Purpose: The purpose of this study was to assess how much neurac technic affects the stability muscles of the shoulder according to the supporting surface in crawling position. Method: 29 healthy adult males participated in this experiment. The experiment consists of 2 experimental groups and 1 control group. It is conducted for 3 weeks. Each group exercised for 7 seconds and then rested for 3 seconds. Using EMG, the average value of serratus anterior, upper trapezius, and lower trapezius was repeated three times. Experimental group 1 conducted push up plus exercise applied neurac technic with sling on unstable supporting surface. Experimental group 2 conducted push up plus exercise applied neurac technic with sling on stable supporting surface. Control group conducted the push up plus exercise on stable supporting surface. One-way ANOVA was used for statistical analysis. Result: It was noticeable that the result of Experimental group 1 affects stability muscles of more than Experimental group 2 and Control group. Conclusion: Push up plus position applied neurac technic with sling on unstable supporting surface was the most effective in activating the stability muscles of the shoulder.
We are living in epoch of information when Internet touches all aspects of our lives. Therefore, it provides a plenty of services each of which benefits people in different ways. Electronic Mail (E-mail), File Transfer Protocol (FTP), Voice/Video Communication, Search Engines are bright examples of Internet services. Between them Social Network Services (SNS) continuously gain its popularity over the past years. Most popular SNSs like Facebook, Weibo and Twitter generate millions of data every minute. Twitter is one of SNS which allows its users post short instant messages. They, 100 million, posted 340 million tweets per day (2012)[1]. Often big amount of data contains lots of noisy data which can be defined as uninteresting and unclassifiable data. However, researchers can take advantage of such huge information in order to analyze and extract meaningful and interesting features. The way to collect SNS data as well as tweets is handled by crawlers. Twitter crawler has recently emerged as a great tool to crawl Twitter data as well as tweets. In this project, we develop Twitter Crawler system which enables us to extract Twitter data. We implemented our system in Java language along with MySQL. We use Twitter4J which is a java library for communicating with Twitter API. The application, first, connects to Twitter API, then retrieves tweets, and stores them into database. We also develop crawling strategies to efficiently extract tweets in terms of time and amount.
소셜 네트워크 서비스(social network service; SNS)는 개개인의 의견을 공유하거나 소통하는 일반적인 도구로 사용되고 있으며, 특히 정치적인 이슈의 전파 과정에서 타인과의 공유를 통하여 자신이 지지하는 후보에 대한 긍정적인 홍보 등을 통해 여론을 형성 또는 확장한다. 기존의 여론 조사 결과는 응답률, 표본 수집의 방식 등과 관련하여 예측의 정확성에 대한 끊임없는 논란이 되어왔다. 본 논문은 이러한 소셜 네트워크 서비스 상에 존재하는 수많은 비정형 데이터의 감성 분석을 통하여 여론조사의 예측력을 개선, 보완하는 방안을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 연구 내용은 비정형 데이터 크롤링 및 기존에 사용되던 감성 사전에 대한 추가적인 보정 과정을 포함하고 있으며, 이를 통하여 본 논문에서 제안하는 방식은 오차의 감소를 통하여 예측력을 개선하는 결과를 나타냈다.
The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword "food hygiene, cruise" on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as "food hygiene group", "person group", "location related group" and "brand group". The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.
The purpose of this study was to explore awareness of food tourism using big data analysis. For this, this study collected data containing 'food tourism' keywords from google web search, google news, and google scholar during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using SCTM (Smart Crawling & Text Mining), a data collecting and processing program. From those data, degree centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of 'core service' and 'social marketing' was high. In addition, the web visibility was also high for destination, such as rural, place, ireland and heritage; 'socioeconomic circumstance' related words, such as economy, region, public, policy, and industry. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named 'core service', 'social marketing', 'destinations' and 'social environment'. It is expected that this diagnosis on food tourism according to changes in international business environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing food tourism marketing strategies.
This paper proposes the methodology of the image processing algorithm that estimates the pose of the inner-pipe crawling robot. The inner-pipe crawling robot is usually equipped with a lighting device and a camera on its head for monitoring and inspection purpose of defects on the pipe wall and/or the maintenance operation. The proposed methodology is using these devices without introducing the extra sensors and is based on the fact that the position and the intensity of the reflected light from the inner wall of the pipe vary with the robot posture and the camera. The proposed algorithm is divided into two parts, estimating the translation and rotation angle of the camera, followed by the actual pose estimation of the robot . Based on the fact that the vanishing point of the reflected light moves into the opposite direction from the camera rotation, the camera rotation angle can be estimated. And, based on the fact that the most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position can be obtained. To investigate the performance of the algorithm, the algorithm is applied to a sewage maintenance robot.
