• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.963-968
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• 1990

An iterative learning control scheme for tracking control of a class of uncertain nonlinear systems is presented. By introducing a model reference adaptive controller in the learning control structure, it is possible to achieve zero tracking of unknown system even when the upperbound of uncertainty in system dynamics is not known apriori. The adaptive controller pull the state of the system to the state of reference model via control gain adaptation at each iteration, while the learning controller attracts the model state to the desired one by synthesizing a suitable control input along with iteration numbers. In the controller role transition from the adaptive to the learning controller takes place in gradually as learning proceeds. Another feature of this control scheme is that robustness to bounded input disturbances is guaranteed by the linear controller in the feedback loop of the learning control scheme. In addition, since the proposed controller does not require any knowledge of the dynamic parameters of the system, it is flexible under uncertain environments. With these facts, computational easiness makes the learning scheme more feasible. Computer simulation results for the dynamic control of a two-axis robot manipulator shows a good performance of the scheme in relatively high speed operation of trajectory tracking.

• 대한지리학회지
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• 제37권5호
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• pp.480-497
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• 2002

본 연구는 진화론적 및 역량기반 관점에 기초하여 외환위기 이후의 한국 대기업의 재구조화 과정을 생산과 조직을 중심으로 고찰함으로써 경제위기에 대한 기업의 반응성과 적응 특성을 밝힌다. 이와 함께, 기업 재구조화가 기업 학습 및 적응에 미치는 영향과 관련성을 규명한다. 사례연구는 한국의 대표적 기업가운데 하나인 LG전자를 대강으로 한 심층 인터뷰조사와 문헌고찰을 토대로 한 것이다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사업구조와 조직구조의 재편은 기업 역량을 향상시키고, 경제환경변화에 대한 반응성을 높이는 데 있어 중요하다. 둘째, 다운사이징과 고용 조정은 기존의 루틴과 관행으로부터의 탈피뿐만 아니라 새로운 학습을 추구하는데 기여한다. 셋째, 생산조직의 공간 재편과 공정 변화 및 혁신은 다양한 수준에서의 조직적 학습 과정을 내포한다. 결론적으로, 본 연구는 기업 재구조화는 단기적 적응을 위해서일 뿐만 아니라 장기적 측면에서 학습과 적응 능력 향상을 위한 중요한 수단이 될 수 있다고 주장한다.

• 한국학교보건학회지
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• 제26권1호
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• pp.13-25
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• 2013

Purpose: This study is a descriptive correlation study to identify how factors such as motivation to learn, school adaptation, self-control, and self-esteem influence the degree of Internet game addiction and to provide basic data for nursing interventions for male middle school students. Methods: The subjects of this study were 418 male students in lst, 2nd and 3rd grade at three middle schools located in Ulsan. Data were collected from May 1, 2011 to May 31, 2011 and analyzed through descriptive statistical methods, such as the t-test, ANOVA, Sheffe's test, Pearson correlation coefficient and multiple regression analysis, via SPSS 18.0 program. The study's structured questionnaire was composed of 25 items of 'the Motivation to Learn Scale', 41 items of 'the School Adaptation Scale', 20 items of 'the Self-Control Scale', 10 items of 'the Self-esteem Scale', and 20 items of 'the Internet Game Addiction Scale'. Results: 163 students (39.0%) belonged to the non-addiction group while 255 students (61.0%) fell into the addiction risk group. The addiction risk group showed a higher degree of addiction than ones in the non-addiction group. The addiction risk group's average scores for motivation to learn, school adaptation, self-control, and self-esteem were lower than those of the non-addiction group. The statistically significant factors (p<.05) that increase the chance of addiction were grade, family atmosphere, self-control, trading of online game items, and the amount of time playing online games. Conclusion: On the basis of the findings of this study, it is suggested that; qualitative research on the routes of addiction be conducted to find out ways to prevent and nurse addicted students; considering the fact that the average age of Internet users is getting lower and lower, a study targeting primary school students be implemented; since the influences of the variables covered in this study turned out to be relatively low, other factors, especially environmental factors, should also be investigated.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.61-68
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• 2020

