For worm robots applied to pipe inspection and colonoscopy, earthworm-like robots that have a locomotion pattern in backward wave or green caterpillar-like robots that have a locomotion pattern in forward wave have been studied widely. Note however that a method using a single and fixed locomotion pattern is not desirable in the sense of mobility cost, if there are various changes in pipe diameter. In this paper, locomotion patterns are considered for a semi-looper-like robot, which adopts a locomotion pattern of green caterpillars as the basic motion and sometimes can realize a locomotion pattern of looper, whose motion approximately consists of two rhythms or relatively low rhythm.
본 연구는 만성허리통증자를 대상으로 주관적 허리부위 불안정성 요소(SLIF)와 호흡패턴변화(RPC), 배부운동성(AM) 간의 상관성을 조사하고자 하였으며, 만성허리통증(CLBP)을 가진 36명의 성인이 본 연구에 참여하였다. 대상자들은 28개 항목의 SLIF 양성반응 조사 후, 양성반응 수(PRN)에 따라 3개 그룹으로 나뉘었다. 노력성호흡운동과 운동조절훈련 동안에 총 12개의 비생리학적 호흡패턴변화를 관찰과 촉지를 통해 조사하였고, 3가지의 호흡패턴변화[갈비가로막 호흡패턴변화(CDRPC), 호흡정지변화(BHC), 전체 호흡패턴변화(TRPC)] 점수를 산출하였다. 배부 운동성 변화는 줄자를 이용하여 몸통의 칼돌기(AM1)와 10th 갈비뼈(AM2) 수준에서 최대 흡기와 호기 사이의 둘레 길이 차이로 조사하였다. SLIF의 양성 반응수에 따라 RPC 점수와 AM을 비교하고, 이들의 상관성을 분석하였다. 그 결과, SLIF 양성반응수는 CDRPC 점수, BHC 점수, 전체 RPC 점수와 양의 상관성을, AM1과 AM2와는 음의 상관성을 나타내었다. 본 연구결과에 기초하여, SLIF 검사의 양성결과 조합은 CLBP자의 비생리적 호흡패턴변화에 대한 예측 변수가 될 수 있고, 이러한 임상적 예측은 평가시간의 절약과 함께 효율적 치료접근에 도움이 될 수 있다.
최근 사람이 여러 이동 기기를 가지고 이동하는 작은 규모의 이동 네트워크 형태가 나타나고 있다. 또한, 액세스 네트워크를 가지는 배, 기차, 버스 등과 같은 이동수단은 큰 규모의 이동 네트워크의 예들이다. 이러한 이동 네트워크내의 이동 노드들에게 끊김 없는 이동성을 제공하기 위해 바인딩 갱신 메시지가 빈번하게 교환되어야 한다. 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 라우터의 에너지 효율성을 악화시키게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생되는 메시지 수를 감소시키면, 네트워크 보안 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이동 라우터가 적은 비용으로 위치 정보 갱신을 수행하면서 보안 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이 두 경우를 모두 고려한 이동라우터의 이동 패턴에 기반을 둔 이동성 관리 기법을 제안한다. 각 이동 라우터는 방문한 네트워크를 떠날 때마다 이동 관련 정보를 기록하고, 이후 이 정보를 기반으로 주기적으로 방문한 네트워크의 향후 예상 상주시간을 계산하여 프로파일에 저장한다. 이후 각 이동 라우터가 방문했던 네트워크에 진입하게 되면 프로파일을 기반으로 바인딩 메시지의 갱신 주기를 동적으로 결정하여 메시지의 수를 감소시키고자 한다. 이때 보안 문제가 발생할 수 있다. 이 문제는 여러 개의 키를 한 번에 보내는 키 신용인증(key credit)을 사용하여 해결한다. 제안기법과 기존기법의 성능을 비교하기 위해 다양한 실험을 통하여 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하였다. 그 결과 이동 라우터가 임의의 네트워크에 50분 이상 상주시 발생되는 메시지의 양을 65%이상 감소시킬 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 이동 라우터의 위치 관리를 하면서도, 인증과정을 간소화하고 바인딩 갱신 메시지 수를 기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 라우터의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.
최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.
