Objective: The greatest motor impairment after stroke is a decreased ability to walk. Most stroke patients achieve independent gait, but approximately 70% do not reach normal speed, making it difficult to reach a standard of daily living. Therefore, a wearable exoskeleton is recommended for optimal independent gait because different residual disorders hinder motor function after stroke. This review synthesized the effect on gait speed in randomized controlled trials (RCTs) in which gait training using a wearable exoskeleton was performed on post-stroke patients for qualitative and quantitative analysis. Design: A systematic review and meta-analysis of a randomized controlled trials Methods: RCTs using wearable exoskeletons in robotic rehabilitation of post-stroke patients were extracted from an international electronic database. For quality assessment and quantitative analysis, RevMan 5.4 was used. Quantitative analysis was calculated as the standardized mean difference (SMD) and presented as a random effect model. Results: Five studies involving 197 post-stroke patients were included in this review. As a result of the analysis using a random effect model, gait training using a wearable exoskeleton in post-stroke patients showed a significant improvement in gait speed compared to the non-wearing exoskeleton (SMD=1.15, 95% confidence interval: 0.52 to 1.78). Conclusions: This study concluded that a wearable exoskeleton was more effective than conventional gait training in improving the gait speed in post-stroke patients.
Ha, Gak-Hyeon;Suh, Yong-Pyo;Kim, Man-Won;Kim, Sung-Choon;Park, Sun-Eung
Journal of Energy Engineering
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v.21
no.3
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pp.292-300
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2012
KHNP CRI has been developing APR+ nuclear power plant since 2007, which is GEN III+ model with 4,361 MWth capacity. To develop safer and more economical nuclear power plant than APR1400, we studied domestic and foreign nuclear power plants under construction. We also reviewed nuclear power plants which are appropriate for domestic construction in Korea and also for export. Economic assessments were made twice during the second phase of standard detailed design of the plant. The result of the second phase of economic analysis for APR+ standard detailed design showed that APR+ N-th plant was 24.6% more economical than coal-fired 1,000MW power plant, and was evaluated to be competitive enough in global market for construction of the nuclear power plant.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.14
no.2
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pp.73-82
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2018
In this work, a hardware based cryptographic module for the cyber security of nuclear power plant is developed using a system engineering approach. Nuclear power plants are isolated from the Internet, but as shown in the case of Iran, Man-in-the-middle attacks (MITM) could be a threat to the safety of the nuclear facilities. This FPGA-based module does not have an operating system and it provides protection as a firewall and mitigates the cyber threats. The encryption equipment consists of an encryption module, a decryption module, and interfaces for communication between modules and systems. The Advanced Encryption Standard (AES)-128, which is formally approved as top level by U.S. National Security Agency for cryptographic algorithms, is adopted. The development of the cyber security module is implemented in two main phases: reverse engineering and re-engineering. In the reverse engineering phase, the cyber security plan and system requirements are analyzed, and the AES algorithm is decomposed into functional units. In the re-engineering phase, we model the logical architecture using Vitech CORE9 software and simulate it with the Enhanced Functional Flow Block Diagram (EFFBD), which confirms the performance improvements of the hardware-based cryptographic module as compared to software based cryptography. Following this, the Hardware description language (HDL) code is developed and tested to verify the integrity of the code. Then, the developed code is implemented on the FPGA and connected to the personal computer through Recommended Standard (RS)-232 communication to perform validation of the developed component. For the future work, the developed FPGA based encryption equipment will be verified and validated in its expected operating environment by connecting it to the Advanced power reactor (APR)-1400 simulator.
Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) developed global and platform-independent data standards to improve ineffective processes of clinical trial studies. Regardless of its objective toward global cooperation, the current version of the CDISC standard cannot describe clinical trial data in various languages for multi-national investigators or reviewers. This problem applies not only to tabulated datasets in Study Data Tabulation Model (SDTM) but also to extensible markup language representation of the datasets in Operational Data Model (ODM) instances. In order to address this issue, we propose to extend the current version of SDTM and ODM to collect clinical data for multi-national clinical trials. SDTM needs to have new special-purpose domain for multi-language representation purpose. Additionally, ODM is recommended to extend its XML schema using subtyping or type inheritance mechanism respectively. Our extension of SDTM and ODM enable to represent any granule of study data tabulation model or XML data entities to describe in efficient languages. This result will contribute to collect multi-language data easily for multi-national clinical trials.
This study was conducted to develop ingrowth estimation equations on Pinus densiflora found in Gangwon Province and in the center of Korean Peninsula, based on the National Forest Inventory (NFI)'s permanent sampling plot data. For this study, identical sampling plots in $5^{th}$ and $6^{th}$ NFI data were collected in order to identify ingrowth amounts for the last 5 years. Following two-stage approaches in developing the ingrowth estimation equations, the logistic regression model was used in the first stage to estimate the ingrowth probability. In the second stage, regression analysis on sampling plots with ingrowth occurrence was used to estimate the ingrowth amount. A candidate model was finally selected as an optimal model after a verification based on three evaluation statistics which include mean difference (MD), standard deviation of difference (SDD) and standard error of difference (SED). In results, a logistic regression model based on the number of sampling plot which did not result in ingrowth (model VI), was selected for an ingrowth probability estimation equation and exponential function including the species composition (SC) variable was optimal for an ingrowth estimation equation (model VII). The ingrowth estimation equations developed in this study also evaluated the estimation ability in various forest stand conditions, and no particular issue in fitness or applicability was observed.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.17
no.2
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pp.130-136
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2018
This study develops a seat with electric motor technology for a one-ton grade commercial vehicle. While applying electric motor technology, the FMVSS 210 seat frame strength test is also conducted to examine the product's weak parts. The seat frame strength test used the FMVSS 210 test standard and the ANSYS program was used to simulate the test and identify weak parts in the deformation and strain values. The test results showed that the cushion frame and slide rail connection bracket were fractured at loads of about 10,000 N. Similarly, the maximum stress and strain values in the bracket were obtained in the simulation results. On this basis, it was evaluated that the connection part bracket was a considerably weak part in the case of the first model, and changing the shape of the bracket and reinforcing the strength were required. In addition, the seat belt anchorage test results and simulation results were compared to assure their validity. In the comparison results, the error for each is about 5-10%. Therefore, the simulation performed in this study is considered to have produced reasonably accurate results.
