Purpose: This study was a systematic review and meta-analysis designed to investigate the effects of stimulation-oriented interventions for behavioral problems among people with dementia. Methods: Based on the guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA), a literature search was conducted using seven electronic databases, gray literature, and other sources. Methodological quality was assessed using the Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN) for randomized controlled trials (RCTs). Data were analyzed using R with the 'meta' package and the Comprehensive Meta-Analysis (CMA 2.0) program. Results: Sixteen studies were included for meta-analysis to investigate the effect of stimulation-oriented interventions. The quality of individual studies was rated as '++' for eight studies and '+' for the rest. The effect sizes were analyzed according to three subgroups of interventions (light, music, and others); Hedges' g=0.04 (95% CI: -0.38~0.46), -0.23 (95% CI: -0.56~0.10), -0.34 (95% CI: -0.34~0.00), respectively. To explore the possible causes of heterogeneity ($I^2=62.8%$), meta-regression was conducted with covariates of sample size, number of sessions, and length of session (time). No moderating effects were found for sample size or number of sessions, but session time showed a significant effect (Z=1.96, 95% CI: 0.00~0.01). Finally, a funnel plot along with Egger's regression test was performed to check for publication bias, but no significant bias was detected. Conclusion: Based on these findings, stimulation-oriented interventions seem to have a small effect for behavioral problems among people with dementia. Further research is needed to identify optimum time of the interventions for behavioral problems among dementia pateints.
불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.
절연체 내부의 보이드로 인하여 부분방전이 발생하면 국부파괴와 완전절연파괴의 원인이 된다. 부분방전으로 생기는 트리잉은 절연재료를 열화 시키고 절연 수명을 단축시키는 중요한 원인이 되므로 절연파괴를 미연에 하여 절연재료 수명을 예측할 수 있는 방법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 연구는 부분방전 및 음향방출 시스템을 이용한 컴퓨터 시스템을 개발하여 각 시스템의 장점을 이용함으로써 열화진단을 실시하였다. 부분방전 시스템의 장점은 음향에 비하여 검출 신호가 양호하고, 고전압 절연 장치의 신뢰성을 평가하기에 적합하다. 또한 음향방출 시스템의 장점은 전자기의 영향을 받지 않고, 열화 과정을 실시간으로 관찰할 수 있다는 것이다. 이 두 가지의 장점을 복합적으로 이용하면 절연재료 내부에서 발생하는 트리의 위치와 부분방전을 효과적으로 할 수 있다. 열화분석 방법으로 먼저 부분방전 펄스와 음향방출 펄스를 희귀분석하여 T검정에 의한 상관계수와 결정계수를 구하여 비교해본 결과 부분방전과 음향방출 펄스는 대체적으로 비슷한 형태를 보였다. 이것은 Yoshimura와 Fujita의 연구 결과와 일치하였다.
Because of internal voids ininsulators give rise to partial discharge(PD), which cause local breakdown and even entire insulation breakdown. Treeing due to PD is one of the main causes of breakdown of the insulating materials and reduction of the insulation life. Therefore the necessity for establishing a method to diagnose the aging of insulation materials and to predict the breakdown of insulation has become important. From this viewpoint, our studies diagnose insulation degradation using the method of computer sensing system, which has the advantages of PD and acoustic emission(AE) sensing system. To use advantages of these two methods can be used effectively to search for treeing location and PD in some materials. In analysis method of degradation. We analyzed the PD pulse and AE pulses by regression analysis, compared to these obtained the correlation coefficient and determination coefficient by T-distribution and saw that PD and AE pulses show a similar pattern on the whole. Finally using statically operator such as the center of gravity(G), the gradient of the discharge distribution(C), we have analyzed for the prediction of life which we can be obtained the time, occurred of many pulse of small discharge amplitude.
Because of internal voids in insulators give rise to partial discharge (PD), which cause local breakdown and even entire insulation breakdown. Treeing due to PD is one of the main causes of breakdown of the insulating materials and reduction of the insulation life. Therefore the necessity for establishing a method to diagnose the aging of insulation materials and to predict the breakdown of insulation has become important. From this viewpoint, our studies diagnose insulation degradation using the method of computer sensing system, which has the advantages of PD and acoustic emission (AE) sensing system. To use advantages of these two methods can be used effectively to search for treeing location and PD in some materials. In analysis method of degradation, We analyzed the PD pulse and AE pulses by regression analysis, compared to these obtained the correlation coefficient and determination coefficient by T-distribution and saw that PD and AE pulses show a similar pattern on the whole. This is in agreement with the results of the research by Yoshimura and Fujita.
부분방전 및 음향방출측정시스템을 이용한 컴퓨터 시스템을 개발하여 이용함으로써 열화진진을 실시하였다. 부분방전 시스템의 절연체 내부의 보이드로 인하여 부분방전이 발생하면 국부파괴와 완전절연파괴의 원인이 된다. 부분방전으로 생기는 트리잉은 절연재료를 열화 시키고 절연 수명을 단축시키는 중요한 원인이 되므로 절연파괴를 미연에 방지하여 절연재료 수명을 예측할 수 있는 방법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 연구는 부분방전 및 음향방출 장점은 음향에 비하여 검출 신호가 양호하고, 고전압 절연장치의 신뢰성을 평가하기에 적합하다. 또한 음향방출 시스템의 장점은 전자기의 영향을 받지 않고, 열화 과정을 실시간으로 관찰할 수 있다는 것이다. 이 두 가지의 장점을 복합적으로 이용하면 절연재료 내부에서 발생하는 트리의 위치와 부분방전을 효과적으로 할 수 있다. 열화 분석 방법으로 먼저 전기적 펄스와 음향방출 펄스를 회귀분석하여 T검정에 의한 상관계수와 결정계수를 비교해본 결과 부분방전과 음향방출 펄스는 대체적으로 비슷한 형태를 보였다. 이것은 Yoshimura와 Fujital[1, 2]의 연구 결과와 경향이 유사하였다.
수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.
자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R2가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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