본 연구의 목적은 사이클 운동 시, 3가지 다른 길이의 페달 샤프트 (표준형, 5.08 cm, 10.16 cm)가 근육활동에 미치는 영향을 근전도 측정을 통해 비교 분석하는데 있다. 사이클링을 활동적으로 하는 여학생 5명을 피험자로 선택하여 대퇴지근(RF), 외측광근(VL), 내측광근(VM) 대퇴이두근(BF)을 표면전극을 사용하여 관찰하였다. 자료 분석을 위해 두 대의 S-VHS 카메라 (Panasonic Digital 5000)를 사용하여 사이클링 동작을 촬영하였다. 연구의 목적을 위해 각 조건에 대한 표준화된 평균 및 최대 근전도치가 계산되어졌다. 각각의 변인에 대해 페달 샤프트의 길이에 따른 근전도치의 차이점을 분석하기 위해 반복측정에 의한 일원변량분석을 사용하였으며, 통계적 유의성이 있을 경우 Newman-Keuls 사후검증을 실시하였다. 일반적으로 5.08 cm 길이의 페달 샤프트를 사용했을 경우 표준형의 페달 샤프트와는 다르게 모든 하지근의 적분 근전도치가 줄어드는 것으로 나타났다. 페달 샤프트의 길이가 길어짐에 따라 외측광근의 적분 근전도치가 통계적으로 유의하게 낮게 나타났고, 5.08 cm 길이에서 대퇴이두근의 적분 근전도치가 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다. 페달 샤프트 길이에 따른 최대 근전도치의 통계적 유의성을 찾을 수 없었지만, 일반적으로 5.08 cm 길이의 페달 샤프트를 사용할 때 최대 근전도치가 가장 낮게 나타났다. 본 연구의 결과, 페달 샤프트의 길이가 하지근의 활동정도와 형태를 변화시킨다는 것을 알 수 있었으며, 하지관절의 부하에 영향을 미치는 것으로 사료되어진다. 이에 따라, 개인의 해부 구조학적인 면을 고려한 페달 샤프트의 길이 조절은 효율적이며 안정적인 사이클링 동작을 수행하는데 많은 도움이 될 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.249-265
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1995
본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.
두 카메라 혹은 다수의 카메라에서의 컬러 보정은 알고리즘의 성능 향상 및 양안식 3D 카메라에서 매우 중요한 기술이다. 최근 컬러 보정 방법들이 다수 제안되었지만 이 방법들의 결과에 대한 정확한 측정 방법이 많지 않으며 기존의 측정 방법은 두 영상이 카메라의 위치에 따른 서로 다른 장면을 가지고 있을 경우에 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 컬러 보정을 위한 컬러 간의 유사성 측정 기법을 제안한다. 이 기법은 대상이 되는 두 영상의 장면이 일치하지 않는 경우를 고려하여 대응점 검색을 통해 두 장면 간의 같은 컬러를 가져야 하는 대응점을 찾고 이 대응점 주위의 영역으로부터 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교한다. 이 경우 두 영상의 위치 변화에 따른 장면 변화와 대응점의 약간의 어긋남에 대해서 고려할 수 있다. 또한 대응점들이 영상의 모든 영역을 포함하지 않을 수 있기 때문에 전체 영상의 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교도 동시에 수행하여 결과적인 컬러의 유사성은 대응점 기반과 전체 영상 기반의 유사성의 가중치의 합으로 결정되며 이 가중치는 대응점 기반의 컬러 비교가 영상 내의 얼마만큼의 영역을 포함하는지에 따라서 결정된다.
인간의 동작 인식은 가상 현실 시스템 및 게임 등에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 요소 기술 중 하나로써, 최근까지 그 연구과 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 동작 인식을 위해, 실루엣과 모션 특징이 결합된 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된다. 전역 특징은 Motion History Image의 Hu 모멘트를 이용해 계산되며, 후보 동작의 선정은 이들의 통계치를 이용해 결정한다. 한정된 후보 동작들 중 입력 동작을 정확히 인식하기 위해, 공간 및 방향성 비닝 기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징을 지역 특징으로 이용한다. 최종 인식 결과는 Hu 모멘트 통계치와의 유사도 및 지역 특징의 학습을 통해 생성된 Support Vector Machine의 결과를 고려하여 결정된다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해, 실세계에서 사용 빈도가 높으며 동작의 변화가 큰 13 개의 제스처를 선정하여 데이터 셋을 구성하였다. 실험 결과 제안하는 방법의 연산 시간은 50 ms, 인식 정확도는 95%임을 확인하였다.
본 논문에서는 부가잡음 환경에서의 강인한 음성인식을 위해 켑스트럼의 확률밀도 (pdf) 정규화 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 켑스트럼의 평균 및 분산 등 주로 1, 2차 통계치 만을 정규화 하지만 제안한 방법은 깨끗한 음성과 잡음이 부가된 음성의 켑스트럼의 pdf를 동일하게 함으로써 켑스트럼의 통계치를 완벽하게 정규화 한다. 목표 pdf로는 다양한 확률분포를 고려하기 위하여 일반 (generalized) 가우시안 분포를 선택하였다. 또한 인식시 계산량을 감축하기 위하여 표 참조방법 (table lookup method)를 개발하였다. 화자독립 고립단어 인식 실험에서 제안된 기법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 잡음이 심한 환경에서 성능향상이 두드러졌다.
단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.
