• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권4호
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• pp.35-41
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• 2016

Learning effect is an observation that the more times a task is performed, the less time is required to produce the same amount of outcomes. The construction industry heavily relies on repeated tasks where the learning effect is an important measure to be used. However, most construction durations are calculated and applied in real projects without considering the learning effects in each of the repeated activities. This paper applied the learning effect to the repeated activities in a small sized apartment construction project. The result showed that there was about 10 percent of difference in duration (one approach of the total duration with learning effects in 41 days while the other without learning effect in 36.5 days). To make the comparison between the two approaches, a large number of BIM based computer simulations were generated and useful patterns were recognized using machine learning algorithm named Decision Tree (See5). Machine learning is a data-driven approach for pattern recognition based on observational evidence.

• Asia Marketing Journal
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• 제15권3호
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• pp.159-172
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• 2013

In the present study, we apply the multiple cue probability learning (MCPL) paradigm to examine consumer learning from feedback in repeated trials. This paradigm is useful in investigating consumer learning, especially learning the relationships between the overall quality and attributes. With this paradigm, we can analyze what people learn from repeated trials by using the lens model, i.e., whether it is knowledge or consistency. In addition to introducing this paradigm, we aim to demonstrate that knowledge people gain from repeated trials with feedback is robust enough to weaken one of the most often examined contextual effects, the asymmetric dominance effect. The experiment consists of learning session and a choice task and stimuli are sport rafting boats with motor engines. During the learning session, the participants are shown an option with three attributes and are asked to evaluate its overall quality and type in a number between 0 and 100. Then an expert's evaluation, a number between 0 and 100, is provided as feedback. This trial is repeated fifteen times with different sets of attributes, which comprises one learning session. Depending on the conditions, the participants do one (low) or three (high) learning sessions or do not go through any learning session (no learning). After learning session, the participants then are provided with either a core or an extended choice set to make a choice to examine if learning from feedback would weaken the asymmetric dominance effect. The experiment uses a between-subjects experimental design (2 × 3; core set vs. extended set; no vs. low vs. high learning). The results show that the participants evaluate the overall qualities more accurately with learning. They learn the true trade-off rule between attributes (increase in knowledge) and become more consistent in their evaluations. Regarding the choice task, there is a significant decrease in the percentage of choosing the target option in the extended sets with learning, which clearly demonstrates that learning decreases the magnitude of the asymmetric dominance effect. However, these results are significant only when no learning condition is compared either to low or high learning condition. There is no significant result between low and high learning conditions, which may be due to fatigue or reflect the characteristics of learning curve. The present study introduces the MCPL paradigm in examining consumer learning and demonstrates that learning from feedback increases both knowledge and consistency and weakens the asymmetric dominance effect. The latter result may suggest that the previous demonstrations of the asymmetric dominance effect are somewhat exaggerated. In a single choice setting, people do not have enough information or experience about the stimuli, which may lead them to depend mostly on the contextual structure among options. In the future, more realistic stimuli and real experts' judgments can be used to increase the external validity of study results. In addition, consumers often learn through repeated choices in real consumer settings. Therefore, what consumers learn from feedback in repeated choices would be an interesting topic to investigate.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2015

In this paper, the repeated learning technique of neural network was used for gripping force control algorithm. The hybrid control system was introduced and the manipulator's finger reorganized form 2 ea to 3 ea for comfortable gripping. The data was obtained using the gripping force of repeated learning techniques. In the fucture, the adjustable gripping force will be obtained and improved the accuracy using the artificial intelligence techniques.

• 구강회복응용과학지
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• 제33권2호
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• pp.88-96
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• 2017

목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 이용하여 맞춤형 지대주 디자인 시에 소요되는 시간과 반복학습의 관계를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 맞춤형 지대주 디자인은 3DS 캐드 소프트웨어와 EXO 캐드 소프트웨어를 사용하여 지정된 4개의 단계 순으로 시행되었고, 단계별로 3회 반복 측정하였다. 반복학습에 의한 학습효과는 학습곡선으로 나타냈고, 반복학습에 따른 디자인 시에 소요되는 총 시간과 단계별 소요되는 시간의 감소가 유의한지는 Friedman 검정과 사후검증(Wilcoxon signed rank test)으로 평가하였다. 디자인 시간과 군간의 차이는 반복 측정 이 요인 분석으로 평가하였다. 통계 분석은 SPSS 통계 소프트웨어를 사용하여 수행하였다(P < 0.05). 결과: 맞춤형 지대주 디자인의 반복학습은 횟수와 단계에 따라 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). 디자인 시간에 따른 차이는 유의한 것으로 나타났으며(P < 0.001), 캐드 소프트웨어 간의 차이도 유의한 것으로 나타났다(P = 0.006). 결론: 캐드 소프트웨어의 반복학습은 디자인 시간을 단축하였고 디자인 평균시간은 3DS 캐드가 EXO 캐드에 비하여 더 적게 소요되었으나, 학습효과에 따른 학습률은 EXO 캐드가 3DS 캐드보다 좋은 결과를 보였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.59-81
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• 2021

