Kim, Yong-Se;Cha, Hyun-Jin;Park, Seon-Hee;Cho, Yun-Jung;Yoon, Tae-Bok;Jung, Young-Mo;Lee, Jee-Hyong
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.519-525
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2006
Advances in information and telecommunication technology increasingly reveal the potential of computer supported education. However, most computer supported learning systems until recently did not pay much attention to different characteristics of individual learners. Intelligent learning environments adaptive to learner's preferences and tasks are desired. Each learner has different preferences and needs, so it is very crucial to provide the different styles of learners with different learning environments that are more preferred and more efficient to them. This paper reports a study of the intelligent learning environment where the learner's preferences are diagnosed using learner models, and then user interfaces are customized in an adaptive manner to accommodate the preferences. In this research, the learning user interfaces were designed based on a learning-style model by Felder & Silverman, so that different learner preferences are revealed through user interactions with the system. Then, a learning style modeling is done from learner behavior patterns using Decision Tree and Neural Network approaches. In this way, an intelligent learning system adaptive to learning styles can be built. Further research efforts are being made to accommodate various other kinds of learner characteristics such as emotion and motivation as well as learning mastery in providing adaptive learning support.
Since the heat exchange system, such as the boiler of power plant, gas turbine, and radiator require an application of intelligent control system for a high rate heat efficiency and the efficiency of these systems is depended on the control methods it is important for operator to understand control system of these systems and intelligent control technologies. In order to properly apply control equipment and intelligent technology to these process control systems, it is necessary to understand fuzzy, neural network, genetics, and immune as well as the basic aspects and operation principle of the process that relate control, interrelationships of the process characteristics, and the dynamics that are involved. Generally, since PID controllers are used in these systems it is difficult far engineer to understand both the complex dynamics and the intelligent control method. In this paper, we design an effective experimental system for the intelligent control education and analyze its characteristics through experimental system and each intelligent method to study how they can learn intelligent control system by experiments.
This keynote presentation covers the subject of intelligent systems development for monitoring and control in various NASA space applications. Similar intelligent systems technology also has applications in terrestrial commercial applications. Discussion will be given of the general approach of intelligent systems and description given of intelligent systems under prototype development for possible use in Space Shuttle Upgrade, in the Experimental Crew Return. Vehicle, and in free-flying space robotic cameras to provide autonomy to these spacecraft with flexible human intervention, if desired or needed. Development of intelligent system monitoring and control for regenerative life support subsystems such as NASA's human rated Bio-PLEX test facility is also described. A video showing two recent world's firsts in real-time vision-guided robotic arm and hand grasping of tumbling and translating complex shaped objects in micro-gravity will also be shown.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.1
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pp.36-41
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2012
We tested a single pendulum simulation and observed the influence of several situation space segmentation types in reinforcement learning processes in order to propose a new adaptive automation for situation space segmentation. Its segmentation is performed by the Contraction Algorithm and the Cell Division Approach. Also, its automation is performed by "entropy," which is defined on action values’ distributions. Simulation results were shown to demonstrate the influence and adaptability of the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.23-28
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1993
Activity structures are a set of functional structures which may be used to provide a uniform framework for the description of information processing systems. The interaction of some aspects of activity structures is discussed. Intelligent systems, a subset of information handling systems, are the primary emphasis of this work. An extension to the functional structures of the activity structures is proposed. The proposed structure is a met a-structure which affects most elements of an intelligent system. The structure is concerned with describing the way uncertainty in an environment is handled by a system. An example is given which shows the importance of describing the uncertainty handling method(s) of an intelligent system.
Widyanto, M.R.;Kusumoputro, B.;Nobuhara, H.;Kawamoto, K.;Yoshida, S.;Hirota, K.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.419-422
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2003
To improve the recognition accuracy of a developed artificial odor discrimination system for three mixture fragrance recognition, Fuzzy Similarity based Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (F-SONIA) is proposed. Minimum, average, and maximum values of fragrance data acquisitions are used to form triangular fuzzy numbers. Then the fuzzy similarity treasure is used to define the relationship between fragrance inputs and connection strengths of hidden units. The fuzzy similarity is defined as the maximum value of the intersection region between triangular fuzzy set of input vectors and the connection strengths of hidden units. In experiments, performances of the proposed method is compared with the conventional Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (SONIA), and the Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Experiments show that F-SONIA improves recognition accuracy of SONIA by 3-9%. Comparing to the previously developed artificial odor discrimination system that used FLVQ as pattern classifier, the recognition accuracy is increased by 14-25%.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.1
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pp.68-74
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2008
In this paper, a novel neural fuzzy control method is proposed to control nonlinear systems. A standard PD-like fuzzy controller is designed and used as a main controller for the system. Then a neural network controller is added to the reference trajectories to form a neural-fuzzy control structure and used to compensate for nonlinear effects. Two neural-fuzzy control schemes based on two well-known neural network control schemes, the feedback error learning scheme and the reference compensation technique scheme as well as the standard PD-like fuzzy control are studied. Those schemes are tested to control the angle and the position of the inverted pendulum and their performances are compared.
Transportation Efficiency Act of 2009 System National Integrated Transportation System Efficiency Act and the revised Road Traffic in the center of the Intelligent Transportation Systems rail, sea and air transport sector is expanding in various areas to promote business and Industry is planning to. Accordingly, the introduction of Intelligent Transportation Systems Outlook and Direction of the railway sector and to provide a comprehensive introduction of Intelligent Transportation Systems rail sector has raised the need. In this paper, the introduction of Intelligent Transportation Systems rail sector strategy is presented as follows. First, the rail users a convenient rail-centric information system used. Second, the reliability and value-added operating system built for the creation of high-tech rail. Third, crime and accidents are implemented in a safe railway. The results of this paper, the railway sector through the national Intelligent Transportation Systems to develop and introduce strategies to provide operational direction is expected to be present.
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