Background: Gait problems appear in most stroke patients. Commonly, stroke patients show the typical abnormal gait patterns, such as circumduction, genu recurvatum, and spastic paretic stiff-legged gait. An inclined treadmill gait exercise is good for gait problems of stroke patients. In addition, the backward walking training has been recommended in order to improve the component of the movement for the forward walking. Objects: The purpose of this study to investigated the effects of backward walking with inclined treadmill training on the gait in chronic stroke patients. Methods: A total of 30 volunteers were randomly allocated to two groups that walked on an inclined treadmill: the experimental group ($n_1=15$), which walked backward, and the control group ($n_2=15$), which walked forward. To measure the improvement of the patients' gait, a Figure of Eight Walking Test (F8W), Four Square Step Test (FSST), and Functional Gait Assessment (FGA) were performed. We also measured spatio-temporal gait variables, including gait speed, cadence, stride length, and single limb support using a three-axial wireless accelerometer. The measurements were taken before and after the experiment. The Wilcoxon signed-rank test was used to compare both groups before and after the interventions. The Mann-Whitney U test was used for the comparisons after the interventions. The statistical significance was set at ${\alpha}=.05$. Results: Before and after experiment, all dependent variables were significantly different between the two groups (p<.05). As compared to the control group, the experimental group showed more significant improvements in F8W, FSST, speed, cadence, stride length, and single limb support (p<.05); however, FGA in this group was not significantly different from the control (p>.05). Conclusion: Our results suggest that backward walking on an inclined treadmill is more effective for improving the gait of stroke patients than forward walking.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.9
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pp.1725-1730
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2017
The acceleration sensor and the gyroscopic sensor are used as representative sensors to detect repetitive motion and have been used to analyze various sporting components. However, both sensors have problems with noise sensitivity and accumulation of errors. There have been attempts to use two sensors together to overcome hardware problems. The complementary filter has shown successful results in mitigating the problems of both sensors by minimizing the disadvantages of accelerometer and gyroscope sensors and maximizing their advantages. In this paper, we proposed a modified method using neural network to reduce variable. The neural network is an algorithm that can precisely measure even in unexpected environments or situations by pre-learning the number of various cases. The proposed method applies a Neural Network by dividing the repetitive motion into three sections, the first, the middle and the end. As a result, the recognition rate is 96.35%, 98.77%, 96.92% and the accuracy is 97.18%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.9
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pp.811-819
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2014
Activity recognition is a key component in identifying the context of a user for providing services based on the application such as medical, entertainment and tactical scenarios. Instead of applying numerous sensor devices, as observed in many previous investigations, we are proposing the use of smartphone with its built-in multimodal sensors as an unobtrusive sensor device for recognition of six physical daily activities. As an improvement to previous works, accelerometer, gyroscope and magnetometer data are fused to recognize activities more reliably. The evaluation indicates that the IBK classifier using window size of 2s with 50% overlapping yields the highest accuracy (i.e., up to 99.33%). To achieve this peak accuracy, simple time-domain and frequency-domain features were extracted from raw sensor data of the smartphone.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.4
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pp.33-39
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2011
Biped robot with high DOF has instability in mechanism. Therefore, it is important to guarantee walking stability of biped robot. Biped robot can stably walk on the flat ground using static walking patterns. However, walking stability of robot becomes increasingly worse on the uneven terrain. In the paper, we propose a robust walking algorithm of biped robot with motion stabilization to solve the problem The proposed algorithm was designed to stabilize walking motions based on the inclination of robot body using a gyro sensor and a accelerometer equipped in the center of the upper body. If unstable motions are recognized, angles of each joints are modified to increase stability by using compensation of angles of lower legs. The experimental results show that biped robot performs stable walking on the uneven terrain.
Telematics system includes the "vehicle remote diagnosis technology", "driving pattern analysis technology" which are commercially attractive in the real life. To implement those technologies, we need vehicle signal interface, vehicle diagnosis interface, accelerometer/yaw-rate sensor interface, GPS data processing, driving pattern analysis, and CDMA data processing technique. Based on these technologies, we analyze the error existence by diagnosing the EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG in real time. And we are checking about a driving pattern and management of the vehicle, which are sent to the information center through the wireless communication. These database results will make the efficient vehicle and driver management possible. We show the effectiveness of our results by field driving test after completing the H/W & S/W design and implementation for vehicle remote diagnosis and driving pattern analysis.
