The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.15
no.10
s.89
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pp.996-1004
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2004
1-Dimensional Cluster-Based Sequence Equalizer(1-D CBSE) lessens computational load, compared with the classic maximum likelihood sequence estimation(MLSE) equalizers, and has the superiority in the nonlinear channels. In this paper, we proposed an algorithm of searching for optimal training sequence that estimates the cluster centers instead of time-varying multipath fading channel estimation. The proposed equalizer not only resolved the problems in 1-D CBSE but also improved the bandwidth efficiency using the shorten length of taming sequence to improve bandwidth efficiency. In experiments, the superiority of the new method is demonstrated by comparing conventional 1-D CBSE and related analysis.
This paper introduces a customized pet care and training system based on information technology. A specific animal is recognized by nose-print recognition. Pet robot induces the animal to move to trainer device. Trainer device trains the animal by snack, play, and clicker, and it can be easily extended for specific training using add-on devices. Pet band performs vital sign monitoring, prevention of home escape, and measurement of exercise amount. By changing configuration, this system can perform various training programs such as mitigation of separation anxiety, induction to defecation place, and prohibition of tresspassing specific place. It also provides customized training by analyzing individual behavior of animal. It can exercise and play the animal when owner is out, and it can immediately notice to the owner when the animal has health trouble.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.459-465
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2017
This research aims to assess whether neurofeedback training can reduce theta waves in adolescents. The experiment was conducted on 35 early youths living in Gyeonggi-do at youth counseling centers during April-October. According to circumstances and opinions of participants in the pre-brain analysis, they were classified into a non-training group (A), 12-week training group (B), and 24-week training group (C), containing 10, 15, and 10 members, respectively. EEG measurement and neurofeedback training was performed using the prefrontal 2-channel NeuroharmonyS and Brain Optimization program. EEG data was processed utilizing Brain Analysis ver1.3. Deducted data was converted to SPSS 21.0 to enable statistical processing. As a strategy to reduce theta through the Beta increase training, we applied the appropriate Alpha, SMR, Beta low reward training to the individual. Study results confirmed that theta waves of adolescents decreased through the prefrontal neurofeedback training. Groups (B) and (C) exhibited a greater decrease in theta waves compared with the control group.
The aim of this study was to evaluate the effects of mental practice to improve on gait and quality of life in stroke patients. Participants were randomly allocated to two groups: experimental(n=10) and control (n=10). Both groups received neural development treatment training for 6 sessions 1 hour per week during 6 weeks. Experimental group practiced additional mental practice for 3 session 10 minutes per week 6 weeks. Results were evaluated by spatial-temporal parameter, 10m walk test, and quality of life. There were significantly increased by mental practice in outcomes of the gait performance from the gait velocity, cadence, double support, single support, 10m walk test. There were significantly increased by mental practice in outcomes of stroke impact scale from the strength, social participants, and stroke recovery. In conclusion, the mental practice improves gait performance and quality of life in stroke patients. The results suggest that mental practice training is feasible and suitable to stroke patients.
race detection using a boosting based algorithm requires a very large size of face and nonface data. In addition, the fact that there always occurs a need for adding additional training data for better detection rates demands an efficient incremental teaming algorithm. In the design of incremental teaming based classifiers, the final classifier should represent the characteristics of the entire training dataset. Conventional methods have a critical problem in combining intermediate classifiers that weight updates depend solely on the performance of individual dataset. In this paper, for the purpose of application to face detection, we present a new method to combine an intermediate classifier with previously acquired ones in an optimal manner. Our algorithm creates a validation set by incrementally adding sampled instances from each dataset to represent the entire training data. The weight of each classifier is determined based on its performance on the validation set. This approach guarantees that the resulting final classifier is teamed by the entire training dataset. Experimental results show that the classifier trained by the proposed algorithm performs better than by AdaBoost which operates in batch mode, as well as by ${Learn}^{++}$.
본 논문에서는 동적 다중경로 환경에 대한 DTV수신 성능 개선을 위하여 정보 데이터 세그먼트 부분에서는 Stop and Go 알고리즘을 사용하고 313 세그먼트 중 한 개만이 훈련열로 쓰이는 기존의 ATSC 표준의 데이터 프레임 구조보다 더 많은 훈련열이 들어있는 새로운 데이터 프레임 구조를 제안한다. 정보가 없는 널 패킷을 훈련열로 대체하기 때문에 데이터의 손실 없이 더 많은 훈련열을 사용하여 특히 동적 다중경로 환경에서 등화기의 수렴 특성을 개선할 수 있다. 전산 모의 실험을 통하여 동적 다중경로 환경의 도플러 천이에 대한 시스템 수신 성능의 개선을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.135-138
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2005
Robotic devices have been widely used in many medical applications due to their accuracy and programming ability. One of the applications is a virtual reality medical simulator, which trains medical personnel in a computer generated environment. In this paper, we are going to present an application, an epidural anesthesia trainer. Because performing epidural injections is a delicate task, it demands a high level of skill and precision from the physician. This trainer uses a robotic device and computer controlled solenoid valve to recreate interaction forces between the needle and the various layers of tissues around the spinal cord. The robotic device is responsible for generation of interaction forces in real time and can be used to be haptic guidance that allows the user to follow a previous recorded expert procedure and feel the encountered forces.
We propose a virtual sailor training platform which supports emergency drills for ship's fire in virtual environment. Proposed platform not only enhances training efficiency by providing immersiveness, but also enables a consolidated virtual training due to the network-based multiplayer capabilities. Based on the offline fire simulation results using FDS and CFAST the platform visualizes a realistic fire spread in real-time. The training platform on the basis of the fire training material of the maritime safety education institute induces equipment proficiency and environment adaptation throughout immersive virtual environment in addition to procedure proficiency as well. In the implementation we showed that the equipment and environment controls and telepresence improve the training proficiency and enable collaborative virtual training that participates multiple trainees and induces cooperation for a common goal. Implementation of the platform demonstrated the skill mastery capability of the drill such as efficient fire apparatus controls and passenger controls.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.25-26
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2018
Virtual training is widely used based on safety and cost efficiency as a way to efficiently train based on virtual reality. In this paper, we propose the implementation and validation evaluation of life safety training, life training in closed area training, initial fire extinguishing training as a virtual training in maritime safety training. Specifically, we discuss how to implement virtual training to meet the goals of each training, and we propose training methods for evaluating trainees' effectiveness when implemented in this manner. The proposed evaluation method can be used as a quantitative evaluation index of the trainee's training assessment of the training and the safety contribution of the training to the evaluation of the training efficienc
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[게시일 2004년 10월 1일]
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