The purpose of this study is to propose a method to evaluate task complexity using CIFs(Complexity Influencing Factors). We developed a method that CIFs can be used in the evaluation of task complexity using fuzzy linguistic approach. That is, a fuzzy linguistic multi-criteria method to assess task complexity in a specific task situation was proposed. The CIFs luting was assessed in linguistic terms, which are described by fuzzy numbers with triangular and trapezoidal membership function. A fuzzy weighted average algorithm, based on the extension principle, was employed to aggregate these fuzzy numbers. Finally, the method was validated by experimental approach. In the result, it was validated that TCIM(Tink Complexity Index Method) is an efficient method to evaluate task complexity because the correlation coefficient between task performance time and TCI(Task Complexity Index) was 0.699.
The purpose of this research is to analyze the predictive powers of the five technostress creators - techno-overload, techno-invasion, techno-complexity, techno-insecurity, and techno-uncertainty - in job satisfaction and teacher efficacy of primary school teachers in Korea when they incorporated mobile technology into teaching. A questionnaire was designed to measure the level of teacher's stress from technology, job satisfaction and teacher efficacy. Data were collected from 164 teachers. Multiple regression analysis was conducted to explain which area of technostress led to varying degrees of job satisfaction and teacher efficacy. The results showed that techno-complexity alone predicted both job satisfaction and teacher efficacy. The reason why techno-complexity was the only predictor is that teachers would have first needed to understand how to incorporate mobile technology into teaching, before feeling overloaded, invaded, insecure, or uncertain about it, meaning techno-complexity precedes other constructs. Therefore, the only stress factor that affected them was how to understand the complexity of mobile technology. This calls for adequate training and support from schools and governments in order for the teachers to fully incorporate technology into teaching.
The purpose of this study was to identify differences in learning patterns according to content complexity in video-based learning environments and to derive variables that have an important effect on learning achievement within particular learning contexts. To achieve our aims, we observed and collected data on learners' cognitive processes through perceived affordances, using behavioral logs and eye movements as specific indicators. These two types of reaction data were collected from 67 male and female university students who watched two learning videos classified according to their task complexity through the video learning player. The results showed that when the content complexity level was low, learners tended to navigate using other learners' digital logs, but when it was high, students tended to control the learning process and directly generate their own logs. In addition, using derived prediction models according to the degree of content complexity level, we identified the important variables influencing learning achievement in the low content complexity group as those related to video playback and annotation. In comparison, in the high content complexity group, the important variables were related to active navigation of the learning video. This study tried not only to apply the novel variables in the field of educational technology, but also attempt to provide qualitative observations on the learning process based on a quantitative approach.
Measuring task complexity of movement skill is an important factor to evaluate a difficulty of learning and/or imitating a task for autonomous robots. Although many complexity-measures are proposed in research areas such as neuroscience, physics, computer science, and biology, there have been little attention on the robotic tasks. To cope with measuring complexity of robotic task, we propose an information-theoretic measure for task complexity of movement skills. By modeling proprioceptive as well as exteroceptive sensor data as multivariate Gaussian distribution, movements of a task can be modeled as probabilistic model. Additionally, complexity of temporal variations is modeled by sampling in time and modeling as individual random variables. To evaluate our proposed complexity measure, several experiments are performed on the real robotic movement tasks.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.439-444
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2021
This study investigates the relationship between syntactic complexity and English proficiency for Korean college students, using the recently developed TAASSC(the Tool for the Automatic Analysis of Syntactic Sophistication and Complexity) program. Essays on the ICNALE(International Corpus Network of Asian Learners of English) corpus were employed and phrasal complexity indices and clausal complexity indices, respectively were used to predict English proficiency level for Korean students. Results of stepwise regression analysis showed that indices of phrasal complexity explained 8% of variance in English proficiency, while indices of clausal complexity accounted for approximately 11%. That is, indices of clausal complexity were slightly better predictors of English proficiency than indices of phrasal complexity, which contradicts Biber et at.(2011)'s claim that phrasal complexity is the hallmark of writing development.
