목적 : 경사계와 각도기로 경추, 요추 및 견관절의 운동 범위를 반복 측정하여 두 도구의 측정자내 신뢰도 우위를 추정하여 보고자 하였다. 방법 : 각 관절에 별다른 증상이 없는 104명의 학생들을 대상으로 경추, 요추 및 견관절의 능동 운동 범위를 경사계와 각도기로 각 도구 당 2회씩 측정하였다. 측정하기 바로 전에, 한 명의 교육자가 경사계와 각도기를 이용한 경추, 요추 및 견관절의 운동 범위 측정 방법을 교육하였다. 104명은 두 명 씩 쌍을 이룬 후 각도기, 경사계, 각도기, 경사계를 이용하는 순서로 서로의 경추, 요추 및 견관절의 운동 범위를 측정하였다. 결과 : 견관절의 수평 외전과 외회전에서 경사계의 측정값이 각도기의 측정값보다 통계적으로 의미 있게 안정적으로 반복되었다(P<0.05, 독립 이 표본 t-검정). 결론 : 견관절의 운동 범위 측정에 있어서 경사계가 각도기보다 높은 측정자내 신뢰도를 가지는 것으로 추정되어, 경사계와 각도기의 신뢰도를 급간내 상관 계수(intraclass correlation coefficient)를 이용하여 비교해보는 연구의 예비 조사로서 실시된 이번 연구의 결과는 향후 시행될 연구에 있어서 견관절의 운동 범위 측정에 보다 집중적인 연구를 진행할 수 있는 근거를 마련하였다.
구조물의 손상 추정은 동적응답신호로부터 고유주기와 모드형상을 구한 후 이를 역해석하여 손상위치와 손상정도를 파악함으로써 이루어 진다. 건축구조물의 경우 토목구조물에 비하여 구조형식이 복잡하고 비구조요소 및 노이즈 등의 영향으로 인하여 구조물 판별에 어려움이 있다. 동적응답신호를 이용한 건물의 손상추정에 관한 최근의 연구들은 손상추정을 위하여 민감도 또는 추정치 등 간접적 지표를 사용하고 있으나, 좀 더 합리적이고 명확한 손상추정을 위하여 운동방정식으로부터 직접 유도된 변수를 손상지수로 활용할 필요가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 전단형 건물의 운동방정식으로부터 직접 유도된 층강성 감소비를 손상지수로 하는 손상추정 방법을 제안하였다. 제안된 손상지수는 손상 전 모드형상과 손상 전 후 고유진동수 차이를 알면 구할 수 있다. 제안된 손상 추정방법을 수치해석예제에 적용한 결과 손상이 발생한 층에서 층강성 변화율이 (-)부호를 나타내었으며, 크기가 다른 층에 비하여 15배 정도 크게 나타나 전단형 건물의 손상 추정지수로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
조류를 고려한 조종운동방정식을 정립한 후 선박의 운동변수 뿐만 아니라 외력 및 조류의 방향과 속도도 상태변수로 설정하여 비선형 상태방정식과 측정방정식을 표현하였다. 여기서 외력은 3차의 Gauss-Markov 프로세스로 표시하고, 조류의 방향과 속도는 일정하다고 가정하였다. 상태 추정을 위하여 확장 Kalman-Bucy 필터와 고정간격 스무더를 이용하였다. 기존의 Hwang은 실선 시운전 계측값을 이용하여 동유체력미계수 및 조류의 영향을 동시에 확장 Kalman 필터를 이용하여 추정하였으므로 매개변수의 개수가 상당히 많아지는 반면 모델링 전 추정기법을 사용하면 각각의 동유체력미계수를 추정하는 대신에 3방향의 외력과 조류 변수만을 추정한다. 측정잡음이 포함된 시뮬레이션 측정값을 적용하여 조류 변수를 추정하는 경우 실제값이 잘 추정되는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 운동부하검사에서 일반적으로 많이 사용하는 Bruce protocol을 이용한 최대하 운동의 대사반응, 주요 시점의 심박수 기록 및 1,200 m 달리기 기록을 이용하여 최대산소섭취량을 추정하는 모형을 개발하고 모형간 추정의 타당도를 분석하는 데 있다. 연구대상은 성인 남성 255명(1,200 m 달리기는 133명)이며 Bruce protocol을 이용하여 최대운동부하검사를 실시하였고, 3분인 1단계와 6분인 2단계 종료 시점의 대사반응을 측정하였다. 측정항목은 VO2(㎖㎖/kg/min), VCO2(㎖/kg/min), VE(L/min) 및 HR(bpm), HR가 150 bpm과 170 bpm에 도달하는 시간, Bruce protocol 6분과 3분 심박수 차이, 1,200 m 달리기 기록 등이었다. 신체자료와 최대하 운동 중 대사반응을 이용하여 최대산소섭취량을 산출하는 모형을 개발하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 모든 변수를 동시투입법으로 분석한 전체모형의 R은 0.642이고(p<.01) 추정의 표준오차(SEE)는 4.38 ㎖/kg/min, 변동계수(CV)는 10.8%이었으나(p<.01), 다중공선성이 나타났다. 단계별분석법으로 분석한 3분모형1과 모형2의 R은 0.341과 0.461이고, SEE는 6.05와 5.72 ㎖/kg/min, CV는 14.9와 14.1%로 나타났고(p<.01), 다중공선성이 나타나지 않았다. 6분모형1과 모형2의 R은 0.350과 0.456이었고(p<.01), SEE는 6.03과 5.74 ㎖/kg/min, 변동계수(CV)는 14.9와 14.2%로 나타났으며(p<.01), 다중공선성이 나타나지 않았다. 6분HR-3분HR 모형의 R은 0.150, HR150모형은 0.151, HR170모형은 0.154로 나소 낮게 나타났고, SEE는 6.36~6.37 ㎖/kg/min으로 유사하게 나타났고, CV도 15.7%로 유사하게 나타났다. 1,200 m 달리기 모형의 R은 0.444이고, SEE는 4.82 ㎖/kg/min, CV는 11.9%로 나타났다. 결론적으로 Bruce protocol을 이용하여 실시한 최대산소섭취량 추정 방법 중 실용적인 유용성과 간편성을 고려하면 대사반응을 이용한 6분모형과 3분모형이 적합한 모형으로 나타났고, 심박수 모형과 달리기 모형은 추정의 정확도가 다소 낮게 나타났다.