본 연구에서는 360° 파노라마의 깊이 영상을 추정하는 딥러닝 구조를 제안한다. 이전 연구들에서는 딥러닝 네트워크를 학습시키기 위해 렌더링된 360° 파노라마 데이터 셋을 사용했다. 하지만, 렌더링된 파노라마 데이터 셋은 실제로 촬영된 파노라마 데이터 셋과 다르기 때문에, 이전 연구들의 네트워크는 실제로 촬영된 파노라마에 대해선 깊이 영상을 정확히 추정할 수가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 도메인 적응을 사용해서 렌더링된 파노라마와 실제로 촬영된 파노라마가 공유하는 특징들을 네트워크가 학습하게 했다. 실험을 통해 우리의 방식이 렌더링된 파노라마에 대해선 우수한 성능을 유지하면서 실제로 촬영된 파노라마에 대해서도 정확한 깊이 영상을 추정하는 것을 볼 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.93-102
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• 2022

본 연구의 목적은 COVID-19 위기 상황에서 대학생활적응, 자기주도적 학습 및 진로정체성을 조사하고 진로정체성에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 시행된 서술적 조사연구이다. 연구대상 및 자료수집은 2021년 9월 1일부터 10월 31일까지 D광역시, C시에 있는 2개 대학에 재학 중인 간호대학생 197명을 대상으로 하였다. 연구 결과, 진로정체성에 영향을 미치는 요인은 대학생활적응과 지도교수와의 만남 횟수였으며, 설명력은 37%였다. 따라서 COVID-19 위기상황에서 간호대학생의 진로정체성을 향상시키기 위해서는 대학생활 적응을 증진시킬 프로그램을 개발하여 적용할 필요가 있으며, 교수자는 학생과의 지속적인 만남을 통한 지지체계를 구축할 필요가 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권3호
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• pp.49-61
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• 2009

本文为执行官提供了他们在处理日常业务问题和市场机会时如何阐述自己思考过程的培训. 本研究建立在Schank提出的教学基础上, 包括: (1)经验学习和最好的指导提供给学习者从诸如全球背景, 团队项目和专家经历等的互动的故事提炼知识和技能的机会. (2) 告诉不会导致学习, 因为在学习需要的行动训练环境中, 应强调积极使用故事, 案例和项目. 每个培训案例包括执行官解释自己的决策系统分析(DSA, 还需要执行官做DSA简报. 在训练时要求执行官写DSA简报. 在执行官学员写书面报告的说明中包括(1) DSA路线图的本质的细节(2) 警告和机会的陈述, 读者的行政地图及图内的DSA解释. 该报告的最大长度为500字, 其规则就是使行政人员培训课程行之有效. 引言之后是第二部分文献综述, 简要地总结了有关人们在对问题和机会的背景下的想法及文献. 第三部分通过使用对不同的贴牌生产客户定价相同的化学产品的培训练习来解释DSA的起源和过程, 第四部分展示一个炼油设备公司订价决策的培训练习. 第五部分提供一个商业客户办公家具采购的市场策略案例. 第六部分是结论和建议. 这些建议是关于使用培训课程和发展其他培训课程来磨练执行官制定决策的能力. 文章引导读者利用工具箱研究综合的报告, (DSA)路线图根据生态合理性理论将战略与环境相匹配. 这三个案例的研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. Todd and Gigerenzer 提出人们使用简单启发式,因为他们在自然的决策环境中通过探索信息的结构使适应性行为有可能产生. "简单是一种美德, 而不是诅咒", 有限理性理论强调了西蒙的命题中心, "人类理性的行为仿佛一把剪刀, 其刀片则是任务环境的结构和执行者的计算能力". Gigerenzer的观点和西蒙的环境的危害相关, 也和本文中三个环境结构的案例相关. "环境这个词, 在这里, 并不是指总的物理和生理的环境, 而只是指被给予需要和目标的重要有机体 本文关注了结合任务环境的结构和使用适应的工具箱启发的报告. (DSA)路线图根据生态理性理论将战略与环境相匹配. 渴望适应理论是这一方针的核心. 渴望适应理论将决策制定作为一个没有把目标整合的多目标问题模拟成一个把所有决策选项进行完全的优先顺序化. 这三个案例研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. 渴望适应用一系列的调整步骤的形式. 一个调整步骤通过仅一个目标变量的变化就可以改变在渴望网格上邻近点当前的渴望水平. 上调步骤是目标变量的提高, 下调步骤是目标变量的下降. 创造和使用渴望适应水平是对有限理性理论的整合. 文章通过提供学习者经验和实践环节增加了意愿采纳和有限合理性的理解和特点. 利用DSA图排列CTSs和撰写TOP可以清晰和深化Selten的观点 "清晰, 意愿采纳必须作为研究的解决方案整合到整个蓝图中". 这些有限理性的研究许可了在现实生活中为什么, 如何作决策的理论和在自然的环境中利用启发式的学习训练两方面的发展. 本文中的练习鼓励根据不同使用目的学习快速而简洁的启发式技巧和原则. 这也正回应了Schank的思想 "从本质上来看, 教育不是让学生们知道发生了什么, 而是让他们感受到所发生的事情. 这不容易做到. 在如今的学校教育是没有情感的, 这是一个很大的问题". 这三个案例和附加的练习问题遵守了Schank的观点. "这种教育过程最好是通过参与他们其中来实现, 也可以这样认为, 精神层面的积极讨论".

