In this paper the issue of convergence rate is introduced for a learning control scheme we have developed and applied for tracking of unknown linear systems. A sufficient condition under which the output trajectory converges exponentially fast is obtained using the controllability grammian of controllable linear systems. Under the same condition it is also shown that the learning control input converges exponentially with the same rate as the rate of output convergence. A numerical example with computer simulation results is presented to show the feasibility of the scheme.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.194-203
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2008
Iterative learning control (ILC) is a simple and effective method for the control of systems that perform the same task repetitively. ILC algorithm uses the repetitiveness of the task to track the desired trajectory. In this paper, we propose a PID (proportional plus integral and derivative) type ILC update law for control discrete-time single input single-output (SISO) linear time-invariant (LTI) systems, performing repetitive tasks. In this approach, the input of controlled system in current cycle is modified by applying the PID strategy on the error achieved between the system output and the desired trajectory in a last previous iteration. The convergence of the presented scheme is analyzed and its convergence condition is obtained in terms of the PID coefficients. An optimal design method is proposed to determine the PID coefficients. It is also shown that under some given conditions, this optimal iterative learning controller can guarantee the monotonic convergence. An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed technique.
As part of the cell division method, we proposed a method for segmenting images generated by topography microscopes through deep learning-based feature generation and graph segmentation. Hybrid vector shapes preserve the overall shape and boundary information of cells, so most cell shapes can be captured without any post-processing burden. NIH-3T3 and Hela-S3 cells have satisfactory results in cell description preservation. Compared to other deep learning methods, the proposed cell image segmentation method does not require postprocessing. It is also effective in preserving the overall morphology of cells and has shown better results in terms of cell boundary preservation.
Changes in household composition and the residential environment have had a considerable impact on the features of postal delivery regions in recent years, resulting in a large increase in the overall workload of domestic postal delivery services. In this paper, we provide complex analysis results for postal delivery areas using various unsupervised learning approaches. First, we extract highly influential features using several feature-engineering methods. Then, using quantitative and qualitative cluster analyses, we find the distinctive traits and semantics of postal delivery zones. Unsupervised learning approaches are useful for successfully grouping postal service zones, according to our findings. Furthermore, by comparing a postal delivery region to other areas in the same group, workload balancing was achieved.
본 연구는 대학생 융복합능력 함양을 위한 학습공동체 프로그램의 효과성을 알아보는 것에 그 목적이 있다. 세부적으로 학습공동체 프로그램의 효과성을 위해 자기주도학습능력과 문제해결능력에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다. 이를 위해 A대학 199명(실험집단 123명, 통제집단 76명) 학생들이 연구에 참여하였으며, 실험집단에 속한 학생들은 교수학습센터에서 9주간 실시하는 자율적 학습공동체 프로그램에 참여하였다. 학습공동체 프로그램의 효과성을 알아보기 위해 프로그램 실시 전후로 자기주도학습능력과 문제해결능력 사전-사후검사를 시행하였다. 효과성 검증을 위해 공분산분석(ANCOVA)을 실시하였고 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 실험집단과 통제집단간 자기주도학습능력에서 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 실험집단과 통제집단간 문제해결능력에서도 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 대학에서의 비교과 학습공동체 프로그램 활동 및 학습지원 설계에 대한 교육적 시사점을 제안하였다.
본 연구의 목적은 플립러닝 교수-학습법을 적용하고 대학생들의 인식과 학업성취 평가를 알아보기 위해 시도되었다. 단일군 치위생학과 재학생 27명을 대상으로 치과방사선학의 이론 수업에 4주 동안 적용하였다. 자료수집은 1학기 수업이 끝나고 이루어졌으며 수집된 자료는 SPSS 18.0을 이용하여 빈도와 평균 그리고 내용분석을 실시하였다. 연구결과 수업전반에 대한 인식은 긍정적 반응이었으며 학업성취평가는 통계적으로 유의하지 않았다. 플립러닝-교수학습방법에 대한 학생들의 인식은 높은 긍정으로 나타났다. 효과적인 교육 프로그램임이 확인되었다. 그러나 학업성취평가 통계적으로 유의하지 않았고 학습방법에 따른 평가시스템이 달라야 할 필요가 있다고 사료된다.
