• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.47-51
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• 2003

디지털제어에 잘 사용되어 온 유한정정제어를 연속계에 적용하기는 연속계의 점근성 때문에 어려운 것으로 알려져 있다. 그러나 유한 Laplace변환을 전달함수에 적용하고 여기에 정정조건을 적용하여 제어기를 설계한 연속계 유한정정제어기(CDBC, Continuous-time Deadbeat Controller)에 대해서 연구가 되고 있다. 이에 따라 지연요소가 전달함수에 사용되어 정정을 위한 차수 및 보간조건이 유도되어 제어기가 설계되거나, 디지털 유한정정제어기를 설계하고 이를 연속계 제어기로 변환하기 위해 평활요소로 사용하여 CDBC를 구성하기도 한다. 본 논문에서는 다중 샘플링을 적용하여 제어기와 출력귀환루프의 샘플링 속도를 달리하였으며, 2차 평활요소를 디지털 유한정정제어기에 사용한 CDBC를 연구한다. 이러한 다중 샘플링은 샘플링 주기 동안에 제어루프를 또 샘플링하여 전체적인 출력응답을 개선할 수 있다. 제어기는 직렬 적분 보상기를 전향경로에 배치하고 지역 귀환보상기를 귀환 루프에 도입한다. Matlab Simulink을 사용하여 시뮬레이션을 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.329-335
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• 2020

본 연구는 스쿠버다이빙 참여자의 비언어적 커뮤니케이션과 지도자 신뢰 및 참여지속의도 간의 관계를 규명하는데 목적이 있다. 이 연구의 목적 달성을 위해 강원도에 소재한 스쿠버다이빙 리조트 3곳의 이용자와 경기도에 소재한 스쿠버다이빙 풀 2곳의 이용자를 대상으로 편의표본추출법을 통해 최종 유효 표본 총 267부를 선정하였다. 자료처리는 SPSS 18.0을 이용하여 단순회귀분석 및 중다회귀분석을 실시하였으며 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 비언어적 커뮤니케이션의 신체언어와 유사언어는 지도자 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 공간행위와 신체외양은 유의미 하지 않았다. 둘째, 지도자 신뢰는 참여지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 비언어적 커뮤니케이션의 신체언어는 참여지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 공간행위, 유사언어, 신체외양은 참여지속의도에 유의미하지 않았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.141-149
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• 2017

본 연구는 모바일게임 이용자의 게임 태도와 게임 지속사용 의도 간의 관계를 알아보고자 하였다. 태도는 어떤 대상이나 사태에 반응하는 행동을 말하는 것으로 보편적으로 일관성 있는 행동을 하게 되고 또한 이후의 반응을 예측할 수 있기 때문이다. 연구를 위해 한국과 중국의 20세 이상 성인 모바일게임 이용자를 대상으로 설문조사를 시행하였으며, 수집된 데이터는 통계패키지 프로그램인 SPSS 20.0을 사용하여 위계적 다중회귀분석을 시행하였다. 연구결과 첫째, 게임 태도를 고려하지 않는다면, 남자일수록, 대한민국 국적이 아닐수록(중국 국적일수록) 지속사용 의도가 높게 나타났다. 둘째, 모바일게임 이용자의 게임 태도가 지속사용 의도에 미치는 영향을 알아본 결과 인지적 태도, 행동적 태도는 모두 유의한 정(+)의 상관관계를 나타내는 것으로 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.431-438
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• 2022

Virtual Reality(이하 VR) 산업은 4차 산업혁명 관련 기술의 발달과 함께 빠르게 확대되고 있으며, 게임 산업에서 가장 많이 활용되고 있다. 한편, 중(重)이용자 집단은 상대적으로 특정 미디어나 콘텐츠를 많이 소비하는 집단으로 미디어 산업의 핵심 고객층이나 아직까지 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 실증연구를 통해 VR게임 내 중(重)이용자 집단의 지속적 이용 의도에 미치는 영향 요인을 알아보고, 경이용자 집단과 변수 차이를 검증해 특성을 파악했다. 연구 결과, 중이용자는 개인 혁신성, 프레즌스, 지속적 이용 의도 변수 측면에서 경이용자보다 높은 이용 행태를 보였다. 또한, 중이용자의 개인 혁신성, 지각된 품질, 프레즌스는 지속적 이용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 VR 게임 내 중이용자의 특성과 영향 요인을 실증적으로 분석하여 VR 게임 개발 및 관련 연구의 기초자료를 마련하고자 한다.

