International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.648-651
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2013
The information generated in large-scale and complex construction projects are transferred continuously and transformed into project products on the long span life cycle. Therefore, information flow management is related with the success of project directly. However, certain characteristics of large-scale and complex construction projects make the solving the problem more difficultly. Although several information retrieval systems support the information management system, it is not suitable to grasp information flows. Hence, we developed an information retrieval system specialized with the information flow based on a preceding research. The system consists of a relation-based database and the process information transferring relation inference application module. The system enables project managers to manage the entire project process more efficiently and each project member to work their own task being served the information flow retrieval results.
Three research hypotheses expected when working with a mobile app were verified. As follows: (1) Usability varies depending on the external structure of the tree-view menu. (2) If the menu arrangement is different from the script expected by users, the usability is poor. And (3) the effects of each of these two hypotheses vary depending on the complexity of the task. To this end, a script for booking accommodations expected by undergraduate students was written, and an experiment was designed with the task completion time and error rate as dependent variables. The experiment was conducted by implementing a prototype for reservation system on a smartphone As a result, while the overall performance was unfavorable when the task was complicated, the superiority of sectional menu was prominent when the task was complicated, and positive responses were observed when the menu arrangement in a complicated task matched user expectations. By discussing these results, it was found that when designing a procedural menu on a mobile screen, we come up with measures to minimize the burden of working memory, consider what tree-views are for the task, and that in complex tasks, menus should be arranged according to the scripts expected by users.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.17
no.4
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pp.45-52
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2022
PURPOSE: This study examined the center of pressure (COP) and ground reaction force (GRF) characteristics during each task-oriented sit-to-stand in stroke patients. METHODS: Twenty stroke subjects were included in this study. The task consisted of sit-to-stand (SS), sit-to-stand for reaching (SR), and sit-to-stand for walking (SW). The response time, COP, and GRF were measured during each task. The COP and GRF data were obtained using a two-force plate. The force plates were placed on a chair (below the buttock) and floor (below the feet). RESULTS: Significant differences were observed between SS (1.48 ± .48 s) and SR (2.09 ± 0.82 s) and between SS and SW (2.27 ± .72 s) in the preparatory phase time during each sit-to-stand exercise (p = .002) and showed significant differences between SS (13.90 ± 6.44 cm) and SW (34.62 ± 39.38 cm) and between SR (16.14 ± 8.04 cm) and SW in the mediolateral COP range during each sit-to-stand exercise (p = .013). CONCLUSION: These findings suggest that more complex task-oriented sit-to-stand exercise requires a high-level motor programming process than a simple sit-to-stand task. Therefore, a variety of tasks-oriented sit-to-stand exercises will be useful training to achieve better ADL ability for stroke patients.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.633-635
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2016
Convolutional Networks (ConvNets) are powerful models that learn hierarchies of visual features, which could also be used to obtain image representations for transfer learning. The basic pipeline for transfer learning is to first train a ConvNet on a large dataset (source task) and then use feed-forward units activation of the trained ConvNet as image representation for smaller datasets (target task). Our key contribution is to demonstrate superior performance of multiple ConvNet layer features over single ConvNet layer features. Combining multiple ConvNet layer features will result in more complex feature space with some features being repetitive. This requires some form of feature selection. We use AdaBoost with single stumps to implicitly select only distinct features that are useful towards classification from concatenated ConvNet features. Experimental results show that using multiple ConvNet layer activation features instead of single ConvNet layer features consistently will produce superior performance. Improvements becomes significant as we increase the distance between source task and the target task.
Using a speeded classification task (Garner, 1978), we investigated the perceptual interaction of distinctive features in Korean consonants. The main questions of this study were whether listeners can perceptually identify the component features that make up complex consonant sounds, whether these features are processed independently or dependently and whether there is a systematic hierarchy in their dependency. Participants were asked to classify syllables based on their difference in distinctive features in the task. Reaction times for this task were also gathered. For example, participants classified spoken syllables /ta/ and /pa/ as one category and /$t^ha$/ and /$p^ha$/ as another in terms of aspiration condition. In terms of articulation, participants classified /ta/ and /$t^ha$/ as one category and /pa/ and /$p^ha$/ as another. We assumed that the difference between their RTs represents their interdependency. We compared the laryngeal features and place features (Experiment 1), resonance features and place features (Experiment 2), and manner features and laryngeal features (Experiment 3). The results showed that distinctive features were not perceived in a completely independent way, but they had an asymmetric and hierarchical interdependency. The laryngeal features were found to be more independent compared to place and manner features. We discuss these results in the context of perceptual basis in phonology.
