• 한국전문물리치료학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.256-265
• /
• 2021

Background: Individuals with scapular winging may have proprioceptive dysfunction which is important for motor control and causes shoulder instability. Reduced serratus anterior (SA) and lower trapezius (LT) muscle activity accompanied by over-active upper trapezius (UT), and pectoralis major (PM) may be contributing factors. Flexi-bar (FB) exercise may be used to increase joint position sense (JPS) and alter the target muscle activities. Objects: This study aimed to investigate the immediate effects of flexi-bar exercise prior to knee push-up plus (FPK) versus knee push-up plus (KPP) on JPS and muscle activity of SA, LT, UT, and PM in subjects with scapular winging. Methods: Eighteen subjects with scapular winging were recruited. JPS was investigated at baseline, after KPP and after FPK. Passive and active JPS errors were calculated by isokinetic equipment. Surface electromyography was used to record muscle activities during KPP and FPK. One-way repeated-measures analysis of variance and post hoc analyses were used to analyze the JPS error measured at baseline, after KPP and after FPK. Paired t-tests were used to compare muscle activities between KPP and FPK. Results: Passive JPS error was significantly decreased after KPP (p = 0.005) and after FPK (p = 0.003) compared to the baseline. Active JPS error was also significantly decreased after KPP (p = 0.016) and after FPK (p = 0.012) compared to the baseline. There was no significant difference in the passive and active JPS errors between KPP and FPK. SA activity during FPK was significantly increased (p = 0.024), and LT activity during FPK was significantly increased (p = 0.006). There were no significant differences in the UT and PM activity. Conclusion: FB might be recommended to immediately improve passive and active JPS and to selectively increase SA and LT muscle activities during KPP in individuals with scapular winging.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제33권6호
• /
• pp.333-344
• /
• 2021

해양모니터링 자료에서 빈번하게 발생하는 장기결측구간의 자료 보충기법을 제안한다. 제안하는 방법은 결측구간의 장기변동 추세 성분과 단기변동 잔차성분을 추정하여 조합하는 방식으로 결측구간의 미지 정보를 추정한다. 이 방법을 이용하여 울릉도 해상부이 자료의 수온 항목, 약 1개월 정도의 장기결측 구간의 자료를 보충하였으며, 부이에서 관측하는 자료 항목에 대해서도 결측 보충을 수행하였다. 보충된 자료는 항목에 따라 차이를 보이지만 변동양상이 적절하게 재현되는 것으로 파악되었다. 이 방법은 추세추정과 잔차 반영에 따른 편향오차와 분산오차가 발생하지만, 장기결측으로 인한 통계적인 측도 추정의 편향오차는 크게 절감하는 것으로 파악되었다. 결측보충 모형의 추정 RMS 오차의 평균과 90% 신뢰구간은 각각 0.93, 0.35~1.95 범위이다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제83권3호
• /
• pp.327-340
• /
• 2022

The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.

• 천문학회보
• /
• 제44권2호
• /
• pp.61.3-61.3
• /
• 2019

석씨성경과 천상열차분야지도 도설에 있는 이십팔수 거성들의 좌푯값을 측정한 연도를 두 가지 방법을 써서 추정하였다. 이 두 표에 있는 좌푯값들은 자오선 관측 기기를 가지고 측정한 것으로 생각된다. 그래서 이 값들에는 기기 회전축이 어긋나서 생기는 오차와 랜덤 오차가 들어 잇다. 우리는 푸리에 방법을 받아들이고, 또한 최소자승법을 새로 고안하였다. 우리는 관측 연돗값의 분산을 구하기 위해 부트스트랩 리샘플링을 시행하였다. 그 결과, 우리는 두 성표가 모두 기원전 1세기 즉 전한 후기에 만들어졌다는 사실을 알 수 있었다. 석씨성경의 관측 연도가 천상열차분야에 들어 있는 좌푯값보다 약 15-20년 정도 앞선 것으로 보인다. 그러나 그 두 연돗값의 분산이 너무 커서 석씨성경은 기원전 77년 무렵에, 또한 천상열차분야지도의 성표는 기원전 52년에 측정된 것이라는 추정은 확인할 수 없었다. 자료 개수가 더 있거나 또는 측정 오차가 절반 정도라면 검증을 통해 결정을 할 수 있을 것이다. 이러한 점에 비추어 우리는 석씨성경에 수록되어 있는 120개의 별들의 좌표 등에 관해 논의해볼 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.135-149
• /
• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.5748-5758
• /
• 2011

