This study investigated the relationship between function classification systems and the Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI) functional skills in children with cerebral palsy (CP). Two hundred and eleven children with CP participated in this study. The Korean-Gross Motor Function Classification System (K-GMFCS), Korean-Manual Ability Classification System (K-MACS), Korean-Communication Function Classification System (K-CFCS), and self-care, mobility, and social function domains of the Korean-Pediatric Evaluation of Disability Inventory (K-PEDI) functional skills were measured by physical therapists or occupational therapists. All of the function classification systems were significantly correlated with PEDI functional skills ($r_s$=-.549 to -.826) (p<.05). Especially, K-GMFCS, K-MACS, and K-CFCS were correlated significantly with mobility, self-care, and social function, respectively. Using stepwise multiple regression analysis, we established that K-GMFCS, K-MACS, and K-CFCS were predictors of self-care skills (74.3%) and mobility skills (79.5%) of the K-PEDI (p<.05). In addition, K-CFCS and K-MACS were predictors of social function (65.9%) of the K-PEDI (p<.05). The information gathered in this study using the levels measured in the function classification systems may be useful to clinicians for estimating the PEDI functional skills in children with CP.
PURPOSE: This study examined the factors related to school-based activity performance in school-aged children with spastic cerebral palsy (CP). METHODS: The Gross Motor Function Systems (GMFCS), Manual Ability Classification System (MACS), Communication Function Classification System (CFCS) as functional classifications, and the physical activity performance of the School Function Assessment (SFA) were measured in 79 children with spastic CP to assess the student's performance of specific school-related functional activities. RESULTS: All the function classification systems were correlated significantly with the physical activity performance of the SFA ($r_s=-.47$ to -.80) (p<.05). The MACS (${\beta}=-.59$), GMFCS (${\beta}=-.23$), CFCS (${\beta}=-.21$), and age (${\beta}=-.15$) in order were predictors of the physical activity performance of the SFA (84.8%)(p<.05). CONCLUSION: These functional classification systems can be used to predict the school-based activity performance in school-aged children with CP. In addition, they can contribute to the selection of areas for intensive interventions to improve the school-based activity performance.
Designing test case flows for water crossing operation of a wheeled vehicle is a new attempt for which very limited experiences exist. In this paper, a Function Flow Block Diagram(FFBD) and a Classification Tree Method(CTM) were combined to see if this method is viable to generate the test case flows at the functional analysis stage. It was found that this method can be practically used for the very complicated test case generation.
The fighter pilot uses radar mounted on the fighter to obtain high-resolution SAR (Synthetic Aperture Radar) images for a specific area of distance, and then the pilot visually classifies targets within the image. However, the target configuration captured in the SAR image is relatively small in size, and distortion of that type occurs depending on the depression angle, making it difficult for pilot to classify the type of target. Also, being present with various types of clutters, there should be errors in target classification and pilots should be even worse if tasks such as navigation and situational awareness are carried out simultaneously. In this paper, the concept of operation and functional structure of radar system for fighter jets were presented to transfer the SAR image target classification task of fighter pilots to radar system, and the method of target classification with high accuracy was studied using the CNN ensemble model to archive higher classification accuracy than single CNN model.
To strengthen the quality control of aquatic drugs, we compared the internal and external(EU, USA and Japan) aquatic drug classification systems and proposed a new aquatic drug classification system. Aquatic drugs are classified on the basis of their functional the functional characteristics or safety management degree of aquatic drugs. We suggested that the aquatic drugs can be categorized into 7 levels according to their functional characteristics and classified into 3 levels according to the safety management degree of aquatic drugs.