• 대한수학회보
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• 제50권1호
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• pp.161-173
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• 2013

This paper is concerned with the space $\mathcal{K}_{w^*}(X^*,Y)$ of $weak^*$ to weak continuous compact operators from the dual space $X^*$ of a Banach space X to a Banach space Y. We show that if $X^*$ or $Y^*$ has the Radon-Nikod$\acute{y}$m property, $\mathcal{C}$ is a convex subset of $\mathcal{K}_{w^*}(X^*,Y)$ with $0{\in}\mathcal{C}$ and T is a bounded linear operator from $X^*$ into Y, then $T{\in}\bar{\mathcal{C}}^{{\tau}_{\mathcal{c}}}$ if and only if $T{\in}\bar{\{S{\in}\mathcal{C}:{\parallel}S{\parallel}{\leq}{\parallel}T{\parallel}\}}^{{\tau}_{\mathcal{c}}}$, where ${\tau}_{\mathcal{c}}$ is the topology of uniform convergence on each compact subset of X, moreover, if $T{\in}\mathcal{K}_{w^*}(X^*, Y)$, here $\mathcal{C}$ need not to contain 0, then $T{\in}\bar{\mathcal{C}}^{{\tau}_{\mathcal{c}}}$ if and only if $T{\in}\bar{\mathcal{C}}$ in the topology of the operator norm. Some properties of $\mathcal{K}_{w^*}(X^*,Y)$ are presented.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.278-288
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• 2010

본 논문에서는 ITU-R 기고문과 권고안에 따라 양안 업체 영상에 대한 화질, 깊이감, 명료성, 실재감 항목을 모노 영상에 대비하여 DSCQS(Double-Stimuli Continuous Quality Scale) 방법을 사용하여 평정척도법에 의해 분석하였다. 평가 결과는 자연 실외 영상, 그래픽 영상, 실내 영상으로 구성된 평가 대상 영상에 대하여 전반적인 화질의 차나 명료성은 모노인 경우나 입체 영상인 경우나 별 차이를 나타내지 않았으나(대강 3.0 이상 -4.0 이하), 입체 영상의 깊이감 인지와 실재감에 대해서는 업체 영상인 경우 모두 5.0등급 중 4.0 등급 이상을 나타내어 깊이감 및 실재감 정보가 주는 인상이 매우 큼을 시사해준다. 양안 3DTV 촬영이나 편집시 시차 등 휴먼 팩터로 평가결과가 고려되어져야 할 것이다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.270-275
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• 2016

We present an approach for acceleration actor-critic algorithm for reinforcement learning with continuous action space. Actor-critic algorithm has already proved its robustness to the infinitely large action spaces in various high dimensional environments. Despite that success, the main problem of the actor-critic algorithm remains the same-speed of convergence to the optimal policy. In high dimensional state and action space, a searching for the correct action in each state takes enormously long time. Therefore, in this paper we suggest a search accelerating function that allows to leverage speed of algorithm convergence and reach optimal policy faster. In our method, we assume that actions may have their own distribution of preference, that independent on the state. Since in the beginning of learning agent act randomly in the environment, it would be more efficient if actions were taken according to the some heuristic function. We demonstrate that heuristically-accelerated actor-critic algorithm learns optimal policy faster, using Educational Process Mining dataset with records of students' course learning process and their grades.

• International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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• 제3권1호
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• pp.33-42
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• 2002

Recently, various experiments to apply reinforcement learning method to the self-learning intelligent control of continuous dynamic system have been reported in the machine learning related research community. The reports have produced mixed results of some successes and some failures, and show that the success of reinforcement learning method in application to the intelligent control of continuous control systems depends on the ability to combine proper function approximation method with temporal difference methods such as Q-learning and value iteration. One of the difficulties in using function approximation method in connection with temporal difference method is the absence of guarantee for the convergence of the algorithm. This paper provides a proof of convergence of a particular function approximation method based on \"barycentric interpolator\" which is known to be computationally more efficient than multilinear interpolation .

• 대한수학회지
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• 제45권2호
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• pp.377-392
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• 2008

Let X be a real reflexive Banach space with a uniformly $G\hat{a}teaux$ differentiable norm, C a nonempty closed convex subset of X, T : C $\rightarrow$ X a continuous pseudocontractive mapping, and A : C $\rightarrow$ C a continuous strongly pseudocontractive mapping. We show the existence of a path ${x_t}$ satisfying $x_t=tAx_t+(1- t)Tx_t$, t $\in$ (0,1) and prove that ${x_t}$ converges strongly to a fixed point of T, which solves the variational inequality involving the mapping A. As an application, we give strong convergence of the path ${x_t}$ defined by $x_t=tAx_t+(1-t)(2I-T)x_t$ to a fixed point of firmly pseudocontractive mapping T.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.901-903
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• 1995

The ordinary differential equation (ODE) method has been widely used for the convergence analysis of stochastic recursive algorithms. The principal objective of this method is to associate to a given algorithm a differential equation with continuous righthand side. Usually some assumptions should be imposed to get such a differential equation. If any of assumptions fails, then the ODE method cannot be used. Recently a new method using differential inclusions (DIs) was introduced in [3], which is useful to deal with those cases. The DI method shares the same idea with the ODE method, but it is different in that a differential inclusion is identified instead of a differential equation with continuous righthand side. In this paper, we briefly review the DI method and then analyze a Robbins and Monro (RM)-type algorithm. Our focus is placed on the projected algorithm.