본 연구는 전국 16개 지방자치단체 교육훈련기관의 웹 접근성 평가를 통해 웹 접근성 향상 방향을 제안하기 위한 목적이 있다. 이를 위해 일부 웹사이트를 제외한 14개 교육훈련기관의 웹사이트를 대상으로 평가를 실시하였다. 평가는 Open-WAX를 통한 자동평가와 전문가 3명에 의한 수동평가를 통해 진행하였다. 분석결과 웹 접근성 준수율이 향상되기는 하였으나 아직도 대체 텍스트, 건너뛰기 링크, 마크업 오류 방지 등의 문제점이 발견되었다. 본 연구를 통해 지방자치단체의 웹 접근성 준수와 향후 연구방향에 대하여 제언하고자 한다.
Background: The aim of this study was to assess clinical factors associated with Helicobacter pylori positivity and to evaluate the incidence of gastric carcinoma in first-degree family members of infected patients. A total of 580 patients (mean age:$38{\pm}17$) with gastrointestinal complaints underwent C-14 urea breath test (UBT). Patients were grouped as: Group-1, untreated patients (n:384); and Group-2, patients who previously treated with eradication triple therapy (n:196). C-14 UBT was performed 1-2 months after the completion of eradication therapy. Associations of H pylori positivity with age, gender, ABO and Rhesus groups, smoking, dietary habits, and history of gastric cancer in first-degree family members were evaluated. The frequency of H pylori positivity was significantly higher in group-1 (58%) compared to group-2 (20%), p=0.001. There were no correlations between H pylori positivity and age, gender, ABO groups, Rhesus subgroups, smoking and dietary habits in both patient groups. The frequency of gastric cancer in family members was significantly higher in patients with H pylori infection among group-1, compared to infected patients among group-2 (56% vs. 28.6% respectively, p=0.03). We observed a significant association between H pylori positivity and the presence of gastric cancer in first-degree relatives of group-1 patients. Our results provide some confirmation of the presence of a link between gastric cancer development and H pylori. C-14 UBT is a sensitive, reliable and a widely recommended test for the detection of H pylori infection and recurrence. We suggest that detection and eradication of H pylori may contribute to a reduced risk of gastric cancer in the family members of infected patients.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권1호
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pp.63-69
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2016
This paper presents methods to improve the effectiveness of electromagnetic shielding. The slit appears in an enclosure's surface to ventilate. Slits may also appear due to power supply lines or to serve as a communication link between electronic circuits inside and outside the box. We simulated electromagnetic radiation in different conditions in order to propose a method to improve the effectiveness of electromagnetic shielding to ensure electromagnetic compatibility using CST software (Computer Simulation Technology).
In this paper, intelligent control method using neural network as a nonlinear controller is presented. Simulation studies for three link rotary robot are performed. Neural network controller is implemented on DSP board in PC to make real time computing possible. On-line training algorithms for neural network control are proposed. As a test-bed, a large x-y table was build and interface with PC has been implemented. Experiments such as inverted pendulum control and large x-y table position control are performed. The results for different PD controller gains with neural network show excellent position tracking for circular trajectory compared with those for PD controller only. Neural control scheme also works better for controlling inverted pendulum on x-y table.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권1호
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pp.17-29
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2006
A novel inverse kinematics solution based on the back propagation neural network (NN) for redundant manipulators is developed for online obstacles avoidance. A laser transducer at the end-effctor is used for online planning the trajectory. Since the inverse kinematics in the present problem has infinite number of joint angle vectors, a fuzzy reasoning system is designed to generate an approximate value for that vector. This vector is fed into the NN as a hint input vector rather than as a training vector to guide the output of the NN. Simulations are implemented on both three- and four-link redundant planar manipulators to show the effectiveness of the proposed position control system.
A critical issue in applications involving networks of wireless sensors is their ability to synchronize, and mitigate the fading propagation channel effects. Especially when distributed 'slave' sensors (nodes) reach-back to communicate with the 'master' sensor (gateway), low power cooperative schemes are well motivated. Viewing each node as an antenna element in a multi-input multi-output (MIMO) multi-antenna system, we design pilot patterns to estimate the multiple carrier frequency offsets (CFO), and the multiple channels corresponding to each node-gateway link. Our novel pilot scheme consists of non-zero pilot symbols along with zeros, which separate nodes in a time division multiple access (TDMA) fashion, and lead to low complexity schemes because CFO and channel estimators per node are decoupled. The resulting training algorithm is not only suitable for wireless sensor networks, but also for synchronization and channel estimation of single- and multi-carrier MIMO systems. We investigate the performance of our estimators analytically, and with simulations.
Neural network is a computational model of ft biological nervous system developed ID exploit its intelligence and parallelism. Applying neural networks so robots creates many advantages over conventional control methods such as learning, real-time control, and continuous performance improvement through training and adaptation. In this paper, dynamic control of a six-link robot will be presented using neural networks. The neural network model used in this paper is the backpropagation network. Simulated control of the PUMA 560 am shows that it can move a high speed as well as adapt to unforseen load changes and sensor noise. The results are compared with the conventional PD control scheme.
When the parasitic wasp Microplitis croceipes experiences odors while feeding on sugar water, it learns to associate the odors with sugar and thereafter exhibits typical food searching behavior in response to the odors. Previous studies have shown that this wasp can be used for detection of the small amount of explosives or other volatile chemicals. In the present study, we examined if this wasp can learn and report narcotic odors. Males of M. croceipes were trained to link sugar water with pseudo-narcotic scents that have been used for training narcotic detection dogs, and their behavioral response to the trained odors was observed. The males that had been given either an odor or sugar water did not show any positive response to the odors. However, when the wasps were given a combination of sugar water and either the pseudo-Cocaine, Heroin, LSD or Marihuana, they quickly learned to associate the odors with sugar, and thereafter positively responded to those odors. Our results suggest that this wasp can be used for detection of these narcotics.
If you examine the Industrial Disaster Analysis Content that occurs every year in the small and medium enterprise, industrial disaster occurs because of manager's lack of safety and worker's unprepared safety education. Therefore effective safety education systems are needed to offer adequate knowledge and technology to the workers. On this research, to give an effective education way to decrease industrial disaster we administered to the workers who are in charge of 300 workplace in Incheon area to search actual condition of industrial disaster and to disclose a link between industrial disaster and industrial safety education. We put in effect on frequency study and examined x2 using SPSSWIN 10.0. On the research, the results shows that the industrial safety education and training are in effect regularly and the satisfaction are low. But the manager's satisfactions are high through safety education. So it shows that we need to find a way to put in effect safety education to satisfy the workers.
Active Queue Management(AQM) has been widely used for congestion avoidance in Transmission Control Protocol(TCP) networks. Although numerous AQM schemes have been proposed to regulate a queue size close to a reference level, most of them are incapable of adequately adapting to TCP network dynamics due to TCP's non-linearity and time-varying stochastic properties. To alleviate these problems, we introduce an AQM technique based on a dynamic neural network using the Back-Propagation(BP) algorithm. The dynamic neural network is designed to perform as a robust adaptive feedback controller for TCP dynamics after an adequate training period. We evaluate the performances of the proposed neural network AQM approach using simulation experiments. The proposed approach yields superior performance with faster transient time, larger throughput, and higher link utilization compared to two existing schemes: Random Early Detection(RED) and Proportional-Integral(PI)-based AQM. The neural AQM outperformed PI control and RED, especially in transient state and TCP dynamics variation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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