Object detection technology is one of the main research topics in the field of computer vision and has established itself as an essential base technology for implementing various vision systems. Recent DNN (Deep Neural Networks)-based algorithms achieve much higher recognition accuracy than traditional algorithms. However, it is well-known that the DNN model inference operation requires a relatively high computational power. In this paper, we analyze the inference time complexity of the state-of-the-art object detection architecture Yolov7 in various environments. Specifically, we compare and analyze the time complexity of four types of the Yolov7 model, YOLOv7-tiny, YOLOv7, YOLOv7-X, and YOLOv7-E6 when performing inference operations using CPU and GPU. Furthermore, we analyze the time complexity variation when inferring the same models using the Pytorch framework and the Onnxruntime engine.
There is mounting evidence that complex computer system displays in control rooms contribute to cognitive complexity and, thus, to the probability of human error. Research shows that reaction time increases and response accuracy decreases as the number of elements in the display screen increase. However, in terms of supporting the control room operator, approaches focusing on addressing display complexity solely in terms of information density and its location and patterning, will fall short of delivering a properly designed interface. This paper argues that information complexity and semantic complexity are mandatory components when considering display complexity and that the addition of these concepts assists in understanding and resolving differences between designers and the preferences and performance of operators. This paper concludes that a number of simplified methods, when combined, can be used to estimate the impact that a particular display may have on the operator's ability to perform a function accurately and effectively. We present a mixed qualitative and quantitative approach and a method for complexity estimation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1944-1956
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2016
The Digital Video Broadcasting-Common Scrambling Algorithm is an ETSI-designated algorithm designed for protecting MPEG-2 signal streams, and it is universally used. Its structure is a typical hybrid symmetric cipher which contains stream part and block part within a symmetric cipher, although the entropy is 64 bits, there haven't any effective cryptanalytic results up to now. This paper studies the security level of CSA against impossible differential cryptanalysis, a 20-round impossible differential for the block cipher part is proposed and a flaw in the cipher structure is revealed. When we attack the block cipher part alone, to recover 16 bits of the initial key, the data complexity of the attack is O(244.5), computational complexity is O(222.7) and memory complexity is O(210.5) when we attack CSA-BC reduced to 21 rounds. According to the structure flaw, an attack on CSA with block cipher part reduced to 21 rounds is proposed, the computational complexity is O(221.7), data complexity is O(243.5) and memory complexity is O(210.5), we can recover 8 bits of the key accordingly. Taking both the block cipher part and stream cipher part of CSA into consideration, it is currently the best result on CSA which is accessible as far as we know.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.3
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pp.405-412
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2010
The purpose of this paper is to compare complexity and to assess flexibility of competing transponder architectures for satellite communication services. For performance comparison, we consider three channelization techniques: digital down converter(DDC) based on the use of the cascaded integrator-comb(CIC) filter, tuneable pipeline frequency transform(T-PFT) based on the tree-structure(TS) and variable oversampled complex-modulated filter banks(OCM-FB) based on the polyphase FFT(P-FFT). The comparison begins by presenting a basic architecture of each channelization method and includes analytical expressions of the number of multiplications as a computational complexity perspective. The analytical results show that DDC with CIC filter requires the heavy computational burden and the perfect flexibility. T-PFT based on the TS provides the almost perfect flexibility with the low complexity over DDC with the CIC filter for a large number of sub-channels. OCM-FB based on the P-FFT shows the high flexibility and the best computational complexity performance compared with other approaches.
Ali, Shahid;Jiang, Junfeng;Hassan, Syed Tauseef;Shah, Ashfaq Ahmad
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3682-3694
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2022
The expansion of a country's ecological footprint generates resources for economic development. China's import bill and carbon footprint can be reduced by investing in green transportation and energy technologies. A sustainable environment depends on the cessation of climate change; the current study investigates nuclear energy efficiency, economic complexity, air transportation, and industrial improvement for reducing environmental footprint. Using data spanning the years 1983-2016, the dynamic autoregressive distributed lag simulation method has demonstrated the short- and long-term variability in the impact of regressors on the ecological footprint. The study findings revealed that economic complexity in China had been found to have a statistically significant impact on the country's ecological footprint. Moreover, the industrial improvement process is helpful for the ecological footprint in China. In the short term, air travel has a negative impact on the ecological footprint, but this effect diminishes over time. Additionally, energy innovation is negative and substantial both in the short and long run, thus demonstrating its positive role in reducing the ecological footprint. Policy implications can be extracted from a wide range of issues, including economic complexity, industrial improvement, air transportation, energy innovation, and ecological impact to achieve sustainable goals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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