We provide quantitative two weight estimates for the commutator of the Hilbert transform under certain conditions on a pair of weights (u, v) and b in $Carl_{u,v}$. In [10] and [11], Bloom's inequality is shown in a modern setting, and the boundedness of the commutators is provided by assuming both weights u, v are $A_2$ and $b{\in}BMO_{\rho}$. In the present paper we show that the condition on b can be replaced by $Carl_{u,v}$ by using the joint $A^d_2$ condition.
Resultant compressions on the L5/S1 joint of six subjects were studied as they lif- ted light weights in sitting and standing work postures. The subjects activities were photographed and analysed later by a static biomechamical computer model. Statistically significant differences were found between the result of the two postures analyses. Sitting posture showed significantly high compressions on the joint when doing several material handling tasks having the same work loads from the hip joint. Therefore, it is recommended that working with light weights in standing is less hazardous than doint the same work sitting postures, although both the maximum compression forces are under the Action Limit suggested by NIOSH.
Objective: The main purpose of this study was to investigate the effects of wearing an ankle weight belt while performing gait in water by focusing on the effect of using ankle weights have on the gait kinematics and the muscle activities for developing optimum training strategies. Method: A total of 10 healthy male university students were recruited for the study. Each participant was instructed to perform 3 gait conditions; normal walking over ground, walking in water chest height, and walking in water chest height while using ankle weights. All walking conditions were set at control speed of $4km/h{\pm}0.05km/h$. The depth of the swimming pool was at 1.3 m, approximately chest height. The motion capture data was recorded using 6 digital cameras and the EMG was recorded using waterproof Mini Wave. From the motion capture data, the following variables were calculated for analysis; double and single support phase (s), swing phase (s), step length (%height), step rate (m/s), ankle, knee, and hip joint angles ($^{\circ}$). From the electromyography the %RVC of the lower limb muscles medial gastrocnemius, rectus femoris, erector spinae, semitendinosus, tibialis anterior, vastus lateralis oblique was calculated. Results: The results show significant differences between the gait time, and step length between the right and left leg. Additionally, the joint angular velocities and gait velocity were significantly affected by the water resistance. As expected, the use of the ankle weights increased all of the lower leg maximum muscle activities except for the lower back muscle. Conclusion: In conclusion, the ankle weights can be shown to stimulate more muscle activity during walking in chest height water and therefore, may be useful for rehabilitation purposes.
Computer-dominated jobs and industrial automation have rapidly created work-related musculoskeletal disorders(WMSDs) and WMSDs are also founded in employees of other general industries. WMSDs has been growing problems for Korean industries with higher incidence rate every year. The objective of this paper is to analyze the effects of the neck muscle workload according to postures(joint angle) and load weights. Seven male students participated in this study. Neck workload was rated on each person using a Borg's CR-10 scale. ANOVA showed that the CR-10 ratings were statistically significant according to postures and load weights. To reduce the large number and severity of WMSDs, which employees have been experiencing, we need to redesign the job in workplace so that we can control hazards that are reasonably likely to be causing or contributing to the WMSDs. The results of this study can be used to establish the safety criteria of joint angle and weight of neck workload.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.23
no.4
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pp.779-791
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1997
The purpose of this study is to measure a perceived joint discomfort in the seated and standing position, and to provide ranking systems of perceived joint discomfort. Nineteen mole subjects with no history of musculo-skeletal disorders participated in the experiment. Their physical characteristics were: age $-25.4{\pm}2.7$years, stature $-171.9{\pm}6.0cm$, and body weight $-67.1{\pm}7.0kg$. The results showed that the perceived joint discomforts were different depending upon the joints involved in motion and their movement directions (degree of freedom of motions), which implied that the human body motions and their degrees of freedom should be classified into several distinct classes that need to be assigned different weights of postural stress. Therefore, three ranking systems based on the perceived joint discomforts were suggested, which were classified by the degree of freedom of motions and joints, by only degree of freedom motions, and by joints involved in motion, respectively. In the seated position, the hip movement was the most stressful, the bock was the second, and the shoulder was the third. Likewise, in the standing postures, the hip was the most, the bock was the second, and the ankle was the third. It was expected that these joint motion ranking systems could be used by practitioners of health and safety to improve the comfort of working postures in industry.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.2
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pp.108-115
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1999
This paper proposes the robot inverse calibration method using a neural networks. A highorder networks called Pi-Sigma networks has been used. The Pi-Sigma networks uses linear summing units in the hidden layer and product unit in output layer. The inverse calibration model which compensates the difference of joint variables only between measuring value and analytic value about the desired pose(position orientation) of a robot is proposed. The compensated values are determined by using the weights obtained from the learning process of the neural networks previously. To prove the reasonableness the SCARA type direct drive robot(4-DOF) and anthropomorphic robot(6-DOF) are simulated. It shows that the proposed calibration method can reduce the errors of the joint variables from $\pm$3 to $\pm$0.1.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1999.10a
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pp.131-136
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1999
This paper proposes the robot inverse calibration method using a neural networks. A highorder networks called Pi-Sigma networks has been used. The Pi-Sigma networks uses linear summing units in the hidden layer and product unit in output layer. The inverse calibration model which compensates the difference of joint variables only between measuring value and analytic value about the desired pose(position, orientation) of a robot is proposed. The compensated values are determined by using the weights obtained from the learning process of the neural networks previously. To prove the reasonableness, the SCARA type direct drive robot(4-DOF) and anthropomorphic robot(6-DOF) are simulated. It shows that the proposed calibration method can reduce the errors of the joint variables from $\pm$2$^{\circ}$to $\pm$ 0.1$^{\circ}$.
