As the focus of game market moves to mobile era, payment on cyber money, specifically for Gacha system, possesses a large portion for creating profit in game industry. For this reason, this study mainly focuses on Puzzle and Dragon, the mobile game of Gungho online entertainment in Japan, which has made enormous profit for several years. The analysis on consumer sentiment for Gacha are categorized as below: (1) gambling mentality and cognitive error in stochastic game in God festival (2) reactional psychology for scarcity message in limited time God festival and collaboration (3) personal satisfaction through friend system and character collection.
In this research, we study the problem of opportunistic spectrum access (OSA) in a time-varying environment with fading channels, where the channel state is characterized by both channel quality and the occupancy of primary users (PUs). First, a finite-state Markov channel model is introduced to represent a fading channel. Second, by probing channel quality and exploring the activities of PUs jointly, a two-dimensional partially observable Markov decision process framework is proposed for OSA. In addition, a greedy strategy is designed, where a secondary user selects a channel that has the best-expected data transmission rate to maximize the instantaneous reward in the current slot. Compared with the optimal strategy that considers future reward, the greedy strategy brings low complexity and relatively ideal performance. Meanwhile, the spectrum sensing error that causes the collision between a PU and a secondary user (SU) is also discussed. Furthermore, we analyze the multiuser situation in which the proposed single-user strategy is adopted by every SU compared with the previous one. By observing the simulation results, the proposed strategy attains a larger throughput than the previous works under various parameter configurations.
Humans are well-known for being adept at using intuition and expertise in many situations. However, human experts are still susceptible to errors in judgment or execution, and failure to recognize the limits of knowledge. This would happen especially in semi-structured situations, in multi-disciplinary settings, under time or other stress, under uncertainty, or when knowledge is outdated Human errors are caused by cognitive biases, attentional slips/memory lapses, cultural motivations, and missing knowledge. The purpose of this research is to study errors of human experts committed in judgment and the general idea of critiquing systems as corresponding plan. Compared to expert systems, critiquing systems are narrowly focused programs useful in limited situations for collaborating with and supporting experts in their task activities. It supports an expert by detecting the human's errors by deploying various strategies that stimulate humans to improve their performance. A variety of types of critiquing systems has spread through numerous application areas.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.16
no.1
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pp.21-31
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2012
Recently, reflection as a way of reducing the learners' cognitive burden in the programming learning process has been studied. In the present study, we examined the effects of reflection using worksheets to measure elementary students' project performance. The results of the study are that learners who have more reflective time over their learning process are performed creatively and diversely their project work. This study is significant in that it provides more learning opportunities for elementary students by reflection rather than by trial-and-error in programming learning.
Objective: This paper targets a framework of a hand gesture based interface design. Background: While a modeling of contact-based interfaces has focused on users' ergonomic interface designs and real-time technologies, an implementation of a contactless interface needs error-free classifications as an essential prior condition. These trends made many research studies concentrate on the designs of feature vectors, learning models and their tests. Even though there have been remarkable advances in this field, the ignorance of ergonomics and users' cognitions result in several problems including a user's uneasy behaviors. Method: In order to incorporate compatibilities considering users' comfortable behaviors and device's classification abilities simultaneously, classification-oriented gestures are extracted using the suggested human-hand model and closed-loop classification procedures. Out of the extracted gestures, the compatibility-oriented gestures are acquired though human's ergonomic and cognitive experiments. Then, the obtained hand gestures are converted into a series of hand behaviors - Handycon - which is mapped into several functions in a mobile device. Results: This Handycon model guarantees users' easy behavior and helps fast understandings as well as the high classification rate. Conclusion and Application: The suggested framework contributes to develop a hand gesture-based contactless interface model considering compatibilities between human and device. The suggested procedures can be applied effectively into other contactless interface designs.
