Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.131-137
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2006
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 learning and evolution method based on reinforcement learning having delayed reward ability and distributed genetic algorithms is proposed for behavior learning and evolution of collective autonomous mobile robots. Reinforcement learning having delayed reward is still useful even though when there is no immediate reward. 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.
This study analyzed the positive effect of perceived over-qualification on creative behavior, moving away from the perspective of previous studies that mainly focus on the negative effects of perceived over-qualification. A survey of 282 employees in the financial industry in China was conducted and the structural equation model analysis was used. As a result of the analysis, perceived over-qualification has a positive effect on employees' creative behavior, the fact that perceived over-qualification has a positive effect on creative behavior has enriched research on the effect of perceived over-qualification th some extent. In addition, theoretical and practical implications were provided by demonstrating the relationship between creative behavior, emotional exhaustion, job crafting, and perceived organizational support. It was measured in the terms of subjective over-qualification, Discussions on over-qualified recognition remain at the individual level of employees, and future studies need to study the collective phenomenon of over-qualified recognition at the team level or organization level.
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.
This study examined the effects of value-in-behavior toward pro-social consumption behavior on consumers' pro-social practices and the moderating effects of consumer's social capital based on trust and reciprocity that enhances collective actions to seek socially common values. The result showed that the value-in-behavior toward pro-social consumption was positive in general, and altruistic value was the highest, followed by emotional value, social value, and functional value. The pro-social behaviors of age groups were significantly different. In all pro-social behaviors, the older group was more active, except for the rejection of the unfair business. The result also showed that the functional value and emotional value have significant effects on consumer's pro-social practices. The interaction effects between trust and emotional value and between reciprocity and functional value were significant. Based on these results, the theoretical and practical implications for facilitating the transition to the direction of consumer's role in making positive social impacts.
The unprecedented pandemic caused by the COVID-19 has led to a massive global public health campaign to slow the spread of the virus. Thus, this study examines the importance of individual's prevention behavior intention by adapting health belief model(HBM). In addition, we added social variables to understand the prevention behavior better considering the situation in which collective behaviors are important. The online survey results(N=298) showed that higher level of perceived severity, perceived susceptibility, perceived benefits, perceived peril, perceived social norms and lower level of perceived responsibility led to higher prevention behavior intention. Peril was the most influential factor among all the variables. In addition, perceived severity and social norms followed after that. Additional analysis also implied that socio-HBM model we proposed better explained the prevention behavior intention than traditional HBM.
Kim, Hue-Chan;Kim, Je-Seok;Ji, Yong-Kwan;Park, Jahng-Hyon
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.5
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pp.435-441
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2013
A swarm robot system consists of with multiple mobile robots, each of which is called an agent. Each agent interacts with others and cooperates for a given task and a given environment. For the swarm robotic system, the loss of the entire work capability by malfunction or damage to a single robot is relatively small and replacement and repair of the robot is less costly. So, it is suitable to perform more complex tasks. The essential component for a swarm robotic system is an inter-robot collaboration strategy for teamwork. Recently, the swarm intelligence theory is applied to robotic system domain as a new framework of collective robotic system design. In this paper, FA (Firefly Algorithm) which is based on firefly's reaction to the lights of other fireflies and their social behavior is employed to optimize the group behavior of multiple robots. The main application of the firefly algorithm is performed on path planning of swarm mobile robots and its effectiveness is verified by simulations under various conditions.
We explored collective behaviors of indicator species to elucidate the effect of the chemical stress. After the treatments of an insecticide, diazinon, at low concentrations (1.0 and 10.0 ${\mu}g/L$), spatial dispersion patterns of Daphnia magna were checked in a test chamber. The I-index was used to characterize the movement data before (0~1 h) and after (1~2 h) the treatments in laboratory conditions. The slopes of the frequency distribution of I-index in semi-log scale decreased significantly, and the test populations appeared to be more dispersed with a lower degree of aggregation after the treatments. The index was feasible in indicating decrease in the ability of the specimens to keep desirable distances with neighbor individuals under chemical stress and showed a possibility of monitoring presence of toxic chemicals in environment through group behavior measurement.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.476-479
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2008
Understanding the dynamics of proteins is essential to gain insight into biological functions of proteins. The protein dynamics is delineated by conformational fluctuation (i.e. thermal vibration), and thus, thermal vibration of proteins has to be understood. In this paper, a simple mechanical model was considered for understanding protein's dynamics. Specifically, a mechanical vibration model was developed for understanding the large protein dynamics related to biological functions. The mechanical model for large proteins was constructed based on simple elastic model (i.e. Tirion's elastic model) and model reduction methods (dynamic model condensation). The large protein structure was described by minimal degrees of freedom on the basis of model reduction method that allows one to transform the refined structure into the coarse-grained structure. In this model, it is shown that a simple reduced model is able to reproduce the thermal fluctuation behavior of proteins qualitatively comparable to original molecular model. Moreover, the protein's dynamic behavior such as collective dynamics is well depicted by a simple reduced mechanical model. This sheds light on that the model reduction may provide the information about large protein dynamics, and consequently, the biological functions of large proteins.
This study was to find out the perceptions of toward death and caring behavior of lay persons in one community : One Island in Puan County, Chonbuk. The methodology of this study was ethnography. For this study, the fieldwork was conducted from October 1997 to July 1998. Data collected by in-depth interview and participant observations. The participants consisted fo were 17 persons of both sexes. The key informants were four specific people. The result of this study is as follows ; The people perceived two different kinds of death. Normal death, which means death from old age. The person was respected as an ancestor God and was believed to exist forever with their offspring. Abnormal death was regarded as negative, many had fears toward this kind of death. The causes of abnormal death were supernatural phenomena and had absolute holy meanings. Whether death was good or bad, the death was not personal, but collective events as family or community affairs and was interpreted as death and birth for their offsprings. Funeral rites were family-centered and/or com munity-centered. They did normal procedures for normal deaths for abnormal deaths, there were many protective ceremonies(BuJungMagi : the prevention of the taboo of uncleanliness) for the remaining people. These ceremonies combined confucism and shamanism. Caring behavior for dying persons was ruled as community-centered, reciprocal and reality-centered principles.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.3
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pp.327-336
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2004
In distributed autonomous mobile robot system, each robot (predator or prey) must behave by itself according to its states and environments, and if necessary, must cooperate with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot have both learning and evolution ability to adapt to dynamic environment. This paper proposes a pursuing system utilizing the artificial life concept where virtual robots emulate social behaviors of animals and insects and realize their group behaviors. Each robot contains sensors to perceive other robots in several directions and decides its behavior based on the information obtained by the sensors. In this paper, a neural network is used for behavior decision controller. The input of the neural network is decided by the existence of other robots and the distance to the other robots. The output determines the directions in which the robot moves. The connection weight values of this neural network are encoded as genes, and the fitness individuals are determined using a genetic algorithm. Here, the fitness values imply how much group behaviors fit adequately to the goal and can express group behaviors. The validity of the system is verified through simulation. Besides, in this paper, we could have observed the robots' emergent behaviors during simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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