• 직업교육연구
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• 제29권3호
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• pp.133-156
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• 2010

이 논문은 기업에서 학습지원이 개인의 학습참여와 조직학습에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하였다. 구체적으로, 기업에서 학습지원이 개인의 학습참여에 미치는 영향을 살펴보았고, 기업에서의 학습지원과 개인의 학습참여가 조직학습에는 어떠한 영향을 미치는지를 검토하였다. 이를 위해 한국고용정보원과 연세대학교가 공동으로 실시한 '대졸 청년층 직장생활 적응능력 향상 연구'의 설문조사 자료를 분석하였다. 통계 분석을 위해서 위계적 선형모형을 적용하였다. 분석 결과, 기업에서 형식학습과 무형식학습의 지원여부는 개인의 형식학습 참여와 공식적 관계학습참여에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한, 기업의 학습지원과 개인의 학습참여는 조직학습의 각 요소(수용력, 조직기억, 학습능력, 환경적응)에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.355-362
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• 2018

본 연구는 중학생을 대상으로 추적조사를 실시한 빅데이터를 바탕으로 학교체육활동이 스마트폰의존도에 어떠한 영향을 미치고, 또한 학교생활적응에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지에 대한 관계모형을 설정하여 이를 검증하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위한 연구대상은 한국청소년정책연구원(NYPI)에서 수집한 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 중 중학교 2학년 시점의 자료를 사용하였다. 자료처리는 SPSS 23.0을 이용하여, 기술통계분석과 신뢰도 분석, 일원변량분석 그리고 회귀분석을 실시하였다. 이에 본 연구를 통해 도출된 결과를 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 청소년의 체육수업 활동시간과 스마트폰 의존도의 차이는 체육수업에 열정적으로 참여할수록 스마트폰 의존도는 낮아졌다. 둘째, 청소년의 체육수업 활동시간과 학교생활적응의 차이는 학교생활적응 중 학습활동, 교우관계 그리고 교사관계에서 체육수업 활동시간이 많을수록 학교생활적응에 긍정적이었다. 셋째, 청소년의 스마트폰 의존도가 학교생활적응에 미치는 영향은 스마트폰 의존도가 낮을수록 학습활동이나 학교규칙에 긍정적으로 영향을 미치고 있었다.

• 인지과학
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• 제26권4호
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• pp.377-392
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• 2015

한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에 사용되는 Korean PropBank는 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀이 PropBank에 비해 각각 1/5, 1/2 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 대부분의 의미역 결정 시스템은 학습 도메인에 의존적이기 때문에 적용 도메인 변경에 따른 성능 하락이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 말뭉치와 적은 양의 새로운 학습 말뭉치를 활용하여 새로운 도메인에 대해 의미역 결정 시스템의 성능 하락을 최소화 할 수 있는 도메인 적응 기술을 Structural SVM(S-SVM)과 Deep Neural Network(DNN) 기반 한국어 의미역 결정 시스템에 적용하여 그 실효성을 알아보고자 한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.382-391
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• 2021

Unsupervised domain adaptation often gives impressive solutions to handle domain shift of data. Most of current approaches assume that unlabeled target data to train is abundant. This assumption is not always true in practices. To tackle this issue, we propose a general solution to solve the domain gap minimization problem without any target data. Our method consists of two regularization steps. The first step is a pixel regularization by arbitrary style transfer. Recently, some methods bring style transfer algorithms to domain adaptation and domain generalization process. They use style transfer algorithms to remove texture bias in source domain data. We also use style transfer algorithms for removing texture bias, but our method depends on neither domain adaptation nor domain generalization paradigm. The second regularization step is a feature regularization by feature alignment. Adding a feature alignment loss term to the model loss, the model learns domain invariant representation more efficiently. We evaluate our regularization methods from several experiments both on small dataset and large dataset. From the experiments, we show that our model can learn domain invariant representation as much as unsupervised domain adaptation methods.