The author examined the patterns and various ranges of mandibular movements in TMJ lock closed patients in the frontal, sagittal and horizontal plane and obtained the following results. 1. In the frontal trajectory, the mean amount of maximum mouth opening was 24.4mm and the opening paths were deviated to the affected side in 87.1% of the patients. The mean amount of maximum laterotrusion to the affected side was 10.4mm and that of non-affected side was 7.5mm. There was a significant difference between them(p<0.001). 2. In the sagittal trajectory, the mean amount of the maximum protrusion was 7.0mm, the mean amount of the maximal retrusion was 1.0mm 3. In the horizontal trajectory, the pattern of laterotrusion showed asymmetry: the mean length of non-affected side was smaller than that of the affected side. Protrusive path were deviated to the affected side in 64.5% of the patients, the mean degree of deviation was 16.4$^{\circ}$. The mandibular movements of TMJ lock-closed patients can be characterized by decreased range of mouth opening, protrusive movement, and laterotrusive movement to the non-affected side and also characterized by deviated opening and protrusive path to the affected side.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.10
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pp.1303-1309
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2014
In this paper, we present an iterative learning control (ILC) framework for tracking problems with predefined data points that are desired points at certain time instants. To design ILC systems for such problems, a new ILC scheme is proposed to produce output curves that pass close to the desired points. Unlike traditional ILC approaches, an algorithm will be developed in which the control signals are generated by solving an optimal ILC problem with respect to the desired sampling points. In another word, it is a direct approach for the multiple points tracking ILC control problem where we do not need to divide the tracking problem into two steps separately as trajectory planning and ILC controller.The strength of the proposed formulation is the methodology to obtain a control signal through learning law only considering the given data points and dynamic system, instead of following the direction of tracking a prior identified trajectory. The key advantage of the proposed approach is to significantly reduce the computational cost. Finally, simulation results will be introduced to confirm the effectiveness of proposed scheme.
Objectives: While older adults using community care services are known to be vulnerable for depression, community care utilization (CCU) may help to improve the mental health of these elderly. To date, however, it is much less clear how CCU affects depressive symptoms in the elderly population. This study focuses on the trajectory of depressive symptoms across years of CCU among older adults in Korea. Methods: Using the 2006-2019 Korean Welfare Panel Survey, this study is focused on elderly born in 1940 or earlier and selected 3281 persons for baseline interviews in 2006. This consisted of 35 800 person-year observations during a period of 14 years. Panel data analysis were employed to construct years of CCU. Results: After controlling for covariates, linear term of years using community care was negatively associated with depressive symptoms, but a quadratic term was positively significant. The trajectory of depressive symptoms across the years of CCU follows a U-shaped curve. Older adults in the first year of using community care reported the highest level of depressive symptoms. However, a significant and steady decrease in depressive symptoms was observed during the following 9 years of CCU, which then gradually increased. The level of depressive symptoms at the 14th year of using community care remains significantly lower than the level at the outset of its utilization. Conclusions: This finding implies that CCU could be beneficial for improving mental health among older adults.
An adaptive fuzzy controller is constructed from a set of fuzzy IF-THEN rules whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation law for the purpose of controlling the plant to track a given trajectory. Adaptive fuzzy controller of this paper is designed based on the Lyapunov synthesis approach The adaptive fuzzy controller is designed through the following steps: first, construct an initial controller based on linguistic descriptions(in the form of fuzzy IF-THEN rules) about the unknown plant from human experts; then, develop an adaptation law to adjust the parameters of the fuzzy controller on-line, the adaptive fuzzy controllers are used to control the inverted pendulum to track a given trajectory.
