• 제목/요약/키워드: Online feedback-error learning

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Neurointerface Using an Online Feedback-Error Learning Based Neural Network for Nonholonomic Mobile Robots

  • Lee, Hyun-Dong;Watanabe, Keigo;Jin, Sang-Ho;Syam, Rafiuddin;Izumi, Kiyotaka
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.330-333
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    • 2005
  • In this study, a method of designing a neurointerface using neural network (NN) is proposed for controlling nonholonomic mobile robots. According to the concept of virtual master-slave robots, in particular, a partially stable inverse dynamic model of the master robot is acquired online through the NN by applying a feedback-error learning method, in which the feedback controller is assumed to be based on a PD compensator for such a nonholonomic robot. A tracking control problem is demonstrated by some simulations for a nonholonomic mobile robot with two-independent driving wheels.

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온라인 피드백 에러 학습을 이용한 이동 로봇의 자율주행 알고리즘 개발 (Development of Autonomous Algorithm Using an Online Feedback-Error Learning Based Neural Network for Nonholonomic Mobile Robots)

  • 이현동;명병수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.602-608
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    • 2011
  • 본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.

온라인 학습 환경에서 발생하는 파이썬 프로그래밍 오류 사례 분석 (A Case Study of Python Programming Error in an Online Learning Environment)

  • 정혜욱
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권3호
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    • pp.247-253
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    • 2021
  • 컴퓨터 프로그램 초보 학습자의 프로그래밍 실습과정에서 발생하는 프로그래밍 오류는 다양하다. 이때 학습자는 스스로 오류사항을 인지하기 어렵기 때문에 교수자의 피드백을 통해 프로그램 오류를 수정하게 된다. 그러나 최근 코로나19로 인해 온라인 환경에서 프로그래밍 기법을 학습하게 됨에 따라 오프라인 수업에 비해 교수자와의 상호작용에 한계가 있으므로 학습자 스스로 프로그래밍 오류를 해결하는 능력을 키울 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 파이썬 언어를 이용한 온라인 프로그래밍 수업에서 발생된 학습자들의 오류 사례를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 학습자의 프로그래밍 오류 수정 능력을 키워줄 수 있는 온라인 프로그래밍 교육 방안을 제시하였다.

A Study on Coding Education for Non-Computer Majors Using Programming Error List

  • Jung, Hye-Wuk
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제9권1호
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    • pp.203-209
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    • 2021
  • When carrying out computer programming, the process of checking and correcting errors in the source code is essential work for the completion of the program. Non-computer majors who are learning programming for the first time receive feedback from instructors to correct errors that occur when writing the source code. However, in a learning environment where the time for the learner to practice alone is long, such as an online learning environment, the learner starts to feel many difficulties in solving program errors by himself/herself. Therefore, training on how to check and correct errors after writing the program source code is necessary. In this paper, various types of errors that can occur in a Python program were described, the errors were classified into simple errors and complex errors according to the characteristics of the errors, and the distributions of errors by Python grammar category were analyzed. In addition, a coding learning process to refer error lists was designed to present a coding learning method that enables learners to solve program errors by themselves.

Developing a Web-Based Knowledge Product Outsourcing System at a University

  • Onte, Mark B.;Marcial, Dave E.
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제9권4호
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    • pp.548-566
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    • 2013
  • The availability of technology and the abundance of experts in universities create an ample opportunity to provide a venue that allows a knowledge seeker to easily connect with and request advice from university experts. On the other hand, outsourcing provides opportunities and remains one of the emerging trends in organizations, and can very clearly observed in the Philippines. This paper describes the development of a reliable web-based approach to Knowledge Product Outsourcing (KPO) services in the Silliman Online University Learning system. The system is called an "e-Knowledge Box."It integrates Web 2.0 technologies and mechanisms, such as instant messaging, private messaging, document forwarding, video conferencing, online payments, net meetings, and social collaboration together into one system. Among the tools used are WAMP Server 2.0, PHP, BlabIM, Wordpress 3.0, Video Whisper, Red5, Adobe Dreamweaver CS4, and Virtual Box. The proposed system is integrated with the search engine in URLs, Web feeds, email links, social bookmarking, search engine sitemaps, and Web Analytics Direct Visitor Reports. The site demonstrates great web usability and has an excellent rating in functionality, language and content, online help and user guides, system and user feedback, consistency, and architectural and visual clarity. Likewise, the site was was rated as being very good for the following items: navigation navigation, user control, and error prevention and correction.

인수분해에 대한 오류 분석과 온라인 개별화 수업의 효과 (Error analysis on factorization and the effect of online individualization classes)

  • 최동원;허혜자
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제24권1호
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    • pp.83-105
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    • 2021
  • 온라인 수업에서 다양한 상호작용 도구의 적극적 활용은 비대면 수업의 한계를 극복하고 교사와 학생 간의 활발한 상호작용을 돕는다. 본 연구는 인수분해에 대한 오개념과 오류를 분석하고, 분석결과를 이용한 적절한 피드백을 제공하는 온라인 개별화 수업이 성취도에 미치는 효과를 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사교육의 영향이 적은 경기도 농촌 지역의 중학교 3학년 학생들을 대상으로 4주 동안(총 16차시) 실험을 실시하였다. 수업은 '구글클래스룸'을 LMS로 활용하고, 동영상 강의는 유튜브에 업로드하였으며, 화상회의 소프트웨어인 '줌(Zoom)'과 '페이스톡'을 통해 학생들과 상호작용을 하였다. 온라인 수업상황에서 '구글클래스룸'을 통해 학생의 과제와 질문을 실시간으로 확인할 수 있으며, 실험군에는 학생들의 질의 여부와 상관없이 과제와 시험에 대해 즉각적인 피드백이 이루어졌고, 대조군에도 피드백이 이루어졌으나 자발적으로 피드백을 원하는 학생에게만 이루어졌다는 점에서 차이가 있다. 학생의 실력 향상과 성취도의 변화 추이를 확인을 위해 사전검사, 형성평가 5회, 사후검사의 순서로 총 7번의 성취도 평가를 실시하였다. 5회의 인수분해 형성평가 분석을 통해 인수분해를 학습하는 과정에서 발생하는 오류 및 오개념의 유형을 파악할 수 있었는데, 학생들이 '다항식으로 된 인수를 하나의 인수로 인식하지 못함'과 '숫자는 인수가 아니다.'라는 오개념을 가지고 있는 것을 확인하였다. 학생들의 오류유형을 정리 또는 정의의 왜곡 오류, 기능상의 오류, 풀이를 검증하지 않는 오류, 무응답의 4가지 유형으로 나누고, 이를 개별화 지도에 이용하였다. 공분산분석 결과 두 집단은 1회부터 4회까지의 형성평가까지는 차이를 나타내지 않았으나, 5회차 형성평가와 사후검사에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타내어 온라인 개별화 수업이 성취도 향상에 기여한다는 것을 확인하였다.