With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, a good (target) performance characteristic of the controller can be obtained, if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are exactly known. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee the good performance which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one globally asymptotically. Computer simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing whose superiority to the conventional fixed PID controller.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.8
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pp.56-64
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1997
In distributed autonomous robotic systems, each robot must behaves by itself according to the its states and environements, and if necessary, must cooperates with other orbots in order to carray out a given task. Therefore it is essential that each robot has both learning and evolution ability to adapt the dynamic environments. In this paper, the new learning and evolution method based on reinforement learning having delayed reward ability and distributed genectic algorithms is proposed for behavior learning and evolution of collective autonomous mobile robots. Reinforement learning having delayed reward is still useful even though when there is no immediate reward. And by distributed genetic algorithm exchanging the chromosome acquired under different environments by communication each robot can improve its behavior ability. Specially, in order to improve the perfodrmance of evolution, selective crossover using the characteristic of reinforcement learning is adopted in this paper, we verify the effectiveness of the proposed method by applying it to cooperative search problem.
A web-based instructor-learner system has changed the form into a learner-centered environment. Especially a self-regulated learning which is a self-leading and a positive learning, is an ideal learning, and the interest on it is more increasing. In this research, learners can organize the individualized course based on the learner's demand and learning level after making a contract process with the system, The self-regulated learning system which can recognize a learning status and result by analyzed data, and which can lead to a learning goal effectively by establishing a learning strategy, is designed and implemented. The proposed system provides the learner-centered learning environment which can process the differentiated and flexible individualized-teaming service considering an individual characteristic.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.18
no.6
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pp.15-23
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2011
There are growing concerns about designing classroom or school environments influencing teaching and learning activities. However, there are little research on how students perceive the physical characteristic of the classroom and whether physical factors of classroom affects students' learning. The purpose of this study aims to reveal the different perception of college students on their classroom environments depending on where they take class, traditional classroom or newly constructed classroom. Also, the study demonstrates how the difference of classroom environment affects students' learning outcome. The results of this study suggests that classroom should be designed considering the perceptions of the students and their teaching and learning activities.
In the recent years, IT and Network Technology has rapidly advanced environment in accordance with the needs of the times, the usage of the smart learning service is increasing. Smart learning is extended from e-learning which is limited concept of space and place. This system can be easily exposed to the various security threats due to characteristic of wireless service system. Therefore, this paper proposes the improvement methods of smart learning system security by use of faults analysis methods such as the FTA(Fault Tree Analysis) and FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis) utilizing the consolidated analysis method which maximized advantage and minimized disadvantage of each technique.
The purpose of this study is to identify which factors are important for learning performance and the moderating effects of self-regulated factors such as elaboration and organization between users characteristic(perceived usefulness, preparatory education, internet experience) and learning performance. To Accomplish these research purpose, this study performed a survey and 173 response were used for statistical analysis. The results of this study are as follows: First, 7 factors(ease of use, interactivity, accuracy, media richness, perceived usefulness, preparatory education, internet experience) had significant impacts on learning performance whereas reliability did not. Second, the moderating effects of self-regulated factors showed that Elaboration of self-regulated factors can be considered as a significant moderating variable between 2 factors(perceived usefulness, internet experience) and teaming performance.
This paper discusses the composition of the theory of reinforcement learning, which is applied in real-time learning, and evolutionary strategy, which proves its the superiority in the finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations are proposed. It possible to control the control object varied as time changes. As the state value of the control object is generated, applied evolutionary strategy each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation in real-time. These algorithms can be applied, the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes. In the future, studies are needed on the proof of the theory through experiments and the characteristic considerations of the robustness against the outside disturbances.
This study aims to help revitalize the real-time online education platform market by analyzing the instructor characteristics, content characteristics, and platform characteristics of real-time online education platforms for local learners in China. A total of 670 questionnaires were collected through an online survey and an empirical analysis was conducted. As a result of the analysis, first, except for attractiveness, which is the characteristic of the instructor, professionalism and sincerity had a significant positive influence on both learning satisfaction. Second, the usefulness, abundance, and appropriateness of content characteristics had a significant positive influence on learning satisfaction. Third, except for interaction, which is a platform characteristic, technology and convenience confirmed a significant positive influence relationship on both learning satisfaction. Fourth, learning satisfaction had a significant positive effect on the intention to continue using. This study presented practical implications for real-time online education platform and future research directions.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.12
no.6
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pp.33-39
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2009
Abstract characteristic of algorithm may disturb improving learners' motivation and learning. Therefore, a design of teaching and learning method requires to minimize the learner's intrinsic cognitive load and to maximize the learning motivation. We developed an algorithm learning program by playing to enhance learning motivation and achievement for vocational high school students. And then, we implemented the developed program in vocational high school classes and analysed the educational effects of the developed program. We found that the developed program was helpful in enhancing learners' learning motivation and achievement level. It means that doing the activities, such as playing games, helps learners to acquire an algorithm concept that has abstract nature and is difficult to understand.
Recently, flipped learning has been paid much attention as one of the improvement methods of teaching and learning at university level. Few studies investigated the effects of flipped learning in general physics classes. However, in order to be successfully established and spread new attempts such as flipped learning, it is necessary to investigate in detail the effect of flipped learning and the way it is perceived by students in accordance with other variables such as student's background and characteristic. In this study, we investigated differences in students' perception on the flipped learning and their achievement according to their background and characteristic in flipped-learning-based introductory physics course in which class hours are divided into lecture and group problem solving equally. Students' achievement was more influenced by their readiness before the beginning of the semester than their time consuming for learning during the semester. Students generally had a very positive perception of the new way of flipped-learning-based physics teaching. However, students of insufficient prior learning, or relatively not-hard learner agreed with careful selection of subjects rather than the overall expansion of flipped learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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