The purpose of this study was to develop an innovative training model and method to improve the posture and motion, while pulling up during weight lifting by evaluating the problems of Korean weight lifters performing this motion. To investigate the effectiveness of the new training method substitute members of the Korean national weight lifting team performed both the original pull up technique and new pulling training technique while kinetics and kinematics were recorded. For this study, the first phase of the new training method is more appropriate than the original training with the pull up drop slow deadlift to the knee joint. For the second phase, the new training motion is deemed to be more effective than the current box deadlift motion. Also, this new motion corrects the posture as there is more anterior hip joint motion(about 10 cm) and the knee flexes to about 120 degrees. For the third phase, starting about 10cm above the knee the box snatch high pull up is identified as a more suitable training method. For the forth phase, the box top snatch method is judged to be a more effective training method than the original top snatch training method.
Trong Hieu Luu;Hoang-Long Cao;Duy Duc Pham;Le Trung Chanh Tran;Tom Verstraten
Journal of Acupuncture Research
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제40권1호
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pp.44-52
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2023
Background: Previous studies have investigated technology-aided needling training systems for acupuncture on phantom models using various measurement techniques. In this study, we developed and validated a vision-based needling training system (noncontact measurement) and compared its training effectiveness with that of the traditional training method. Methods: Needle displacements during manipulation were analyzed using OpenCV to derive three parameters, i.e., needle insertion speed, needle insertion angle (needle tip direction), and needle insertion length. The system was validated in a laboratory setting and a needling training course. The performances of the novices (students) before and after training were compared with the experts. The technology-aided training method was also compared with the traditional training method. Results: Before the training, a significant difference in needle insertion speed was found between experts and novices. After the training, the novices approached the speed of the experts. Both training methods could improve the insertion speed of the novices after 10 training sessions. However, the technology-aided training group already showed improvement after five training sessions. Students and teachers showed positive attitudes toward the system. Conclusion: The results suggest that the technology-aided method using computer vision has similar training effectiveness to the traditional one and can potentially be used to speed up needling training.
Efficiency in work training is a perennial issue due to high-diversity low-volume production, particularly for manufacturers producing office machines which are manually assembled by workers. To reduce the training cost, parts used in training are usually reused; a trainer disassembles a product assembled by a worker in training. This paper proposes a training method that employs disassembly usually performed by a trainer. This method assigns both assembly and disassembly to a worker in training, in contrast to the conventional method. The effectiveness of the proposed method is experimentally discussed in terms of learning assembly motions and work procedure at each learning stage, namely, "undergoing learning," "immediately after learning," and "seven days after learning." The effectiveness of the training method is confirmed. The method improves the stability of work procedure recollection immediately after training. Furthermore, at seven days after training, it improves retention of the assembly motions and work procedure, and also promotes and maintains memory related to product structure.
If we can evaluate the training results more appropriately and analyze the psychological changes in more objectively, the training can be more efficient and it can help to solve the problems during the training. This research analyzed the similarity and differences of Yangseng Qigong and psychological skill training's components and measurement methods. Also, the research further studied psychological skill training's measurement method. Results : The measurement type of Yangseng Qigong are Sagong, a record of Sagong, Damgong, IIgi, and Sogyeol. Similarly, the measurement type of psychological skills training are questionnaire, interview, personal profile, and observation of a single subject. Despite the similarities between the measurement type of Yangsaeng Qigong and psychological skills training, unfortunately there are differences in the contents. Thus, If we introduce strengths of each method to the other, we may have better measurement methods. The questionnaire method of psychological skills training is the most commonly used method, because it gives concrete, objective, reliable and highly reproducible results. If we refer to the questionnaire development process in psychological skills training, we can have objective and concrete measurement tool for Yangsaeng Qigong training. In the psychological skills training measurement tool development process, there are 5 stages; test conception, test preparation, test execution, question analysis, and test modification. Furthermore, the requirements for the good survey are reliability, validity, practicality, and cultural appropriateness. Through this study, we reached the conclusion that we need to combine two methods together to develop a better method because Yangsaeng Qigong places importance on comprehensive method and realization while psychological skills training places importance on analytical method and objective evaluation. And It seems that a practical study is needed to resolve the concerete problems of Yansaeng Qigong through these concrete cases.
Objective : This Study is attempted to compare respiration training method on Sun-Do Training it is quadrivalence. Method : We used all books and paper, journal of inside and outside of the country on Sun-Do Training. Results and Conclusions: 1. Respiration training method on Mu-Eou-Do is spontaneous breathing, breath follows in individual’s respiratory. 2. Respiration training method on Suk-Mun, Guk-Seon-Do, Dan-Hak is all of the position differ, but all considers and breathes naturally abdominal region named Dan-Jeoun, the hypogastric center (丹田). 3. Respiration training method that intend in Guk-seon-do should be soft and slow and long and deep and the moment must not be stoppage. 4. Difference of respiration training method is that region that mean at practice differs. Suk-Mun and Guk-Seon-Do have respiration training method that do with anus as is special in practice process. Dan-Hak thinks that breath has entered as Myung-Mun(命門), means fundamental force.