Eui Yeon Cho;Jae Uk Kwon;Seong Yun Cho;JaeJun Yoo;Seonghun Seo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.12
no.4
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pp.399-408
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2023
In this paper, we propose a solution that enables continuous indoor/outdoor positioning of smartphone users through the integration of Pedestrian Dead Reckoning (PDR) and GPS/WiFi signals. Considering that accurate step detection affects the accuracy of PDR, we propose a Deep Neural Network (DNN)-based technology to distinguish between walking and non-walking signals such as walking in place. Furthermore, in order to integrate PDR with GPS and WiFi signals, a technique is used to select a proper measurement by distinguishing between indoor/outdoor environments based on GPS Dilution of Precision (DOP) information. In addition, we propose a technology to adaptively change the measurement error covariance matrix by detecting measurement outliers that mainly occur in the indoor/outdoor transition section through a residual-based χ2 test. It is verified through experiments on a testbed that these technologies significantly improve the performance of PDR and PDR/GPS/WiFi fingerprinting-based integrated pedestrian navigation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.5
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pp.2329-2337
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2013
This study was done objected to the chronic stroke patients in order to evaluate change in brain wave activity and cognitive performance when Neurofeedback training. The subjects were over 6 months ago in chronic stroke patients screened-test through the 20 patients, 10 persons in each group were randomly placed. This was carried out in 4 weeks in total, with control group(n=10) on general physical therapy and experimental group(n=10) on general physical therapy along with Neurofeedback training. The general physical therapy was applied 5 times a week, 30 minutes at once, Neurofeedback training was applied as equally as the general physical therapy, which makes 20 times in total. To learn about the effect before the training, after training, and 2 weeks after the training in electric physiological measurement method of the brain, electroencephalogram(EEG) to examine challenges by calculating the absolute spectrum power for standard EEG change(%), followed by evaluation with clinical assessment tool MMSE-K, Stroop Test, Digit Span Test. As a result of comparing the change in brain wave through EEG, after training and 2 weeks after training showed that absolute ${\alpha}$-power and absolute ${\beta}$-SMR power of experimental group have increased and absolute ${\theta}$-power decreased significantly compared to experimental group I. Moreover, the MMSE-K score in trial appraisal has increased significantly, and the error in Stroop Test and Digit Span Test has decreased significantly. such results, with the chronic stroke patient's brain wave control, Neurofeedback training was determined to improve the cognitive performance. this study suggests a new training possibility of stroke patients by identifying the training effects of Neurofeedback training that trains the brain directly with brain wave control.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.2
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pp.618-633
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2014
Relay technology is becoming more important for mobile communications and wireless internet of things (IoT) networking because of the extended access network coverage range and reliable quality of service (QoS) it can provide at low power consumption levels. Existing mobile multihop relay (MMR) technology uses fixed-point stationary relay stations (RSs) and a divided time-frame (or frequency-band) to support the relay operation. This approach has limitations when a local fixed-point stationary RS does not exist. In addition, since the time-frame (or frequency-band) channel resources are pre-divided for the relay operation, there is no way to achieve high channel utilization using intelligent opportunistic techniques. In this paper, a different approach is considered, where the use of mobile/IoT devices as RSs is considered. In applications that use mobile/IoT devices as relay systems, due to the very limited battery energy of a mobile/IoT device and unequal channel conditions to and from the RS, both minimum energy consumption and QoS support must be considered simultaneously in the selection and configuration of RSs. Therefore, in this paper, a mobile RS is selected and configured with the objective of minimizing power consumption while satisfying end-to-end data rate and bit error rate (BER) requirements. For the RS, both downlink (DL) to the destination system (DS) (i.e., IoT device or user equipment (UE)) and uplink (UL) to the base station (BS) need to be adaptively configured (using adaptive modulation and power control) to minimize power consumption while satisfying the end-to-end QoS constraints. This paper proposes a minimum transmission power consuming RS selection and configuration (MPRSC) scheme, where the RS uses cognitive radio (CR) sub-channels when communicating with the DS, and therefore the scheme is named MPRSC-CR. The proposed MPRSC-CR scheme is activated when a DS moves out of the BS's QoS supportive coverage range. In this case, data transmissions between the RS and BS use the assigned primary channel that the DS had been using, and data transmissions between the RS and DS use CR sub-channels. The simulation results demonstrate that the proposed MPRSC-CR scheme extends the coverage range of the BS and minimizes the power consumption of the RS through optimal selection and configuration of a RS.
In this paper, we correct pulse wave velocity(PWV) with heart-rate and derive regression equations to estimate intima-media thickness(IMT). Widely used methods for diagnosis of arteriosclerosis are IMT and PWV. Arterial wall stiffness determines the degree of energy absorbed by the elastic aorta and its recoil in diastole but there is not correlation between sclerosis and IMT in an existing study. In this study, we will correct PWV with heart-rate and get regression equation to estimate IMT using heart-rate correction index(HCI). We executed experiments for this study. Made up question of physical condition and measured electrocardiogram(ECG), photoplethysmogram (PPG) of finger-tip and toe-tip and ultrasound image of carotid artery. Calculated PWV and IMT using ECG, PPG and ultrasound image. We found that every p-value between PWV and IMT is not significant(<0.05). But p-value between IMT and HCI which is a corrected PWV using heart-rate is significant(>0.01). We use HCI and various measured parameter for estimating regression equation and apply backward estimation to select parameters for regression analysis. Result of backward estimation, found that only HCI is possible to derive proper regression equation of IMT. Relationship between PWV and IMT is the second order. Result of regression equation of E-H PWV is $R^2$=0.735, adj $R^2$=0.711. This is the best correlation value. We calculate error of its analysis for verification of earlobe PWV regression equation. Its result is RMSEP=0.0328, MAPE(%) = 4.7622. Like this regression analysis, we know that HCI is useful parameter and relationship between PWV, HCI and IMT. In addition, we are able to suggest possibility which is that we can get different parameter of prediction throughout just one measurement.
The present study tested the effect of a top-down influence on recalling the colors of Stroop words. Participants remembered the colors of 1, 2, 3 or 6 Stroop words. After 1 second of a memory delay, they were asked to recall the color of a cued Stroop word by selecting out its corresponding color on a color-wheel stimulus. The correct recall was defined when the participants chose a color that was within ${\pm}45^{\circ}$ from the exact location of Stroop word's color on the color-wheel. Otherwise, the recall was defined as incorrect. The analyses of the frequency distribution of the participants' responses in the error trials showed that the probability of choosing the color-name of the target Stroop word was higher than the probability of other five color-names on the color-wheel. Further analyses showed that increasing the number of Stroop words to manipulate memory load did not affect the probability of the Stroop interference. These results indicate that the top-down interference by Stroop manipulation may induce systematic distortion of the stored representation in visual working memory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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