PURPOSE; The main purpose of this study is to develop a new learning model of Orthopedic Manual Therapy. METHOD; From 1997 to 1999, this survey was made of 318 students who had attended in Orthopedic Manual Therapy subject. RESULT; Results show that regard satisfaction with lecture was as 'good' by 235 person(73.3%). And the most interest subject among the therapists was orthopedic manual therapy(44.63%), next NDT(25.62%). CONCLUSION; This study suggest a new learning model of orthopedic manual therapy used by Role-play model and Coner study model. So we can be lecture effectively to focus students.
As consumption of high-quality fruits increases and sales and packaging units become smaller, the demand for automatic fruit grading systems is increasing. Compared to other crops, the quality of fruit is determined by visual characteristics such as shape, color, and scratches, rather than just physical size and weight. Accordingly, this study presents a CNN model that can effectively extract and classify the visual features of fruits and a perceptron that classifies fruits using physical features, and proposes a stacking ensemble model that can effectively combine the classification results of these two neural networks. The experiments with AI Hub public data show that the stacking ensemble model is effective for grading fruits. However, the ensemble model does not always improve the performance of classifying all the fruit grading. So, it is necessary to adapt the model according to the kind of fruit.
군장 국가산업단지(장항지구) 조성공사 후 단지를 가로지르는 솔리천 하구에 새로 건설될 배수갑문 설계안에 대해 축척모형을 제작하고 현장과 동일한 수리조건을 적용한 수리모형실험을 수행하여 통수능력을 검토함과 동시에 결과의 신뢰도 확보를 위해 상용 3차원 전산유체역학 코드인 FLOW-3D를 이용하여 수치모의를 실시하였다. 수리모형실험과 수치모의에서는 얻어진 통수능은 유사한 결과를 보여주었다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.81-85
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2000
The present study investigated the processes of selecting and modeling of design variables based on HIEs for developing the evaluational model on the physical suitability of office chairs. Evaluational model can be used for development of the new products or improvement of the old products. For the best utilization of the evaluational model, the process of scrutinizing the variables and the complex interactions among the variables is indispensible. Also, for this, it is necessary to select only the right HIEs which influence the physical suitability of products greatly.The present study suggested analytical processes for making the evaluational model on the physical suitability (Comfortability, Suitability, Stability, Adjustability, Clearance) of office chairs.
This study focuses on whether a physical habitat model, River2D, is useful to assess and design stream restoration. To achieve the aim, the habitat suitability for Zacco Platypus was analyzed using River2D at midstream of the Anyang-Cheon through modifying the low flow channel and changing the flow discharge. The River2D simulation results show that the inhabited environment for Zacco Platypus is improved by increasing the sinuosity of the low flow channel, and vice versa. Also the inhabited environment for Zacco Platypus gets worse when there is no additional flow for maintenance water supply at the stream flowing through cities. In this respect, the physical habitat simulation study based on the River2D model is useful because it provides a practical guidance in designing stream restoration.
This paper devises a model to diagnose physical fatigue using speech features. This paper presents a machine learning method through an SVM algorithm using the various feature parameters. The parameters used include the significant speech parameters, questionnaire responses, and bio-signal parameters obtained before and after the experiment imposing the fatigue. The results showed that performance rates of 95%, 100%, and 90%, respectively, were observed from the proposed model using three types of the parameters relevant to the fatigue. These results suggest that the method proposed in this study can be used as the physical fatigue diagnostic model, and that fatigue can be easily diagnosed by speech technology.
The wind power prediction system is composed of a meteorological forecasting module, calculation module of wind power output and HMI(Human Machine Interface) visualization system. The final information from this system is a short-term (6hr ahead) and mid-term (48hr ahead) wind power prediction value. The meteorological forecasting module for wind speed and direction forecasting is a combination of physical and statistical model. In this system, the WRF(Weather Research and Forecasting) model, which is a three-dimensional numerical weather model, is used as the physical model and the GFS(Global Forecasting System) models is used for initial condition forecasting. The 100m resolution terrain data is used to improve the accuracy of this system. In addition, optimization of the physical model carried out using historic weather data in Jeju. The mid-term prediction value from the physical model is used in the statistical method for a short-term prediction. The final power prediction is calculated using an optimal adjustment between the currently observed data and data predicted from the power curve model. The final wind power prediction value is provided to customs using a HMI visualization system. The aim of this study is to further improve the accuracy of this prediction system and develop a practical system for power system operation and the energy market in the Smart-Grid.
In this study, a physical OLED analog behavior model for SPICE simulation was described using the Verilog-A language. The model was presented through theoretical equations for the J-V characteristics of OLED derived according to the internalcarrier emission equation based on a diffusion model at the Schottky barrier contact, and the mobility equation based on the Pool-Frenkel model. The accuracy of this model was examined by comparing it with the results of the device simulation that was conducted.
This paper suggests mathemathical engine model which can simulate generalized gasoline engine. Suggested engine model contains air/fuel inlet element, intake manifold, combustion, engine dynamics. In order to analyze a gasoline engine, physical characteristics of engine and steady state engine data should be controlled. In adaptation for abrupt change of circumstance or drive conditions, this model can analyze important physical phenomena in the intake manifold by computer simulation. This model can also evaluate statuses of drive under various working conditions precisely. Therfore, this model suggests basic datum to evaluate the engine system which are needed in designing and development of engine controller.
Objective: The present study was aimed at determining the effect of physical training on glutamate transporter activity in a middle cerebral artery occlusion (MCAO)-induced ischemia injury rat model. Design: Randomized controlled trial. Methods: In this study, we randomly divided them into three groups. Group I included non-occlusion sham controls (n=10), Group II included non-physical training after MCAO (n=10), and Group III included rats that were subjected to physical training after MCAO (n=10). Rats in the physical training group underwent treadmill training, which began at 24 h after MCAO and continued for 14 consecutive days. The training intensity was gradually increased from 5 m/min on the first day to 12 m/min on day 3, and it was maintained until day 14. Focal cerebral ischemia was examined in adult male Sprague-Dawley rats by using the MCAO model. We determined the functional outcomes for each rat on days 1, 7, and 14. Glutamate transporter-1 (GLT-1) activity in the cortex of rats from all three groups was examined at the end of the experiment. Results: Out result show that MCAO rats exhibited severe neurological deficits on the 1 day, and there was no statistically significant in each groups. We observed that the functional outcomes were improved at days 7 and 14 after middle cerebral artery occlusion, and GLT-1 activity was increased in the physical training group (p<0.05). Conclusions: These results indicated that physical training after focal cerebral ischemia exerts neuroprotective effects against ischemic brain injury by improving motor performance and increasing the levels of GLT-1 activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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