Objective: The purpose of this study is to investigate the impact of visual biofeedback methods utilizing pressure sensors on the static balance of stroke patients. Design: Randomized crossover study. Methods: A total of 27 patients with hemiparesis participated in this study. The following three feedback conditions were considered: condition 1 (Knowledge of performance feedback), condition 2 (Knowledge of result feedback), and condition 3 (None feedback). A force plate was used to measure static balance. The total sway length, average sway velocity, x-axis excursion, and y-axis excursion of the center of pressure were measured. One-way repeated-measures analysis of variance was employed for comparisons of variables between each condition. The statistical significance level was set at α = 0.05 for all analyses. Results: There was a significant difference in the static balance results between each feedback condition (p<0.05). In the post-hoc results, it was confirmed that the static balance was significant in the order of knowledge of performance feedback, knowledge of result feedback, and none feedback. Conclusions: When comparing the three conditions, it was observed that knowledge of performance feedback showed the most improved effect on static balance ability. As further research progresses, that this approach could be used as an effective intervention method in clinical settings.
본 연구의 목적은 상이한 피드백 제공방식과 피드백 제공자와 수용자 간의 강화경험이 품질관리 수행에 미치는 영향을 검증하는 것이었다. C 대학 및 대학원의 재학생 100명을 대상으로 실험을 수행하였다. 본 연구에서는 컴퓨터를 사용하여 상품을 생산하는 가상의 휴대폰 조립과제를 사용하였다. 본 연구의 독립변인은 두 가지의 피드백 제공방식(면대면과 이메일)과 강화경험의 유무였으며, 종속변인으로는 참가자들의 수행 정확도를 측정하였다. $2{\times}2$ 집단 간 설계가 적용되었으며 실험은 총 4회기로써 사전회기 1회기와 실험회기 3회기로 각 회기는 30분으로 구성되었다. 연구 결과 강화경험을 가지고 있는 경우 두 가지 피드백의 품질관리 정확도 향상 효과가 유사하게 나타났으나 강화경험이 없는 경우에는 면대면 피드백이 품질관리 정확도 향상에 더 효과적인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 두 가지 피드백 제공방식과 피드백 제공자와 수용자 간의 강화경험에 따라 수행에 미치는 피드백의 효과가 달라질 수 있음을 알 수 있다.
최근 3GPP LTE 및 IEEE 802.16m 등 IMT-Advanced 시스템을 목표로 한 이동통신 표준화에서는 통신망을 이용하여 방송 및 멀티캐스트 (multicast) 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 멀티캐스트 전송에 대해서는 H-ARQ, 적응변조 등을 통해 그룹 내의 사용자 개개인의 요구 성능(QoS)을 보장해주는 기술이 적극 고려되고 있으나, 피드백 부담을 낮출 수 있는 기술 개발이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 멀티캐스트 ACK/NACK 전송을 위한 OOK (On-Off Keying) 기반의 공용피드백 채널에 대한 이론적, 실험적 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 원하는 성능을 얻기 위해 필요한 피드백 자원 오버헤드를 최소화 할 수 있는 효율적 공용 피드백 채널의 설계 파라미터 최적화 방법을 제시한다. 이를 통하여 제안하는 파라미터 최적화 방식에 따라 공용 피드백 채널을 설계하는 경우, 기존 3GPP LTE 등에서 사용된 사용자별 피드백 방식에 비하여, 적은 자원 량을 가지고도 높은 신뢰도로 H-ARQ 전송을 위한 ACK/NACK 정보 전송이 가능함을 단위 자원 당 전송 효율을 비교하여 보였다.
In this paper, a hybrid PD-servo state feedback control algorithm for swing up inverted pendulum system is proposed. It consists of two parts. The first part is the PD position control for swinging up the pendulum from the natural pendent position to around the upright position and the second part is the servo state feedback control for stabilizing the inverted pendulum in upright position. The first controller is PD controller and it is tuned to control the position of the pendulum by moving the cart back and forth until the pendulum swings up around the upright position. Then the second controller will be switched to stabilize the inverted pendulum in its upright position. The controller in this stage is the servo state feedback controller designed by pole placement. Experimental results of PD type swinging up control system, of stabilizing servo state feedback control system and of the proposed hybrid PD-servo state feedback control system to swing up and stabilize inverted pendulum show that the proposed method is effective and reliable for actual implementation while it is simple.
본 논문에서는 특징 되먹임 알고리즘의 성능을 평가하기위해 특징되먹임 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 주는 특징마스크를 검증한다. 특징 되먹임 기반 패턴 인식 방법은 PCALDA로 추출된 특징을 원 영역으로 역사상하여 인식에 중요한 부분을 추출하는 기법이다. 추출된 특징은 특징마스크의 형태로 원 영역으로 역사상 되므로, 특징마스크의 특징성능 검증에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 Yale data 기반의 얼굴 인식에서 특징마스크를 검출하여 특징마스크에 따른 인식률 변화를 고찰하고 검출된 특징마스크의 성능을 검증한다.
Given a periodic reference signal or disturbance, repetitive control is a special control scheme to reduce a tracking error effectively by the periodic signal generator in the repetitive controller. In general, a repetitive controller is added on the existing feedback control system to improve the tracking performance. However, because the information used in the design of the feedback controller is not taken into account, the design problem of the repetitive controller is totally another problem irrespective of that of the feedback controller. In this paper, we present a more general method to design an add-on type repetitive controller using the information on the performance of the existing feedback control system. We first show that a robust stability condition of repetitive control systems is obtained using the well-known robust performance condition of general feedback control systems. It is also shown that we can obtain a steady-state tracking error described in a simple form without time-delay element if the robust stability condition is satisfied for the repetitive control system. From the obtained results, several design criterions for repetitive controller are provided. Through the simulation study, the feasibility of the proposed method is verified.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.197-200
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1996
This paper considers feedback error learning neural networks for robot manipulator control. Feedback error learning proposed by Kawato [2,3,5] is a useful learning control scheme, if nonlinear subsystems (or basis functions) consisting of the robot dynamic equation are known exactly. However, in practice, unmodeled uncertainties and disturbances deteriorate the control performance. Hence, we presents a robust feedback error learning scheme which add robustifying control signal to overcome such effects. After the learning rule is derived, the stability is analyzed using Lyapunov method.
This paper presents a design method of a static output feedback controller for continuous T-S fuzzy systems via parallel distributed compensation (PDC). The existence condition of a set of static output feedback gains is represented in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The sufficient condition presented here does not need any transformation matrices and equality constraints and is less conservative than the previous results seen in [20].
This paper proposes the algorithm of servo- writing based on feedback error learning neural networks. The controller consists of feedback controller using PID and feedforward controller using gaussian radial basis function network. Because the RBFNs are trained by on-line rule, the controller has adaptation capability. The performance of the proposed controller is compared to that of conventional PID controller. Proposed algorithm shows better performance than PID controller.
The problem of designing dynamic output feedback sliding mode controllers for uncertain multivariable linear systems is considered. Using linear matrix inequalities(LMIs), a feasibility condition for the design problem is derived. Explicit fomulas of the gain matrices of a full order output feedback sliding mode controller in terms of the solution matrices of the LMI condition is given. A simple LMI-based algorithm for designing output feedback sliding mode controllers is also given. Finally, numerical design examples are given to show the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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