This paper explores a model-free value-based approach for solving survival gridworld problem. Survival gridworld problem opens up a challenge involving taking risks to gain better rewards. Classic value-based approach in model-free reinforcement learning assumes minimal risk decisions. The proposed method involves a hybrid on-policy and off-policy updates to experience roll-outs using a modified Q-based update equation that introduces a parametric linear rectifier and motivational discount. The significance of this approach is it allows model-free training of agents that take into account risk factors and motivated exploration to gain better path decisions. Experimentations suggest that the proposed method achieved better exploration and path selection resulting to higher episode scores than classic off-policy and on-policy Q-based updates.
This study examines the effects of the characteristics of educational contents, brand recognition, educational management and technical support on the repurchase intention mediated by overall satisfaction, trust and commitment in e-Learning sites. A survey of experienced users was conducted to collect data. The reliability and validity of data were tested by explanatory factor analysis, Cornbach's alpha coefficient, confirmatory factor analysis and correlation analysis. Also, the structural equation mode (SEM) analysis was performed to test the usefulness of the model. The results of the study are as follows: Educational contents, educational management and technical support were found to have positive effects on overall satisfaction. And educational contents and brand recognition were found to have positive effects on trust and commitment. And trust and overall satisfaction were found to have mediating effects on repurchase intention.
Recently many dynamics control algorithms using robot dynamic equation have been proposed. One of them, Kawato's feedback error learning scheme requires neither an accurate model nor parameter estimation and makes the robot motion closer to the desired trajectory by repeating operation. In this paper, the feedback error learning algorithm is implemented to control a robot system, 5 DOF revolute type movemaster. For this purpose, an actuator dynamic model is constructed considering equivalent robot dynamics model with respect to actuator as well as friction model. The command input acquired from the actuator dynamic model is the sum of products of unknown parameters and known functions. To compute the control algorithm, a parallel processing computer, transputer, is used and real-time computing is achieved. The experiment is done for the three major link of movemaster and its result is presented.
In this study in order to confirm the algorithms that are suggested from paper (I) as the experimental result, as the applied results of the hydraulic servo system are very strong a non-linearity of the fluid in the computer simulation, the real-time adaptive learning control algorithms is validated. The evolutionary strategy has characteristics that are automatically. adjusted in search regions with natural competition among many individuals. The error that is generated from the dynamic system is applied to the mutation equation. Competitive individuals are reduced with automatic adjustments of the search region in accord with the error. In this paper, the individual parents and offspring can be reduced in order to apply evolutionary algorithms in real-time as the description of the paper (I). The possibility of a new approaching algorithm that is suggested from the computer simulation of the paper (I) would be proved as the verification of a real-time test and the consideration its influence from the actual experiment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제18권11호
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pp.381-389
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2017
Recently, due to the continuous changes in the business environment and increased competition, enterprises are introducing technology management to increase their value and enhance their competitiveness. In this study, based on the structural equations model, we investigated the effects of the core success factors of knowledge management on job fidelity and organizational performance and the mediating effects of organizational learning. In addition, organizational culture and information technology and process were assumed to be the key factors affecting knowledge management, and organizational learning was represented by experimental learning, indirect learning, and shared learning. As a result, it was found that knowledge management positively affects business fidelity and organizational performance and, even when it is mediated by organizational learning, it positively affects business fidelity and organization performance directly or indirectly. Therefore, we were able to confirm the importance of utilizing knowledge management in companies and to suggest an appropriate application scope for applying knowledge management and organizational learning.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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제37권5호
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pp.1067-1077
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2020
The purpose of this study is to verify the relationship between academic self-efficacy and self-directed learning through learning flow of golf department students. This study consisted of 257 students who participated in golf classes and the data of 270 students were analyzed. The structure equation model was analyzed by SPSS 21.0 or AMOS 22.0. The results are as follows. First, the academic self-efficacy of golf department students showed a positive effect on their learning flow. Second, the learning flow of college students in the golf department showed a positive effect on their self-directed learning. Third, the academic self-efficacy of golf department students showed a positive effect on their autonomous learning.
This study aimed to examine the mediating roles of self-determined motivations on the effect of class climate perceived by middle school students on self-regulated learning ablility. For this purpose, a total of 589 students were selected as subjects in this research. Structural equation modeling was conducted so as to verify the relationship among all the variables. As a results, first, the perceived autonomous class climate had a direct effect on self-regulated learning ability and an indirect effect on self-regulated learning ability through the mediation effect of identified regulation. Second, the perceived controlled class climate had a direct effect on self-regulated learning ability and an indirect effect on self-regulated learning ability through the mediation effect of identified regulation, introjected regulation, and external regulation. This study implies that facilitating autonomous engagement in learning activities will be a effective educational intervention to improve self-regulated learning ability.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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제27권2호
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pp.129-141
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2022
The purpose of this study is to reveal the variables that affect learning immersion, in real-time non-face-to-face classes. To this end, a survey was conducted from November 22, 2021 to December 5, 2021 for students with experience in zoom classes. Excluding incorrect questionnaire, 117 copies were analyzed using a structural equation model. The results show that 'interest' and 'interaction level' influenced 'learning immersion', and 'learning immersion' had a positive effect on 'learning outcome'. The contribution of this study is that it empirically analyzed variables affecting learning immersion in real-time non-face-to-face classes. In the follow-up study, it is necessary to verify variables that affect learning immersion in various platforms, including zoom.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.77-88
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2022
In response to the significant COVID-19 outbreak, countries have enforced the use of E-learning systems as an alternative to traditional learning; to contain the virus and minimize the infection rate while maintaining the continuity of the learning experience. However, the effective adoption of E-learning systems requires a well-understanding of critical factors, especially in times of crisis. In this regard, this study intends to assess the success of the E-learning system adoption by Higher Education Institutions (HEIs) during the crisis of COVID-19 by utilizing the Information Systems Success (ISS) model. This study's adopted model consists of nine interdependent dimensions, namely: Technical System Quality, Information Quality, Service Quality, Learner Quality, Perceived Satisfaction, Perceived Usefulness, System Use, Intention to Use, and System Success. An electronic survey was distributed among higher education students from different universities in Saudi Arabia to explore each model's dimension. Structural Equation Modeling (SEM) has been applied via SmartPLS software to test the causal relationships between dimensions. This study's main results revealed that students' Service Quality, Learner Quality, and the Intention to Use by students are essential drives for E-learning System Use during the Covid-19 pandemic. Meanwhile, the Intention to Use the system is significantly influenced by Perceived Satisfaction and Perceived Usefulness dimensions. Further, Perceived Satisfaction, Perceived Usefulness, and System Use are interdependent, and all three have a significant positive impact on E-learning System Success.
The purpose of this study is to analyze the effects of FTA information learning in export SMEs. Therefore, this study has constructed an integrated model including the moderating effects of FTA information learning on the of export performance in SME. The relationship between SMEs' localization strategy, product innovation capacity, and FTA information learning was linked to export performance, and an empirical analysis was conducted on 195 export SMEs. The path analysis was performed using the structural equation model(SEM), and six hypotheses including the control effect were tested. As a result, the localization strategy of SMEs positively influenced product innovation capacity. On the other hand, FTA information learning did not show significant results. Product innovation capacity and FTA information learning as an antecedents showed significant results in terms of export performance. In the moderated effects analysis, the moderated effect between the localization strategy and FTA information learning did not show significant effect on the product innovation capacity. Whereas the moderated effect between the product innovation capacity and the FTA information learning significant influence on the export performance of SMEs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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