• 가족자원경영과 정책
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• 제20권2호
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• pp.99-117
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• 2016

This study investigates the work-family interactions of married men, the variables affecting these interactions, and the differences between the variables affecting work-family conflict and those affecting work-family enhancement. The subjects of this study were 1,249 married men. The major findings are as follows. First, married men perceived moderate levels of work-family conflict and work-family enhancement both from work to family and from family to work. Second, the level of work-family conflict was higher than that of family-work conflict, and the level of family-work enhancement was higher than that of work-family enhancement. Third, work-family conflict was influenced by external occupational rewards, the relative importance of work and family life, a family-friendly work environment, perceived working hours, and spousal support. The variables that have an effect on work-family enhancement are perceived working hours, a family-friendly work environment, the relative importance of work and family life, and spousal support. Fourth, family-work conflict is influenced by age, spousal support, perceived family-work enhancement are spousal support, seeking internal and external occupational rewards, the relative importance of work and family life, and a family-friendly work environment. Finally, the variables that affect work-family conflict and those affecting work-family enhancement are similar, but the variables affecting family-work conflict and those affecting family-work enhancement are very different.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.94-103
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• 2019

건설프로젝트의 품질경영활동에서 조직구성원의 적극적인 참여는 성공적인 경영성과 달성을 촉진한다. 본 연구는 참여를 촉진하는 메커니즘을 발견하고자 한다. 선행연구에서 참여를 촉진하는 선행요인은 보상시스템과 만족이다. 제안된 연구모델의 검증을 위해 232명을 대상으로 샘플데이터를 수집했다. 구조방정식 모델을 이용한 실증분석을 했다. 연구 결과, 제안된 모든 변수가 직원참여에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 직급 및 근로계약 유형에 따른 조절효과가 발휘되었다. 본 연구의 결과는 품질경영활동의 촉진을 위한 보다 폭넓은 관점에서 참여를 촉진할 방안을 모색하는 연구자 및 관리자에게 유용한 이론 및 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.83-91
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• 2019

최근에 서비스되는 모바일 게임들은 대부분 일일 퀘스트 시스템을 갖고 있다. 일일 퀘스트는 매일마다 반복적으로 수행할 수 있는 과제와 적절한 보상을 제공하여, 플레이어에게 게임의 플레이 방향을 알려주면서 접속을 유도할 수 있는 훌륭한 장치이다. 그러나 비슷한 과제의 반복적인 수행은 자칫하면 지루해질 수 있어 플레이어들의 동기부여를 고려한 일일 퀘스트에 대한 연구는 게임 경험 향상에 중요한 주제이다. 본 연구는 일일 퀘스트에 대한 학술적 논의가 매우 부족함에 대한 인식을 기반으로, 현재 서비스 중인 모바일 게임의 일일 퀘스트 유형을 정리하고, 플레이어의 성향에 따라 어떤 일일 퀘스트 유형을 선호하는지, 어떤 유형에서 동기를 더욱 향상시킬 수 있는 지를 분석하였다. 그 결과로 다음 세 가지를 도출해 내었다. 첫째, 일일 퀘스트를 클리어할 때마다 단계적으로 추가 보상을 제공하여 플레이어들의 동기를 향상시킬 수 있다. 둘째, 플레이 성향에 따라 선호하는 일일 퀘스트의 유형이 다를 수 있으며, 자율성을 중요하게 생각하는 플레이어들은 자신이 직접 퀘스트를 선택할 수 있는 기회를 통해 동기를 향상시킬 수 있다. 마지막으로, 숙련으로부터 더욱 동기 부여를 받는 성향의 플레이어들은 퀘스트를 모두 완료했다는 피드백으로 동기를 향상시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.202-215
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• 2022

본 연구는 현재 소비 그룹인 MZ세대의 주요 정보 소통 및 학습과 놀이 등의 배경이 되는 게이미피케이션 기법과 이에 기반한 디지털 마케팅의 특징을 파악하고, 국내외의 게이미피케이션을 활용한 디지털 마케팅 사례들의 특징과 요소들의 비교 분석을 시도하여 효과적인 MZ세대를 겨냥한 게이미피케이션 디지털 마케팅 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구 과정의 요약은 다음과 같다. 첫째, MZ세대와 게이미피케이션의 특징과 정의를 기술하고, 개념을 명확히 하였다. 둘째, 국내외의 게이미피케이션 사례를 비교 분석하였다. 연구 결과, 눈에 보이는 요소들, 예를 들어, PBL(Point, Badge, Leaderboard)에만 초점을 맞춰 게이미피케이션의 메커니즘과 구조들의 유기적 연결에 실패하여 재미를 추구하는 MZ세대의 특성을 반영하지 못하는 게이미피케이션 디지털 마케팅을 경계해야 한다. 또한, 제공하는 보상(포인트, 배지, 리더보드 등)이 아무 가치가 없다고 느껴 보상을 얻는 재미를 잃고 이탈하는 고객들을 방지해야 한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제14권1호_spc
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• pp.167-186
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• 2008

