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.
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.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
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.
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.
인구의 고령화와 과학기술의 발전은 헬스케어 산업을 질병 예방을 위한 건강관리에 중점을 두도록 변화시키고 있다. 국내에서는 유헬스와 원격의료 등의 서비스가 효과성 측면에서 사회적 동의를 얻지 못하고 있으나 해외에서는 이에 대한 이용이 확대되고 있다. 특히 인지 컴퓨팅으로 인한 사용자경험 혁신은 헬스케어 정보 서비스와 융합하여 일반인의 건강관리 효과를 높일 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인지컴퓨팅과 헬스케어 정보서비스를 융합한 인지컴퓨팅 융합 헬스케어 정보서비스의 개념과 모델을 확립하고 일반인을 대상으로 본 융합서비스에 대한 수용요인을 연구하였다. 온라인 설문조사를 실시하여 신뢰도 및 타당성 분석을 수행하였고, 구조방정식 모델을 이용하여 가설 검증 및 성별에 따른 조절 효과를 검증하였다.
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.
컴퓨팅 기술과 네트워킹의 발달은 4차 산업혁명의 근본이 되는 기술로 발달하고 있다. 이중 실감 미디어 분야인 AR과 VR 기술은 많은 응용영역으로 발달하고 있으며, 특히! 의료분야의 발전가능성은 매우 높다. 보건의료분야의 발전 가능성으로는 인구의 노령화에 따른 다양한 만성 질환의 증가와 이를 처리할 수 있는 기반시설의 제한, 전문 인력의 부족과 같은 문제점을 해결하기 위해, AR/VR과 같은 4차 산업혁명의 대표기술을 이용한 헬스케어 분야의 서비스를 채택하고 있다. 이에 따라, 헬스케어 분야의 AR/VR의 영역은 전체 산업 시장의 약 17%를 차지하고 있다. 이에 본 연구는 AR을 이용한 인지 판단 기술은 경도인지장애자 대상으로 컴퓨팅 시스템을 통한 인지 평가를 적용하고, 결과를 바탕으로 증강현실을 이용한 인지 재활 콘텐츠를 활용할 수 있도록 연구하고, 인지 판단 기술에 필요한 하드웨어와 소프트웨어 설계를 통해 AR을 이용한 인지 판단 기술과 헬스케어 분야에 도움을 주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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