Purpose : The aims of this study was to conduct a systematic literature review with meta-analysis to investigate the effect of virtual reality based rehabilitation program on balance of patient with stroke in Korean studies. Method : The studies for analysis were searched in electronic databases(Research Information Sharing Service; RISS, Korean Studies Information Service; KISS, DBpia, e-articles, National Assembly Library). The key words for search were 'virtual reality', 'stroke', and 'balance' and only randomized controlled trials and clinical controlled trials were included. Of 40 studies identified in the search, 20 studies met the criteria of this study and included in this meta-analysis. Result : The results were as follows: 1) The overall effect size of virtual reality based rehabilitation program was 0.557(95% critical interval; 0.340~0.774). 2) In the analysis of sub-categorical variables, effect size was as follows; the commercial game type(0.621) > virtual environment type(0.335); the dynamic balance measurement(0.750) > static balance measurement(0.226); randomized controlled trial(0.653) > clinical controlled trial(0.275); and thesis type(0.706) > article of journal type(0.339). 3) In the analysis of sub-continuous variables, as time of program(per session) increased, the balance increased(p<0.05). Conclusion : The results of this study showed that virtual reality based rehabilitation program moderately improves the balance of stroke patient. Further studies are recommended to investigate the effect of sub-variables related to virtual reality programs on motor functions of patient with stroke.
연속 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘 인식을 수행하기 위하여 확률분포를 이용하며 이는 음소 단위의클러스터링을사용하여모델링하여샘플들을기반으로 확률 파라미터를 추정한다. 어휘 검색 시 추정된 확률 파라미터로부터 인식 결과를 나타내는데 미리 정의되지 않은 음소와 추가되어진 음소로부터 인식률이 저하되는 문제점이 발생하며, 하나의 클러스터링으로 모델링하므로 가우시안 모델이 정확성을 확보하지 못한다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 확률 분포의 혼합 가우시안 모델을 최적화하여 유사도를 기반으로 Euclidean과 Bhattacharyya 거리 측정 방법을 혼합한 군집화 모델을 제안하고, 군집화된 모델에서 음소 단위로 확률 모델을 탐색할 수 있는 시스템을 모델링하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 시스템 성능에서 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타내었다.
최근 모바일 장치의 성능이 가속화됨으로써, 고성능 연산처리 기능을 요구하는 기술들을 이용한 다양한 컨텐츠들이 생산되고 있다. 이동하는 사용자가 자신의 위치를 기반으로 여러 정보를 검색하는 이동정보 서비스들이 증강현실 서비스와 결합하여 많은 서비스들이 생산되고 있다. 이동정보 서비스는 사용자가 새로운 위치로 이동했을 때 정보를 새로이 알아야하는 특성이 있다. 이러한 이동정보 서비스의 특성은 사용자가 위치를 변경하고 새로운 검색을 하였을 때 많은 통신횟수를 요구한다. 이 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 속도 및 시야각 기반 프리패칭 기법을 제안한다. 기존의 프리패칭 기법은 사용자의 이동 속도와 이동 방향을 고려를 하여 다음 위치에 대한 검색을 하였다. AR에서 화면에 보이는 데이터는 모바일 장치의 시야각에 제한을 받는다는 특징이 있다. 이러한 특징 때문에 기존의 프리패칭 기법은 실제 필요한 데이터보다 훨씬 더 많은 데이터를 검색한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 모바일 장치의 시야각을 이용하는 AR에서 더 효율적인 검색 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 속도, 방향, 시야각을 이용하여 필요 없는 공간에 대한 검색을 줄여준다. 줄어든 검색 범위만큼 검색되는 데이터가 더 작아지기 때문에 검색의 효율 또한 기존의 방법들 보다 우수하다.
