Objective: The aim of this study was to evaluate the effects on pain and function of patients with rotator cuff tendinopathy when applying trigger point of infraspinatus and teres minor to myofascial trigger point release (MFR) plus mobility exercise and MFR. Design: A randomized controlled trial. Methods: The total participants were 30patients and were separated to MFR plus mobility exercise group(n=15) and MFR group (n=15) according to the randomized treatment method. The MFR was performed at two infraspinatus tampon points and one teres minor tampon point for twice a week for 4 weeks and the treatment time was 6 minutes 20 seconds in each position. The MFR group also carried out the myofascial trigger point release in the same way as the MFR plus mobility exercise group. Results: The MFR plus mobility exercise group significantly reduced objective and subjective pain (p<0.05). The range of motion of the shoulder joint flexion and external rotation, Quick-Disability of the Arm, shoulder and Hand, and Shoulder Pain and Disability Index were significantly improved in the group to which MFR plus mobility exercise was applied (p<0.05). Conclusions: These results confirmed that MRF plus mobility exercise is more effective in relieving shoulder pain and improving function in rotator cuff tendinopathy.
Wi-Fi AP(Access Point)의 기반구조인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 동일채널 간섭신호에 대한 취약성과 그 대책의 하나인 OFDM과 스마트안테나의 결합구조가 설명되었다. 높은 효율을 보장하지만 복잡성을 수반하는 FFT(Fast Fourier Transform) 후단 구조 대신 저렴한 구축비용이 장점인 수신신호 분산행렬 기반의 FFT 전단 스마트안테나의 수학적 모델이 전개되었다. 그 BER(Bit Error Rate) 특성을 높이기 위하여 제안된 채널행렬 출력 분산행렬을 기반으로 한 FFT 전단 구조 스마트안테나의 성능 측정을 위한 컴퓨터 모의실험이 수행되었다. 수신신호 분산행렬에 의해 생성된 가중치벡터에 비해 채널행렬 출력에 의한 가중치벡터가 다양한 페이딩 환경 변화에서 우월한 성능을 보임이 증명되었다.
본 논문에서는 한 도시(원주시)를 대상으로 안정적이면서 높은 경제 절감 효과를 얻을 수 있는 광대역 무선 Smart-city형 네트워크 커버리지를 제안하고자 한다. 이를 위하여 해당 지역에 대한 사전 지리적 조사를 실시하고 환경에 적합한 장비를 선택하여 네트워크망의 추가 및 복구가 쉬운 무선 메쉬 네트워크망을 설계하였고 시뮬레이션을 통해 기존에 구축되어 있는 네트워크망과 그 성능을 비교, 평가하고 고찰하였다. 본 논문이 추구하는 목표는 연구를 통해 무선 메쉬 네트워크의 경비 절감 효과 및 우수한 성능을 평가받고 이를 활용하여 그린 IT의 기초가 될 수 있는 미래지향적 도심 통합 네트워크를 제안하는데 있다.
본 연구의 목적은 구매자 관점에서 스마트 폰 기기선택 결정요인을 추출 및 분류하고, 기기 선택시 각 결정요인에 대한 중요도 인식을 조사하여, 구매패턴 변화를 살펴보고 이에 따른 사업전략을 제시하는 데 있다. 기존 연구방법과 같이 선행연구를 통해 기기선택 결정요인을 조사함과 동시에 실제 구매자들을 대상으로 기기 선택요인을 추출하여 종합함으로써 현실적인 결과를 도출하고자 하였다. 연구결과는 최초구매자와 재 구매자들의 기기선택 관점이 어떻게 달라지는지 패턴을 보여주고 이에 따른 전략을 제시하였다. 본 연구는 실무적인 측면에서 스마트 폰 관련 업계(단말기 제조업체 및 통신 서비스업체)의 전략 설정과 정부정책 수립에 있어 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
This paper investigates the design of coupled inductor for minimum inductor current ripple in rapid traction battery charger systems. Based on the general circuit model of coupled inductor together with the operating principles of dc-dc converter, the relationship between the ripple size of inductor current and the coupling factor is derived under the different duty ratio. The optimal coupling factor which corresponds to a minimum inductor ripple current becomes -1, i.e. a complete inverse coupling without leakage inductance, as the steady-state duty ratio operating point approaches 0.5. In an opposite manner, the optimal coupling factor value of zero, i.e. zero mutual inductance, is required when the steady-state duty ratio operating point approaches either zero or one. Coupled inductors having optimal coupling factor can minimize the ripple current of inductor and battery current resulting in a reliable and efficient operation of battery chargers.
