Purpose : Stabilization exercise and respiratory muscle training are used to train trunk muscles that affect postural control and respiratory function. However, there have been no studies that combine stabilization exercise and respiratory muscle training. The purpose of this study is to investigate effects of stabilization exercise with and without respiratory muscle training on respiratory function and postural sway. Methods : Fifteen healthy adults were recruited for this experiment. All the subjects performed stabilization exercise with and without respiratory muscle training. For stabilization exercise with respiratory muscle training, the subjects sat on a gym ball wearing a stretch sensor. The subjects inspire maximally as long as possible during lifting one foot off the ground, alternately for 30 seconds. The stretch sensor was placed on both anterior superior iliac spine (ASIS), and the stretch sensor was used to monitor inspiration. For stabilization exercise without respiratory muscle training, the subjects sat on a gym ball and lifted one foot off the ground, without respiratory muscle training. Kinovea program used to investigate postural sway tracking during exercise. The maximum inspiratory pressure (MIP) and maximum expiratory pressure (MEP) were measured using a spirometer to investigate changes of respiratory muscle strength before and after exercise. A paired t-test was used to determine significant differences postural sway tracking, MIP, and MEP between stabilization exercise with and without respiratory muscle training. Results : There were significantly lower a distance of postural sway tracking during stabilization exercise with respiratory muscle training, compared with stabilization exercise without respiratory muscle training (p<.05). The MIP and MEP were significantly increased after stabilization exercise with respiratory muscle training compared with before stabilization exercise with respiratory muscle trianing (p<.05). Conclusion : The results of this study suggest that stabilization exercise with repiratory muscle training would be recommended to improve postural control and respiratory muscle strength.
Within 2 to 5 months after stroke, patients recover variable degrees of function, depending on the initial deficit. An impaired hand function is one of the most serious disability in chronic stroke patients. Therefore, to evaluate the extent of motor dysfunction in the hemiplegic hand is important in stroke rehabilitation. In this paper, motor recoveries in 8 chronic stroke patients with Fugl-Meyer (FM) and white matter changes before and after the training program with a designed bilateral symmetrical arm trainer (BSAT) system were examined. The training was performed at 1 hr/day, 5 days/week during 6weeks. In all patients, FM was significantly improved after the 6-week training. Diffusion tensor imaging (DTI) results showed that tractional anisotropy ratio (FAR) and fiber tracking ratio (FTR) in the posterior internal capsule were significantly increased after the training. It seemed that the cortical reorganization was induced by the 6 week training with the BSAT. In all parameters proposed this study, a significant correlation was found between these parameters (FAR and FTR) and motor recoveries. This study demonstrated that DTI technique could be useful in predicting motor recovery in chronic hemiparetic patients.
R/C helicopter has been used to several fields of military affairs, investigation searching and toys because it has small size hovering and vortical take-off characteristics etc. Therefore it needs more realizable control method. The paper introduces simulation and experimental results for control of a helicopter training simulator by self tuning control method. To realize the disturbance rejection and the given reference tracking, a least common multiple polynomial between the reference and disturbance model polynomials is operated to the plant model. The effectiveness of the method is shown by simulation and experimental results for a helicopter training simulator with two degree of freedom.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1066-1079
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2023
Multi-target tracking based on the detector is a very hot and important research topic in target tracking. It mainly includes two closely related processes, namely target detection and target tracking. Where target detection is responsible for detecting the exact position of the target, while target tracking monitors the temporal and spatial changes of the target. With the improvement of the detector, the tracking performance has reached a new level. The problem that always exists in the research of target tracking is the problem that occurs again after the target is occluded during tracking. Based on this question, this paper proposes a DeepSORT model based on SIFT features to improve ship tracking. Unlike previous feature extraction networks, SIFT algorithm does not require the characteristics of pre-training learning objectives and can be used in ship tracking quickly. At the same time, we improve and test the matching method of our model to find a balance between tracking accuracy and tracking speed. Experiments show that the model can get more ideal results.
