Performance assessment is one of the authentic assessment method that are consistent with new curriculum goal, concentrated on the process rather than the results of problem solving. But the key to good assessment is matching the assessment task to intended objectives. Based on the review of literatures, the current performance assessment task was critically analysed. As a result, this study developed appropriate model and criteria of performance assessment task to elementary mathematics.
The 583 employees as subject for empirical analysis were selected by cluster sampling method 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 positive 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 no significant impact. 5. The subordinate's need for growth has a strong moderating effect in the relationship between leader behavior and job satisfaction. Finally this study indicates the implication for future theoretical and empirical development.
Image semantic segmentation and dehazing are key tasks in the computer vision. In recent years, researches in both tasks have achieved substantial improvements in performance with the development of Convolutional Neural Network (CNN). However, most of the previous works for semantic segmentation assume the images are captured in clear weather and show degraded performance under hazy images with low contrast and faded color. Meanwhile, dehazing aims to recover clear image given observed hazy image, which is an ill-posed problem and can be alleviated with additional information about the image. In this work, we propose a deep multi-task network for simultaneous semantic segmentation and dehazing. The proposed network takes single haze image as input and predicts dense semantic segmentation map and clear image. The visual information getting refined during the dehazing process can help the recognition task of semantic segmentation. On the other hand, semantic features obtained during the semantic segmentation process can provide cues for color priors for objects, which can help dehazing process. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed multi-task approach, showing improved performance compared to the separate networks.
This paper addresses the control problem of a mobile robot supporting a task robot with needs to be positioned precisely. The main difficulty residing in the precise control of a mobile robot supporting a task robot is providing an accurate and stable base for the task robot. That is, the end-plate of the mobile robot which is the base of the task robot can not be positioned accurately without external position sensors. This difficulty is resolved in this paper through the vision information obtained from the camera attached at the end of a task robot. First of all, the camera parameters were measured by using the images of a fixed object captured by the camera. The measured parameters include the rotation, the position, the scale factor, and the focal length of the camera. These parameters could be measured by using the features of each vertex point for a hexagonal object and by using the pin-hole model of a camera. Using the measured pose(position and orientation) of the camera and the given kinematics of the task robot, we calculate a pose of the end-plate of the mobile robot, which is used for the precise control of the mobile robot. Experimental results for the pose estimations are shown.
Joo, Young Ju;Kim, So Na;Kim, Eun Kyung;Park, Su Yeong
Knowledge Management Research
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v.9
no.4
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pp.1-16
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2008
The purpose of the present study is to explain the effects of academic self-efficacy, self-regulated learning and online task value on academic achievement and learning transfer in corporate cyber education. 202 students who completed S corporate's cyber courses in 2007 and responded to all survey participated in this study. A hypothetical model was proposed, which was composed of academic self-efficacy, online task value and self-regulated learning factors as prediction variables, and learning transfer as well as academic achievement factors as outcome variables. The results of this study through regression analysis as follows. First, learners' academic self-efficacy, self-regulated learning and online task value predict learners' academic achievement significantly. Second, except for academic self-efficacy, learners' self-regulated learning and online task value predict on learners' learning transfer significantly. Third, academic achievement plays a role as mediating value in predicting academic achievement by online task. It implies that learners' academic self-efficacy, online task value and self-regulated learning which predict learners' academic achievement and learning transfer should be considered in developing strategies for the design and operation of cyber courses.