본 연구는 암묵적 이론(implicit theory)의 관점에서 한국 초등학생들의 학습동기에 영향을 주는 요인이 무엇이고 어떻게 구성되어 있으며, 이러한 학습동기 요인의 구성은 성별에 따라 어떤 차이가 있는가를 밝혀보는 데에 그 목적이 있다. 한국 초등학생들의 학습행동에 관련된 동기에 대한 암묵적 이론을 이끌어내고 체계화시키기 위하여 초등학생들이 가장 열심히 학습하고 있는 활동이 무엇이고 그러한 학습활동을 열심히 하는 이유가 무엇인지 조사하여 그 원인을 문항으로 하는 측정도구를 제작하여 학습동기 요인을 분석하였다. 전국에 걸쳐 지역을 고려하여 7개 도시에서 무선 표집한 초등학교 4~6학년 856명을 대상으로 학습활동의 원인에 관한 탐색적 및 확인적 요인분석의 결과 유용성, 흥미, 인정, 지식획득, 기대충족의 5가지 요인으로 나타났다. 남녀별로 보면 남학생은 유용성-흥미-인정-지식획득-기대충족의 순으로 5가지 요인이 나타났고, 여학생은 흥미-유용성-보상-인정--기대충족-경쟁의 순으로 6가지 요인으로 나타나 남녀간 요인수와 요인구조에 다소 차이가 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.11-19
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• 2024

멀티에이전트는 전장 교전 상황, 무인 운송 차량 등 다양한 실제 협동 환경에 사용될 수 있다. 전장 교전 상황에서는 도메인 정보의 제한으로 즉각적인 보상(Dense Reward) 설계의 어려움이 있어 명백한 희소 보상(Sparse Reward)으로 학습되는 상황을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전장 교전 상황에서의 아군 에이전트 간 협업 가능성을 확인하며, 희소 보상 환경인 Multi-Robot Warehouse Environment(RWARE)를 활용하여 유사한 문제와 평가 기준을 정의하고, 강화학습 라이브러리인 Ray RLlib의 QMIX 알고리즘을 사용하여 학습 환경을 구성한다. 정의한 문제에 대해 QMIX의 Agent Network를 개선하고 Random Network Distillation(RND)을 적용한다. 이를 통해 에이전트의 부분 관측값에 대한 패턴과 시간 특징을 추출하고, 에이전트의 내적 보상(Intrinsic Reward)을 통해 희소 보상 경험 획득 개선이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• 아동학회지
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• 제29권6호
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• pp.207-223
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• 2008

This study examined children's happy situations and their self-judgment of happiness level. Subjects were 831 children (7-13 years of age). Research findings were that : (1) There were three categories of happy situations : rewards, daily routine activities, non-daily activities/incidents. These categories were subcategorized into personal and relational experiences. Personal experiences gave them greater happiness than relational experiences. (2) The younger children felt happier through relational experiences than older children. (3) Sixty-two percent of the children reported they were happy most of the time. (4) Preschool children answered "I'm happy" more than older children. Sixth grade children answered "I'm happy" least among the entire sample. (5) Academics correlated positively with children's judgment of happiness level; free time correlated negatively with happiness.

• ETRI Journal
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• 제42권4호
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• pp.585-595
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• 2020

Integration of multiple communication technologies in a smart grid (SG) enables employing cognitive radio (CR) technology for improving reliability and security with low latency by adaptively and effectively allocating spectral resources. The versatile features of the CR enable the smart meter to select either the unlicensed or the licensed band for transmitting data to the utility company, thus reducing communication outage. Demand response management is regarded as the control unit of the SG that balances the load by regulating the real-time price that benefits both the utility company and consumers. In this study, joint allocation of the transmission power to the smart meter and consumer's demand is formulated as a two stage multi-armed bandit game in which the players select their optimal strategies noncooperatively without having any prior information about the media. Furthermore, based on historical rewards of the player, a real-time pricing adaptation method is proposed. The latter is validated through numerical results.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.157-164
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• 2020

The reinforcement of the token, which is based on the token economy currently applied in blockchain-based cryptography, plays a critical role in forming the cryptographic-related ecosystem. Therefore, in this paper, it was investigated the reinforcement principle of token supporting the Token economy for blockchain model. In order to create a healthy ecosystem based on the reinforcement system principle, it is necessary to find ways to secure scalability by seeking consensus between the participants and the market economy structure so that it can generate an influx of more participants than seeking to maximize profits of certain people. Desirable behavior is defined as an action required by ecosystem participants that have the property of making the token ecosystem sustainable, and to do so, each individual receives appropriate incentives (rewards) when taking this action, ultimately encouraging voluntary participation and action by all participants in the ecosystem to optimize the interests of both individuals and participants. The expected benefit of this study may contribute to the establishment of various business models based on the principle of the reinforcement system.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.66-69
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• 2003

This paper considers a reinforcement learning(RL) which deals with real environments. Most reinforcement learning studies have been made by simulations because real-environment learning requires large computational cost and much time. Furthermore, it is more difficult to acquire many rewards efficiently in real environments than in virtual ones. The most important requirement to make real-environment learning successful is the appropriate construction of the state space. In this paper, to begin with, I show the basic overview of the reinforcement learning under real environments. Next, 1 introduce a state-space construction method under real environmental which is State Partition Method. Finally I apply this method to a robot navigation problem and compare it with conventional methods.