Objective : This study aimed to develop prototypes of "smart stacking cones" by combining ICT to evaluate and train the upper extremity function and dual task performance in patients with central nervous system impairment, and to identify the complementary point to the completion of the device through a usability test. Methods : This prototype comprised of a hardware and software system that enabled the evaluation and training of patients and the management of data obtained from patients' performance. Specific measurement variables were established so that patient performance could be measured correctly. Based on the measurement variables, a the prototype included a 'single task evaluation modes', 'dual task evaluation mode', 'single task training mode', and 'dual task training modes'. Additionally, a usability test was conducted to assess clinical applicability and overall satisfaction for the prototype. Results : The results of the usability test were generally found to be appropriate. The 'content adequacy' in the usability test was the area with the highest level of adequacy and the lowest level of inadequacy. Additionally, overall 'satisfaction' in the usability test was the area with the highest appropriate and inappropriate levels. Hence, the overall satisfaction results were unstable. Conclusion : Future studies should be conducted to identify the clinical effectiveness of the device by applying an upgraded smart stacking cone to an actual patient group.
This study examined the effect of intentional thought avoidance(i.e., thought suppression and thought substitution) using "Think and No Think" task. Two syllable words were selected, and recall test was performed with a single subject group. recall accuracy of them was measured in two recall conditions(cue recall and target recall) and four training conditions(thought, thought suppression, thought substitution, and baseline). The results showed that recall accuracy in cue recall condition was better than in target recall condition, regardless of training conditions, and recall accuracy in thought condition was better than in other training conditions, regardless of recall conditions. Also there was significant interaction between recall and training conditions: For thought suppression. there was no difference between two recall conditions, whereas for thought substitution, recall accuracy in cue recall condition was better than in target condition. These findings indicate that thought avoidance strategies, including both thought suppression and thought substitution, are effective in avoiding the specific thought intentionally, and thought suppression and thought substitution could be applied by different mechanism.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2349-2356
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2008
In this paper, we present the method to effectively extract and classify the EEG caused by only brain activity when a normal subject is in a state of mental activity. We measure the synchronous EEG on the auditory event when a subject who is in a normal state thinks of a specific task, and then shift the baseline and reduce the effect of biological artifacts on the measured EEG. Finally we extract only the mental task signal by averaging method, and then perform the recognition of the extracted mental task signal by computing the AR coefficients. In the experiment, the auditory stimulus is used as an event and the EEG was recorded from the three channel $C_3-A_1$, $C_4-A_2$ and $P_Z-A_1$. After averaging 16 times for each channel output, we extracted the features of specific mental tasks by modeling the output as 12th order AR coefficients. We used total 36th order coefficient as an input parameter of the neural network and measured the training data 50 times per each task. With data not used for training, the rate of task recognition is 34-92 percent on the two tasks, and 38-54 percent on the four tasks.
The purpose of this study was to characterize lesion development, neural plasticity, and motor learing after spinal cord injury. Facilitatory intervention such as weight bearing and locomotor training after SCI may be more effective than compensatory strategies at inducing neuroplasticity and motor recovery. Minimal tissue sparing has a profound impact on segmental systems and recovery of function Spinal animal could functional locomotion when subjected to repetitive stimulation. task-specific learning of isolated lumbar spinal could improve motor performance more then other task learning.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.39-46
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2022
In this paper, we propose a multi-task model that can simultaneously predict general-purpose tasks such as part-of-speech tagging, lemmatization, and dependency parsing using the UD Korean Kaist v2.3 corpus. The proposed model thus applies the self-attention technique of the BERT model and the graph-based Biaffine attention technique by fine-tuning the multilingual BERT and the two Korean-specific BERTs such as KR-BERT and KoBERT. The performances of the proposed model are compared and analyzed using the multilingual version of BERT and the two Korean-specific BERT language models.
