Reinforcement learning if a kind of machine learning. It aims to adapt an agent to a given environment with a clue to a reward and a penalty. Q-learning [8] that is a representative reinforcement learning system treats a reward and a penalty at the same time. There is a problem how to decide an appropriate reward and penalty values. We know the Penalty Avoiding Rational Policy Making algorithm (PARP) [4] and the Penalty Avoiding Profit Sharing (PAPS) [2] as reinforcement learning systems to treat a reward and a penalty independently. though PAPS is a descendant algorithm of PARP, both PARP and PAPS tend to learn a local optimal policy. To overcome it, ion this paper, we propose the Multi Best method (MB) that is PAPS with the multi-start method[5]. MB selects the best policy in several policies that are learned by PAPS agents. By applying PS, PAPS and MB to a soccer game environment based on the SoccerBots[9], we show that MB is the best solution for the soccer game environment.
In the paper, we developed the mobile based rehabilitation system for patients with upper extremity hemiplegia after stroke and evaluated clinical usefulness and effectiveness of the system. The sensors built in the smartphone were used to track patients' upper limb motion and the movements was transferred to the tablet PC through bluetooth connection so that the game contents could be interact with the movements. The rehabilitation game contents was based on Brunnstrom stage(B-stage), and was designed to lead accurate movement of upper limb. For the clinical evaluation of the effectiveness, 11 patients were recruited and make them perform an exercise of their wrist, shoulder, and forearm using the system for two weeks. The change of upper limb motor function was measured using fugl-meyer assessment(FMA), Brunnstrom stage(B-stage). And the change of quality of life was measured using EuroQoL-5 Dimension(EQ-5D), Beck Depression Inventory(BDI). The results showed significant improvement in upper limb function but not in quality of life. We verified mobile based rehabilitation program could be useful and effective for the clinical use.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.37-43
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2023
The hospital situation, timing, and patient restrictions have become obstacles to an optimum therapy session. The crowdedness of the hospital might lead to a tight schedule and a shorter period of therapy. This condition might strike a post-stroke patient in a dilemma where they need regular treatment to recover their nervous system. In this work, we propose an in-house and uncomplex serious game system that can be used for physical therapy. The Kinect camera is used to capture the depth image stream of a human skeleton. Afterwards, the user might use their hand gesture to control the game. Voice recognition is deployed to ease them with play. Users must complete the given challenge to obtain a more significant outcome from this therapy system. Subjects will use their upper limb and hands to capture the 3D objects with different speeds and positions. The more substantial challenge, speed, and location will be increased and random. Each delegated entity will raise the scores. Afterwards, the scores will be further evaluated to correlate with therapy progress. Users are delighted with the system and eager to use it as their daily exercise. The experimental studies show a comparison between score and difficulty that represent characteristics of user and game. Users tend to quickly adapt to easy and medium levels, while high level requires better focus and proper synchronization between hand and eye to capture the 3D objects. The statistical analysis with a confidence rate(α:0.05) of the usability test shows that the proposed gaming is accessible, even without specialized training. It is not only for therapy but also for fitness because it can be used for body exercise. The result of the experiment is very satisfying. Most users enjoy and familiarize themselves quickly. The evaluation study demonstrates user satisfaction and perception during testing. Future work of the proposed serious game might involve haptic devices to stimulate their physical sensation.
In this paper, we present the FlappyBird Competition System (FCS) implementation, a competition-based automated assessment system used in an entry-level artificial intelligence (AI) course at a university. The proposed system provides an evaluation method suitable for AI courses while taking advantage of automated assessment methods. Students are to design a neural network structure, train the weights, and tune hyperparameters using the given reinforcement learning code to improve the overall performance of game AI. Students participate using the resulting trained model during the competition, and the system automatically calculates the final score based on the ranking. The user evaluation conducted after the semester ends shows that our competition-based automated assessment system promotes active participation and inspires students to be interested and motivated to learn AI. Using FCS, the instructor significantly reduces the amount of time required for assessment.
This paper proposes a new training system for equilibrium sense using unstable platform. This training system for equilibrium sense consists of an unstable platform, a computer interface circuit and software program. Postural instability changes the weighting of different types of sensory information and the state of the equilibrium maintenance system. In order to improve the equilibrium sense, we developed software program such as a block game, sine curve training (SCT) and pingpong game using Visual C++. Using this system and training programs, we performed an experiment to train the equilibrium sense of a subject. To evaluate the effects of balance training, the time maintained on the target and the moving time to the target are measured. As a result, the moving time to the target and time to maintain cursor on the target improved through repeating equilibrium sense training. It was concluded that this system was reliable in the evaluation of equilibrium sense. We expect that this system might be applied to clinical use as an effective balance training system.