Electroencephalogram(EEG) would be the most objective psychophysiological research technique on human errors though few research has been taken yet. This study aimed to get characteristics of human error while committing simple Odd-Ball tasks by utilizing the power spectrum technique of EEG data. Each experiment was composed of 3 tasks with different rules, and 8 young undergraduate students participated in this study as paid subjects. The result showed in the affirmative that subject and the interaction of subject and task factors were statistically significant on variation of $\alpha$ band power $P_{\alpha/(\alpha+\beta+\theta)}$ and $\beta$ band power $P_{\beta/(\alpha+\beta+\theta)}$, and that the former increasing in backward direction to Pz reflects compatibility whereas the latter increasing in forward direction to Fz reflects familiarity. Therefore it was coucluded that, since task 2 carried out in the present research requiring decoding process would be more difficult to human beings than the task merely requiring psychological recall process, task 1 and task 3 were classified into a homogenious group excluding task 2, and the ratio $\alpha$ band power to $\beta$ band power indicated enormous increase of $\alpha$ band power relative to $\beta$ band power in the cases of contra-lateral errors, especially in task 2.
Purpose: This study was designed to investigate the changes of postural sway and muscle activation while standing upright and performing a dual task. Methods: Nine healthy adults were recruited and provided their written informed consent. They performed a balance task with and without a cognitive task on a force flatform (Good balance, Metitur Ltd., Filand). Postural sway was measured as medio-lateral and anterior-posterior distance and the velocity of the center of pressure and muscle activations of the ankle dorsi- and plantar-muscle was measured. The recruits completed three trials and the data was analyzed by a paired t-test. Results: There were significant differences in the medio-lateral and anterior-posterior distance and the velocity of the center of pressure, and significant increases in the muscle activities of the tibialis anterior. Conclusion: These findings revealed that performing a dual task increases postural sway and muscle activation of the ankle when simultaneously maintaining balance and performing another cognitive task. Future studies should focus on balance training with a dual task for patients.
In this study, an artificial neural network(ANN) was constructed to establish the relationship between process condition prameters and the qualities of the injection-molded product in the injection molding process. Six process parmeters were set as input parameter for ANN: melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, packing time, and cooling time. As output parameters, the mass, nominal diameter, and height of the injection-molded product were set. Two learning structures were applied to the ANN. The single-task learning, in which all output parameters are learned in correlation with each other, and the multi-task learning structure in which each output parameters is individually learned according to the characteristics, were constructed. As a result of constructing an artificial neural network with two learning structures and evaluating the prediction performance, it was confirmed that the predicted value of the ANN to which the multi-task learning structure was applied had a low RMSE compared with the single-task learning structure. In addition, when comparing the quality specifications of injection molded products with the prediction values of the ANN, it was confirmed that the ANN of the multi-task learning structure satisfies the quality specifications for all of the mass, diameter, and height.
For information processing tasks, it is an important cognitive skill to manipulate and store information, which is known as information intake. One of the tasks which greatly involve this skill would be a spreadsheet calculation task. In this study, a spreadsheet calculation task is analyzed by the cognitive task analysis based on the cognitive factors having been usef for a model of human information processing. By the results of the cognitive task analysis, the spreadsheet calculation tasks to be used in the experiments are designed and the testbattery of cognitive abilities assessment (CCAB ; complex cognitive asssessment battery) are selected. Then, the features of cognitive demands and a human performance model of the spreadsheet calculation task are suggested by means of correlation analysis, principal component factor analysis, and regression analysis of the results of the experiments on task performances and the assessment of cognitive abilities. Also, the application of the results of the study to job placement and further research issues are described.
This study investigated 3- and 5-year-old preschoolers' stress coping strategies depending on tasks, and whether preschoolers' stress coping strategies in each task depended on their temperament types. Subjects were 96 3- and 5-year-old preschoolers selected from three day-care centers in Seoul, Kounggi. A Parent Temperament Questionnaire for preschooler was used, and the coping strategies which each preschooler showed in task with perceived controllable, task with perceived uncontrollable were recorded by a video camera. Preschoolers' stress coping strategies recorded by a video camera were transcribed and analyzed according to the categories the researcher generated. Data were analyzed by paired t-tests and t-tests. As a results, there was a significant differences in preschoolers' stress coping strategies depending on the tasks and a significant temperament type difference in the preschoolers' stress coping strategies in each task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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