Kim, Jeong-Soo;Kim, Jeong-Ah;Jeon, Hye-Seon;Yu, Kyung-Hoon
한국전문물리치료학회지
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제20권4호
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pp.40-46
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2013
The purpose of this study was to determine which spatiotemporal gait parameters obtained during hemiplegic walking could be a predictive factor for the Timed Up and Go test (TUG). Two hundreds nine subjects who had suffered a stroke were recruited for this study. They were participated in two assessments; the TUG test and gait analysis. The relationship between the TUG test and spatiotemporal parameters was analyzed using Pearson's correlation coefficients. In addition, to predict the spatiotemporal gait parameters that correlated most with the TUG scores, we used multiple linear regression analyses (stepwise method). The results show that the normalized velocity was strongly correlated with the TUG performance (r=-.72, p<.001). Additionally, single support percentage (SSP), double support percentage (DSP), step time difference (STD), and step length difference (SLD) significantly were correlated with the TUG test. Normalized velocity, STD, DSP of affected side, and SSP of non-affected side explained 53%, 8%, 3%, 2%, of variance in the TUG test respectively. In conclusion, an increase in gait velocity and a decrease in STD would be effective indicators of improvement on the functional mobility in the stroke rehabilitation.
Shen, Changqing;Wang, Dong;Liu, Yongbin;Kong, Fanrang;Tse, Peter W.
Smart Structures and Systems
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제13권3호
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pp.453-471
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2014
The fault diagnosis of rolling element bearings has drawn considerable research attention in recent years because these fundamental elements frequently suffer failures that could result in unexpected machine breakdowns. Artificial intelligence algorithms such as artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs) have been widely investigated to identify various faults. However, as the useful life of a bearing deteriorates, identifying early bearing faults and evaluating their sizes of development are necessary for timely maintenance actions to prevent accidents. This study proposes a new two-layer structure consisting of support vector regression machines (SVRMs) to recognize bearing fault patterns and track the fault sizes. The statistical parameters used to track the fault evolutions are first extracted to condense original vibration signals into a few compact features. The extracted features are then used to train the proposed two-layer SVRMs structure. Once these parameters of the proposed two-layer SVRMs structure are determined, the features extracted from other vibration signals can be used to predict the unknown bearing health conditions. The effectiveness of the proposed method is validated by experimental datasets collected from a test rig. The results demonstrate that the proposed method is highly accurate in differentiating between fault patterns and determining their fault severities. Further, comparisons are performed to show that the proposed method is better than some existing methods.
본 연구는 온라인 원격교육에서 코딩 교육 활성화를 위해, 생성형 AI 기반의 학습 지원 도구개발에 필요한 하이퍼 파라미터 설정을 제안한다. 연구를 위해 세 가지 다른 학습 맥락에 따라 하이퍼 파라미터를 설정할 수 있는 실험 도구를 구현하고, 실험 도구를 통해 생성형 AI의 응답 품질을 평가하였다. 생성형 AI 자체의 기본 하이퍼 파라미터 설정을 유지한 실험은 대조군으로, 연구에서 설정한 하이퍼 파라미터를 사용한 실험은 실험군으로 하였다. 실험 결과, 첫 번째 학습맥락인 "학습 지원"에서는 실험군과 대조군 사이의 유의한 차이가 관찰되지 않았으나, 두 번째와 세 번째 학습 맥락인 "코드생성"과 "주석생성"에서는 실험군의 평가점수 평균이 대조군보다 각각 11.6% 포인트, 23% 포인트 높은 것으로 나타났다. 또한, system content에 응답이 학습 동기에 미칠 수 있는 영향을 제시하면 학습 정서를 고려한 응답이 생성되는 것이 관찰되었다.
This Research is an attempt to find out what effects the resistance exercise program has on the rheumatoid arthritis patient's functional disability and biochemical parameters. The research took place from June to November 1996, and the target included an experimental group of 25 cases of rheumatoid arthritis and a control group of 26 cases of rheumatoid arthritis taken from the Anam Medical Center at Korea University. The resistance exercise program was executed on these patients five times a week during a period of eight weeks. Before and after the experiments, measurements of functional disability score, ESR, CRP, self-efficacy, and family support were taken and closely analysed. The results of this analysis are as follows : 1. After the experiment, the experimental group had less functional disabilities compared to the control group(t=9.11, P=0.0017). 2. After the experiment, the ESR of both the experimental and the control groups decrease, but there was not notable difference between the two groups(t=0.07, P=0.9546). 3. After the experiment, the CRP of both the experimental and the control groups decreased, with no significant different between them(t=0.53, P=0.6022). 4. After the experiment, the self-efficacy of the experimental group increased significantly compared to the control group(t=3.15, P=0.0042), but the self-efficacy had no effect on the actual practice of the program. 5. After the experiment, the family support of the experimental group was higher than of the control group(t=6.33, P=0.0013), but again the family support had no effect on the actual practice of the program. Judging from the results of these experiments, the resistance exercise program not only diminishes rheumatoid arthritis patients' functional disabilities, but also has a great influence on increasing their self-efficacy and family support. Concluding, in diminishing the functional disabilities of rheumatoid arthritis, the resistance exercise program would be appropriate nursing intervention.
