Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.11
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pp.151-162
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1994
A new neural network structure called Self-organized Distributed Networks (SODN) is proposed for developing the neural network-based multidimensional system models. The learning with the proposed networks is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. The structure of the networks is combination of dual networks such as self-organized networks and multilayered local networks. Each local networks learns only data in a sub-region. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the proposed networks. The simulation results of the proposed networks show better performance than the standard multilayer neural networks and the Radial Basis function(RBF) networks.
Objective: The purpose of this study was to compare satisfaction of practice and clinical skill in different participation learning and observation learning, and to offer the basic data to promote quality of nursing education. Method: The study used a quasi-experimental, nonequivalent control group post-test design. The subjects were 62 nursing students of K college in Jeonbuk, and the period of data gathering was limited from 19 Nov. 2006 to 30 Nov. 2006. Experience group was taught by hand-on education and control group was taught by conventional education. The instrument tools included self-efficacy, satisfaction of practice and clinical skill. The collected data were analyzed by SPSS-PC programme. Result: The results of this study were as follows: There was statistically a significance difference between the two group about satisfaction of practice(t=2.011 p=.043), and clinical skill(t=11.997, p=.000). Self-efficacy showed a significantly positive correlation with satisfaction of practice(r=.476, p=.000) and clinical skill(r=.178, p=.014). Also, satisfaction of practice showed a significantly positive correlation with clinical skill(r=.l82, p=.000). Conclusion: In conclusion, this study suggests that hand-on education is an effective learning method to nursing students. By utilizing hand-on education, makes nursing students plan self-directed nursing performance and improve their clinical skills.
For long time, the takeoff and landing control of airship was worked by human handling. With the development of the autonomous control system, the exact controls during the takeoff and landing were required and lots of methods and algorithms were suggested. This paper presents the result of airship take-off and landing by buoyancy control using air ballonet volume change and performance control of pitch angle for stable flight within the desired altitude. For the complexity of airship's dynamics, firstly, simple PID controller was applied. Due to the various atmospheric conditions, this controller didn’t give satisfactory results. Therefore, new control method was designed to reduce rapidly the error between designed trajectory and actual trajectory by learning algorithm using an artificial neural network. Generally, ANN has various weaknesses such as large training time, selection of neuron and hidden layer numbers required to deal with complex problem. To overcome these drawbacks, in this paper, the RBFN (radial basis function network) controller developed.
This study investigated how different types of formal instruction affect the second language looming of English grammatical structure among Korean high-school students. The linguistic focus of the study was English present perfect, which often creates learning problems for Korean learners of English. Subjects were divided into a control group and an experimental group (Enhanced group). The input the subjects in the experimental group received was manipulated by visually enhancing (with highlighting of the target structures in a reading text). Learners' awareness of the rules throughout the treatment period, as well as accuracy of target structures was measured. Results indicated that subjects in the Enhanced group showed higher performance than the control group. Further, awareness of rules that learners developed over the treatment period did not provide any advantage in learning.
This study aims to find the method to promote interaction in L2 classrooms. Active interaction between learner-to-learner and learner-to-teacher in L2 classroom plays an important role in language acquisition. In light of this, L2 classroom would benefit with the help of learning tools such as Clickers which helps learners to express their level of understanding during the process of learning itself. This is because the anonymity of Clickers allows learners to express their needs without the social risks associated with speaking up in the class. It allows for an evaluative feedback loop where both learners and teachers understand the level of progress of the learners, better enabling classrooms to adapt to the learners' needs. Eventually this tool promotes participation from learners, This is in turn, believed to be effective in fostering classroom interaction, allowing learning to take place in a more comfortable yet vibrant way. This study is finalized by presenting the result of an experiment conducted to verify the effectiveness of this approach when teaching pragmatic aspect of the Korean expressions with similar semantic functions. As a result of the research, the learning achievement of learners in the experimental group was found higher than the learners' in a control group. Analyzing the data collected from a questionnaire given to the learners, the study presented data suggesting that this approach increased the scope of interactivity in the classroom, thus enhancing more active participation among learners. This active participation in turn led to a marked improvement in their communicative abilities.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.11
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pp.142-150
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1994
This paper deals with fast competitive learning using classified learning rates. The basic idea of the proposed method is to assign a classified learning rate to each weight vector. The weight vector associated with an output node is updated using its own learning rate. Each learning rate is changed only when its corresponding output node wins the competition, and the learning rates of the losing nodes are not changed. The experimental results obtained with image vector quantization show that the proposed method learns more rapidly and yields better quality that conventional competitive learning.
