The purpose of this study was to compare spatio-temporal parameters during walking between patients with idiopathic Parkinson's disease and a control group matched for age, height, and weight. Thirty-three subjects were included in this study. Fifteen normal subjects (age, $63.3{\pm}5.8$ yrs; height, $164.1{\pm}8.7$ cm; weight, $60.7{\pm}17.5$ kg) and eighteen patients (age, $64.0{\pm}7.7$ yrs; height, $164.7{\pm}7.3$ cm; weight, $63.6{\pm}7.7$ kg) participated in the study. The Vicon 512 Motion analysis system was used for gait analysis in each group during walking, with and without an obstacle. The measured spatio-temporal parameters were cadence, walking speed, stride time, step time, single limb support time, double limb support time, stride length, and step length. Results in stride length and step length, when walking without an obstacle, showed a significantly greater decrease in the patient group compared to the control group. During walking with an obstacle, the patient group showed a significantly greater decrease in the step length as compared to the control group. For the control group, there were significant decreases in parameters of cadence and walking speed and increases in parameters of stride time, step time, and single limb support time when walking with an obstacle. The patient group had lower cadence and walking speed and higher stride time, step time, and single limb support time during walking with an obstacle than in walking without an obstacle. These results suggest that patients with Parkinson's disease who walk over an obstacle can decrease cadence, stride length, and step length. Further study is needed, performed with more obstacles and combined with other external cues, such as visual or acoustic guides.
The purpose of this study was to analyze of obstacle gait using spatio-temporal and foot pressure variables in children with autism. Fifteen children with autism and fifteen age-matched controls participated in the study. Spatio-temporal and foot pressure variables was investigated using GAITRite pressure sensor system. Each footprint was divided into 12 equal trapezoids and after that the hindfoot, midfoot and forefoot analysis was developed. Independent t-test was applied to compare the gait variables between the groups. The results showed that the autism group were significantly decreased in velocity, cadence, cycle and swing time compared to the control group. The autism group were significantly increased in step width and toe out angle compared to the control group. The autism group were significantly increased at midfoot and forefoot of lateral part of footprint and forefoot of medial part of footprint in the peak time compared to the control group. The autism group were significantly increased at midfoot and hindfoot in $P^*t$, at midfoot in active area, and at hindfoot in peak pressure compared to the control group. In conclusion, the children with autism showed abnormal obstacle gait characteristics due to muscle hypotonia, muscle rigidity, akinesia, bradykinesia and postural control impairments.
The adverse effect of harmful plankton on the marine ecosystem is a topic of deep concern. To investigate the role of such phytoplankton, a mathematical model containing distinct dynamical equations for toxic and non-toxic phytoplankton is analyzed. Stability analysis of the resulting three equation model is carried out. A continuous time variation in toxin liberation process is incorporated into the model and a stability analysis of the resulting delay model is performed. The distributed delay model is then extended to include the spatial distribution of plankton and the delay-diffusion model is analyzed with spatial and spatiotemporal kernels. Conditions for diffusion-driven instability in both the cases are derived and compared to explore the significance of these kernels. Numerical studies are performed to justify analytical findings.
환경 오염, 질병과 같은 확산의 위험 정보가 높은 공간 현상들은 신속한 초기 대응이 필요하며 특히 확산의 주체가 되는 이동체 데이터에 대한 실시간 처리와 분석을 통해 확산 요인 이벤트를 감지해야 한다. 이러한 이벤트를 처리하고 분석하기 위해 시공간 복합 이벤트 처리(Spatial-Temporal Complex Event Processing)가 활용된다. 기존의 시공간 복합 이벤트 처리는 기본적인 공간 연산이 가능하나 복잡도가 높은 공간 상황을 감지하는 시공간 복합 이벤트 설계에 적용이 미흡하였다. 본 연구에서는 시공간 복합 이벤트 처리의 공간 연산의 확장을 가능케 하고 복합적인 이벤트 설계 과정에서 효율적으로 이벤트를 관리 하기 위해 계층적 시공간 복합 이벤트 설계를 제안하였다. 제안된 방법으로 축산 관련 차량들 중 구제역 확산과 관련된 차량을 감지하는 새로운 이벤트를 생성하는 실험을 진행하여 제안된 시공간 복합 이벤트 처리의 효용성을 입증하였다.
The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).
