The purpose of this study was to examine the effects of goal contents on failure tolerance in engineers (i.e., students and experts in engineering). Based on the goal contents theory, which is a sub-theory of self-determination theory, three intrinsic goals (i.e., self-growth, help, social concern) and two extrinsic goals (i.e., money, fame) were under investigation. A total of 398 participants (118 undergraduate students, 181 graduate students, 99 experts) answered survey questions. In the hierarchical multiple regressions, self-growth goal was entered as the first model, then, to the second model, the other four goals were added. The results showed that social concern goal significantly predicted failure tolerance among all engineer groups. Self-growth goal was closely associated with failure tolerance in undergraduate students and graduate students. Help goal was significant only among graduate students. These results suggest that pursuing intrinsic goals, especially, social concern goal is important to increase failure tolerance. Establishing infrastructure and educational climate for pursuing social concern goal can facilitate the development of personal expertise in engineers as well as the improvement of society.
본 연구는 화학교육의 동기전략에 영향을 끼치는 학습관련 변인들의 인과관계에 대한 최적 모형을 찾고자 한다. 이를 위하여 광주광역시 소재 G와 I 고등학교에서 화학교육에 참여한 487명을 대상으로 하였다. 동기전략에 영향을 주는 학습관련 변인들의 경로모형을 탐색하기 위해, '자기효능감, 성취욕구, 지능신념'이 목표지향성을 매개로 하여 동기전략인 자기핸디캡경향과 학습전략으로 가는 모형을 Model I로 설정했다. 그리고 목표지향성을 근본 동기변인으로 하고 '자기효능감, 성취욕구, 지능신념'을 매개로 하여 '자기핸디캡경향과 학습전략'에 이르는 모형을 Model II로 설정했다. 이들 기본모형들을 기반으로 하여, 목표지향성(숙달목표, 수행접근목표 및 수행회피목표), 자기효능감, 성취욕구, 지능신념, 자기핸디캡경향 및 학습전략 간에 경로모형을 알기위해 통계분석을 통해 단계적으로 살펴보았다. 그 결과 Model I과 Model II 중에서 Model II가 선택되었고, 이 모형의 주요한 통계적 적합도 지수들을 확인하고 분석하면서 경로의 추가 및 삭제를 했고, 5차 수정한 결과, Model II-5의 경로모형이 본 연구의 최적 모형으로 채택되었다. 이 최적 모형을 분석한 결과, ${\chi}^2$의 p값도 0.267를 보임으로써 Model II-5가 측정자료와 아주 잘 일치한 모형임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 15개의 경로들이 통계적으로 p <.05에서 유의미하게 학습전략에 영향을 주고 있음을 알 수 있다.
Nonlinear Goal Programming(NGP)이 Multiple Objective Decision Making(MODM) 문제(問題)를 적정화(適正化)할 수 있는 방법(方法)으로 소개(紹介)가 되었다. 그리고 6 가지의 벼 조제(調製) 및 저장시설(貯藏施設)을 분석(分析)한 후, NGP에 의(依)하여 적정시설설계(適正施設設計)를 하기 위하여 Model Systems를 개발(開發)하고 그에 의(依)하여 MODM의 수학적(數學的) 모형(模型)을 개발(開發)하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.10-29
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2023
Grit or perseverance as a factor for student success and life has gained increasing attention. Statistical methods have been the norm in analyzing various aspects of grit, but they do not address the transient and dynamic behavior well. We, for the first time, developed two linear dynamical models that specifically address the feedback structure of a child's desire to achieve a high grade point average (GPA) and the necessary effort that will increase stress between parents and a child. We call the dynamical model as GSES (Goal, Status, Effort & Stress). The two dynamical models incorporate the positive (i.e., achieving a high GPA) and the negative sides (i.e., effort and elevated stress and thus unhappiness) for being gritty or perseverant. Different types of parenting style and a child's characteristics were simulated whether parents and a child are empathetic or stubborn to their expectations and stress (i.e., willing or unwilling to change). Simulations show that when both parents and a child are empathetic to each other's expectation and stress, the most stable situations with minimal stress and effort occur. When a stubborn parent's and a stubborn child were studied together, this resulted in the highest elevation of stress and effort. Stubborn parents and a complying or empathetic child resulted in considerably high stress to a child. Interference from parents may unexpectedly result in a situation in which a child's stress is seriously elevated. The GSES model shows the U-shaped happiness curve (i.e., reciprocal of stress) caused by the increasing and then decreasing goal
본 연구에서는 학습전략의 동기요인을 탐색하기 위해 각 관계된 변인들 간의 경로모형을 연구모형 I과 연구모형 II의 기본모형으로 설정했고, 이 연구모형의 관점에서 화학교과를 대상으로 체계적이고 정밀한 분 석을 통해 자아핸디캡경향, 목표지향성, 자기효능감 및 학습전략 사이의 관계를 살펴보았다. 그 결과 연구모 형 I과 연구모형 II 중에서 연구모형 II에 대한 내용이 채택되었고 이 모형의 주요 통계적 적합도 지수들을 확 인하면서 경로를 추가했고 3차 수정한 결과, 연구모형 Ⅱ-3이 본 연구의 완전 연구모형으로 채택되었으나 연 구모형 II-3에서 가정된 9개의 이론적 경로 중 자아핸디캡경향에서 학습전략으로 영향을 미치는 경로의 t값이 |-0.400|으로서 .05의 경계값인 |±2.015|보다 적게 나타났다. 이러한 점을 감안해서 자아핸디캡경향에서 학습전 략으로 영향을 미치는 경로를 연결하지 않는 즉, ‘자아핸디캡경향과 목표지향성'이 자기효능감을 매개변인으 로 하여 학습전략으로 향하는 연구모형 II-2가 본 연구의 최적 연구모형으로 결정되었다.
