본 연구에서는 지향성을 탐지하는 과제를 하는 동안 활성화되는 뇌 영역을 검토하기 위하여 기능적 자기공명영상 기법을 이용하였다. 마음이론의 기본적 기제로 알려진 지향성 탐지에 관여하는 뇌의 활성화 영역이 사전 지시가 주어지는가에 따라 다른지를 알아보는 것이 연구의 주된 목적이었다. 과제에 대한 사전 지시가 주어진 경우에는 좌반구에서는 구부와 상측두회가 활성화되었고 우반구에서는 하후두회, 변연상회, 하두정소엽, 시상의 내배측핵, 설전소엽이 활성화되었다. 사전 지시가 주어지지 않았던 경우에는 우반구의 하두정소엽과 상두정소엽만이 활성화되었다. 두 경우에 공통적인 영역으로 하두정소엽이 관찰되었다. 이런 결과는 사전 지시가 지향성 탐지 관련 뇌 영역들을 더 분명하게 활성화시켰음을 시사한다. 지향성 탐지 기제의 자발적 작동과 참가자의 특성에 대한 추후 연구의 필요성을 논의하였다.
Purpose: The prefrontal lobe, supplementary motor area, cerebellum, and basal ganglia are activated during gait. In addition, gait is controlled by nerves, such as the corticospinal tract (CST) and corticoreticular pathway (CRP). In this study, the presence of an injury to the CST and CRP was identified by diffusion tensor imaging and the characteristics of the gait pattern were investigated according to inferior cerebral artery infarction. Methods: One patient and six control subjects of a similar age participated. A 69-year-old female patient had an injury to the left basal ganglia, insular gyrus, corona radiata, dorsolateral prefrontal cortex, and postcentral gyrus due to an inferior cerebral artery infarction. Diffusion tensor imaging (DTI) data was acquired 4 weeks after the stroke. The kinematic and spatio-temporal parameters of gait were collected using a three-dimensional gait analysis system. Results: On 4 weeks DTI, the CST and CRP in the affected hemisphere did not show injury to the affected and unaffected hemisphere. Gait analysis showed that the cadence of spatio-temporal parameter was decreased significantly in the patient. The angle of the knee joint was decreased significantly in the affected and unaffected sides compared to the control group. Conclusion: The results of diffusion tensor imaging showed that although the patient was evaluated to be capable of an independent gait, the quality and quantity of gait might be reduced. This study could help better understand the gait ability analysis of stroke patients and the abnormal gait pattern of patients with a brain injury.
멀티미디어 프리젠테이션에서 미디어의 함축된 의미를 효과적으로 전달하기 위해서는 미디어 데이터간에 존재하는 시간 및 공간적인 정보를 효과적으로 표현하고 처리할 수 있는 기법이 필요하다. 특히 이들 시간 및 공간 정보는 상호간 긴밀히 연결되어 있기 때문에 종합적인 표현 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 시공간의 동기화 정보를 종합적으로 표현하는 프리젠테이션 동기화 트리(PST)를 제안하고 있으며, 이 프리젠테이션 동기화 트리를 이용하여 효과적으로 프리젠테이션을 하는 수행 모델을 제안하고 있다. 특히, 본 모델에서는 사용자가 프리젠테이션을 위한 시나리오를 작성하기 위하여 특정한 사용자 인터페이스나 스크립트 언어를 익힐 필요 없이 Allen의 시간 모델에 기초하여 시간 관계를 간단하게 작성하기만 하면 되며, 실제 프리젠테이션을 위한 나머지 작업들로써 시간 관계의 일관성 검증 단계, PST 수행 단계 등을 거쳐 k동적으로 프리젠테이션 되도록 하였다.
Although Chronic tension-type headache(CTTH) is one of the most common symptom in primary headache, there is no definite mechanisms. But muscular factors and psychological factors is supposed to be related with CTTH according to many other studies and pressure pain threshold(PPT) is used to measure muscular factors. Methods 1. We performed this study with 63 patients fulfilling the International Headache Societ criteria for chronic tension-type headache and 20 healthy control group and measured the PPT of temporal muscle and trapezius muscle. 2. We investigated the correlation between clinical characteristic and PPT. 3. Each of the CTTH groups and Control group is divided to four group again - HNP, Spondylosis, Sprain, Normal according to Cervical spine X-ray. Results 1. The PPT of temporal muscle and trapezius muscle in the CTTH is significantly lower than that of Control. 2. In CTTH group, the PPT has significant positive relation with duration of headache and continued time of headache. And the PPT has significant inverse relation with Frequency of headache and Level of headache. 3. In CTTH group, spondylosis group has the highest PPT and normal group is second. And there are significant difference between spondylosis group and the others. Conclusion : We found that PPT is strongly significant to measure muscular factor in CTTH.
Nguyen, Van Quan;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Young-chul;Kim, Soo-hyung;Kim, Kyungbaek
스마트미디어저널
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제6권3호
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pp.41-48
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2017
Event detection using social media has been widespread since social network services have been an active communication channel for connecting with others, diffusing news message. Especially, the real-time characteristic of social media has created the opportunity for supporting for real-time applications/systems. Social network such as Twitter is the potential data source to explore useful information by mining messages posted by the user community. This paper proposed a novel system for temporal event detection by analyzing social data. As a result, this information can be used by first responders, decision makers, or news agents to gain insight of the situation. The proposed approach takes advantages of deep learning methods that play core techniques on the main tasks including informative data identifying from a noisy environment and temporal event detection. The former is the responsibility of Convolutional Neural Network model trained from labeled Twitter data. The latter is for event detection supported by Recurrent Neural Network module. We demonstrated our approach and experimental results on the case study of earthquake situations. Our system is more adaptive than other systems used traditional methods since deep learning enables to extract the features of data without spending lots of time constructing feature by hand. This benefit makes our approach adaptive to extend to a new context of practice. Moreover, the proposed system promised to respond to acceptable delay within several minutes that will helpful mean for supporting news channel agents or belief plan in case of disaster events.