만리포는 2007년 12월 허베이 스피리트호 유류유출 사고로 유류오염 피해를 입은 대표적인 해변이다. 본 연구는 만리포 전체 영역과 5개로 분할된 영역을 대상으로 유분(TPH: Total Petroleum Hydrocarbon)의 시 공간적 변화 패턴에 대해 두 계절(동계와 하계)의 차이를 비교하고자 한다. 만리포 전체 영역에서 4년간 시간에 따른 유분농도의 감소율은 동계가 하계보다 약 두 배 크게 나타났다. 유분농도의 가중공간중심(weighted mean center)과 가중표준거리(weighted standard distance)를 이용한 유분분포의 공간적 변화 패턴 분석 결과, 동계에는 유분이 만리포의 남서 해변으로 군집된 패턴을 보인 반면, 하계에는 전 영역으로 분산된 패턴을 보였다. 만리포 내 분할 영역에서 유분의 시간적 변동은 동계에 모든 영역에서 농도가 지속적으로 감소한 반면, 하계에는 2009년 이후 남서 해변을 제외한 모든 영역에서 농도 변화를 보이지 않았다. 따라서 유류오염의 진행 상황을 평가하고 예측하기 위해서는 동계와 하계와 같이 시기를 구분하여 공간분석 기법을 이용한 유분의 시 공간 변동 패턴 분석이 필요하다. 또한, 지역적으로 불균등한 유분분포의 시간적 변동 패턴을 해석하기 위해서는 전체 해변에서 보다는 공간분할을 통한 지역 규모에서의 시계열적 분석이 유용하다.
In this paper, the performance of wideband CDMA system with smart antenna is analyzed for different bandwidth(1.25MHz, 2.5MHz, 5MHz) and angular spread at base station. In detail, the spatio-temporal wideband multipath vector channel model is proposed. And the received signals in 2D-RAKE receiver are rigorously analyzed in proposed vector channel model. We consider the effect of correlation between any two elements of antenna array. Several multipahts within one chip are distinguished into each one and the strongest signal is selected as a desired one. As a result, the performance of W-CDMA system with smart antenna in spatio-temporal wideband vector channel has been improved in proportion to the increase of angular spread and bandwidth.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1183-1191
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2016
우리나라는 결핵에 의한 사망률이 OCED 국가 중 1위라는 불명예를 안고 있다. 이러한 오명을 씻고자 최근 여러 가지 연구와 정책적인 대책이 수립되었고, 그 성과들이 어느 정도 나타나고 있다. 하지만, 이러한, 정책의 수립 및 결정은 명확한 근거에 기반해야 하고 이러한 근거는 감염성 질환인 결핵의 특성상 결핵 발병률이나 사망률 자료의 경우 시간적 공간적 상관성 등을 충분히 고려하여 분석되어야한다. 본 논문에서는 2000년부터 2011년까지의 결핵등록자료를 활용하여 결핵으로 인한 사망률이 시간적으로 어떻게 변화되어 왔고 또한 공간적인 특성이 어떠한지를 분석하기 위해 INLA R 패키지로 구현된 시공간모형을 이용하여 분석한 결과를 제시한다.
홍수시 하천의 유량측정은 매우 어렵고 위험하며 많은 노력과 비용이 드는 작업이다. 이러한 홍수시 유량측정을 위해 영상을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하고 여기서 유량을 산정하는 기술은 하천 유량 측정의 자동화와 안전한 유량 측정을 위한 대안으로 크게 주목받고 있다. 그런데, 유속측정을 위해 20~40초 정도의 영상의 평균유속을 구하고자 하면, 방대한 양의 영상처리에 많은 시간이 소요되어 실시간 측정이나 분석이 어렵게 된다. 본 연구는 영상을 이용하여 홍수시 하천의 유량을 실시간으로 측정하기 위해 투영변환과 시공간영상 분석법을 적용하여 실용적인 표면영상유속계를 개발하기 위한 것이다. 이를 위해, 3차원 투영변환(11변수 변환)을 적용하여 측정선과 유속측정점의 위치를 영상내에 특정하고 이 부분만을 추출하여 시공간 영상(spatio-temporal images)으로 구성하고, 이 시공간 영상을 분석하여 유속과 유량을 산출하는 기법을 개발하였다. 즉, 하천의 주흐름 방향의 유속만을 산정하도록 하여 영상의 분석에 소요되는 계산량과 계산시간을 단축하였다. 또한, 시공간 분석과정도 기존의 CASTI (Correlation Analysis of Spatio-Temporal Images)를 훨씬 간단하고 빠르게 계산할 수 있도록 개량하였다. 그 결과 영상의 유속분석 및 유량산정에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있었으며, 실시간으로 유량 측정이 가능하게 되었다.
이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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