Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.993-996
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1993
This paper addresses the structure and its associated learning algorithms of a feedforward multi-layered connectionist network, which has distributed learning abilities, for realizing the basic elements and functions of a traditional fuzzy logic controller. The proposed neural-network-based fuzzy logic control system (NN-FLCS) can be contrasted with the traditional fuzzy logic control system in their network structure and learning ability. An on-line supervised structure/parameter learning algorithm dynamic learning algorithm can find proper fuzzy logic rules, membership functions, and the size of output fuzzy partitions simultaneously. Next, a Reinforcement Neural-Network-Based Fuzzy Logic Control System (RNN-FLCS) is proposed which consists of two closely integrated Neural-Network-Based Fuzzy Logic Controllers (NN-FLCS) for solving various reinforcement learning problems in fuzzy logic systems. One NN-FLC functions as a fuzzy predictor and the other as a fuzzy controller. As ociated with the proposed RNN-FLCS is the reinforcement structure/parameter learning algorithm which dynamically determines the proper network size, connections, and parameters of the RNN-FLCS through an external reinforcement signal. Furthermore, learning can proceed even in the period without any external reinforcement feedback.
In this paper, an adaptive generalized predictive control(GPC) algorithm which minimizes a N-stage cost function is proposed. The resulting controller is based on GPC algorithm and can be used in unknown plant parameters as the parameters of one step ahead predictor are estimated by recursive least squares method. The estimated parameters are extended to G,P, and F amtrix which contain the parameters of N step ahead predictors. And the minimization of cost function assuming no constraints on future controls results in the projected control increment vector. Hence this adaptive GPC algorithm can be used for either unknown system or varing system parameters, and it is also shown through simulations that the algorithm is robust to the variation of system parameters. This adaptive GPC scheme is shown to have the same stability properties as the deterministic GPC, and requires small amount of calculation compared to other adaptive algorithms which minimize N-stage cost function. Especially, in case that the maximum output horizon is 1, the proposed algorithm can be applicable to direct adaptive GPC.
The purpose of this study was to investigate the factors influencing health promoting behavior and quality of life in the nursing students, to provide the basic data for health promoting intervention in order to improve quality of life. The subjects of this study were 199 nursing students, living in M city, during the period from May 18 to 25, 1999. The instruments for this study were the health promoting behavior scale developed by Walker et al.(1987), the quality of life scale by Ro(1988), the self efficacy scale by Sherer(1982), the health locus of control scale by Wallston et al. (1978) and the self esteem scale by Rogenberg(1965). The data were analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation coefficients, stepwise multiple regression, t-test, ANOVA. The results of this study are as follows; 1. The health promoting behavior showed significant positive correlation with self efficacy, self esteem, internal health locus of control and quality of life. 2. The quality of life showed significant positive correlation with self efficacy, self esteem, internal health locus of control. 3. Stepwise multiple regression analysis revealed that the most powerful predictor of health promoting behavior was self efficacy. A combination of self efficacy, self esteem, health locus of control and quality of life accounted for $41\%$ of the variance in health promoting behavior. 4. Stepwise multiple regression analysis revealed that the most powerful predictor of quality of life was self esteem. A combination of self esteem, self efficacy and health promoting behavior accounted for $40\%$ of the variance in quality of life. Based on the above findings, it is suggested to develop nursing intervention to improve Self Efficacy, Self Esteem of nursing students enhance health promoting lifestyle.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.1
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pp.34-46
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2016
Networked Control System (NCS) has evolved in the past decade through the advances in communication technology. The problems involved in NCS are broadly classified into two categories namely network issues due to network and control performance due to system network. The network problems are related to bandwidth allocation, scheduling and network security, and the control problems deal with stability analysis and delay compensation. Various delays with variable length occur due to sharing a common network medium. Though most delays are very less and mostly neglected, the network induced delay is significant. It occurs when sensors, actuators, and controllers exchange data packet across the communication network. Networked induced delay arises from sensor to controller and controller to actuator. This paper presents an adaptive delay compensation process for efficient control. Though Smith predictor has been commonly used as dead time compensators, it is not adaptive to match with the stochastic behavior of network characteristics. Time delay adaptive compensation gives an effective control to solve dead time, and creates a virtual environment using the plant model and computed delay which is used to compensate the effect of delay. This approach is simulated using TrueTime simulator that is a Matlab Simulink based simulator facilitates co-simulation of controller task execution in real-time kernels, network transmissions and continuous plant dynamics for NCS. The simulation result is analyzed, and it is confirmed that this control provides good performance.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.17
no.4
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pp.347-358
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1997
Locus of Control of Reinforcement (LOCR)' is considered as one of the most important factors on responsible environmental behaviors(REB). It is defined as 'an individual's perception of his or her ability to bring about change through his or her behavior'. This psychological construct is divided up into two directions: the external locus and internal locus. The internal locus is important as a predictor of REB. Recently, 'The Environmental Action Internal Control Index: EAICI' has been developed and it is a valid and reliable instrument to measure the relationship of two variables. The purposes of this study were to develop a strategy to reinforce the internal locus or to converse external locus to internal locus. and to verify the effects by EAICI. A new strategy, 'Self Control Management Strategy' was based on the characteristics of internal locus and the key idea of this was to self-control and to manage the courses by themselves. EAICI scores of the control group was 99.83. All of them were internal and the LOCR of females was more internal than that of the males. This strategy was applied when the instructions were carried out on seven environmental issues by the experimental group. According to the results. the seven points of the EAICI were increased significantly. Therefore this strategy is helpful in reinforcing the internal locus or to converse external locus to the internal locus.
