Self-organizing systems arise very naturally in artificial intelligence, and in physical, biological and social sciences. In this paper, we modify the classic Cucker-Smale model at both microscopic and macroscopic levels by taking the target motion pattern driving forces into consideration. Such target motion pattern driving force functions are properly defined for the line-shaped motion pattern and the ball-shaped motion pattern. For the modified Cucker-Smale model with the prescribed line-shaped motion pattern, we have analytically shown that there is a flocking pattern with an asymptotic flocking velocity. This is illustrated by numerical simulations using both symmetric and non-symmetric pairwise influence functions. For the modified Cucker-Smale model with the prescribed ball-shaped motion pattern, our simulations suggest that the solution also converges to the prescribed motion pattern.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.20
no.1
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pp.113-127
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1996
In this study, the pattern was copied by the method of Tight Fitting Techinque, which resulted from the changed body by the upper limb motion-front-vertical motion(or vertical motion in front), side-vertical motion, and horizontal motion. And, this study analyzed the change of the pattern and the observed items dimension changed to the pattern. The results are as follows: 1. In the observation of the degree of the pattern change according to the motion of upper limb, the result provides that the motion change in the range of $135^{\circ}$ to $180^{\circ}$ is the largest in front-vertical motion, $45^{circ}~90^{\circ}$ in side-vertical motion, and $0^{circ}~45^{\circ}$ in horizontal motion respectively. 2. The probability test result of the items of the motion is more related with the horizontal width item rather than the vertical length item in the front and back pattern where the back pattern has more effect than the front pattern. And the upper limb-surrounding items are more related than any otheer item. 3. The change of the pattern according to the motion shows the decrese of the neck width and the shoulder legth, the rising of the point of shoulder (or shoulder point) and armpit point, the decrease of the pattern width and the increase of the pattern length. As the angle of the motion grows vertically motion. The change of the shoulder length in the horizontal motion is smaller than that vertical. But as the angle of the motion grows horizontally, it has a tendency of decreas in th width of the front patten and the length of the pattern, whereas the width of the back pattern is noticeably increases.
A motion pattern generation is a process of calculating a certain stable motion trajectory for stably operating a certain motion. A motion control is to make a posture of a robot stable by eliminating occurring disturbances while a robot is in operation using a pre-generated motion pattern. In this paper, a general method of motion pattern generation for a biped walking robot using universal approximator, learning neural networks, is proposed. Existing techniques are numerical methods using recursive computation and approximating methods which generate an approximation of a motion pattern by simplifying a robot's upper body structure. In near future other approaches for the motion pattern generations will be applied and compared as to be done.
The purpose of this paper is to design and implement the user motion pattern control system for the simulated vehicle. After analyzing the user motion patterns in the system, the patterns are used to control the moving direction of the simulated vehicle such as forward, backward, turn right, turn left etc. The patterns in the system around are sent to the simulated vehicle in real time. In order to execute the suggested user motion pattern control system, the Kinect is used for executing the system. The Kinect recognizes the specified user motion patterns and it transmits the data to the user motion pattern control system. There are nine kinds of the user motion patterns in the system for controlling the simulated vehicle. In addition to this, some sensors are used to detect the condition of the simulated vehicle. GPS is also used to estimate the current location of the simulated vehicle and to obtain the driving information.
A normal range of motion is essential for performing activities of daily living. The capsular pattern is the proportional motion restriction in range of motion during passive exercises due to tightness of the joint capsule. Although the capsular pattern is widely referred to in clinical practice, there is no scientific evidence to support the concept. In this review, the appropriateness of the capsular pattern for evaluation of joint pathology was assessed. In the Textbook of Orthopaedic Medicine written by Cyriax, the capsular pattern did not specify how much reduction in angular motion is considered motion restriction. As the definition proposed initially was unclear, different methods have been used in previous studies investigating capsular pattern. In addition, the capsular pattern described all the major joints of the human body, but only the hip joint, knee joint, and shoulder joint were studied in experimental studies. Sensitivity and specificity were reported in one study and were meaningful in specific pathologies (loss of extension to loss of flexion). There was no consensus on the reliability and validity. In summary, the capsular pattern suggested by Cyriax or Kaltenborn is not supported or applies only to certain conditions. Various components around a joint complement each other and provide stability to the joint. It is recommended that the therapist perform multiple assessments rather than rely on a single assessment when evaluating joints.
