PURPOSE: This study examined the effects of the confusion level in performing dual tasks using smartphones while walking in subjects with chronic ankle instability (CAI). METHODS: Twenty subjects with CAI and 20 healthy subjects participated in the study. The spatial, temporal, spatial-temporal, and variability gait parameters were measured using GAITRite under four different conditions: general gait, web surfing during gait, texting during gait, and gaming during gait. Two-way repeated-measures analysis of variance was used to analyze the interaction according to the group (2) and confusion level in dual-tasks (4). One-way repeated-measures analysis of variance was used to compare the changes within the group according to the confusion level in dual-tasks. The changes between groups were compared using an independent t-test. The statistical significance level was set to p = .05. RESULTS: Significant interactions in the temporal and spatial-temporal gait parameters were found between the dual-task conditions and the other groups (p < .05). Significant within-group differences in the spatial, temporal, and spatial-temporal gait parameters were found according to the confusion level in dual tasks (p < .05). Significant between-group differences were observed in the temporal and spatial-temporal gait parameters according to the confusion level in dual tasks (p < .05). CONCLUSION: The effect of the confusion level in dual tasks was greater in subjects with CAI than in healthy individuals. This study suggests that to prevent reinjury to the ankle, subjects with CAI should avoid dual tasks such as using smartphones while walking.
지리 사상과 인간의 활동은 공간적 차원(spatiality)과 시간적 차원(temporality)으로 구분되는데, 공간에서의 지리 사상과 인간 활동의 변화는 시간의 흐름 속에 기록된다. 이를 체계적으로 연구하기 위해서는 공간적 특성과 시간적 특성을 통합적으로 분석하고 표현할 수 있는 방법이 필요하다 이 연구에서는 지가 변동과 같은 지리적 현상의 시 .공간적 차원을 통합적으로 분석할 수 있도록 GIS 기법을 이용하여 시간 지도를 구현하는 것을 목적으로 하여, 안양시의 지가 변동 분석을 사례로 모델을 설계하고 구현하며 지가의 시 .공간적인 통합 분석을 시도하였다. 이를 위하여 이 연구에서는 문헌 연구를 통하여 지가 변동 분석과 Temporal GIS의 연계 가능성에 대해 탐색하였고, 실험적 차원에서 구체적인 지역을 대상으로 시.공간적으로 통합 분석이 가능한 지가 변동 분석 모델을 설계하고 구현하였다. 토지는 공간 자료, 속성 자료, 시간 자료의 변화가 지속적이기 때문에 시간 지도의 필요성이 매우 높은 분야이다. 본 연구에서 구현한 시간 지도를 통해 지가 정보를 비롯한 다양한 지리 사상의 시간 자료. 속성 자료. 공간 자료의 변화과정을 통합적으로 분석할 수 있다.
Purpose The purpose of this study is to investigate the nature of temporal non-use, namely, the type of temporal non-use and the dynamic relationships between temporary non-use and use by expanding the model of dynamic state transition of non-use which is proposed by the previous study. Design/methodology/approach This study adopted grounded theory methodology as a research methodology. Fifteen university students were interviewed for open coding and for selected coding which leads the research model ten students were interviewed. Findings Based on the coding, the types of use were divided into interactive use and one-way use, and the types of temporal use were classified into temporal non-use in which use is intended and temporal non-use in which use is not intended. The dynamic transition model is presented for each type of use and temporalnon-use, and an integrated model that combines them is presented. This study found the following four things: First, all non-use can be temporal Second, there are different types of temporal non-use. Third, the pattern of use is not just one, but new patterns will continue to emerge. Fourth, we found a change in the function of SNS.
The temporal GIS data modeling methods are discussed in this paper. At first, two conceptual models of spatio-temporal data are introduced, and then some typical STDMs based on these two models are summed up and compared. After that, the spatio-temporal changes are analyzed thoroughly, and then how to model spatio -temporal data from different aspects is discussed. At last, several issues that need further research are pointed out.
Multi-temporal approaches using sequential data acquired over multiple years are essential for satisfactory discrimination between many land-cover classes whose signatures exhibit seasonal trends. At any particular time, the response of several classes may be indistinguishable. A harmonic model that can represent seasonal variability is characterized by four components: mean level, frequency, phase and amplitude. The trigonometric components of the harmonic function inherently contain temporal information about changes in land-cover characteristics. Using the estimates which are obtained from sequential images through spectral analysis, seasonal periodicity can be incorporates into multi-temporal classification. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula for 1996 ~ 2000 using a dynamic technique. Land-cover types were then classified both with the estimated harmonic components using an unsupervised classification approach based on a hierarchical clustering algorithm. The results of the classification using the harmonic components show that the new approach is potentially very effective for identifying land-cover types by the analysis of its multi-temporal behavior.
