BACKGROUND/OBJECTIVES: As the prevalence of chronic diseases has risen, the need for straightforward diagnostic tools for monitoring nutrition status to improve nutrition counseling and disease prevention has likewise increased. This study developed an easily usable dietary behavior pattern diagnosis checklist and investigated its correlation with dietary quality index. SUBJECTS/METHODS: A draft dietary pattern evaluation tool was generated by analyzing previous studies. The draft questionnaire comprised 61 questions for assessing dietary habits. A survey was administered to 320 adults (19 to 64 years old) using the dietary pattern evaluation tool and 24-hour-recall method between March and May of 2014 in Jeonbuk province and the metropolitan area. Principal component analysis with varimax rotation was performed to identify dietary behavior patterns. Nutritional analysis was conducted using CAN-Pro 4.0, and the Diet Quality Index-International (DQI-I) was calculated to assess dietary quality. The correlation between dietary pattern scores and DQI-I scores was also analyzed. RESULTS: The factor analysis resulted in a total of 34 questions mapped to four main dietary behavior patterns: "high fat and calorie" pattern (12 questions), "overeating/binge" pattern (nine questions), "dietary impulse" pattern (eight questions), and "unbalanced food intake" pattern (five questions). The four dietary behavior patterns were negatively correlated with DQI-I adequacy and total scores (P < 0.01). CONCLUSIONS: The dietary pattern evaluation tool developed in this study can be used to diagnose a client's dietary behavior problems and is available as a nutrition counseling tool in the field.
This study identifies the relation between recognition relatively deprivation and consumption patterns. The data used were the seventh Korea Welfare Panel Study (KOWEPS). The final sample of 1,597 households was selected based on several sampling steps standard weights suggested by KOWEPS were applied. The final sample was subdivided into household recognizing relatively deprivation (51.7%) and non-household recognizing relatively deprivation (48.3%) per level of subjective income and objective income. We derived six consumption patterns from the cluster analysis as per consumption ratio: transportation dominant consumption pattern, essential consumption pattern, other dominant consumption pattern, care attention consumption pattern, private transfer consumption pattern, and education dominant consumption pattern. The results of this study are as follows. The analysis of the determinants of recognizing relatively deprivation in regards to question one found that the household was likely to be relatively deprived when: the head of a household was older, a household had a dual income, children and more total assets then those assessed 1 year ago compared to household living conditions, result of comparing the consumption patterns difference between household recognizing relatively deprivation and non-household recognizing relatively deprivation indicated that household recognizing relatively deprivation was more likely to belong to the transportation dominant consumption pattern, other dominant consumption pattern, and private transfer consumption pattern. The multinomial logistic analysis conducted to understand the determinants affecting the consumption patterns of household recognizing relatively deprivation indicated differences in demographic characteristics, household-related variables, financial variables and perception of economic conditions.
The objective of this study was to develop the Jeogori Pattern for 9 to 10 year-old boys To determine the measurement items for the Jeogori Pattern making, applied factor analysis, correlation analysis and regression analysis to the 37 measurement items of the 9 to 10 year-old boys classified as a standard somatotype. To understand the shape and variation of the body surface, analyzed the replica of the upper body surface that was obtained by the method of using surgical tape. Be based on the results of the above studies, designed the Jeogori Pattern. The designed pattern was evaluated by the sensory test. The drafting methods of Jeogori Pattern obtained are as follows. $\circled1$ The measurement items are Bust Girth, Center Back Waist Length, Neck Width, and Hwajang Length. $\circled2$ Jeogori Length Center Back Waist Length$\times$4/3 $\circled3$ Front Body Girth(1/2) : B/2 + 1.5cm Back Body Girth(1/2) : B/2 + 3.5cm $\circled4$ Jin-Dong : B/4 + 3cm $\circled5$ Back Godae Width(1/2) : Neck Width/2 + 1.7cm Front Godae Width(l/2) : Back Godae Width(1/2) - 2cm $\circled6$Back Godae Point is 1.5cm higher than shoulder line, and Front Godae Point is 1.5cm lower than shoulder line. $\circled7$ Back Godae Depth: 1.2cm + 1.5cm = 2.7cm The Jeogori Pattern designed by the above method Is as (fig. 8) The results of the sensory test of the new pattern are as fellows. Except for 2 items, every mark of 24 test items has over 5.0 point and a total average mark is 5.25 point. Witch is a good mark. Therefore the new pattern is valid. Especially, the parts of Git, sleeves and back face have a high mark, so the appearances of those parts are excellent.
Three species, such as Rheum palmatum L., R. tanguticum Maxim. and R. officinale Baillon are recognized as the source plants of Rhei Rhizoma in Korean Pharmacopeia. However, other herbal sources such as R. undulatum L. and Rumex crispus L. have been often misused as Rhei Rhizoma. A pattern analysis method to discriminate Rhei Rhizoma in Korean Pharmacopeia from other herbal plants using HPLC and TLC chromatograms was developed. The multivariate peak data of the chromatograms of methanol extracts of Rhei Rhizoma were used for hierarchical clustering analysis, principal components analysis and similarity calculation. Besides of the statistic analysis, TLC patterns of samples could be used as criteria of the discrimination. The developed pattern analysis method was specific and could be readily utilized for comprehensive evaluation of Rhei Rhizoma.
