Recent intervention studies document that mother-child dyads with higher levels of Emotional Availability (EA) report fewer child behavior problems than dyads with lower EA. This study examines possible mechanisms that lead to this result by looking at the parent-child micro-system as a whole, with multi-dimensional relationships that include individual differences in the child's cognitive level, parental stress and parent-child interaction. A total 67 children ($1{\frac{1}{2}}$ to $5\;{\frac{1}{2}}$ years of age) and their mothers were videotaped during 30-min play interactions. Interactions were coded using the Emotional Availability (EA) Scales (Biringen, Robinson, & Emde, 1998). Mothers completed Parenting Stress Index-Short Form, Child Behavior Checklist/$1\;{\frac{1}{2}}$ - 5, and the Ages Stages Questionnaire. The findings showed that mothers with higher levels of parenting stress were more likely to be intrusive, hostile, insensitive, and had a tendency to do less structuring in play. The children of stressed and depressed mothers demonstrated less involvement and responsiveness towards their mothers. Children who have higher dyadic EA scores experienced fewer externalizing and internalizing problems. SEM analyses results showed a mediation effect of EA on the association between maternal psychological well-being and child behavior problems. Fewer deficits in child communication skills and problem solving skills that were related with lower parenting stress and depression were associated with higher maternal non-intrusiveness. Higher non-intrusiveness was related to less internalizing and externalizing problems that indicated the indirect effect of child cognitive competence. Possible interpretations and implications of the study findings are discussed.
강화학습기반 Q-learning 알고리즘은 이산적인 상태와 액션의 조합을 사용하여, 한 번에 하나의 행위에 대한 목표를 학습하는데 유용하다. 여러 액션을 학습하기 위해서는 행위 기반 아키텍처를 적용하고 적절한 행위 조절 방법을 사용하면 로봇으로 하여금 빠르고 신뢰성 있는 액션을 가능하게 할 수 있다. Q-learning은 인기 있는 강화학습 방법으로 단순하고, 수렴성이 있고 사전 훈련 환경에 영향을 덜 받는 특성(off-policy)으로 인해 로봇 학습에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 램프 로봇에 적용하여 복수 행위(사람인식, 책상의 물체 인식)를 학습시키는데 사용하였다. Q-learning의 학습속도(learning rate)는 복수 행위 학습 단계의 로봇 성능에 영향을 줄 수 있으므로 학습속도 변경을 통해 최적의 복수 행위 학습 모델을 제시한다.
미래 인간의 삶은 사회, 경제, 정치와 개인 등 삶의 전 영역에 걸쳐 다학제적 기술의 파급효과 증대에 의해 혁신될 것이다. 특히 로봇 분야와 로봇을 이용한 차세대 게임 분야에서는 다학제적 기여와 상호작용에 의해 더욱 더 기술간 융합화가 가속화 될 것으로 전망된다. 본 연구는 지금까지의 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 기술적인 한계 및 시공간적 제약을 뛰어넘는 새로운 인터페이스 모델로, 기존 인간-로봇 인터페이스 기술에서 가질 수 없는 다양한 모달리티(modality)들의 융합을 통해 보다 신뢰성 있으며 편하고 자유로운 "인간-로봇 인터페이스 기술"의 연구이다. 이족보행의 휴먼로봇과 모바일 기기 화면의 3D 콘텐츠(contents) 로봇(가상로봇)의 동작과 위치 값을 실시간적으로 연동하는 동기화(Synchronization) 엔진을 개발하고, 상호간의 정보를 주고받기 위한 무선 프로토콜(Protocol) 및 효율적인 티칭(Teaching)을 위한 학습에 의한, 다이렉트 티칭앤플레이(Direct Teaching & Play)의 티칭 프로그램 개발과, 이를 이용한 로봇 게임 시스템을 연구한다.
The purpose of this study is 1) to develop and validate the BRQ construct perceived by brand loyal consumers, 2) to evaluate the predictive capacity of the individual BRQ dimension and brand relationship benefit on consumers' relationship intention, and 3) to identify the distinctive loyalty orientation based on the concept of BRQ. Questionnaire data from 379 brand loyal consumers on BRQ, brand relationship benefit, relationship intention, and their brand loyal behavior pattern were analyzed. The results showed that brand loyal consumers' BRQ composed of 3 dimensions including 'compensational bind', 'self attachment', and 'trust'. In addition, the mediating role of BRQ in predicting consumers' loyal relationship intention was validated using the structural equation model. Regarding the effect of each BRQ dimension on loyal relationship intention, consumers' intention to be loyal to an apparel brand was more explained by self attachment than the other dimensions. This study also intended to provide a useful direction to apparel brands in finding out which relationship quality type is more effective for differentiated marketing strategies by comparing the BRQ of single-brand loyal consumers and that of multi-brand loyal consumers.
Autonomous mobile service medical robots (AMSMRs) are one of the promising developments in contemporary medical robotics. In this study, we consider the essential technical and intellectual abilities needed by AMSMRs. Based on expert analysis of the behavior exhibited by AMSMRs in clinics under basic scenarios, these robots can be classified as intellectual dynamic systems acting according to a situation in a multi-object and multi-agent environment. An AMSMR should identify different objects that define the presented territory (rooms and paths), different objects between and inside rooms (doors, tables, and beds, among others), and other robots. They should also identify the means for interacting with these objects, people and their speech, different information for communication, and small objects for transportation. These are included in the minimum set required to form the internal world model in an AMSMR. Recognizing door handles and opening doors are some of the most difficult problems for contemporary AMSMRs. The ability to recognize the meaning of human speech and actions and to assist them effectively are other problems that need solutions. These unresolved issues indicate that AMSMRs will need to pass through some learning and training programs before starting real work in hospitals.
