• 한국과학교육학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2004

The purpose of this study was to examine the role of cognitive conflict in the conceptual change process. Ninety-seven high school students in Korea participated in this study. Before instruction, we conducted pretests to measure learning motivation and learning strategies. During instruction, we tested the students' preconceptions about Newton's 3rd Law and presented demonstrations. After this, we tested the students' cognitive conflict levels and provided students learning sessions in which we explained the results of the demonstrations. After these learning sessions, we tested the students' state learning motivation and state learning strategy. Posttests and delayed posttests were conducted with individual interviews. The result shows that cognitive conflict has direct/indirect effects on the conceptual change process. However, the effects of cognitive conflict are mediated by other variables in class, such as state learning motivation and state learning strategy. In addition, we found that there was an optimal level of cognitive conflict in the conceptual change process. We discuss the complex role of cognitive conflict in conceptual change, and the educational implications of these findings.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.423-432
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• 2009

이 연구는 e-러닝 효과성에 영향을 미치는 변인인 학습전략의 요인을 분석함으로써, 초등학생에게 효과적인 e-러닝 학습전략의 구조 변인을 규명하고자 수행되었다. 이 연구의 대상은 기존에 e-러닝 수강 경험이 있거나 현재 e-러닝을 수강하는 수도권 소재 초등학생들이며, 면대면 학습 상황과 e-러닝 학습상황의 학습전략과 관련된 선행 연구를 분석하고 학습전략 검사 도구를 분석하여 e-러닝 환경에서 초등학생이 사용하는 학습전략 요인을 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 초등학생의 e-러닝 학습전략은 학습활동전략, 학습태도전략, 자원활용전략, 계획전략, 과부하관리전략의 다섯 가지로 규명되었으며, 각 전략은 제시한 순서대로 설명력을 갖는 것으로 나타났다.

• 대한공업교육학회지
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• 제31권1호
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• pp.129-145
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• 2006

이 연구의 목적은 혼합 학습 환경에서 추후 초등학교 교사가 될 학생들에게 과학적 사고 능력, 창의성 및 문제해결력을 배양하고 신장시키기 위하여 프로젝트 학습 전략을 개발하고 적용하는 것이다. 이 연구는 교육대학 환경에 의거하여 시행된 현장연구이다. 이 연구의 연구대상은 교육대학교 한 학급 25명을 대상으로 하였다. 자료는 관찰, 설문조사, 인터뷰와 학생들의 학습 결과물을 통하여 수집되었다. 혼합 학습 환경에서 프로젝트 학습 전략은 학생들에게 문제해결력, 과학적 사고력 및 창의성을 배양하게 하는 것으로 연구 결과는 관찰되었다. 마지막으로 이 연구의 시사점, 이 연구를 시행하는 데 따르는 어려움 및 이 학습전략을 보다 효과적이고 효율적으로 시행하기 위한 제언들 제시하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.724-729
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• 2001

This paper discusses the composition of the theory of reinforcement learning, which is applied in real-time learning, and evolutionary strategy, which proves its the superiority in the finding of the optimal solution at the off-line learning method. The individuals are reduced in order to learn the evolutionary strategy in real-time, and new method that guarantee the convergence of evolutionary mutations are proposed. It possible to control the control object varied as time changes. As the state value of the control object is generated, applied evolutionary strategy each sampling time because the learning process of an estimation, selection, mutation in real-time. These algorithms can be applied, the people who do not have knowledge about the technical tuning of dynamic systems could design the controller or problems in which the characteristics of the system dynamics are slightly varied as time changes. In the future, studies are needed on the proof of the theory through experiments and the characteristic considerations of the robustness against the outside disturbances.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.236-242
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• 2003

This paper presents a cooperation strategy between a human operator and autonomous robots for an interactive robot soccer game, The interactive robot soccer game has been developed to allow humans to join into the game dynamically and reinforce entertainment characteristics. In order to make these games more interesting, a cooperation strategy between humans and autonomous robots on a team is very important. Strategies can be pre-programmed or learned by robots themselves with learning or evolving algorithms. Since the robot soccer system is hard to model and its environment changes dynamically, it is very difficult to pre-program cooperation strategies between robot agents. Q-learning - one of the most representative reinforcement learning methods - is shown to be effective for solving problems dynamically without explicit knowledge of the system. Therefore, in our research, a Q-learning based learning method has been utilized. Prior to utilizing Q-teaming, state variables describing the game situation and actions' sets of robots have been defined. After the learning process, the human operator could play the game more easily. To evaluate the usefulness of the proposed strategy, some simulations and games have been carried out.

