This study aimed to analyze the coordination of muscle and muscle fatigue between biceps, lateral deltoid, and anterior deltoid during dumbbell side lateral raise using bio-signal. One male subject performed dumbbell side lateral raise with 3% of 1RM dumbbell at the rate of 30bpm until failure (8 minutes). While performing, ECG were recorded to observe the participant's performance. EMG were recorded from biceps, lateral deltoid, and anterior deltoid for observing coordination and fatigue. ECG were analyzed in time and frequency domain to observe Heart rate, normLF, normHF. Changes in heart rate, normLF, and normHF indicate that the sympathetic nervous system is activated, while changes in median frequency (MDF) indicate the occurrence of muscle fatigue. Moreover, the coordination relationship of muscle changed. The correlation of MDF between each muscles indicated that lateral deltoid is associated with biceps and anterior deltoid. These results showed that our study can contribute to improving understanding of muscle fatigue and muscle coordination relationships.
Purpose: This study examined the relationship between the factors (Credibility, Usability) and user Innovativeness of the ChatGPT on TRA (Theory of Reasoned Action; Subjective Norm, Attitude) and Switching Intention. TRA and Innovation Diffusion Theory (IDT) were used. Research design, data and methodology: From April 26 to 27, 2023, an online panel survey agency was commissioned to conduct a survey of GhatGPT users in their 20s and 40s in Korea, and a total of 210 people were used for the final analysis. Verification of the research model was performed using SPSS and AMOS. Results: First, ChatGPT factors (Credibility, Usability) were found to have positive effects on TRA (Subjective Norm, Attitude). Second, ChatGPT user Innovativeness was found to have a positive effect on TRA (Subjective Norm, Attitude). Third, ChatGPT users' TRA (Subjective Norm, Attitude) were found to have positive effects on Switching Intention. Conclusions: These results mean that the superior Usability and Credibility of ChatGPT and the Innovativeness of users have a significant effect on the Switching Intention from existing Portal Service (Naver, Google, Daum, etc.) to ChatGPT. Generative AI such as ChatGPT should strive to develop various services such as improving the convenience of functions so that innovative users can use them easily and conveniently in order to provide services that meet expectations.
UBSS (under-determined blind source separation)는 BMMR (blind mixing matrix recovery) 과정과 BSR (blind source recovery) 과정으로 구분된다. 일반적으로 이 두 과정은 취득된 데이터의 sparseness를 이용하여 수행되는데, 얼마나 sparseness를 정확히 측정하느냐에 따라 그 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 Gini 계수를 이용한 sparseness의 측정 방법을 BSR 과정에 도입하여, $l_1$-노름, $l_q$-노름과 쌍곡탄젠트 (hyperbolic tangent)를 이용하는 측정 방법들과 비교하였으며, 보다 정확한 sparseness 측정과 향상된 BSR 성능을 획득하였다. 이는 컴퓨터 모의 실험을 통하여 검증되었다.
Kang, Kyu-Tae;Sullivan, Jennifer C.;Pollock, Jennifer S.
Toxicological Research
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제34권4호
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pp.363-370
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2018
Many studies reported reduced antioxidant capacity in the vasculature under hypertensive conditions. However, little is known about the effects of antihypertensive treatments on the regulation of vascular antioxidant enzymes. Thus, we hypothesized that antihypertensive treatments prevent the reduction of antioxidant enzyme activity and expression in the small vessels of angiotensin II-induced hypertensive rats (ANG). We observed the small mesenteric arteries and small renal vessels of normotensive rats (NORM), ANG, and ANG treated with a triple antihypertensive therapy of reserpine, hydrochlorothiazide, and hydralazine (ANG + TTx). Systolic blood pressure was increased in ANG, which was attenuated by 2 weeks of triple therapy (127, 191, and 143 mmHg for NORM, ANG, and ANG + TTx, respectively; p < 0.05). Total superoxide dismutase (SOD) activity in the small mesenteric arteries of ANG was lower than that of NORM. The protein expression of SOD1 was lower in ANG than in NORM, whereas SOD2 and SOD3 expression was not different between the groups. Reduced SOD activity and SOD1 expression in ANG was not restored in ANG + TTx. Both SOD activity and SOD isoform expression in the small renal vessels of ANG were not different from those of NORM. Interestingly, SOD activity in the small renal vessels was reduced by TTx. Between groups, there was no difference in catalase activity or expression in both the small mesenteric arteries and small renal vessels. In conclusion, SOD activity in the small mesenteric arteries decreased by angiotensin II administration, but not by hypertension, which is caused by decreased SOD1 expression.