Natural user interface (NUI) is used for the natural motion interface without using a specific device or tool like a mouse, keyboards, and pens. Recently, as non-contact sensor-based interaction technologies for recognizing human motion, gestures, voice, and gaze have been actively studied, an environment has been prepared that can provide more diverse contents based on various interaction methods compared to existing methods. However, as the number of sensors device is rapidly increasing, the system using a lot of sensors can suffer from a lack of computational resources. To address this problem, we proposed a real-time multi-device control system for natural interactive platform. In the proposed system, we classified two types of devices as the HC devices such as high-end commercial sensor and the LC devices such astraditional monitoring sensor with low-cost. we adopt each device manager to control efficiently. we demonstrate a proposed system works properly with user behavior such as gestures, motions, gazes, and voices.
A subway station is a prominent multi-purpose facility where the quantitative management of fine dust, generated by various factors, is conducted. Recently, eco-friendly air purification methods using air-purifying plants are being discussed, with the focus on biofiltration through vegetation. Previous research in this field has confirmed the reduction effects of transition metals such as Fe, which have been identified as harmful to human health. This study aimed to identify the sources of fine dust dispersion within subway stations and derive an efficient operational strategy for air-purifying plants that takes into account the behavior characteristics of fine dust within multi-purpose facilities. The experiment monitored regional fine dust levels through IAQ stations established based on prior research. Also, the data was analyzed through time-series and correlation analyses by linking it with passenger counts at subway stations and the frequency of train stops. Furthermore, to consider energy efficiency, we conducted component-specific power consumption monitoring. Through this study, we were able to derive the optimal operational strategy for air-purifying plants based on time-series comprehensive analysis data and confirm significant energy efficiency.
For decades, simulation technique has been well validated in areas such as computer and communication systems. Recently, the technique has been much used in the area of transportation and traffic forecasting. Several methods have been proposed for investigating complex traffic flows. However, the dynamics of vehicles and diversities of driver characteristics have never been considered sufficiently in these methods, although they are considered important factors in traffic flow analysis. In this paper, we propose a traffic simulation tool called Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamics Model (MATDYMO). Road transport consultants, traffic engineers and urban traffic control center managers are expected to use MATDYMO to efficiently simulate traffic flow. MATDYMO has four sub systems: the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. The road management system simulates traffic flow for various traffic environments (e.g., multi-lane roads, nodes, virtual lanes, and signals); the vehicle motion control system constructs the vehicle agent by using various vehicle dynamic models; the driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles; and lastly, the integrated control system regulates the MATDYMO as a whole and observes the agents running in the system. The vehicle motion control system and driver management system are described in the companion paper. An interrupted and uninterrupted flow model were simulated, and the simulation results were verified by comparing them with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The simulation result of the uninterrupted flow model showed that the driver agent displayed human-like behavior ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving. The simulation of the interrupted flow model was implemented as two cases. The first case analyzed traffic flow as the traffic signals changed at different intervals and as the turning traffic volume changed. Second case analyzed the traffic flow as the traffic signals changed at different intervals and as the road length changed. The simulation results of the interrupted flow model showed that the close relationship between traffic state change and traffic signal interval.
최근 구조해석기법이 발달하고 구조재료가 고강도화 함에 따라 건물의 스팬이 점점 길어지고 따라서 바닥의 고유진동수와 감쇠능력이 낮아지고 있다. 이로 인해 과거에는 고려하지 않았던 진동문제가 빈번하게 대두되고 있으며, 구조체의 고유진동수가 사람이 민감하게 느끼는 범위에 들기 쉬우며, 더욱이 군중들이 모여서 뛰고 하는 장소는 바닥판의 고유진동수와 가진진동수가 근접함으로 인한 증폭현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 스팬이 33m로서 장스팬인 다목적 홀을 대상으로 진동측정을 하여 고유진동수와 감쇠를 측정하였고, 본 장소에서 국내 유명가수의 공연시 진동을 측정하여 진동실태를 조사하였다. 조사결과 2차 하모닉과 바닥판의 고유진동수가 근접할 때 공진현상이 발생함을 알 수 있었으며, 이렇게 조사한 자료를 바탕으로 설계 유지관리시 고려해야 할 사항들을 검토하였다.
A bi-directional and multi-channel wireless telemetry capsule, 11mm in diameter, is presented that can transmit video images from inside the human body and receive a control signal from an external control unit. The proposed telemetry capsule includes transmitting and receiving antennas, a demodulator, decoder, four LEDs, and CMOS image sensor, along with their driving circuits. The receiver demodulates the received signal radiated from the external control unit. Next, the decoder receives the stream of control signals and interprets five of the binary digits as an address code. Thereafter, the remaining signal is interpreted as four bits of binary data. Consequently, the proposed telemetry module can demodulate external signals so as to control the behavior of the camera and four LEDs during the transmission of video images. The proposed telemetry capsule can simultaneously transmit a video signal and receive a control signal determining the behavior of the capsule itself. As a result, the total power consumption of the telemetry capsule can be reduced by turning off the camera power during dead time and separately controlling the LEDs for proper illumination of the intestine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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