Background : Treadmill training has been proposed as a useful adjunct to conventional physical therapy to restore ability to walk after stroke. The purpose of this study to inform clinical practise by evaluating the research evidence for the effectiveness of treadmill training after stroke. Methods : We searched to the effectiveness of any form of intervention for effect of treadmill training by Dankook University electronic library databases of Medline, Embase, Cinahl, Amed and PEDro combined with a hand search of papers published in relevant peer-reviewed journals. Any type of study relevant to the topic published in English during time period from 1980 to 2007 was included. Results : The literature search identified 35 studies. The included studies enrolled a total of 374 subjects. 1. Treadmill retraining without partial body weight support might be more effective than no treatment at improving gait velocity, get up and go time, gait endurance and step length symmetry. 2. Treadmill retraining with partial body weight support might be more effective than no treatment in improving step length symmetry, gait velocity, gait endurance and balance. 3. Treadmill retraining might be more effective with partial body weight support than without it at improving gait velocity and motor improvement as measured by The Stroke Rehabilitation Assessment of Movement(STREAM). 4. Treadmill retraining without partial body weight support may be no different from physiotherapy and increase gait velocity to conventional gait therapy. 5. Treadmill retraining with partial body weight support may be no different from physiotherapy for gait velocity, motor recovery and balance. Conclusion The review suggests that although treadmill training of gait, especially with partial body weight support, might Improve gait parameters and functional mobility, unless treadmill training is directed at Improving gait speed it might be no more effective than conventional physical therapy at improving gait parameters.
본 연구는 다문화 청소년의 스트레스와 학교생활 적응 상태를 파악하고 자아존중감, 사회적 지원, 스트레스 대처에 따라 어떠한 변화가 나타나는 지를 확인하여 향후 다문화 청소년을 위한 프로그램 개발의 기초자료를 활용되고자 시도되었다. 이를 위해 구조방정식을 활용하여 다문화가정 청소년의 스트레스와 학교생활적응 간의 관계를 파악하고, 스트레스 대처, 사회적 지원, 자아존중감의 매개효과를 살펴보고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 다문화가정 청소년의 스트레스는 사회적 지원과 자아존중감에는 음(-)의 영향을 미쳤다. 하지만 스트레스 대처는 통계적으로 유의한 영향이 발견되지 못했다. 이어서 분석한 스트레스 대처, 사회적 지원, 자아존중감은 모두 스트레스와 학교생활적응 간의 관계에서 정(+)의 매개효과가 있음이 나타났다.
Damage detection in civil engineering structures using the change in dynamic system parameters has gained a lot of scientific interest during the last decade. By repeating a dynamic test on a structure after a certain time of use, the change in modal parameters can be used to quantify and qualify damages. To be able to use the modal parameters confidentially for damage evaluation, the effect of other parameters such as excitation type, ambient conditions,... should be considered. In this paper, the influence of excitation type on the dynamic system parameters of a highway prestressed concrete bridge is investigated. The bridge, B13, lies between the villages Vilvoorde and Melsbroek and crosses the highway E19 between Brussels and Antwerpen in Belgium. A drop weight and ambient vibration are used to excite the bridge and the response at selected points is recorded. A finite element model is constructed to support and verify the dynamic measurements. It is found that the difference between the natural frequencies measured using impact weight and ambient vibration is in general less than 1%.
In this study, linear vibrations of an axially moving beam under non-ideal support conditions have been investigated. The main difference of this study from the other studies; the non-ideal clamped support allow minimal rotations and non-ideal simple support carry moment in minimal orders. Axially moving Euler-Bernoulli beam has simple and clamped support conditions that are discussed as combination of ideal and non-ideal boundary with weighting factor (k). Equations of the motion and boundary conditions have been obtained using Hamilton's Principle. Method of Multiple Scales, a perturbation technique, has been employed for solving the linear equations of motion. Linear equations of motion are solved and effects of different parameters on natural frequencies are investigated.
A model based on genetic algorithm optimization, GA-SVM, is proposed to warn university students of their status. This model improves the predictive effect of support vector machines. The genetic optimization algorithm is used to train the hyperparameters and adjust the kernel parameters, kernel penalty factor C, and gamma to optimize the support vector machine model, which can rapidly achieve convergence to obtain the optimal solution. The experimental model was trained on open-source datasets and validated through comparisons with random forest, backpropagation neural network, and GA-SVM models. The test results show that the genetic algorithm-optimized radial basis kernel support vector machine model GA-SVM can obtain higher accuracy rates when used for early warning in university learning.
전자전 환경에서 위협 신호원의 순시 위치추정 성능은 위협과 다수의 수신기들의 기하학적 배치 및 측정 가능한 정보에 따라 가변되며, 상황에 맞는 복합적 정보의 선택 및 활용은 단일 제원을 이용한 경우보다 높은 위치추정 정확도를 가지는 것으로 알려져 있다. 현대의 전자전 지원(electronic warfare support) 분야에서는 전략적 운용의 효율성을 위해 적은 수의 수신기를 이용하여 원거리 위협의 정밀한 위치추정을 지향한다. 본 논문에서는 제한된 환경의 2개의 이동하는 수신기를 이용하여 고정 위협의 위치추정을 위해 측정 가능한 정보별 이론적 위치추정 성능을 도출 및 분석하고, 이를 기반으로 위치추정에 적합한 정보조합을 제시한다. 또한, 정보들의 변화에 따른 위치추정 성능을 분석 및 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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