We propose a method of generating data to train a neural network controller. The data can be prepared directly by an iterative learning technique which repeatedly adjusts the control input to improve the tracking quality of the desired trajectory. Instead of storing control input data in memory as in iterative learning control, the neural network stores the mapping between the control input and the desired output. We apply this concept to the trajectory control of a two link robot manipulator with a feedforward neural network controller and a feedback linear controller. Simulation results show good generalization of the neural network controller.
본 연구에서는 민간경호종사자의 상사 리더십 유형이 직무만족에 미치는 영향을 규명하는데 연구의 목적이 있다. 이러한 목적을 위해 편의표본추출방법을 사용하여 민간경호원 총 500명을 표집 하여 448명의 자료를 최종적으로 활용하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 설문지를 이용하였으며, 자료처리는 SPSS 12.0 프로그램을 활용하여 가설검증을 위한 통계분석방법은 상관관계분석(Correlation analysis), 다중회귀분석(Multiple regression)을 사용하였으며 통계의 유의수준은 p<.05수준에서 검증하였다. 이와 같은 절차와 방법으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 리더십유형이 상사관계만족에 미치는 영향은 민주적행동형, 긍정적피드백형, 훈련과지시형, 사회지지형이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 리더십 유형이 동료관계만족에 미치는 영향은 훈련과지시형, 민주적행동형, 긍정적피드백형이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 리더십 유형이 직무내용만족에 미치는 영향은 민주적행동형, 긍정적피드백형, 훈련과지시형이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 리더십 유형이 보수만족에 미치는 영향은 민주적행동형, 권위적 행동이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 리더십 유형이 승진만족에 미치는 영향은 민주적행동형, 훈련과지시형, 긍정적피드백형이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상 데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다.
온라인 교수학습 환경으로의 변화에 따라 온라인 형성평가에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 대한 예비 교사들의 준비가 필요하다. 본 연구에서는 교사 교육의 기초 토대 마련을 위해 예비 과학교사 22명을 대상으로 온라인 수업과 온라인 형성평가, 형성평가에 대한 인식을 조사하고, 이를 바탕으로 실행 과정에서 나타나는 주요 사항을 분석하였다. 사전 인식은 개방형 설문을 통해 얻은 응답을 오픈 코딩을 통해 범주화하여 범주별 빈도를 파악하였고, 사전 인식의 범주 분류 결과를 바탕으로 실행의 모습을 분석하였다. 이를 통해 현재 상태와 바람직한 활용 목표 간의 격차를 파악하고, 교사 교육에서 중점을 두어야 하는 사항은 무엇인지에 대해 논의하였다. 연구의 결과, 사전 인식에서는 온라인 수업의 어려움으로 상호작용을 언급하고, 온라인 형성평가의 장점으로 테크놀로지의 활용 및 피드백과 수업 조정을 언급하였다. 지도안과 조별 사전 인식 과정에서는 플랫폼의 테크놀로지를 활용하여 자동화된 피드백을 대부분 활용하였지만, 응답 분석 결과를 활용한 수업 조정과 상호작용이 나타나지는 않았다. 또한 온라인 형성평가의 형성적 기능에 적합하지 않은 활용 방식이 다수 나타났다. 이러한 원인은 예비 교사들의 형성평가 활용에 대한 이해가 부족하고, '평가'의 측면에 치중했기 때문으로 분석된다. 형성평가의 피드백을 통한 '형성적' 기능과 활용 방법에 대한 예비 교사들의 충분한 이해가 바탕이 될 때, 온라인 형성평가의 장점을 활용한 상호작용으로 이어질 수 있다. 따라서 형성평가의 핵심적 기능이 잘 발휘될 수 있도록 형성적 활용에 대한 역량 강화와 실질적 적용 방법에 대한 교육이 예비 교사 교육에서 강조되어야 할 것이다.
Purpose: The Purpose of this study was to examine school health teachers' burnout, engagement, job demands and job resources and to identify the factors that influence burnout and engagement. Methods: The participants were 222 school health teachers working in elementary, middle or high schools. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and hierarchical multiple regression. Results: The significant factors influencing burnout were rewards (${\beta}=-.51$), autonomy (${\beta}=-.15$), and job demands (${\beta}=.13$). These factors explained 42% of the variance in burnout. The significant factors influencing engagement were feedback (${\beta}=.49$), rewards (${\beta}=.21$), type of employment (${\beta}=.15$) and autonomy (${\beta}=.13$). These factors explained 49% of the variance in engagement. Conclusion: The study showed that job demands increase burnout, while job resources such as rewards and autonomy alleviate it. In addition, job resources, such as feedback, rewards and autonomy, increase engagement among school health teachers. Therefore, in order to reduce burnout and increase engagement among school health teachers, it is necessary to reduce the level of job demands and to provide enough job resources such as rewards, autonomy and feedback by improving the job environment.
