Objectives : The purpose of this study is to find out the effects of muscle energy techniques on nuchal pain caused by traffic accidents. Methods : The 20 patients were divided into 2 groups: group A was treated except muscle energy techniques and group B was treated with muscle energy techniques. Both groups were treated with acupunture treatment, physical theraphy and herbal medication. Patients were evaluated by McGill Pain Questionnaire-Short Form(SF-MPQ), Pain Disability Index(PDI) and Neck Disability Index(NDI) in traffic accident patients. Results : 1. Both Group were significantly decreased in sensory of SF-MPQ, VAS, PDI and NDI after 7 days of treatment. 2. Group B compared with the Group A was significantly decresed in VAS, PDI after 7 days of treatment. Conclusions : We found out that muscle energy techniques is considered to be effective and useful on nuchal pain caused by traffic accidents.
Substructure shake table testing is a class of real-time hybrid simulation (RTHS). It combines shake table tests of substructures with real-time computational simulation of the remaining part of the structure to assess dynamic response of the entire structure. Unlike in the conventional hybrid simulation, substructure shake table testing imposes acceleration compatibilities at substructure boundaries. However, acceleration tracking of shake tables is extremely challenging, and it is not possible to produce perfect acceleration tracking without time delay. If responses of the experimental substructure have high correlation with ground accelerations, response errors are inevitably induced by the erroneous input acceleration. Feeding the erroneous responses into the RTHS procedure will deteriorate the simulation results. This study presents a set of techniques to enable reliable substructure shake table testing. The developed techniques include compensation techniques for errors induced by imperfect input acceleration of shake tables, model-based actuator delay compensation with state observer, and force correction to eliminate process and measurement noises. These techniques are experimentally investigated through RTHS using a uni-axial shake table and three-story steel frame structure at the Johns Hopkins University. The simulation results showed that substructure shake table testing with the developed compensation techniques provides an accurate and reliable means to simulate the dynamic responses of the entire structure under earthquake excitations.
허스트 지수를 산정하기 위하여 기존에 여러 방법론들이 제안되어 왔다. 그러나, 이들 방법론들은 시계열들의 지속성에 대하여 각기 다른 특성들을 보이고 있음을 기존의 연구에서 알 수 있다 따라서 본 연구에서는 수문학에서 주로 이용하고 있는 보정용량, 조정용량, 수정조정용량 방법 이외에 생리학 분야와 전자 분야 등에서 이용되고 있는 1/f 파워 스펙트럼 밀도 분석, DFA, AVT 방법, 최우도법 등을 이용하여 허스트 지수를 산정하여 보았다. 즉, 단기간과 장기간 기억을 가진 카오스와 추계학적 시계열들에 대하여 각각의 방법들을 적용하여 비교 분석하고자 하였으며, 각 방법론들에 대한 장점 및 단점 그리고 한계에 대하여 논의하였다.
Purpose: This study was conducted to determine effective chest compression methods that could be used when performing cardiopulmonary resuscitation in rocking boats. Methods: Tests were conducted for four minutes using manual and mechanical chest compressions on two mannequins, placed in boats, and moving at a speed of 35km/hours on calm sea surfaces with wave heights of 0.5m and wind speeds of 2-3m/s (testing for two minutes, followed by rest, then a second round of testing for two minutes). To compare the quality of the chest compressions, data were analyzed using mannequins (Resusci Anne Q-CPR, Laerdal, Norway) and then statistically processed. Results: When chest compressions were administered in the moving rescue boat, an accuracy analysis showed that the pressure speed of the hand and mechanical techniques were normal, h owever, the pressure depth accuracies were 49.04% for manual techniques and 0% for mechanical techniques. The relaxation accuracies during compressions were 2.07% for manual techniques and 95.4% for mechanical techniques. Conclusion: When administering chest compressions in rocking rescue boats, mechanical rather than manual techniques should be preferentially considered.
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, it is hard to tell a priori which of these techniques will be the most effective to solve a specific problem. It has been suggested that the better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the predictive performance. This paper proposes the post-model integration method, which tries to find the best combination of the results provided by individual techniques. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques, Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an object function subject to numerous hard and soft constraints. This study applies three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit model and Neural Networks) as base models for the corporate failure prediction. The results of composite predictions are compared with the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods improve the performance of business classification.
