Sequential pattern mining has become an essential task with broad applications. Most sequential pattern mining algorithms use a minimum support threshold to prune the combinatorial search space. This strategy provides basic pruning; however, it cannot mine correlated sequential patterns with similar support and/or weight levels. If the minimum support is low, many spurious patterns having items with different support levels are found; if the minimum support is high, meaningful sequential patterns with low support levels may be missed. We present a new algorithm, weighted interesting sequential (WIS) pattern mining based on a pattern growth method in which new measures, sequential s-confidence and w-confidence, are suggested. Using these measures, weighted interesting sequential patterns with similar levels of support and/or weight are mined. The WIS algorithm gives a balance between the measures of support and weight, and considers correlation between items within sequential patterns. A performance analysis shows that WIS is efficient and scalable in weighted sequential pattern mining.
This paper aims at studying the improvement of test method for t-weight sensitive fault (t-wsf) detect. The development of RAM fabrication technology results in not only the increase at device density on chips but also the decrease in line widths in VLSI. But, the chip size that was large and complex is shortened and simplified while the cost of chips remains at the present level, in many cases, even lowering. First of all, The testing patterns for RAM fault detect, which is apt to be complicated , need to be simplified. This new testing method made use of Local Lower Bound (L.L.B) which has the memory with the beginning pattern of 0(l) and the finishing pattern of 0(1). The proposed testing patterns can detect all of RAM faults which contain stuck-at faults, coupling faults. The number of operation is 6N at 1-weight sensitive fault, 9,5N at 2-weight sensitive fault, 7N at 3-weight sensitive fault, and 3N at 4-weight sensitive fault. This test techniques can reduce the number of test pattern in memory cells, saving much more time in test, This testing patterns can detect all static weight sensitive faults and pattern sensitive faults in RAM.
지금까지의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서는 각 항목들의 중요도(Weight)는 모든 같은 값으로 다루어 왔으나 실 환경에서는 각 항목들의 중요도가 다르게 적용되는 경우가 많이 있고 또 같은 항목이라도 시간에 따라 다른 중요도 값으로 다루어져야 할 경우가 있다. 비즈니스 데이터 분석 환경이나 웹 클릭 데이터 분석 환경과 같은 응용에서도 동적으로 변하는 중요도를 고려하여야 한다. 지금까지 항목의 중요도를 고려하는 여러 패턴 마이닝 기법들이 제안되고 있으나 동적으로 변하는 항목의 중요도를 고려하는 연구는 발표되지 않고 있다. 본 논문에서는 처음으로 동적인 항목들의 중요도(혹은 가중치)를 고려하는 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 단 한번의 데이터베이스 스캔으로 처리되므로 스트림 데이터를 분석할 수 있다. 여러 실험을 통하여 제안하는 기법은 매우 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.
Purpose: This study examined the effects of the weight-bearing pattern and calcaneal taping on the heel width and plantar pressure in standing. Methods: Fifteen healthy subjects with normal feet participated in this study. The heel width was measured using a digital caliper, and a pedoscan was used to measure the plantar pressure of the rear foot while standing. The participants were instructed to stand in three weight-bearing patterns (anterior, middle, and posterior weight bearing) before and after calcaneal taping. The heel width and plantar pressure were measured three times before and three times after calcaneal taping, with the three weight-bearing patterns applied in random order. A 2 (non-taping vs. taping) × 3 (anterior, middle, posterior weight bearing) two-way repeated ANOVA with a Bonferroni post hoc correction was used to assess the differences in heel width and plantar pressure. Results: The results revealed a significant main effect of the weight-bearing pattern (p<.01), but not of calcaneal taping (p>.05). Greater weight bearing applied to the heel resulted in a significantly increased heel width and planter pressure of the rear foot (p<.01). Conclusion: In standing, a posterior weight-bearing pattern increases the heel width due to side-to-side shifting of the plantar heel pad, which increases the heel plantar pressure. Therefore, to prevent high stress on the heel pad and plantar heel pain, it is important to refrain from posterior weight bearing while standing during the activities of daily living.
Objectives: The aim of this report is to suggest that severe weight loss diagnosed with a pattern of liver-spleen disharmony can be effectively treated with Korean Medicine (acupuncture and herbal medication). Methods: This is a clinical case report of a patient with severe weight loss diagnosed with a pattern of liver-spleen disharmony. The patient was treated with Samryungbeakchul-san (Canlingbaizhu-san), Hyangsayangyi-tang (Xiangshayangwei-tang), and Haewoolhwajoong-tang (Jieyuhezhong-tang) two to three times a day and with acupuncture and moxibustion two to three times a week. Results: After the short-term treatments described above, the patient was gradually recovering from severe weight loss and many accompanying symptoms, such as diarrhea, insomnia, insufficient food intake, and others. Conclusions: The results show the possibility that severe weight loss diagnosed with a pattern of liver-spleen disharmony could be effectively treated with Korean Medicine (acupuncture and herbal medication).