Objective : The purpose of this study was to conduct biomechanical analysis of varying backpack loads on the lower limb movements during downhill walking over $-20^{\circ}$ ramp. Method : Thirteen male university students (age: $23.5{\pm}2.1yrs$, height: $175.7{\pm}4.6cm$, weight: $651.9{\pm}55.5N$) who have no musculoskeletal disorder were recruited as the subjects. Each subject walked over $20^{\circ}$ ramp with four different backpack weights (0%, 10%, 20% and 30% of body weight) in random order at a speed of $1.0{\pm}0.1m/s$. Five digital camcorders and two force plates were used to obtain 3-d data and kinetics of the lower extremity. For each trial being analyzed, five critical instants were identified from the video recordings. Ground reaction force, loading rate, decay rate, and resultant joint moment of the ankle and the knee were determined by the inverse dynamics analysis. For each dependent variable, one-way ANOVA with repeated measures was used to determine whether there were significant differences among four different backpack weight conditions (p<.05). When a significant difference was found, post hoc analyses were performed using the contrast procedure. Results : The results of this study showed that the medio-lateral GRFs at RHC in 20% and 30% body weight were significantly greater than the corresponding value in 0% of body weight. A consistent increase in the vertical GRFs as backpack loads increased was observed. The valgus joint movement of the knee at RTO in 30% body weight was significantly greater than the corresponding values in 0% and 10% body weight. The increased valgus moment of 30% body weight observed in this phase was associated with decelerating and stabilizing effects on the knee joint. The results also showed that the extension and valgus joint moments of the knee were systematically affected by the backpack load during downhill walking. Conclusion : Since downhill walking while carrying heavy external loads in a backpack may lead to excessive knee joint moment, damage can occur to the joint structures such as joint capsule and ligaments. Therefore, excessive repetitions of downhill walking should be avoided if the lower extremity is subjected to abnormally high levels of load over an extended period of time.
Majeed, Anwar P.P. Abdul;Taha, Zahari;Abdullah, Muhammad Amirul;Azmi, Kamil Zakwan Mohd;Zakaria, Muhammad Aizzat
Advances in robotics research
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v.2
no.3
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pp.237-245
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2018
This study evaluates the efficacy of a class robust control scheme namely active force control in performing a joint based trajectory tracking of an upper limb exoskeleton in rehabilitating the elbow joint. The plant of the exoskeleton system is obtained via system identification method whilst the PD gains were tuned heuristically. The estimated inertial parameter that enables the AFC disturbance rejection effect is attained by means of a non-nature based metaheuristic optimisation technique known as simulated Kalman filter (SKF). It was demonstrated from the present investigation that the proposed PDAFC scheme outperformed the classical PD algorithm in tracking the prescribed trajectory both in the presence and without the presence of disturbance attributed by the mannequin limb weights (1 kg and 1.5 kg) that mimics the weight of actual human limb weight. Therefore, it is apparent from the results obtained from the present study that the proposed control scheme, i.e., PDAFC is suitable for the application of exoskeleton for stroke rehabilitation.
Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (rpxy, rpz, rsxy, rsz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of rpxy = 10, rpz = 1, rsxy = 3, rsz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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