To develop smart sportswear capable of measuring biometric data, we created a close-fitting pattern using two- and three-dimensional (2D and 3D, respectively) methods. After 3D virtual fitting, the tightness of each pattern was evaluated using image processing of contact points, mesh deviation, and cross-sectional shapes. In contact-point analysis, the 3D pattern showed high rates of contact with the body (84.6% and 93.1% for shirts and pants, respectively). Compared with the 2D pattern, the 3D pattern demonstrated closer contact at the lower chest, upper arm, and thigh regions, where electrocardiography and electromyography were primarily carried out. The overall average gap was also lower in the 3D pattern (5.27 and 4.66 mm in shirts and pants, respectively). In the underbust, waist, thigh circumference, and mid-thigh circumference, the cross-section distance between clothing and body was showed a statistically significant difference and evenly distributed in the 3D pattern, exhibiting more closeness. The tightness and fit of the 3D smart sportswear sensor pattern were successfully evaluated. We believe that this study is critical, as it facilitates the comparison of different patterns through visualization and digitization through 3D virtual fitting.
Ha Tran Thi;Hien Pham The;Yun-Seok Mun;Ic-Pyo Hong
전기전자학회논문지
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제27권4호
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pp.439-449
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2023
In an era marked by the increasing use of drones and the growing demand for indoor surveillance, the development of a robust application for detecting and tracking both drones and humans within indoor spaces becomes imperative. This study presents an innovative application that uses FMCW radar to detect human and drone motions from the cloud point. At the outset, the DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm is utilized to categorize cloud points into distinct groups, each representing the objects present in the tracking area. Notably, this algorithm demonstrates remarkable efficiency, particularly in clustering drone point clouds, achieving an impressive accuracy of up to 92.8%. Subsequently, the clusters are discerned and classified into either humans or drones by employing a deep learning model. A trio of models, including Deep Neural Network (DNN), Residual Network (ResNet), and Long Short-Term Memory (LSTM), are applied, and the outcomes reveal that the ResNet model achieves the highest accuracy. It attains an impressive 98.62% accuracy for identifying drone clusters and a noteworthy 96.75% accuracy for human clusters.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제2권2호
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pp.7-10
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2014
In order to develop smart grid communications infrastructure, a high level of interconnectivity and reliability among its nodes is required. Sensors, advanced metering devices, electrical appliances, and monitoring devices, just to mention a few, will be highly interconnected allowing for the seamless flow of data. Reliability and security in this flow of data between nodes is crucial due to the low latency and cyber-attacks resilience requirements of the Smart Grid. In particular, Artificial Intelligence techniques such as Fuzzy Logic, Bayesian Inference, Neural Networks, and other methods can be employed to enhance the security gaps in conventional IDSs. A distributed FPGA-based network with adaptive and cooperative capabilities can be used to study several security and communication aspects of the smart grid infrastructure both from the attackers and defensive point of view. In this paper, the vital issue of security in the smart grid is discussed, along with a possible approach to achieve this by employing FPGA based Radial Basis Function (RBF) network intrusion.
현재 교육에서 다양한 멀티미디어를 사용하는 것이 일반화되어 가고 있다. 그러나 ICT 환경에서 새롭게 등장하는 스마트한 멀티미디어로 인하여 교육현장이 더욱 스마트한 환경으로의 변화를 요구 받고 있다. 이러한 점에서 현재의 교육현장에서의 멀티미디어 환경에 대한 개선점을 알아보고, 새로운 형태의 스마트 멀티미디어를 활용한 교육의 사례를 살펴보고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.61-68
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2020
In the era of the fourth industrial revolution, many production plants are gradually evolving into smart factories that apply information and communication technology to manufacturing, distribution, production, and quality management. The conversion from conventional factories to smart factories has resulted in the automation of production sites using the internet and the internet of things (IoT) technology. Thus, labor-intensive production can easily collect necessary information. However, implementing a smart factory required a significant amount of time, effort, and money. In particular, labor-intensive production industries are not automated, and productivity is determined by human skill. A representative industry of such industries is sewing the industry. In the sewing industry, wherein productivity is determined by the operator's skills. This study suggests that production performance, inventory management and product delivery of the sewing industries can be managed efficiently with existing production method by using smart buttons incorporating IoT functions, without using automated machinery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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