With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.2
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pp.56-63
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2023
I proposed the architectural guideline for educational environment based on design thinking approach to integrate and enhance learners' activities and achievements. The physical environment of design education learning space should be applied by teaching methods and learning activities, especially for STEAM-based convergent education, the architectural space conditions should support the design process based on design thinking. The learning environment conditions influence design education with physical design factors and learners' communication, and the flexible environment based on design thinking, which is crucial for design education. The 3 steps of design thinking experiences also allow students to learn the context of ideas, skills and outcomes. Therefore, I argued that the learning surrounding based on design thinking needs flexible and mobile, connected, integrated, organized, and team-focused environments to support learners' understanding, participation, and collaboration, and to achieve the design process based on research findings. For spaces for convergent learning environments based on design thinking, common design principles should be reviewed, such as coexistence with technology, safety and security, transparency and spatial extension, multi-purpose space and outdoor learning.
One of the critical themes in the language acquisition is its exposure to linguistic environments. Linguistic environments, which interact with infants, include not only human beings such as its parents but also artificially crafted linguistic media as their functioning elements. An infant learns a language by exploring these extensive language environments around it. Based on such large linguistic data exposure, we propose a machine learning based method on the cognitive mechanism that simulate flexibly and appropriately infant's language learning. The infant's initial stage of language learning comes with sentence learning and creation, which can be simulated by exposing it to a language corpus. The core of the simulation is a memory-based learning model which has language hypernetwork structure. The language hypernetwork simulates developmental and progressive language learning using the structure of new data stream through making it representing of high level connection between language components possible. In this paper, we simulates an infant's gradual and developmental learning progress by training language hypernetwork gradually using 32,744 sentences extracted from video scripts of commercial animation movies for children.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.2
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pp.77-83
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2022
In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.30
no.1
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pp.68-79
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2010
This study utilized the What Is Happening In this Class (WIHIC) questionnaire to examine students' perceptions of their science learning environment. Data was collected from 587 middle school students in seven coeducation schools in Seoul. Higher mean scores occurred on the scales of Student cohesiveness, Task orientation, Cooperation and Equity in the WIHIC, whereas lower mean scores occurred on Teacher support, Involvement and Investigation. The effects of gender on students' perceptions of their science learning environment were not statistically significant overall, but girls perceived Student cohesiveness and Cooperation more positively than boys. Correlations between the WIHIC scales of the low-level group that perceived their learning environments negatively (10 percentiles) and the high-level group that perceived their learning environments positively (90 percentiles) were computed. Teacher support, Involvement, Task Orientation and Investigation were highly correlated with each other in the low-level group, whereas only Teacher support and Equity were correlated in the high group. Educational implications were discussed.
Purpose - The purpose of this thesis is to assess the product design digital learning status of universities that are currently involved in learning environment projects in manufacture and commerce integration (MCI). Thus, enterprises must keep learning and creating new inventions with revolutionary progress. Research design, data, and methodology - This study not only emphasizes the analysis of technical ability, course concepts, conducting models, and learning environments of every aspect, but also systematically probes the planning of learning, system framework, web learning, environmental activities, data statistics, and digitalized learning, among other aspects. Results - The results of this study help in finally understanding each school's manufacture and commerce integration situation, in order to evaluate product design learning. Consequently, it is essential to evaluate computer learning at schools, thereby affecting communication and the requirements of business education training. Conclusions - It is essential to focus on MCI to promote web teaching to preserve and enhance knowledge disseminating technologies, and immediately share knowledge with learners, while improving work efficiency and cultivating the talent needed by industry.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.20
no.4
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pp.577-586
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2014
Purpose: This study investigates patterns of small group interaction and examines the influence among graduate nursing students of online collaborative learning strategies on small group interaction patterns, task performance and learning attitude in web-based team learning environments. Method: To analyze patterns of small group interaction, group discussion dialogues were reviewed by two instructors. Groups were divided into two categories depending on the type of feedback given (passive or active). For task performance, evaluation of learning processes and numbers of postings were examined. Learning attitude toward group study and coursework were measured via scales. Results: Explorative interactions were still low among graduate nursing students. Among the students given active feedback, considerable individual variability in interaction frequency was revealed and some students did not show any specific type of interaction pattern. Whether given active or passive feedback, groups exhibited no significant differences in terms of task performance and learning attitude. Also, frequent group interaction was significantly related to greater task performance. Conclusion: Active feedback strategies should be modified to improve task performance and learning attitude among graduate nursing students.
The purpose of this study was to develop design guidelines on the learning analytics which can help to promote students' self-regulated learning (SRL) strategies in MOOCs learning environments. First of all, to develop the first draft of design guidelines, relevant literature review and case analysis on current MOOCs platforms such as edX, K-MOOC, Coursera, Khan Academy and FutureLearn were conducted. Then, to validate the design guidelines, expert reviews (validation questionnaires and in-depth interviews) and learner evaluation (in-depth interviews) were conducted. Through the recursive validation, the design guidelines were finalized. Overall, the final version of design guidelines on learning analytics to facilitate SRL strategies was suggested. The final design guidelines consist of 15 items in 10 categories related to the information analyzed based on individual student's learning behaviors and activities on MOOCs environments. Moreover, the results of interview also revealed that the social comparisons, learning progress reports, and personalization might contribute to the improvements of their SRL competences. This study has an implication that MOOCs could offer a higher success or completion rate to students with low SRL skills by taking advantage of the information on learning analytics
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.591-597
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2007
In swarm robot systems, each robot must behaves by itself according to the its states and environments, and if necessary, must cooperates with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot has both learning and evolution ability to adapt the dynamic environments. In this paper, the new polygon based Q-learning algorithm and distributed genetic algorithms are proposed for behavior learning and evolution of collective autonomous mobile robots. And by distributed genetic algorithm exchanging the chromosome acquired under different environments by communication each robot can improve its behavior ability Specially, in order to improve the performance of evolution, selective crossover using the characteristic of reinforcement learning is adopted in this paper. we verify the effectiveness of the proposed method by applying it to cooperative search problem.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.5
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pp.65-75
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2006
With rapid developments in technology and communications' many teachers are increasingly exposed to a variety of e-Learning environments that they must develop new competencies and skills to be successful e-Learning teachers. The purpose of this training program, sponsored by HRD Korea (Human Resources Development Services of Korea), is to provide e-Learning teachers with meaningful opportunities for promoting quality e-Learning teaching. This program covers pedagogical issues as well as technical and practical aspects of the e-Learning environments. Before starting the program development the survey and the current e-Learning program assessments were conducted. The training program is divided into three modules as follows: 1) theoretical issues of e-Learning, 2) development of e-Learning contents, and 3) implementation of e-Learning environments. These three modules can be selectively reorganized in response to teacher requirements and demands. ln each module, there are five subtopics that include creative teaching and interaction strategies for promoting the effective e-Learning teaching. ln conclusion, teachers will gain greater understanding of teacher roles in e-Learning instruction, more flexibility in teaching jobs, increased confidence and knowledge to act as e-Learning facilitators through the completion of this training program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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