The purpose of this study was to investigate brain activation pattern and functional connectivity network during classification on the biological phenomena. Twenty six right-handed healthy science teachers volunteered to be in the present study. To investigate participants' brain activities during the tasks, 3.0T fMRI system with the block experimental-design was used to measure BOLD signals of their brain. According to the analyzed data, superior, middle and inferior frontal gyrus, superior and inferior parietal lobule, fusiform gyrus, lingual gyrus, and bilateral cerebellum were significantly activated during participants' carrying-out classification. The network model was consisting of six nodes (ROIs) and its fourteen connections. These results suggested the notion that the activation and connections of these regions mean that classification is consist of two sub-network systems (top-down and bottom-up related) and it functioning reciprocally. These results enable the examination of the scientific classification process from the cognitive neuroscience perspective, and may be used as basic materials for developing a teaching-learning program for scientific classification such as brain-based science education curriculum in the science classrooms.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권3호
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pp.186-199
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2013
We pose pattern classification as a density estimation problem where we consider mixtures of generative models under partially labeled data setups. Unlike traditional approaches that estimate density everywhere in data space, we focus on the density along the decision boundary that can yield more discriminative models with superior classification performance. We extend our earlier work on the recursive estimation method for discriminative mixture models to semi-supervised learning setups where some of the data points lack class labels. Our model exploits the mixture structure in the functional gradient framework: it searches for the base mixture component model in a greedy fashion, maximizing the conditional class likelihoods for the labeled data and at the same time minimizing the uncertainty of class label prediction for unlabeled data points. The objective can be effectively imposed as individual mixture component learning on weighted data, hence our mixture learning typically becomes highly efficient for popular base generative models like Gaussians or hidden Markov models. Moreover, apart from the expectation-maximization algorithm, the proposed recursive estimation has several advantages including the lack of need for a pre-determined mixture order and robustness to the choice of initial parameters. We demonstrate the benefits of the proposed approach on a comprehensive set of evaluations consisting of diverse time-series classification problems in semi-supervised scenarios.
국도의 분류에 대한 연구는 계속되어왔으나 도시간선도로의 분류에 대한 연구는 미진한 편이다. 교통량의 증가로 도시간선도로는 간선도로로서의 역할을 제대로 수행하지 못하고 있다. 본 논문에서는 교통특성변수를 사용한 군집분석을 이용하여 도시간선도로의 기능을 정립하였다. 서울시내 55개의 간선도로의 기능을 정립하기 위해 교통량, 주말계수, 속도 계수 등 교통특성을 사용하였다. 본 논문의 결과와 AADT를 사용한 방법의 결과를 비교하였는데 AADT를 사용한 방법은 전체 차선의 교통량에 의해 특성을 분류하였으나 본 논문에서 실제 교통량을 반영한 차선당 교통량을 주요 변수로 사용하여 결과를 도출하였다. 또한 서울시 간선도로 기능분류와 본 논문의 결과를 비교하여 교통특성이 반영되었음을 증명하였다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 현재 간선도로 기능분류 방법보다 교통특성을 나타내는데 효과적이며 기능분류체계는 도로확장 및 계획 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.
업무과정을 철저하게 기록화하기 위해서는 업무관리와 기록관리가 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 업무분류표와 기록분류표를 통합한 기록분류체계 수립이 적합하지만, 지금까지 기록분류체계 수립을 위해 이용된 절차 및 방법론들은 일반조직, 단체 등에서 지침으로 활용하거나 분석을 수행하기에는 구체성이 부족하다. 본 연구에서는 이러한 인식을 바탕으로 업무관리와 기록 관리를 유기적으로 연계시킬 수 있는 기록분류체계 개발을 위해 다음과 같이 방법을 구체화 하였다. 우선 기록분류체계 개발을 위한 분류의 원칙으로 기능분류를 선택하였다. 그 다음으로 기록분류체계 개발을 위해 구체적인 방법을 제시하였다. 이를 위해 호주의 기록관리 업무분석 표준인 DIRKS(Designing and Implementing Recordkeeping Systems)와 AS 5090을 분석, 비교 하였고, 이를 토대로 정보공학과 경영학에서 업무분석시 사용되는 방법론과 보완할 부분을 연구하여 구체적인 기록분류체계 개발 방법을 제시했다. 이와 같이 구체화한 기록분류체계 설계를 위한 개발 모형을 친일반민족행위진상규명위원회에 적용하여 검증하였다는데 본 연구의 그 의의가 있다.
이 연구에서는 우리나라 대통령기록물의 효율적 관리와 대국민 기록정보서비스를 적극적으로 수용하기 위한 분류체계를 개발한 원리와 결과를 제시하였다. 이를 위해 행정수반으로써 대통령이 정부를 운용하는 과정에서 발생하는 업무결과물인 대통령기록물의 성격을 고려하였다. 또한 국가최고통치자로써 대통령이 정부를 통치하는 과정에서 발생하는 통치자료로써 대통령기록물의 성격도 고려하였다. 마지막으로 공공기록물이 갖는 기능적 측면도 고려하였다. 한편 행정안전부 공공정보분류체계를 비롯하여 국내외 주요 분류체계에서 시사하는 철학과 원리도 준용하였다. 이와 같은 연구를 통해 대분류 항목 24개, 중분류 항목 114개, 소분류 항목 179개의 대통령기록물 분류체계를 최종적으로 제안하였다. 제안된 분류체계항은 기록관리전문가와 분류전문가의 자문과 검증을 통해 분류체계로써 타당성을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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