In this paper, the linear autoregressive model of EMG signal for four basic arm functions was presented and parameters for each function were estimated. The signal identification was carried out using function discrimination algorithm. It was validated that EMG signal was a widesense stationary process and the linear autoregressive model of EMG signal was constructed through approximating it to Gaussian process. It was confined that Levinson-Durbin algoridthm is a more appropriate one than the recursive least square method for parameter estimation of the linear model. Optimal function discrimination was acquired when sampling frequency was 500Hz and two electrodes were attached to bicep and tricep muscle, respectively. Parameter values were independent of variance and the number of minimum data for function discrimination was 200. Bayesian discrimination method turned out to be a better one than parallel filtering method for functional discrimination recognition.
Background: Supporting the elderly population is presented as a social issue, and it affects age discrimination, which forms a negative perception and avoids the elderly. Since age discrimination lowers the quality of life of the elderly and hinders social unity, it may be important to research related factors. This study examined the physical function as a factor that influences discrimination experiences and aimed to identify the relationship between physical function factors and discrimination experiences. Methods: In this study, we analyzed 20,225 elderly from the 2014 and 2017 survey of living conditions and welfare needs of Korean older persons, conducted nationwide among older than 65 years. Physical function factors are activities of daily living, instrumental activities of daily living, sight discomfort, hearing discomfort, chewing discomfort, and leg strength as factors of interest. We performed multivariable logistic regression that reflected survey characteristics, adjusting for socio-demographic factors, health related factors, and social-support factors. Results: The number of elderly who faced discrimination experiences was 1,175 (5.8%). The results showed that the odds ratio of facing a discrimination experience in the dependent group was significantly higher compared to the independent group when being transferring out of the room (4.05; 95% confidence interval [CI], 1.50-10.88) and difficulty in hearing (1.25; 95% CI, 1.05-1.49). Even with respect to chewing ability, which was significant in models 1 and 2, they face more discrimination experiences (1.30; 95% CI, 1.11-1.53). Conclusion: These research results indicate that an important strategy for preventing age discrimination is to understand the physical function conditions of the elderly and promote the physical functions of the elderly related to transferring, hearing, and chewing; it is necessary to develop a practical intervention plan that considers these aspects.
은퇴 후 사회적 지위와 가족 내 역할에 변화를 겪는 남성노인은 차별경험으로 인해 부정적 노인인식과 노년기 태도를 갖게 될 가능성이 높다. 본 연구는 남성노인의 차별경험이 노인인식과 노년기 태도에 미치는 영향을 파악하고, 가족기능과 동년배관계의 매개효과를 검증하여 사회복지적 개입방안을 찾고자 한다. 조사대상은 서울지역 노인종합복지관을 이용하는 남성노인 215명이며, 매개효과 검증을 위해 구조방정식 모형을 이용한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 남성노인의 차별경험은 노인인식에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 남성노인의 차별경험이 노년기 태도에 미치는 영향은 유의미한 것으로 나타났다. 셋째, 남성노인의 차별경험이 노인인식에 미치는 영향에 있어서 가족기능과 동년배관계가 완전매개효과를 갖는 것으로 나타났다. 넷째, 남성노인의 차별경험이 노년기 태도에 미치는 영향에 있어서 가족기능과 동년배관계는 부분매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 근본적으로 노인차별을 줄이기 위한 노력이 필요하다는 것과 가족기능과 동년배관계의 강화는 긍정적인 노인인식과 노년기 태도를 갖게 함을 보여주는 것이다. 따라서 노인차별을 줄이기 위한 제도적 접근, 가족기능 강화를 위한 가족상담 프로그램 및 대안가족 제시, 동년배관계 강화를 위한 지역사회 중심의 노인활동 지원이 필요함을 제언하였다.
PURPOSE: This study find out the effect of improved two point discrimination (TPD), hand function and activities of daily living (ADL) performance through tactile stimulus of upper limb (U/L) in impaired characteristics of stroke METHODS: We selected 26 stroke patients in BMH who has problems with neglect, sensory and motor deficits. Patients were divided into 3 group with neglect group (NG), sensorimotor deficits group (SMG) and motor deficit group (MG). To compare each group we used assessment tools such as two point discrimination on affected side (TPDas) and unaffected side (TPDus), Manual functional test on affected side (MFTas) and unaffected side (MFTus) and Korean version modified barthel index (K-MBI). RESULTS: 1) In the NG, tactile stimulus on U/L was statistically important for TPDas (forearm, index finger tip) also SMG and MDG was statistically important for TPDas. 2) In the NG, SMG, there was statistically important for MFTas, MFTus and in the MG. K-MBI also was statistically importance. Among three group, there was an statistically important difference for TPTus (forearm, thenar, hypothenar), MFTas and MFTus. We analyzed the relationship among TPD, MFT and K-MBI and There was negative relationship between TPD, MFT and There was positive relationship between TPD and K-MBI CONCLUSION: In impaired characteristics of stroke patients, tactile stimulus on U/L influenced on two point discrimination, hand function and ADL's. And we also found relationship among somatosensory, hand function, and ADL performance.
Under the assumption that the EMG signal was used as the reference signal for driving a prosthetic arm, function discrimination of EMG signal from the biceps and triceps of subject was achived with LPC CEPSTRUM coefficients. By varying the number of coefficients, the types of windows, window size, and window overlaping rates, the best conditions for the function discrimination of EMG signal were obtained.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안 하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권1호
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pp.229-241
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1997
We consider discrimination curve and minimum dwell time for Poisson distribution and Poisson-power function distribution. Let the random variable X has Poisson distribution with mean .lambda.. For the hypothesis testing H$\_$0/:.lambda. = t vs. H$\_$1/:.lambda. = d (d$\_$0/ if X.leq.c. Since a critical value c can not be determined to satisfy both types of errors .alpha. and .beta., we considered discrimination curve that gives the maximum d such that it can be discriminated from t for a given .alpha. and .beta.. We also considered an algorithm to compute the minimum dwell time which is needed to discriminate at the given .alpha. and .beta. for the Poisson counts and proved its convergence property. For the Poisson-power function distribution, we reject H$\_$0/ if X.leq..'{c}.. Since a critical value .'{c}. can not be determined to satisfy both .alpha. and .beta., similar to the Poisson case we considered discrimination curve and computation algorithm to find the minimum dwell time for the Poisson-power function distribution. We prosent this algorithm and an example of computation. It is found that the minimum dwell time algorithm fails for the Poisson-power function distribution if the aiming error variance .sigma.$\^$2/$\_$2/ is too large relative to the variance .sigma.$\^$2/$\_$1/ of the Gaussian distribution of intensity. In other words, if .ell. is too small, we can not find the minimum dwell time for a given .alpha. and .beta..
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정화하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 Im 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84$\%$보다 약 9$\%$ 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
The most important requirement for the controller of a prosthetic arm is that it has a high fidelity discriminator where the motion control may be performed open loop using EMG signals as a control source. Therefore, it is very effective method to reduce the influence of misclassification of classifier for the total system performance. This paper presents the new function discrimination method which combines MLP classifier and frizzy filter by stages for the requirement. The major advantage of MLP is a consistent learning capability for the easy adaptation to environments. The fuzzy filter uses all informations of MLP outputs and prior EMG activity informations which increase as the experience increases. That property is superior to one which uses maximum output of MLP in view of information amounts and quality. Simulation result shows that proposed method is superior to the probabilistic model, MLP model and the combined model of both in the respect of discrimination quaity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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