Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.6
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pp.96-104
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1995
A study for a lathe to machine workpiece with noncircular cross-section is presented. The noncircular cutting is accomplished by controlling radial tool position synchronized with revolution angle of the spindle according to the desired cross-sectional shape. A learning control algorithm is suggested for the tool positioning. The learning law of the algorithm is based on pole-zero cancellation, which guarantees the control stability. The control performances are analyzed and simulated on a numerical computer that the effectiveness of the control algorithm is convinced. The algorithm is tested on a conventional NC-lathe which shows some successful results.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.26
no.6
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pp.1425-1434
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2014
The purpose of this study was tried to identify the effect of nursing students' learning motivation in microbiology through microbiology laboratory practice based on the Keller's ARCS model. In order to achieve this research, this study was designed a quasi-experimental pre-post tests control group. Experimental group received a microbiology theory and practice based on ARCS model and control group received microbiology theory only. To identify the microbiology learning motivation effect to nursing student, we measured learning motivation by Keller's ARCS model that consisted of attention, relevance, confidence, and satisfaction. The major results of the experimental group showed significantly higher level of total learning motivation and all four subcategories compared to control group. Based upon the above results, microbiology laboratory practice might be beneficial for the nursing students to motivate microbiology learning.
Learning control of a robot manipulator is proposed using the backpropagation neural network. The learning controller is composed of both a linear feedback controller and a neural network-based feedforward controller. The stability analysis of the learning controller is presented. Three energy functions are selected in teaching the neural network controller : 1/2.SIGMA.vertical bar torque error vertical bar $^{2}$, 1/2.SIGMA..alpha. vertical bar position error vertical bar $^{2}$ + .betha. vertical bar velocity error vertical bar $^{2}$ + .gamma. vertical bar acceleration error vertical bar $^{2}$ and learning methods are presented. Simulation results show that the learning controller which is learned to minimize the third energy function performs better than the others in tracking problems. Some properties of the learning controller are discussed with simulation results.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.6
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pp.619-624
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2014
This paper introduces a robot-based learning system which is designed to teach multiplication to children. In addition to a small humanoid and a smart device delivering educational content, we employ a type of mixed-initiative operation which provides enhanced multi-modal cognition to the r-learning system through human intervention. To investigate major factors that influence people's intention to use the r-learning system and to see how the multi-modality affects the connections, we performed a user study based on TAM (Technology Acceptance Model). The results support the fact that the quality of the system and the natural interaction are key factors for the r-learning system to be used, and they also reveal very interesting implications related to the human behaviors.
Cerebellar Model Arithmetic Controller(CMAC) has been introduced as an adaptive control function generator. CMAC computes control functions referring to a distributed memory table storing functional values rather than by solving equations analytically or numerically. CMAC has a unique mapping structure as a coarse coding and supervisory delta-rule learning property. In this paper, learning aspects and a convergence of the CMAC were investigated. The efficient training algorithms were developed to overcome the limitations caused by the conventional maximum error correction training and to eliminate the accumulated learning error caused by a sequential node training. A nonlinear function generator and a motion generator for a two d. o. f. manipulator were simulated. The efficiency of the various learning algorithms was demonstrated through the cpu time used and the convergence of the rms and maximum errors accumulated during a learning process; A generalization property and a learning effect due to the various gains were simulated. A uniform quantizing method was applied to cope with various ranges of input variables efficiently.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.24
no.2
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pp.272-285
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2012
The purpose of this study was to develop the Learning Strategy e-Learning Contents based on the storytelling in university students. The objective of the Learning Strategy e-Learning Contents based on the storytelling was to increase in learning skill which university students will use to keep major learning during their courses. The Learning Strategy e-Learning Contents was based on the results of pre-research on storytelling and learning skill. In order to verify the effectiveness of the Learning Strategy e-Learning Contents based on the storytelling, it was analyzed to validity of contents by five professionals. The results of the study were as follows. The Learning Strategy e-Learning Contents based on the storytelling for increasing in learning skill of university students consisted of 15 sessions which proceeding a per semester: the starting phase(1-2), the execution phase(3-13), and the ending phase(14-15). The subjects were 20 university students who had randomly assigned to an experimental group(10) and a control group(10). Subjects completed a learning skill scale. Data analyses were conducted using ANCOVA. The results of the analyses revealed that subjects of experimental group showed significantly higher scores on learning skill than one of control group. Based on the above results, it is concluded that the Learning Strategy e-Learning Contents based on the storytelling was effective in improving learning skill of university students.
