Kim, Eung-Ju;Lee, Sang-yup;Kim, Beom-Soo;Lim, Myo-Taeg
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.22.1-22
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2001
In this paper we present Multiple-Channel Active Noise Control[ANC] system by employing Independent Component Analysis[ICA] and Adaptive Network Fuzzy Inference System[ANFIS]. ICA is widely used in signal processing and communication and it use prewhiting and appropriate choice of non-linearities, ICA can separate mixed signal. ANFIS controller is trained with the hybrid learning algorithm to optimize its parameters for adaptively canceling noise. This new method which minimizes a statistical dependency of mutual information(MI) in mixed low frequency noise signal and there is no need to secondary path modeling. The proposed implementations achieve more powerful and stable noise reduction than Filtered-X LMS algorithms which is needed for LTI assumption and precise secondary error
STEAM education is an effective teaching method to develop self-problem-solving skills through creative thinking. In order to revitalize STEAM education, various program models are being developed recently. The purpose of this study is to develop a STEAM education program based on the project-based learing method that includes the process of solving global environmental problems. The STEAM element was extracted by linking the zero energy house design with the middle school curriculum, and the STEAM education program was developed considering career activities. It was analyzed whether the developed program can improve STEAM core competence and job preparation ability. The education program was conducted for middle school students and the program was evaluated through questionnaires. In order to strengthen the STEAM competency, project-based learning method was applied and it was able to enhance the active problem solving ability of learners. In addition, opportunities for career experience could be provided through career exploration programs and various activities. Through this STEAM education program, it is expected to contribute to cultivating human resources with convergence knowledge and core competency.
Journal of International Academy of Physical Therapy Research
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v.3
no.2
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pp.413-421
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2012
Few studies address the use of manual muscle stretching to improve spinal active range of motion(AROM). There is evidence that' Hold-Relax'(HR) is effective for increasing ROM in the extremities, which leads the researchers to anticipate similar benefits in the spine. The purpose of this study is to investigate the effects of HR(trunk flexors) and active thoracic flexion and extension on thoracic mobility, specifically flexion and extension in healthy individuals. A convenience sample of 30 physical therapy students(22-38 years) were randomly assigned to intervention sequence 'A-B' or 'B-A', with at least 7 days between interventions. Intervention' A' consisted of HR of the ventral trunk musculature while 'B' consisted of thoracic flexion-extension AROM. Thoracic flexion and extension AROM were measured before and after each intervention using the double inclinometer method. Paired t-tests were used to compare AROM pre and post-intervention for both groups, and to test for carry-over and learning effects. There was a statistically significant increase(mean=$3^{\circ}$ ; p=0.006) in thoracic extension following HR of the trunk flexors. There were no significant changes in thoracic flexion following HR, or in flexion or extension following the AROM intervention. No carryover or learning effects were identified. HR may be an effective tool for improving AROM in the thoracic spine in pain free individuals. Further investigation is warranted with symptomatic populations and to define the minimal clinical difference(MCD) for thoracic spine mobility.
This study applied Flipped Learning teaching and learning method to Basics Cooking Practice Subject using YouTube. The purpose of this study is to investigate whether the curriculum is properly progressing by grasping the effects of before and after learning and analyzing learners' subjectivity through the learning process. The investigation period was conducted from August 01, 2020 to September 10, 2020. According to the research design of Q Methodology, it was divided into five stages: Q sample selection, P sample selection, Q sorting, coding and recruiting, conclusion and discussion. As a result of the analysis, the first type (N=5): Prior Learning effect, the second type (N=7): Simulation practice effect, and the third type (N=3): self-efficacy effect. As a result, by applying the flipped learning teaching method of the Basics Cooking Practice Subject using YouTube, positive effects such as inducing interest in the class and increasing confidence were found in active learners, but some learners lacked understanding of the system of the class operation method. However, the lack of number of training sessions compared to other subjects is considered to be a solution to be solved later.
In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.