본 논문은 퍼지ART의 학습 방법의 하나인 FCSR(Fast Commit Slow Recode)에서 패턴 인식을 향상시키기 위해 가변 학습을 이용하는 새로운 학습방법을 제안하였다. 기존의 학습 방법은 연결 강도(대표패턴)의 갱신에 고정된 학습률이 사용된다. 이 방법은 같은 카테고리 내의 입력패턴과 대표패턴의 유사성의 정도와 관계없이 고정된 학습률로 연결 강도를 갱신한다. 이 경우 카테고리 경계에 있는 유사성이 낮은 입력패턴이 연결강도의 갱신에 크게 영향을 주게 된다. 따라서 잡음 환경에서 이것은 불필요한 카테고리 증식의 원인이 되고, 패턴 인식 능력을 낮추는 문제가 된다. 제안된 방법에서는 대표 패턴과 입력 패턴 사이에 유사성이 적을수록 연결강도의 갱신에 입력패턴의 기여를 낮추어간다. 그 결과 잡음환경에서 퍼지 ART의 불필요한 카테고리 증식을 억제하였고, 패턴 인식 능력을 향상시켰다.
Presently, 3D printers manufactured by material extrusion are economical and easy to use, so they are being used in various fields. However, this study conducted a tensile test on the infill pattern and density of the PLA+ material, due to the limitations of long printing time as well as low mechanical strength. The infill area for the infill density change was measured, using a vision-measuring machine for four infill patterns (concentric, zigzag, honeycomb, and cross) in which the nozzle path was the same for each layer. The tensile strength/weight[MPa/g] and tensile strength/printing time[MPa/min] of the tensile specimens were analyzed. In this study, efficient infill density and patterns are suggested, for cost reduction and productivity improvement. Consequently, it was confirmed that the infill area and infill percentage of the four patterns, were not constant according to the infill pattern. And the tensile strength of the infill density 40% of the honeycomb pattern and infill density 20% of the cross pattern, tended to highly consider the weight and printing time. Honeycomb and cross patterns could reduce the weight of the tensile specimen by 19.11%, 28.07%, as well as the printing time by 29.56%, 52.25%. Tensile strength was high in the order of concentric, zigzag, honeycomb, and cross patterns, considering the weight and printing time.
This study aimed to identify the effects of kinesio taping (KT) applied in a proprioceptive neuromuscular facilitation (PNF) pattern on the pain, weight-bearing distribution (WBD), and walking ability of knee osteoarthritis (KOA) patients. Thirty women with KOA were randomly allocated to a control group (n=15) with KT at the quadriceps only, and a PNF pattern group (n=15) with KT at the quadriceps and gastrocnemius muscle. Pain intensity was measured using a visual analogue scale during walking. In addition, WBD, and walking ability were measured before and 30 minutes after KT application. The VAS significantly reduced in both groups after the intervention (p<.05). WBD (p<.05, ES=.32) and walking ability (p<.05, ES=.38) showed a significant change in the PNF pattern group, and in the inter-group comparison, the PNF pattern group showed a significant difference compared to the control groups. These results demonstrate that KT application with PNF pattern effectively attenuate the pain and improves WBD and walking ability in KOA patients.
순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 탐사하는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용 가능한 탐사 기법으로 동적인 가중치 변화를 탐색 과정에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터가 들어오는 스트림 환경에서 동적 가중치를 적용하여 빈발한 이벤트들을 탐사하는 새로운 순차 패턴 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여주고 해시 구조를 통한 데이터 입출력으로 빈발한 순차 패턴을 빠르게 탐사할 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다. 제안하는 기법은 다른 가중치 순차 패턴 탐사 기법과의 비교를 통해 동적 가중치 탐사 기법의 중요성을 보인다.
This study was aimed to develop the instrument of Korean medical pattern Identification and Functional Evaluation for Five Organ. This study followed seven steps, consisted of first composition of research members, second set-up of the aim, third review for advanced research, fourth finding an important index, fifth puting on the weight for index, sixth advice from linguist and last development of draft of questionnaire. Twenty two in and out researchers joined and put the weight on each question. We developed a draft version of questionnaire of Korean medical pattern identification and functional evaluation for five organ. Most questions between pattern identification and functional evaluation of five organ have similar weight, but several ones have difference in order. Generally, specific symptom represented specific location or related with pain have relatively higher weight on pattern identification, and weakness question gained weight on functional evaluation. We develop the questionnaire of Korean medical pattern identification and functional evaluation for five organ. Following study, which will evaluate the reliability and validity, is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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