The use of fly ash in modern-day concrete technology aiming sustainable constructions is on rapid rise. Fly ash, a spinoff from coal calcined thermal power plants with pozzolanic properties is used for cement replacement in concrete. Fly ash concrete is cost effective, which modifies and improves the fresh and hardened properties of concrete and additionally addresses the disposal and storage issues of fly ash. Soft computing techniques have gained attention in the civil engineering field which addresses the drawbacks of classical experimental and computational methods of determining the concrete compressive strength with varying percentages of fly ash. In this study, models based on soft computing techniques employed for the prediction of the compressive strengths of fly ash concrete are collected from literature. They are classified in a categorical way of concrete strengths such as control concrete, high strength concrete, high performance concrete, self-compacting concrete, and other concretes pertaining to the soft computing techniques usage. The performance of models in terms of statistical measures such as mean square error, root mean square error, coefficient of correlation, etc. has shown that soft computing techniques have potential applications for predicting the fly ash concrete compressive strengths.
The OPRoS (Open Platform for Robotic Services) framework is proposed as an application runtime environment for service robot systems. For the successful deployment of the OPRoS framework, fault tolerance support is crucial on top of its basic functionalities of lifecycle, thread and connection management. In the previous work [1] on OPRoS fault tolerance supports, we presented a framework-based fault tolerance architecture. In this paper, we extend the architecture with component-based fault tolerance techniques, which can provide more simplicity and efficiency than the pure framework-based approach. This argument is especially true for fault detection, since most faults and failure can be defined when the system cannot meet the requirement of the application functions. Specifically, the paper applies two widely-used fault detection techniques to the OPRoS framework: 'bridge component' and 'process model' component techniques for fault detection. The application details and performance of the proposed techniques are demonstrated by the same application scenario in [1]. The combination of component-based techniques with the framework-based architecture would improve the reliability of robot systems using the OPRoS framework.
본 연구에서는 파이프라인 구조를 갖는 시스템의 효율적인 설계를 위하여 변환을 이용한 설계 최적화 기술을 개발하였다. 변환 최적화 기술은 파이프라인 구조로의 변환과 retiming을 이용한 변환을 포함한다. 새로운 변환 방법은 다음의 세 가지 특징을 갖는다. 첫째, 여러 개의 파이프라인 블록을 동시에 고려하여 retiming 등의 변환을 수행함으로써, 파이프라인 구조 시스템의 전체 성능을 최적화한다. 둘째, 시스템의 면적과 수행시간 간의 trade-off를 가능하도록 하여, 회로 설계자가 다양한 설계의 대안을 찾고자 할 때 실용적인 도움을 준다. 셋째, 본 방법은 새로운 변환 및 알고리즘 개발 등의 문제로 쉽게 확장 가능하고, 메모리 또는 버스 등을 고려한 최적화 문제에도 사용될 수 있다. DSP 예제들에 대하여 실험한 결과, 평균적으로 면적은 21%, 성능은 17% 개선되었다. 특히, 본 기술은 여러 설계 대안의 효율적인 탐색에 유용하다.
Open ground story (OGS) reinforced concrete (RC) buildings are vulnerable to the complete collapse or severe damages under seismic actions. This study investigates the effectiveness of four different strengthening techniques representing the local and global modifications to improve the seismic performance of a non-ductile RC OGS frame. Steel caging and concrete jacketing methods of column strengthening are considered as the local modification techniques, whereas steel bracing and RC shear wall systems are selected as the global strengthening techniques in this study. Performance-based plastic design (PBPD) approach relying on energy-balance concept has been adopted to determine the required design force demand on the strengthening elements. Nonlinear static and dynamic analyses are carried out on the numerical models of study frames to assess the effectiveness of selected strengthening techniques in improving the seismic performance of OGS frame.. Strengthening techniques based on steel braces and RC shear wall significantly reduced the peak interstory drift response of the OGS frame. However, the peak floor acceleration of these strengthened frames is amplified by more than 2.5 times as compared to that of unstrengthened frame. Steel caging technique of column strengthening resulted in a reasonable reduction in the peak interstory drift response without substantial amplification in peak floor acceleration of the OSG frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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