• 한국과학교육학회지
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• 제39권6호
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• pp.799-807
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• 2019

이 연구는 과학중점학교의 1학년 프로그램이 학생들의 과학과 핵심역량과 과학학습동기를 향상시키는지 확인하기 위하여 진행되었다. 과학중점학교 1학년 프로그램은 과학탐구 기초교육, 조사 발표, 심화실험, 소논문 기초교육 등으로 구성된다. 프로그램 참여자는 총 262명이며, 설문 검사를 모두 수행한 학생은 169명이다. 집단중심 추세모형 분석을 통해 유사한 점수 변화 보이는 집단으로 구분하였다. 연구 결과 과학중점학교의 1학년 프로그램은 학생들의 과학과 핵심역량과 과학학습동기를 유의미하게 향상시켰다. 집단중심 추세모형분석 결과 약 40~60%의 학생들이 프로그램의 효과를 보았다. 인문계열을 선택한 학생들 중에서도 효과가 나타나는 학생들이 있었으며, 과학중점 계열을 선택한 학생 중에서도 교육적 효과가 나타나지 않는 학생들도 일부 있었다. 집단중심 추세모형 분석을 통해 개별 학생들의 변화 과정을 확인할 수 있는 방법론적 효과를 확인하였다. 이 연구는 과학중점학교 정책의 긍정적 효과를 통계적으로 확인하였으며, 과학중점학교 프로그램의 효과 분석을 위한 사례로서 의미가 있다.

• 한국운동역학회지
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• 제17권1호
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• pp.81-90
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• 2007

The effort identifying positioning information of the moving object in real time has been a issue not only in sport biomechanics but also other academic areas. In order to solve this issue, this study tried to track the movement of a pitched ball that might provide an easier prediction because of a clear focus and simple movement of the object. Machine learning has been leading the research of extracting information from continuous images such as object tracking. Though the rule-based methods in artificial intelligence prevailed for decades, it has evolved into the methods of statistical approach that finds the maximum a posterior location in the image. The development of machine learning, accompanied by the development of recording technology and computational power of computer, made it possible to extract the trajectory of pitched baseball from recorded images. We present a method of baseball tracking, based on object tracking methods in machine learning. We introduce three state-of-the-art researches regarding the object tracking and show how we can combine these researches to yield a novel engine that finds trajectory from continuous pitching images. The first research is about mean shift method which finds the mode of a supposed continuous distribution from a set of data. The second research is about the research that explains how we can find the mode and object region effectively when we are given the previous image's location of object and the region. The third is about the research of representing data into features that we can deal with. From those features, we can establish a distribution to generate a set of data for mean shift. In this paper, we combine three works to track baseball's location in the continuous image frames. From the information of locations from two sets of images, we can reconstruct the real 3-D trajectory of pitched ball. We show how this works in real pitching images.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.112-115
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• 1989

This paper proposes a learning control algorithm for trajectory tracking of large scale system. The controller using only localized informations is composed of stabilizing controller and iterative learning controller. Stabilization and convergence of each subsystem is assured under some conditions which are inequalities of inter-connection terms and learning controller gain.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제27권2호
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• pp.207-225
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• 2017

학생의 학습기회를 형성하는 데 있어 교과서는 상당히 중요한 역할을 한다. 이를 고려하면 교과서 분석은 학생들에게 어떠한 학습 기회를 제공하는지 이해하는데 있어 중요하다. 본 연구는 초등학교 수학교과서를 학습 경로(learning trajectory)에 제시된 넓이와 부피 개념의 이해의 발달 단계에 비추어 분석하였다. 1~6학년의 수학교과서 속의 넓이와 부피에 관한 과제들을 그 과제를 해결하는데 요구되는 사고와 행동을 기초로 학습 경로에 제안 된 발달 단계를 이용하여 코딩하였다. 그 결과, 수학교과서 속의 과제와 학습 경로 간의 상당한 불일치를 발견하였다. 우선, 교과서는 학습 경로에 제안 된 나이보다 상당히 늦게 해당 학습 기회를 제공하였다. 또한, 넓이의 경우 5학년, 부피의 경우 6학년에 학습 기회가 집중되어 있었으며, 이런 집중된 학습 기회도 개념의 발달보다는 넓이 또는 부피의 공식을 적용하는데 중점을 두었다. 본 연구의 결과는 교과서 개발뿐만 아니라 수학수업에서 학생의 학습 기회를 확장시키는데 중요한 시사점을 제시한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권2호
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• pp.19-25
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• 2003

