Purpose: This is designed to study the effect of weight-support walking training through motor learning on motor functions of children with cerebral palsy, in particular their activity of daily living and balance. Methods: Thirteen children with spastic cerebral palsy, at gross motor function classification system (GMFCS) levels III~IV, underwent treadmill walking training. It used principles of weight support, 4 times a week for 7 weeks, 10 minutes at a time, before and after neurodevelopmental physical therapy. Everyday functions were measured using Functional Independence Measure for Children (Wee-FIM). The ability to keep their balance was measured using electronic measuring equipment from good balance system and the assessment was made before and after the experiment. Results: There were significant differences (p<0.05) between pre and post experiment levels of functional independence in everyday life, in self-care activities, mobility, locomotion and social cognition. With regard to changes in standing balance, there were significant differences before and after the experiment (p<0.05) in GMFCS level III. There was a reduction in the agitation velocity in the x- and y-axes which measures the left-to-right shaking; in GMFCS level IV, velocity moment was reduced. Conclusion: Walking training using a treadmill can help improve the everyday activity and balance in children with spastic cerebral palsy. It can also be served as a useful purpose as a method of intervention in pediatric care.
Fares, Ahmed H.;Sharawy, Mohamed I.;Zayed, Hala H.
Journal of Computing Science and Engineering
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v.5
no.4
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pp.305-313
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2011
Due to the expansion of high-speed Internet access, the need for secure and reliable networks has become more critical. The sophistication of network attacks, as well as their severity, has also increased recently. As such, more and more organizations are becoming vulnerable to attack. The aim of this research is to classify network attacks using neural networks (NN), which leads to a higher detection rate and a lower false alarm rate in a shorter time. This paper focuses on two classification types: a single class (normal, or attack), and a multi class (normal, DoS, PRB, R2L, U2R), where the category of attack is also detected by the NN. Extensive analysis is conducted in order to assess the translation of symbolic data, partitioning of the training data and the complexity of the architecture. This paper investigates two engines; the first engine is the back-propagation neural network intrusion detection system (BPNNIDS) and the second engine is the radial basis function neural network intrusion detection system (BPNNIDS). The two engines proposed in this paper are tested against traditional and other machine learning algorithms using a common dataset: the DARPA 98 KDD99 benchmark dataset from International Knowledge Discovery and Data Mining Tools. BPNNIDS shows a superior response compared to the other techniques reported in literature especially in terms of response time, detection rate and false positive rate.
Energy consumption has been increased world widely, and the energy retain is one of the most important economic alternatives. These tendencies expand the nuclear power plants not only quantitatively but also qualitatively. Despite of the increasing construction of nuclear power plants and related facilities, every system in main control room(MCR) has been designed and administered solely based on the safety-first principles because of the specificity of nuclear industry. However, recent main control rooms started with the concept that the operators' performance could be optimized though the organic interrelation between human, machine, and environments. Now, it has been recognised in the scope of Ergonomics and Space Design which acknowledge our living spaces as Man-Environment Interface and this change connotes the MCR spaces should be special spaces rather than ordinary spaces. This research investigated domestic and foreign nuclear power plants' MCRs to suggest basic alternatives which can be applied to future MCR. With the review of characteristics of MCR, an integration of interior design, lighting and Ergonomics was explored and classified as types. Futhermore, the classification of environmental characteristics within the relationships between human, machine, and environments was developed through the case analysis of nuclear power plants. The results of this study will provide a basis of space design for system environments that the high level of safety and function are extremely important.
Purpose: The purpose of this study is to examine the effects of using a horseback riding simulation on static balance in children with cerebral palsy. Methods: This study was conducted with 30 children with cerebral palsy at levels I~IV in the Gross Motor Function Classification System (GMFCS), who were randomly divided into a control group and a hippotherapy group. Both the control group and the experimental group received NDT for 30 minutes per session, four times per week, for ten weeks, while the experimental group also received hippotherapy, 15 minutes per session, four times per week, for ten weeks, after the neurodevelopmental treatment (NDT). The horseback riding simulators JOBA (JEU7805, Panasonic, 일본) used in this study simulated actual horse movements; static balance was measured in each group before the exercise and five weeks and ten weeks after the beginning of the exercise using a pedoscan system (Diers Pedo, Germany). Results: The intergroup effects on static balance were tested, and the results showed no significant differences (p<0.05). Conclusion: The horseback riding simulation exercise was shown to be effective for the static balance of children with cerebral palsy. Therefore, additional studies should be conducted with more children with CP divided according to type.
Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.97-106
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2021
Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.
Seo, Hye-Jung;Kim, Joong-Hwi;Son, Kuk-Kyung;Jeon, Je-Gyu
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.9
no.4
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pp.391-398
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2014
PURPOSE: The purpose of the present study was to examine the effect of gluteal taping on posture and balance during standing in children with hemiplegic cerebral palsy (CP). METHODS: The subjects of this study were 13 children (six females, seven males; mean aged 8.5) with hemiplegic CP who were gross motor function classification system (GMFCS) level I. The change of posture and balance during standing before and after gluteal taping were measured using inclinometer, gross motor function measure, and functional reaching test. The collected data were analyzed using the paired t-test. RESULTS: The results of this study were as follows : 1) There were statistically significant decrease in the ant. tilt angle of pelvis after gluteal taping in children with hemiplegic CP (p<.05). 2) There were statistically significant increase in functional reaching test after gluteal taping (p<.05). 3) There was no statistically significant difference in gross motor function measure, but significant increase in one leg standing was observed (p<.05). CONCLUSION: As the above results, we suggest that gluteal taping could be effective on improving body alignment and dynamic balance ability during standing in children with hemiplegic CP. Further studies will be required for the short and long term effects of gluteal taping on improving postural symmetry and balance.
Recently, the utilization of the BIM system has been extended to cost and resource simulation, visualized management of construction site information and application of augmented reality including basic 3D modeling. Therefore, various BIM functions are being developed for practical applications. However, since clear classification criteria and knowledge information of BIM functions are not sufficient for field engineers, it is difficult to identify the necessary BIM functions for a construction project. This study suggests a BIM function breakdown structure considering the individual functional properties and a process model that can be ordered by applying BIM in a railway construction project. The proposed delivery model is used to obtain a practical utilization of BIM by analyzing features applicable to railway construction projects; model is verified using a case project.
$^{99m}Tc-DMSA$ renal scan has been evaluated not only the renal functional cell mass but also some anatomical structures at a loss of the renal parenchymal function. The author classified a renal morphology of the posterior image of $^{99m}Tc-DMSA$ renal scan as the groups of symmetric and asymmetric morphology, the groups of the large, normal and small sized kidneys, the groups of the central photon defects (PD) which could be noted in a dilated pelvocalyceal system due to obstructive uropathy and the cortical photon defects (CD) due to focal parenchymal lesions or scars after a loss of function and the last groups of the single and multiple CD for a suggestion of the clinical usefulness. Regarding to measurement of normal renal size, the longest size of the kidneys were evaluated with 5 cm of a lead scale on the posterior renal image, and those were decided to the limits beteen 104.1 and 119.4 mm as comparison with the renal size of intravenous pyelogram (IVP) in 59 cases who were underwent $^{99m}Tc-DMSA$ and IVP concommitantly. Among 85 cases of PD in $^{99m}Tc-DMSA$ renal scan, the 61 (71.8%) were cases of a dilated pelvocalyceal system related with obstructive uropathy, meanwhile the 28 (27.0%) of 162 cases with CD were cases of obstructive and infectious uropathy. The probability of a presence of some uropathy in cases of CD were 99.3%, meanwhile that of the presence of CD in cases of some uropathy were 37.9%. Besides, there were some specific anatomical findings such as polycystic kidneys with symmetric enlarged kidneys with multiple CD and the kidneys of chronic renal failure and/or hypertension with symmetric small size in $^{99m}Tc-DMSA$ renal stan.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.1
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pp.57-65
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2023
A vibration response-based detection system was used to investigate the adhesive areas of single-lap joints using a nonlinear transformation approach for deep learning. In industry or engineering fields, it is difficult to know the condition of an invisible part within a structure that cannot easily be disassembled and the conditions of adhesive areas of adhesively bonded structures. To address these issues, a detection method was devised that uses nonlinear transformation to determine the adhesive areas of various single-lap-jointed specimens from the vibration response of the reference specimen. In this study, a frequency response function with nonlinear transformation was employed to identify the vibration characteristics, and a virtual spectrogram was used for classification in convolutional neural network based deep learning. Moreover, a vibration experiment, an analytical solution, and a finite-element analysis were performed to verify the developed method with aluminum, carbon fiber composite, and ultra-high-molecular-weight polyethylene specimens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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