These were two main purposes of this study. The first was to research the relevance between gross motor function measurement (GMFM) and the spatiotemporal parameters of gait in children with cerebral palsy. The second was to research the relevance between gross motor performance measure (GMPM) and the spatiotemporal gait parameters. Twelve children ($6.0{\pm}1.8$ years) with cerebral palsy participated in this study. GMFM and GMPM were performed and the spatiotemporal parameters of gait were measured by using WalkWay MG-1000. There were no significant correlations between the GMFM score and the stride length, step length, step width, cadence, and velocity (p>.05). The GMPM score also had no significant correlation with the spatiotemporal gait parameter (p>.05).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1618-1637
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2018
By means of compressive sensing (CS) technique, this paper considers the collection of sensor data with spatiotemporal correlations in wireless sensor networks (WSNs). In energy-constrained WSNs, one-dimensional CS methods need a lot of data transmissions since they are less applicable in fully exploiting the spatiotemporal correlations, while the Kronecker CS (KCS) methods suffer performance degradations when the signal dimension increases. In this paper, an appropriate sensing matrix as well as an efficient sensing method is proposed to further reduce the data transmissions without the loss of the recovery performance. Different matrices for the temporal signal of each sensor node are separately designed. The corresponding energy-efficient data gathering method is presented, which only transmitting a subset of sensor readings to recover data of the entire WSN. Theoretical analysis indicates that the sensing structure could have the relatively small mutual coherence according to the selection of matrix. Compared with the existing spatiotemporal CS (CS-ST) method, the simulation results show that the proposed efficient measurement method could reduce data transmissions by about 25% with the similar recovery performance. In addition, compared with the conventional KCS method, for 95% successful recovery, the proposed sensing structure could improve the recovery performance by about 20%.
Crime amount prediction is crucial for optimizing the police patrols' arrangement in each region of a city. First, we analyzed spatiotemporal correlations of the crime data and the relationships between crime and related auxiliary data, including points-of-interest (POI), public service complaints, and demographics. Then, we proposed a crime amount prediction model based on 2D convolution and long short-term memory neural network (2DCONV-LSTM). The proposed model captures the spatiotemporal correlations in the crime data, and the crime-related auxiliary data are used to enhance the regional spatial features. Extensive experiments on real-world datasets are conducted. Results demonstrated that capturing both temporal and spatial correlations in crime data and using auxiliary data to extract regional spatial features improve the prediction performance. In the best case scenario, the proposed model reduces the prediction error by at least 17.8% and 8.2% compared with support vector regression (SVR) and LSTM, respectively. Moreover, excessive auxiliary data reduce model performance because of the presence of redundant information.
Huang, Shaonian;Huang, Dongjun;Khuhroa, Mansoor Ahmed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3769-3789
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2018
Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.
This study examined the correlations among the Berg Balance Scale, which is a clinical tool used to evaluate balance ability, spatiotemporal parameters of gait, and falling; determined the parameters most closely related to falling; and identified a discriminatory parameter and its predictability. Thirty-four subjects aged 72 to 92 years participated in this study. Following a questionnaire survey about falling, the Berg Balance Scale and spatiotemporal parameters of gait were measured. The results revealed that the incidence of falls increased with aging and an accompanying reduction in the flexion range of motion of the hip joint. The gait characteristics of elderly people who fell easily included a slower walking speed, shorter stride, and longer stance time than other elderly. When the cutoff score was set at 45, the Berg Balance Scale was able to identify correctly those individuals who truly have experience of falling than when the cutoff score was set at 39. But when the cutoff score was set at 39, the scale's specificity identifying correctly those individuals who truly have not experience of falling was higher than at the cutoff score of 45. Therefore, the Berg Balance Scale is an appropriate screening method in a clinical setting for the early detection of elderly people at risk of falling. In conclusion, elderly people with a Berg Balance Scale score. below 45 are the most likely to fall owing to their decreased balance ability.
To clarify relationships between the abundance and biological characteristics of Pacific salmon Oncorhynchus spp., we analyzed spatiotemporal changes in fork length, body weight, and an index of relative abundance (catch per unit effort, CPUE) for pink salmon (O. gorbuscha), chum salmon (O. keta), and sockeye salmon (O. nerka) collected by research gill-nets from the T/V Oshoro-maru and the T/V Hokusei-maru of Hokkaido University in the North Pacific during 1953-2007. Populations of each species were distributed throughout the western Bering Sea, eastern Bering Sea (EB), western North Pacific (WNP), central North Pacific (CNP), eastern North Pacific (ENP), and Okhotsk Sea. Since 1970, the average body size of chum salmon at ocean ages 0.3-0.4 has generally declined in the WNP and CNP. However, the average body sizes of sockeye and pink salmon have not shown temporal changes. Chum salmon showed significant negative (positive) correlations between CPUE and body size for populations in CNP (ENP) at ocean ages 0.2-0.3 (age 0.1) for both sexes. In general, sockeye salmon also showed significant negative (positive) correlations between CPUE and body size for populations in the EB at ocean ages X.2-X.3 (age X.1) for both sexes, except in CNP at age 2. Our results suggest that better growth by chum and sockeye salmon in the early periods of their ocean life histories might produce higher abundance. This higher abundance, which might also be affected by overlapping distributions among Pacific salmon species and populations in certain seas, in turn appears to cause density-dependent declines in growth in the following ocean life history period due to the limited carrying capacity of the seas. To understand complex dynamics in Pacific salmon species in the North Pacific Ocean, research on interactions among species and populations is needed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2866-2880
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2014
We propose a video denoising method based on Kalman filter to reduce the noise in video sequences. Firstly, with the strong spatiotemporal correlations of neighboring frames, motion estimation is performed on video frames consisting of previous denoised frames and current noisy frame based on intensity and structure tensor. The current noisy frame is processed in temporal domain by using motion estimation result as the parameter in the Kalman filter, while it is also processed in spatial domain using the Wiener filter. Finally, by weighting the denoised frames from the Kalman and the Wiener filtering, a satisfactory result can be obtained. Experimental results show that the performance of our proposed method is competitive when compared with state-of-the-art video denoising algorithms based on both peak signal-to-noise-ratio and structural similarity evaluations.
