• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.39 no.2
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• pp.85-94
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• 2002

In this paper, we show that the 2nd-order iterative learning control algorithm with CITE is more effective and has better convergence performance than the algorithm without CITE in the case of the existence of initialization errors, for the trajectory-tracking control of dynamic systems with unidentified parameters. In contrast to other known methods, the proposed learning control scheme utilize more than one past error history contained in the trajectories generated at prior iterations, and a CITE term is added in the learning control scheme for the enhancement of convergence speed and robustness to disturbances and initialization errors. And the convergence proof of the proposed algorithm in the case of the existence of initialization error is given in detail, and the effectiveness of the proposed algorithm is shown by simulation results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2177-2178
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• 2006

학습 행동에서의 뇌파 측정은 실시간으로 두뇌 기능 상태를 연구하는데 유용한 연구 방법이며 대뇌의 부위 중 전두엽은 새로움에 대한 지향 반응과 사고 활동에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 중학교 2학년 학생에게 새로운 시청각 학습 자료를 제시하고 5회의 반복학습이 이루어지는 과정에서의 전두부($Fp_2,Fp_2$)의 뇌파를 측정하고 Fourier, Wavelet 변환을 하여 정량적으로 분석하였다. 주의 집중, 정서 등 인지와 관련지어 특정파의 조절 능력 및 파의 특성을 이용한 여러 연구들을 종합해보면, 기억력, 주의지속과 연관되어 알파파, 베타파와 세타파가 발생되는 것을 볼 수 있다. 이 중 알파파는 기존의 뇌 상태를 동기화시키고 주의나 기억의 과정에 영향을 미칠 수 있는 것으로 증명되었다. 본 논문에서는 신호 처리에 높은 효율을 보이는 Wavelet 변환을 이용하여, 학습이 됨에 따라 변화하는 EEG 신호 가운데 알파파의 패턴과 활성도를 분석하고자 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.2
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• pp.235-245
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• 2013

Recent national attention on English conversation continued, smartphone game has emerged into the mainstream of game industry. In this study, smartphone serious game that combines english conversation learning and smartphone game for learning english conversation was designed and implemented. English sentence patterns separated words, phrases, and sentences was able to learn step-by-step and repeatedly. Also, Throughout the game of different type by stage was to provide interested. Test results were discovered the problem not causing continuous user interest. To compensate for this, study of a game changes element and difficulty adjusting will be followed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.351-354
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• 2024

최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07c
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• pp.2585-2588
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• 2003

2 관성 공진계는 마른 응답을 위해 제어이득을 크게 하면 공진에 의해 축비틀림 진동이 일어나는 경우가 많다. 본 논문에서는 반복 학습 제어기법을 활용하여 불확실한 모델 계수를 포함하는 2 관성 공진계의 진동억제를 시도한다. 2관성 공진계의 경우 제어 대상이 되는 부하측 속도는 학습 제어로 직접 적용하기가 힘들고 또한 측정 또한 어렵다. 본 논문에서는 부하측 속도와 전동기측 속도간의 관계를 이용하여 직접 부하측 속도를 제어하는 대신 전동기측 속도를 제어하여 간접적으로 부하측 속도를 제어하였다. 제안된 방식은 전형적인 2 관성 공진계에 모의 실험을 통해 적용되었고, 정확한 모델이 없이도 진동 없는 마른 응답특성을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.13 no.5
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• pp.422-428
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• 1988

An iterative learning control system is a control system which makes system outputs follow desired outputs by iterating its trials over a finite time interval. In a discrete time system, we proposed one method in which present control inputs can be obtained by a linear combination of the input sequence and time-shifted error sequence at previous trial. In contrast with a continous time learning control system which needs differential opreration of an error signal, the time shift operation of the error sequence is simpler in a computer control system and its effectiveness is shown by a simulation.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1433-1435
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• 2011

최근 스마트 디바이스의 발전이 급격하게 이루어지면서 관련 애플리케이션 연구와 개발도 활발하게 진행되고 있으며, 거의 모든 시간을 휴대하는 기기로 자리 잡게 되었다. 본 논문은 안드로이드를 기반으로 한 애플리케이션으로 사람의 망각주기인 1일,7일,30일마다 반복학습을 통해 가장 많이 사용하는 동사에서 파생되는 숙어들을 빠르고 효율적으로 학습하는 프로그램을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.802-806
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• 2002

최근에 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케쥴에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.16-18
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• 2003

기계학습의 분류(classification) 기술을 실제 문제에 적용하기 위해서는 카테고리(category)를 부여한 학습예제를 상당수 준비하여야 한다. 예제에 카테고리를 부여(labeling)하는 작업에는 무시할 수 없는 시간과 인력을 필요로 한다. 능동적 학습(active learning)은 동일한 수의 학습예제로 최대한의 성능을 달성하기 위하여 카테고리를 부여할 학습예제를 선별하는 전략이다. 능동적 학습은 현재까지 파악된 정보에 기반하여 분류기(classifier)를 생성하고, 생성된 분류기를 활용하여 카테고리를 부여받았을 때 가장 이득이 큰 예제들을 선정하여 사용자에게 문의하는 과정을 반복하여 수행한다. 만일 능동적 학습의 첫 학습단계에서 학습에 보다 유용한 예제들을 최초학습예제집합으로 선정한다면 같은 수의 학습예제로 더 나은 성능을 달성할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 일반적인 가정에 기반하여 예제들을 군집화(clustering)한 후, 생성된 각 군집을 대표할 수 있는 예제로 최초학습예제집합으로 구성하는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제를 대상으로 실험해 본 결과 최초학습예제들을 임의로 선정하는 방식보다 정확도가 높은 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.235-238
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• 2003

기존 연구에서 원격교육은 위한 다양한 학습방법들이 제시되었지만 대부분이 학습자의 수준을 고려하여 단순히 평균 점수나 난이도의 조정으로 학습이 이루어진다. 또한, 학습자의 능력과 문제 유형에 따른 학습 평가가 이루어지기 어려우므로 학습자의 개인별 학습 능력을 정확히 평가할 수가 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 학습자별로 개인적인 학습 능력에 따라 수행할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 세부적으로 문제 유형별에 따른 약점 정보를 평가 단계에서 추출 및 저장하여, 다음 단계의 학습에서 개인별 약점정보로서 활용하도록 한다. 따라서 이 시스템에서는 학습자별로 문제유형에 따른 개인별 약점정보를 활용하여 학습을 반복할 수 있으므로 더욱 효과적인 원격교육을 제공할 수 있다.