Based on Goffman's dramaturgical theory and self-objectification framework, this study examined: 1) Chinese female's WeChat self-presentation, 2) the impact of WeChat usage on female self-objectification, and 3) the impact of self-objectification on WeChat self-presentation tactics. An online survey was conducted. The main findings include: 1) most of the participants chose to beautify their pictures and videos before they posted them, 2) the respondents attached higher importance to appearance-based body attributes than competence-based ones, 3) the most frequently applied self-presentation tactic was ingratiation, 4) WeChat usage was not a predictor of Chinese women's self-objectification, and, 5) along with extroversion, self-objectification had an impact on ingratiation, supplication, self-promotion, and exemplification. Meanwhile, use of the electronic curtain and audience sifting to control who can see a post and for how long demonstrated the empowerment of the users when they conduct self-presentation.
This paper considers design of a robust controller that alleviates disturbance effects and compensates performance degradation of plants with time-delay. Disturbance observer(DOB) approach as a tool of robust control has been widely employed in industry. However, since the time-delay makes the plant non-minimum phase, classical DOB cannot be applied directly to the time-delay system. By using a new DOB structure for non-minimum phase systems together with the Smith Predictor, we propose a new control algorithm for reducing the effects of disturbance and time-delay of the system.
The filling pattern technique based on the finite element method and Eulerian mesh advancement approach has been developed to analyze incompressible transient viscous flow with free surfaces. The governing equation for flow analysis is Navier-Stokes equation including inertia and gravity effects. The penalty and predictor-corrector methods are used effectively for finite element formulation. The flow front surface and the volume inflow rate are calculated using the filling pattern technique to select an adequate pattern among four filling patterns at each triangular control volume. Using the proposed numerical technique, the collapse of a dam has been analyzed to predict flow phenomenon of fluid and the predicted front positions versus time have been compared with the reported experimental result.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.7
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pp.671-678
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2006
This article proposes a smooth path generation and time scheduling method for general tasks defined by non-smooth path segments in industrial robotic applications. This method utilizes a simple 3rd order polynomial function for smooth interpolation between non-smooth path segments, so that entire task can effectively maintain constant line speed of operation. A predictor-corrector type numerical mapping technique, which correlates time based speed profile to the smoothed path in Cartesian space, is also provided. Finally simulation results show the feasibility of the proposed algorithm.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.237-243
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2022
This study intends to examine gender differences in predictors of Human Papilloma Virus (HPV) vaccination intention based on the Theory of Planned Behavior (TPB). Specifically, this study investigated whether the variables constituting TPB might show differential effects on college men and women's HPV vaccination intention. The current study also examined which specific subjective norms are more influential in explaining HPV vaccination intention of men and women. The results of an online survey revealed that females showed significantly higher intention to get the HPV vaccine and perceived behavioral control than male students. Female students' vaccination intention was best predicted by perceived behavioral control whereas friend norm was the most influential predictor of male students' intention to get the HPV vaccine. The results of this study provide implications for persuasive strategies required to appeal to college men and women to increase HPV vaccination rate.
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