Purpose: The aim of this study was to investigate the kinematics of young adults during ramp climbing at different inclinations. Methods: Twenty-three subjects ascended and descended four steps at four different inclinations(level, $8^{\circ},\;16^{\circ},\;24^{\circ}$). Temporal-spatial parameters were measured by GaitRite system(standard mat). Groups difference was analysed with on-way ANOVA and Student-Newman-Keuls test. Results: The different kinematics of ramp ascent and descent were analysed and compared to level walking patterns. In ascending ramps, step length and stride length decreased with $24^{\circ}$ inclination (p<.000). Stance duration increased with $24^{\circ}$, but swing duration decreased with $24^{\circ}$ inclination (p<.000). Step time and velocity decreased with $16^{\circ}C,\;24^{\circ}$ inclination (p<.000). Cadence decreased with all inclination($8^{\circ},\;16^{\circ},\;24^{\circ}$)(p<.000). In descending ramps, step length and stride length, velocity decreased with all inclination($8^{\circ},\;16^{\circ},\;-24^{\circ}$)(p<.000). Stance duration increased with all inclination($8^{\circ},\;-16^{\circ},\;-24^{\circ}$) and swing duration decreased with all inclination($-8^{\circ},\;-16^{\circ},\;-24^{\circ}$)(p<.000). But Step time was not differentiated with different inclinations. Cadence decreased with only. $8^{\circ}$ inclination(p<.05). Conclusion: These results suggest that there is a certain inclination angle or angular range where subjects do switch between level walking and ramp walking gait pattern. This shows their motor control strategy between level and ramp walking. Further studies are necessary to confirm and detect the ascent and descent ramp gait patterns.
최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.
We investigated the spatial and temporal patterns of water quality in the Gangjung-Goryoung weir that is located in the middle area of the Nakdong river, Korea. The monitoring results indicated that there are discernible vertical differences in water quality during the pre- and post-monsoon periods (May to September). During this period, it was observed that the weak thermal stratification formed at the maximum level, and pH, Chl-a, and DO concentrations in the surface layer were higher than those in the bottom layer. This vertical difference was especially noticeable for DO concentrations: there were DO depletions at the bottom layer in late June to early August. During the summer monsoon period with heavy rainfall, there was a decline in vertical differences in water quality. From this study, it was suggested that continuous monitoring of vertical profiles could become a useful tool for identifying the spatial and temporal distributions of water quality and for developing the best management policy for water quality in the Nakdong river.
본 연구는 동적 시각화 방법을 토대로 서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변동성을 분석한다. 이를 위하여 본 연구에서는 수도권의 1주일치 교통카드 자료에서 요일별로 1분 간격으로 지하철 승객흐름을 추출한다. 지하철망상의 통행흐름의 시공간적 분포를 나타낼 수 있도록 동적 시각화 방법을 고안하여 지하철 승객의 시공간적 분포에 나타나는 요일 간 변동성을 직관적으로 분석한다. 그 결과로 주중과 주말 지하철 승객흐름의 시공간적 분포 패턴은 확연한 차이를 보인다. 주중과 주말에도 요일에 따라 다소 다른 양상을 보인다. 서울의 주요 중심업무지역들과 유흥지역들의 승객흐름에도 요일별 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 분석결과는 도시계획과 교통계획의 토대가 될 뿐 만 아니라 도시 재해 재난이 발생할 경우 피해에 노출되는 인구규모를 파악하고 신속한 대피대책마련에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
The neuronal voltage-sensitive calcium channels (VSCCs) are multisubunit complexes consisting of $\alpha_1,\;\alpha_2-\delta$ and $\beta$ subunits. Heterologous expression and biochemical studies have shown that the activity of VSCCs is regulated by their $\beta$ subunits in a $\beta$ subunit isoform-specific manner. To elucidate the $\beta$ subunit identity of the P/Q-type calcium channel encoded by an $\alpha_{1A}$ subunit, which is exclusively expressed in the Purkinje and granule cell of the cerebellum, we have examined the spatial and temporal expression patterns of $\beta$ subunits and compared them with those of $\alpha_{1A}$ subunit in the developing rat cerebellum. Reverse transcriptase- polymerase chain reaction (RT-PCR) and Northern blot analysis have shown that $\beta_4$ subunit mRNA was prominently expressed in the cerebellum and much more abundant than any other distinct $\beta$ subunits. RNase protection assay has further demonstrated that the expression of $\alpha_{1A}$ and $\beta_4$ subunits increased during cerebellar development, while the amount of $\beta_2$ and $\beta_3$ mRNAs did not significantly change. In addition, a $\beta_4$ transcript was present in cultured cerebellar granule cells, but not in astrocyte cells, and the level of $\beta_4$ mRNA expression increased gradually in vitro seen as in vivo. Based on the spatial and temporal expression patterns of $\beta_4$ subunit, we conclude that $\beta_4$ may predominantly associate, but probably not exclusively, with the $\alpha_{1A}$ subunit in rat cerebellar granule cells.
본 연구의 목적은 문화콘텐츠 상품의 소비 및 확산에 나타나는 시공간적 특징을 밝히는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 최근 전 세계적 인기를 누리며 확산되고 있는 싸이의 "강남스타일" 뮤직비디오의 확산과정을 분석한다. 특히 싸이의 "강남스타일"이 유튜브에 탑재된 이후 4~6개월간의 지역별 유튜브 조회 수와 트윗 자료 및 구글 검색 수를 바탕으로 이들이 확산되어 나가는 과정의 시공간적 특성을 파악 한다. 분석 결과 뮤직비디오와 같은 문화콘텐츠 상품의 경우 물리적인 공간 거리와 무관할 수 있는 온라인 매체를 통한 확산의 경우도 지역에 따라 전파되는 시점과 전개 과정이 상이함을 확인하였다. 특히 언어, 문화적 연관성 및 한류에 대한 호의성 및 배타성 등으로 정의될 수 있는 문화적 거리가 이러한 문화 상품의 확산에 영향을 미치는 것으로 판단된다.
이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
This study examines group process patterns when Instant Messaging is used for decision-making, and examines how these patterns are associated with creative solutions to problems. Our research suggests that certain communication behavior of a group, when appropriately organized, can enhance creative production of outcomes. A qualitative analysis is conducted on communication patterns based on text-based conversation protocols. Specifically, this research tries to extend existing studies on group-work by focusing on the interactive communication process among participants. Study results include that the production of creative outcome depends on the temporal sequence of discussion pattern among group members. (1) Appropriate control of the discussion process is essential to obtain a high level of performance. (2) It is also important to set up discussion rules and rules for the use of communication medium in the early stages of the discussion . (3) Active participants use various protocol types while less-active members rely mainly on 'cognitive' protocols.
This paper describes an approach for classifying myoelectric patterns using a multilayer perceptrons (MLP's) and hidden Markov models (HMM's) hybrid classifier. The dynamic aspects of EMG are important for tasks such as continuous prosthetic control or vari- ous time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approaches. It is known that the hidden Markov model (HMM) is suitable for modeling temporal patterns. In contrasts the multilayer feedforward networks are suitable for static patterns. Ank a lot of investigators have shown that the HMM's to be an excellent tool for handling the dynamical problems. Considering these facts, we suggest the combination of MLP and HMM algorithms that might lead to further improved EMG recognition systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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