In this paper, we present the FlappyBird Competition System (FCS) implementation, a competition-based automated assessment system used in an entry-level artificial intelligence (AI) course at a university. The proposed system provides an evaluation method suitable for AI courses while taking advantage of automated assessment methods. Students are to design a neural network structure, train the weights, and tune hyperparameters using the given reinforcement learning code to improve the overall performance of game AI. Students participate using the resulting trained model during the competition, and the system automatically calculates the final score based on the ranking. The user evaluation conducted after the semester ends shows that our competition-based automated assessment system promotes active participation and inspires students to be interested and motivated to learn AI. Using FCS, the instructor significantly reduces the amount of time required for assessment.
Due to the influence of nonlinearity and time-variation, it is difficult to establish an accurate model of concrete frame structures that adopt active controllers. Fuzzy theory is a relatively appropriate method but susceptible to human subjective experience to decrease the performance. This paper proposes a novel artificial intelligence based EBA (Evolved Bat Algorithm) controller with machine learning matched membership functions in the complex nonlinear system. The proposed affine transformed membership functions are adopted and stabilization and performance criterion of the closed-loop fuzzy systems are obtained through a new parametrized linear matrix inequality which is rearranged by machine learning affine matched membership functions. The trajectory of the closed-loop dithered system and that of the closed-loop fuzzy relaxed system can be made as close as desired. This enables us to get a rigorous prediction of stability of the closed-loop dithered system by establishing that of the closed-loop fuzzy relaxed system.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.14
no.2
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pp.315-335
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2010
The goal of this research was to study the effects of the Mathematical Problem Generating Program on problem solving ability and learning attitude. The experiment was carried out between two classes. One class was applied with the experimental program (treatment group), and the other continued with normal teaching and learning methods (comparative group). In this study, two 5th grade elementary classes participated in Seoul city. In this study, the students were tested their problem solving abilities by the IPSP test and learning attitude by the Korean Education Development Institute (KEDI) before and after use of the program. The collected results were t-tested to find any meaningful changes. The results showed the followings. First, use of the mathematical generating program showed meaningful progressive results in problem solving ability. Second, the students that used the program showed positive results in learning attitude. In conclusion, learning mathematics using the problem generating method helps students deeper understand and solve complex problems. In addition, problem solving abilities can be improved and the attitude towards mathematics can be changed while students are using an active and positive approach in problem solving processes.
Ha, Seukyoung;Park, Juyeon;Bae, Yoonju;Lee, Jeongmin
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.579-590
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2021
This study examined the mediating effect of learning engagement in the relationship between self-regulation, teaching presence and computational thinking in online SW education. To verify the research problem, a blended learning model adopted SW liberal course at A Women's University located in Seoul, which 94 students were enrolled in, was selected. The results of this study and the implications are as follows: First, it was found that learning engagement mediated the relationship between self-regulation and computational thinking. Second, it was found that learning engagement mediated the relationship between teaching presence and computational thinking. This study suggested a plan to improve learners' active engagement and self-regulation strategy in online SW education. In addition, it is significant that this study considered a method for learners to perceive teaching presence in online learning environment.
The present study explores the effect of blended action learning program on the improvement of the self-directed learning skills of university students. For this, students in the college of education at D University located in the capital area were selected to form 30 students of the experimental group and 30 of the control group. The average age of the subjects is 22.3. They are students in the $2^{nd}$ to $4^{th}$ year of university and the demographic background is relatively homogeneous. The experiment was conducted in the Sociology of Education class (a teacher training course). The self-directed learning skills were pre-tested at the beginning of the term. After that, the experimental group had the class with blended action learning program, and the control group had the class with action learning program. The post-test was carried out at the end of the term. For data analysis, ANCOVA was carried out to compare the scores on post-test of the two groups in consideration of the scores on the pre-test. The results show that first, for the improvement of self-directed learning skills of university students, blended action learning program is more effective than action learning program. Second, in the class for learners with lower degree of cognition and experience, blended action learning program was more effective than action learning program. Third, in terms of management of learning resources and utilization of learning strategies, both action learning program and blended action learning program were not effective. In summary, for improvement of the self-directed learning skills of university students, action learning program, which is a learning method focused on learner's participation and practice, is more effective than the traditional collective lecture among diverse teaching methods. Yet in consideration of the elementary level of university students in terms of intelligence and experience, active use of blended action learning program is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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