Evaluation of repetitiveness for hand-intensive tasks is essential to determine the level of risk for upper-extremity musculoskeletal disorders at the workplace. Many measures and methods have been introduced for repetitiveness assessment: however, our understanding of the differences among these measures and methods is lacking. The present study compared the repetitiveness measures and measurement/analysis methods to help practitioners apply the proper repetitiveness assessment methodology in the workplace. By reviewing 51 studies of repetitiveness assessment, measures and corresponding measurement/analysis methods were surveyed. Of the repetitiveness measures, two types of dimensions (frequency and time) and corresponding types of analysis scopes were identified. According to the dimensional and analysis-scope types. the repetitiveness measures were categorized and then the surveyed studies were counted for each measure. It is identified that frequency measures have used 2.7 times higher than time measures and the frequency of wrist motions has been most frequently used in repetitiveness assessment. Furthermore, the measurement methods were categorized into objective and subjective methods, and the analysis methods into statistical and spectral methods. Lastly, eight factors (accuracy, reliability. sensitivity. efficiency. ease of use. applicability. interference. and robustness) were listed to be considered in selecting the appropriate assessment methodology.
The reason for this study is that the learning content of geometric construction in school mathematics is very insufficient. Geometric construction not only enables in-depth understanding of shapes, but also improves deductive proof skills. In school mathematics education, geometric construction is a very important learning factor, and educational significance is very high in that it can develop reasoning skills essential to the future society. Nevertheless, the reduction of geometric construction learning content in Korean curriculum and mathematics textbooks is against the times. Therefore, the purpose of this study is to analyze the transition of geometric construction learning contents in middle school mathematics curriculum and mathematics textbooks. In order to achieve the purpose of this study, the following studies were conducted. First, we analyze the characteristics of geometric construction according to changes in curriculum and textbooks. Second, we develop a framework for analyzing geometric construction tasks. Third, we explore geometric construction tasks according to the developed framework. Through this, it is expected to provide significant implications for the geometric areas of the new middle school curriculum that will be developed in the future.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.555-558
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2008
For trying to frontal attack of new solution by fusion of technical tasks and conditions with it's solving methods of the essential tasks of marine resource development and environmental conservation in addition with elements of electronic high-technologies, the skimmer robot was proposed by using of oil spill disaster prevention and its disposal system with sequentially circular collection type of magnetic oil spill adsorbent powder and fabrics on the electronic barge robot for the scheme of sustainable development of environment-friendly technology. It was verified from the experiment of electronic barge robot demonstrator that the skimmer system of magnetic oil spill adsorbent powder and fabrics was very effective and useful technique to collect oil spill samples. At this point, the barge-based electronic remote control was very useful system operating easily on the marine fields to skim oil spill with dangerous toxic substances of crude oil and very harmful to human. Therefore, fusion technology proposed in this study combined with electronic and marine technology is the novel contributable technology for developing marine environmental conservation and environment-friendly disaster prevention, and also its management techniques.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.12
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pp.1099-1104
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2013
This paper presents a learning-based visual inspection method that addresses the need for an improved adaptability of a visual inspection system for parts verification in panorama sunroof assembly lines. It is essential to ensure that the many parts required (bolts and nuts, etc.) are properly installed in the PLC sunroof manufacturing process. Instead of human inspectors, a visual inspection system can automatically perform parts verification tasks to assure that parts are properly installed while rejecting any that are improperly assembled. The proposed visual inspection method is able to adapt to changing inspection tasks and environmental conditions through an efficient learning process. The proposed system consists of two major modules: learning mode and test mode. The SVM (Support Vector Machine) learning algorithm is employed to implement part learning and verification. The proposed method is very robust for changing environmental conditions, and various experimental results show the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.158-170
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2021
Virtualization technologies are being adopted and broadly utilized in many fields and at different levels. In cloud computing, achieving load balancing across large distributed virtual machines is considered a complex optimization problem with an essential importance in cloud computing systems and data centers as the overloading or underloading of tasks on VMs may cause multiple issues in the cloud system like longer execution time, machine failure, high power consumption, etc. Therefore, load balancing mechanism is an important aspect in cloud computing that assist in overcoming different performance issues. In this research, we propose a new approach that combines the advantages of different task allocation algorithms like Round robin algorithm, and Random allocation with different threshold techniques like the VM utilization and the number of allocation counts using least connection mechanism. We performed extensive simulations and experiments that augment different scheduling policies to overcome the resource utilization problem without compromising other performance measures like makespan and execution time of the tasks. The proposed system provided better results compared to the original round robin as it takes into consideration the dynamic state of the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.952-973
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2021