Hong, Won-Taek;Byun, Yong-Hoon;Kim, Sang Yeob;Lee, Jong-Sub
Smart Structures and Systems
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v.18
no.2
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pp.197-216
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2016
The increased speed of a train causes increased loads that act on the track substructures. To ensure the safety of the track substructures, proper maintenance and repair are necessary based on an accurate characterization of strength and stiffness. The objective of this study is to develop and apply a cone penetrometer incorporated with the dynamic cone penetration method (CPD) for investigating track substructures. The CPD consists of an outer rod for dynamic penetration in the ballast layer and an inner rod with load cells for static penetration in the subgrade. Additionally, an energy-monitoring module composed of strain gauges and an accelerometer is connected to the head of the outer rod to measure the dynamic responses during the dynamic penetration. Moreover, eight strain gauges are installed in the load cells for static penetration to measure the cone tip resistance and the friction resistance during static penetration. To investigate the applicability of the developed CPD, laboratory and field tests are performed. The results of the CPD tests, i.e., profiles of the corrected dynamic cone penetration index (CDI), profiles of the cone tip and friction resistances, and the friction ratio are obtained at high resolution. Moreover, the maximum shear modulus of the subgrade is estimated using the relationships between the static penetration resistances and the maximum shear modulus obtained from the laboratory tests. This study suggests that the CPD test may be a useful method for the characterization of track substructures.
In order to prevent secondary disaster such as gas explosion which comes after a devastating magnitude earthquake, the seismic monitoring and transmission system for natural gas governor station was developed. To measure ground motions precisely and operate the seismic monitoring system efficiently, the position and method of accelerometer installation were recommended by the analysis of ground noise patterns of governor station. For making a decision on prompt shut-off of gas supplies in the event of a great earthquake, the real-time calculation algorithm of PGA(Peak Ground Acceleration) and SI(Spectrum Intensity) were developed and it has been implemented in the seismic monitoring and transmission system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1161-1170
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2016
In this paper, we provide an authentication technology for verifying dynamic signature made by finger on smart phone. In the proposed method, we are using the Auto-Encoder-based 1 class model in order to effectively distinguish skilled forgery signature. In addition to the basic dynamic signature characteristic information such as appearance and velocity of a signature, we use accelerometer value supported by most of the smartphone. Signed data is re-sampled to give the same length and is normalized to a constant size. We built a test set for evaluation and conducted experiment in three ways. As results of the experiment, the proposed acceleration sensor value and 1 class model shows 6.9% less EER than previous method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.8
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pp.1901-1906
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2010
This classification of walking patterns is important and many kinds of applications. Therefore, we attempted to classify walking on level ground from slow walking to fast walking using a waist acceleration signal. A tri-axial accelerometer was fixed to the subject's waist and the three acceleration signals were recorded by bluetooth module at a sampling rate of 100 Hz eleven healthy. The data were analyzed using discrete wavelet transform. Walking patterns were classified using two parameters; One was the ratio between the power of wavelet coefficients which were corresponded to locomotion and total power in the anteroposterior direction (RPA). The other was the ratio between root mean square of wavelet coefficients at the anteroposterior direction and that at the vertical direction(RAV). Slow walking could be distinguished by the smallest value in RPA from other walking pattern. Fast walking could be discriminated from level walking using RAV. It was possible to classify the walking pattern using acceleration signal in healthy people.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.2
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pp.336-342
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2015
Fall-related injuries are the most common cause of accidental death for the elderly and the most frequent work-related injuries in construction sites. Due to the growing popularity of smartphones, there has been a number of research work related to the use of sensors embedded in the smartphone for fall detection. Falls can be detected easily by measuring the magnitude and direction of acceleration vectors. In general, the direction of the acceleration vector does not show the object movement, but the velocity vector directly indicates the tangential direction in which the object is moving. In this paper, we proposed a new method for computing the fall direction based on the characteristics of the velocity vector extracted from the accelerometer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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