본 논문에서는 주어진 작업을 반복적으로 수행하는 다입력 다출력 비선형시스템에 대하여 시스템의 (벡터)상대차수 개념을 이용한 확장된 형태의 직접학습제어를 제안한다. 기존의 직접학습제어가 적용될 수 있는 시스템은 상대차수가 제한적인 시스템임을 보이고 고차의 상대차수를 갖는 시스템에 적용 가능한 제어 법칙을 제시한다. 이 제어법칙을 이용하여 다른 형태의 출력 궤적들에 대한 학습을 통하여 얻어진 제어입력들로부터 새로 주어진 원하는 출력 궤적에 대응하는 제어입력을 직접적으로 생성한다. 제안된 직접학습제어의 타당성 및 성능을 보이기 위하여 2축 스카라 로봇에 대한 궤적추종제어의 시뮬레이션 결과를 제시한다

• 한국통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.634-642
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• 1993

본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터 제어를 위하여 시간 지연이 있는 다층 신경회로망(TDNN)의 학습 알고리즘으로 매니퓰레이터의 역동역학 모델을 학습시키고 이것을 앞먹임(Feedforward)제어기로 사용하는 궤적 제어 방법을 새로이 제시하였다. TDNN 구조는 뉴런이 현재 및 과거의 입력 신호로부터 더 많은 정보를 추출할 수 있고 보다 효율적으로 학습할 수 있는 유리한 특징을 가지고 있다. TDNN 신경회로망은 기준 궤적 입력 신호와 비례 미분 제어기의 오차 신호를 각각 정규화하여 받아드린다. TDNN 신경회로망으로 입력되는 정규화 신호는 TDNN 신경회로망의 학습 효율을 향상시키는 것으로 입증되었다. 제안된 제어 방법을 두개의 관절을 가진 평면 로보트 매니퓰레이터에 대하여 적용하고 컴퓨터 시뮬레이션으로 고찰하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제20권1호
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• pp.85-102
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• 2010

선형계획법은 일정한 조건아래 여러 가지 가능성 중에서 최적의 경우를 찾아낼 때에 유용하다. 본 연구에서는 수학적 맥락과 학교수학의 맥락에서 선형계획법을 분석하고, 인식론적 관점에서 선형계획법의 학습 과정을 살펴봄으로써, 가설 학습 경로를 탐색하였다. 수학적 맥락과 학교수학의 맥락의 차이는 주어진 영역이 실현 가능한지 또는 유계인지를 다루는가의 여부, 주어진 영역 속의 점 중에서 제한된 개수의 점만을 대입해도 최적해를 구할 수 있다는 정리의 정당화를 다루는가의 여부에 있었다. 그리고 학생들이 정의역이 제한된 경우에 이원일차함수의 최댓값과 최솟값이 무엇인지를 이해하지 못할 가능성이 있었다. 이 세 가지 측면을 인식론적 관점에서 고려하여 가설 학습 경로를 4단계 즉, 주어진 일차식이 함수식임을 이해하는 단계, 부등식 영역과 일차식을 목적함수와 관련시킴으로써 부등식 영역을 직선으로 분할하는 단계, 직선의 그래프와 k의 범위를 관계시켜 y절편의 개념을 구성하는 단계, 주어진 영역에서 최적해의 존재가능성을 확인하는 단계로 구성하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.12-17
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• 1991

In this paper, a variable structure system control method is proposed to the trajectory control of robot arm. A proposed method uses nonlinear switching function and saturation function. Furthermore, learning control method uses to decrease of the following error. The computer simulation results show that the chattering and the following error decrease and is improved the control the performance by a proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.144-148
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• 1989

We solve the inverse kinematics problems in robotics by employing a neural network. In the practical situation. it is not easy to obtain the exact inverse kinematics solution, since there are many unforeseen errors such as the shift of a robot base the link's bending, et c. Hence difficulties follow in the trajectory planning. With the neural network, it is possible to train the robot motion so that the robot follows the desired trajectory without errors even under the situation where the unexpected errors are involved. In this work, Back-Propagation rule is used as a learning method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.540-543
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• 1997

In this paper, a precise trajectory tracking method for mobile robot using a vision system is presented. In solving the problem of precise trajectory tracking, a hierarchical control structure is used which is composed of the path planer, vision system, and dynamic controller. When designing the dynamic controller, non-ideal conditions such as parameter variation, frictional force, and external disturbance are considered. The proposed controller can learn bounded control input for repetitive or periodic dynamics compensation which provides robust and adaptive learning capability. Moreover, the usage of vision system makes mobile robot compensate the cumulative location error which exists when relative sensor like encoder is used to locate the position of mobile robot. The effectiveness of the proposed control scheme is shown through computer simulation.