헬스케어 산업은 빅데이타, ICT(Information and Communications Technologies), IT 기기 등의 결합으로 서비스 범위가 확대되고 관리가 생애주기 전반에 걸쳐 이뤄질 것으로 예상된다. 본 논문은 헬스케어의 한 분야로 엄지손가락에 대한 손허리손가락관절굽힘과 손가락뼈사이관절굽힘에 대하여 알아보도록 한다. 손허리손가락관절굽힘은 엄지 손허리손가락 관절을 구부리는 것을 말하고 손가락뼈사이관절굽힘은 엄지손가락뼈사이 관절을 구부리는 것을 말한다. 관절을 구부릴 때 일정한 정해진 각도에 미달하거나 통증을 느끼면 이상이 발생한 것이다. 또한 엄지손가락관절의 이상에 대한 예방법과 치료법도 제시하였다. 50대 50명을 대상으로 엄지손가락 관절에서 손허리손가락관절굽힘과 손가락뼈사이관절굽힘에 대한 실험을 수행하였다. 본 시스템은 몸의 일부에 한정되어 있지만, 이를 부분적으로 확대해 나간다면 빅데이타 헬스케어시스템 구축의 기반이 될 것이다.
This paper examined partnership and business performance of international joint venture. Based on the analysis of the sixty-three international joint venture cases, the following results were found. First, it was found that the partnership of commitment have a significant positive influences on the business performance of marketing and distribution sectors in international joint venture. Second, the partnership of complementarity have a significant positive influences on the business performance of marketing and distribution sectors in international joint venture. Third, the partnership of trust have a significant positive influences on the human resources efficiency of marketing sector in international joint venture.
Due to the view point, illumination, personal gait and other background situation, person re-identification across cameras has been a challenging task in video surveillance area. In order to address the problem, a novel method called Joint Bayesian across different cameras for person re-identification (JBR) is proposed. Motivated by the superior measurement ability of Joint Bayesian, a set of Joint Bayesian matrices is obtained by learning with different camera pairs. With the global Joint Bayesian matrix, the proposed method combines the characteristics of multi-camera shooting and person re-identification. Then this method can improve the calculation precision of the similarity between two individuals by learning the transition between two cameras. For investigating the proposed method, it is implemented on two compare large-scale re-ID datasets, the Market-1501 and DukeMTMC-reID. The RANK-1 accuracy significantly increases about 3% and 4%, and the maximum a posterior (MAP) improves about 1% and 4%, respectively.
본 논문에서는 인체의 CT/MRI에서 단층 촬영된 무릎관절을 영상처리 과정을 거쳐 3차원 관절 모델을 제작하였다. 실제 무릎관절의 형상을 추출할 때 설정 조건에 따라 3차원 형상정보가 달라질 수 있다. 이러한 미세한 3차원 형상정보의 차이에 따른 무릎관절의 구동특성을 분석하기 위해 2가지의 관절 모델을 3차원 프린터를 이용하여 제작하였다. 제작된 관절모델을 이용하여 관절구동 시 압축력 실험을 수행하였고 형상의 차이에 따라 결과값의 차이가 발생하였다. 따라서 생체모방형 바이오리액터를 개발할 경우에는 형상정보의 차이에 대한 연구가 선행되어야 할 것으로 사료된다.
본 논문은 헬스케어의 한 분야로 엄지손가락에 대한 손허리손가락관절굽힘과 손가락뼈사이관절굽힘에 대하여 알아보도록 한다. 손허리손가락관절굽힘은 엄지 손허리 손가락 관절을 구부리는 것을 말하고 손가락뼈사이관절굽힘은 엄지손가락뼈사이 관절을 구부리는 것을 말한다. 관절을 구부릴 때 일정한 정해진 각도에 미달하거나 통증을 느끼면 이상이 발생한 것이다. 또한 엄지손가락 관절의 이상에 대한 예방법과 치료법도 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권3호
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pp.265-276
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2015
In this paper, we propose hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for joint distribution valued data. Information technology is increasing the necessity of statistical methods for large and complex data. Symbolic Data Analysis (SDA) is an attractive framework for the data. In SDA, target objects are typically represented by aggregated data. Most methods on SDA deal with objects represented as intervals and histograms. However, those methods cannot consider information among variables including correlation. In addition, objects represented as a joint distribution can contain information among variables. Therefore, we focus on methods for joint distribution valued data. We expanded the two well-known exploratory methods using the dissimilarities adopted Hall Type relative projection index among joint distribution valued data. We show a simulation study and an actual example of proposed methods.
In this paper, we developed a miniaturized humanoid having the new joint mechanism. In general, the high torque actuator and the joint mechanism having three coincided axes are important in development of the miniaturized humanoid. By using the swash plate, which is generally used in three axes rotor mechanism, we developed a new three-coincided-axes joint mechanism and a miniaturized humanoid having the joint mechanism at its hip and ankle joints. Since the joint mechanism has a pair of parallel drive motors for each axis, the driving torque of the joint mechanism is very high. Futhermore, thanks to the three-coincided-axes mechanism, the solution of the inverse kinematics is simple and computationally efficient, and the resulting walking behavior of the humanoid becomes natural.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4658-4679
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2017
Android is now the most popular smartphone platform and remains rapid growth. There are huge number of sensitive privacy information stored in Android devices. Kinds of methods have been proposed to detect Android malicious applications and protect the privacy information. In this work, we focus on extracting the fine-grained features to maximize the information of Android malware detection, and selecting the least joint features to minimize the number of features. Firstly, permissions and APIs, not only from Android permissions and SDK APIs but also from the developer-defined permissions and third-party library APIs, are extracted as features from the decompiled source codes. Secondly, feature selection methods, including information gain (IG), regularization and particle swarm optimization (PSO) algorithms, are used to analyze and utilize the correlation between the features to eliminate the redundant data, reduce the feature dimension and mine the useful joint features. Furthermore, regularization and PSO are integrated to create a new joint feature mining method. Experiment results show that the joint feature mining method can utilize the advantages of regularization and PSO, and ensure good performance and efficiency for Android malware detection.
인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
Recently, multidimensional joint inversion of geophysical data based on fundamentally different physical properties has been actively studied. Joint inversion can provide a way to much more accurately image the subsurface structure. Through the joint inversion, furthermore, it is possible to directly estimate non-geophysical material properties from geophysical measurements. In this study, I derive the objective functions and normal equations of three different joint inversion approaches: one approach based on the structural similarity using cross-gradient, and the other two using the a priori information on the model parameters and the correlation between material properties. Since all the equations derived in this study are based on the same inversion method (smoothness constrained least-squares), it is possible to mix the joint inversion methods so as to produce a new joint inversion algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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