본 연구의 목적은 수술실간호사의 수술환자 안전관리수준, 안전사고유형, 및 수술환자 안전관리에 대한 중요성인지도와 실천이행도를 파악하고 수술환자 안전관리 중요성인지도와 실천이행도의 관계를 분석하여 실천이행도 영향요인을 규명하는 것이다. 191명의 수술실간호사를 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 자료수집하였으며 기술통계, t-test, paired t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, multiple regression으로 분석하였다. 수술실 간호사들은 수술환자 안전관리수준을 중등도(6.3)로 평가하였으며 수술환자 안전사고는 환자손상(39.8%), 계수(18.4%), 감염관리(17.5%) 영역에서 주로 발생하였다. 수술실간호사의 수술환자 안전관리에 대한 실천이행도는 중요성인지도 보다 유의하게 낮았으며(t=18.01, P<.001) 중요성인지도와 실천이행도 간에는 유의한 정적 상관관계가 나타났다(r=.56, p<.001). 안전교육경험, 동료수술간호사의 사고경험, 직위, 병원경력이 수술환자안전관리 실천이행도의 유의한 설명변수(13.9%)로 규명되었다(F=8.407, P<.001). 그러므로 각 병원은 수술환자안전관리 교육프로그램을 개발하여 교육을 제공하고, 안전관리지침서를 준수할 수 있도록 제도적인 지원을 하며 안전관리에 대한 개방적 의사소통을 활성화하는 노력이 필요하다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.70-80
• /
• 1997

본 논문에서는 CDMA 이동전파 환경에서 두 가지 비동기식 동기 추적 회로 즉, TCTL과 MCTL의 성능을 비교, 분석한다. 먼저, 두 가지 방식에 대해 안정 상태에서의 지터 분산을 펄스 성형 필터, 타이밍 오프셋, 신호 대 잡음 비 및 루우프 대역폭의 함수로 이론적으로 유도한다. 또한, 루우프 필터의 설계 방법에 대해 2차 동기 추적회로를 중심으로 고찰한다. 끝으로, 동기 추적 오차에 의한 BER 성능 저하를 ETRI 에 의해 IMT-2000용으로 설계된 CDMA 시스템의 역방향 링크에 대해 분석한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.25-32
• /
• 2011

항공관제용 감시자료 처리시스템에 의한 기동 표적 추적에 있어서 레이더의 측정 잡음 분산은 상태 추정기의 입력으로서, 추적 정확도에 영향을 주는 주요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 레이더의 측정 잡음 분산을 상수가 아닌 변수로 지정하여, 다중 IMM 필터의 우도함수를 통해 매 시간 측정 잡음 분산을 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제시하였다. Monte Carlo 시뮬레이션 결과 측정 잡음 분산 값을 실제 값 대비 5% 이내 수준으로 예측함을 확인하였고, 이를 통해 기동 표적 추적 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제21권3호
• /
• pp.283-292
• /
• 1996

Automatic guidance of farm tractors would improve productivity by reducing operator fatigue and increasing machine performance. To control tractors within $\pm$5cm of the desired path, fuzzy and adaptive steering controllers were developed to evaluate their characteristics and performance. Two input variables were position and yaw errors, and a steering command was fed to tractor model as controller output. Trapezoidal membership functions were used in the fuzzy controller, and a minimum-variance adaptive controller was implemented into the 2-DOF discrete-time input-output model. For unit-step and composite paths, a dynamic tractor simulator was used to test the controllers developed. The results showed that both controllers could control the tractor within $\pm$5cm error from the defined path and the position error of tractor by fuzzy controller was the bigger of the two. Through simulations, the output of self-tuning adaptive controller was relatively smooth, but the fuzzy controller was very sensitive by the change of gain and the shape of membership functions. Contrarily, modeling procedure of the fuzzy controller was simple, but the adaptive controller had very complex procedure of design and showed that control performance was affected greatly by the order of its model.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제5권11호
• /
• pp.2068-2086
• /
• 2011

Based on the quincunx sub-sampling grid, the New Interleaved Hierarchical INTerpolation (NIHINT) method is recognized as a superior pyramid data structure for the lossless and progressive coding of natural images. In this paper, we propose a new image interpolation algorithm, Edge Adaptive Hierarchical INTerpolation (EAHINT), for a further reduction in the entropy of interpolation errors. We compute the local variance of the causal context to model the strength of a local edge around a target pixel and then apply three statistical decision rules to classify the local edge into a strong edge, a weak edge, or a medium edge. According to these local edge types, we apply an interpolation method to the target pixel using a one-directional interpolator for a strong edge, a multi-directional adaptive weighting interpolator for a medium edge, or a non-directional static weighting linear interpolator for a weak edge. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a better compression bit rate than the NIHINT method for lossless image coding. It is shown that the compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. Our algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality for progressive image transmission.