A multi-temporal approach using remotely sensed time series data obtained over multiple years is a very useful method for monitoring land covers and land-cover changes. While spectral-based methods at any particular time limits the application utility due to instability of the quality of data obtained at that time, the approach based on the temporal profile can produce more accurate results since data is analyzed from a long-term perspective rather than on one point in time. In this study, a multi-temporal approach applying a multi-periodic harmonic model is proposed for classification of remotely sensed data. A harmonic model characterizes the seasonal variation of a time series by four parameters: average level, frequency, phase, and amplitude. The availability of high-quality data is very important for multi-temporal analysis.An satellite image usually have many unobserved data and bad-quality data due to the influence of observation environment and sensing system, which impede the analysis and might possibly produce inaccurate results. Harmonic analysis is also very useful for real-time data reconstruction. Multi-periodic harmonic model is applied to the reconstructed data to classify land covers and monitor land-cover change by tracking the temporal profiles. The proposed method is tested with the MODIS and GOCI NDVI time series over the Korean Peninsula for 5 years from 2012 to 2016. The results show that the multi-periodic harmonic model has a great potential for classification of land-cover types and monitoring of land-cover changes through characterizing annual temporal dynamics.
Background and Objectives: A nerve conduction study (NCS) has been known as a useful method to evaluate the therapeutic effect of operation in carpal tunnel syndrome (CTS). To evaluate the temporal relationship between symptomatic and electrophysiological improvement, we compared the preoperative symptoms and electrophysiological results with postoperative those. Methods: We analyzed the NCS changes before and after minimal release of carpal tunnel in 26 patients (34 hands) with CTS. The time of postoperative symptomatic changes, postoperative electrophysiological changes and temporal relationship between symptomatic and electrophysiological changes were evaluated. Results: The mean age was $49{\pm}13$ years. The proportion of males to female was 8 and 92 percent. The median interval days between date of operation and those of postoperative NCS was 28.5 days. Postoperative symptoms improved in 17 hands, slightly improved in 13 hands, and have not changed in 4 hands. Electrophysiological improvements after operation were observed in 26 hands, and mostly appeared within 2 months. Symptomatic relief accompanied with electrophysiological improvement reported in 13 hands (50%). Moreover, the four hands with symptom, not relieved by decompression, showed electrophysiological improvement. Conclusions: In this study, electrophysiological improvement was in consistency with symptomatic relief to some extent, but we got the result of disagreement between electrophysiological and symptomatic improvement.
The primary goal in this paper is to analyze urban growth patterns using multi-temporal remote sensing images and geographic information data. In order to accomplish this purpose, firstly data pre-processing is carried out, and then land-use maps are generated with ancillary data source by heads-up on-screen digitizing. Lastly, using the results of the previous stages, the patterns of land-use and urban changes are monitored by the proposed scheme. In this research, using the multi-temporal images and geographic information data, monitoring of urban growth was carried out with the application of urban land-use changes.
This research examined the capabilities of KOMPSAT-1 EOC images for the application of urban environment, including the urban changes of the study areas. This research is constructed in three stages: Firstly, for the application of change detection techniques, which utilizes multi-temporal remotely sensed data, the data normalization process is carried out. Secondly, the change detection method is applied for the systematic monitoring of land-use changes. Lastly, using the results of the previous stages, the land-use map is updated. Consequently, the patterns of land-use changes are monitored by the proposed scheme. In this research, using the multi-temporal KOMPSAT-1 EOC images and land-use maps, monitoring of urban growth was carried out with the application of land-use changes, and the potential and scope of the application of the EOC images were also examined.
The purpose of this study was to evaluate effects of spatio-temporal changes in land uses and rainfall magnitude using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Prior of application of the model to real-world problem, the model should be calibrated and validated properly. In most modeling approaches, the validation process is done assuming no significant changes occurring at the study watershed between calibration and validation periods, which is not proper assumption for agricultural watersheds. If simulated results obtained with calibrated parameters match observed data with higher accuracy for validation period, this does not always mean the simulated result represents rainfall-runoff, pollutant generation and transport mechanism for validation period because temporal and spatial variables and rainfall magnitude are often not the same. In this study SWAT was applied to Mandae study watershed in Korea to evaluate effects of spatio-temporal changes in landuses using 2009 and 2010 crop data for each field at the watershed. The Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) values for calibration and validation with either 2009 or 2010 was evaluated and the NSE value for calibration with 2009 and calibration with 2010 were compared. It was found that if there is substantial change in land use and rainfall, model calibration period should be determined to reflect those changes. Through these approaches, inherent limitation of the SWAT, which does not consider changes in land uses over the simulation period, was investigated. Also, Effects of changes in rainfall magnitude during calibration process were analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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