이 논문은 질의와 검색 대상 객체가 모두 이동 객체인 경우, 즉 3 차원 폴리라인(polyline) 형태의 경로를 가지는 객체들 간의 연속(continuous) 최근접 질의 처리에 유용한 기법을 제안한다. 질의경로를 따라 객체를 탐색해가면서 질의에 대한 최근접 정보가 변하는 시점을 찾는 것이 목적인 연속 최근접 질의 처리는 전체 질의 경로에 올바른 최근접 정보 리스트를 제공하지만, 기존의 방법들은 검색 대상 객체가 동적인 경우에 적용되기에는 시간에 따라 움직이는 객체의 위치변화를 처리하지 못하고, 질의 시점과 대상 객체간의 시점을 연관시키기 어렵다는 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터 객체들의 궤적 정보는 STR 트리로 유지하고, 질의 경로 세그먼트와 질의의 시간 인터벌에 포함되는 데이터 객체 세그먼트 모두에 대해 추출시간(sampling time) 선택, 스윕라인(sweep line) 적용, 위치 추정 함수 이용 등의 단계를 처리함으로써, 이 문제를 해결하고 질의 경로 전체에 정확한 최근접 객체 정보 리스트를 제공한다. 제안된 기법은 물류정보시스템, 국방정보시스템, 기상, 교통 등 시공간 이동 객체의 질의를 다루는 시스템에 적용할 수 있다.
RFID 표준 개발을 주도하고 있는 EPCglobal은 RFID 미들웨어에 관한 표준 인터페이스로써 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 제시하였다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세로써 일정 시간 동안 태그 이벤트에 대한 여과 및 수집을 반복적으로 처리하기 위한 연속질의(Continuous Query, CQ)이며 ECReports는 처리 결과에 대한 명세이다. 따라서 연속 질의 수행에 적합하도록 설계된 질의 색인(Query Index) 기법을 적용하여 ECSpec을 질의 색인의 데이타로써, 태그 이벤트를 질의 색인의 질의로써 수행하면 효율적이다. 하지만 RFID 물류환경에서는 유사한 또는 동일 상품군이 대량으로 이동하게 되고, 이때 상품에 부착된 태그가 RFID 리더에서 인식될 때 발생하는 이벤트가 짧은 기간 동안 다수 발생하게 되는데. 이를 개별적으로 처리하는 것은 비효율적이다. 이 논문에서는 ECSpec에서 지정하는 보고주기 기간 동안 태그 이벤트에 의한 질의를 수집하여 그룹을 구성하고 질의 색인에 영역 질의로써 수행하여 유사 검색 과정을 제거하는 기법을 제안한다. 이러한 질의 그룹 처리 기법을 위해, 일정기간 연속된 태그 이벤트를 효과적으로 수집하기 위한 큐의 구성 방법과 수집된 태그 이벤트로부터 영역 질의를 생성하기 위한 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 이러한 기법의 효율성을 확인한다.
웹 로그 분석은 서비스 개선에 있어 필수적인 절차 중 하나이다. ScienceON은 다양한 과학기술 문헌과 정보를 서비스하는 대표적인 정보 서비스이며, 우리는 지속적인 개선을 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 본 연구는 2020년 5월과 2021년 5월 생성된 ScienceON 웹 로그에 대해 인간과 웹 크롤러로 구분하여 심층적인 분석을 하는 데 목표를 두고 있다. 먼저 S(검색), V(상세보기), D(다운로드) 타입에 해당하는 웹 로그만 추출하여 각 시기에 대해 658,407와 8,727,042 레코드로 정규화하였다. 그리고, 파이썬 'user_agents' 라이브러리를 이용하여 인간과 웹 크롤러로 로그를 분리하였으며, 각 로그에 대해 60초를 기준으로 세션 크기를 설정하고 분석하였다. 인간과 달리 웹 크롤러는 세션 당 평균 행위 패턴(Average Behaviors per Session)의 길이가 상대적으로 길고, 행위 패턴이 V 중심으로 이루어짐으로 확인하였다. 향후 웹 크롤러를 쉽게 탐지하고 대응하며, 인간 사용자의 행위 패턴에 대응할 수 있도록 서비스를 개선할 예정이다.
