This study is about the effect on the user's cognitive stress by font size when they read on PDA (Personal Digital Assistant). The evaluation was done through both subjective evaluation and physiological one, which is brain wave test, while the research and analysis were focused on the relationship between the user's cognitive stress and font, size. The two final results were found out as follows. 1) Font sizes, which were tested, were 8, 10, 12, 14, and 16points. Among theses, font size 14 was the least stressful for the users. while the most stressful size was found out 8 points. 2) The cerebral cortex reaction according to the font size activated occipital lobe, parietal lobe of occipital visual area. Here we could come to a very important conclusion that the smaller font size on mobile information appliances mate users the more stressed.
The development of stereoscopic display hardwares and 3D authoring softwares expands its application areas from particular virtual simulation applications to general movies, games, advertising applications. However, the binocular-based 3D stereoscopic images cause fatigue to viewers. Recent performed many research results about the binocular stereoscopy's depth perception and viewers' fatigue are derived from experimental users studies. In some results, watching and making guidelines for 3D stereoscopic imaging contents are introduced. The 3D stereoscopic-related contents have the contradictory aspects, which are audiences' pursuit of a tolerable minimum fatigue and producer's its of excessive depth changes for providing viewers' immersion. This paper provides user experiments and analysis data in aspects of 3D depth changes. For use of producers, a safety zone and translational velocity of 3D depth changes are introduced. Also, on the viewer side, we present the depth change adaptation time by using an EEG device.
Biometric information does not need to be stored separately, and there is no risk of loss and no theft. For this reason, it has been attracting attention as an alternative authentication means for existing authentication means such as passwords and authorized certificates. However, there may be a privacy problem due to leakage of personal information stored in the server. To overcome these weaknesses, FIDO solved the problem of leakage of personal information on the server by using biometric information stored on the user device and authenticating. In this paper, we propose a multiple biometric authentication method that can be used in FIDO environment. In order to utilize multiple biometric information, fingerprints and EEG signals can be generated and used in FIDO system. The proposed method can solve the problem due to limitations of existing 2-factor authentication system by authentication using multiple biometric information.
This study is about the effect on the user's cognitive stress by font size when they read on PDA(Personal Digital Assistant). The evaluation was done through both subjective evaluation and physiological one, which is brain wave test, while the research and analysis were focused on the relationship between the user's cognitive stress and font size. The two final results were found out as follows. 1) Font sizes, which were tested, were 8, 10, 12, 14, and 16 points. Among theses, font size 14 was the least stressful for the users, while the most stressful size was found out 8 points. 2) The cerebral cortex reaction according to the font size activated occipital lobe, parietal lobe of occipital visual area. Here we could come to a very Important conclusion that the smaller font size on mobile information appliances made users the more stressed.
We intended to show some basic requirements for spectrum analysis of electroencephalogram (EEG) by visualizing the differences of the results according to different values of some parameters for analysis. Spectrum analysis is the most popular technique applied for the quantitative analysis of the electroen- cephalographic signals. Each step from signal acquisition through spectrum analysis to presentation of parameters was examined with providing some different values of parameters. The steps are:(1) signal acquisition; (2) spectrum analysis; (3) parameter extractions; and (4) presentation of results. In the step of signal acquisition, filtering and amplification of signal should be considered and sampling rate for analog-to-digital conversion is two-time faster than highest frequency component of signal. For the spectrum analysis, the length of signal or epoch size transformed to a function on frequency domain by courier transform is important. Win dowing method applied for the pre-processing before the analysis should be considered for reducing leakage problem. In the step of parameter extraction, data reduction has to be considered so that statistical comparison can be used in appropriate number of parameters. Generally, the log of power of all bands is derived from the spectrum. For good visualization and quantitative evaluation of time course of the parameters are presented in chronospectrogram.
Whether a person is feeling sleepy or reasonably awake is important safety information in many areas, such as humans operating in traffic or in heavy industry. The changes of body signals have been mostly researched by looking at electroencephalogram(EEG) signals but more and more other medical signals are being examined. In our study, an electrocardiogram(ECG) signal is measured at a sampling rate of 100 Hz and used to try to distinguish the possible differences in signal between the two states: awake and drowsy. Practical tests are conducted using a wireless sensor node connected to a wearable ECG sensor, and an ECG signal is transmitted wirelessly to a base station connected to a server PC. Through the QRS complex in the ECG analysis it is possible to obtain much information that is helpful for diagnosing different types of cardiovascular disease. A program is made with MATLAB for digital signal filtering and graphing as well as recognizing the parts of the QRS complex within the signal. Drowsiness detection is performed by evaluating the R peaks, R-R interval, interval between R and S peaks and the duration of the QRS complex..