Excavators are versatile earthmoving equipment that are used in civil engineering, hydraulic engineering, grading and landscaping, pipeline construction and mining. Effective operator training is essential to ensure safe and efficient operating of the machine. The virtual reality excavator based on simulation using conventional large size monitors is limited by the inability to provide a realistic real world training experience. We proposed a flexible observation method with a head tracking system to improve user feeling and sensation when operating a virtual reality excavator. First, an excavation simulator is designed by combining an excavator SimMechanics model and the virtual world. Second, a head mounted display (HMD) device is presented to replace the cumbersome large screens. Moreover, an Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is mounted to the HMD for tracking the movement of the operator's head. These signals consequently change the virtual viewpoint of the virtual reality excavator. Simulation results were used to analyze the performance of the proposed system.
The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
최근 반려동물 시장 규모가 커짐에 따라 반려동물 관련 사회적 문제도 대두되고 있다. 대표적으로 반려견 물림 사고, 유기견 문제, 안락사, 동물 학대 등이 있다. 대안으로 반려동물 관련 방송, 교육 앱 등 다양한 방식의 훈련 프로그램이 제공되고 있지만, 무엇을 먼저 가르쳐야 할지 모르는 초보 보호자들에게는 그리 효율적이지 못하다. 비교적 접근성이 용이한 훈련 앱이 다수 배포됐지만, 아직 사용자가 직접 훈련을 체험하며 익히는 방식의 앱은 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 유니티 엔진을 활용해 더욱 효율적인 AR 기반의 반려견 훈련 모바일 앱을 제안한다. 사용성 평가 결과, 기존에 부재했던 요소의 추가로 사용자들 흥미도는 증대했고, 훈련 몰입감까지 제고되어 학습 효과가 향상됐다. 향후 개발 및 양산 검증까지 거쳐 배포된다면 반려동물 입양 계획을 세운 초보 보호자나 기존 보호자들에게 효과적인 훈련 앱이 될 것으로 기대된다.
Recently, the increase in the elderly population due to an aging society has led to a relative increase in senile diseases such as vascular dementia or Alzheimer's disease, and the social burden for rehabilitation has increased. In addition, studies have been conducted for the risk assessment and prevention of musculoskeletal disorders. The purpose of this study is to suggest a system that can be used to help with dementia prevention training by tracking the movement of motion and virtual reality contents for the risk factors of musculoskeletal disorders of the elderly. We propose a training method for preventing dementia through musculoskeletal motion analysis algorithm and virtual reality content. Through motion recognition algorithm based on motion region design, we will track and analyze the moving radius of the target joint. The purpose of this study is to calculate and evaluate scores based on the time to accomplish the goals on virtual reality contents for the prevention of musculoskeletal disorders and the support of dementia prevention training, and the degree of difficulty, and to analyze the correlation between the results of performing K-MMSE and VR contents.
This paper presents a precise tracking control scheme for the proposed parallel robot using artificial neural network. This control scheme is composed of three feedback controllers and one feedforward controller. Conventional PD controller and artificial neural network are used as feedback and feedforward controller respectively. A backpropagation learning strategy is applied to the training of artificial neural network, and PD controller outputs are used as target outputs. The PD controllers are designed at the robot dynamics based on inter-relationship between active joints and moving platform. Feedback controllers insure the total stability of system, and feedforward controller generates the control signal for trajectory tracking. The precise tracking performance of proposed control scheme is proved by computer simulation.
This paper gives a review on three illumination issues of face tracking on smart phones: dark scenes, sudden lighting change and backlit effect. First, we propose a fast and robust face tracking method utilizing continuous adaptive mean shift algorithm (CAMSHIFT) and CbCr skin locus. Initially, the skin locus obtained from training video data. After that, a modified CAMSHIFT version based on the skin locus is accordingly provided. Second, we suggest an enhancement method to increase the chance of detecting faces, an important initialization step for face tracking, under dark illumination. The proposed method works comparably with traditional CAMSHIFT or particle filter, and outperforms these methods when dealing with our public video data with the three illumination issues mentioned above.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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