The purpose of this study was to analyze the relationship among medical students' learning motivation, characteristics of multiple intelligence, and academic achievement. The participants were 144 medical students. The data were collected by administering learning motivation tests (self-confidence, self-efficacy, level of task, emotion of learning, learning behavior, failure tolerance, task difficulty, and academic self-efficacy), a multiple intelligence test (linguistic intelligence, logical-mathematical intelligence, musical intelligence, bodily-kinesthetic intelligence, spatial intelligence, interpersonal intelligence, intrapersonal intelligence, and naturalistic intelligence), and two semesters of grades. There is a correlation between multiple intelligences and learning motivation. Among academic self-efficacy of academic motivation, the self-control efficacy (0.28) and behavior (0.18) subscales are significantly positively correlated with academic achievement. However, the emotion subscale (-0.18) was significantly negatively correlated. Learning motivation was correlated with two of the eight multiple intelligence profiles: the intrapersonal intelligence (0.18) and bodily-kinesthetic intelligence (-0.19). The structural equation modeling analysis showed that the behavior and self-control efficacy subscales of intrapersonal intelligence had an impact on academic achievement. An analysis according to the academic achievement group showed significant differences in self-control efficacy and emotion subscales with intrapersonal intelligence. A positive relationship can be observed between learning motivation and some characteristics of multiple intelligence of medical school students. In light of the findings, it is worth examining whether we can control medical students' learning motivation through educational programs targeting self-control efficacy and intrapersonal intelligence.
Kim, Min-Seong;Jo, Sang-Young;Koo, Young-Mok;Jeong, Yang-Gun;Han, Sung-Hyun
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.19
no.1
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pp.1-9
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2016
In this paper, we propose a new learning control scheme for various walk motion control of biped robot with same learning-base by neural network. We show that learning control algorithm based on the neural network is significantly more attractive intelligent controller design than previous traditional forms of control systems. A multi layer back propagation neural network identification is simulated to obtain a dynamic model of biped robot. Once the neural network has learned, the other neural network control is designed for various trajectory tracking control with same learning-base. The biped robots have been received increased attention due to several properties such as its human like mobility and the high-order dynamic equation. These properties enable the biped robots to perform the dangerous works instead of human beings. Thus, the stable walking control of the biped robots is a fundamentally hot issue and has been studied by many researchers. However, legged locomotion, it is difficult to control the biped robots. Besides, unlike the robot manipulator, the biped robot has an uncontrollable degree of freedom playing a dominant role for the stability of their locomotion in the biped robot dynamics. From the simulation and experiments the reliability of iterative learning control was illustrated.
Purpose: The purpose of this study was to develop a multimedia learning program for patients with diabetes mellitus (DM) diet education using standardized patients and to examine the effects of the program on educational skills, communication skills, DM diet knowledge and learning satisfaction. Methods: The study employed a randomized control posttest non-synchronized design. The participants were 108 third year nursing students (52 experimental group, 56 control group) at K university in Seoul, Korea. The experimental group had regular lectures and the multimedia learning program for DM diet education using standardized patients while the control group had regular lectures only. The DM educational skills were measured by trained research assistants. Results: The students who received the multimedia learning program scored higher for DM diet educational skills, communication skills and DM diet knowledge compared to the control group. Learning satisfaction of the experimental group was higher than the control group, but statistically insignificant. Conclusion: Clinical competency was improved for students receiving the multimedia learning program for DM diet education using standardized patients, but there was no statistically significant effect on learning satisfaction. In the nursing education system there is a need to develop and apply more multimedia materials for education and to use standardized patients effectively.
The problem of poor learning has been a subject that has been constantly raised in the educational field since the mid 20th century. Therefore, this study classified the components of self - regulated learning into cognitive - control, motive - control, and behavior - control strategies, and examined the effects of self - regulated learning on internal value, self - efficacy, curiosity, and self - confidence. The study was conducted on university students who participated in the program for the study of depression in A university in Changwon city. The results showed that self - regulated learning factors had a positive effect on learning motivation. Second, the learning adjustment factors have a positive effect on self - efficacy. Finally, learning control factors have a positive effect on curiosity and self - confidence. Through this study, we confirmed that a comprehensive guidance system considering interaction is needed because various factors act integrally in the learning process. As a concrete method, it is imperative to develop a learning counseling program that can enhance the motivation level by referring to cognitive, synchronous, and behavioral factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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