구조물의 지진취약도곡선은 임의의 크기를 가진 지진에 대하여 구조물에 어느 규모이상의 손상이 발생할 확률을 의미하는 것으로 구조물의 내진성능평가 및 손실평가 하는데 아주 중요하다. 본 논문은 선진국의 지진취약도 추정기법을 분석하여 국내 실정에 적합한 지진취약도 추정 기법을 확립하기 위한 연구방법론을 제시하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선 지진취약도함수의 개발현황을 조사하였다. 그 다음 이러한 평가방법을 국내에 적용하기 위하여 국내의 교량구조물을 분류하였다. 마지막으로는 PSC Box 거더교에 대해서 지진취약도곡선을 평가하였다. 평가 결과 구조물의 분류와 손상상태는 구조물의 손상평가와 지진취약도해석에 아주 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
The purpose of the study was to investigate the effect of CAD (Computer Aided Design) based alpine mono-ski bucket design on disabled ski athletes' kinematic characteristics. Two national team ski athletes with LW11 disabilities (Locomotion Winter Classification) category for sit ski participated in both pre and post experiment. Both of the subjects performed 3 trials of carved turn on a ski slope under two conditions. Where, subject "A" performed pre experiment with personal bucket and post experiment with the newly developed CAD based bucket whereas, Subject "B" as control subject performed both pre and post experiment with his personal bucket. For the experiment, 24 Infrared cameras were positioned on the ski slope which covered the path of the ski turn. Also, motion capture suit with reflective markers were worn by both subjects. In the result, decrement in medial/lateral displacement of COM, anterior/posterior displacement of COM, flexion/extension angle of trunk as well as velocity losing rate of COM was observed in subject "A" when using the newly developed CAD based bucket. In contrast, no larger effect on performance was observed when using personal buckets. In conclusion, the findings obtained from the study indicated effectiveness of newly developed CAD based bucket by reducing excessive movement of hip and trunk which is an important factor to perform an effective turn.
이전 연구에서 자폐성 장애의 여러 특징적 증상을 갖는 아이들의 치료를 위해 사용될 수 있는 로봇을 설계 및 제작하여 현장실험이 진행 되었으며 기존 로봇은 터치에 의한 아이들과 상호작용을 통해 감정 표현 동작을 한다. 이러한 터치 상호작용에 감정 교육 및 치료를 위해 인공신경망을 이용한 동작 설계를 하였다. 하지만 이러한 물리적 접촉은 치료 활동의 초기에 사용되기 어려워 초기 치료 효과를 기대하기 어려웠다. 이에 본 논문에서는 동작 방식을 보완하여 음성 정보를 이용한 빠른 상호작용을 통해 치료 활동이 초기에 가능하고 유연한 대처와 다양한 상황에서 로봇이 사용될 수 있는 동작 설계를 기술한다. 이에 필요한 요소로서 음성 데이터 수집 방법 및 인공신경망을 이용한 음성 인식 구조가 설계되었으며 실험을 통하여 분류 결과를 분석하였다. 이렇게 설계된 인공신경망은 향후 다양한 음성 데이터를 수집하여 정확도를 향상시키고 현장실험을 통하여 동작의 효용성을 살펴볼 것이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.74-83
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2019
This study designs a squat posture recognition system that can provide correct squat posture guidelines. This system comprises two modules: a Kinect camera for monitoring users' body movements and a Wii Balance Board(WBB) for measuring balanced postures with legs. Squat posture recognition involves two states: "Stand" and "Squat." Further, each state is divided into two postures: correct and incorrect. The incorrect postures of the Stand and Squat states were classified into three and two different types of postures, respectively. The factors that determine whether a posture is incorrect or correct include the difference between shoulder width and ankle width, knee angle, and coordinate of center of pressure(CoP). An expert and 10 participants participated in experiments, and the three factors used to determine the posture were measured using both Kinect and WBB. The acquired data from each device show that the expert's posture is more stable than that of the subjects. This data was classified using a support vector machine (SVM) and $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier. The classification results showed that the accuracy achieved using the SVM and $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier was 95.61% and 81.82%, respectively. Therefore, the developed system that used Kinect and WBB could classify correct and incorrect postures with high accuracy. Unlike in other studies, we obtained the spatial coordinates using Kinect and measured the length of the body. The balance of the body was measured using CoP coordinates obtained from the WBB, and meaningful results were obtained from the measured values. Finally, the developed system can help people analyze the squat posture easily and conveniently anywhere and can help present correct squat posture guidelines. By using this system, users can easily analyze the squat posture in daily life and suggest safe and accurate postures.
