The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.20
no.1
/
pp.171-176
/
2020
Reinforcement learning is a well-known method for training an artificial software agent for a video game. Even though many reinforcement learning algorithms have been proposed, their performance was varies depending on an application area. This paper compares the performance of the algorithms when we train our reinforcement learning agent for a 2D racing game. We defined performance metrics to analyze the results and plotted them into various graphs. As a result, we found ACER (Actor Critic with Experience Replay) achieved the best rewards than other algorithms. There was 157% gap between ACER and the worst algorithm.
This paper aims to explore instructional design of a cyber classroom for secondary students' basic English language competence. A paucity of support for low or under achieving students' English learning exists particularly at the secondary level. In order to bridge the gap, there has been demand for online educational resources considered to be an effective tool in improving students' self-directed learning and motivation. This study employs a comprehensive approach to instructional design for the asynchronous cyber classroom with the underlying premise that different learning theories can be applied in a complementary manner to serve different pedagogical purposes best. Gagné's conditions of learning theory, Bruner's constructivist theory, Carroll's minimalist theory, and Vygotsky's social cognitive development theory serve as the basis for designing instruction and selecting appropriate media. The ADDIE model is used to develop online teaching and learning materials. Twenty-five key grammatical features were selected through the analysis of the national curriculum of English, being grouped into five units. Each feature is covered in one cyber asynchronous class. An Integration Class is given at the end of every five classes for synthesis, where students can practice grammatical features in a communicative context. Related theories, pedagogical practices, and practical web-design strategies for cyber Basic English classes are discussed with suggestions for research, practice and policy to support self-directed learning through a cyber class.
Dongwoo Lee;Mi Kyung Kim;Jungyoon Yoon;Dongwon Ryu;Jae Wook Song
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.47
no.1
/
pp.41-50
/
2024
Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.
Background and Purpose: Magnetic resonance imaging (MRI) helps with brain development analysis and disease diagnosis. Brain volumes measured from different ages using MRI provides useful information in clinical evaluation and research. Therefore, we trained machine learning models that predict the brain age gap of healthy subjects in the East Asian population using T1 brain MRI volume images. Methods: In total, 154 T1-weighted MRIs of healthy subjects (55-83 years of age) were collected from an East Asian community. The information of age, gender, and education level was collected for each participant. The MRIs of the participants were preprocessed using FreeSurfer(https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/) to collect the brain volume data. We trained the models using different supervised machine learning regression algorithms from the scikit-learn (https://scikit-learn.org/) library. Results: The trained models comprised 19 features that had been reduced from 55 brain volume labels. The algorithm BayesianRidge (BR) achieved a mean absolute error (MAE) and r squared (R2) of 3 and 0.3 years, respectively, in predicting the age of the new subjects compared to other regression methods. The results of feature importance analysis showed that the right pallidum, white matter hypointensities on T1-MRI scans, and left hippocampus comprise some of the essential features in predicting brain age. Conclusions: The MAE and R2 accuracies of the BR model predicting brain age gap in the East Asian population showed that the model could reduce the dimensionality of neuroimaging data to provide a meaningful biomarker for individual brain aging.
Kim, YongBeom;Jung, BokMoon;Choi, JiMan;Back, JangHyeon;Kim, TaeYoung;Kim, YungSik
The Journal of Korean Association of Computer Education
/
v.10
no.6
/
pp.79-89
/
2007
The advent of e-Learning paradigm requires a various type of e-Learning models and systems which are appropriate to support effective teaching-learning process. Accordingly, the teaching-learning system using the Internet and the intelligent tutoring system(ITS) in e-Learning environment has attracted a fair amount of critical attention. However there is a wide gap between infrastructure of a present educational site and the u-learning environment. Therefore, in this paper, an ITS teaching-learning model is proposed and system is developed for a school environment, which is based on a learner's cognitive structure and applies a concept of u-Learning, and then is verified for validity. X-Neuronet, the developed system, offers a method of representing a learner's cognitive structure so as to apply the method for the efficient individualized learning.
Diffuse axonal injury(DAI) is a common form of traumatic brain injury and thought to be a major contributor to cognitive dysfunction. Physical activity has been shown to beneficial effects on physical health and influences in hippocampus which is an important location for memory and learning. The purpose of this study was to investigate the effect of motor training on motor performance and axonal regeneration in hippocampus through the immunoreactivity of GAP-43 after diffuse axonal injury in the rats. The experimental groups were applied motor training(beam-walking, rotarod, and Morris water maze) but control groups were not. The time performing the motor tasks and GAP-43 immunohistochemistry were used for the result of axonal recovery. There were meaningful differences between experimental groups and control groups on motor performance and GAP-43 immunohistochemistry. The control groups showed increasing tendency with the lapse of time, but experimental groups showed higher. Therefore, Motor training after DAI improve motor outcomes which are associated with dynamically altered immunoreactivity of GAP-43 in axonal injury regions, particularly hippocampus, and that is related with axonal regeneration.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
v.7
no.9
/
pp.649-657
/
2020
This study aims to describe the perceptions of accounting students and expectations of employers towards the skills and knowledge needed by accounting graduates in Indonesia. Quantitative method using survey is employed to analyze 103 questionnaires from students and 51 questionnaires from employers. The results showed that students' perceived honesty, continuous learning, and work ethics are important skills, while employers stress the importance of work ethics, teamwork, and time management. Knowledge needed by accounting graduates in the perception of students includes financial accounting, financial reporting, and financial statement analysis, whereas employers perceived the importance of financial statement analysis, knowledge of Microsoft Office program, and financial accounting. Further analysis showed that there is an expectation gap between the perceptions of students and the expectations of employers towards skills - not knowledge - needed by accounting graduates. Although investigations of students' perceptions and employers' expectations have been conducted in previous studies, the information should be updated continuously to reflect the current conditions. This study offers the recent perceptions from students and employers to identify the current expectation gap. This study points to the importance of skills development in the university curriculum in order to develop the skillful human resources in accounting and meet the expectations of employers.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.24
no.4
/
pp.87-106
/
2024
Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
v.23
no.3
/
pp.13-23
/
2016
In recent years, big data has usefully been deployed by organizations with the aim of getting a better prediction for the future. Moreover, knowledge management systems are being used by organizations to identify and create knowledge. Here, the output from analysis of big data and a knowledge management system are used to develop a new model with the goal of minimizing the cost of implementing new recognized processes including staff training, transferring and employment costs. Strategies are proposed from big data analysis and new processes are defined accordingly. The company requires various skills to execute the proposed processes. Organization's current experts and their skills are known through a pre-established knowledge management system. After a gap analysis, managers can make decisions about the expert arrangement, training programs and employment to bridge the gap and accomplish their goals. Finally, deduction graph is used to analyze the model.
While prior work has noted the importance of knowledge creation in gaining competitive advantages, much less is understood about why firms do not actually use what they create. Building upon institutional approaches to organization studies, we offer a new framework to explain the gap between knowledge creation and utilization. We test our framework in an empirical context of sustainable innovation and environmental technologies where ideas of environmental sustainability have recently gained public popularity and shaped how interested audiences make evaluative assessments of firms. In such a context, firms are apt to perceive the social attention toward sustainability to be a normative pressure, which causes them to create new knowledge and develop technologies consistent with the pressure. Using data from the government-initiated certification system for green technologies, our study finds that firms do not always fully implement new environmental technologies they develop in response to the certification program, the situation we refer to as knowledge decoupling. We also examine a set of conditions under which knowledge decoupling becomes more or less amplified. Taken together, our findings show how a firm's knowledge creation and utilization is shaped by its external institutional environment as well as internal learning processes.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.