Impaired sensorimotor function of the hand ipsilateral to a unilateral brain damage has been reported in a variety of motor task. however, it is still the controversial issue because of the difficulty of detection in clinical situation, patients' variability(time after onset, contralateral upper extremity severity, other cognitive functions including apraxia), and the performed various motor task. The purpose of this study is to determine the presence of ipsilateral motor deficit following unilateral brain damage in three different specific tasks(hand tapping, visual tracking and coin rotation) compared with healthy age-sex matched control group using the same hand and to investigate the lateralized motor control in each hemispheric function. Findings revealed that stroke patients with unilateral brain damage experienced difficulties with rapid-simple repetitive movement, visuomotor coordination, complex sequencing movement on ipsilateral side. Also, Comparison of the left-hemispheric stroke groups and the right-hemispheric stroke groups revealed that patients with a left-hemisphere damage tended to be more variable in performing all of the three tasks. These results show that stroke patient with left hemisphere damage has more ipsilateral motor deficit, and the left hemisphere contributes to the processing of motor control that necessary for the executing actions with ipsilateral hand.
인체효과로 인해 발생된 안테나 성능의 저하를 보상하기 위하여 외부 보상회로를 설계하였다. 두 가지의 보상회로의 구조를 비교하여 스위치 스트레스를 최소화할 수 있는 구조를 선택하였다. 이후 선택된 보상 회로를 이용하여 저전압에서 사용할 수 있는 MEMS 스위치를 제공받아 FET스위치와 비교하고, 이 스위치를 휴대용 단말기에 적용하여 실험하였다. 이때 안테나로부터의 반사파를 감지하는 회로를 추가하여 인체효과 발생 시 자동적으로 보상회로가 동작되도록 프로그램 하여 데모시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 인체효과 발생으로 인한 안테나의 성능을 보상회로를 동작시킴으로써 방사전력이 2.5dB 향상되는 것을 확인하였다.
To realize a robot hand interacting like a human hand, there are many tactile sensors sensing normal force, shear force, torque, shape, roughness and temperature. This sensing signal is essential to manipulate object accurately with robot hand. In particular, slip sensors make manipulation more accurate and breakless to object. Up to now several slip sensors were developed and applied to robot hand. Many of them used complicate algorithm and signal processing with vibration data. In this paper, we developed novel principle slip sensor using separation layer. These two layers are moved from each other when slip occur. Developed sensor can sense slip signal by measuring this relative displacement between two layers. Also our principle makes slip signal decoupled from normal force and shear force without other sensors. The sensor was fabricated using the NBR(acrylo-nitrile butadiene rubber) and the Ecoflex as substrate and a paper as dielectric. To verify our sensor, slip experiment and normal force decoupling test were conducted.
Purpose: This study examined the improved sensory, hand function, postural balance and activities of daily living (ADL) through somatosensory stimulation, such as the facilitation of functional reaching and tactile, proprioceptive stimulus of the upper limb (UL) and hand. Methods: Seventeen stroke patients having problems with motor and somatosensory deficits were selected in Bobath Memorial Hospital adult rehabilitation center. The patients were divided into two groups; the sensorimotor deficit group (SMDG) and motor deficit group (MDG). Somatosensory stimulation on the UL, physical therapy and occupational therapy were carried out three times a week over a six week these treatments were performed in both group period. To compare each group, the following assessment tools were used: such as tactile detection thresholds (TDT), two point discrimination on the affected side (TPDas), unaffected side (TPDus) stereognosis (ST) manual function test, hand function on the affected side (HFas) and unaffected side (HFus), Postural Assessment Scale for Stroke (PASS) and Korean version Modified Barthel Index (K-MBI). Results: In the SMDG, somatosensory stimulation on the UL was statistically important for TDT, TPDas, TPDus (except for the thener), ST, hand function on HFas, on HFus, PASS length of displacement with foam (LDFSEO), and K-MBI. In the MDG, somatosensory stimulation on the UL was important for TDT, TPDas, TPDus (except index finger) length of displacement with the eyes open, LDFSEO, HFas, HFus, PASS and K-MBI. In addition, there was a significant difference in the PASS between SMDG and MDG. Conclusion: Somatosensory stimulation on the UL affects the sensory, hand function, postural control and ADLs performance.
