Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.4
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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.
Many studies have reported that each evaluation had a stronger effect on the development of a student's teaming ability. Nevertheless, in reality schools rely on the results of summative evaluation after the lesson only for the purpose of learning evaluation. Such a method of evaluation is a result-oriented learning evaluation, with no consideration of developing process of loaming ability of each student. Existing learning evaluation has been considered difficult to process learning performance ability in a clearer manner, as it examines teaming performance ability by diagnostic evaluation and learning ability improvement by formative evaluation, separately. Therefore, this paper proposes a learning evaluation method incorporating diagnostic and formative evaluation, using a Fuzzy inference, for a more objective assessment of performance ability. The proposed method assessed teaming ability based on different weight values, in order to reflect the level of diagnostic and formative evaluation.
The purpose of this study is to examine the effects of background knowledge on problem solving. To achieve this aim, I proposed the model which shows problem solving process centering around background knowledge, conducted the lessons concerning the concept 'weightlessness' on pre-service elementary teachers, and then classified the pre-service elementary teachers into several groups by the difference of the results presented in the process of solving the problems on weightlessness. And I examined qualitatively the effects of background knowledge on problem solving through the interview with 11 volunteers. On the cause of the failing the problem solving, the failure of acquiring or activating the background knowledge related to the learning concept was most frequently, secondly the use of the background knowledge unrelated to the learning concept, and thirdly the failure of understanding the teaming concept. To acquire or activate the background knowledge related to the teaming concept was more difficult than to understand the new teaming concept, and the cases that use the background knowledge unrelated to the learning concept failed to solve problem. The result of interview, all interviewee understood the learning concept correctly, but all of them who fail to acquire or activate the background knowledge related to the learning concept, or use the background knowledge unrelated to the learning concept, could not solve the problem.
Reinforcement learning learns policies for accomplishing a task's goal by experience through interaction between agent and environment. Q-learning, basis algorithm of reinforcement learning, has the problem of curse of dimensionality and slow learning speed in the incipient stage of learning. In order to solve the problems of Q-learning, new function approximation methods suitable for reinforcement learning should be studied. In this paper, to improve these problems, we suggest Fuzzy Q-Map algorithm that is based on online fuzzy clustering. Fuzzy Q-Map is a function approximation method suitable to reinforcement learning that can do on-line teaming and express uncertainty of environment. We made an experiment on the mountain car problem with fuzzy Q-Map, and its results show that learning speed is accelerated in the incipient stage of learning.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.370-374
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1999
The proposed algorithm used the Hybrid teaming rule in the input and hidden layer, and Back-Propagation teaming rule in the hidden and output layer. From the results of simulation of tracking control with one link manipulator as a plant, we verify the usefulness of the proposed control method to compare with common direct adaptive neural network control method; proposed hybrid teaming rule showed faster loaming time faster settling time than the direct adaptive neural network using Back-propagation algorithm. Usefulness of the proposed control method is that it is faster the learning time and settling time than common direct adaptive neural network control method.
This study was carried out to evaluate the effects on elementary school children of Internet-based nutrition education programs. The subjects consisted of 80 boys and girls (book-loaming group : 42, Internet-based teaming group : 38) in the 5th grade of elementary school. The results were as follows : The evaluation of Internet-based education programs by Internet-teaming group showed above average in all domains. As the favorite and wholesome menu chose‘nutrition kingdom’(52.6%) made of animation. The educational effect of this program was evaluated by comparing the methods of the Internet-learning group with those of the book-learning group. For effect-evaluation were measured the degree of nutrition knowledge and diversity score of dietary intake from before and after education. Before undertaking the program, there was no significant difference between the two groups in terms of their nutrition knowledge. However, the nutrition knowledge of the Internet-based teaming group after the program had increased significantly (p < 0.01) compared to the book-learning group. There was no significant difference between the two groups in terms of the diversity of dietary intake before the start of the program, but upon its completion, the Internet-based learning group showed a significant increase compared to the book-loaming group (p < 0.05). This suggests that Internet-based educational programs could be effective in drawing the interest and boosting the concentration levels of schoolchildren. In conclusion, Internet-based nutrition education shows the potential to be an effective alternative education method. (Korean J Nutrition 36(5): 500∼507, 2003)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.05a
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pp.252-256
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2000
In this paper, WBI tool is designed and implemented to meet the level teaming requirements. The system is composed of management part for teacher and user part for students. The management part supports the teacher to upload the lecture notes and the testing sheets, and to evaluate the testing results. The students can study the lecture notes and examine the online tests based on their teaming level. The students can evaluate their achievement by themselves after test and can study deep learning or supplementary learning. By applying the level teaming concept, the implemented can provide the interest to the students and enhance the degree of achievement.
Conceptual teaming has been one of the important issue in science education, and its theory and method has been interacted with the studies of philosophy of science, cognitive science, and cognitive psychology. The last two decades have witnessed a remarkable growth of the study on brain-style computation, i.e. connectionism. This study aimed to investigate the properties of the connectionist views of the concept and its implications in the conceptual learning of science. In connectionist views, a concept was represented as a pattern of activity distributed over many connected units, and a kind of network composed of many sub-concept units. And the 'distributed representation' had the features of the constructivity, the automatically generalization, and the tunability. On the base of these views, it was suggested that (ⅰ) 'Typically-Perceived-Situation', a kind of mental representation rising spontaneously in an individual mind when someone is thinking about any object, should be highlighted, and (ⅱ) the roles of the sub-concept units in formation of concept and the resolution of concept into the sub-concept units should be highlighted. Finally the meanings of these implications in conceptual teaming of science are discussed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.5
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pp.385-392
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2002
This paper introduces a new approach to analysis of error convergence for a class of iterative teaming control systems. Firstly, a nonlinear plant is represented using a Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. Then each iterative learning controller is designed for each linear plant in the T-S fuzzy model. From the view point of two-dimensional(2-D) system theory, we transform the proposed learning systems to a 2-D error equation, which is also established if the form of T-S fuzzy model. We analyze the error convergence in the sense of induced L$_2$-norm, where the effects of disturbances and initial conditions on 2-D error are considered. The iterative teaming controller design problem to guarantee the error convergence can be reduced to the linear matrix inequality problem. This method provides a systematic design procedure for iterative teaming controller. A simulation example is given to illustrate the validity of the proposed method.
In this study, the scientifically gifted students and the general students were compared in terms of the following components in cooperative teaming: whom they interacted with, to/from whom they gave/received help and why, and what kinds of the verbal interaction patterns they engaged in. The subjects were 4th graders. The data were collected through the investigation of the students' perception and videotaping of the small group interactions of each group. The results showed that the gifted students interacted with most students in their groups. They complemented each others' opinions and their discussion was enriched through their interactions. On the other hand, the interactions of the general students occurred mostly around a leader, and more teamed students explained the content to the less teamed students. Predominantly, the gifted students' most verbal behaviors were related with the teaming contents. Most frequent verbal behavior were a giving specific information and an explanation of their opinions. The general students, however, gave simple and short information, and more often they showed the management behaviors, such as encouraging participation and suggesting their directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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