Purpose: The purpose of this study was to examine anger-expression patterns and their association with state and trait anger and physical and psychological health status in health care workers. Method: Four hundred and forty eight nurses, physicians and technicians from a large medical center completed standardized questionnaires of anger, anger-expression patterns and mood. They also had blood pressure, cholesterol, blood glucose and body mass index measured during their annual physical examinations. Data was analyzed using descriptive statistics, independent t-test, chi-square and ANOVA. Results: Subjects showed two major clusters of anger-expression patterns: anger-control and anger-in/out. Subjects with the anger-in/out pattern reported higher state and trait anger and more anxiety, depression and fatigue than subjects with the anger-control pattern. Physical health indicators, however, were not significantly different between the two clusters of anger-expression patterns. Conclusion: Anger-expression patterns are associated with psychological health status but not with physical health status. Anger-expression patterns, however, need to be examined over time to assess their long-term effects on the physical and psychological health status in future studies.
This paper presents the results of driving performance analysis of permanent magnet synchronous motor using a microprocessor based control system. The system consists of three phase power transistor inverters, three phase controlled rectifier, three central processing units, and sensors. The three CPUs are, respectively, used to generate PWM control signals for the inverter generating three phase sine wave, to generate the gate control signals for firing the converter, and to supervise other two CPUs. The supervisor is used to compute PI control algtorithm to three phase reference sine wave for the inverter. It is also used to maintain a constant voltage frequency ratio for the converter operating as a constant torque controller. The inverter CPU retrieves precomputed PWM patterns from look up tables because of computation speed limitations found in almost available microprocessors. The converter CPU also retrieves precomputed gate control patterns from another look-up tables. For protecting the control ststem from any damage by extraordinary over currents, the supervisor receives the data from current sensor, CT, and break down the CB to isolate the circuits from source. A resolver has a good performance characteristics of overall speed range, especially on low speed range. Therefor the speed control accuracy is impoved. The microprocessor based PM synchronous motor control system, thus, has many advantages such as constant torque characteristics, improvement of wave, limitation on extraordinary over currents, improvement of speed control accuracy, and fast response speed control using multi-CPU and look-up tables.
In this work, a design method that minimizes PCB warpage is proposed. This work suggests that narrow dummy patterns are placed on the discetized location along the periphery of the PCB to control the warpage. The warpage is numerically simulated base on direct modeling of PCB patterns. The optimal pattern that minimizes warpage is determined using the human-based genetic algorithm.
This paper explains the walking robot with 4 legs. One leg is composed of 4 dc server motors and have 4 d.o.f. This walking robot has simple structure using "the principle of lever". The structure of robot models the 4 legs´ animal such as dog. The walking patterns is various and complex. With inspecting the walking dogs, the walking motions implemented by patterns. The center of mass is important of this type robot. The significant issue of walking is weight. As the weight is lighter, so the robot well walks. The method of walking is patterns.
Kohonen's self organizing feature map (SOFM) converts arbitrary dimensional patterns into one or two dimensional arrays of nodes. Among the many competitive learning algorithms, SOFM proposed by Kohonen is considered to be powerful in the sense that it not only clusters the input pattern adaptively but also organize the output node topologically. SOFM is usually used for a preprocessor or cluster. It can perform dimensional reduction of input patterns and obtain a topology-preserving map that preserves neighborhood relations of the input patterns. The traditional SOFM algorithm[1] is a competitive learning neural network that maps inputs to discrete points that are called nodes on a lattice...
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권4호
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pp.448-456
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2012
This paper presents a multilevel inverter configuration which is designed by insertion of a bidirectional switch between capacitive voltage sources and a conventional H-bridge module. The modified inverter can produce a better sinusoidal waveform by increasing the number of output voltage levels. By serial connection of two modified H-bridge modules, it is possible to produce 9 output voltage levels including zero. There are 24 basic switching patterns with the 9 output voltage levels. Among the patterns, we select the 2 most efficient switching patterns to get a lower switching loss and minimum dv/dt stress. We then analyze characteristics of Total Harmonic Distortion (THD) of the output voltage with variation of input voltage by computer-aided simulations and experiments.
This paper describes a new optimization technique for the design of traffic signal patterns. The proposed method uses a Genetic Algorithm for searching through the better signal patterns. Since the Genetic Algorithm is effective to search directly through a huge binary coded state spaces, the proposed design method has the following advantages over the conventional OR methods: (1) on-line optimization is available within a reasonable time, (2) there is no limitation to the types of signals to be optimized. Some computer simulations are carried out and its ability of getting high quality control in a short period is demonstrated.
We have investigated lectin binding patterns in order to apply binding records of previous laboratory experiments to field settings before the first ourbreaks of harmful algal bloom (HAB). Although cells were grown under different conditions, the binding patterns were the same as in the control. In addition, culture days was not associated with the binding patterns, when compared with the control. In nature, this results suggest that ECA, HPA and WGA lectin are able to discriminate between C. polykrikoides and G. impudicum, as well as ECA and SBA have a capability as a tool for differentiating between C. polyrikoides and G. catenatum, although these species are closely similar under the light microscope fiexed with Lugol solution.
This paper describes an approach for classifying myoelectric patterns using a multilayer perceptrons (MLP's) and hidden Markov models (HMM's) hybrid classifier. The dynamic aspects of EMG are important for tasks such as continuous prosthetic control or vari- ous time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approaches. It is known that the hidden Markov model (HMM) is suitable for modeling temporal patterns. In contrasts the multilayer feedforward networks are suitable for static patterns. Ank a lot of investigators have shown that the HMM's to be an excellent tool for handling the dynamical problems. Considering these facts, we suggest the combination of MLP and HMM algorithms that might lead to further improved EMG recognition systems.
In this paper, we investigate the visual and quantitative analysis at the same time with an electronic tongue(e-tongue) system using an array of ISE(ion-selective electrode). We apply the FCM(fuzzy c-means) algorithm combined with PCA(principal component analysis), which can be reduced multi-dimensional data to third-dimensional data, to classify data patterns detected by E-Tongue system. The proposed technique can be designed to solve the cluster centers and membership grade of patterns combined with the output results obtained by PCA method. According to the proposed technique, the membership grade of unknown pattern, which does not shown previously can be determined and analyzed visually. Conclusionally, the relationship between the standard patterns and unknown pattern can be easily analyzed. Throughout the experimental trials, the proposed technique has been confirmed using developed E-Tongue system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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