이 연구에서는 학습자가 수학 텍스트를 반복하여 읽을 때 나타나는 수학 학습 과정이 어떻게 변하는지를 조사하였다. 또한 수학 학습 방법으로써 반복 읽기의 효과를 점검하고 보다 효율적인 반복 읽기 교수·학습 전략에 대한 시사점을 모색하였다. 반복 읽기 수학 학습에는 국립대학교 수학교육과에 재학 중인 예비 수학교사 8명이 참가하였다. 예비 수학교사는 각각 4개의 그룹으로 구성되어 그룹에 따라 서로 다른 4개의 주기로 총 3회 반복 읽기를 시행하였다. 수학 학습 자료 읽기 과정에서 나타나는 예비 수학교사의 시선의 움직임을 추적하고 심박수를 측정하였다. 수집한 자료를 회차별 총 읽기 시간, 슬라이드별 총 읽기 시간, 각 회차와 슬라이드별 총 읽기 시간의 변화 추세, 슬라이드 읽기 순서, 회차별 심박수 변화 추세 등의 다섯 가지 측면에서 분석하였다. 첫 번째 읽기에서는 참가자의 대부분이 비슷한 양상을 보였으나, 두 번째와 세 번째 읽기에서는 개별 학습자에 따른 읽기 패턴의 변화가 보다 다양하게 드러났다. 또한, 첫 번째 읽기에서 반복 주기와 무관하게 가장 많은 시간이 소요되었고, 이후 반복적 읽기 시간에서는 개인별로 차이가 나타났다. 연구 결과에서 도출한 가장 중요한 결론은 반복 읽기를 통한 자기 주도적 수학 학습은 주기와 관계없이 효과적이라는 것이다. 추가적으로 반복 읽기 교수·학습 전략의 효율성을 증진시키기 위한 네 가지 전략을 제안하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.269-274
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• 1990

Usually, robot manipulators in production lines are operated with reperting work trajectories. This paper presents the repeated adaptive learning algorithm for robot manipulates for the case of a trajectory. This algorithm uses the nonlinear dynamic model including the repeated friction compensating term, The advantage of the scheme is that It allows friction compensation which may be otherwise difficult for differently constructed models. A secondary advantage of the sheme is that it can also adapt to torque calculation in order to reduce the computational load of the control computer. To show the efficiency of the proposed controller, a computer simulation is performed for the planar robot manipulator with a 2 degree of freedom.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.585-594
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• 2007

오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1277-1283
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• 1990

The iterative learning control synthesized in the frequency domain has been utilized for temperature control of a batch reactor. For this purpose, a feedback-assisted generalized learning control scheme was constructed first, and the convergence and robustness analyses were conducted in the frequency domain. The feedback-assisted learning operation was then implemented in a bench scale batch reactor where reaction heat is simulated using an electric heater. As a result, progressive reduction of temperature control error could be obviously observed as batch operation is repeated.

• Journal of Ginseng Research
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• 제20권3호
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• pp.226-232
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• 1996

This study was performed to investigate the effect of red ginseng extract including some vitamin B groups as test drug on learning and memory in mice. Single and repeated administrations of the test drug improved the acquisition and the process of consolidation in the tests using step-through and step-down apparatus, indicating this test drug improved learning and memory. However, the test drug did not improve scopolamine-induced amnesia. These results suggest that test drug may be useful as a nootropic agent.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.213-219
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• 2006

무선 이동통신 기술과 하드웨어 기술 등의 발전과 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인 맞춤형 e-Learning서비스가 필요하다. 특히 처음 프로그래밍을 접하는 학습자에게 개인 맞춤형 e-러닝 콘텐츠는 반드시 필요하다. 즉 프로그램 개발 능력을 학습하기 위해 많은 반복적인 실습이 요구되며, 학습자 개인에 따라 다양한 학습 효과를 보여주기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍을 처음 배우는 학습자에게 적합한 개인 맞춤형 서비스를 가능하게 하면서, 프로그래밍이 수행되는 과정을 시뮬레이션 형태로 보여주어 학습 효과를 극대화할 수 있는 e-러닝 콘텐츠를 개발하였다.