In this paper, we propose a new training system for the improvement of equilibrium sense using unstable platform. The equilibrium sense, which provides orientation with respect to gravity, is important to integrate the vision, somatosensory and vestibular function to maintain the equilibrium sense of the human body. In order to improve the equilibrium sense, we developed the software program such as a block game, pingpong game using Visual C++. These training system for the equilibrium sense consists of unstable platform, computer interface and software program. The unstable platform was a simple structure of elliptical-type which included tilt sensor, wireless RF module and the device of power supply. To evaluate the effect of balance training, we measured and evaluated the parameters as the moving time to the target, duration to maintain cursor in the target of screen and the error between sine curve and acquired data. As a results, the moving time to the target and duration to maintain cursor in the target was improved through the repeating training of equilibrium sense. It was concluded that this system was reliable in the evaluation of equilibrium sense. This system might be applied to clinical use as an effective balance training system.
VR 콘텐츠 조작 장비는 높은 가격을 요구하기 때문에 개인이 접하기 쉽지 않다. 특히 VR 콘텐츠 중 사용자의 모션을 추적하는 시스템의 경우 일반적으로 적외선 카메라를 사용하는 별도의 광학 센서 장비를 사용한다. 광학 센서 장비들은 단일기기만 사용할 경우 회전 동작 추적을 할 때 측정 가능한 범위가 측정 방향에 의존적이라는 단점이 있다. 위와 같은 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 별도의 광학 센서 장비 없이 일반적으로 대중이 보유하고 있는 장비인 스마트폰의 관성센서를 사용하여 측정 방향에 구애 받지 않고 사용자의 회전 동작을 추적할 수 있음을 보인다. 그리고 립모션을 사용한 시스템을 참조 시스템으로, 스마트폰을 사용한 시스템을 평가 시스템으로 정하여 두 시스템의 사용자 만족도를 비교하여 평가 시스템의 유용성을 검증한다.
Xiong, Gang;Sun, Penghao;Hu, Yuxiang;Lan, Julong;Li, Kan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3474-3497
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2016
Network Function Virtualization (NFV) and Software Defined Networking (SDN) are recently considered as very promising drivers of the evolution of existing middlebox services, which play intrinsic and fundamental roles in today's networks. To address the virtual service deployment issues that caused by introducing NFV or SDN to networks, this paper proposes an optimal solution by combining quantum genetic algorithm with cooperative game theory. Specifically, we first state the concrete content of the service deployment problem and describe the system framework based on the architecture of SDN. Second, for the service location placement sub-problem, an integer linear programming model is built, which aims at minimizing the network transport delay by selecting suitable service locations, and then a heuristic solution is designed based on the improved quantum genetic algorithm. Third, for the service amount placement sub-problem, we apply the rigorous cooperative game-theoretic approach to build the mathematical model, and implement a distributed algorithm corresponding to Nash bargaining solution. Finally, experimental results show that our proposed method can calculate automatically the optimized placement locations, which reduces 30% of the average traffic delay compared to that of the random placement scheme. Meanwhile, the service amount placement approach can achieve the performance that the average metric values of satisfaction degree and fairness index reach above 90%. And evaluation results demonstrate that our proposed mechanism has a comprehensive advantage for network application.
최근 경험경제의 가속화 시대에서, 사용자 경험이 무엇보다 중시되는 대표적인 키워드가 게이미피케이션 연구 분야이다. 게이미피케이션은 제공자와 사용자의 다양한 상호작용으로 무형의 요소가 생산, 소비되는 특성이 있으며, 경제적인 가치로 일반화하고, 객관화하기 어려운 구조로 되어 있다. 본 연구는 사용자에게 경험을 제공하고 가치를 창출하는, 기업의 어떠한 지식, 디자인, 콘텐츠, 서비스 등 무형의 기술에 대한 경제적 가치를 평가하는 견해에서, 게이미피케이션 기술에 대한 경제적 가치를 포괄하는 평가 셈식과 전체 구조를 정형화하는 데 연구의 목적이 있다.
Background: The restriction of wrist motion results in limited hand function, and the evaluation of the range of wrist motion is related to the evaluation of wrist function. To analyze and compare the wrist motion during four selected tasks, we developed a new desktop motion analysis system using the motion controller for a home video game console. Methods: Eighteen healthy, right-handed subjects performed 15 trials of selective tasks (dart throwing, hammering, circumduction, and winding thread on a reel) with both wrists. The signals of light-emitting diode markers attached to the hand and forearm were detected by the optic receptor in the motion controller. We compared the results between both wrists and between motions with similar motion paths. Results: The parameters (range of motion, offset, coupling, and orientations of the oblique plane) for wrist motion were not significantly different between both wrists, except for radioulnar deviation for hammering and the orientation for thread winding. In each wrist, the ranges for hammering were larger than those for dart throwing. The offsets and the orientations of the oblique plane were not significantly different between circumduction and thread winding. Conclusions: The results for the parameters of dart throwing, hammering, and circumduction of our motion analysis system using the motion controller were considerably similar to those of the previous studies with three-dimensional reconstruction with computed tomography, electrogoniometer, and motion capture system. Therefore, our system may be a cost-effective and simple method for wrist motion analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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