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.20
no.12
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pp.808-813
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2008
The study was to evaluate the air-conditioning of sleep algorithm. The algorithm was developed through the analysis of brain waves and MST, the experiments using air conditioner was performed in a apartment bedroom. Five female subjects were participated for the experiment. Eight hours of data collection a day was performed under different algorithm, case A, case B and case C. Physiological signals, EEG, ECG, EOG, and EMG, were obtained using polygraph and converted into digital signal. Then, subjects were asked to answer the questionnaire about their thermal sensation after experiment in bedroom. Sleep stages were classified, then TST, Sleep latency and Sleep efficiency were calculated for the three different air conditioner algorithm. As results, TST, Sleep efficiency, questionnaire showed the higher values for Case B algorism than that for other algorism. On the other hand, SWS latency was lower than for other conditions. Therefore, it was concluded that Case B of the algorithm was the best for comfortable and deep sleep.
Objectives: Stage 1 sleep provides important information regarding interpretation of nocturnal polysomnography, particularly sleep onset. It is a short transition period from wakeful consciousness to sleep. The lack of prominent sleep events characterizing stage 1 sleep is a major obstacle in automatic sleep stage scoring. In this study, utilization of simultaneous EEG and EOG processing and analyses to detect stage 1 sleep automatically were attempted. Methods: Relative powers of the alpha waves and the theta waves were calculated from spectral estimation. A relative power of alpha waves less than 50% or relative power of theta waves more than 23% was regarded as stage 1 sleep. SEM(slow eye movement) was defined as the duration of both-eye movement ranging from 1.5 to 4 seconds, and was also regarded as stage 1 sleep. If one of these three criteria was met, the epoch was regarded as stage 1 sleep. Results were compared to the manual rating results done by two polysomnography experts. Results: A total of 169 epochs were analyzed. The agreement rate for stage 1 sleep between automatic detection and manual scoring was 79.3% and Cohen’s Kappa was 0.586 (p<0.01). A significant portion (32%) of automatically detected stage 1 sleep included SEM. Conclusion: Generally, digitally-scored sleep staging shows accuracy up to 70%. Considering potential difficulty in stage 1 sleep scoring, accuracy of 79.3% in this study seems to be strong enough. Simultaneous analysis of EOG differentiates this study from previous ones which mainly depended on EEG analysis. The issue of close relationship between SEM and stage 1 sleep raised by Kinnari remains a valid one in this study.
After introducing the industry 4.0 policy, Korean government announced 'Digital New Deal' and 'Green New Deal' as 'Korean New Deal' in 2020. We analyzed Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM)'s research projects related to that policy and conducted markets analysis focused on Digital Twin and environmental monitoring technologies. Regarding 'Data Dam' policy, we suggested the digital geo-contents with Augmented Reality (AR) & Virtual Reality (VR) and the public geo-data collection & sharing system. It is necessary to expand and support the smart mining and digital oil fields research for '5th generation mobile communication (5G) and artificial intelligence (AI) convergence into all industries' policy. Korean government is suggesting downtown 3D maps for 'Digital Twin' policy. KIGAM can provide 3D geological maps and Internet of Things (IoT) systems for social overhead capital (SOC) management. 'Green New Deal' proposed developing technologies for green industries including resource circulation, Carbon Capture Utilization and Storage (CCUS), and electric & hydrogen vehicles. KIGAM has carried out related research projects and currently conducts research on domestic energy storage minerals. Oil and gas industries are presented as representative applications of digital twin. Many progress is made in mining automation and digital mapping and Digital Twin Earth (DTE) is a emerging research subject. The emerging research subjects are deeply related to data analysis, simulation, AI, and the IoT, therefore KIGAM should collaborate with sensors and computing software & system companies.
The purpose of this research is aimed at billiards experts and non-experts during the billiard stroke: a comparative analysis of concentration and muscle activity, identifying the differences between the two groups by the objective and scientific data is presented to propose the basis for effective and efficient training methods of billiards. The results of the study showed no significant differences in muscle activity and concentration between experts and non-experts. Therefore, the muscle activity and concentration between the experts and non-experts had no positive effect during the billiard stroke. These causes are thought to be as a lack of research subjects, being a one-time experiment, and not being able to control psychological and physiological experiments completely. In this regard, psychological and physiological experiments are considered to be controlled for further study to determine the principles more clearly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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