Purpose : The purpose of this study is to determine the effects of scapula and pelvis symmetrical reciprocal pattern exercise of PNF concept on respiratory function and quality of life in elderly subjects. Methods : Nineteen elderly subjects with healthy were recruited. Subjects performed scapula and pelvis symmetrical reciprocal pattern exercise of PNF concept. Exercise was appied 30 minutes three times per week for four weeks. The respiratory function and quality of life (QOL) test three times (before, two weeks, and four weeks). Respiratory function includes forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume at one second (FEV1), Peak Expiratory Flow (PEF) and chest cage expansion test (CCET). The QOL test was measured Korean WHOQOL-BRIEF. The analysis method was analyzed through the one-way ANOVA repeated methods, and the statistical significance is α=.05. It was analyzed through the post test Bonferroni test. Results : After the 4 week scapula and pelvis symmetrical reciprocal pattern exercise of PNF concept showed statistically significant differences in the respiratory function (FVC, FEV1, PEF, and CCET), and QOL (p<.05). As a result of the post-hoc test, FVC showed a significant increase in the mid test and post test compared to the pre test (p<.05), FEV1 showed a significant increase in the post test compared to the pre test (p<.05). PEF showed a significant increase in all pre-test, mid-test, and post-test sections (p<.05), CCET showed a significant increase in all pre-test, mid-test, and post-test sections (p<.05). QOL showed a significant increase in all pre-test, mid-test, and post-test sections (p<.05). Conclusion : In this study, the scapula and pelvis symmetrical reciprocal pattern exercise of PNF concept improved respiratory function and QOL. The findings suggest that this intervention could be beneficial in improving respiratory function and QOL in the elderly.
This paper presents the optimization steps with weight and importance of estimated characteristic values in the multiresponse surface analysis(MRA). The research introduces the shape parameter of individual desirability function for relaxation and tighening of specification bounds. The study also proposes the combinded desirability function using arithmetic, geometric and harmonic means considering the measurement unit and numerical pattern.
If the undo/redo function is not reflected in the initial design of an application, it makes it difficult to implement the undo/redo function additionally, in this paper, we examined some examples to design the sodoku game and analyzed problems of the design to implement the undo/redo functions. For an efficient design of the undo/redo functions without using swing.undo package, we propose a class design using the Command, Memento, and Observer pattern these are used as organic. The proposed method is more efficient for distributed work than other method. We implemented a sudoku game using proposed design. In the undo/redo function testing, we could see that it works well.
Nonlinear Function Approximation of Moduled Neural Network Using Genetic Algorithm Neural Network consists of neuron and synapse. Synapse memorize last pattern and study new pattern. When Neural Network learn new pattern, it tend to forget previously learned pattern. This phenomenon is called to catastrophic inference or catastrophic forgetting. To overcome this phenomenon, Neural Network must be modularized. In this paper, we propose Moduled Neural Network. Modular Neural Network consists of two Neural Network. Each Network individually study different pattern and their outputs is finally summed by net function. Sometimes Neural Network don't find global minimum, but find local minimum. To find global minimum we use Genetic Algorithm.
This paper presents a lip print recognition by the pattern kernels for a personal identification. A lip print recognition is developed less than the other physical attribute that is a fingerprint, a voice pattern, a retinal blood-vessel pattern, or a facial recognition. A new method by the pattern kernels is pro for a lip print recognition. The pattern kerne function consisted of some local lip print p masks. This function identifies the lip print known person or an unknown person. The results show that the proposed algorithm the pattern kernels can the efficiently realized.
This paper addresses the load usage scheduling in the HEMS for residential power consumers. The HEMS would lead the residential users to change their power usage, so as to minimize the cost in response to external information such as a time-varying electricity price, the outside temperature. However, there may be a consumer's inconvenience in the change of the power usage. In order to improve this, it is required to understand the pattern of load usage according to the external information. Therefore, this paper suggests a methodology to model the load usage pattern, which classifies home appliances according to external information affecting the load usage and models the usage pattern for each appliance based on a copula function representing the correlation between variables. The modeled pattern would be reflected as a constraint condition for an optimal load usage scheduling problem in HEMS. To explain an application of the methodology, a case study is performed on an electrical water heater (EWH) and an optimal load usage scheduling for EHW is performed based on the branch-and-bound method. From the case study, it is shown that the load usage pattern can contribute to an efficient power consumption.
This paper proposes a novel pattern recognition approach based on the radial basis function (RBF) neural network for identifying insulation defects of high-voltage electrical apparatus arising from partial discharge (PD). Pattern recognition of PD is used for identifying defects causing the PD, such as internal discharge, external discharge, corona, etc. This information is vital for estimating the harmfulness of the discharge in the insulation. Since an insulation defect, such as one resulting from PD, would have a corresponding particular pattern, pattern recognition of PD is significant means to discriminate insulation conditions of high-voltage electrical apparatus. To verify the proposed approach, experiments were conducted to demonstrate the field-test PD pattern recognition of cast resin current transformer (CRCT) models. These tests used artificial defects created in order to produce the common PD activities of CRCTs by using feature vectors of field-test PD patterns. The significant features are extracted by using nonlinear principal component analysis (NLPCA) method. The experimental data are found to be in close agreement with the recognized data. The test results show that the proposed approach is efficient and reliable.
The definite objects of this study are as follows; 1. The study presents the methods of the designing collar pattern and bodice pattern by each concrete object after comparing and analyzing the factors among the features which are in need of clothes designing. 2. The object of this study is to make body-suitable ready-made clothes by comparing and analyzing the methods of designing collar pattern and bodices pattern presented by each concrete objects and Bunka Pattern. The results of this study are as follows; 1 . The results of this study developed the body-suitable bodice pattern of bend-forward type, straight type and lean-back type Compared with the Bunka pattern by physical function test, this study was rated high in the aspects of the shape of neck and shoulder. 2. The collar pattern was designed according to each type. The front center rising point of straight type is 2.5cm, lean-back type is 3.0cm and bend-forward type is 1.5cm. Compared with the Bunka pattern by physical function test, this study is rated high in the aspects of the shape. To confirm the increase and change of the measure definitely, the complete examination of each subject is necessary. This developed and investigated pattern must be supplemented more by comparing and analyzing with other pattern and body types.
Building components have been deteriorated by various factors such as location, a building type, a surrounding environment and so on. In addition, each component has a peculiar characteristics, compared with other components in properties of matter an used part. Building components would be required to maintain its function and performance to provide the resident with a decent living condition. It is important to decide the repair time, scope and a required cost in repair plan, considering the each component's characteristics. In this parer, it aimed at providing the economic repair pattern to analyze the relation of the time-elapse and the cumulative repair cost in the apartment housing using 3rd quadratic function. Results of the study are as follows: First, the shape of the function for the economic repair is classified into two type. One is the continuous increase type of the cumulative cost which properly means the iterative repair type after built. The other is that the function has the maximum state at a point which means one-repair after its repair would be delayed to a scheduled time. Second, the iterative repair pattern would include window, roof proof, lighting and water supply pipe. The other repair pattern would include the paintings, heating pipe and sign board.
Support Vector Machine (SVM) is one of the methods of pattern recognition that separate input data using hyperplane. This method has high capability of pattern recognition by using the technique, which says kernel trick, and the Radial basis function (RBF) kernel is usually used as a kernel function in kernel trick. In this paper we propose using the q-normal distribution to the kernel function, instead of conventional RBF, and compare two types of the kernel function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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