This study examined the effects of 1:1 online coaching for college students on self-directed learning, learning motivation and time management. The coaching program consisted of motivation, behavior and cognitive control, which are sub-factors of self-directed learning. Total of 7 sessions(80 minutes per session) were progressed. Seven participants who wanted coaching, out of the total 16 participants, were assigned to the experimental group. A non-equal control group experimental design was applied. Dependent variables were measured by questionnaire before and after the coaching, and satisfaction survey and post-interview were also conducted after the coaching. ANCOVA was adopted to test the effectiveness of the program. The statistical results indicated that the learning coaching of this study has positive effect on self-directed learning and learning motivation of university students, and has partially positive effect on time management. In addition, the mean of satisfaction survey was 4.85 and participants showed positive responses on the program.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.37
no.3
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pp.473-483
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2020
This paper proposes a tourism recommendation system in intelligent cloud environment using information of tourist behavior applied with perceived value. This proposed system applied tourist information and empirical analysis information that reflected the perceptual value of tourists in their behavior to the tourism recommendation system using wide and deep learning technology. This proposal system was applied to the tourism recommendation system by collecting and analyzing various tourist information that can be collected and analyzing the values that tourists were usually aware of and the intentions of people's behavior. It provides empirical information by analyzing and mapping the association of tourism information, perceived value and behavior to tourism platforms in various fields that have been used. In addition, the tourism recommendation system using wide and deep learning technology, which can achieve both memorization and generalization in one model by learning linear model components and neural only components together, and the method of pipeline operation was presented. As a result of applying wide and deep learning model, the recommendation system presented in this paper showed that the app subscription rate on the visiting page of the tourism-related app store increased by 3.9% compared to the control group, and the other 1% group applied a model using only the same variables and only the deep side of the neural network structure, resulting in a 1% increase in subscription rate compared to the model using only the deep side. In addition, by measuring the area (AUC) below the receiver operating characteristic curve for the dataset, offline AUC was also derived that the wide-and-deep learning model was somewhat higher, but more influential in online traffic.
We investigated the effect low salt (2 or 4% salt) concentrations jeotgal made from Todarodes pacificus on the learning and memory impairments in scopolamine-induced (2 mg/kg, i.p.) dementia rats. Rats treated with oral BF-7 (200 mg/kg, p.o.) as a positive control and Todarodes pacificus jeotgal had significantly reduced scopolamine-induced memory deficits in the passive avoidance test. The Morris water maze test or treatment with 2% salt jeotgal made from Todarodes pacificus significantly ameliorated the scopolamine-induced memory deficits in the formation of long- and short-term memory. The acetylcholine content and acetylcholinesterase acitivity paralleled the results of the behavior experiment. There were no significant differences in the brain acetylcholine contents of the experimental groups, while the brain acetylcholine content of the group treated with 2% salt Todarodes pacificus jeotgal was higher than that of the control group. The inhibitory effect of 2% salt jeotgal made from Todarodes pacificus on the acetylcholinesterase activity in the brain was lower than that of the control group. These trends were similar to those of the gamma-aminobutyric acid content. We suggest that Todarodes pacificus jeotgal enhances learning memory and cognitive function by regulating cholinergic enzymes.
Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of a cultural competence improvement program for maternity nurses. Methods: A quasi-experimental study using a non-equivalent control group pre and posttest design was used. Participants were 67 maternity nurses caring for multicultural pregnant women in G city. The cultural competence improvement program was developed based on the 3-D Puzzle Model and was provided using case-based small group learning methods for the experimental group (n=31). The control group (n=36) did not receive any intervention. Data were collected using self-report structured questionnaires at two time points: prior to the intervention and after the intervention and were analyzed with descriptive statistics, ${\chi}^2$-test, and t-test. Results: Compared to the control group, the experimental group reported significant positive changes for cultural knowledge (t=6.39, p<.001), cultural awareness (t=3.50, p<.001), and cultural acceptance (t=4.08, p<.001). However, change in cultural nursing behaviors (t=0.92, p=.067) was not significantly different between the two groups. Conclusion: Findings from this study indicate that a cultural competence improvement program with case-based small group learning is a useful intervention strategy to promote multicultural maternity care. Further, strategies to improve cultural nursing behavior should be developed to promote culturally congruent nursing care.
We propose an evolutionary reinforcement learning (RL) system with time-varying parameters that can deal with a dynamic environment. The proposed system has three characteristics: 1) It can deal easily with a dynamic environment by using time-varying parameters; 2) The division of state space is acquired evolutionarily by genetic algorithm (GA); 3) One does not have to design the rules constructing an agent in advance. So far many RL systems have been proposed. These systems adjust constant or non time-varying parameters; by those systems it is difficult to realize appropriate behavior in complex and dynamic environment. Hence, we propose the RL system whose parameters can vary temporally. T...