The purpose of this investigation was to analyze A kinematic analysis of the Kuzushi-arm motion when performing Morote-Seoinage in judo who was 5 females university representative judokas of light weight category in judo, and filmed on video cameras(60field/s). The data of this study digitizied by KWON3D 2.1 program computed the average and standard deviation calculated individual 5 trials with Programing Lab view 6i. From the data analysis & discussion, the following conclusions were drawn : 1) distance variable of attacking hand arm in kuzushi motion Left right(X direction) displacement variable was all of A, B, C pattern with moving left to right and leaning. Strip of displacement variable was ordo. to C(55.6cm), A(53.3cm), B(43.9cm) pattern, C pattern largely leaned to left Front Rear(Y direction) displacement variable was different A($131.3cm{\pm}3.1cm$), B($128.7{\pm}4.0cm$) and C(111.0cm) on ready position, 3 pattern leaned to rear direction. Strip of displacement was order to B(43.4cm), A(41.1cm) and C pattern(28.3cm). Up down(Z direction) displacement variable was all of A, B, C pattern leaned to up in the Kuzushi-phase and leaned to down in the Kake-phase. Strip of displacement was order to A(83.9cm), B(80.4cm), C pattern(71.9cm). 2) Shoulder joint angle variable Flexion and extension Ready position' angle was A($138.3{\pm}4.9^{\circ}$), B($142.9{\pm}3.7^{\circ}$) and C($164.5^{\circ}$) pattern, strip of flexion extension was order to C($80.9^{\circ}$), A($79.9^{\circ}$) and B($39.0^{\circ}$) pattern, greatly C pattern had largely angle change. Adduction and abduction : B and C pattern's angle change were adduction and abduction in the Kuzushi-phase after adduction in the Kake phase, A pattern's angle change was abduction in the Kuzushi-phase after adduction in the Kake phase. internal and external rotation : 3 pattern were internal rotation in the Tsukuri phase and external rotation in the Kake phase. After B and C pattern were external rotation and A pattern was internal rotation. 3) Elbow joint angle variable Flexion and extension 3 pattern's ready position angle were A($142.0{\pm}4.4^{\circ}$), B($123.5{\pm}5.5^{\circ}$) and C($105.5^{\circ}$) and flexion. Strip of flexion extension were order to A($57.9^{\circ}$), C($34.6^{\circ}$) and B($25.2^{\circ}$) pattern.
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.
Kim, Ku-Young;Lee, Kang-Yong;Kim, Hee-Soo;Lee, Hyun
Journal of the Korean Society for Railway
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v.4
no.3
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pp.79-86
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2001
The signal pattern recognition method by acoustic emission signal is applied to detect and classify the defects of a journal bearing in a power plant. AE signals of main defects such as overheating, wear and corrosion are obtained from a small scale model. To detect and classify the defects, AE signal pattern recognition program is developed. As the classification methods, the wavelet transformation analysis, the frequency domain analysis and time domain analysis are used. Among three analyses, the wavelet transformation analysis is most effective to detect and classify the defects of the journal bearing..
In resolving industrial quality control problems, a vector of multiple quality characteristic variables is involved rather than a single variable. However, it is not guaranteed that a multivariate control chart based on statistical methods can monitor abnormal signal in case that small changes of relationship between each variables causes abnormal production process. Hence a quality control system for real-time monitoring of the multi-dimensional quality characteristic vector under a multivariate normal process is needed to enhance tile production system quality performance. A pattern analysis approach based on self-organizing map (SOM), an unsupervised learning technique of neural network, is applied to the design of such a quality control system. In this study we present a new material quality control system based on pattern analysis approach and illustrate the effectiveness of proposed system using actual electronic company material data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.711-725
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2013
A heuristic with multi-byte suffix matching plays an important role in real pattern matching algorithms. By skipping many characters at a time in the process of comparing a given pattern with the text, the pattern matching algorithm based on a heuristic with multi-byte suffix matching shows a faster average search time than algorithms based on deterministic finite automata. Based on various experimental results and simulations, the previous works show that the pattern matching algorithms with multi-byte suffix matching performs well. However, there have been limited studies on the mathematical model for analyzing the performance in a standard manner. In this paper, we propose a new probabilistic model, which evaluates the performance of a heuristic with multi-byte suffix matching in an average-case search. When the theoretical analysis results and experimental results were compared, the proposed probabilistic model was found to be sufficient for evaluating the performance of a heuristic with suffix matching in the real pattern matching algorithms.
This paper discussed on the impedance analysis of the planar air core inductors having spiral pattern and meander pattern. The width and distance of conductor, and number of turns were varied. As the width of conductor increased, both resistance and inductance decreased and there existed an maximum value in Q for spiral pattern. But Q increased with increasing width of conductor in meander pattern. In spiral pattern, there existed a distance between conductors where inductance became constant and Q became maximum, while the distance between conductors must be as large as possible to obtain large Q because the mutual inductance of meander pattern inductor has negative sign due to opposite current direction at adjacent conductor. Resistance and inductance increased with increasing the number of turns. There existed maximum Q at certain number of turns in spiral pattern. But Q became small in the meander pattern because increase of resistance was larger than increase of inductance with increasing number of turns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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