The present research investigates the acquisition of the English locative alternation by Korean EFL learners, which poses a learnability paradox, taking Pinker's framework of learnability theory as its basis. It addresses two questions (1) how lexical knowledge is represented initially and at different levels of interlanguage development and (2) what kinds of difficulty Korean learners find in the acquisition of English locative verbs and their constructions. Three groups of learners at different proficiency levels with a control group of English native speakers are examined by two instruments: elicited production task and grammaticality judgment task. According to different levels of proficiency, the learners exhibit gradual sensitivity to a change-of-state meaning and obtain complete perception of the meanings of locative verbs (manner-of-motion and change-of-state) and their constructions. Overgeneralization errors are observed in their performance. The errors are due to misinterpretations of particular lexical items in conjunction with the universal linking rules. More fundamental cause of difficulty is accounted for by partial use of learning mechanisms, caused by insufficient L2 input.
In this paper, an intelligent robust control system (IRCS) for precision tracking control of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) servo drives is proposed. The IRCS comprises a recurrent wavelet-based interval type-2 fuzzy-neural-network controller (RWIT2FNNC), an RWIT2FNN estimator (RWIT2FNNE) and a compensated controller. The RWIT2FNNC combines the merits of a self-constructing interval type-2 fuzzy logic system, a recurrent neural network and a wavelet neural network. Moreover, it performs the structure and parameter-learning concurrently. The RWIT2FNNC is used as the main tracking controller to mimic the ideal control law (ICL) while the RWIT2FNNE is developed to approximate an unknown dynamic function including the lumped parameter uncertainty. Furthermore, the compensated controller is designed to achieve $L_2$ tracking performance with a desired attenuation level and to deal with uncertainties including approximation errors, optimal parameter vectors and higher order terms in the Taylor series. Moreover, the adaptive learning algorithms for the compensated controller and the RWIT2FNNE are derived by using the Lyapunov stability theorem to train the parameters of the RWIT2FNNE online. A computer simulation and an experimental system are developed to validate the effectiveness of the proposed IRCS. All of the control algorithms are implemented on a TMS320C31 DSP-based control computer. The simulation and experimental results confirm that the IRCS grants robust performance and precise response regardless of load disturbances and PMSM parameters uncertainties.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.12
no.1
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pp.47-60
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1992
The purpose of this study was to investigate studesnts' attitudes toward computers and science subject using CAI(Computer-Assisted Instruction) as an instructional strategy in the elementary school level of science and computer literacy course. The influence of CAI programs on learner's attitudes toward computers and science varied according to the variables of,(l)sex (2)experience by computer learning, (3)learner's attitudes toward computers and science. Eighty nine samples were divided into the two groups.One group(48 studesnts)which is in the experimental group took a science instruction using CAI programs and computer literacy course, another group which is in the control group took only a science instruction using CAI programs. Data were collected and compared the experimental group with the control group. The results indicate as follows:(l) studesnts took science instruction using the CAI programs appeared a positive attitudes toward science. (2) the science attitudes of science instruction using the CAI programs was more effective in the lower group than in the upper group. (3) computer literacy course produced the positive attitude toward computers regardless of the experience by computer learning. (4) students using CAI programs with computer literacy course were more effective than students using CAI program only. (5) science instruction using the CAI programs was not found a meaningful difference by sex.
Changes in the brain activities following pre-service elementary teachers' learning hypothesis-generation were investigated using the analysis of EEG relative power and EEG coherence. In this study, the experimental group (n=16) were trained using learning methods for hypothesis-generation and the control group(n=16) were trained using learning methods for hypothesis-reception over the course of 8 weeks. EEG was measured before and following the learning process for both groups. Decreased theta ($4{\sim}7.9Hz$)/alpha 1 ($8{\sim}9.9Hz$) power and increased alpha 2 ($10{\sim}l2.9Hz$)/beta ($13{\sim}29.9Hz$)/gamma ($30{\sim}50Hz$) power were showed in the experimental group. Additionally, many changes in brian activities were observed for theta, beta and gamma coherence in the experimental group. In particular, fronto-parietal coherence increased in the experimental group. These differences in brain activities between the two groups suggest that the learning for subjects' hypothesis generation presumably leads to interesting changes in some types of brain activities in pre-service elementary teachers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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