동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.
Morphological analysis and POS tagging require a dictionary for the language at hand . In this fashion though it is impossible to analyze a language a dictionary. We also have difficulty if significant portion of the vocabulary is new or unknown . This paper explores the possibility of learning morphology of an agglutinative language. in particular Korean language, without any prior lexical knowledge of the language. We use unsupervised learning in that there is no instructor to guide the outcome of the learner, nor any tagged corpus. Here are the main characteristics of the approach: First. we use only raw corpus without any tags attached or any dictionary. Second, unlike many heuristics that are theoretically ungrounded, this method is based on statistical methods , which are widely accepted. The method is currently applied only to Korean language but since it is essentially language-neutral it can easily be adapted to other agglutinative languages.
In this article, we develop a 'dynamic' approach to manufacturing improvement, based on perspectives of manufacturing learning and decision theory. First, we present an alternative definition of production system consistent with a decision-theoretic perspective: the system consists of structural, infra-structural, and decision making constructs. A primary proposition is that learning capability possessed by a manufacturing system be prerequisite for the system to improve its manufacturing performance through optimal controlling of the three constructs. To support the proposition, we elaborate on a mathematical representation of "learning" as defined in an applied setting. We show how the learning capability acts as an integrating force ameliorating the trade-off between two key manufacturing capabilities, i.e., process controllability and process flexibility.exibility.
Recently speech texts have been increasingly used for English education because of their various advantages as language teaching and learning materials. The purpose of this paper is to analyze speech texts in a corpus-based lexical approach, and suggest some productive methods which utilize English speaking or writing as the main resource for the course, along with introducing the actual classroom adaptations. First, this study shows that a speech corpus has some unique features such as different selections of pronouns, nouns, and lexical chunks in comparison to a general corpus. Next, from a collocational perspective, the study demonstrates that the speech corpus consists of a wide variety of collocations and lexical chunks which a number of linguists describe (Lewis, 1997; McCarthy, 1990; Willis, 1990). In other words, the speech corpus suggests that speech texts not only have considerable lexical potential that could be exploited to facilitate chunk-learning, but also that learners are not very likely to unlock this potential autonomously. Based on this result, teachers can develop a learners' corpus and use it by chunking the speech text. This new approach of adapting speech samples as important materials for college students' speaking or writing ability should be implemented as shown in samplers. Finally, to foster learner's productive skills more communicatively, a few practical suggestions are made such as chunking and windowing chunks of speech and presentation, and the pedagogical implications are discussed.
Learning disabilities (LD), also known as learning disorders, refers to cases in which an individual experiences lower academic ability as compared to the normal range of intelligence, visual or hearing impairment, or an inability to peform learning. Children and adolescents with learning disabilities often have emotional or behavioral problems or co-existing conditions, including depression, anxiety disorders, difficulties with peer relationships, family conflicts, and low self-esteem. In most cases, attention deficit and hyperactivity disorder coexists. As learning disabilities have the characteristics of a difficult heterogeneous disease group that cannot be attributed to a single root cause, they are diagnosed based on an interdisciplinary approach through medicine and education, such as mental health medicine, education, psychology, special education, and neurology. In addition, for the accurate diagnosis and treatment of learning disabilities, the diagnosis, prescription, treatment, and educational intervention should be conducted in cooperation with doctors, teachers, and psychologists. The treatment of learning disabilities requires a multimodal approach, including medical and educational intervention. It is suggested that educational interventions such as the Individualized Education Plan (IEP) and the Response to Invention (RTI) should be implemented.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.99-105
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2011
We propose a semi-supervised learning algorithm based on a form of regularization that incorporates similarity and dissimilarity penalty terms. Our approach uses a graph-based encoding of similarity and dissimilarity. We also present a model-selection method which employs cross-validation techniques to choose hyperparameters which affect the performance of the proposed method. Simulations using two types of dat sets demonstrate that the proposed method is promising.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.293-297
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1998
This paper presents a newly developed speed sensorless drive using RLS based on Neural Network Training Algorithm. The proposed algorithm has just the time-varying learning rate, while the wellknown back-propagation algorithm based on gradient descent has a constant learning rate. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than that of the back-propagation algorithm. The theoretical analysis and experimental results to verify the effectiveness of the proposed control strategy are described.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.68-74
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2023
This study examines the response of users' feelings from a gender perspective toward interactive video mobile learning (IVML). An IVML prototype was developed for the Android platform allowing users to install and make use of the app for m-learning purposes. This study aims to measure the level of feelings toward the IVML prototype and examine the differences in gender perspectives, identify the most responsive feelings between male, and female users as prominent feelings and measure the correlation between user-friendly feeling traits as an independent variable in accordance with gender attributes. The feelings response could then be extracted from the user experience, user interface, and human-computer interaction based on gender perspectives using the Kansei engineering approach as the measurement method. The statistical results demonstrated the different emotional reactions from a male and female perspective toward the IVML prototype may or may not have a correlation with the user-friendly trait, perhaps having a similar emotional response from one to another.
Web 2.0 is changing the paradigm of using the Internet which is affecting the e-learning paradigm. E-learning 2.0 based on the Web 2.0 has a bottom-up approach which learners work on content with social networking and collaboration in their own cyberspace. Second Life is presented as a new e-learning environment. - Flexibility, - Strong social networking, - Residents’ creative activities of Second Life ⇨ Unlimited potential to educators Second Life is a classroom built in 3D cyber space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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