• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.792-812
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• 2022

Multi-agent systems often need to achieve the goal of learning more effectively for a task through coordination. Although the introduction of deep learning has addressed the state space problems, multi-agent learning remains infeasible because of the joint action spaces. Large-scale joint action spaces can be sparse according to implicit or explicit coordination structure, which can ensure reasonable coordination action through the coordination structure. In general, the multi-agent system is dynamic, which makes the relations among agents and the coordination structure are dynamic. Therefore, the explicit coordination structure can better represent the coordinative relationship among agents and achieve better coordination between agents. Inspired by the maximization of social group utility, we dynamically construct a factor graph as an explicit coordination structure to express the coordinative relationship according to the utility among agents and estimate the joint action values based on the local utility transfer among factor graphs. We present the application of such techniques in the scenario of multiple intelligent vehicle systems, where state space and action space are a problem and have too many interactions among agents. The results on the multiple intelligent vehicle systems demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed methods.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.35-42
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• 2016

본 연구는 액션러닝을 적용한 간호과정 학습프로그램이 간호학과 학생들의 문제해결능력과 자기주도적 학습능력에 미치는 효과를 규명하기 위한 비동등성 대조군 전후설계 실험연구이다. 연구대상은 G시와 J도에 소재한 4년제 간호학과 2학년 중 실험군 53명, 대조군 52명으로 총 105명이었다. 주 2회, 4주간 프로그램을 실시하였으며 실시 전과 후에 문제해결능력과 자기주도적 학습능력를 측정하였다. 측정된 결과는 ${\chi}^2$-test와 Chi-Square test, t-test, paired t-test로 분석하였다. 연구결과 액션러닝 학습프로그램은 문제명료화, 원인분석, 대안개발, 계획/실행, 수행평가로 구성된 학습자의 문제해결능력을 증진시켰고 학습계획, 학습실행, 학습평가로 구성된 자기주도적 학습능력을 증진시켰다. 그러므로 본 연구는 학습방법으로의 액션러닝이 간호학과 학생들의 간호과정 수업을 하는데 효과적임을 파악한 점에서 연구의 의의를 지니며, 향후 간호관련 전공학문 분야의 효과적인 교수법으로 확대적용 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1820-1831
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• 2010

When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.

• 과학교육연구지
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• 제47권2호
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• pp.139-153
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• 2023

본 연구는 액션러닝을 활용한 환경교육 프로그램이 초등학생의 환경소양 및 자기효능감에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 부산광역시에 있는 A 초등학교 6학년 학생 22명을 대상으로 액션러닝을 활용한 환경교육 프로그램을 적용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 액션러닝을 활용한 환경교육 프로그램은 초등학생의 환경소양 향상에 효과적이었다. 액션러닝을 활용한 환경교육 프로그램 실시 후 학생들의 환경태도와 가치, 감수성이 긍정적으로 변화했고, 환경 쟁점 의식 및 생태적 지식이 향상되었으며, 환경친화적 행동과 환경 기능 면에서도 유의미한 상승이 있었다. 둘째, 액션러닝을 활용한 환경교육 프로그램은 초등학생의 자기효능감 신장에 효과적이었다. 액션러닝을 활용한 환경교육 프로그램 실시 후 학생들은 문제 해결에 대한 자신감, 자신이 해야 할 행동을 판단하는 능력이 향상되었다. 셋째, 액션러닝을 활용한 환경교육 프로그램을 실시할 때 초등학생들은 기존 수업보다 적극적인 참여와 흥미를 보였다. 학생들은 자신들이 직접 문제를 찾고, 해결 방법을 구상하며 이를 직접 실천해볼 때 환경 보호에 대한 의지가 커졌다. 성찰 후에는 해결 방법을 심화시켜 자신이 사용하지 않는 물건을 팔아보고, 수익을 환경보호 단체에 기부하는 활동으로 이어지면서 학생들의 수업 몰입도와 만족도가 높았음을 확인할 수 있었다.

• Educational Technology International
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• 제11권1호
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• pp.145-169
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• 2010

Many universities are searching for educational methods to cultivate problem-solving ability and cooperative learning ability or already trying to implement them. Problem Based Learning(PBL) and Action Learning(AL) are effective teaching and learning methods to cultivate men of talent qualified for problem-solving and cooperative learning abilities that universities are seeking after. PBL and AL have something in common in that learning is accomplished while learners are solving the authentic problem. But, in spite of this similarity, PBL and AL have differences. However, most literatures and cases on these two models introduce only the outline of commons and differences and do not provide teachers with actual helping aids to select a model appropriate for the actual design or operation of classes. Accordingly, many teachers usually select and utilize a familiar model rather than select a proper model to the nature of a subject and the educational goal. Teaching and learning methods or learning environment should be selected appropriately to the educational goal. This study indicates the characteristics of PBL and AL that are being introduced and utilized as a principal teaching and learning method of college education and then shows how this method can be realized in the university by comparing the cases of classes applied in two methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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• pp.483-503
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• 2014

