Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is defined by sleep apnea with decreased oxygen saturation, excessive snoring with daytime sleepiness, and frequent awakening during the night time sleep. The present study was performed to investigate how apnea-hypopnea, that possibly causes breathing disturbance during sleep, can affect sleep pattern in patients with OSAS. We included 115 patients (92 men, 23 women) who underwent a polysomnography from January 2006 to May 2007. As the frequency of sleep apnea-hypopnea increases, the proportion of non-rapid eye movement (REM) sleep (p<0.001), and stage I sleep (p<0.001) increased, while that of stage II sleep (p<0.001), stage III and IV sleep (p<0.01), and REM sleep (p<0.05) decreased. Furthermore, sleep apnea-hypopnea was closely correlated with REM sleep (r=0.314, p<0.001), stage I sleep (r=0.719, p<0.001), stage II sleep (p=-0.342, p<0.05), stage III and IV sleep (r=-0.414, p<0.001), and REM sleep (r=-0.342, p<0.05). Stage I sleep could account for the 51% of the variance of apnea-hyponea. Our study shows sleep apnea-hypopnea affects sleep pattern in pattern with OSAS significantly, and the change of stage I sleep is the most important factor in estimating the disturbance of sleep pattern.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.7
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pp.675-679
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2001
In this paper, we present a new competitive learning algorithm called Dynamic Competitive Learning (DCL). DCL is a supervised learning method that dynamically generates output neurons and initializes automatically the weight vectors from training patterns. It introduces a new parameter called LOG (Limit of Grade) to decide whether an output neuron is created or not. If the class of at least one among the LOG number of nearest output neurons is the same as the class of the present training pattern, then DCL adjusts the weight vector associated with the output neuron to learn the pattern. If the classes of all the nearest output neurons are different from the class of the training pattern, a new output neuron is created and the given training pattern is used to initialize the weight vector of the created neuron. The proposed method is significantly different from the previous competitive learning algorithms in the point that the selected neuron for learning is not limited only to the winner and the output neurons are dynamically generated during the learning process. In addition, the proposed algorithm has a small number of parameters, which are easy to be determined and applied to real-world problems. Experimental results for pattern recognition of remote sensing data and handwritten numeral data indicate the superiority of DCL in comparison to the conventional competitive learning methods.
A high speed laser texturing method that relies on laser scanner conditions, to form pattern shapes with micro-narrow surface detail such as dotted line features is demonstrated and analyzed. For example, this method may be used to piston ring and gear part for automotive. Data on friction characteristics of two laser patterns employed for STD61 steel will be shown. Comparison of pattern depths obtained by repetition overlapping process with laser scanner to the results on friction coefficient will be provide. It will be shown that friction characteristic in dotted line patterns can significantly depend upon interaction with the lubrication and laser pattern conditions. Laser pattern processing into a shallow depth provides only slight improvement in friction, while work into a deep shape indicates a significant improvement.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.9
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pp.935-944
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2006
EMG pattern recognition is essential for the control of a multifunction myoelectric hand. The main goal of this study is to develop an efficient feature projection method for EMC pattern recognition. To this end, we propose a linear supervised feature projection that utilizes linear discriminant analysis (LDA). We first perform wavelet packet transform (WPT) to extract the feature vector from four channel EMC signals. For dimensionality reduction and clustering of the WPT features, the LDA incorporates class information into the learning procedure, and finds a linear matrix to maximize the class separability for the projected features. Finally, the multilayer perceptron classifies the LDA-reduced features into nine hand motions. To evaluate the performance of LDA for the WPT features, we compare LDA with three other feature projection methods. From a visualization and quantitative comparison, we show that LDA has better performance for the class separability, and the LDA-projected features improve the classification accuracy with a short processing time. We implemented a real-time pattern recognition system for a multifunction myoelectric hand. In experiment, we show that the proposed method achieves 97.2% recognition accuracy, and that all processes, including the generation of control commands for myoelectric hand, are completed within 97 msec. These results confirm that our method is applicable to real-time EMG pattern recognition far myoelectric hand control.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.6
no.2
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pp.57-67
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1982
The purpose of this study was to improve the clothing life of the children between the nine to twelve by making a scientific and rational basic bodice pattern. The comparison of the eight pattern drafting currently used in Korea was referred in order to make new basic pattern. Three hundred fifty-two subjects from 9 to 12 years old in Seoul area were measured on 19 items. The measurements (24 items including 19 measured items and 5 drafted items that were difficult to measure) were analyzed by mean values and correlation coefficients between each item. This new pattern attempted to set the ease for clothing from experiments of the changes of body surface in motion. On the basis of the above results, a new bodice basic pattern was developed and tested with wearing three times. Through the experiments in measuring the changes of the body surface in motion, it was concluded that it desirable to set a standard of 12cm clothing ease on the bust circumference and 4cm on the waist circumference. The correlation coefficient of the tack width to across back was relatively high (r= .677), therefore, the latter measuring items were eliminated. A grading method was adopted to determine the width and depth of neckline and shoulder slope.
Sampath Kumar, S.;Manjunatha Reddy, B.N.;Nataraju, M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.403-413
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2022
Classification and analysis are improved factors for the realtime automation system. In the field of agriculture, the cultivation of different paddy crop depends on the atmosphere and the soil nature. We need to analyze the moisture level in the area to predict the type of paddy that can be cultivated. For this process, Ensemble Modulation Pattern system and Block Probability Neural Network based classification models are used to analyze the moisture and temperature of land area. The dataset consists of the collections of moisture and temperature at various data samples for a land. The Ensemble Modulation Pattern based feature analysis method, the extract of the moisture and temperature in various day patterns are analyzed and framed as the pattern for given dataset. Then from that, an improved neural network architecture based on the block probability analysis are used to classify the data pattern to predict the class of paddy crop according to the features of dataset. From that classification result, the measurement of data represents the type of paddy according to the weather condition and other features. This type of classification model assists where to plant the crop and also prevents the damage to crop due to the excess of water or excess of temperature. The result analysis presents the comparison result of proposed work with the other state-of-art methods of data classification.