Lee, Su Hun;Son, Dong Wuk;Shin, Jun Jae;Ha, Yoon;Song, Geun Sung;Lee, Jun Seok;Lee, Sang Weon
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제64권5호
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pp.677-692
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2021
Many studies have focused on pre-operative sagittal alignment parameters which could predict poor clinical or radiological outcomes after laminoplasty. However, the influx of too many new factors causes confusion. This study reviewed sagittal alignment parameters, predictive of clinical or radiological outcomes, in the literature. Preoperative kyphotic alignment was initially proposed as a predictor of clinical outcomes. The clinical significance of the K-line and K-line variants also has been studied. Sagittal vertical axis, T1 slope (T1s), T1s-cervical lordosis (CL), anterolisthesis, local kyphosis, the longitudinal distance index, and range of motion were proposed to have relationships with clinical outcomes. The relationship between loss of cervical lordosis (LCL) and T1s has been widely studied, but controversy remains. Extension function, the ratio of CL to T1s (CL/T1s), and Sharma classification were recently proposed as LCL predictors. In predicting postoperative kyphosis, T1s cannot predict postoperative kyphosis, but a low CL/T1s ratio was associated with postoperative kyphosis.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.85-94
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2022
Recently, consumers who prefer contactless consumption are increasing due to pandemic trends such as Corona 19. This is the driving force for developing the last mile-based logistics ecosystem centered on the online e-commerce market. Lastmile led to the continued development of the logistics industry, but increased the amount of cargo in urban area, and caused social problems such as overcrowding of logistics. The courier service in the logistics base area utilizes the process of visiting the delivery site directly because the courier must precede the loading work of the cargo in the truck for the delivery of the ordered product. Currently, it's carried out as automated logistics equipment such as conveyor belt in unloading or classification stage, but the automation system isn't applied, so the work efficiency is decreasing and the intensity of the courier worker's labor is increased. In particular, small-scale courier workers belonging to the sub-terminal unload at night at underdeveloped facilities outside the city center. Therefore, the productivity of the work is lowered and the risk of safety accidents is exposed, so robot-based loading technology is needed. In this paper, we have derived the top-level concept and requirements of robot-based loading system to increase the flexibility of logistics processing and to ensure the safety of courier drivers. We defined algorithms and motion concepts to increase the cargo loading efficiency of logistics sub-terminals through the requirements of end effector technology, which is important among concepts. Finally, the control technique was proposed to determine and position the load for design input development of the automatic conveyor system.
Purpose: Physical therapists are required to properly choose the most appropriate treatment for each patient within the framework of the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF model). The aims of this study were to determine whether neurological physical therapists in clinical settings in South Korea know about the ICF model and to investigate the current trends of outcome measures (OMs) used by them. Methods: Two hundred and one physical therapists who worked with patients with neurological disorders participated in this study. The survey was conducted via e-mail and asked about commonly used OMs and the considerations for selecting OMs. Results: All physical therapists involved in this study responded completely, and 45.8% of participants learned about the ICF model, while 37.3% understood the detailed information related to the ICF model. The rest of the participants did not know or just heard about the ICF model. The most frequently used tools at the body function/structure level were the Range of Motion (98%), Manual Muscle Test (97%), Berg Balance Scale (83.1%), and Modified Ashworth Scale (70.6%) when allowing repetition. At the activity level, the 10-meter walk test (71.1%), 6-minute walk test (54.2%), and Functional Ambulatory Category (43.3%) were used, while the Activity-Specific Balance Confidence Scale (23.9%) was used at the participation level. There was a positive relationship between the number of tools used and years of work, as well as the level of understanding of the ICF model. Conclusion: The results of this study suggest that it is necessary to learn the ICF model in a clinical setting. In addition, the medical system needs to be modified to encourage physical therapists in South Korea to use proper OMs within the ICF model.