In this paper, human action recognition using pyramid histograms of oriented gradients and collaborative multi-task learning is proposed. First, we accumulate global activities and construct motion history image (MHI) for both RGB and depth channels respectively to encode the dynamics of one action in different modalities, and then different action descriptors are extracted from depth and RGB MHI to represent global textual and structural characteristics of these actions. Specially, average value in hierarchical block, GIST and pyramid histograms of oriented gradients descriptors are employed to represent human motion. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate them by KNN, SVM with linear and RBF kernels, SRC and CRC models on DHA dataset, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experimental results show our descriptors are robust, stable and efficient, and outperform the state-of-the-art methods. In addition, we investigate the performance of our descriptors further by combining these descriptors on DHA dataset, and observe that the performances of combined descriptors are much better than just using only sole descriptor. With multimodal features, we also propose a collaborative multi-task learning method for model learning and inference based on transfer learning theory. The main contributions lie in four aspects: 1) the proposed encoding the scheme can filter the stationary part of human body and reduce noise interference; 2) different kind of features and models are assessed, and the neighbor gradients information and pyramid layers are very helpful for representing these actions; 3) The proposed model can fuse the features from different modalities regardless of the sensor types, the ranges of the value, and the dimensions of different features; 4) The latent common knowledge among different modalities can be discovered by transfer learning to boost the performance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.285-294
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• 2016

본 연구의 목적은 액션러닝에 기반을 둔 영적간호 교육 프로그램이 간호대학생의 영적요구, 영적안녕 그리고 영적간호역량에 미치는 효과를 평가하기 위함이다. 단일군 사전 사후 설계이며 연구 참여자는 간호대학생 2학년이었다. 학생들은 2014년 9월부터 12월까지 16회에 걸친 액션러닝 기반 영적간호 교육 프로그램에 참여하였다. 가설검증은 SPSS WIN 23.0 통계프로그램을 이용하여 paired t-test로 분석하였다. 본 연구의 결과, 액션러닝 기반 영적간호 교육 프로그램은 간호대학생의 영적요구를 감소시키고, 영적안녕과 영적간호역량을 증진시켰다. 아울러 총체적인 간호를 제공하는 전문적인 간호사의 역량 강화에 기여하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 다양한 교육 분야에서 액션러닝 기반 교육 프로그램을 개발하고 적용할 것을 제언한다.

• 한국간호교육학회지
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• 제22권1호
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• pp.42-50
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• 2016

Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of action learning on critical thinking disposition, communicative competence, and problem-solving ability in nursing students. Methods: The design for this was a nonequivalent control group pretest-posttest design was used for identification of the effects of lessons using action learning. The consenting participants were 184 fourth-year nursing students in D-city (Experimental group=95, Control group=89). Data was collected and the program was conducted from May 2 to July 19, 2015. Data was analyzed with an ${\chi}^2-test$, a t-test, and a paired t-test and utilized the SPSS win 21.0 program. Results: There were significant differences in critical thinking ability (t=5.00, p<.001), problem-solving ability (t=4.52, p<.001), and communicative competence (t=4.97, p<.001) in the experimental group compared to the control group. Conclusion: The study findings suggest that action-learning programs have proven to be an effective educational program for improving the critical thinking ability, problem solving ability, and communicative competence of nursing students. Action learning can be an effective teaching strategy.

• 근관절건강학회지
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• 제24권3호
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• pp.179-186
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was conducted to evaluate the effects of an action learning-based nursing ethics education on the self-assertiveness and ethical values in nursing students. Methods: The study was a non-equivalent control group pretest-posttest design. This study was carried out from October 19 to December 11, 2015. Participants were fifty-six undergraduate nursing students who assigned to either an action learning-based nursing ethics education or traditional lecture. Outcomes were measured assessed self-assertiveness and ethical values using questionnaires. Results: There was a significant improvement in the self-assertiveness in the experimental group who received an action learning-based nursing ethics education than the control group who undertook the traditional lecture (p=.017). However, ethical values were not statistically signigicant between two groups (p=.347). Conclusion: This study demonstrated that an action learning-based nursing ethics education for undergraduate students is very effective in promoting self-assertiveness compared to the traditional lecture.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.649-657
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• 2006

강화학습이란 환경에 대한 정보가 주어지지 않았을 때 현재의 상태에서 가능한 행동들을 취한 후 얻어지는 보상값이 가장 큰 행동을 최적의 행동 전략으로 학습하는 것이다. 강화학습에서 가장 많이 사용하는 Q-학습은 환경의 특정 상태에서 가능한 행동 중에 하나를 선택해서 취한 행동으로 얻어지는 보상값으로 구성되는데 실세계 상태를 이산값으로 표현하기에는 많은 어려움이 있다. 상태를 많이 정의하면 그만큼 학습에 필요한 시간이 많아지게 되고 반대로 상태 공간을 줄이면 다양한 환경상태를 한 개의 환경상태로 인지를 하고 그 환경에 맞는 한 가지의 행동만 취하도록 학습하기 때문에 행동이 단순해진다. 본 논문에서는 학습 시간을 단축하기 위해 상태 공간을 줄이는 데서 발생하는 행동의 단순화의 단점을 보완하기 위한 방법으로 영향력 분포도를 이용한 Q-학습 방법을 제안한다. 즉, 영향력 분포도와 인접한 학습 결과를 이용해서 학습하지 못한 중간 상태에 적합한 행동을 취하게 하여 동일한 상태 개수에 대해서 학습 시간을 단축하는 것이다. 동일한 학습 시간 동안에 일반적인 강화학습 방법으로 학습한 에이전트와 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트의 성능을 비교해 보았을 때 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트가 단지 일반적인 강화학습에 필요한 상태공간의 4.6%만 정의를 하고도 성능 면에서는 거의 비슷한 효과를 볼 수가 있음을 확인하였다. 이는 영향력 분포도와 강화학습을 이용한 학습이 일반적인 강화학습에 비해서 학습 속도가 2.77배정도 빨리 이루어지고 실제 학습해야 할 상태 공간의 개수가 적어져서 발생되는 문제를 영향력 분포도를 이용해서 보완을 하기 때문이다.