The purpose of this study was to develop the slim-fit dress shirt pattern. Among the published educational patterns, there were four patterns based on similar design and silhouette with slim-fit dress shirts. Then, the drafting method of those patternsBB were compared and analyzed. The subjects for wearing evaluation were three 20 to 39 aged average-sized men. After the wearing evaluation(5 Likert point scale), N pattern had been chosen as the final comparison pattern because it received the highest points. The slim-fit shirt pattern was developed based on the result of wearing evaluation. The foundation design were as following: shirt length (Stature/2-12), back length (Stature/4), armhole depth (Chest/4+1), width (Chest/4+3), Interscye; Back (Chest/6+5), Interscye; Front (Chest/6+4), width of the nape of neck (Neck/6+1=◎), height of the nape of neck (◎/3), of the front neck (◎-0.5), depth of the front neck(◎+1.5). After the wearing evaluation about researched pattern and N pattern, researched patternsBB scale points were bigger than N pattern and there were slight differences. The scale points for N patternsBB movement evaluation showed highest points on all contents. Therefore, the researched pattern is suitable for the original form of slim-fit dress shirt. The new dress shirt pattern reflected the slim-fit trend in the research expected to help educational environment and industrial site.
This study aims to propose various ways to utilize CLO, which focuses mainly on the production of 3D virtual samples, by comparing it with the pattern drafting functions of Four apparel CAD experts, who have teaching experience in YUKA and CLO, participated in a focus group interview, and a basic bodice prototype drafting was carried out by each participant to evaluate the pattern drafting functions of YUKA and CLO. The result of this study showed that the pattern drafting tools of YUKA are subdivided since YUKA is a CAD tool inherently specialized in pattern making. Though CLO provided a relatively limited pattern drafting menu compared to YUKA, it was found that pattern drafting could be accomplished with the help of supplementary tools and functions. This finding suggests that each CAD offers the corresponding tools for the same use of menus or functions in the prototype drafting process. The major difference between YUKA and CLO is that YUKA defines the pattern area by a set of line segments, whereas CLO utilizes an outline composed of closed curves. YUKA provides various specific tools according to the options such as angles, straight lines, and curves, while CLO produces the same results using combinations of a limited number of tools. Compared with YUKA, the advantage of CLO is its user-friendly task environment such as the Windows-based user interface, from the usability perspective. This study concludes that pattern drafting education using CLO would help not only industrial 3D design practitioners but also pattern education in academia
Kim, Young-Su;Yang, Hyoung-Chan;Kim, Go-Beom;Dang, Hyun-Woo;Doh, Yang-Hoi;Choi, Kyung-Hyun
Journal of Power System Engineering
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v.20
no.4
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pp.75-82
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2016
In this paper, we developed a 3D printing system using a photo-curing resin in order to reduce the surface roughness of a sculpture produced with the 3D printer. Using the pattern of the resulting variable thickness, that gave rise to a stepped shape, and the area error of the photo-curable sculpture, a study was carried out for the process to reduce the surface roughness. At a given value of stage velocity (40~70 mm/s) and output air pneumatic pressure (20~60 kPa), the minimum pattern thickness of the pattern was achieved $65{\mu}m$ and the maximum pattern thickness of up to $175{\mu}m$. To increases the pattern resolution to about $40{\mu}m$, the process conditions should be optimized. 3D surface Nano profiler was used to find the surface roughness of the sculpture that was measured to be minimum $4.7{\mu}m$ and maximum $8.7{\mu}m$. The maximum surface roughness was reduced about $1.2{\mu}m$ for the maximum thickness of the pattern. In addition, a FDM was used to fabricate the same sculpture and its surface roughness measurements were also taken for comparison with the one fabricated using photo-curing. Same process conditions were used for both fabrication setups in order to perform the comparison efficiently. The surface roughness of the photo-curable sculpture is $5.5{\mu}m$ lower than the sculpture fabricated using FDM. A certain circuit patterns was formed on the laminated surface of the photo-curable sculpture while there was no stable pattern on the laminated surface of the FDM based sculpture the other hand.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.6
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pp.183-191
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2020
In this study, in order to obtain basic data on the development of a new hanbok skirt pattern for developing a customizing system, a new hanbok brand skirt pattern was compared and analyzed. After analyzing the patterns of six new hanbok brands, virtual simulation was performed to evaluate the appearance, clothing pressure, and airgap. As a result of analyzing the waist skirt patterns of commercial new hanbok brands A, B, C, D, E, and F, it was found that they were produced in different dimensions despite the free size skirt of the same design. The pattern of new hanbok waist skirt was composed of a flat pattern like the traditional hanbok. As a result of appearance evaluation, it was evaluated that there were significant differences between the patterns of the six brands in all the evaluation items on the front, side, and back. In the appearance evaluation, it was evaluated that the waist skirt of the B brand was excellent. As a result of examining the color distribution and airgap, it was evaluated that the airgap was large in most parts due to the characteristics of the waist skirt worn around the waist, and the garment pressure was low. In this paper, we propose a basic data for standardizing dimensions and patterns according to activation New Hanbok. It is thought that a unified pattern development based on the B brand pattern should be made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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