In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 웹 기반에서 학습자의 학습 성취도 향상을 도모할 수 있는 다양한 학습 내용 구성 환경을 제공할 수 있으며, 실시간으로 과제물을 평가할 수 있는 e-Learning 시스템을 개발하였다. 우리는 학습자의 특성과 흥미를 유발할 수 있는 특징들을 고려하여 문제풀이와 Quiz를 갖춘 학습 내용 구성을 개발하여, 학습자 스스로가 동적으로 다양한 학습 내용 구성 환경을 선택할 수 있도록 하였다. 그리고 과제물 시스템은 객관식 및 서술형 과제물을 교수자와 학습자간에 상호 실시간으로 처리할 수 있도록 개발하였다.
본 연구는 기업조직의 학습문화가 동적역량에 어떻게 영향을 미치며 동적역량이 기업의 학습문화와 기업성과 간의 관계에서 매개효과가 있는지 분석하고, 그 연구결과를 기업실무에 적용할 수 있는지 검증해보고자 하였다. 첫째, 기업조직의 구조가 유기적일수록 재배치역량과 학습역량이 높아지는 것으로 나타났다. 유기적인 기업조직을 가진 집단은 공식적인 처리방식이나 프로세스에 집착하지 않는 관행이 있기 때문에 외부변화에 능동적으로 대응할 수 있는 능력이 존재함을 알 수 있었다. 둘째, 기업조직의 학습문화는 동적역량 중에서 재배치역량에 유의한 정(+)의 영향이 있음을 확인할 수 있었는데 개인수준과 집단수준의 학습문화가 구축되어 있는 기업조직일수록 특히 집단수준의 학습문화가 구축되어 있는 조직일수록 재배치역량이 높아짐을 볼 수 있었다. 셋째, 동적역량의 두 가지 하위요소는 모두 기업성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 동적역량이 기업성과에 미치는 직접적인 효과는 확인하였으나 학습문화와 관련된 동적역량의 매개효과는 없는 것으로 나타났다.
This paper presents a novel method to construct a personalized e-Learning system based on dynamic estimations of item parameters and learners' abilities, where the learning content objects are of the same intrinsic quality or homogeneously distributed and the estimations are carried out using IRT(Item Response Theory). The system dynamically connects the test and the corresponding learning procedures. Test results are directly applied to estimate examinee's ability and are used to modify the item parameters and the difficulties of learning content objects during the learning procedure is being operated. We define the learning unit 'Node' as an amount of learning objects operated so that new parameters can be re-estimated. There are various content objects in a Node and the parameters estimated at the end of current Node are directly applied to the next Node. We offer the most appropriate learning Node for a person's ability throughout the estimation processes of IRT. As a result, this scheme improves learning efficiency in web-base e-Learning environments offering the most appropriate learning objects and items to the individual students according to their estimated abilities. This scheme can be applied to any e-Learning subject having homogeneous learning objects and unidimensional test items. In order to construct the system, we present an operation scenario using the proposed system architecture with the essential databases and agents.
In this paper, a dynamic learning controller for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The controller hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested and evaluated for tracking of the desired trajectory and compared with the conventional servo controller.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.375-384
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2007
As teachings that use the ICT are more popular, many studies on the dynamic geometry environment(DGE) are under way. An important factor emphasized in the studies is to practical use learning activities of learners. In this study, we first define the learning history data in DGE. Second we develop a prototype of the DGE that is able to collect and analyze the learning history data automatically. The environment enables not only to grasp leaning history but also to create and manage new learning objects.
In this paper, the robustness property of 2nd-order iterative learning control(ILC) method for a class of linear and nonlinear discrete-time dynamic systems is studied. 2nd-order ILC method has the PD-type learning algorithm based on both time-domain performance and iteration-domain performance. It is proved that the 2nd-order ILC method has robustness in the presence of state disturbances, measurement noise and initial state error. In the absence of state disturbances, measurement noise and initialization error, the convergence of the 2nd-order ILC algorithm is guaranteed. A numerical example is given to show the robustness and convergence property according to the learning parameters.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.1013-1020
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2021
This study examines the role of dynamic socio-emotional capabilities to increase proactive stakeholder engagement in family businesses. The research sample includes all furniture enterprises scattered in Jepara Regency sub-districts as many as 3,945 companies. The sampling in this research is purposive; as many as 210 respondents, 181 could be used. The sampling unit is the owners and managers, considering that most company owners are also company managers. This study examines how learning and supply chain management in the family business can be integrated to enable a set of resources and capabilities provided by the family to be developed to build closer relationships with stakeholders. The findings showed the importance of a family business's supply chain management perspective in the relationship between dynamic socio-emotional capabilities to mediate organizational learning to proactive stakeholder engagement significantly. Based on this study's results, companies can build dynamic socio-emotional capabilities through organizational learning to increase proactive stakeholder engagement. Dynamic socio-emotional capabilities proved to play a role as a mediator for organizational learning by family companies for proactive stakeholder engagement.
In this paper, we present a nonlinear dynamic controller for position tracking of brushless dc motors. In constructing the controller, a backstepping-type approach is used under the condition of full state information, while an adaptive controller is adopted for parameter uncertainty throughout the entire electromechanical system. The nonlinear dynamic controller using the adaptive learning technique approach is shown to drive the state variables of system to the desired ones asymptotically and whose effectiveness is also sown via computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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