환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 표면 근전도(surface electromyogram : SEMG)와 근육모델링을 이용하여 신경근육 접합부(neuromuscular junction, NMJ)의 종판(end plate) 폭(widths)과 분포(distribution)에 따른 운동단위(motor unit, MU)수를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 MU-시뮬레이터(motor unit simulator)와 EPZ-시뮬레이터(end plate zone simulator)를 설계하고, 본 연구에서 제안된 방법과 기존방법들을 비교하였다. 제안된 MU-시뮬레이터로 시뮬레이션 된 SMUAP(single motor unit action potential : 단일운동단위활동전위)와 CMAP(compound muscle action potential : 복합근활동전위)은 검출된 근신호와 유사하였다. EPZ-시뮬레이터는 신경근육 접합부의 종판 폭과 분포를 바꾸어 가면서 운동단위수를 추정하기 위하여 설계하였다. 실험결과 운동단위 수는 약 450 개, 근섬유수 약 340 개, 종판 폭은 약 6 mm이고, 종판분포는 불규칙하게 분포된 것 (randomly distributed)으로 추정되었다. 본 연구에서 제안된 방법은 인간 근육의 생체조직검사로 측정한 운동단위의 수와 비교 가능한 결과가 나왔다.
이 논문은 비선형 운동 제한식을 이용하여 광학 흐름을 반복적으로 구하는 계산식을 제안한다. 선형 운동 제한식을 사용하는 방법 중에 대표적인 방법과 기존의 비선형 운동 제한식을 사용하는 방법을 제안한 방법과 이론적으로 비교 분석하고, 인공 영상 및 실제 영상을 이용한 연속 영상으로 실험하여 제안된 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.
환자의 체동은 MRl에 의해 제공된 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 MRI에 있어서 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 수정하는 기법을 제안한다. 이러한 목표를 달성하기위해 MR 화상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 기법(a multiple 2-D slice technique)이 사용되어왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기반한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 수정하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타들을 추정하기위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득기법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서의 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 적용한다.
고속 수중운동체 능동 탐지는 수중 무기 방어 시스템에 중요한 기술로, 정확한 표적 탐지와 거리 및 속도 추정이 필수적이다. 빔 형성 각도마다 신호를 순차적으로 송신해야 하지만 펄스 분할 송신 방법은 거리 추정의 모호성이 발생한다. 이를 보완하기 위해 다중 주파수 기반 방법이 제안되었지만 대역폭을 분할할 경우 시간-대역폭 곱에서 손실이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대역폭을 분할하지 않아도 부펄스 간의 상관관계를 낮게 설계할 수 있는 일반화된 사인파 주파수 변조(Generalized Sinusoidal Frequency Modulation, GSFM)를 사용한 능동 고속 탐지 기법을 제안한다. 제안한 방법은 펄스 길이를 최소화시킨 GSFM을 사용함으로써 표적의 거리와 속도를 빠르게 갱신할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 잔향이 존재하는 모의 환경을 구축하였다. 모의 실험 결과 0.05 s의 선형 주파수 변조 펄스는 한정적인 주파수 대역으로 인해 추정 거리 대비 평균적으로 50 %의 거리 추정 오차와 103 %의 속도 추정오차가 발생하였다. 이에 반해, GSFM은 같은 길이의 펄스를 사용하더라도 추정 거리 대비 거리 추정 오차와 속도 추정 오차가 각각 10 %와 14 %로 표적을 비교적 정확하고 빠르게 추적할 수 있었다. 게다가, GSFM은 방위별로 직교성이 높은 부펄스를 송신하여 표적의 대략적인 방위까지 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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