통계적 공정관리에서 프로파일 관리도란 다수의 품질 특성치 간 함수관계의 변화를 탐지하는 것을 말한다. 두 변수 간 선형의 관계가 있는 경우, 선형 프로파일을 가정하고 절편과 기울기가 일정한지 모니터링한다. 이때 선형 프로파일에 관한 대부분의 기존 연구에서는 모든 프로파일에서 설명변수의 관측치가 동일하다고 가정한다. 그러나 프로파일마다 설명변수의 값이 랜덤하게 관측되는 경우도 존재한다. 본 논문에서는 단순 선형 프로파일 모니터링에서 설명변수가 프로파일마다 랜덤하게 관측된다는 가정하에 기존의 방법을 확장 적용하고자 한다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 탐지 성능을 확인하고 네트워크 침입 탐지 알고리즘 성능을 비교하기 위한 NSL-KDD 데이터를 이용하여 제안된 침입 탐지 결과를 비교해 보았다.
주된 물관리 시설의 신뢰성 있는 운영 계획의 수립을 위하여 충분한 길이의 유입량을 확보하는 것은 중요하나 현실적으로 제한된 관측 자료만 존재한다. 본 연구에서는 충분한 길이의 유입량을 생성하기 위하여 유입량의 모의 방법론을 제안하고자 한다. 제안하는 모형은 크게 3가지의 방법론을 기반으로 한다. 첫 번째는 연 유입량과 월 유입량의 생성단계로 Wavelet 기반으로 Autoregressive-moving-average(ARMA)을 적용할 것이다. 다음으로 일 유입량의 생성에 있어서 과거 관측값을 기반으로 한 Z-Score-based jittering 방법론을 적용할 것이다. 이렇게 각각 생성된 연 유입량, 월 유입량 그리고 일 유입량을 K-Nearest Nedighbors (K-NN) 방법론을 이용하여 최종 유입량을 결정하고자 한다. 생성된 유입량의 유용성을 판단하기 위하여 본 연구에서는 단기와 장기에서의 시계열의 지속성을 허스트 지수와 상관계수를 사용하여 검증할 것이며 이를 과거 관측치와 비교하고자 한다. 또한 각각의 연, 월, 일별의 기준으로 주요 통계치인 평균과 표준편차를 과거 관측 시계열의 통계치와 비교하여 그 유용성을 판단할 것이다.
본 연구는 K지역에 소재를 둔 치과병원에서 2008년 1월 2일부터 2008년 12월 31일까지 내원 환자 중 검진 후 치료를 실시한 환자 303명을 대상으로 실태조사를 실시하였으며, SPSS13.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 1. 상악에서 치아의 비 치료율은 우측의 경우는 중절치 76.9%, 제1소구치 62.4%, 제1대구치 45.3%로 나타났으며, 좌측의 경우는 중절치 77.9%, 제1소구치 64.4%, 제1대구치 47.6%로 나타났다. 2. 하악에서 치아의 비 치료율은 우측의 경우는 중절치 92.1%, 제1소구치 73.9%, 제1대구치 42.6%로 나타났으며, 좌측의 경우는 중절치 92.1%, 제1소구치 75.9%, 제1대구치 43.2%로 나타났다. 3. 상악 우측 견치는 연령이 많은 환자일수록 (${\chi}^2=13.32$, p=0.004) 고혈압이 있는 환자 (${\chi}^2=8.73$, p<0.003)일수록 전신질환이 있는 경우 치료를 하였으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다(${\chi}^2=5.19$, p=0.023). 4. 상악 좌측 견치는 연령이 많은 환자일수록 (${\chi}^2=32.33$, p=0.000), 고혈압이 있는 환자 (${\chi}^2=12.60$, p=0.000)일수록 전신질환이 있는 경우 치료를 하였으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다.(${\chi}^2=6.37$, p=0.012). 5. 하악 우측 견치는 고혈압이 있는 환자에서 치료를 하였으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(${\chi}^2=8.26$, p=0.004). 6. 하악 좌측 견치는 30대에서 가장 낮게 조사되었으며, 50대 이상의 연령대에서 가장 높게 조사되어 통계적으로 유의한 차이를 보였다(${\chi}^2=12.10$, p=0.007).
본 연구는 근로자들의 구강건강관리행태와 결손치에 관한 영향요인을 파악하기 위하여 울산시 근로자 268명을 대상으로 설문조사를 실시하여 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 1. 구강건강인지도는 30대가 가장 높았고(p<0.01), 구강건강의 감수성에 대한 자기평가에서는 여성(p<0.01), 연령이 낮을수록(p<0.05), 학력이 높을수록 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 2. 연령이 낮을수록(p<0.001), 학력이 높을수록 잇솔질 횟수가 많았고(p<0.001) 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 3. 하루 잇솔질 횟수가 많을수록 결손치의 비율이 낮았으며(p<0.01), 치아를 닦을 때 치간칫솔, 치실 등의 구강위생용품 사용하는 경우에 결손치의 비율이 낮았으며(p<0.01), 예방목적으로 치과 내원한 경우에 결손치 비율이 낮았으며 (p<0.05), 치주질환이 있는 경우에 결손치의 비율이 높아 통계적으로 유의하였다(p<0.01). 4. 구강건강인지도와 구강건강 감수성, 구강건강상태는 양의 상관관계로 나타났고, 구강건강상태와 결손치수, 잇솔질 횟수와 결손치수는 음의 상관관계를 보였다. 이에 근로자들은 구강보건교육을 통해 구강건강관리와 치아의 소중함을 배우고, 구강건강에 대한 의식을 고취시켜 근로자들의 구강건강을 증진 유지시키는 데 도움이 되는 방향으로 개선되어야 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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