We present an efficient block-based motion estimation algorithm with motion analysis. The motion analysis determines a size of search pattern and a maximum repeated count of search pattern. In case of large movement in large image, we reduce search points and the local minimum which caused by low performance. The proposed algorithm employs with searching step of 2. The first step determines an initial search point with neighbor block vector and a size of initial search pattern. The second step determines a size of search pattern and a maximum repeated count with motion analysis. We improve motion prediction accuracy while reducing required computational complexity compared to other fast block-based motion estimation algorithms.
Purpose: This study aimed to compare the elector spine muscle tone using the irradiation of the proprioceptive neuromuscular facilitation (PNF) arm pattern according to angular motion. Methods: Thirty subjects participated in this study. Elector spine muscle tone was measured using a Myotonpro device while in the sitting position according to the angular motion (70°, 100°, 130°) of the PNF arm pattern using a D1 flexion pattern. Each angular motion of the PNF arm pattern was performed with a continuous passive motion (CPM). The change in elector spine muscle tone was statistically evaluated using a repeated one-way ANOVA test. Post-hoc analysis was performed using the Bonferroni method. Results: The results revealed a significant change in elector spine muscle tone when performing the PNF arm pattern using D1 flexion pattern. Specifically, the elector spine muscle tone had significantly increased at 100° and 130° motion in the PNF arm pattern when compared to the initial muscle tone (p < 0.05). No significant muscle tone changes were noted for any of the angular motions of the PNF upper arm pattern (p > 0.05). Conclusion: The results of this study indicate a positive increase in elector spine muscle tone with irradiation of the PNF upper arm pattern exercise with 100° or 130° angular motion. The minimum angle at which the effect of the irradiation of the PNF arm pattern could be seen was 100°.
Park, In-Young;Nam, Hyeon-Woo;Wee, Young-Cheul;Kim, Ha-Jine
The KIPS Transactions:PartB
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v.10B
no.7
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pp.811-814
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2003
In this paper, we propose a fast block-matching motion estimation method using the cross pattern and the hexagonal pattern. For the block-matching motion estimation method, full search finds the best motion estimation, but it requires huge search time because it has to check every search point within the search window. The proposed method makes use of the fact that most of motion vectors lie near the center of block. The proposed method first uses the cross pattern to search near the center of block, and then uses the hexagonal pattern to search larger motion vectors. Experimental results show that our method is better than recently proposed search algorithms in terms of mean-square error performance and required search time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1527-1533
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2009
In this paper, we design directional search pattern using motion direction biased characteristics of MVP distribution, and proposes a direction applied cross diamond search method that adaptively change search pattern according to moving direction of search point. Proposed method predict motion vectors from neighbor macro blocks, and define initial motion direction by using predicted motion vectors. It improve search efficiency by using alternately proposed search pattern according to motion direction of BMP in search process. The simulation results show that proposed method is able to fast motion estimation compared with conventional cross diamond search, according as it reduce computational complexity that is required of motion estimation with $0.43%{\sim}1.76%$.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.2
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pp.73-78
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2004
By modeling the block matching algorithm as a function of the correlation of image blocks, we derive search patterns for fast block matching motion estimation. The proposed approach provides an analytical support lot the diamond-shape search pattern, which is widely used in fast block matching algorithms. We also propose a new fast motion estimation algorithm using adaptive search patterns and statistical properties of the object displacement. In order to select an appropriate search pattern, we exploit the relationship between the motion vector and the block differences. By changing the search pattern adaptively, we improve motion prediction accuracy while reducing required computational complexity compared to other fast block matching algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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