Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.27
no.3
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pp.135-144
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2002
The purpose of this study is to examine the effects of computer-based creativity training. Four groups of vocational high school students totaling 151 were used as experimental subjects. Two dimensions of treatment were designed. One treatment dimension is the use of computer medium in education: computer based vs. paper-pencil setting of education. The second treatment dimension is the method of creativity training: technique-oriented training program vs. factor-oriented training program. Both a pretest and a post-test were administered to all participated students. The tests were composed of a Creative Figural Test and a Creative Product Test. After the pretest 8 sessions of creative training were delivered as intended in the design of the experiment. The Dost-test was arranged a week after the completion of the training sessions. The results of the study include: First, all the 4 groups showed certain amount of improvements in their scores of Creative Figural Test, while no improvements was observed in the creative product test score. Second, the technique-oriented creativity training was more effective than the factor-oriented under the context of computer-based education, and the factor-oriented training was more effective in the paper-pencil setting. The results suggest that different pedagogical approaches should be employed for computer-based training as compared to the paper-pencil education.
Iqbal, Omer;Jadoon, Waqas;ur Rehman, Zia;Khan, Fiaz Gul;Nazir, Babar;Khan, Iftikhar Ahmed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3172-3193
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2018
Recently, several studies have shown that linear representation based approaches are very effective and efficient for image classification. One of these linear-representation-based approaches is the Collaborative representation (CR) method. The existing algorithms based on CR have two major problems that degrade their classification performance. First problem arises due to the limited number of available training samples. The large variations, caused by illumintion and expression changes, among query and training samples leads to poor classification performance. Second problem occurs when an image is partially noised (contiguous occlusion), as some part of the given image become corrupt the classification performance also degrades. We aim to extend the collaborative representation framework under limited training samples face recognition problem. Our proposed solution will generate virtual samples and intra-class variations from training data to model the variations effectively between query and training samples. For robust classification, the image patches have been utilized to compute representation to address partial occlusion as it leads to more accurate classification results. The proposed method computes representation based on local regions in the images as opposed to CR, which computes representation based on global solution involving entire images. Furthermore, the proposed solution also integrates the locality structure into CR, using Euclidian distance between the query and training samples. Intuitively, if the query sample can be represented by selecting its nearest neighbours, lie on a same linear subspace then the resulting representation will be more discriminate and accurately classify the query sample. Hence our proposed framework model the limited sample face recognition problem into sufficient training samples problem using virtual samples and intra-class variations, generated from training samples that will result in improved classification accuracy as evident from experimental results. Moreover, it compute representation based on local image patches for robust classification and is expected to greatly increase the classification performance for face recognition task.
Kim, Kyungki;Alshair, Mohammed;Holtkamp, Brian;Yun, Chang;Khalafi, SeyedAmirhesam;Song, Lingguang;Suh, Min Jae
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.9
no.4
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pp.16-33
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2019
The increasing size and complexity of modern construction projects demands mature capabilities of onsite personnel with regard to recognizing unsafe situations. Construction safety training is paper or computer-based and suffers from a distinct gap between the classroom training environment and real-world construction sites; even trained personnel can find it difficult to recognize many of the potential safety hazards at their jobsites even after receiving construction safety training. Immersive technologies can overcome the current limitations in construction safety training by reducing the gap between the classroom and a real construction environment. This research developed and tested a new Augmented Reality (AR)-based assessment tool to evaluate the hazard recognition skills of students majoring in construction management as part of a construction safety course. The quantitative and qualitative results of this research confirmed that AR-based assessment can become a very effective assessment tool to evaluate safety knowledge and skills in a construction safety course, outperforming both paper and computer-based assessment methods. The students preferred AR-based assessment because it provides a realistic visual context for real world safety hazards.
A good performance on communication systems is obtained by decreasing the length of training sequence In the initial stage of adaptive equalization. This paper presents a new approach to accomplish this, with the use of a training adaptive equalizer. The approach is based on combining the training and tracking modes, in which the training equalizer is updated by the LMS algorithm with the training sequence and then updated by a blind algorithm. By computer simulations, it is shown that a class of the proposed equalizers provides better performance than the conventional training equalizer.