As the occurrence of a crime is dependent on different factors, their correlations are beyond the ordinary cognitive range. Owing to this limitation, systems face difficulty in correlating various factors, thereby requiring the assistance of artificial intelligence (AI) to overcome such limitations. Therefore, AI has become indispensable for crime prediction. Crimes can cause severe and irrevocable damage to a society. Recently, big data has been introduced for developing highly accurate models for crime prediction. Prediction of night crimes should be given significant consideration, because crimes primarily occur during nights, when the spatiotemporal characteristics become vulnerable to crimes. Many environmental factors that influence crime rate are applied for crime prediction, and their influence on crime rate may differ based on temporal characteristics and the nature of crime. This study aims to identify the environmental factors that influence sex and theft crimes occurring at night and proposes an artificial neural network (ANN) model to predict sex and theft crimes at night in random areas. The crime data of A district in Seoul for 12 years (2004-2015) was used, and environmental factors that influence sex and theft crimes were derived through multiple regression analysis. Two types of crime prediction models were developed: Type A using all environmental factors as input data; Type B with only the significant factors (obtained from regression analysis) as input data. The Type B model exhibited a greater accuracy than Type A, by 3.26 and 9.47 % higher for theft and sex crimes, respectively.
Lipins play dual function in lipid metabolism by serving as phosphatidate phosphatase and transcriptional co-regulators of gene expression. Mammalian lipin proteins consist of lipin1, lipin2, and lipin3 and are encoded by their respective genes Lpin1, Lpin2, and Lpin3. To date, most studies are concerned with Lpin1, only a few have addressed Lpin2 and Lpin3. Ontogenetic expression of Lpin2 and Lpin3 and their associations with traits would help to explore their molecular and physiological functions in sheep. In this study, 48 animals with an equal number of males and females each for both breeds of fat-tailed sheep such as Guangling Large Tailed (GLT) and Small Tailed Han (STH) were chosen to evaluate the ontogenetic expression of Lpin2 and Lpin3 from eight different tissues and months of age by quantitative real-time polymerase chain reaction (PCR). Associations between gene expression and slaughter and tail traits were also analyzed. The results showed that Lpin2 mRNA was highly expressed in perirenal and tail fats, and was also substantially expressed in liver, kidney, reproductive organs (testis and ovary), with the lowest levels in small intestine and femoral biceps. Lpin3 mRNA was prominently expressed in liver and small intestine, and was also expressed at high levels in kidney, perirenal and tail fats as well as reproductive organs (testis and ovary), with the lowest level in femoral biceps. Global expression of Lpin2 and Lpin3 in GLT both were significantly higher than those in STH. Spatiotemporal expression showed that the highest levels of Lpin2 expression occurred at 10 months of age in two breeds of sheep, with the lowest expression at 2 months of age in STH and at 8 months of age in GLT. The greatest levels of Lpin3 expression occurred at 4 months of age in STH and at 10 months of age in GLT, with the lowest expression at 12 months of age in STH and at 8 months of age in GLT. Breed and age significantly influenced the tissue expression patterns of Lpin2 and Lpin3, respectively, and sex significantly influenced the spatiotemporal expression patterns of Lpin3. Meanwhile, Lpin2 and Lpin3 mRNA expression both showed significant correlations with slaughter and tail traits, and the associations appear to be related with the ontogenetic expression as well as the potential functions of lipin2 and lipin3 in sheep.
본 연구에서는 artificial mussel(AM)을 우리나라 해양환경에 처음으로 활용하여 수환경 내 중금속 오염도를 모니터링 하였다. 조사지역으로는 특별관리해역인 시화호 내측 5개 정점을 선정하였으며, AM과 홍합(Mytilus edulis)을 총 12주간 이식실험을 진행함으로써, AM과 홍합 내 지역 및 시간에 따른 중금속(Cd, Cr, Cu, Pb 및 Zn)의 오염도 및 농축특성에 대하여 조사하였다. AM과 홍합 모두 시간에 따라 농도가 증가하였으며, Zn의 축적이 다른 중금속 원소에 비해 높았다. Cd, Cu 및 Pb는 AM과 홍합간 유의한 상관성을 보였으나, Cr과 Zn는 상관성이 없는 것으로 나타났다. 해수 중 용존 중금속과 AM 및 홍합 내 중금속 간의 상관분석결과, Cd, Cu 및 Zn는 홍합보다 AM과 상대적으로 좋은 상관성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 12주의 이실실험 후 AM이 홍합에 비해 뚜렷한 지역적 차이를 보이고 있어 해수 중 용존 중금속 농도를 직접적으로 반영하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 AM은 우리나라 해양환경의 시 공간적인 중금속 오염도 연구에 모니터링 도구로 사용가능하며, 물리, 화학적인 요인에 적은 영향을 받으므로, 담수를 포함한 다양한 수 환경 중금속 오염 연구에 활동도가 매우 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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