Pafitanis, Georgios;Hadjiandreou, Michalis;Alamri, Alexander;Uff, Christopher;Walsh, Daniel;Myers, Simon
Archives of Plastic Surgery
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제47권3호
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pp.242-249
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2020
Background The Exoscope is a novel high-definition digital camera system. There is limited evidence signifying the use of exoscopic devices in microsurgery. This trial objectively assesses the effects of the use of the Exoscope as an alternative to the standard operating microscope (OM) on the performance of experts in a simulated microvascular anastomosis. Methods Modus V Exoscope and OM were used by expert microsurgeons to perform standardized tasks. Hand-motion analyzer measured the total pathlength (TP), total movements (TM), total time (TT), and quality of end-product anastomosis. A clinical margin of TT was performed to prove non-inferiority. An expert performed consecutive microvascular anastomoses to provide the exoscopic learning curve until reached plateau in TT. Results Ten micro sutures and 10 anastomoses were performed. Analysis demonstrated statistically significant differences in performing micro sutures for TP, TM, and TT. There was statistical significance in TM and TT, however, marginal non-significant difference in TP regarding microvascular anastomoses performance. The intimal suture line analysis demonstrated no statistically significant differences. Non-inferiority results based on clinical inferiority margin (Δ) of TT=10 minutes demonstrated an absolute difference of 0.07 minutes between OM and Exoscope cohorts. A 51%, 58%, and 46% improvement or reduction was achieved in TT, TM, TP, respectively, during the exoscopic microvascular anastomosis learning curve. Conclusions This study demonstrated that experts' Exoscope anastomoses appear non-inferior to the OM anastomoses. Exoscopic microvascular anastomosis was more time consuming but end-product (patency) in not clinically inferior. Experts' "warm-up" learning curve is steep but swift and may prove to reach clinical equality.
인터넷을 활용하여 교육의 과제를 해결하고자 하는 많은 노력들이 성공하지 못한 주요 원인은 교육적 활용과 관련한 인터넷의 특성에 대해 이해하지 못한 채 전통적인 교육의 틀 안에서 인터넷의 기술적인 측면만을 강조한데서 찾을 수 있다. 이에 본 연구는 인터넷을 활용한 과제중심학습(NetPBL) 방법에 초점을 두고 그 활용의 필요와 중요성을 살펴보고, 실제 활용 과정에서 참고할 수 있는 교수 학습 방안들을 제시하였다. NetPBL은 편지 친구 사귀기, 전문가의 조언 제공, 자료 활용, 협동학습 활동, 자료 출판, 조사 및 결과 분석, 협동 문제 해결, 시뮬레이션, 사회 활동 등과 같은 형태로 이루어 질 수 있다. 연구 결과, 그와 같은 NetPBL의 다양성은 새로운 교육 패러다임이 추구하는 문제 중심, 상황 중심 그리고 학생 중심의 학습 환경을 구현할 수 있는 잠재력을 지니며, 교육 매체로서의 인터넷이 제공하는 온라인 정보 공유 및 활용, 인적 자원 활용, 정보 교환 및 학습 공동체 형성, 분석 도구 및 자료 활용, 정보의 생산 및 공개 등과 같은 여러 가지 형태의 활동들이 이루어지도록 한다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 NetPBL의 활용에 대한 안내 자료가 부족하다는 현실적인 문제를 고려하여 거시적인 수준과 미시적인 수준에서의 NetPBL 활용 방안들을 제시하였다. 거시적인 수준에서는 NetPBL 활용을 '기획', '준비', '실행', '결과 정리 및 발표' 등과 같은 4가지 단계로 구분하고, 각 단계별 세부 활동들을 제시하였다. 한편 미시적인 수준에서는 NetPBL의 특성을 고려하여 자기주도학습과 협동학습의 구현을 위한 방안들을 학습 환경 설계와 지원 방안의 측면에서 논하였다.
During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.
Purpose: This study was conducted to develop a simulation-based education course and to evaluate the results after the application for second year nursing students. Methods: This study was a non-equivalent control pre-post design. Based on the clinical situation scenarios about patients with COPD and MI, a total of two simulation-based learning modules was developed. Pretest and posttest was conducted to evaluate the difference in critical thinking disposition, problem solving, and clinical competence between two groups of 102 students for the experimental group, 2007 and 90 students for the control group, 2006. The experimental group conducted a clinical performance evaluation in the final test, on December 10, 2007. Results: In the experimental group, knowledge related to learning objectives was significantly increased and core intervention was performed almost exactly, but the same result was not observed in domains of analysis of laboratory test, and nursing education for patients. Self-evaluated clinical competence and problem solving level were significantly more improved in the experimental group than control group, but critical thinking disposition level wasn't. Conclusion: In conclusion, a simulation-based education course needs to utilize self-directed learning module like computer-based learning through web contents and MicroSim and video productions for improving nursing students' critical thinking.
In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
마이크로티칭은 교사들의 모의수업을 녹화한 후 피드백 평가 성찰의 과정을 통하여 수업 스킬을 개선하도록 돕는 교수-학습방법이다. 마이크로티칭과 관련된 선행 연구를 분석한 결과, 마이크로티칭을 진행하면서 발생하는 시간적 물리적 부담을 줄이고, 더욱 의미 있는 성찰의 기회를 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 이를 위하여 본 연구에서는 웹 기반 마이크로티칭 지원 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 통해 마이크로티칭 동영상을 공유하고, 전체 절차와 단계별 활동을 구조화할 수 있으며, 수업 계획서 업로드 체크리스트 등을 통해 마이크로티칭 활동이 보다 체계적이고 심도 있게 이루어지도록 하였다. 또한 다양한 유형의 피드백을 원하는 시점에 정확하게 입력할 수 있는 기능을 지원하였다. 이 시스템은 교사들의 수업스킬 증진뿐만 아니라 프레젠테이션, 면접 스킬을 향상시키는 데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.
This paper reprdsents a new scheme of neural network control system analysis the robustues of robot manipulator using digital signal processors. Digtal signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In additions, DSPs are a s fast in computation as most 32-bit micro-processors and yet at a fraction of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. Durng past decade it was proposed the well-established theorys for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. The proposed neuro network control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.853-858
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1993
The error back-propagation(BP) algorithm is widely used for finding optimum weights of multi-layer neural networks. However, the critical drawback of the BP algorithm is its slow convergence of error. The major reason for this slow convergence is the premature saturation which is a phenomenon that the error of a neural network stays almost constant for some period time during learning. An inappropriate selections of initial weights cause each neuron to be trapped in the premature saturation state, which brings in slow convergence speed of the multi-layer neural network. In this paper, to overcome the above problem, Micro-Genetic algorithms(.mu.-GAs) which can allow to find the near-optimal values, are used to select the proper weights and slopes of activation function of neurons. The effectiveness of the proposed algorithms will be demonstrated by some computer simulations of two d.o.f planar robot manipulator.
This study aims to investigate how the four college students interact with one another to discuss and construct meaning in a small reading group. Additionally, this study attempts to examine how the participants played their roles in the group. Data sources consisted of transcripts of the students' interactions, questionnaires and informal interviews, and the researchers' observation notes. The data revealed that the participants contributed fairly steadily to the interactions by checking with own grammatical knowledge, providing lexical information, understanding the micro level context, and presenting the macro level context. Several pedagogical implications are presented for the practical classroom. Findings of the study suggest effective ways to implement group activities in reading classes and a teacher's role for optimum group learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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