The accuracy of training-based activity recognition depends on the training procedure and the extent to which the training dataset comprehensively represents the activity and its varieties. Additionally, training incurs substantial cost and effort in the process of collecting training data. To address these limitations, we have developed a training-free activity recognition approach based on a fuzzy logic algorithm that utilizes a generic activity model and an associated activity semantic knowledge. The approach is validated through experimentation with real activity datasets. Results show that the fuzzy logic based algorithms exhibit comparable or better accuracy than other training-based approaches.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.7
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pp.759-768
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2018
As the number of exchange in various fields between countries increases, the number of international conference increases. Many students study simultaneous interpretation due to the increased demand of simultaneous interpretation. Since simultaneous interpretation requires a lot of learning time, students majoring in translation perform the self learning. The paper based sight translation training system is a representative self learning method, but backtracking decreases the efficiency of self learning and it requires the help of the partner. To improve the learning efficiency, computer based sight translation training system has been proposed. However, since students uses the computer based sight translation training system only in a fixed area due to low mobility of computer, the utilization of the system decreases. In this paper, smart device based sight translation training system has been proposed to increase the utilization of the proposed system. Since smart device has lower computing capabilities than the computer, we have proposed algorithms to deal with the low performance. We implement and evaluate the functionalities of the proposed training system.
Distance Education is a non-traditional mode of training and can take many forms, one of which is the use of Computer Based Training (CBT). This paper reviews various quality assurance models for designing the delivery of programmes at the universities and other training institutions. It presents the findings of a CBT research that is currently being carried out at the Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, University of the West Indies, Trinidad. The significance of the research is discussed with particular emphasis on the influence of curricula sequencing on knowledge acquisition in learners of varying cognitive styles. The paper concludes that adherence to quality assurance principles could result in the enhanced performance of users of the CBT.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.3
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pp.747-756
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2019
Students studying interpretation perform additional study and training in addition to regular class. In simultaneous interpreting and consecutive interpreting, interpreter should memorize speaker's announcement because of different language structure. To improve short-term memory, students perform memory training that requires a pair of students. Therefore, they can not perform self-learning, and therefore, efficiency of studying decreases. To resolve this problem, computer based short-term memory training system has been proposed. Student can perform self-learning by changing words in text to special character in the training system. However, efficiency of studying decreases because computer has low portability. Since the number of words is larger than the number of words to be switched into special character, learning difficulty decreases. To resolve this problem, smart device based short-term memory training system has been proposed. Student can perform smart device based training system without space constraints. Since the proposed training system increases the number of words to be changed into special character, learning difficulty increases. We implemented and evaluated the functionalities of the proposed training system.
Sung, Nak-Jun;Choi, Jin Wook;Kim, Chul-Hyun;Lee, Ahyoung;Hong, Min
Journal of Internet Computing and Services
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v.18
no.4
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pp.19-25
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2017
In this paper, we designed and implemented IoT sensors based badminton motion analysis and training system that can be readily used by badminton players with PC. Unlike the traditional badminton training system which uses signals of the flags by coach, the proposed electronic training system used IoT sensors to automatically detect and analysis the motions for badminton players. The proposed badminton motion analysis and training system has the advantage with low power, because it communicates with the program through BLE communication. The badminton motion analysis system automatically measures the training time according to the player's movement, so it is possible to collect objective result data with less errors than the conventional flag signal based method by coach. In this paper, training data of 5 athletes were collected and it provides the feedback function through the visualization of each section of the training results by the players which can enable the effective training. For the weakness section of each player, the coach and the player can selectively and repeatedly perform the training function with the proposed training system. Based on this, it is possible to perform the repeated training on weakness sections and they can improve the response speed for these sections. Continuous research is expected to be able to compare more various players' agility and physical fitness.
This paper presents a design of a situation training system supporting mixed-reality for the developmental disabled. The training scenario is developed for the disabled to improve the sense of sight and perception. The user sticks a virtual pin into a hole in the working board according to the direction and the appropriate feedback is delivered based on the FSM(Finite State Machine). In order to improve the reality and the training effect, the user's hand is inserted in the virtual training environments and the tactile sensation is provided using the haptic device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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