As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.
This paper aims to investigate modeling scripts based on the mode of group interaction in a computer-supported collaborative learning environment. Based on a literature review, this paper assumes that group interaction and its mode would have strong influence on the online collaborative learning process, and furthermore lead learners to create and share significant knowledge within a group. This paper deals with two different modes of group interaction- distributed and shared interaction. Distributed interaction depends on the external representation of individual knowledge, while shared interaction is concerned with sharing knowledge in group action. In order to facilitate these group interactions, this paper emphasizes the utilization of appropriate CSCL scripts, and then proposes the conceptual framework of CSCL scripts which integrate the existing scripts such as implicit, explicit, internal and external scripts. By means of the model regarding CSCL scripts based on the mode of group interaction, the implications for research on the design of CSCL scripts are explored.
Novel Engineering(NE) is integrated learning model to figure out problems in a book and solve them with creative engineering process. NE has been performed on offline until now. We have to research blended learning projects for COVID-19 outbreak. In this paper, we are going to explore that blended NE is effective to creative problem solving ability. The results showed that blended NE is highly effective to all of four sub-elements; self conviction & independence, diffusion thinking, critical thinking and motivational element. This means that blended novel engineering class is effective to competence-centered class proposed in 2015 revised curriculum. We hope that the research is spread and settled into our school.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.3
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pp.357-370
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2022
In this paper, we developed an augmented reality learning tool suitable for chemical bond learning and proposed a process-oriented guided inquiry learning using mobile augmented reality (POGIL-MAR) to find out how it affects science achievement, science learning motivation and learning flow. Participants were 139 10th-grade students from a coeducational high school in Gyeonggi-do, and they were randomly assigned to the control group (TL), the treatment group 1 (POGIL), and the treatment group 2 (POGIL-MAR). They learned the concept of the chemical bond from the Integrated Science subject for four class periods. Results of two-way ANCOVA revealed that the POGIL-MAR group scored significantly higher than the other groups in a science achievement test, science learning motivation test, and learning flow test, regardless of their prior science achievement. In addition, in the case of the low-level group, the POGIL-MAR group showed a statistically significant improvement in achievement compared to the TL and POGIL groups. The MANCOVA analysis for sub-factors of science learning motivation show that the POGIL-MAR group had significantly higher scores in intrinsic motivation, career motivation, self-determination, self-efficacy, and grade motivation. In particular, the interaction effect between the teaching and learning method and the level of prior achievement was significant in the intrinsic motivation. Meanwhile, the MANCOVA analysis for sub-factors of learning flow show that the POGIL-MAR group had significantly higher scores in clear goals, unambiguous feedback, action-awareness merging, sense of control, and autotelic experience. Based on the results, educational implications for effective teaching and learning strategy using mobile augmented reality are discussed.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.31
no.1
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pp.21-37
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2019
This study states a perennial question of "what should we do to heal oneself?" so that teenagers can build the ability to healing themselves at home economics education. The purpose of this study is to development a practical problem focused pedagogical programs and teaching-learning process plans for healing education in the home economics education. For this study, perennial concern and practical problem of healing related to home economics education were identified through the review of the literature related to the Korean and United States' home economics education curricula, and based on the analysis of educational cases in Korea and the United States, a practical-problem-focused program was designed for healing education. Teaching-learning process plans have been developed for practical reasoning instruction based on the designed practical-problem-focused programs and three systems of action. Finally, experts evaluated the developed practical-problem-focused program and teaching-learning process plans for healing education. This study is expected tp serve as the basis for Healing Education in Home Economics Education.
The purpose of this paper was to introduce sociocultural theory which is a different epistemological perspective from constructivism and to understand the sociocultural theory in a systemic way by providing four specific criteria for a sociocultural theory from the analysis of Vygotsky's ideas. The four criteria are the followings: first, the origin of learning is not at the individual level, but at the social. Second, Learning takes place in a sociocultural framework through ZPD and there exists the stage of pseudo concept before it gets to a true concept. Third, a clear focus on action, especially mediated action, and the concept of psychological tools should be discussed in the boundary of a sociocultural theory. Fourth, actors in a learning process are not an individual child alone. In consequence, the role of adults, particularly teachers, are significant in a child's learning, and this fact provides a great potential for the active role of teachers in the students' learning of mathematics from the sociocultural perspective.
Reinforcement Learning (RL) is a machine learning algorithm that repeat the closed-loop process that agents perform actions specified by the policy, the action is evaluated with a reward function, and the policy gets updated accordingly. The key benefit of RL is the ability to optimze the policy with action evaluation. Hence, it can effectively be applied to developing advanced intelligent systems and autonomous systems. Conventional RL incoporates a single policy, a reward function, and relatively simple policy update, and hence its utilization was limited. In this paper, we propose an extended RL model that considers multiple instances of RL elements. We define a formal model of the key elements and their computing model of the extended RL. Then, we propose design methods for applying to system development. As a case stud of applying the proposed formal model and the design methods, we present the design and implementation of an advanced car navigator system that guides multiple cars to reaching their destinations efficiently.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.3
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pp.181-188
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2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
The organizational theory and design in future encourages us to bring a fluid perspective to the problems and challenges face. Organizational structure, strategy, management style, teamwork, organizational change, and even products and services can be vitalized and re-formed through creative images that allow us to act in new ways. Leaders and educators sat all levels must gain comfort in dealing with the insights and implications of diverse perspectives. In a leadership paradigm in action, leaders and educators who have more flexibility and willingness to create a learning organization are successful in improving productivity and student empowerment. The key element to organizational structure and changes for interior design education becomes communications. Finally, we need to recognize that despite its roots in mechanistic thinking, organization is a creative process of imagination. We organize as we imagine, and it is always possible to imagine in new ways.
Park, Chan;Seong, Dong-Ook;Jang, Young-Hee;Lee, Hye-Jin;Yoo, Jae-Soo;Yoo, Kwan-Hee
The Journal of the Korea Contents Association
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v.9
no.1
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pp.446-454
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2009
In this paper, we propose u-learning hub site systems which are designed and implemented based on learning activities oriented components. The proposed systems are composed of component which can process the functionalities for coming into action of learning activities through various devices. Specially, each component is broken into class units by which learning activities of users can be performed on various devices. When users try to connect u-learning system in hub site, the system explores devices of users and connection program and then selects components that are fit to the activities and combines them in realtime. Through the methodology of u-learning hub site, the system proposed in this paper provides u-learning environment so that users can use the learning activity services taking no influence on time, place, devices and programs under the consistent system. That is different to traditional e-learning system which cannot support various devices of users directly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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