The purpose of this study is to find the characteristics of organic matters based on the distribution and oxidation rates, as noted according to the spatial and temporal variations from 2008 to 2016. Generally speaking, the Han River system is separated into one lower course and two upper courses which are the Namhan River and Bukhan River. The seasonal factor is one of the most important causes of water quality changing in both of the upper courses as a result of a few pollution sources. The concentration of organic matter was measured as higher in the lower course into which great streams with point and non-point sources were identified. According to seasonal variations, however, the change of the organic matter in the lower course is comparatively slighter than that of organic matters in the upper courses. The oxidation rates related to the BOD were 15 %, 17 % and 26 % in the Bukhan River, Namhan River and the lower course, respectively. These results could be explained that more biodegradable organic matter were seen to have existed in the lower courses comparing to the activity in the upper course. The oxidation rates of the BOD were noted as relatively higher in the eutrophicated places with phytoplankton. Therefore the BOD is one of the good index models to find the characteristic of the eutrophicated water. On the other hand BOD would not be enough to estimate concentration of refractory organic matters in the Bukhan and Namhan river. Consequently, both of the TOC and BOD are necessary indices to understand the identified refractory and/or biodegradable characteristics of organic matter.
본 논문은 뇌파 측정 및 분석을 통해 정신적 피로를 반영하는 특징 파라미터를 도출하고자 하였다. 이를 위해 30분간 눈을 감은 편안한 안정 상태와 뺄셈연산을 암산으로 수행하는 작업을 통해 정신적 피로를 유도하였다. 5명의 피험자가 실험에 참가하였으며, 피험자들은 모두 대학 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 정신적 피로를 반영하는 특징 파라미터 도출을 위해 실험 처음과 마지막에서 수집된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였다. 분석 결과, 정신적으로 피로할수록 후두엽 및 측두엽 위치에서 알파대역의 절대파워는 증가한 반면 상대파워는 감소하였다. 또한 안정 상태와 작업 상태간 파워 차이는 절대파워에 비해 상대파워가 크게 나타났다. 이 결과는 후두엽 및 측두엽 위치에서의 알파 상대파워가 정신적 피로를 반영하는 특징 파라미터임을 나타낸다. 본 연구 결과는 운전 중 피로 및 졸음 판단과 같은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발을 위한 특징 파라미터로 활용될 수 있다.
n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.
A false alarm, which is an incorrect report of an emergency, could trigger an unnecessary action. The predictive maintenance framework developed in our previous work has a feature whereby a machine alarm is triggered based on sensor data evaluation. The sensor data evaluator performs three essential evaluation steps. First, it evaluates each sensor data value based on its threshold (lower and upper bound) and labels the data value as "alarm" when the threshold is exceeded. Second, it calculates the duration of the occurrence of the alarm. Finally, in the third step, a domain expert is required to assess the results from the previous two steps and to determine, thereby, whether the alarm is true or false. There are drawbacks of the current evaluation method. It suffers from a high false-alarm ratio, and moreover, given the vast amount of sensor data to be assessed by the domain expert, the process of evaluation is prolonged and inefficient. In this paper, we propose a method for automatic false-alarm labeling that mimics how the domain expert determines false alarms. The domain expert determines false alarms by evaluating two critical factors, specifically the duration of alarm occurrence and identification of anomalies before or while the alarm occurs. In our proposed method, Hierarchical Temporal Memory (HTM) is utilized to detect anomalies. It is an unsupervised approach that is suitable to our main data characteristic, which is the lack of an example of the normal form of sensor data. The result shows that the technique is effective for automatic labeling of false alarms in sensor data.
Background: Residential areas have some factors on the external exposure of residents, who usually spend a long time in these areas. Although various survey has been carried out by the government or the research institutions after the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident, the mechanism of radiocesium inventory in the terrestrial zone has not been cleared. To better evaluate the radiation environment, this study investigated the temporal changes in air dose rate and 137Cs inventories (Bq/m2) in residential areas and agricultural fields. Materials and Methods: Air dose rate and 137Cs inventories were investigated in residential areas located in an evacuation zone at 5-8 km from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant. From December 2014 to September 2018, the air dose rate distribution was investigated through a walking survey (backpack survey), which was conducted by operators carrying a γ-ray detector on their backs. Additionally, from December 2014 to January 2021, the 137Cs inventories on paved and permeable grounds were also measured using a portable γ-ray detector. Results and Discussion: In the areas where decontamination was not performed, the air dose rate decreased faster in residential areas than in agricultural fields. Moreover, the 137Cs inventory on paved surfaces decreased with time owing to the horizontal wash-off, while the 137Cs inventory on permeable surfaces decreased dramatically owing to the decontamination activities. Conclusion: These findings suggest that the horizontal wash-off of 137Cs on paved surfaces facilitated the air dose rate decrease in residential areas to a greater extent compared with agricultural fields, in which the air dose rate decreased because of the vertical migration of 137Cs. Results of this study can explain the faster environmental restoration in a residential environment reported by previous studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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