• 대한산업공학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 1997

Learning control refers to controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented a theory of indirect decentralized learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper extends these results to apply to the indirect repetitive control problem in which a periodic (i.e., repetitive) command is given to a control system. Decentralized indirect repetitive control algorithms are presented that have guaranteed convergence to zero tracking error under very general conditions. The original motivation of the repetitive control and learning control fields was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the desired trajectory. Decentralized repetitive control is natural for this application because the feedback control for link rotations is normally implemented in a decentralized manner, treating each link as if it is independent of the other links.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.138-149
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• 2018

본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.

• 품질경영학회지
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• 제38권2호
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• pp.161-170
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• 2010

Diffusion of e-learning has been accelerated according as the convenience and effectiveness have been increased rapidly due to the advancement of information technology. However, there has been few studies on systematic evaluation of its performance. SERVQUAL model was applied to evaluate the service quality of a 100% on-line lecture opened in a major Korean university. Two classes, one for 71 undergraduate students, the other for 79 graduate students, were opened for the lecture. The gaps between the expected service and the perceived service scores were compared with respect to sex, age, and e-learning experience. Although the gap score of male and female students were not different significantly, the gap scores among the other comparative groups were different. The perceived score of the older group with more than thirty ages was lower than that of the younger group. It seems that the older group evaluated the score based on the practical use of the subject since they are part-time students with jobs. Also, the perceived score of the group with previous e-learning experience was higher than that of the group with no e-learning experience. It seems that the experienced group evaluated it compared with the previous e-learning satisfaction. As it might be expected, the groups with higher perceived scores had stronger intention to recommend the e-learning lecture to other students.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.29-38
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• 2019

본 연구에서는 초등 교과 교육을 위한 플립 러닝 기반 스마트 교수-학습 시스템을 설계 및 개발하고 이를 초등 교육 현장에 적용하여 교과 성취 수준 및 교과 만족도에 미치는 영향을 분석 평가하는 데 목적이 있다. 본 교수-학습 시스템은 비디오 파트, 데이트 파트, 러닝라인 파트의 세 부분으로 구성되었으며, 플립 러닝 기반 수업을 위하여 프레젠테이션, 사전 수업 동영상, 스프레드시트 등이 제작되었다. 본 연구의 교수-학습 시스템을 수업에 적용하여 분석한 결과 학습자들의 교과 성취 수준 신장 및 교과 만족도 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에 대한 시사점 및 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.41-45
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• 2019

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.625-628
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• 1997

In this paper the new neural network and sliding mode suspension controller is proposed. That neural network is error self-recurrent neural network. For fast on-line learning, this paper use recursive least squares method. A new neural networks converges considerably faster than the backpropagation algorithm and has advantages of being less affected by the poor initial weights and learning rate. The controller for suspension systems is designed according to sliding mode technique based on new proposed neural network.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권4호
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• pp.92-98
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• 2005

The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated learning method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized teaming control based on adaptive control method. The original motivation of the teaming control field was loaming in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Some techniques will show up in the numerical simulation for vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.54-59
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• 1998

In order to minimize straightness error of deflected shafts, a automatically bending process control system is designed, fabricated, and studied. The multi-step straightening process and the three-point bending process are developed for the geometric adaptive straightness control. Load-deflection relationship, on-line identification of variations of material properties, on-line springback prediction, and studied for the three-point bending processes. Selection of a loading point supporting condition are derved form fuzzy inference and fuzzy self-learning method in the multi-step straighternign process. Automatic straightening machine is fabricated by using the develped ideas. Validity of the proposed system si verified through experiments.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.371-376
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• 1994

This paper presents an on-line modeling method approach for the machine condition. the machine condition is continuously monitored with a sensor such as, a vibration, a current, an acoustic emission (AE) sensor. In this study, neural network modeling by radial basis function is designed for analysis a prediction error. An on-line learning algorithm is designed using the RLS(recursive least square) estimation and the existing clustering method of Kohonen neural network. Experimental results show that the proposed RBNN modeling is suitable for predicting simulated data.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.123-131
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• 2011

본 연구의 목적은 어휘 학습의 측면에서 컴퓨터 보조 학습을 통한 컴퓨터 기술의 효과와 유용성을 알아보고자 하는데 있다. 컴퓨터 기술을 통한 멀티미디어 수업은 네 가지 (듣기, 말하기, 일기, 쓰기의) 언어기술과 관련하여 다양한 언어학습방법을 제공한다. 한국인 영어 언어 학습자는 주입식 교육에 익숙해져 왔으며, 단어를 습득하는데 있어 반복적인 어휘 암기방법을 활용한다. 이를 위해 본 연구에서는 세 가지 연령 그룹을 대상으로 설문 조사와 교육용 멀티미디어 학습실험이 이루어져있다. 본 연구는 오프라인에서의 어휘학습과 다르게 교사는 컴퓨터 멀티미디어프로그램을 응용하여 교실 수준에 적합한 어휘 학습 응용 프로그램을 어떻게 효과적으로 개선 할 수 있는지 밝히고자 한다.