• 한국전문물리치료학회지
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• 제2권2호
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• pp.73-84
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• 1995

Spasticity has been defined as a motor disorder characterised by a velocity-dependent increase in tonic stretch reflexes with exaggerated tendon jerks resulting in hyperexcitability of the stretch reflexes as one component of the upper motor neuron syndrome. Weakness and loss of dexterity, however, are considered to be more disabling to the patient than changes in muscle tone. The discussion includes the important role that alterations in the physiology of motor units, notably changes in firing rates and muscle fiber atrophy, play in the manifestation of muscle weakness. This paper considers both the neural and mechanical components of spasticity and discusses, in terms of clinical intervention, the implications arising from recent research. Investigations suggest that the resistance to passive movement in individuals with spasticity is due not only to neural mechanisms but also to changes in mechanical properties of muscle. The emphasis is on training the individual to gain control over the muscles required for different tasks, and on preventing secondary and adaptive soft tissue changes and ineffective adaptive motor behaviours.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.119-124
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• 2015

최근 스마트폰 앱의 위치 기반 서비스 사용이 늘어남에 따라 GPS로 인한 배터리 소모가 심각한 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 배터리 효율적인 위치 탐지 기법인 ALD(Adaptive Location Detection) 기법을 제안한다. ALD는 스마트폰 사용자의 이동 패턴과 실행 중인 앱의 특성, 잔여 배터리 수준 등에 따라 적절한 위치 추정 방법을 실시간으로 전환하여 위치 기반 서비스의 전력소모를 극소화한다. 다양한 실제 안드로이드 앱과 가상 시나리오 환경에서의 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 GPS에 비해 전력소모를 평균 37% 줄임을 확인하였다. 그럼에도 각 앱이 필요로 하는 위치 정확성을 제공함을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.590-595
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• 2008

본 논문에서는 적응형 TMS(굴뚝배출가스 감시시스템) 면적식 유량계를 제안하였다. 이 유량계는 투명한 재질의 유리 테이퍼관 내부에 흐르는 유량의 증감에 따라 상하로 움직이는 플로트의 위치를 테이퍼관을 따라 일직선상으로 배열된 광센서로 검지하고, 설정한 값에 대응한 가스 유량이 가스 분석기에 인입되도록 실시간으로 서보모터 구동회로를 최적 제어하는 방법을 채택하였다. 제안한 유량계는 테이퍼 관에 흐르는 유량을 단계별로 검지할 수 있을 뿐만 아니라 연속적으로 유량을 제어하기 때문에 튜브라인의 막힘 현상이 발생할 가능성을 미연에 방지할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4355-4374
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• 2018

Crowd escape event detection has become one of the hottest problems in intelligent surveillance filed. When the 'escape event' occurs, pedestrians will escape in a disordered way with different velocities and directions. Based on these characteristics, this paper proposes a Direction-Collectiveness Model to detect escape event in crowd scenes. First, we extract a set of trajectories from video sequences by using generalized Kanade-Lucas-Tomasi key point tracker (gKLT). Second, a Direction-Collectiveness Model is built based on the randomness of velocity and orientation calculated from the trajectories to express the movement of the crowd. This model can describe the movement of the crowd adequately. To obtain a generalized crowd escape event detector, we adopt an adaptive threshold according to the Direction-Collectiveness index. Experiments conducted on two widely used datasets demonstrate that the proposed model can detect the escape events more effectively from dense crowd.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12B호
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• pp.1686-1697
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• 2011

This paper aims to build up a RFID-automated cargo movement system in an air-cargo warehouse. In our research, we do the spectrum measurements compliant with the RFID frequency bands to observe the interferences from legacy systems in the air-cargo warehouse. To overcome the dense-reader mode (DRM) problem, we apply three novel approaches, which are the periodic transmit of a reader, the Visible RFID reader & tag, and the sensor-based RFID system. Moreover, for the tag collision issue, we implement the Adaptive Adjustable Framed Q(AAFQ) algorithm, and the demonstration on RFID tag anti-collision algorithms show that the AAFQ algorithm has highly desirable tag anti-collision performance compared to any other commercially available solutions.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.837-838
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• 2006

This paper proposes a method of assembling parts using visual servoing in dynamic environment. We use SSD(Sum of Square Difference) based on adaptive template in order to detect a moving object in the case where the robot and the object both move. And the control input of the robot is obtained from the feed-back signal of the feature movement and the feed-forward signal of the camera movement in image plane.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.187-194
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• 2005

연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.123-131
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• 2013

본 연구의 목표는 초등부 자폐성장애 아동들의 적응행동 향상을 위해 적응행동기술을 지원하기 위한 스마트 콘텐츠의 개발 방향을 제시하는 것이다. 특수학교 교사 및 장애학생 교육기관 전문가들의 AHP설문을 통해 스마트 콘텐츠의 개발의 필요성 및 효과에 대한 적응행동기술의 중요도를 도출하였다. 또한 어떠한 적응행동기술 분야가 스마트 콘텐츠로 개발하기에 적합한지 앱개발 전문가들의 토론과 설문을 통해 그 중요도를 도출하였다. 분석결과 스마트 콘텐츠로 개발에 적합하고 그 효과가 높은 적응행동 기술은 언어이해, 시간이행 및 엄수, 이동기술, 옷입기, 개인위생이었다. 본 연구를 토대로 교육당국은 단편적인 교육용 스마트 콘텐츠 개발보다는 효과적이고 활용도가 높은 자폐성장애 아동들의 특성 및 특수교사나 부모의 요구에 맞는 스마트 콘텐츠 개발 및 지원체계를 구축하고자 노력해야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.366-369
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• 2005

연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1034-1051
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• 2016

Mobility models are invaluable for determining the performance of routing protocols in opportunistic networks. The movement of nodes has a significant influence on the topological structure and data transmission in networks. In this paper, we propose a new mobility model called the campus-based community mobility model (CBCNM) that closely reflects the daily life pattern of students on a real campus. Consequent on a discovery that the pause time of nodes in their community follows a power law distribution, instead of a classical exponential distribution, we abstract the semi-Markov model from the movement of the campus nodes and analyze its rationality. Then, using the semi-Markov algorithm to switch the movement of the nodes between communities, we infer the steady-state probability of node distribution at random time points. We verified the proposed CBCNM via numerical simulations and compared all the parameters with real data in several aspects, including the nodes' contact and inter-contact times. The results obtained indicate that the CBCNM is highly adaptive to an actual campus scenario. Further, the model is shown to have better data transmission network performance than conventional models under various routing strategies.