Recently, automatic parking assist systems are commercially available in some cars. In order to improve the reliability and the accuracy of parking control, pose uncertainty of a vehicle and some experimental issues should be solved. In this paper, following three schemes are proposed. (1) Odometry calibration scheme for the Car-Like Mobile Robot.(CLMR) (2) Accurate localization using Extended Kalman Filter(EKF) based redundant odometry fusion. (3) Trajectory tracking controller to compensate the tracking error of the CLMR. The proposed schemes are experimentally verified using a miniature Car-Like Mobile Robot. This paper shows that odometry accuracy and trajectory tracking performance can be dramatically improved by using the proposed schemes.
A robust minimum-time control (RMTC) strategy is addressed and it is extended to the dual-stage servo design. Rather than conventional switching type sub-optimal controls, it is a reference following control approach where the predetermined minimum-time trajectory (MTT) is tracked by the perturbation compensator based feedback controller. First, the minimum-time trajectory for a mass-damper system is derived. Then, the perturbation compensator to achieve robust tracking performance in spite of model uncertainty and external disturbance is suggested. The RMTC is also applied to the dual-stage positioner which consists of coarse actuator and fine one. To best utilize the actuation redundancy of the dual-stage mechanism, a null-motion controller to actively regulate the relative motion between the two stages is formulated. The performance of RMTC is validated through simulation and experiment.
In this paper, the following fourth-order rational difference equation $$x_{n+1}=\frac{{x_n^b}+x_n-2x_{n-3}^b+a}{{x_n^bx_{n-2}+x_{n-3}^b+a}$$, n=0, 1, 2,..., where a, b ${\in}$ [0, ${\infty}$) and the initial values $X_{-3},\;X_{-2},\;X_{-1},\;X_0\;{\in}\;(0,\;{\infty})$, is considered and the rule of its trajectory structure is described clearly out. Mainly, the lengths of positive and negative semicycles of its nontrivial solutions are found to occur periodically with prime period 15. The rule is $1^+,\;1^-,\;1^+,\;4^-,\;3^+,\;1^-,\;2^+,\;2^-$ in a period, by which the positive equilibrium point of the equation is verified to be globally asymptotically stable.
It has been studied that galaxies evolve following a typical trajectory on the phase space under the influence of deep gravitational potential of galaxy clusters. Similarly, the large-scale filaments could also affect the evolution of galaxies before falling into the clusters. In this study, using a dark matter-only cosmological simulation, N-Cluster Run, we explore the evolution of galaxies on the phase space drien by large-scale filaments. We find that galaxies around the filaments form a common trajectory on the phase space as well as cluster galaxies do. We also examine how these trajectories change depending on various physical parameters such as galaxy mass, initial distance of galaxies from large-scale filaments, and cluster mass.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.503-509
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2014
In this paper, a PID controller with adaptive neural network compensator is proposed to control the formations of mobile robot. The control system is composed of a kinematic controller based on the leader-following robot and dynamic controller for considering the dynamics of the mobile robot. The dynamic controller is constituted by a PID controller and the adaptive neural network compensator for improving the performance and compensating the change in dynamic characteristics. Simulation results show the performance of the PID controller and the neural network compensator for the circular trajectory and linear trajectory. And it is verified that by improving the performance of a PID controller via the adaptive neural network compensator, the following robot's tracking performance is improved.
Recent advancement in traffic surveillance systems has allowed the researchers to obtain more detailed vehicular movement such as individual vehicle trajectory data. Understanding the characteristics of interactions between leading and following vehicles in the traffic flow stream is a backbone for designing and evaluating more sophisticated traffic and vehicle control strategies. This study proposes a methodology for estimating rear-end crash potential, as a probabilistic measure, in real-time based on the analysis of vehicular movements. The methodology presented in this study consists of three components. The first predicts vehicle position and speed every second using a Kalman filtering technique. The second estimates the probability for the vehicle's trajectory to belong to either 'changing lane' or 'going straight'. A binary logistic regression (BLR) is used to model the lane-changing decision of the subject vehicle. The other component calculates crash probability by employing an exponential decay function that uses time-to-collision (TTC) between the subject vehicle and the front vehicle. The result of this study is expected to be adapted in developing traffic control and information systems, in particular, for crash prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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