PURPOSE: This study examined the effects on the upper extremity function, muscle strength, and hand function of a task-oriented training approach using a percussion instrument for patients with chronic stroke. METHODS: Twenty-four chronic stroke patients accompanied with upper extremity hemiplegia were selected for research and were classified randomly into 12 experimental groups and 12 control groups. The experimental group performed a task-oriented approach, and the control group performed upper extremity occupational therapy. Stroke upper extremity test, Jebsen-Taylor Hand Function test, upper extremity muscle strength test, and hand muscle strength test were measured before and after training in the evaluation process. RESULTS: In the upper extremity test and Jebsen-Taylor test, there were no significant differences between the groups. In the upper extremity muscle strength test, there were significant differences in shoulder flexion, internal rotation, and elbow flexion in the experimental group. In the hand muscle strength test, there were significant differences in the grip, tip Pinch, lateral Pinch, and 3-jaw chuck in the experimental group and significant differences in only grip, tip pinch, and lateral pinch in the control group. In addition, there were significant differences in the lateral pinch compared to the amount of change. CONCLUSION: Task-oriented approach using percussion instruments for upper extremity rehabilitation in stroke patients is effective in the upper extremity function and strength, hand function, and strength.
The purpose of this study is to propose a method to evaluate task complexity using CIFs(Complexity Influencing Factors). We developed a method that CIFs can be used in the evaluation of task complexity using fuzzy linguistic approach. That is, a fuzzy linguistic multi-criteria method to assess task complexity in a specific task situation was proposed. The CIFs luting was assessed in linguistic terms, which are described by fuzzy numbers with triangular and trapezoidal membership function. A fuzzy weighted average algorithm, based on the extension principle, was employed to aggregate these fuzzy numbers. Finally, the method was validated by experimental approach. In the result, it was validated that TCIM(Tink Complexity Index Method) is an efficient method to evaluate task complexity because the correlation coefficient between task performance time and TCI(Task Complexity Index) was 0.699.
The purpose of this study was to assess the feasibility of task-oriented arm training for chronic hemiparetic stroke patients. The experimental design in this study was the pre-test and post-test with control group for 4-week intervention. Thirty patients with chronic hemiparetic stroke were recruited from 2 rehabilitation units. The subjects were divided randomly into experimental and control groups. The experimental group conducted task-oriented approach, involving 3 subparts of upper extremity activities, and the control group involved in the general upper extremity exercises. Functional movements of the upper extremities were assessed using clinical measures, including the Fugl-Meyer Assessment-Upper Extremity Section, Box and Block Test, and Action Research Arm Test. The score of Fugl-Meyer Assessment showed greater increases in the experimental group than in the control group after training. The improvement in Box and Block Test between pre-test and post-test measurements was significantly greater after task-oriented arm training compared to general upper extremity exercises. Action Research Arm Test scores also improved after task-oriented arm training compared to exercises in the control group. The task-oriented arm training improves the gross and fine motor activities and encouraging the use of the paretic arm through activity dependent intervention expedites the recovery of functional activities in the upper extremities for chronic hemiparetic stroke.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권2호
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pp.141-149
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2011
We consider the problem of assigning tasks to homogeneous nodes in the distributed system, so as to minimize the amount of communication, while balancing the processors' loads. This issue can be posed as the graph partitioning problem. Given an undirected graph G=(nodes, edges), where nodes represent task modules and edges represent communication, the goal is to divide n, the number of processors, as to balance the processors' loads, while minimizing the capacity of edges cut. Since these two optimization criteria conflict each other, one has to make a compromise between them according to the given task type. We propose a new cost function to evaluate static task assignments and a heuristic algorithm to solve the transformed problem, explicitly describing the tradeoff between the two goals. Simulation results show that our approach outperforms an existing representative approach for a variety of task and processing systems.
This paper presents an algorithmic approach used in the development of a task-level off-line programming system for the efficient applicaiton of robot. In the method, robot tasks are graphically described with manipulation functions. By applying robot language these graphic robot tasks are converted into commands for the robot. A programming example demonstrates the potentiality of task-oriented robot programming.
