본 연구는 순환식 과제 지향 훈련이 편마비 환자의 하지 기능과 삶의 질에 미치는 영향을 알아보기 위하여 실시하였다. 연구에는 총 25명의 만성 뇌졸중 환자들이 참여하였고, 무작위로 순환식 과제 지향 훈련군 13명, 트레드밀 훈련군 12명으로 나누어 시행하였다. 두 군 모두 8주 동안 주 5회, 30분 트레드밀 훈련을 실시하였으며, 순환식 과제 지향 훈련군은 30분 동안 순환식 과제 지향 훈련을 추가로 실시하여 슬관절 근력, 균형 능력, 10m 보행 능력, 그리고 뇌졸중 영향 척도를 평가하였다. 연구 결과 순환식 과제 지향 훈련군이 트레드밀 훈련군에 비해 슬관절 신전근과 굴곡근, 그리고 균형 능력, 뇌졸중 영향 척도에서 유의한 차이를 보였다(p<.05). 이것은 순환식 과제 지향 훈련이 편마비 환자의 하지 기능과 삶의 질을 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다. 향후 좀 더 많은 환자에게 다양한 과제를 적용하여 일반화하는 연구가 필요할 것이다.
The ISO 9000 Follow-up Management Practices (FMP) as an integrated area including training, QM systems, management commitment, customer focus, communication and related issues are examined. A sample of 191 small and medium-sized firms data from mail survey is analyzed by the SPSSWIN. A model of FMP including three factors (Systems, Training, and Customer Focus) is introduced. In this paper, a focus is laid on the comparison between ISO 9000:1994 vs. ISO 9000:2000 or 05 9000 certificates and between groups classified by the time length after certification, and on regression relationships between FMP level and business performance. The result shows that the difference of FMP level is significant between two versions and between groups. Quality level and system satisfaction are influenced significantly by the three factors.
Wireless communication systems, in particular, must operate in a crowded electro-magnetic environmnet where in-band undesired signals are treated as noise by the receiver. These interfering signals are often random but not Gaussian Due to nongaussian noise, the distribution of the observables cannot be specified by a finite set of parameters; instead r-dimensioal sample space (pure noise samples) is equiprobably partitioned into a finite number of disjointed regions using quantiles and a vector quantizer based on training samples. If we assume that the detected symbols are correct, then we can observe the pure noise samples during the training and transmitting mode. The algorithm proposed is based on a piecewise approximation to a regression function based on quantities and conditional partition moments which are estimated by a RMSA (Robbins-Monro Stochastic Approximation) algorithm. In this paper, we develop a diversity combiner with modified detector, called Non-Linear Detector, and the receiver has a differential phase detector in each diversity branch and at the combiner each detector output is proportional to the second power of the envelope of branches. Monte-Carlo simulations were used as means of generating the system performance.
On community data. sampled in regular intervals on a long-term basis. artificial neural networks were implemented to extract information on characterizing patterns of community changes. The Adaptive Resonance Theory and Kohonen Network were both utilized in learning benthic macroinvertebrate communities in the Soktae Stream of the Suyong River collected monthly for three years. Initially, by regarding each monthly collection as a separate sample unit, communities were grouped into similar patterns after training with the networks. Subsequently, changes in communities in a sequence of samplings (e.g., two-month, four-month, etc.) were given as input to the networks. After training, it was possible to recognize new data set in line with the sampling procedure. Through the comparative study on benthic macroinvertebrates with these learning processes, patterns of community changes in chironomids diverged while those of the total benthic macro-invertebrates tended to be more stable.
A closed-loop system modeling of an active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural network. A 7DOF full model as a system's equation of motion has been derived and an output feedback linear quadratic regulator has been designed for control purpose. A training set of a sample data has been obtained through a computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under several road conditions such as sinusoidal bumps and rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for dynamic modeling and target outputs are fedback to the a layer. A backpropagation method is used as a training algorithm. Model validation of new dataset have been shown through computer simulations.
Neural networks, which have learning and self-organizing abilities, can be advantageously used in the pattern recognition. Neural network techniques have been widely used in monitoring and diagnosis, and compare favourable with traditional statistical pattern recognition algorithms, heuristic rule-based approaches, and fuzzy logic approaches. In this study the fault diagnosis of the face-milling using the artificial neural network was investigated. After training, the sample which measure load current was monitored by constant output results.
Purpose - The study's aim is to assess performance quality delivered through a performance management system. The case study first measures the effectiveness of the present performance management system of Bhushan Steel Ltd. (BSL), and then secondarily analyzes the employee training impact. Research design, data, and methodology - A case study research approach using a survey was followed. The final sample size was 50, with a simple random sampling technique used. Primary data came from the company itself and the secondary from books, the Internet, journals, etc. Results - BSL employee appraisals are used for many developmental aspects such as competence in the present job, improvements, performance development, and training needs. The results indicate that individual performance can improve if employees perceive the system as more transparent (i.e., not so confidential). Conclusions - Overall, the BSL employees think that the company appraisal system is useful; however, to make it better the company has to improve many aspects including appraisals based on supervisor observations. The company could use a self-appraisal and a 360-appraisal approach to improve such assessments.
The purpose of this study was to investigate the effects of vibration exercise using surface electromyography. Seven male collegiate wrestlers were participated in this study. Each subject stood on the platform and the vibration was induced for 1min. WEMG8 EMG system was used to record muscle activity from Vastus lateralis, Biceps Femoris, Tibialis Anterior, and Gastrocnemius. The EMG data were sampled for 30 sec. during non-vibration and vibration half squat position, respectively. The raw data were band pass filtered to remove noise and full wave rectified Paired sample t-test were performed to see the differences of maximum and average EMG between non-vibration and vibration trials. The results indicated that vibration produced much more muscle contraction than that of non-vibration trial for all selected muscles even though the significant difference was found only from Biceps Femoris. This phenomenon was due to the individual differences so care must be taken to evaluate vibration intensity and position before personal training.
SVM (Support Vector machine) is powerful machine-learning method, and obtains better performance than traditional methods in the applications of muti-dimension nonlinear pattern classification. For the case of SVM model training and low efficiency in large samples, this paper proposes a combination of statistical parameters of the GMM-UBM (Universal Background Model) model. It is very effective to solve the problem of the large sample for the SVM training. The experiment is carried on four special dynamic hand gestures using the EPIC sensors. And the results show that the improved dynamic hand gesture recognition system has a high recognition rate up to 96.75%.
This study investigates learners' perception on their engagement in rating activities in the EFL essay-writing context. The current study aims to address the answers to the following research questions: 1) What attitude do students show about their participation in the rating tasks? and 2) which of three aspects (e.g. the degree of rating experience, the exposure to English composition instruction and learning, and proficiency level) significantly influences learners' rating activities? 104 EFL learners participated in the rater training session. After participants finished rater training session, they rated three sample essays and peer essays using the given scoring guide. Based on the analysis of survey responses that students made, students showed positive attitude toward their engagement in rating tasks. For research question 2, only L2 writing proficiency seriously affected students' perception on the rating tasks. Advanced level of subjects did not feel stressed by a grade of peers as low level of subjects did. They were also critical about the benefits of self- and peer-assessment, suggesting that a peer's feedback on their own essay was not so useful and that a self-rating does not fully help learners identify their writing proficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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