Proprioception defined it as the ability to detect, the spatial position or movement of joints using balance, power of the muscle, agility in the internal parts of the body. In existing study for improvement of proprioception, reaching task training provided a feedback; the assessment was not provided a feedback. But, this has problem that it can not guide a proprioception from situation with visual feedback. Virtual reality technique can solve the problem of way providing feedback during training. In this study, we developed proprioception training program using virtual reality and pilot study is performed. VR task were composed three modes. In mode 1, real-time movement of the body was provided using visual feedback. In mode 2, body position was provided using visual feedback when participant have specific response. And in mode 3, body position was not provided. VR task is performed five sessions at each mode and one session performed one by one a three target. In the result of this study, the moving time toward the target from mode 3 was smaller than the moving time toward the target from mode 1 (p= 0.001). The correlation was statistically significant between mode 2 and mode 3 while be offering visual feedback position of mode 2 1session. But, the correlation was not statistically significant between mode 2 and mode 3 after be offered visual feedback position of mode2 1session (p = 0.012). Training environment of mode 1 shows which training used visual feedback than proprioception. Mode2 can execute training of proprioception because first session acquires visual feedback by proprioception. The next study will be verification of the system for training or assessment by clinical experiment.
This study was implemented to verify the feasibility of motor function recovery and the appropriate period for therapy. The research began with spinal laminectomy of 40 white rats of Sprague-Dawley breed and induced them spinal crush injury. Following results were obtained by using the modified Tarlov test (MTT), Basso, Beattle, Bresnahan locomotor rating scale (EBB scale) and modified inclined plate test (MIPT). First, the measurement using the MTT confirm that the most severe aggravation and degeneration of functions are observed two days after induced injury, and no sign of neuromotor function recovery. Second, better scores were achieved by open-ground movement group on BBB locomotor rating scale test, and weight-bearing on inclined plate group show better performance on MIPT. Third, both BBB and MIPT scale manifested the peak of motor function recovery during 16th day after the injury and turn into gradual recovery gradient during 16th to 24th. Fourth, the control group showed functional recovery, however, the level of recovery was less significant when compared with group open-ground movement group and weight-bearing on inclined plate group. Hence, it was clearly manifested that the lumbar region of the spinal cord had shown the best performance when its functions were measured after the execution of specific physical training; therefore it indicated the possibility of learning specific task even in damaged lumbar regions. Thus it is expected to come out with better and more effective functional recovery if concentrated physical therapy was applied starting 4 days after the injury till 16 days, which is the period of the most active recovery.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.594-597
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2017
The purpose of this study is to evaluate the effects of Action-observational training program on gait and balance of patients with hemiplegia. Subjects of this study, among the patients who received the diagnosis cerebral vascular accident, for patients total of 4 people have agreed to research. Experimental group 2 people, control group 2 people, was a total of 4 people. Group-specific arbitration method, was applied to Action-observational training program(experimental group) and general Task-oriented training program(control group). Each training courses 30 minutes for 4 weeks, examined the changes in 10 Meter Walk Test(10MWT), gait speed, Berg Balance Scale(BBS) and time up and go(TUG) ability to examine a total of 4-week course effectively. The intervention were compared by measuring before and after. There were significant improvements in the subscales of the gait and balance test of those who practiced with the Action-observational training program, while the control group showed no significant changes. Therefore, Action-observational training program is effective in improvement of to improve the gait and balance in patients with hemiplegia.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.111-116
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2021
The hyper-spectral image is data obtained by dividing the electromagnetic wave band in the infrared region into hundreds of wavelengths. It is used to find or classify objects in various fields. Recently, deep learning classification method has been attracting attention. In order to use hyper-spectral image data as deep learning training data, a processing technique is required compared to conventional visible light image data. To solve this problem, we developed a software that selects specific wavelength images from the hyper-spectral data cube and performs the ground truth task. We also developed software to manage data including environmental information. This paper describes the configuration and function of the software.
Entity normalization, or entity linking in the general domain, is an information extraction task that aims to annotate/bind multiple words/expressions in raw text with semantic references, such as concepts of an ontology. An ontology consists minimally of a formally organized vocabulary or hierarchy of terms, which captures knowledge of a domain. Presently, machine-learning methods, often coupled with distributional representations, achieve good performance. However, these require large training datasets, which are not always available, especially for tasks in specialized domains. CONTES (CONcept-TErm System) is a supervised method that addresses entity normalization with ontology concepts using small training datasets. CONTES has some limitations, such as it does not scale well with very large ontologies, it tends to overgeneralize predictions, and it lacks valid representations for the out-of-vocabulary words. Here, we propose to assess different methods to reduce the dimensionality in the representation of the ontology. We also propose to calibrate parameters in order to make the predictions more accurate, and to address the problem of out-of-vocabulary words, with a specific method.
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