본 연구에서는 나날이 발전하는 카메라의 해상도 기술과 SNS의 이미지 공유를 통해서 고해상도로 찍은 이미지를 손쉽게 구할 수 있고, 이미지를 통해서 사람의 손가락 지문을 손쉽게 채취하여 이를 악용할 수 있다는 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술을 개발하기 위해서는 Python 언어를 이용한 Opencv와 opencv안의 Blur 처리를 해주는 라이브러리 등을 사용한다. 우선 이미지에서 손을 찾아주기 위해서 딥러닝 기반의 학습된 Hand Key point Detection 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 이용해 손가락 마디를 찾아 이 마디의 좌표를 이용해 이미지에서의 손가락 지문 부위만을 따로 blur 처리를 해줌으로써 원본 이미지에서의 손상을 최소화하면서 손가락 지문을 보호할 수 있다. 향후 정확한 손가락 추적 알고리즘의 개발로 스마트폰 카메라 app의 내부 옵션으로 사용하여 고해상도의 이미지에서의 지문을 보호할 수 있을 것이다.
루프 검지기, 영상 검지기 등의 기존 교통 검지기들은 설치와 유지보수에 드는 비용이 크고, 밤과 낮에 따라 상이한 검지 알고리즘이 필요하거나 날씨에 따라 검지율의 편차가 크다는 단점을 가지고 있다. 반면에 밀리미터파 레이더는 악천후에 의한 영향을 받지 않고, 주야간에 관계없이 일정한 검지 성능을 얻을 수 있다. 덧붙여 설치와 유지보수를 위하여 교통 통제의 필요가 없고, 다수의 차량을 동시에 검지 가능하다. 본 연구는 이러한 장점을 가진 레이더 센서를 활용한 다중 물체 검지 알고리즘을 기존의 단일 물체 검지 알고리즘을 응용하여 구현하였으며 이에 대한 평가를 수행하여 의미 있는 결과를 얻었다.
최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.
This study was conducted to detect the toxoplasma specific-DNA in circulating blood and organs collected from slaughtered pigs at slaughtering house and experimentally infected pigs with Toxoplasma gondii tachyzoites by polymerase chain reaction(PCR), and also PCR was applied to diagnose for acute phase of swine toxoplasmosis as a newly developed diagnostic test. The sensitivity of oligonucleotide primer, T-1 & T-2, designed from toxoplasma B1 gene amplification method was compared with Tp parasite detection by mouse inoculation(MI). On the other hand, latex agglutination test(LAT) was conducted to detect the serum antibodies comparing with the detection of toxoplasma by PCR and MI. The results obtained were summarized as follows. PCR was able to determine at the lowest level of $10^0/ml$ T. gondii in blood samples which were blended with a serial diluted T gondii in vitro. On the other hand, $10^2/5g$ of T gondii could detect from a variety of tissues including lung, diaphragm, liver, heart, spleen and brain in vitro. The primer was proved to specifically determine T gondii in blood and tissues in vitro but it did not detect Neospora caninum used as a negative control. DNA of T. gondii was effectively extracted by freezing, thawing and grinding twice both tissues mixed with T gondii in vitro and in experimentally infected pig's tissues. PCR detected specific DNA in the blood of experimentally infected pigs at 108 hrs and 120 hrs post-infection, it was the same time that the pigs showed fever and parasitaemia. In case of tissue, specific DNA was, however, detected only lung from experimentally infected pigs. Even though the duration of acute phase was from 3 to 7 days post-infection, but the latex agglutination test (LAT) results appeared from 8 days post-infection. A comparison of sensitivity in determining T gondii in blood samples between PCR and MI, PCR positive rate ranged from 25 to 33.3%, but that of MI covered from 75 to 100%.
본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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