoming essential in production lines. In this paper, we proposed a ShuffleDefectNet defect detection system based on deep learning. The proposed defect detection system exceeds state-of-the-art performance for defect detection on the Northeastern University (NEU) dataset obtaining a mean average accuracy of 99.75%. We train the best performing detection with different amounts of training data and observe the performance of detection. We notice that accuracy and speed improve significantly when use the overall architecture of ShuffleDefectNet.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.5
no.2
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pp.1-8
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2004
Real-Time Kinematic GPS positioning is widely used for many applications.Resolving ambiguities is the key to precise positioning. Integer ambiguity resolution isthe process of resolving the unknown cycle ambiguities of double difference carrierphase data as integers. Two important issues of resolving are efficiency andreliability. In the conventional search techniques, we generally used chi-squarerandom variables for decision variables. Mathematically, a chi-square random variableis the sum of mutually independent, squared zero-mean unit-variance normal(Gaussian) random variables. With this base knowledge, we can separate decisionvariables to several normal random variables. We showed it with related equationsand conceptual diagrams. With this separation, we can improve the computationalefficiency of the process without losing the needed performance. If we averageseparated normal random variables sequentially, averaged values are also normalrandom variables. So we can use them as decision variables, which prevent from asudden increase of some decision variable. With the method using averaged decisionvalues, we can get the solution more quicklv and more reliably.To verify the performance of our proposed algorithm, we conducted simulations.We used some visual diagrams that are useful for intuitional approach. We analyzedthe performance of the proposed algorithm and compared it to the conventionalmethods.
Purpose: The purpose of this study was to examine effects of a muscle strength reinforcement exercise program (MSREP) for older adult patients with hemodialysis (OAPHD) which was designed to improve health status and quality of life of these older adult patients. Methods: Participants were 40 patients with OAPHD: 20 in the experimental group and 20 in the control group. MSREP was conducted with the experimental group for 12 weeks at H geriatric hospital. An assessment was done to determine effects on physical performance, inflammation index, fatigue, muscle strength and quality of life. Short physical performance battery, C-Reactive Protein (CRP), visual analog scale for fatigue, object lifting' proposed by the Life Options Rehabilitation Advisory Council, sit-to-stand test, and quality of life index were used to gather data. Results: Between the 2 groups there was no significant difference in scores for physical performance, fatigue or quality of life. However, the 2 groups showed significant difference in CRP values and muscle power scores on post-test. Conclusion: Findings provide evidence for the potential utility of education for older adult patients with hemodialysis. Also, this program could allow these patients to increase muscle strength, and contribute to achieving better health conditions in OAPHD care.
In order to improve the performance of image classifications using Convolutional Neural Networks (CNN), applying a category hierarchy to the classification can be a useful idea. However, the visual separation of object categories is very different according to the upper and lower category levels and highly uneven in image classifications. Therefore, it is doubtable whether the use of category hierarchies for classification is effective in CNN. In this paper, we have clarified whether the image classification using category hierarchies improves classification performance, and found at which level of hierarchy classification is more effective. For experiments we divided the image classification task according to the upper and lower category levels and assigned image data to each CNN model. We identified and compared the results of three classification models and analyzed them. Through the experiments, we could confirm that classification effectiveness was not improved by reduction of number of categories in a classification model. And we found that only with the re-training method in the last network layer, the performance of lower category classification was not improved although that of higher category classification was improved.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.05a
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pp.275-276
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2021
In the construction industry, many of the inspection activities have been conducted by experts' eyes. The inspection performance of this kind of method is highly influenced by experience and knowledge of the expert. The experts who have fluent experience may show better inspection performance than the novice. The problem is the deficiency of experts in the near future due to the acceleration of retirement of the aging expert. Eye-tracking technology can be a solution to effectively educate the novice through transferring the knowledge of an expert and to advance the inspection activities using experts' eyes. This study, as an initial step to suggest the solution, (1) figured out the state of the art of eye-tracking technology, (2) reviewed the previous research to improve the inspection in construction using experts' eye, (3) explored the potential of the application area of eye-tracking technology, and (4) established the framework to develop the advanced inspection method in two application area which are construction site safety management and infrastructure performance measurement.
The present study examined memory accuracy for faces with positive, negative and neutral emotional expressions to test whether their emotional content can affect visual working memory (VWM) performance. Participants remembered a set of face pictures in which facial expressions of the faces were randomly assigned from pleasant, unpleasant and neutral emotional categories. Participants' task was to report presence or absence of an emotion change in the faces by comparing the remembered set against another set of test faces displayed after a short delay. The change detection accuracies of the pleasant, unpleasant and neutral face conditions were compared under two memory exposure duration of 500ms vs. 1000ms. Under the duration of 500ms, the accuracy in the pleasant condition was higher than both unpleasant and neutral conditions. However the difference disappeared when the duration was extended to 1000ms. The results indicate that a positive facial expression can improve VWM accuracy relative to the negative or positive expressions especially when there is not enough time for forming durable VWM representations.
In this paper, to improve the retrieval Performance, an efficient combination of the MPEG-7 visual descriptors, such as the edge histogram descriptor (EHD), the color layout descriptor (CLD), and the homogeneous texture descriptor (HTD), is proposed in the framework of the relevance feedback approach. The EHD represents spatial distribution of edges in local image regions and it is considered as an important feature to represent the content of the image. The CLD specifies spatial distribution of colors and is widely used in image retrieval due to its simplicity and fast operation speed. The HTD describes precise statistical distribution of the image texture. Both the feature vector for the query image and the weighting factors among the combined descriptors are adaptively determined during the relevance feedback. Experimental results show that the proposed method improves the retrieval performance significantly tot natural images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.47-54
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2015
Emotional reaction of audience can be decided by observing reaction of audience for content. We can use a method to analyze visual data from video camera to detect reaction of audience fast and economically. This paper proposes the method and system to observe audience reaction from visual data of audience and define via neural network. Also we propose a new method to detect automatically an area for audience reaction with face detection to improve a fixed area assignment method which has a limitation not to adapt depending on audiences. Additionally, the evaluation is implemented to show that the proposed method and system is effective. The proposed method showed the performance elevation of 10.5 % (7.75 hit ration) compared to a fixed area assignment method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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