The purpose of this study was to investigate why advance organizers (AO) are effective in promoting comprehension and mental model formation in terms of cognitive load. Two experimental groups: a concept-map AO group and a key-word AO group and one control group were used. This study considered cognitive load in view of Baddeley's working memory model: central executive (CE), phonological loop (PL), and visuo-spatial sketch pad (VSSP). The present experiment directly examined cognitive load using dual task methodology. The results were as follows: central executive (CE) suppression task achievement for the concept map AO group was higher than the key word AO group and control group. Comprehension and mental model construction for the concept map AO group were higher than the other groups. These results indicated that the superiority of concept map AO owing to CE load decrement occurred with comprehension and mental model construction in learning. Thus, the available resources produced by CE load reduction may have been invested for comprehension and mental model construction of learning contents.
The purpose of this study was to examine the effect of three cognitive tasks on gait at a preferred walking speed, and at a fast speed, using dual-task methodology. A total of 29 stroke patients participated in the study. All 29 subjects performed 2 motor tasks (10-meter walk task and timed up and go task each at a preferred and a fast speed) and three cognitive tasks [Stroop, word list generation (WLG), serial subtraction (SS)] under dual-task conditions [cognitive-motor interference (CMI)] in a randomized order. Gait speeds were measured in six different conditions. A repeated-measure analysis of variance was employed to compare the results of the Stroop training, WLG, and SS tasks during preferred and fast walking. A Bonferroni adjustment use for post hoc analysis. The level of statistical significance was set at ${\alpha}=.05$. A CMI effect occurred for performance of a 10-meter walking task at two different speed and a cognitive task (p<.05). Stroop had a significantly greater effect than SS and WLG (p<.05). The timed up and go task was affected when performed with fast walking speed during Stroop cognitive task (p<.05), but was not affected if performed with preferred walking speed during a cognitive task (p>.05). This study showed that CMI of Stroop can be used as a rehabilitation program for stroke patients.
This pilot study explored the effect of mental demand on a Web searcher's thoughts, emotions, efforts, and performance in Web searches in order to address whether or not there is any difference between searchers exposed to mental demand manipulation and searchers not exposed. Research data were collected via think-aloud protocol (TAP) with a dual-task in experiments and interviews with 10 subjects who participated in this study. For the searcher's thoughts, relevance judgment was found to be hindered by mental demand. For the searcher's emotions, the experimental group was more frustrated than the control group. With respect to the searcher's efforts, searchers for the experimental group with mental demand manipulation were more likely to spend more time, make fewer queries, and visit fewer pages but work harder to find more relevant information that they needed. Lastly, with regard to the searcher's performance, it is likely that performance was highly dependent upon the completion of the search tasks for both groups. The NASA-TLX six components and cognitive load scores of searchers did not make a significant difference in the outcome. The findings support the use of a dual-task methodology as a promising approach for the assessment of cognitive load induced by complex Web searches.
Sawing experiments using a two-arm system have been performed in this work. The two-arm system under consideration of two kinematically-nonidentical arms. A passive joint is inserted at the end-point of one robot in order to increase the mobility up to the motion degree required for sawing tasks. A hybrid control algorithm for control of the two-arm system is designed. We experimentally show that the performance of the velocity and force response are satisfactory, and that one additional passive joint not only prevents the system from unwanted yaw motion in the sawing task, but also allows an unwanted pitch motion to be notably reduced by an internal load control. To show the general applicability of the proposed algorithms, we perform experimentation under several different conditions for saw, such as three saw blades, two sawing speeds, and two vertical forces.
본 연구에서는 문서 분류기의 정확도를 높이기 위해 문맥 정보와 키워드 정보를 모두 사용하는 이중 접근(Dual Approach) 방법론을 제안한다. 우선 문맥 정보는 다양한 자연어 이해 작업(Task)에서 뛰어난 성능을 나타내고 있는 사전학습언어모델인 Google의 BERT를 사용하여 추출한다. 구체적으로 한국어 말뭉치를 사전학습한 KoBERT를 사용하여 문맥 정보를 CLS 토큰 형태로 추출한다. 다음으로 키워드 정보는 문서별 키워드 집합을 Autoencoder의 잠재 벡터를 통해 하나의 벡터 값으로 생성하여 사용한다. 제안 방법을 국가과학기술정보서비스(NTIS)의 국가 R&D 과제 문서 중 보건 의료에 해당하는 40,130건의 문서에 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 문서 정보 또는 단어 정보만을 활용하여 문서 분류를 진행하는 기존 방법들에 비해 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
Purpose While new versions of mobile applications could offer users better computing environment, users are not always comfortable with them for various reasons. Considering making update decisions is important task for users, it is crucial for us to understand users' behavior and attitude on app updates. The purpose of this study is to explain why mobile users succumb to both reactance toward the update and satisfaction to the current version, ultimately leading them to feel the regret by employing three theoretical perspectives including regret theory, status quo bias theory and the dual model. Design/methodology/approach Survey data collected from 204 mobile users was used to test the research model using partial least squares analysis. The results have shown that both reactance toward the update and satisfaction to the current version have negative impacts on individuals' decisions to update, which leading to their regret after updating the applications Findings By integrating both status quo bias and regret theory in the model, this study tried to explain why mobile users feel regret in application update settings. More specifically, this study has proposed a novel framework that introduces an individual's update decision on mobile applications.
This paper introduces a Korean rescue robot and presents a whole body kinematic control strategy. The mission of the rescue robot is to move and lift patients or soldiers with impaired mobility in the battlefields, hospitals and hazardous environments. In order for a robot to rescue and assist humans, reliable mobility in various environments, large load carrying capacity, and dextrous manipulability are required. For these objects the robot has variable configuration mobile platform with tracks, dual arm manipulator, and two types of grippers. The electric actuators provide the strength to lift a wounded soldier up to 120 kg using whole body joints. To control the robot with multi degree of freedom, we need to synthesize complex whole-body behaviors, and to manage multiple task primitives systematically. We are to present a whole body kinematic control methodology, and demonstrate its effectiveness through numerical simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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