In reinforcement teaming, Q-learning converges quite slowly to a good policy. Its because searching for the goal state takes very long time in a large stochastic domain. So I propose the speedup method using the Q-value initialization for model-free reinforcement learning. In the speedup method, it learns a naive model of a domain and makes boundaries around the goal state. By using these boundaries, it assigns the initial Q-values to the state-action pairs and does Q-learning with the initial Q-values. The initial Q-values guide the agent to the goal state in the early states of learning, so that Q-teaming updates Q-values efficiently. Therefore it saves exploration time to search for the goal state and has better performance than Q-learning. 1 present Speedup Q-learning algorithm to implement the speedup method. This algorithm is evaluated. in a grid-world domain and compared to Q-teaming.
본 연구에서는 동적모델의 수질오염총량제 적용성을 검토하였으며, 동적모델을 이용한 목표수질 설정 및 할당부하량 산정 방법을 제시하고 그 결과를 분석하였다. 동적모델 중 HSPF 유역모형을 미호천 유역에 대하여 구축하였으며, 보정 결과 구축된 모형은 2009년~2010년에 대하여 일유량 변화와 BOD 농도 변화를 잘 재현하는 것으로 판단되었다. 동적모델을 이용한 수질오염총량제 적용 방안은 3가지 case; (1)저수기 조건을 고려한 수질관리 방법(Case I), (2)연중 전 기간을 고려한 수질관리 방법(Case II), (3)연중 최악의 수질조건을 고려한 수질관리 방법(Case III)으로 나누어 제시하였다. 미호천 유역 말단에서 각 조건에 따른 BOD 목표수질을 산정한 결과는 Case II(4.2 mg/L) < Case I(5.0 mg/L) < Case III(7.8 mg/L) 순으로 연중 전 기간을 고려한 경우에서 가장 낮고 최악조건을 고려한 경우에서 가장 높았다. 할당부하량은 Case II > Case I > Case III 순으로 높게 나타났으며 최악조건을 고려한 경우에서 가장 엄격한 할당부하량이 산정되었다. 기준 강우 선정 및 비점오염원의 모델 적용방식 등에 대한 추가연구가 필요하며, 이들이 반영된다면 수질오염총량제에 동적모델을 적용함으로 인해 좀 더 합리적이고 과학적인 수질관리가 이루어질 것이라 사료된다.
Recently environmental problem becomes such a big issue all over the world that the necessity and importance of the environmental education in school has been simultaneously emphasized. While diverse methods for the environmental education have been researched, this paper, especially focused on a teaching-learning model called GBS (Goal-based scenario), aims to provide a new learner-centered approach for the environmental education. For this purpose, this paper first briefly presents two theoretical backgrounds of GBS (i.e., constructivism and Schank's dynamic memory theory), which is followed by specific and concrete strategies and methods of how to apply GBS in class for the teacher. GBS(Goal-Based Scenario) is a learner-centered model in which learners are presented with a reality-based scenario (or task or problem) and go through several stages of 'missions' to get to a final solution of the given scenario. GBS, while completely resonant with other constructivist learning models in terms of learner-centered approaches, is distinctive from others, when it supplies more specific, structured guides of learning, called 'missions', to the students throughout the whole learning process. In a words, GBS ought to be recognized as an unique learner-centered model compromising the contradictory concepts of 'learner control' and 'structure and specifics' in learning environments still without any damage of constructivist learning principles.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.185-188
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1993
The goal of this paper is to develop an on-board controller for a model helicopter's hovering attitude control, using i8096 one-chip microcontroller. Required controller algorithm is programmed in ASM-96 assembly language and downloaded into an i8096 microcontroller. The performance of hovering flight using this system is verified by experiments with the model helicopter mounted on an instrumented flight stand where 3 potentiometers and an optical proximity sensor measure te attitude and main rotor speed of the helicopter.
가변성 관리는 시스템이 어느 정도까지의 복잡성을 처리할 수 있는가를 정의하는 가장 중요한 기준이다. 대부분의 요구 공학 연구에서는 시스템이 동작하는 환경에 대해 많은 부분을 간과하거나 추측하는 수준에 그치고 있다. 그러나 실시간 시스템에서는 본질적으로 변화하는 컨텍스트를 관찰하고 조정하는 것은 중요한 요소이다. 본 연구에서는 i* 목표 모델, 문제 프레임, 유즈 케이스 맵, 라이브 시퀀스 차트를 활용하여 다양한 컨텍스트에 적합한 요구사항을 식별할 수 있는 프레임워크를 제안하며 스마트 그리드의 실시간 가격 정책 변화 시스템을 사례 연구로 활용하여 제안하는 프레임워크를 단계별로 자세하게 설명한다. 사례 연구를 통해 제안방법에서 유즈 케이스 맵과 라이브 시퀀스 차트를 활용한 시나리오 정교화 과정이 초기 컨텍스트 분석 및 검증에 도움을 주는 것을 보여주며 장애물 및 충돌 분석을 위한 요구사항을 정교화함으로써 요구공학 엔지니어들이 시스템의 건장성을 증가시키는 것을 도와줄 수 있음을 증명한다. 이처럼 제안하는 프레임워크는 이론적인 방법과 실증적인 사례를 통해 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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