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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 295 - 304 (10page)
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Learning assistance system that continuously measures user’s concentration will be helpful to grasp the concentration pattern and adjust the learning method accordingly to improve the learning efficiency. Although a lot of various learning aids have been proposed, there have been few studies on the concentration monitoring system in real time. Therefore, in this study, we developed an Android-based mobile application that can measure concentration during study by using functional near-infrared spectroscopy, which is used to measure brain activity. First, the task accuracy was predicted at a maximum level of 93.75% from the prefrontal oxygenation characteristics measured while performing the visual Q&A task on 11 college students, and a concentration calculation formula based on a linear regression model was derived. Then, a survey on the usability of the mobile application was conducted, overall high satisfaction and positive opinions were obtained. From these findings, this application can be used as a customized learning aid application for users, and further, it can help educators improve the quality of classes based on the level of concentration of learners.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험 방법
3. 데이터 분석
4. 모바일 애플리케이션
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
S.H. Lee, D.H. Kim, S.J. Park, and J.S. Heo, “Development of Smart Phone Lock Application for Study Focusing,” The Korean Institute of Information Scientists and Engineers, pp. 2030-2032, 2017.
B. Kim, and K. Han, “Automated Time Manager (ATM) Smartphone Application Development and Effectiveness Verification for Time Management Self-Regulation,” Proceedings of HCI Korea 2019, pp. 1280-1281, 2019.
C. Im, H. Seo, and S.C. Jun, “Survey for Non Invasive Brain Electrical Stimulation Using Computational Modeling,” Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 38, No. 10, pp. 23-27, 2020.
B. Kang and G. Yoon, “Generation of Control Signal based on Concentration Detection using,” Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 50, No. 12, pp. 3192-3198, 2013.
N.H. Liu, C.Y. Chiang, and H.C. Chu, “Recognizing the Degree of Human Attention Using EEG Signals from Mobile Sensors,” Sensors 2013, Vol. 13, No. 8, pp. 10273-10286, 2013.
B. Kim, and K. Han, “Automated Time Manager (ATM) Smartphone Application Development and Effectiveness Verification for Time Management Self-Regulation,” Proceedings of HCI Korea 2019, pp. 1280-1281, 2019.
C. Im, H. Seo, and S.C. Jun, “Survey for Non Invasive Brain Electrical Stimulation Using Computational Modeling,” Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 38, No. 10, pp. 23-27, 2020.
B. Kang and G. Yoon, “Generation of Control Signal based on Concentration Detection using,” Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 50, No. 12, pp. 3192-3198, 2013.
N.H. Liu, C.Y. Chiang, and H.C. Chu, “Recognizing the Degree of Human Attention Using EEG Signals from Mobile Sensors,” Sensors 2013, Vol. 13, No. 8, pp. 10273-10286, 2013.
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