International Journal of Control, Automation, and Systems
/
v.6
no.3
/
pp.453-459
/
2008
The neural network is currently being used throughout numerous control system fields. However, it is not easy to obtain an input-output pattern when the neural network is used for the system of a single feedback controller and it is difficult to obtain satisfactory performance with when the load changes rapidly or disturbance is applied. To resolve these problems, this paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for control and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The real plant object for controlling of this mode implements a simple neural network controller replacing the activation function and provides the error back propagation path to calculate the error at the output node. As the controller is designed using a simple structure neural network, the input-output pattern problem is solved naturally and real-time learning becomes possible through the general error back propagation algorithm. The new algorithm applied neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and shows a robust performance for rapid load change and disturbance, in which the permissible error surpasses the range border. The effect of the proposed control algorithm was verified in a test that controlled the speed of a motor equipped with a high speed computing capable DSP on which the proposed algorithm was loaded.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
/
2002.11a
/
pp.596-602
/
2002
An easy elevator for learning originated is opened to compare the existed learning equipment, and it had a high studying efficient that the sequence control circuit can opens and closes with the wire. The structure of equipment to be controlled from the first floor to the fifth floors is demonstrated a constructive apparatus by a lamp atc to express the function of the open-close of the door according to the cage moving with a mechanical actuation of the forward-reverse breaker and the motor of load and a mechanical actuation of hand-operation control components of push-button S/W and L/S and relay etc. These components let connects each other in order to control of the elevator function with the auto program and the designed sequence control circuit. Consequent1y the process of these functions of 1~5steps could operates the cage with an auto program of the elevator and the sequence control circuit. The sequence control circuit is controlled by the step of forward and reverse to follow as that the sensor function of the L/S1~L/S5 let posit with the control switchs of S/W1~S/W5 of PLC testing panel and switchs of S/W1~S/W5 installed on the transparent acryl plate of the frame. In here, improved apparatus is a hand-auto operation combined learning equipment to study the principle and a technique of the originated sequence control circuit and the auto program of PLC.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
/
v.4
no.2
/
pp.93-100
/
2009
Purpose:The purpose of this study was to examine the effects of self-controlled knowledge of result (KR) versus the yoked KR on learning of knee joint proprioception. Methods:Forty volunteer subjects (20 men and 20 women) were randomly assigned to each four groups: 1) self-controlled KR in open kinematic chain, 2) yoked KR in open kinematic chain, 3) self controlled KR in close kinematic chain, and 4) yoked KR in close kinematic chain. The difference between the angle of position and reproduction angle was determined as a proprioception error and measured using an angle reproduction test. The subjects in self-controlled groups were provided with feedback whenever they requested it, whereas the subjects in yoked groups were not provided with feedback. The data were analyzed using a one-way ANOVA. Results:The proprioception errors in close kinematic chain groups decreased significantly compared with those in close kinematic chain groups(p<.05). The proprioception errors in the self-controlled group decreased significantly compared with those in yoked groups during acquisition and retention test(p<.05). Conclusion:Self-controlled knowledge of result during open kinematic chain movement is considered to be a good method on motor learning.
Lee, Dongmee;Jang, Hye In;Kim, Ho Jung;Bae, Jin;Park, Ju Hee
Korean Journal of Childcare and Education
/
v.17
no.5
/
pp.83-103
/
2021
Objective: This study aimed to develop a longitudinal predictive model that identifies first-grade children who are at risk for ADHD and to investigate the factors that predict the probability of belonging to the at-risk group for ADHD by using machine learning. Methods: The data of 1,445 first-grade children from the 1st, 3rd, 6th, 7th, and 8th waves of the Korean Children's Panel were analyzed. The output factors were the at-risk and non-risk group for ADHD divided by the CBCL DSM-ADHD scale. Prenatal as well as developmental factors during infancy and early childhood were used as input factors. Results: The model that best classifies the at-risk and the non-risk group for ADHD was the LASSO model. The input factors which increased the probability of being in the at-risk group for ADHD were temperament of negative emotionality, communication abilities, gross motor skills, social competences, and academic readiness. Conclusion/Implications: The outcomes indicate that children who showed specific risk indicators during infancy and early childhood are likely to be classified as being at risk for ADHD when entering elementary schools. The results may enable parents and clinicians to identify children with ADHD early by observing early signs and thus provide interventions as early as possible.
