Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제18권1호
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pp.58-65
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2007
Objectives : Motivational factor is a unique contributor to the typically poor academic performance of children with ADHD. However, few study has directly intervened learning motivation in children with ADHD. We conducted this study to explore the direct effects of the learning motivation improvement program applied to children with ADHD. Method The program was designed in order to increase an interest-inducing educational intervention, an academic skills integration, a basic learning activity (reading, writing, and math), and children's self-esteem. We conducted the program twice a week (total 10 sessions) and assessed learning motivation, teaming attitude, self-esteem, academic performance, and problem behaviors of participating children. Results : After the program, teachers reported improvement in teaming motivation. In addition, parents notified sisnificant reduction of problem behaviors. Children reported improvement in a few domains of teaming motivation and learning attitude. Conclusion : While loaming motivation is regarded as an important factor in education, there have been few studies considering this issue in both educational and psychiatric fields. The teaming motivation improvement would be needed in both field in order to reduce the deficits in academic performance in children with ADHD.
Information technology and the Internet have had a dramatic effect on education method and individual life. Universities and companies we making large investments in e-Learning applications but are hard to pressed to evaluate the success of their e-Learning systems. e-Learning can be seen as not only one of Internet based information systems which can provide education services but also one of teaching-teaming methods which can implement self-directed teaming. This paper tests the updated model of information system success proposed by Delone and McLean using a field study of a e-Learning. The five dimensions - information quality, system quality, service quality, user satisfaction, net benefit - of the updated model are parsimonious framework for organizing the e-learning success metrics identified in the literature. Questionaires are collected from 107 students who are enrolling a e-learning class using online survey. The model is tested using SPSS and LISREL. The results show that information quality and service quality are significant predictors of user satisfaction with the e-Learning system but system quality is not. Also user satisfaction is found to be a strong predictor of the learning performance. This strong association between user satisfaction and teaming performance suggests that user satisfaction may serve as a valid surrogate for teaming performance. Empirical testing of the updated DeLone & McLean model should therefore be extended to cover a wider variety of systems.
본 연구는 웹 기반 학습평가를 위한 학습자 중심의 문제추천 시스템을 제안하였다. 문제추천 과정을 위하여 문항난이도가 이용되었으며, 각 문제들은 문제은행에 저장 및 관리되었다. 문항난이도는 학습과정 중 재 산출되며 다음 학습에서 피드백되었다. 학습자 중심 문제추천을 위해, 학습자는 학습 전 학습단원을 선택할 수 있으며 학습난이도를 설정할 수 있도록 하였다. 제안방법의 적용결과 대부분의 학습자들이 학습난이도 조절로 인하여 성적이 향상됨을 알 수 있었다.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current md voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using adaptive teaming fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive teaming fuzzy neural network and artificial neural network.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권1호
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pp.159-164
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2023
This study is for manned-unmanned teaming battles for future ground combat victories. The composition of the study is as follows. The introduction to Chapter 1 presents the necessity of this study from a macro perspective, Chapter 2, the review of the complex combat system for both manned and unmanned introduced the paradigm shift of the future battlefield and the cyber area that is superconnected to the network in future wars. Chapter 3 analyzed the combined combat system of manned-unmanned teaming in advanced military countries through the cases of the United States and Israel. In Chapter 4, after discussing the direction of the development of combat performance of the Korean Army, was concluded in Chapter 5. In other words, the purpose of this study is that as the concept of fighting artificial intelligence robots and military innovation changes, the method of performing battles must be changed in order for our military to win the battle.
The purpose of the present study was to explore the plan to promote the e-Learning industry. The e-Learning is defined as the method of teaming or educational to access information and knowledge through Internet without time and boundary barriers. To promote e-Learning industry, first, establishing national strategy for e-Learning industry. Second, establishing e-Learning center to solve the problem of contents and technology standard. Third, right understanding of e-Leaning.
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.
강화학습(reinforcement learning)은 온라인으로 환경(environment)과 상호작용 하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습한다. 강화학습의 기본적인 알고리즘인 Q-learning의 학습 속도를 가속하기 위해서, 거대한 상태공간 문제(curse of dimensionality)를 해결할 수 있고 강화학습의 특성에 적합한 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해서, 온라인 퍼지 클러스터링(online fuzzy clustering)을 기반으로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 온라인 학습이 가능하고 환경의 불확실성을 표현할 수 있는 강화학습에 적합한 함수근사방법이다. Fuzzy Q-Map을 마운틴 카 문제에 적용하여 보았고, 학습 초기에 학습 속도가 가속됨을 보였다.
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.
Compared with other subjects, mathematics has great differences in achievement. In hope of solving this problems, most schools the level-movement learning. Although they say it may have some effect because of its homogeneous group, the level groups still have differences in achievement in their students abilities. So, this study aims to present an appropriate tasks for the advanced intermediate and beginner groups and to help self-directed learning by selecting an appropriate tasks for the students' own level. To achieve thiese goals, a great deal of level tasks were developed and given to the students. After lettins them an select appropriate tasks for their own level and perform self-directed teaming, the tasks were measured carefully for their interest attitude and achievement in learning. Consequently, we tried a new method to improve uniformity and to turn teacher-centered learning into student-centered teaming. The following is the conclusion to this study. First self-directed teaming based on the selection of level tasks has meaningful effects on learning achievement in mathematics, especially for the beginner group. Second though the above method did not improve an interest for mathematics, but was very effective in the improvement of learning attitudes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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