This paper suggests the best work conditions, including short break time and number of mouse clicks on a computer, to prevent MSDs(Musculoskeletal Disorders) on VDT(Visual Display Terminal) work. Discomfort measures are calculated according to the Borg's CR-10 Scale. The short break time conditions are grouped into 7, 15, and 30 seconds after every 10-minute work period and the number of mouse clicks are divided into 10 clicks/min, 20clicks/min, and 30clicks/min. The result of the ANOVA on the shift value of subjective discomfort shows the following: 1) Regarding the break time and the number of mouse clicks, there are statistical differences between the measured values for the neck and the wrist(p<0.05). 2) Regarding the number of mouse clicks, there are statistical differences between the measured values for the shoulder and the forearm(p<0.1). 3) Regarding the break time and the number of mouse clicks, there are no statistical differences between the measures values for the eyes, upper arms and back(p<0.1).
This paper suggested the best work conditions including short break time and the number of mouse clicks on the computer work for the prevention of MSDs on VDT work. Fatigue measures included EMG based parameters. The short break time conditions are grouped into 7, 15, and 30 seconds after every work for 10 min and the number of mouse clicks are divided into 10, 20, and 30 clicks/min. The result of the ANOVA of the shift value of %MVC(Maximum Voluntary Contraction) showed the following: 1) There was a considerable difference as regards to the break time except the number of mouse clicks on the upper trapezius muscle(p$<$0.05). The best conditions were shown in 15 sec after every 10 min and 30 clicks/min. 2) There were considerable differences as regards to the number of mouse clicks except the break time on the extensor digitorum muscle and extensor carpi ulnaris muscle(p$<$0.05). The best conditions were shown in 7 sec after every 10min and 10 clicks/min.
흥미 있는 웹페이지의 자동화된 탐색은 다양한 응용 분야에 활용될 수 있다. 웹페이지에 대한 사용자의 흥미는 판단하는 것은 사용자의 행동을 관찰함으로 자동화가 가능하다. 흥미 있는 웹페이지를 구분하는 작업은 판별 문제에 속하며, 우리는 실증을 위해 화이트 박스의 학습 방법(로짓회귀분석, 지지기반학습)을 선택한다. 실험 결과는 다음을 나타내었다. (1) 고정효과 로짓회귀분석, polynomial 과 radial 커널을 이용한 고정효과 지지기반학습은 선형 커널보다 높은 성능을 보였다. (2) 개인화가 모델 성능을 향상시킴에 있어 주요한 이슈이다. (3) 사용자에게 웹페이지에 대항 흥미를 물을 때, 구간은 단순히 예/아니 도 충분할 수 있다. (4) 웹페이지에 머문 기간이 매초 증가할 때마다 성공확률은 1.004배 증가하며, 하지만 스크롤바 클릭 수 (p=0.56) 와 마우스 클릭 수 (p=0.36) 지표는 흥미와 통계적으로 유의한 관계를 가지지 않았다.
The laboratory animal group separation is dividing animal population into subgroups, which have similar average and standard deviation values among the subgroups, based on the biological characteristics such as body weight, glucose level in blood, etc. Although group separation is very important and initial step in experimental design, it needs a labor intensive process for researchers because of making similar average and standard deviation values among the subgroups using the raw biological characteristics. To reduce the labor cost and increase the efficiency of animal grouping, we developed a web program named as laboratory animal group separation (LAGS) program. This LAGS uses biological characteristics of population, number of group, and the number of elements per each subgroup as input data. The LAGS automatically separates the population into each subgroup that has similar statistical data such as average and standard deviation values among subgroups. It also provides researchers with the extraordinary data generated in the process of grouping and the final grouping results by graphical display. Through our LAGS, researchers can validate and confirm results of laboratory animal group separation by just a few mouse clicks.
본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중 등에 의해 상지의 장애를 가지는 장애인을 대상으로 하여, 인터넷의 브라우저와 같은 소프트웨어를 사용 할 수 있도록 하는 컴퓨터 인터페이스를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이 인터페이스는 커서를 제어하기 위해 머리 움직임의 정보를 이용한다. 실제 시스템은 머리의 수평, 수직 각속도를 검출하여 컴퓨터로 전송하는 하드웨어부분과, 전송 받은 신호를 처리하여 마우스의 움직임과 클릭신호로 변환하는 소프트웨어 부분으로 구성하였다. 클릭신호는 순간적인 끄덕임으로 정의하였으며 특히, 인공신경망이 각 사용자별 클릭 패턴을 학습하여 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하도록 하였다. 구현된 시스템의 성능을 클릭의 인식률, 커서의 이동제어오차, 이동출현하는 목표박스의 단위시간당 클릭율의 세가지 항목으로 평가하였다. 또한. 일반적으로 사용되는 광마우스와 본 연구에서 개발한 자이로마우스를 각각 이 실험에 사용하여, 양자간의 차이를 비교하였다. 개발된 자이로마우스에서 클릭의 인식률은 평균 93%였고, 커서의 수평수직 이동 제어오차는 광마우스의 1.4∼1.5배였다. 랜덤위치에 출현하는 50픽셀의 목표박스의 클릭률은 광마우스의 40% (30 클릭/분)의 성능을 보였으며, 시행횟수에 따라 증가하여 l회차의 35%에서 3회차에는 44%로 단조증가하는 경향을 보였다. 제안된 시스템은, 장애인에게 사회와 의사소통 할 수 있는 새로운 가능성을 제시할 것이 기대된다.
전자상거래의 규모가 증가함에 따라 제공되는 상품의 정보와 서비스의 내용도 점차 다양해지고 있지만, 기존 쇼핑몰은 사용자에게 상품 정보를 일괄적인 나열방식으로 제공하기 때문에 사용자가 원하는 상품을 선택하기 위해서는 많은 노력과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 속성 탐색기(feature inquirer)와 평행좌표(parallel coordinates)를 이용한 정보 가시화 기법을 적용하여 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공함으로써 원하는 상품을 쉽게 검색할 수 있도록 하고, 상품의 효율적인 비교 검색을 통하여 정확한 상품선택이 이루어지도록 하는 방법을 제안하였다. 제안하는 검색 기법의 효율성을 검증하기 위해 피험자를 대상으로 검색 소요시간과 마우스 조작 횟수를 비교하여 타당성을 검증하였다.
이 연구는 지능형학습시스템에서 학습활동을 분석하는 전략에 대한 것이다. 이를 위해 지능형학습시스템에 대한 개념정의와 지능형학습시스템을 이용하는 학습 유형을 분석하였다. 학습유형으로는 개인형, 적응형, 역량중심, 블랜디드 학습으로 제시하였으며 4가지는 약간의 차이가 있지만 대부분 유사한 성격을 가지고 있다. 또한 학습활동 분석은 시스템에서 생성되는 마우스 클릭, 키보딩, 업로드 등의 데이터가 기본이 된다. 이를 통해 시청시간, 업로드 횟수 등의 기초적인 분석을 수행할 수 있다. 하지만 개인화, 적응형을 위해서는 보다 다양한 학습 분석이 필요하다. 그것은 학습태도, 성취도 수준뿐만 아니라 메타인지 수준, 창의력 수준등을 판단할 수 있다. 그런데 메타인지 등의 수준은 복잡한 인간의 인지활동을 포함하고 있기 때문에 지능형학습시스템의 판단에 교사의 개입이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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