Background: Few studies have examined the effects of a forward rotating shift pattern on police employee performance and well-being. This study sought to compare sleep duration, cognitive performance, and vigilance at the start and end of each shift within a three-shift, forward rotating shift pattern, common in United Kingdom police forces. Methods: Twenty-three police employee participants were recruited from North Yorkshire Police (mean age, 43 years). The participants were all working the same, 10-day, forward rotating shift pattern. No other exclusion criteria were stipulated. Sleep data were gathered using both actigraphy and self-reported methods; cognitive performance and vigilance were assessed using a customized test battery, comprising five tests: motor praxis task, visual object learning task, NBACK, digital symbol substitution task, and psychomotor vigilance test. Statistical comparisons were conducted, taking into account the shift type, shift number, and the start and end of each shift worked. Results: Sleep duration was found to be significantly reduced after night shifts. Results showed a significant main effect of shift type in the visual object learning task and NBACK task and also a significant main effect of start/end in the digital symbol substitution task, along with a number of significant interactions. Conclusion: The results of the tests indicated that learning and practice effects may have an effect on results of some of the tests. However, it is also possible that due to the fast rotating nature of the shift pattern, participants did not adjust to any particular shift; hence, their performance in the cognitive and vigilance tests did not suffer significantly as a result of this particular shift pattern.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.25
no.1
/
pp.36-43
/
2021
In this research, the accuracy of YOLO v3 algorithm in object detection during AGV (Automated Guided Vehicle) operation was investigated. First of all, AGV with 2D LiDAR and stereo camera was prepared. AGV was driven along the route scanned with SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) using 2D LiDAR while front objects were detected through stereo camera. In order to evaluate the accuracy of YOLO v3 algorithm, recall, AP (Average Precision), and mAP (mean Average Precision) of the algorithm were measured with a degree of machine learning. Experimental results show that mAP, precision, and recall are improved by 10%, 6.8%, and 16.4%, respectively, when YOLO v3 is fitted with 4000 training dataset and 500 testing dataset which were collected through online search and is trained additionally with 1200 dataset collected from the stereo camera on AGV.
In manufacturing sites, bearing fault in eletrically driven motors cause the entire system to shut down. Stopping the operation of this environment causes huge losses in time and money. The reason of this bearing defects can be various factors such as wear due to continuous contact of rotating elements, excessive load addition, and operating environment. In this paper, a motor driving environment is created which is similar to the domestic manufacturing sites. In addition, based on the established environment, we propose a dataset for bearing fault detection by collecting changes in vibration characteristics that vary depending on normal and defective conditions. The sensor used to collect the vibration characteristics is Microphone G.R.A.S. 40PH-10. We used various machine learning models to build a prototype bearing fault detection system trained on the proposed dataset. As the result, based on the deep neural network model, it shows high accuracy performance of 92.3% in the time domain and 98.3% in the frequency domain.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
/
v.9
no.2
/
pp.165-173
/
1998
Objectives:This study was conducted to compare the cognitive characteristics and visual-motor coordination ability of children with Asperger’s disorder and with those of children with PDD NOS. Methods:27 children(13 in AS group and 14 in PDD NOS group) were individually assessed using the K-WISC and BGT, and the results of those tests were analyzed. Results:The mean FSIQ of the AS group was significantly higher than that of the PDD NOS group. There was also a large discrepancy between VIQ and PIQ in the PDD NOS, while there was not significant discrepancy in the AS. The AS was distinguished from PDD NOS group by significantly higher scores in Vocabulary and Comprehension subscales and lower score in Block design. Also, when compared with the PDD NOS, the AS showed more difficulties in visual-motor coordination. Conclusion:The AS showed relatively good verbal and learning ability, while the PDD NOS relatively superior ability in visuospatial function and visual-motor coordination. The findings indicated that the K-WISC and BGT might be useful assessment tool to differentiate the AS from PDD NOS.
The use of induction motors has been recently increasing with automation in aeronautical and automotive industries, and it playes a significant role. This has motivated that many researchers have studied on developing fault detection and classification systems of an induction motor in order to minimize economical damage caused by its fault. With this reason, this paper proposed feature vector extraction methods based on STE (short-time energy)+SVD (singular value decomposition) and DCT (discrete cosine transform)+SVD techniques to early detect and diagnose faults of induction motors, and classified faults of an induction motor into different types of them by using extracted features as inputs of BPNN (back propagation neural network) and multi-layer SVM (support vector machine). When BPNN and multi-lay SVM are used as classifiers for fault classification, there are many settings that affect classification performance: the number of input layers, the number of hidden layers and learning algorithms for BPNN, and standard deviation values of Gaussian radial basis function for multi-layer SVM. Therefore, this paper quantitatively simulated to find appropriate settings for those classifiers yielding higher classification performance than others.
This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive learning mechanism-fuzzy neural networks(ALM-FNN) controller that is implemented using adaptive, fuzzy control and neural networks. The control performance of the hybrid artificial intelligent controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.