본 연구에서는 뇌파를 이용하여 드론을 제어하기 위한 기계학습을 논의한다. 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 제어대상으로 정의하였고 이를 제어하기 위한 뇌파의 신호를 전두엽을 대상으로 하는 Fp1·Fp2 2채널 건식 전극(NeuroNicle FX2) 뇌파 측정장비를 통하여 5.19초동안 각 제어대상과 연관된 행동의 운동 심상을 눈을 뜬 상태에서 측정(Sampling Rate 250Hz, Cutoff Frequency 6~20Hz) 하였다. 측정된 뇌파신호에 대해 매틀랩의 분류학습기를 이용해서 삼중 계층 신경망, 로지스틱 회귀커널, 비선형 3차 SVM 학습을 실시하였으며 학습결과 로지스틱 회귀 커널 학습에서 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 위한 가장 높은 정확도를 가지고 있음을 클래스 참양성률로 확인할 수 있었다.
Kim, Seong-Min;McCarthy, Michael J.;Chen, Pictiaw;Zion, Boaz
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.314-324
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1996
A high speed NMR quality evaluation sensor was designed , constructed and tested . The device consists of an NMR spectrometer coupled to a conveyor system. The conveyor was run at speeds ranging from 0 to 250 mm/s. Spectral of avocado fruits and one-dimensional magnetic resonance images of pickled olives were acquired while the samples were moving on a conveyor belt mounted through a 20Tesla NMR magnet with a 20 mm diameter surface coil and a 150 mm diameter imaging coil respectively. Fro a magnetic resonance spectrum analysis, motion through variations in the magnetic field tends to narrow spectral line width just like using sample rotation in high resolution NMR to narrow spectral line width. Spectrum analysis was used to detect the dry weight of avocado fruits using the ratio oil and water resonance peaks. Good correlations maximum r=0.970@ 50 mm/s and minimum r=0.894@250mm/s ) between oil and water resonance peak ratio and dry weight of avocados were observed at speeds ra ging from0 to 250mm/s. For the application of magnetic resonance imaging (MRI) method, the projections were used to distinguish between pitted and non-pitted olives . Effect of fruit position in the coil was tested and coil degree effects were noticed when projects were generated under dynamic conditions. Various belt speeds (up to 250mm/s) were tested and detection results were compared to static measurements. Higher classification errors were occurred at dynamic conditions compared to errors while olives were at rest.
본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 상지 움직임 평가와 인공지능 융합연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 인공지능의 적용에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 380편 중 선정기준 및 배제기준에 따라 최종적으로 8편의 논문을 선정하였다. 상지 움직임 평가는 동작 수행 능력 평가와 FMA, ARAT가 사용되었다. 정량화를 위해 다양한 도구를 사용하여 데이터를 추출하였고, 인공지능을 이용해 상지 움직임 분류, 회복예후 예측, 평가도구 점수를 예측하였다. 본 연구는 인공지능을 이용해 상지 움직임 평가를 객관적으로 나타낸 연구들을 체계적으로 고찰하여 인공지능이 적용되고 있는 방향성을 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 상지 움직임 평가에서 인공지능 기술을 도입하여 중재 효과와 환자의 회복을 객관적으로 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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