This survey paper explores the application of multimodal feedback in automated systems for motor learning. In this paper, we review the findings shown in recent studies in this field using rehabilitation and various motor training scenarios as context. We discuss popular feedback delivery and sensing mechanisms for motion capture and processing in terms of requirements, benefits, and limitations. The selection of modalities is presented via our having reviewed the best-practice approaches for each modality relative to motor task complexity with example implementations in recent work. We summarize the advantages and disadvantages of several approaches for integrating modalities in terms of fusion and frequency of feedback during motor tasks. Finally, we review the limitations of perceptual bandwidth and provide an evaluation of the information transfer for each modality.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2010.05a
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pp.2-7
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2010
Formally, we may define cognitive science as the convergent study between symbolic and connectionist approaches at macro and micro levels. Since what we refer to as the human mind is regarded as a mathematical product of the human brain and the computing machine, we can obtain two mathematical dynamical projections: one from the set of human brains to the set of mind, the other from the set of computing machines to the set of mind. Then, we are having a new projection from the classical models to the quantum mind.
Human behavior and emotions are influenced by experiences accumulated through the past and present. To realize artificial intelligence technology that understands and sympathizes with humans, cognitive computing technology that automatically analyzes human behaviors, habits, and emotions associated with specific situations and uses past data and domain knowledge is required. In this study, we examine the latest research trends on human-understanding cognitive computing technology that recognizes human behavior and emotions, stores them as experience data, and provides services by analyzing the stored data. Further, we introduce high-quality data collection research in real-life and services for improving physical and mental health. We also review key issues essential for developing these technologies.
This paper proposes an innovative cognitive IoT framework specifically designed for fog computing (FC) in the context of industrial Internet of Things (IIoT). The discourse in this paper is centered on the intricate design and functional architecture of the Cognitive IoT platform. A crucial feature of this platform is the integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which enhances its operational flexibility and compatibility with a wide range of industrial applications. An exemplary application of this platform is highlighted through the Predictive Maintenance-as-a-Service (PdM-as-a-Service) model, which focuses on real-time monitoring of machine conditions. This model transcends traditional maintenance approaches by leveraging real-time data analytics for maintenance and management operations. Empirical results substantiate the platform's effectiveness within a fog computing milieu, thereby illustrating its transformative potential in the domain of industrial IoT applications. Furthermore, the paper delineates the inherent challenges and prospective research trajectories in the spheres of Cognitive IoT and Fog Computing within the ambit of Industrial Internet of Things (IIoT).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.2
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pp.85-93
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2009
GOMS model is a cognitive modeling method of human performance based on Goal, Operators, Methods, Selection rules. GOMS model was originally designed for desktop environment so that it is difficult for GOMS model to be implemented into the mobile environment. In addition, GOMS model would be inaccurate because the original GOMS model was based on serial processing, excluding one of most important human information processing characteristics, parallel processing. Therefore this study was designed to propose a modified GOMS model including mobile computing and parallel processing. In order to encompass mobile environment, an operator of 'look for' was divided into 'visual move to' and 'recognize' whereas 'point to' and 'click' were combined into 'tab.' The results showed that newly introduced operators were necessary to estimate more accurate mobile computing behaviors. In conclusion, modified-GOMS model could predict human performance more accurately than the original GOMS model in the mobile computing environment.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.612-616
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2021
자연어 처리의 다양한 task 들을 잘 수행하기 위해서 텍스트 내에서 적절한 용어를 골라내는 것은 중요하다. 텍스트에서 적절한 용어들을 자동으로 추출하기 위해 다양한 모델들을 학습시켜 용어의 특성을 잘 반영하는 n 그램을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 신경망 모델들을 조합하여 자동 용어 추출 성능을 개선할 수 있는 방법들을 제시하고 각각의 결과들을 비교한다.
The aging population and the advancement of science and technology are transforming the healthcare industry to focus on health management for the prevention of diseases. The U-health and remote healthcare services have not yet achieved the social agreement in the nation; however, these have been extensively used in the global scale. The innovation of user experience through cognitive computing are expected to increase the health effects of consumers, by converging with healthcare information services. This study suggests the conceptual model of healthcare information service converged with cognitive computing. Then, the acceptance factors for consumers have been investigated. For this purpose, reliability and validity analysis have been conducted using an online survey. The path analysis was performed to verify the hypotheses and moderating effect based upon the gender, by using structural equation modeling.
In recent years, our society has shifted from an information society to an intelligent information society, in which computing has become a key factor in shaping and driving social development. In this new era of digital civilization powered by the Internet of Things, traditional data-based computing is no longer sufficient to meet the growing demand for higher levels of intelligence. Therefore, intelligent computing has emerged, reshaping traditional computing and forming new computing paradigms to promote the digital revolution in the era of the Internet of Things, big data, and artificial intelligence. Intelligent computing has greatly expanded the scope of computing through new computing theories, architectures, methodologies, systems, and applications, and it is expanding into diverse computing paradigms such as perceptual intelligence, cognitive intelligence, autonomous intelligence, and human-computer fusion intelligence. This paper introduces the concept and main features of intelligent computing and describes trends in standardization for intelligent computing within the ISO/IEC JTC 1, focusing on the technical trend report on intelligent computing that is currently under development within ISO/ IEC JTC 1/AG 2.
The functions, capabilities, and effects produced by the application services of cyber physical systems (CPS) are usually consumed by users performing their daily activities in a variety of environmental conditions. Thus, it is critical to ensure that those systems neither interfere with human activities nor harm the users involved. In this paper, we propose a framework for testing and verifying the safety and reliability of CPS services from the perspectives of CPS environments and users. The framework provides an environmentaware testing method by which the efficiency of testing CPS services can be improved by prioritizing CPS environments and by applying machinelearning techniques. The framework also includes a metric by which we can automate the test of the most effective services that deliver effects from physical devices to users. Additionally, the framework provides a computational model that assesses mental workloads to test whether a CPS service can cause cognitive depletion or contention problems for users. We conducted a series of experiments to show the effectiveness of the proposed approaches for ensuring the safety and reliability of CPS application services during the development and operation phases.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1075-1080
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2020
The development of computing technology and networking is developing as the fundamental technology of the 4th industrial revolution. AR and VR technologies, which are dual realistic media fields, are developing into many application areas, especially! The potential for development in the medical field is very high. As for the development potential of the health care field, the 4th industrial revolution such as AR/VR to solve problems, such as the increase of various chronic diseases due to the aging of the population, the limitation of infrastructure that can deal with them, and the lack of specialized personnel. It is adopting services in the healthcare field using representative technologies. Accordingly, AR/VR in the healthcare field occupies about 17% of the total industrial market. Therefore, in this study, cognitive judgment technology using AR applies cognitive evaluation through a computing system to the mild cognitive impairment, and based on the results, researches to utilize cognitive rehabilitation contents using augmented reality, and hardware necessary for cognitive judgment technology. Also, software design to help in the field of cognitive judgment technology and healthcare using AR.
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