MU's mobility patterns can be found from a movement history data. The prediction accuracy and model complexity depend on the degree of application of history data. The more data we use, the more accurate the prediction is. As a result, the location management cost is reduced, but complexity of the model increases. In this paper, we classify MU's mobility patterns into four types. For each type, we find the respective optimal number of application of history data, and predictive location area by using the simulation. The optimal numbers of four types are shown to be different. When we use more than three application of history data, the simulation time and data storage are shown to increase very steeply.
In this paper, we propose an efficient Care of Address (CoA) configuration scheme for network mobility support in the railroad environment. Mobile routers in a train visit each access router in the fixed order. Such regular movement characteristic of a train enables a current subnet access router to inform the next subnet access router of the mobile routers' interface identifiers before the mobile routers move to the next subnet access router. So, the next subnet access router can make care of addresses for the mobile routers in advance. The numerical results show that the proposed scheme outperforms the stateless scheme with respect to CoA configuration time.
A four-legged mobile robot can move on the plain terrain with mobility and stability, but if there exist any obstacles on the terrain of the motion direction, it takes extra times for a mobile robot to cross those obstacles and the stability should be considered during motion. The main objevtive is the study of a quadruped which can cross obstacles with better mobility, stability and fuel economy than any other wheeled or tracked vehicles. Vertical step, isolated wall and ditch are the basic obstacles and by understanding those three cases perfectly, a quadruped can move on any mixed rough terrain as 4-legged animal moves. Each leg of a determine the crossing capability in a static analysis. A quadruped can be simplified with links and joints. By applying the research method, a quadruped can determine the control procedures as soon as it receives the terrain informations from scanner and finally can be moved as animals move with mobility and stability.
The current research brings the spotlight onto customer Gapjil toward service employees. In an attempt to understand what brings Gapjil, the present article investigates the intertwined effects of perceived economic mobility (PEM), self-other referent priming (SORP), and temporal focus on Gapjil. Study 1 shows that PEM increases Gapjil among self-referent primed people, but not among other-referent primed people. Study 2 examining the role of temporal focus (present vs. future) reveals that the effect found in study 1 is replicated in the present focus, but the effect is reversed in the future focus. We explain this dynamic pattern of the 3-way interaction effect with a relative gratification and a motivation to attune the self to the perceived norm of the high class. We also discuss how to create a social atmosphere to lessen Gapjil in public and corporate communication strategies.
Background: PNF patterns are the basis of human motion and can be expected to improve joint motion and coordination. Combined physical training with CLX training and PNF patterns can help to improve balance and perform functional mobility in the lower limb. The purpose of this study is to confirm the effect of CLX training combined with PNF pattern on balance ability. Design: Randomized Controlled Trial. Methods: Total 16 persons participate in this study and were randomly divided in two groups the experimental group and control group. In the experimental group, exercise program with PNF pattern and CLX was performed total 24 times for 8 weeks. In the exercise program, the PNF pattern composed of D1F and D2F was applied with CLX in five positions. Single limb hop test, Y-balance test and Balance Error scoring system were performed to evaluate the balance ability according to the interventions. Results: In the single limb hop, the experimental group revealed a significant difference than a control group (p<0.05).The result of balance error scoring system, experimental group revealed significant differences between before and after training and revealed significant differences than a control group (p<0.05). In the Y-balance test, the experimental group revealed significant differences than a control group in both side. Conclusion: The results of this study showed that the CLX exercise in combination with the PNF pattern had a positive effect on enhancing the balance ability of the normal adult and performing the functional mobility of the lower limb.
차량과 같은 이동환경에서 무선 인터넷 서비스를 사용할 때, 불필요하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하와 시그널링 오버헤드를 유발하여 실시간 멀티미디어 서비스 제공에 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 Mobile Node (MN)가 일정한 이동패턴을 가지고 있을 때, Mobility behavior profile을 이용하여 생성한 DTMC을 이용하여 핸드오버의 발생 횟수를 감소시켜 무선 인터넷 서비스를 향상시킬 수 있는 핸드오버 방법을 제안한다. 기존 핸드오버 방법을 반복적으로 수행하며 Mobility behavior profile을 학습하고, Mobility behavior profile 에 충분한 양이 학습되면 Mobility behavior profile을 이용하여 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 생성한다. 그 이후에는 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 이용하여 핸드오버를 수행하며 Mobility behavior profile을 계속 업데이트한다. 4개의 Mobility model에서의 실험을 통하여 평균 핸드오버 횟수와 평균 RSSI값, 그에 따른 Throughput을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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