본 논문에서는 드라마의 시청률에 영향을 미치는 요소가 무엇인지를 파악하기 위해 정형화된 데이터와 비정형화된 데이터를 분석하기 위한 내용이다. 정형화된 데이터 수집은 각 방송사의 드라마 정보, 인물정보, 방송정보, 시청률정보라는 4가지 영역에서 총 19가지항목을 수집하였다. 비정형데이터를 수집하기 위해 각 방송사에서 드라마별로 운영되고 있는 게시판과 방영전블로그와 방영후블로그로부터 크롤링기법을 이용하여 수집하였다. 수집된 데이터로부터 방송사별 드라마 방영시간대, 방영시작시기, 장르, 방영요일에 따른 차이를 비교한 결과 방송사별 서로 유사한 것으로 나타났다.
Purpose: This study aimed to evaluate the relationships among quality of life, caregiver depression levels, and disease severity, especially motor function, in children with cerebral palsy. Methods: Data were collected through questionnaires using survey and interview from 80 caregivers of children with cerebral palsy. The caregivers' quality of life was measured using medical outcomes study 36-item short form health survey, and level of depression was scored using the beck depression inventory. In addition, children's motor function was evaluated using gross motor function measure-88 and functional independence measure scores. Results: Among 8 domains of medical outcomes study 36-item short form health survey, "physical functioning," "physical role functioning," "mental health," and "bodily pain" domains were significantly correlated to "total" percentage scores of gross motor function measure-88. In addition, "mental health" and "bodily pain" domains were correlated to each sub-dimension, including "lying and rolling," "sitting," "crawling and kneeling," "standing," and "walking, running, and jumping." Similarly, the "running" and "jumping" dimensions including motor function measures correlated with "transfer," "locomotion," and "motor subtotal" of functional independence measure scores. The beck depression inventory scores were negatively correlated to "lying and rolling," "sitting," "crawling and kneeling," and the "total" percentage scores of gross motor function measure-88. The beck depression inventory scores were negatively correlated to "sphincter control," "communication," "social cognition," "cognitive subtotal," and "total" functional independence measure scores. Conclusion: It is necessary to consider the quality of life and emotional problems of caregivers of CP children and support them both physically and psychologically with comprehensive rehabilitation.
This research is to raise awareness of food safety by designing and supporting a hazard food information notification platform for consumers. To this end, the design was carried out by dividing the process into a data extraction process, an application screen design process, and a CNN-based food inference process. Data was collected through public data APIs and crawling, and it was sent to each activity screen designed for Android studios so that it could be output. As a result, when the platform is executed, information on hazardous food names, registration dates, food classification, manufacturing dates, recovery grades, recovery reasons, recovery methods, company names, barcode numbers, and packaging units can be intuitively and conveniently checked. In addition, CNN-based food inference processes allowed mobile cameras to infer harmful food and applied various quantization techniques such as Dynamic Range, Integer, and Float16 to compare the degree of improvement in inference performance. As a result, the group that applied basic quantization and treated device resources with GPU showed the greatest improvement in inference performance. Through this platform, it is expected that the reliability of food safety will be improved by making it more convenient for consumers to recognize food risks.
실험실정보관리시스템(LIMS, Laboratory Information Management System)은 실험실 데이터를 저장, 가공, 검색 그리고 분석하기 위한 중앙화된 데이터베이스로서 검사, 분석, 시험 업무를 수행하는 실험실을 위해 특별히 고안된 컴퓨터 시스템 또는 시스템을 의미한다. 특히 LIMS는 실험실의 운영을 지원하는 기능을 갖추고 있으며, 워크플로우 관리나 데이터 추적지원 등이 필요하다. 본 논문에서는 실험실의 운영을 위하여 빅데이터 자동화 수집 기술의 하나인 크롤링 기술을 활용하여 웹사이트 및 다양한 채널에 존재하는 데이터를 수집한다. 수집된 시험 방법 및 내용 중 시험자가 활용할 수 있는 유용한 시험 방법 및 내용을 추천한다. 그리고 이에 대한 피드백을 관리하여 수집 채널의 검증이 가능한 상호보완적인 LIMS 플랫폼을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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