A Product Line (PL) is a set of products (applications) that share common assets in a domain. Product Line Engineering (PLE) is a set of principles, techniques, mechanisms, and processes that enables the instantiation of produce lines. Core assets, the common assets, are created and instantiated to make products in PLE. Model Driven Architecture (MDA) is a new software development paradigm that emphasizes its feasibility with automatically developing product. Therefore, we can get advantages of both of the two paradigms, PLE and MDA, if core assets are represented as PIM in MDA with predefined automatic mechanism. PLE framework in the PIM level has to be interpreted by MDA tools. However, we do not have a standard UML profile for representing core assets. The research about representing PLE framework is not enough to make automatically core assets and products. We represent core asset in PIM level in terms of structural view and semantic view. We also suggest a method for representing architecture, component, workflow, algorithm, and decision model. The method of representing framework with PLE and MDA is used to improve productivity, applicability, maintainability and qualify of product.
Two man-made carbon emissions, fossil fuel emissions and land use emissions, have been perturbing naturally occurring global carbon cycle. These emitted carbons will eventually be deposited into the atmosphere, the terrestrial biosphere, the soil, and the ocean. In this study, Simple Global Carbon Model (SGCM) was used to simulate global carbon cycle and to estimate global carbon budget. For the model input, fossil fuel emissions and land use emissions were taken from the literature. Unlike fossil fuel use, land use emissions were highly uncertain. Therefore land use emission inputs were adjusted within an uncertainty range suggested in the literature. Simulated atmospheric $CO_2$ concentrations were well fitted to observations with a standard error of 0.06 ppm. Moreover, simulated carbon budgets in the ocean and terrestrial biosphere were shown to be reasonable compared to the literature values, which have considerable uncertainties. Simulation results show that with increasing fossil fuel emissions, the ratios of carbon partitioning to the atmosphere and the terrestrial biosphere have increased from 42% and 24% in the year 1958 to 50% and 30% in the year 2016 respectively, while that to the ocean has decreased from 34% in the year 1958 to 20% in the year 2016. This finding indicates that if the current emission trend continues, the atmospheric carbon partitioning ratio might be continuously increasing and thereby the atmospheric $CO_2$ concentrations might be increasing much faster. Among the total emissions of 399 gigatons of carbon (GtC) from fossil fuel use and land use during the simulation period (between 1960 and 2016), 189 GtC were reallocated to the atmosphere (47%), 107 GtC to the terrestrial biosphere (27%), and 103GtC to the ocean (26%). The net terrestrial biospheric carbon accumulation (terrestrial biospheric allocations minus land use emissions) showed positive 46 GtC. In other words, the terrestrial biosphere has been accumulating carbon, although land use emission has been depleting carbon in the terrestrial biosphere.
Kim, Yeong Man;Choe, Beom Seok;Lee, Gyeong Mi;Kim, Seon Tae;Lee, Jong Uk
Journal of the Korean Chemical Society
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v.34
no.1
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pp.63-68
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1990
The chemical ingredients such as $SiO_2,\;Al_2O_3,\;MgO,\;Fe_2O_3,\;CaO$ and $TiO_2$in silica minerals were determined by X-ray fluorescence spectrometry using a matrix correction method. The synthesized standards mixed with reagent grade oxides and the sample were diluted by fusing with 16 times $Li_2B_4O_7$. The matrix effects correlated among the ingredients were corrected by the empirical coefficient method based on the Lucas-Tooth and Pyne model. The analytical results showed relatively good agreement between the different sets of coefficients but were improved with increasing the number of standard. The accuracy of this method was also examined with the standard reference material of NIST.
This study was conducted to estimate site productivity of Quercus acutissima and Quercus mongolica by four forest climatic zones. We used site environmental variables (28 geographical and pedological factors) and site index as a site productivity indicator from nation-wide 23,315 stands. Based on multiple regression analysis between site index and major environmental variables, the best-fit multivaliate models were made by each species and forest climatic zone. Most of site index prediction models by species were regressed with seven to eight factors, including altitude, relief, soil depth, and soil moisture etc. For those models, three evaluation statistics such as mean difference, standard deviation of difference, and standard error of difference were applied to the test data set for the validation of the results. According to the evaluation statistics, it was found that the models by climatic zones and species fitted well to the test data set with relatively low bias and variation. Also having above middle of site index range, total area of productive sites for the two Quercus spp. estimated by those models would be about 6% of total forest area. Northern temperate forest zone and central temperate forest zone had more productive area than southern temperate forest zone and warm temperate forest zone. As a result, it was concluded that the regressive prediction with site environmental variables by climatic zones and species had enough estimation capability of forest site productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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