Purpose : The purpose of this study was to provide the material about the treatment effect of hand function training and writing training being performed as a part of treatment to improve the function of the non-dominant hand of the patients whose dominant hand is damaged and thus need to improve their non-dominant hand's function. Method : During one month of November, 2013, this study randomly chose five study subjects for hand function training, five for writing training, and ten of control group from 20 normal male and female adults going to K Univ. in Busan. All study subjects fully understood all of the training course, agreed to take the test in this study, and volunteered to participate in the test. Each training was performed five times for two weeks, 30 minutes each time. For measurement, Purdue pegboard was used to look into the change of hand dexterity. To investigate an improvement in hand function through hand function training and writing training, this study conducted early evaluation before training, interim evaluation, and final evaluation. Result : First, according to the comparison of dominant hand dexterity by group and by method during a training period, the groups of hand function training and of writing training improved dominant hand dexterity more than the control group. Secondly, according to the comparison of non-dominant hand dexterity by group during a training period, the groups of hand function training and of writing training improved dexterity more than the control group. According to the comparison of non-dominant hand dexterity by method during a training period, there was no big difference in dexterity between the groups of hand function training and of writing training and the control group. But, the group of hand function training showed a further improvement. Thirdly, according to the comparison of both-hand dexterity by group and by method during a training period, the groups of hand function training and of writing training improved both-hand dexterity more than the control group. Fourthly, according to the comparison of both-hand handling ability by group and by method during a training period, the groups of hand function training and of writing training improved both-hand handling ability more than the control group. Conclusion : Given the study result, it is considered that hand function training and writing training help brain damaged patients improve their hand function for their daily activity. And it will be meaningful to research brain damaged patients' motor skills after their brain damage, and the patients who have low abilities of visual perception and cognition. In the future, it will be necessary to secure more study subjects and perform systematic training during a sufficient test period.
Model parameters in HMM based speech recognition systems are normally estimated using Maximum Likelihood Estimation(MLE). The MLE method is based mainly on the principle of statistical data fitting in terms of increasing the HMM likelihood. The optimality of this training criterion is conditioned on the availability of infinite amount of training data and the correct choice of model. However, in practice, neither of these conditions is satisfied. In this paper, we propose a training algorithm, MCE(Minimum Classification Error), to improve the performance of a speech recognizer detecting mispronunciation of a foreign language. During the conventional MLE(Maximum Likelihood Estimation) training, the model parameters are adjusted to increase the likelihood of the word strings corresponding to the training utterances without taking account of the probability of other possible word strings. In contrast to MLE, the MCE training scheme takes account of possible competing word hypotheses and tries to reduce the probability of incorrect hypotheses. The discriminant training method using MCE shows better recognition results than the MLE method does.
원격 교육의 장점으로 인해 원격 연수가 급격하게 증가하고 있다. 그러나 양적인 증가와 더불어 원격 연수의 문제점도 제기되고 있다. 그 중 여러 연구에서, 원격 연수의 연수 내용, 연수 방법, 연수 평가 등에 대한 문제점에 대하여 공통적으로 개선의 필요성을 말하고 있다. 이에 본 연구에서는 마이크로티칭을 중심으로 인지적 도제 모델, 교사 평가 기법을 이용해서 원격 연수 방법을 개발하여 연수내용, 연수방법, 연수평가에 대한 문제점을 해결하고, 교사의 교수능력을 향상시키고자 한다.
분류학습에서 높은 정확도를 유지하기 위해서는 충분한 분류 데이타가 필요하게 되는데 분류 데이타는 미 분류 데이타보다 생성하기가 어려운 경우가 많다. 따라서 미 분류 데이타를 활용하여 분류의 정확도를 향상시키는 것은 큰 효용성을 가지며 이러한 미 분류 데이타를 활용하는 대표적인 학습방법 중의 하나는 협력학습(co-training) 알고리즘이다. 이는 데이타를 두 개의 독립적인 속성그룹으로 나누어 두개의 분류자로 학습한 후 미 분류 데이타를 분류하고 그중 가장 신뢰성이 높은 데이타를 분류 데이터에 포함하고 이를 반복하는 학습모델이다. 하지만 이 방법은 전체 데이타의 속성을 독립적인 두개의 집합으로 분할하여야하는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 개선하여 보통의 데이터베이스에 적용시킬 수 있는 새로운 협력학습방법을 제시 하고자한다. 즉. 두 개의 독립적인 속성 그룹으로 나누는 가정을 따르지 않고 전체 속성을 사용할 수 있으며 두 개 이상의 분류자를 사용하는 새로운 협력학습방법을 제안하였다.
This paper proposes an efficient method for improving the training performance of the neural network by using a hybrid of a stochastic approximation and a backpropagation algorithm. The proposed method improves the performance of the training by appliying a global optimization method which is a hybrid of a stochastic approximation and a backpropagation algorithm. The approximate initial point for a stochastic approximation and a backpropagation algorihtm. The approximate initial point for fast global optimization is estimated first by applying the stochastic approximation, and then the backpropagation algorithm, which is the fast gradient descent method, is applied for a high speed global optimization. And further speed-up of training is made possible by adjusting the training parameters of each of the output and the hidden layer adaptively to the standard deviation of the neuron output of each layer. The proposed method has been applied to the parity checking and the pattern classification, and the simulation results show that the performance of the proposed method is superior to that of the backpropagation, the Baba's MROM, and the Sun's method with randomized initial point settings. The results of adaptive adjusting of the training parameters show that the proposed method further improves the convergence speed about 20% in training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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