In recent years, mobile devices have become an essential part of daily life. More and more applications are being supported by mobile devices thanks to edge computing, which represents an emergent architecture that provides computing, storage, and networking capabilities for mobile devices. In edge computing, heavy tasks are offloaded to edge nodes to alleviate the computations on the mobile side. However, offloading computational tasks may incur extra energy consumption and delays due to network congestion and server queues. Therefore, it is necessary to optimize offloading decisions to minimize time, energy, and payment costs. In this article, different offloading models are examined to identify the offloading parameters that need to be optimized. The paper investigates and compares several optimization techniques used to optimize offloading decisions, specifically Swarm Intelligence (SI) models, since they are best suited to the distributed aspect of edge computing. Furthermore, based on the literature review, this study concludes that a Cuckoo Search Algorithm (CSA) in an edge-based architecture is a good solution for balancing energy consumption, time, and cost.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.11a
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pp.219-220
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2022
In order to meet the trend, construction public data are already disclosing not only data generated at the construction site but also various data ranging from inspection reports and public construction contracts through multiple portals. However, unlike the excellence of the open performance evaluated by the number of data, it is difficult to evaluate the specific level of disclosure because there is no case of analyzing the quality, ease of use, and possibility of further opening of the public construction data set. On the other hand, performance measurement is already performed using an internationally agreed evaluation method in different fields such as real estate, population, and environment. So it is essential to analyze the current status of public data openings in the construction field and to derive improvement tasks. Therefore, this study conducted a survey of researchers with the highest system utilization targeting representative public data open systems in the construction field, such as E-AIS(세움터) and KISCON. To ensure fairness and increase comparability, the questionnaire was composed using evaluation items on implementing public data conducted annually by the World Wide Web Foundation, an international non-profit organization. With these responses, we investigated the status of public data disclosure and opinions on data quality and derived tasks to improve public data disclosure in construction through the analysis of the results.
This paper introduces collective navigation through a narrow gap using a curriculum-based deep reinforcement learning algorithm for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs). Collective navigation in complex environments is essential for various applications such as search and rescue, environment monitoring and military tasks operations. Conventional methods, which are easily interpretable from an engineering perspective, divide the navigation tasks into mapping, planning, and control; however, they struggle with increased latency and unmodeled environmental factors. Recently, learning-based methods have addressed these problems by employing the end-to-end framework with neural networks. Nonetheless, most existing learning-based approaches face challenges in complex scenarios particularly for navigating through a narrow gap or when a leader or informed UAV is unavailable. Our approach uses the information of a certain number of nearest neighboring UAVs and incorporates a task-specific curriculum to reduce learning time and train a robust model. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through an ablation study and quantitative metrics. Simulation results demonstrate that our approach outperforms existing methods.
After stroke, many people have problems with balance during movement. Balance is essential for the optimal functioning of the locomotor system and the performance of many activities of daily living. The Functional Gait Assessment (FGA) is a clinical tool for evaluating balance ability during walking. The test consists of ten tasks, seven tasks of the Dynamic Gait Index and three additional tasks. The purpose of this study was to evaluate the reliability and internal consistency of data obtained with the Korean version of the FGA when used with people after suffering a stroke. One-hundred participants, at least three months poststroke and able to walk at least six meters with or without a walking aid, participated in the study (age range=30~83 years; $mean{\pm}SD=58.8{\pm}10.9$). Two physical therapists and two physical therapy students rated the FGA. Intrarater and interrater reliability of the FGA were assessed using kappa statistic and intraclass correlation coefficients (2,1). The internal consistency of the FGA was assessed using the Cronbach alpha. The Cronbach alpha was good (${\alpha}$=.86~.93). The intrarater (intraclass correlation coefficient=.92~.95) and interrater reliability (intraclass correlation coefficient=.91, .95) of the total scores administered by the therapists and students were good, whereas the reliability for single item scores when administered by the physical therapists was moderate to good (kapa value=.42~.97). This study found that intrarater and interrater reliability for total FGA scores and internal consistency were good. Therefore, the Korean version of the FGA can be used as a reliable tool to assess the functional gait performance of patients after stroke.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.4
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pp.449-475
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2022
The purpose of this study is to critically examine science content and science education from the 'essential-holistic' perspective, in particular, among the core disciplines constituting the teacher education curriculum. In this study, we first, analyzed the definition of the 'essential-holistic' perspective, the philosophical background, and the relationship with the practices in-depth, and then, from the 'essential-holistic' perspective, conducted an inquiry into the essence of science content and science education. The results of this study are as follows: first, according to the 'essential-holistic' perspective, science content is a study that explores the science practices and systematizes the results of that inquiry. Major activities of science content include the establishment and implementation of 'science for teachers' and participation in the development of science curriculum (textbook). Second, science education according to the 'essential-holistic' perspective is a study about in-depth exploration of essential problems in science education phenomena rooted in the science practices and the practice of good teaching. More specifically, science education is a field that carries out work related to inviting, participating, and guiding students to grow into science practices (i.e. initiating into practices). The main activities of science education related to this include activities ranging from the development of the science curriculum (textbook) to teaching and evaluation (recording). In this study, we discussed important tasks to be carried out in the future based on the results of the study.
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