The description of enterprise activities is the basis fur process improvement and information system building. To describe such activities, it is necessary to model the enterprise activities from the abstraction level to the implementation level in a stepwise and integrated form. For this reason, several modeling approaches have been proposed. However, most of them lacked the stepwise or integration aspects although some of them covered overall levels. This study proposes the hierarchical modeling approach for integrating the enterprise activity model from the abstraction level to the implementation level systematically. It is composed of five modeling levels such as function level, process level, task level, document workflow level, and event flow level. This study discusses the definition and characteristics of each level and compare our modeling frame with other modeling methodologies in case study.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.367-372
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2013
Cloud computing technology has been developing at an increasing expansion rate. Today most of firms are using this technology, making improving the quality of service one of the most important issues. To achieve this, the system must operate efficiently with less idle time and without deteriorating the customer satisfaction. This paper focuses on enhancing the efficiency of a conventional Genetic Algorithm (GA) for task scheduling in cloud computing using Fuzzy Logic (FL). This study collected a group of task schedules and assessed the quality of each task schedule with the user expectation. The work iterates the best scheduling order genetic operations to make the optimal task schedule. General GA takes considerable time to find the correct scheduling order when all the fitness function parameters are the same. GA is an intuitive approach for solving problems because it covers all possible aspects of the problem. When this approach is combined with fuzzy logic (FL), it behaves like a human brain as a problem solver from an existing database (Memory). The present scheme compares GA with and without FL. Using FL, the proposed system at a 100, 400 and 1000 sample size*5 gave 70%, 57% and 47% better improvement in the task time compared to GA.
Background: Many studies regarding task-oriented training have recently demonstrated functional improvement in patients with post-stroke hemiparesis. The task-oriented approach is very diverse, and chronic stroke patients must have access to a sustained systematic treatment program to enhance their walking ability. Objectives: This study aimed to compare the effects of the task-oriented circuit training and treadmill training on walking function and quality of life in patients with chronic stroke. Methods: Fourteen patients with chronic stroke volunteered for this study. The subjects were randomly divided into a task-oriented circuit training group and a treadmill training group with 7 patients in each. Each training regimen was performed for 30 min a day and 3 days a week for 4 weeks. Assessment tools included the Timed Up-and-Go Test (TUGT), 10-m Walk Test, 6-min Walk Test (6MWT), and the Stroke Impact Scale (SIS). Results: The change in results of the TUGT, 6MWT, and SIS measured prior to and following the training regimens appeared to be significantly different between the two groups (p<.05). In addition, after the intervention, significant differences were found for all parameters in the task-oriented circuit training group and for the TUGT, 6MWT, and SIS in the treadmill training group (p<.05). Conclusion: The findings suggest that task-related circuit training and treadmill training may be helpful to improve walking function and quality of life of patients with post-stroke hemiparesis. Additionally, a task-related circuit training program may achieve more favorable outcomes than a treadmill program.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.206-212
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2009
This paper presents an optimized integrated task planning and control approach for manipulating a nonholonomic robot by mobile manipulators. Then, we derive a kinematics model and a mobility of the mobile manipulator(M2) platform considering it as the combined system of the manipulator and the mobile robot. to improve task execution efficiency utilizing the redundancy, optimal trajectory of the mobile manipulator(M2) platform are maintained while it is moving to a new task point. A cost function for optimality can be defined as a combination of the square errors of the desired and actual configurations of the mobile robot and of the task robot. In the combination of the two square errors, a newly defined mobility of a mobile robot is utilized as a weighting index. With the aid of the gradient method, the cost function is minimized, so the path trajectory that the M2 platform generates is optimized. The simulation results of the 2 ink planar nonholonomic M2 platform are given to show the effectiveness of the proposed algorithm.
The problem of solution uniqueness to the task of determining unknown parameters of mathematical models from input-output observations is studied. This problem is known as structural identifiability problem. We offer a new approach for testing structural identifiability of linear state space models. The approach compares favorably with numerous methods proposed by other authors for two main reasons. First, it is formulated in obvious mathematical form. Secondly, the method does not involve unfeasible symbolic computations and thus allows to test identifiability of large-scale models. In case of non-identifiability, when there is a set of solutions to the task, we offer a method of computing functions of the unknown parameters which can be determined uniquely from input-output observations and later used as new parameters of the model. Such functions are called parametric functions capable of estimation. To develop the method of computation of these functions we use Lie group transformation theory. Illustrative example is given to demonstrate applicability of presented methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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