본 논문에서는 대역 확산 신호를 위한 고유치 해석 기반의 초 분해능 지연 시간 추정(super-resolution time delay estimation) 알고리즘을 개발하고 각 알고리즘의 성능을 비교, 분석한다. 먼저, 고유치 해석 기반의 대표적인 도래각 추정 알고리즘인 MUSIC, ESPRIT, Minimum-Norm을 이용하여 초 분해능 지연 시간 추정 알고리즘을 개발하고 직접 대역확산 방식의 ISO/IEC 24730-2.1 실시간 위치 추적 시스템 (real-time locating system: RTLS)에 적용하여 RTLS 환경에서 각 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교, 분석한다. 시뮬레이션 결과로부터 세 알고리즘 모두 레일리이 분해능 한계 이내로 수신되는 다중 신호의 지연 시간을 모두 분리, 추정함을 알 수 있었다. 그러나, RTLS 환경에서는 MUSIC과 Minimum-Norm의 성능은 서로 비슷하나 ESPRIT은 두 알고리즘에 비해 성능이 현격히 저하됨을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 문헌의 구조에 근거한 비통계적 용어 가중치 기법을 사용함으로써 기존의 불 논리 검색 시스템에 용이하게 적용될 수 있는 P-norm 검색의 효과적인 문헌 순위화 기법을 찾아내는 데 있다. 또한 용어 가중치를 사용하여 검색 된 문헌들을 대상으로 상위문헌 몇 개와 유사도가 높은 문헌의 순위를 높여주는 순위 조정 과정을 추가하여 검색성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다. 비통계적 가중치 기법으로는 필드 가중치와 근접거리 가중치를 사용하였고, 통계적 기법을 이용한 검색도 실시하여 검색성능을 비교하였다. 순위 조정 실험에서는 문헌간의 유사도 측정의 기준에 되는 상위문헌수를 1건으로 사용하는 경우부터 5건으로 사용하는 경우까지 5번에 걸친 실험을 실시하였다. 실험결과 비통계적 가중치 기법은 통계적 기법보다 더욱 효과가 있었고, 순위 조정 과정은 전반적으로 검색효율이 크게 향상되는 것으로 밝혀졌다.
Finite element (FE) model based structural damage detection (SDD) methods play vital roles in effectively locating and quantifying structural damages. Among these methods, structural model updating should be conducted before SDD to obtain benchmark models of real structures. However, the characteristics of updating parameters are not reasonably considered in existing studies. Inspired by the l∞ norm regularization, a novel anti-sparse representation method is proposed for structural model updating in this study. Based on sensitivity analysis, both frequencies and mode shapes are used to define an objective function at first. Then, by adding l∞ norm penalty, an optimization problem is established for structural model updating. As a result, the optimization problem can be solved by the fast iterative shrinkage thresholding algorithm (FISTA). Moreover, comparative studies with classical regularization strategy, i.e. the l2 norm regularization method, are conducted as well. To intuitively illustrate the effectiveness of the proposed method, a 2-DOF spring-mass model is taken as an example in numerical simulations. The updating results show that the proposed method has a good robustness to measurement noises. Finally, to further verify the applicability of the proposed method, a six-storey aluminum alloy frame is designed and fabricated in laboratory. The added mass on each storey is taken as updating parameter. The updating results provide a good agreement with the true values, which indicates that the proposed method can effectively update the model parameters with a high accuracy.
본 연구는 외식 소셜커머스에 대한 소비자의 소비가치와 주관적 규범이 소비자행동에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 한다. 이를 위하여 소비가치, 주관적 규범, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 이용의도로 구성된 연구모형과 가설을 설정하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비가치(기능가치, 사회가치, 정보가치, 감정가치)와 주관적 규범이 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소비가치(기능가치, 금전가치, 정보가치, 사회가치)가 지각된 사용용이성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 사용용이성이 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 마지막으로 사용용이성과 유용성이 외식 소셜커머스 사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 외식 소셜커머스를 계획하는 실무자들이 고객을 확보하기 위해 좀 더 체계적인 전략 수립을 위한 가이드라인을 제시해 줄 수 있을 것이라 기대한다.
이 연구에서는 $CO_2$ 주입 모니터링에서의 전기비저항 토모그래피(ERT)의 분해능에 대해 조사한다. $CO_2$ 주입체 양쪽의 케이싱 없는 시추공에서 단극자 및 양극자 전극 배열이 사용된다. 주입 전 및 주입에 따른 3단계 모델에 대한 반응이 계산되고, 잡음이 더해진 후의 이론 값들이 L1 과 L2 norm을 사용해 역산된다. 역산결과는 어느 정도 수준이상의 $CO_2$ 부피가 확실히 감지됨을 보여준다. 대부분의 경우에 L1 norm의 경우가 L2에 비해 우월함이 판명되었다. 역산 결과를 주입 전 모델의 역산결과로 정규화하면 전기비저항이 변화하는 부분의 훌륭한 영상을 보여주며, 비저항의 전체적인 변화를 통합해서 판단하면 전체 주입된 부피에 대한 타당한 측정이 이루어짐이 입증된다.
속도중합의 역산을 이용하면 탄성파 자료처리에 있어서 다양한 처리가 가능하므로 이 분야는 최근에 들어 매우 유용한 영역으로 주목을 받고 있다. 하지만 다양한 처리에 적용하기 위해서는 사용되는 역산 방법이 잡음에 강하면서도 고해상도의 속도중합 결과를 만들 수 있어야 한다. 이러한 특성을 갖는 대표적인 역산에는 ${L_1}-norm$을 최소화시키는 IRLS(Iteratively Reweighted Least-Squares)방법을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 성질을 갖는 또 다른 역산 방법의 하나로서 CGG (Conjugate Guided Gradient) 방법을 소개한다. CGG 방법은 반복적 최소자승법의 하나인 Conjugate Gradient (CG)방법을 변형시킨 형태로 ${L_1}-norm$을 최소화 시키는 역산법으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 CGG방법을 소개하고 기존의 IRLS방법과의 차이점 및 결과들을 비교하였다. 모의자료와 현장자료에 대한 실험결과를 통해서 CGG 방법이 IRLS방법과 마찬가지로 다양한 잔여/모델 norm을 최소화시키는 역산방법으로 사용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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