The subjects of this study were 31 mothers and their first-born infants from middle class families living in Seoul. Mother-infant interactions were filmed at 5 and 13 months of age during naturalistic play situations at home. Questionnaire data were also collected. Results revealed that both maternal didactic and social interactions decreased over the 5 to 13 month time period but (only for infants) object-oriented interaction increased over time. Infant object-oriented interaction at 13 months was predicted by cumulative effects of both mother's social stimulation at 5 months and infant social interaction at 13 months. Infant's social interaction at 13 months was predicted by infant's object-oriented interaction at 13 months. Infant language development was predicted by mother's didactic stimulation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.4
s.304
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pp.11-18
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2005
For expressing intention the human often use body languages as well as vocal languages. Of course the gestures using arms and hands are the representative ones among the body languages. Therefore it is very important to understand the human arm motion in human-computer interaction. In this respect we present here how to estimate 3D pose of human arms by using computer vision systems. For this we first focus on the idea that the human arm motion consists of mostly revolute joint motions, and then we present an algorithm for understanding 3D motion of a revolute joint using vision systems. Next we apply it to estimating 3D pose of human arms using vision systems. The fundamental idea for this algorithm extension is that we may apply the algorithm for a revolute joint to each of the revolute joints of hmm arms one after another. In designing the algorithms we focus on seeking closed-form solutions with high accuracy because we aim at applying them to human computer interaction for ubiquitous computing and virtual reality.
Public displays are evolving from a one-way display to an interactive medium which contains dynamic transition of various media. This study focuses on the interaction between human and digital technology-based art on public display from a HCI point of view, while several viewpoints exist on interactive public displays. We present a new interaction model which suggests different interactions depending on the viewer's distance and direction so that public display could offer rich media experiences. We have also and built an installation art to examine the efficacy of our interaction model. As such, we introduced two methodologies from HCI to derive our final interaction model. First of all, we analyze previous distance-dependent interaction models for public display in terms of context analytic approach, and propose an effective model for human-digital art interaction. Second, we introduce the concept of aura in HCI as user analytic approach to redefine interaction depending on the viewer's direction of attention. Thus, this study aims to suggest a new interaction model based on the previous two analyses to improve interaction between human and digital technology-based art on public display.
Advancements in technology and the proliferation of digital services have highlighted the importance of luxury brands in service environments. Based on the social exchange theory, this study investigated the interaction between customers and luxury brands in a traditional offline service encounter and a digital online service encounter. The interaction area was classified into three parts: human-human, human-digital, and human-physical environments. We qualitatively investigated the practitioners' working experiences with luxury brands. The study determined that both online and offline service encounter interactions between luxury brands and customers have become diverse. First, forming a special relationship with customers and frontline employees in traditional service encounters is important. Second, luxury brands should focus on the interaction among customers. Third, various digital tools should be considered to provide information about the brand to customers. Fourth, the exclusive benefits of offline service encounters should be maximized to stimulate positive experiences. The findings provide valuable insight to scholars and marketers on the new interaction phase between customers and luxury brands in the digital age.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.2
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pp.91-98
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2023
Human-object interaction(HOI) detection requires both object detection and interaction recognition, and requires a large amount of data to learn a detection model. Current opened dataset is insufficient in scale for training model enough. In this paper, we propose an easy and effective data augmentation method called Simple Quattro Augmentation(SQA) and Random Quattro Augmentation(RQA) for human-object interaction detection. We show that our proposed method can be easily integrated into State-of-the-Art HOI detection models with HICO-DET dataset.
Recent advancement in information technology requires new interpretations for the space among human, machines and environment. Investigation of space between information and human could lead to the proper ways, in which human and machines meet. Various concepts regarding space have been explored in terms of “virtual reality in cyberspace” and “embodiment in tangible space.” “Mom (embodiment),” space, virtuality, sensation/perception, and interactive technology are some of the key ideas to be explored. Human “Mom” is such a fundamental membrane through which human can interact with the environment physically and mentally. An embodied interaction paradigm, based on “Mom,” is investigated. This leads to interactive technology paradigm. Sound space is an invisible but a tangible space in a sense that it travels in emotional tremors and stimulates new sensations and perceptions. Three cases are introduced to experiment such tangible space as a new and proper interactive paradigm. Also, a historical model of interaction is reviewed, which includes electrical, symbolic, textual, graphical, tangible, and social interaction.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.1
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pp.1-7
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2012
This paper presents a system used to automatically recognize the road traffic control gestures of police officers. In this approach,the control gestures of traffic police officers are captured in the form of depth images.A human skeleton is then constructed using a kinematic model. The feature vector describing a traffic control gesture is built from the relative angles found amongst the joints of the constructed human skeleton. We utilize Support Vector Machines (SVMs) to perform the gesture recognition. Experiments show that our proposed method is robust and efficient and is suitable for real-time application. We also present a testbed system based on the SVMs trained data for real-time traffic gesture recognition.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.3
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pp.255-263
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2006
In the last decade, face analysis, e.g. face detection, face recognition, facial expression recognition, is a very lively and expanding research field. As computer animated agents and robots bring a social dimension to human computer interaction, interest in this research field is increasing rapidly. In this paper, we introduce an artificial emotion mimic system which can recognize human facial expressions and also generate the recognized facial expression. In order to recognize human facial expression in real-time, we propose a facial expression classification method that is performed by weak classifiers obtained by using new rectangular feature types. In addition, we make the artificial facial expression using the developed robotic system based on biological observation. Finally, experimental results of facial expression recognition and generation are shown for the validity of our robotic system.
This paper describes the configuration of a multi-agent system that can recognize human intentions. This system constructs ontologies of human intentions and enables knowledge acquisition and sharing between intelligent agents operating in different environments. This is achieved by using a bi-directional associative memory network. The process of intention recognition is based on fuzzy association inferences. This paper shows the process of information sharing by using ontologies. The purpose of this research is to create human-centered systems that can provide a natural interface in their interaction with people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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