기계 독해는 주어진 지문 내에서 질문에 대한 답을 기계가 찾아 답하는 문제이다. 딥러닝에서는 여러 데이터셋을 학습시킬 때에 이전에 학습했던 데이터의 weight값이 점차 사라지고 사라진 데이터에 대해 테스트 하였을때 성능이 떨어진 결과를 보인다. 이를 과거에 학습시킨 데이터의 정보를 계속 가진 채로 새로운 데이터를 학습할 수 있는 Continual learning을 통해 해결할 수 있고, 본 논문에서는 이 방법을 MRC에 적용시켜 학습시킨 후 한국어 자연어처리 Task인 Korquad 1.0의 MRC dev set을 통해 성능을 측정하였다. 세 개의 데이터셋중에서 랜덤하게 5만개를 추출하여 10stage를 학습시킨 50K 모델에서 추가로 Continual Learning의 Learning without Forgetting를 사용하여 학습시킨 50K-LWF 모델이 F1 92.57, EM 80.14의 성능을 보였고, BERT 베이스라인 모델의 성능 F1 91.68, EM 79.92에 비교하였을 때 F1, EM 각 0.89, 0.22의 향상이 있었다.
본 연구는 이러닝의 학습효과 및 만족도에 대한 한계가 대두되고, 이러닝 산업의 구조적 모순이 지속됨에 따라 이를 해결하기 위한 정책적 대안을 제시하고자 수행되었다. 이러닝의 한계의 극복과 이러닝 산업의 건전한 성장을 위한 수단으로서 이러닝에서의 빅데이터 적용 방안을 제시하고, 이에 대한 정책 실천과제를 제안하였다. 정책 실천과제로서 첫째, 기술개발 지원, 둘째, 전문인력 양성, 셋째, 중소기업 보급 지원, 넷째, 법/제도 개선을 꼽고 이에 대한 체계적 추진을 제언하였다.
본 연구는 블렌디드 러닝 학습방법이 간호대학생의 자기주도학습능력과 학습만족도에 미치는 효과를 확인하기 위한 융합연구이다. 연구설계는 비동등성 대조군 전후 설계의 유사실험 연구이다. 연구대상은 J도 소재 간호학과 3학년 학생으로 실험군 70명, 대조군 68명 총 138명이었다. 자료분석 방법은 ${\chi}^2$-test, independent t-tset, ANCOVA를 사용하였다. 본 연구결과 성인간호학 전공 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용한 학습을 받은 실험군은 기존 면대면 강의식 수업을 받은 대조군보다 자기주도학습능력(F=4.122, p=.044)과 학습만족도(F=4.714, p=.032)가 통계적으로 유의하게 높았다. 즉, 교수중심 강의에서 벗어나 학생 스스로 주어진 과제를 학습하도록 설계된 블렌디드 러닝 학습법이 간호대학생의 학습역량을 함양할 수 있다는 것이 본 연구결과에서 확인되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추후 다양한 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용한 반복 연구가 필요하며, 학습자들의 자기주도학습능력과 학습만족도를 고려한 콘텐츠 개발이 필요하다.
The purpose of this study is to develop a teaching-learning model of convergence project based on team teaching. Based on development research methodology which explored a university case, the teaching-learning model was developed including three phases such as preparation, planning, and implementation & evaluation. The preparation phase has three steps as follows: to organize team teaching faculty; to develop convergence projects cooperated by industry and university; and to design instructions based on supporting convergence projects. The last step of preparation phase consists of five design activities of: (1) instructions and teaching contents; (2) communication channel among faculty members; (3) feedback system on students' performance; (4) tools to support learners' activity; and (5) evaluation system. The planning phase has two steps to analyze learners and to introduce and modify instruction and themes of convergence projects. The implementation & evaluation phase includes five steps as bellow: (1) to organize project teams and match teams with faculty members; (2) to do team building and assign duties to students of a team; (3) to provide instruction and consulting to teams; (4) to help teams to conduct projects through creative problem solving; and (5) to design mid-term/final presentation and evaluation. Lastly, the research implications and limitations were discussed for future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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