지속적인 도로 건설에도 불구하고 자동차의 급격한 증가와 주변 택지개발로 인해 고속도로 상습지정체가 나날이 심화되어 교통관리의 필요성과 운전자에 대한 교통정보제공 요구가 크게 부각되고 있다. 고속도로의 상습지정체를 해소하기 위해서는 혼잡의 원인과 유형, 특성에 따라 최적의 혼잡관리기법을 도출하고 사전 시행효과가 검토되어야하나, 기존의 교통분석 프로그램들은 국내 도로 및 교통조건, 교통류특성 등에 대한 반영 및 기 구축된 교통관리시스템(FTMS)과의 연계가 미흡하여, 효율적으로 고속도로 교통분석을 수행하기에는 시간적, 비용적으로 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템의 수집자료에 기반하여 체계적이고 과학적인 혼잡관리방법론을 적용하기 위해 한국형 교통분석 모형 및 프로그램(ExTRAM)을 개발하였다. VISSIM과의 비교결과, 정체에 대한 모사와 대안평가에서 ExTRAM의 결과가 다소 나은 것으로 평가되었다. ExTRAM에 대한 보다 엄밀한 검증을 위해 오산~수원 구간의 15분 집계간격의 평균통행시간(TCS데이터)을 이용한 한 달 동안의 장기간 테스트를 수행한 결과, 평균통행시간 오차가 2.48분이었고, 최대 및 최소 오차가 각각 15.02분 및 0.03분으로 나타나 ExTRAM의 교통분석 결과가 일정 수준의 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
The aim of the research was to analyze programs, outcomes, promotion process, and operation methods of neighbourhood making to provide basic information for progressive improvement directions in the future. Buk-gu in Gwanju city, samdeok-dong in Daegu city and dongpirang in Tongyeong city were selected for a comparative analysis. The main bodies of neighbourhood making for promoting a local amenity were analysed for this research. The results indicated that a voluntary and continuous participation of residents was expected in the case of neighbourhood making led by the residents. However, a steady budget support from the outside was necessary for the continuous management and improvement of neighbourhood organization. For this, a voluntary agreement was required through the consultative group and committee formation. The member of civil organization has a limitation in the ability to develop and maintain continuos activities in the case of neighbourhood making led by a civil organization. This research found that operation methods including the constant checking, the search for new ideas through assessment of the resident's participation, local festivals for a community formation and real satisfactions of residents' desires were needed in the neighbourhood making led by a civil organization. A participation rate in neighbourhood making was low in the case of neighbourhood making led by administrative bodies. This result indicated that the long-term strategics for space renewal and community revitalization were important. Various easy ways of residents' participation to reflect their interests and operation systems were also needed. Finally, current local issues, active residents' participation and residents' opinions would be included in the process of neighbour making in the future.
강화 학습은 이산적인 공간을 가상하여 많은 연구가 행해졌지만, 많은 실제적인 제어 문제는 연속적인 공간에서 이루어진다. 평가 함수와 행동 함수를 연속함수로 하면 강화 학습 구조를 연속 공간에서 사용할 수 있다. 그러나 이 경우 두 가지 고려해야 할 점이 있다. 하나는 어떤 종류의 함수 표현 법을 사용할 것인가 하는 문제고, 다른 하나는 첨가하는 잡음의 양을 결정하는 것이다. 평가 함수와 정책 함수(제어기)에는 신경회로를 사용하였다. 강화 예측기로 다음 순간의 강화 신호를 예측하고, 아울러 첨가하는 잡음의 양도 결정하였다. 제안된 강화 학습 구조를 사용하여 차량의 횡 방향 제어 모의 실험에서 온라인 학습의 특성을 확인하였다. 제안된 구조를 실차 실험에도 적용하여 유용성과 타당성을 검증하였다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 그러나, 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이터를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이터를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 효율적이지 못하다. 그러므로, 연속적으로 입력되는 데이터를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이터를 처리하는 데이터 분류 기법이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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