• 대한화학회지
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• 제51권3호
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• pp.279-286
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• 2007

이 연구에서는 변칙사례와 대안가설에 의해 유발된 인지갈등과 상황흥미 및 주의집중, 상태 학습 전략이 개념변화에 미치는 영향을 조사했다. 중학교 1학년 학생 486명을 대상으로 선개념 검사를 실시했다. 변 칙사례 제시 후, 대안가설을 제시하기 전과 후에 변칙사례에 대한 반응 및 상황흥미 검사를 하였다. 밀도에 대 한 개념 학습은 CAI를 통한 개별 학습으로 진행했고, 사후 검사로 주의집중 및 상태 학습전략, 개념 검사를 실 시했다. 선개념 검사에서 밀도에 대한 오개념을 가진 것으로 판별된 197명의 학생을 대상으로 분석한 결과, 변 칙사례에 대한 인지갈등 점수는 대안가설 제시 전(사전 인지갈등)보다 대안가설 제시 후(사후 인지갈등)에 유 의미하게 높았다. 그러나 변칙사례에 의해 유발된 상황흥미(사전 상황흥미) 점수는 대안가설 제시 후의 상황 흥미(사후 상황흥미) 점수와 유의미한 차이가 없었다. 사전 인지갈등은 사후 인지갈등에만 직접적인 영향을 주 었지만, 사후 인지갈등은 개념이해에 직접적인 영향 및 주의집중을 통한 간접적인 영향을 주었다. 사전·사후 상황흥미는 모두 주의집중을 매개로 개념이해에 영향을 미쳤다. 주의집중은 개념 학습 과정 중에 사용된 심층 적 학습전략에는 긍정적 영향을, 피상적 학습전략에는 부정적 영향을 주었으나 상태 학습전략이 개념이해에 미 치는 영향은 상대적으로 작은 것으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.412-420
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• 2007

이 연구에서는 인식론적 신념이 개념변화 과정에 미치는 영향을 인지갈등, 상황흥미, 주의집중, 상태 학습 전략을 고려하여 조사했다. 사전 검사로 인식론적 신념 검사를 실시한 후, 선개념 검사를 통해 밀도에 대한 특정 오개념을 지닌 중학교 1학년 218명을 선발했다. 변칙사례에 대한 반응 검사와 상황흥미 검사를 실시하고, CAI 프로그램을 통해 밀도 개념학습을 진행했다. 사후 검사로 주의집중, 상태 학습전략, 개념 검사를 실시했다. 연구 결과, 인식론적 선념의 요소인 고정된 능력, 빠른 학습, 확실한 지식들 사이에는 밀접한 관련성이 있었으나, 확실한 지식만이 개념이해에 직접적으로 부정적인 영향을 주었다. 이 영향력보다 상대적으로 영향력은 작았지만, 확실한 지식은 직접적으로 또는 상황흥미를 매개로 주의집중에 영향을 줌으로써 개념이해에 긍정적인 영향을 미치기도 했다. 그러나 인식론적 신념이 얀지갈등과 상태 학습전략을 통해 개념이해에 미치는 영향은 매우 작았다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.425-436
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• 2016

In this paper, a parameter optimization based iterative learning control strategy is presented for permanent magnet synchronous motor control. This paper analyzes the mechanism of iterative learning control suppressing PMSM torque ripple and discusses the impact of controller parameters on steady-state and dynamic performance of the system. Based on the analysis, an optimization problem is constructed, and the expression of the optimal controller parameter is obtained to adjust the controller parameter online. Experimental research is carried out on a 5.2kW PMSM. The results show that the parameter optimization based iterative learning control proposed in this paper achieves lower torque ripple during steady-state operation and short regulating time of dynamic response, thus satisfying the demands for both steady state and dynamic performance of the speed regulating system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2038-2057
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• 2017

Gaussian learning is a new technology in the computational intelligence area. However, this technology weakens the learning ability of a particle swarm and achieves a lack of diversity. Thus, this paper proposes a vector Gaussian learning strategy and presents an effective approach, named particle swarm optimization based on vector Gaussian learning. The experiments show that the algorithm is more close to the optimal solution and the better search efficiency after we use vector Gaussian learning strategy. The strategy adopts vector Gaussian learning to generate the Gaussian solution of a swarm's optimal location, increases the learning ability of the swarm's optimal location, and maintains the diversity of the swarm. The method divides the states into normal and premature states by analyzing the state threshold of the swarm. If the swarm is in the premature category, the algorithm adopts an inertia weight strategy that decreases linearly in addition to vector Gaussian learning; otherwise, it uses a fixed inertia weight strategy. Experiments are conducted on eight well-known benchmark functions to verify the performance of the new approach. The results demonstrate promising performance of the new method in terms of convergence velocity and precision, with an improved ability to escape from a local optimum.

• International Journal of Human Ecology
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• 제12권1호
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• pp.115-124
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• 2011

This study investigates the efficacy and coping strategies of Home Economics teachers in secondary schools. Data were collected from 75 Home Economics teachers via a mailed survey and from 282 Home Economics teachers via an online survey. Descriptive statistics including frequency, percentage, average, and standard deviation; in addition, the ANOVA, t-test, multiple linear regression, and correlation results were reported using SPSS statistics 17.0. The results were as follows: First, the average Home Economics teachers efficacy level was 3.82 out of 5-point Likert scale. The efficacy level of learning assistance was the highest. The composite efficacy of Home Economics teachers showed a significant difference depending on the major. Second, the averages of the positive and negative coping strategy level of Home Economics teachers were 3.54 and 2.03, respectively. Third, the efficacy of instructional strategy out of the five components of efficacy was the most influential to the positive coping strategy. There was no significant relationship between teacher efficacy and the negative strategy.