KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.7
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pp.3413-3430
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2017
With the fast increasing popularity of mobile services, ubiquitous mobile devices with enhanced sensing capabilities collect and share local information towards a common goal. The recent Mobile Crowd Sensing (MCS) paradigm enables a broad range of mobile applications and undoubtedly revolutionizes many sectors of our life. A critical challenge for the MCS paradigm is to induce mobile devices to be workers providing sensing services. In this study, we examine the problem of sensing task assignment to maximize the overall performance in MCS system while ensuring reciprocal advantages among mobile devices. Based on the overlapping coalition game model, we propose a novel workload determination scheme for each individual device. The proposed scheme can effectively decompose the complex optimization problem and obtains an effective solution using the interactive learning process. Finally, we have conducted extensive simulations, and the results demonstrate that the proposed scheme achieves a fair tradeoff solution between the MCS performance and the profit of individual devices.
Action learning motivates students to solve open-ended problems by 'developing skills through doing'. This paper reviews the concept of action learning and discusses the adoption of action learning approach to teach operations management at universities. It presents the design and delivery of an action-learning course at City University of Hong Kong. The course incorporates classroom lectures, tutorials and an action-learning workshop. The experience gained proves that action learning facilitates student participation and teamwork and provides a venue of accelerating learning where enables students to handle dynamic problem situations more effectively. The paper concludes that adopting action-learning approach can help lecturers to enhance quality teaching in operations management courses, and provide an alternate means of effective paradigm other than traditional classroom teaching and/or computer-based training at universities.
This study proposes University 2.0 as a model case of open, flexible, and distributed learning environment for higher education based on theoretical foundations and perspectives. As web 2.0 technologies emerge into the field of education, ways of generating and disseminating information and knowledge have been drastically changed. Professors are no longer the only source of knowledge. Students using internet often become prosumers of knowledge who search and access information through the web as well as publish their own knowledge using the web. A concept and framework of University 2.0 is introduced for implementing the new interactive learning paradigm with an open, flexible and distributed learning environment for higher education. University 2.0 incorporates online and offline learning environments with various educational media. Furthermore, it employs various learning strategies and integrates formal and informal learning through learning communities. Both instructors and students in University 2.0 environment are expected to be active knowledge generators as well as creative designers of their own learning and teaching.
The new paradigm called the web 2.0 recently appeared in the web environment. We pay attention to the positive effects which may be brought about by application of the web 2.0 to e-learning; we think that it can improve problem solving skills of learners and reinforce their creativity. But until now, e-learning model, which understood the web 2.0 concept completely, has been never developed. In this context, we propose the web 2.0-based e-learning platform which induces all the courses for education such as the selection of topic, preparation of lecture schedule and contents, teaching and learning, to be decided by participants. We believe that this platform can replace or supplement the e-learning of web 1.0 age, and realize the positive effects.
Reinforcement learning is a type of machine learning paradigm that forces agents to repeat the observation-action-reward process to assess and predict the values of possible future action sequences. This allows the agents to incrementally reinforce the desired behavior for a given observation. Thanks to the recent advancements of deep learning, reinforcement learning has evolved into deep reinforcement learning that introduces promising results in various control and optimization domains, such as games, robotics, autonomous vehicles, computing, industrial control, and so on. In addition to this trend, a number of programming libraries have been developed for importing deep reinforcement learning into a variety of applications. In this article, we briefly review and summarize 10 representative deep reinforcement learning libraries and compare them from a development project perspective.
As the educational paradigm has shifted from the traditional knowledge oriented instruction learning to the knowledge product oriented instructional learning, the development of student's creativity becomes one of the most important educational goals, because the ability that can produce the knowledge creatively is required in the digital information knowledge based society. The purpose of this study is to make a basic direction and strategy for the instructional design to develop an on and off line blended instructional design which will help a learning community to be a more collaborative and creative learning community. This research has investigated the concept and the characteristics of collaborative creativity and creative problem solving as the theoretical basis of the design. After that, on the basis of the theories connected with the collaborative creativity theory, the direction and the strategies for the development of collaborative creativity was designed. The design was applied into the real learning community and finally proved the effectiveness of the learning model for the development of the collaborative creativity by the quantitative evaluation.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.28
no.4
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pp.54-65
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2000
The purpose of this paper is to examine the concept, general framework, planning process of bioregion, and bioregional impacts on landscape planning of future and to discuss the application possibility of landscape planning. Bioregionalism is defined in the course of following: knowing the land, learning the lore, developing the potential, liberating the self. Bioregional paradigm was composed of policy system insisted on diversity and decentralization based on region and community, sustainable economy structure focused on conservation and stability, and society structure through cooperation with common consciousness in the community. A general bioregional framework was organized to be able to achieve a sustainable future with interaction for humans being, other living things, and important earth life system. Bioregional mapping should be able to explain three important aspects about how localised and sustainable cultures would exist: to define the external boundaries, to describe forces of energy, and give a hint for th productive capability. In conclusion, according to the result of reviewing the total environmental planning, bioregional paradigm, examples of projects, technique of bioregional mapping, and actions of Nongovernmental Organizations(NGOs). this study is helpful to show an applicability of bioregional planning theory in Korea
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.18
no.2
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pp.99-107
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1992
Both simulation and expert systems are popular ways to solve complex and hard problems. However, the results of the simulation, which include a large amount of valuable information as a good knowledge source, are not used efficiently. Furthermore, the development of the expert systems can fail because there is no expert or an expert is not available. A new Simulation-Based Expert System(SIMBES) paradigm has been constructed to overcome these problems. It consists of simulator, feature extractor, machine learning system, performance evaluator and Knowledge-Based Expert System(KBES). A SIMBES was implemented for an existing schedule-based MRP system in Smalltalk/V to show how this paradigm works and experimented for a large number of jobs. The KBES and the existing system produced better schedules for 72 percent and 28 percent of the jobs, respectively.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.1
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pp.39-45
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2007
In this paper, we developed an intelligent web based e-learning system based on multi agents. To do development of the system, we applied an inclination test that is based on the education theory to do grouping the desirable e-learning community. The proposed system, Intelligent Web based e-learning Multi Agent System (IMAS), is used the multi agents paradigm including learning manner by neural network for grouping of e-learning community and a new distributed multi agent framework proposed here.
This article retrospects the developmental process of the psychology of learning and its' influence on mathematics education. At the end of the article, brain-based learning science is introduced to examine its possibility to improve the psychology of learning mathematics. Behaviorists points of views such as Skinner, Guthrie, and Gagne were summarized to discuss the influences on the learning and teaching of mathematics. Gestalt' theories and Constructivism are also included in the discussion of developmental process of learning psychology. In elaboration of the brain-based learning science, recent research findings and the possibility of it's impact on mathematics education were discussed. Since mathematics itself is the most abstract subject it could be more challenging to identify the teaming process of mathematics compared with other areas. The possibilities of identifying the teaming process of mathematics are cautiously anticipated with a help of new paradigm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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