The 420 employees as subject for emprical analysis were selected in Banwol & Sihwa Industrial Complex in Ansan area. This study shows the followings; 1. In the group where the task is unstructured and the subordinate's ability is high, the achievement - oriented and participative leader behavior have positive impact on the subordinate's expectancy. 2. In the group where the task is unstructured and the subordinate's ability is low, the directive leader behavior has no significant impact on the subordinate's expectancy. 3. In the group where the task is structured and the subordinate's ability is high, the supportive leader behavior has positive impact on the subordinate's expectancy. 4. In the group where the task is structured and the subordinate's ability is low, only supportive leader behavior has positive impact on the subordinate's expectancy, and the directive leader behavior has on significant impact. Finally this study indicates the implication for future theoretical and empirical delelopment.
Although the relationship between social networking sites (SNS) use and performance has been widely studied, most of these studies have focused on comparing the SNS users' overall performance with that of non-SNS users instead of examining how using SNS midway of a task affects one's task performance. To address this research gap, an experiment was conducted to examine SNS use during a task and its influence on the performance of that task. In this experiment, the role of SNS in various situations was examined by reviewing the literature on break and performance as well as the types of breaks and tasks. Owing to its exploratory nature, this study used various types of data, such as electroencephalography interpretation data generated from a brain-computer interface, self-reported data, and data recorded by a computer. Those participants who used SNS showed an improved performance compared with those who took a short break while doing a simple task. Further analysis showed that the degree of SNS usage and engagement with SNS had positive effects on the participants' simple task performance, while social presence and reassurance of self-worth had negative and positive effects on the participants' complex task performance, respectively.
In the information society, the amount of information have been increased by technological development. It is not easy to deal with information for fast data processing because of increasing of the complexity and diversity of data. So this paper will confirm the fact that the color plays the role of the classification of complex information and can make data processing fast. Experiment 1 shows that the searching time of target(line name) is more faster when the color of a subway line is equal to the color of station`s name. Experiment 2 using the task for classification of word mixed in various categories shows that color category processing is more faster rather than semantic category processing and the effect of this task is far better when color difference is more clear.
An Intelligent service robot performs various complex tasks in dynamic environment, providing useful intelligent services for human users. The robot needs to continuously monitor dynamically changing environment and reactively choose the best behavior for the changing context. The selected behaviors may include nondeterministic or parallel actions. In this paper, we present a structured reactive robot programming language, SPRIT that is based on Structured Circuit Semantics (SCS). SPRIT is fully implemented as a task executor and tested for reactive robot tasks in dynamic environment to show that it can be used to explicitly represent and effectively implement the complex reactive behaviors of intelligent robot systems.
The purpose of this study was to analyse the relationships between cognitive abilities and driving characteristics of elderly drivers. Driving characteristics of elderly and younger drivers who were driving a fixed base driving simulator vehicle were examined. Participants consisted of 12 drivers over age 65 (the 'older' group) and 12 drivers between the ages of 25 and 55 (the "younger" group). As indices of cognitive ability, critical flicker fusion frequency (CFF) tests and cognitive reaction tests were given before the driving task. CFF was also tested after the simulated driving task for both groups. Cognitive reaction tests, which were composed of speed estimation tests, multiple choice reaction tests and obstacle avoidance tests, were developed by the Korean Road Traffic Safety Authority in 2003. CFF values between the two groups exhibited significant differences both before and after the task, with a p-value less than 0.01 and a t-value of -3.01 before the test and a p-value less than 0.031 and a t-value of -2.35 after the test. Older drivers' CFF values were lower than those of the younger. However, there was no difference in older or younger driver CFF values before and after the task within the same group. Except for the multiple choice reaction test, there was no difference in cognitive reaction test results between the two groups. The elderly drivers made more errors though they did not differ from the younger drivers in reaction times. At the simulated driving task the reaction time of the elderly driver was longer than that of the younger; however, the driving speed of the elderly was lower and the number of collisions greater. There was a positive correlation (r=.496) between the number of errors in the multiple choice reaction test and the number of collisions in the driving task. Therefore, it was identified that critical attributes contributing to automobile crashes involving elderly drivers included cognitive difficulty in judging and responding to complex situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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