This paper presents a novel user selection method based on the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), which is approximated using limited feedback data at the base stations (BSs) of multiple user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. In the proposed system, the codebook vector index, the quantization error obtained from the correlation between the measured channel and the codebook vector, and the measured value of the largest singular value are fed back from each user to the BS. The proposed method not only generates precoding vectors that are orthogonal to the precoding vectors of the previously selected users and are highly correlated with the codebook vector of each user but also adopts the quantization error in approximating the SINR, which eventually provides a significantly more accurate SINR than the conventional SINR-based user selection techniques. Computer simulations show that the proposed method enhances the sum rate of the conventional SINR-based methods by at least 2.4 (2.62) bps/Hz when the number of transmit antennas and number of receive antennas per user terminal is 4 and 1(2), respectively, with 100 candidate users and an SNR of 30 dB.
A feed forward differential architecture of analog PRML decoder is investigated to implement on analog parallel processing circuits. The conventional PRML decoder performs the trellis processing with the implementation of single stage in digital and its repeated use. The analog parallel processing-based PRML comes from the idea that the decoding of PRML is done mainly with the information of the first several number of stages. Shortening the trellis processing stages but implementing it with analog parallel circuits, several benefits including higher speed, no memory requirement and no A/D converter requirement are obtained. Most of the conventional analog parallel processing-based PRML decoders are differential architecture with the feedback of the previous decoded data. The architecture used in this paper is without feedback, where error metric accumulation is allowed to start from all the states of the decoding stage, which enables to be decoded without feedback. The circuit of the proposed architecture is simpler than that of the conventional analog parallel processing structure with the similar decoding performance. Characteristics of the feed forward differential architecture are investigated through various simulation studies.
This paper presents the road simulator control technology for reproducing the road input signal to implement the real road data. The simulator consists of the hydraulic pump, servo valve, hydraulic actuator and its control equipment. The QFT(Quantitative Feedback Theory) is utilized to control the simulator effectively. The control system illustrates a tracking performance of the closed-loop controller with low order transfer function G(s) and pre-filter F(s) for a parametric uncertain model. A force controller is designed to communicate the control signal between simulator and digital controller. Tracking specification is satisfied with upper and lower bound tolerances on the steep response of the system to the reference signal. The efficacy of the QFT force controller is verified through the numerical simulation, in which combined dynamics and actuation of the hydraulic servo system are tested. The simulation results show that the proposed control technique works well under uncertain hydraulic plant system. The conventional software (Labview) is used to make up for the real controller in the real-time basis, and the experimental works show that the proposed algorithm works well for a single road simulator.
Chompoo, T.;Benjangkaprasert, C.;Sangaroon, O.;Janchitrapongvej, K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1132-1136
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2005
In this paper, adaptive equalizer receiver for a turbo code direct sequence code division multiple access (DSCDMA) by using least mean square (LMS) adaptive algorithm is presented. The proposed adaptive equalizer is using soft output of decision feedback adaptive equalizer (DFE) to examines the output of the equalizer and the Log- maximum a posteriori (Log-MAP) algorithm for the turbo decoding process of the system. The objective of the proposed equalizer is to minimize the bit error rate (BER) of the data due to the disturbances of noise and intersymbol interference (ISI)phenomenon on the channel of the DS-CDMA digital communication system. The computer program simulation results shown that the proposed soft output decision feedback adaptive equalizer provides a good BER than the others one such as conventional adaptive equalizer, infinite impulse response adaptive equalizer.
In this paper, we propose a controller capable of reducing the effect of measurement errors under AC and DC noise. Typically, the control system measures data through a sensor. If sensor noise is included in a controller via the feedback channel, the signal is distorted and the entire system cannot work normally. Therefore, some appropriate action to counter the measurement error effect is essential in the controller design. Our controller is equipped with a gain-scaling factor and a compensator to reduce the effect of measurement error in the feedback signal. Also, we use a switching control strategy to enhance the performance of the controller regarding convergence speed. Our proposed controller can therefore effectively reduce the AC and DC noise of the sensor. We analyze the proposed controller by Laplace transform technique and our control method is verified via MATLAB simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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