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.4
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pp.120-131
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2004
In this paper, we propose the method of a motion planning generation in which the movement of the 3-link leg subsystem is constrained to a slider-link and a singular posture can be easily avoided. The proposed method is the jumping control moving in vertical direction which mimics a cat's behavior. That is, it is jumping toward wall and kicking it to get a higher-place. Considering the movement from the point of constraint mechanical system, the robotic system which realizes the motion changes its configuration according to the position and it has several phases such as; ⅰ) an one-leg phase, ⅱ) in an air-phase. In other words, the system is under nonholonomic constraint due to the reservation of its momentum. Especially, in an air-phase, we will use a control method using state transformation and linearization in order to control the landing posture. Also, an iterative learning control algorithm is applied in order to improve the robustness of the control. The simulation results for jumping control will illustrate the effectiveness of the proposed control method.
This article investigates the problem of distributed channel selection in opportunistic spectrum access networks from a perspective of interference minimization. The traditional physical (PHY)-layer interference model is for information theoretic analysis. When practical multiple access mechanisms are considered, the recently developed binary medium access control (MAC)-layer interference model in the previous work is more useful, in which the experienced interference of a user is defined as the number of competing users. However, the binary model is not accurate in mathematics analysis with poor achievable performance. Therefore, we propose a real-valued one called stochastic MAC-layer interference model, where the utility of a player is defined as a function of the aggregate weight of the stochastic interference of competing neighbors. Then, the distributed channel selection problem in the stochastic MAC-layer interference model is formulated as a weighted stochastic MAC-layer interference minimization game and we proved that the game is an exact potential game which exists one pure strategy Nash equilibrium point at least. By using the proposed stochastic learning-automata based uncoupled algorithm with heterogeneous learning parameter (SLA-H), we can achieve suboptimal convergence averagely and this result can be verified in the simulation. Moreover, the simulated results also prove that the proposed stochastic model can achieve higher throughput performance and faster convergence behavior than the binary one.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.457-467
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2004
In this paper, a robot is considered as an agent, a structure of robot is presented which consisted by multi-subagents and they have diverse capacity such as perception, intelligence, action etc., required for robot. Also, subagents are consisted by micro-agent($\mu$agent) charged for elementary action required. The structure of robot control have two sub-agents, the one is behavior based reactive controller and action selection sub agent, and action selection sub-agent select a action based on the high label action and high performance, and which have a learning mechanism based on the reinforcement learning. For presented robot structure, it is easy to give intelligence to each element of action and a new approach of multi robot control. Presented robot is simulated for two goals: chaotic exploration and obstacle avoidance, and fabricated by using 8bit microcontroller, and experimented.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.2
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pp.127-134
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2004
In this paper, human motor behaving model based sensory motor coordination(SMC) algorithm is implemented on robotic grasping task. Compare to conventional SMC models which connect sensor to motor directly, the proposed method used biologically inspired human behaving system in conjunction with SMC algorithm for fast grasping force control of robot arm. To characterize various grasping objects, pressure sensors on hand gripper were used. Measured sensory data are simultaneously transferred to perceptual mechanism(PM) and long term memory(LTM), and then the sensory information is forwarded to the fastest channel among several information-processing flows in human motor system. In this model, two motor learning routes are proposed. One of the route uses PM and the other uses short term memory(STM) and LTM structure. Through motor learning procedure, successful information is transferred from STM to LTM. Also, LTM data are used for next moor plan as reference information. STM is designed to single layered perception neural network to generate fast motor plan and receive required data which comes from LTM. Experimental results showed that proposed method can control of the grasping force adaptable to various shapes and types of greasing objects, and also it showed quicker grasping-behavior lumining time compare to simple feedback system.
Purpose The purpose of this study is to deduct the factors for explaining the economic behavior of an Internet user who provides personal information notwithstanding the concern about an invasion of privacy based on the Information Privacy Calculus Theory and Communication Privacy Management Theory. Design/methodology/approach This study made a design of the research model by integrating the factors deducted from the computation theory of information privacy with the factors deducted from the management theory of communication privacy on the basis of the Dual-Process Theory. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that the Privacy Concern about forms through the Perceived Privacy Risk derived from the Disposition to value Privacy. In addition, this study confirmed that the behavior of an Internet user involved in personal information offering occurs due to the Perceived Benefits contradicting the Privacy Concern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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