Objective: The purpose of this study was to compare the accuracy of stride time and stride length provided by a commercial APDM inertial sensor system (APDM) with the results of three dimensional motion capture system (3D motion) during treadmill walking. Method: Five healthy men participated in this experiment. All subjects walked on the treadmill for 3 minutes at their preferred walking speed. The 3D motion and the APDM were simultaneously used for extracting gait variables such as stride time and stride length. Mean difference and root mean squared (RMS) difference were used to compare the measured gait variables from the two measurement devices. The regression equation derived from the range of motion of the lower limb was also applied to correct the error of stride length. Results: The stride time extracted from the APDM was almost the same as that from the 3D motion (the mean difference and RMS difference were less than 0.0001 sec and 0.0085 sec, respectively). For stride length, mean difference and RMS difference were less than 0.1141 m and 0.1254 m, respectively. However, after correction of the stride length error using the derived regression equation, the mean difference and the RMS difference decreased to 0.0134 m and 0.0556 m or less, respectively. Conclusion: In this study, we confirmed the possibility of using the temporal variables provided from the APDM during treadmill walking. By applying the regression equation derived only from the range of motion provided by the APDM, the error of the spatial variable could be reduced. Although further studies are needed with additional subjects and various walking speeds, these results may provide the basic data necessary for using APDM in treadmill walking.
This study performed fault test on global positoining system (GPS) carrier phase measurements, which is a preprocessing step to generate the positioning correction information based on the global navigation satellite system (GNSS) infrastructure. The existing carrier acceleration ramp step test (CARST) method affects the test result by using the mean value to eliminate the receiver clock error. In this regard, this study applied differencing and compared its results with those of the existing CARST. The fault simulation that applied artificial faults to the actual data found that the fault could be detected independently on each satellite when difference method was applied, and the single difference CARST and the double difference CARST produced similar results. The comparison with the existing method using actual data demonstrated the strengths and weaknesses of satellite and station single difference. Nevertheless, it is our understanding that it would require an additional analysis to determine whether the results were affected by the satellite or receiver clock error.
In this paper, we propose a Difference Image Entropy based gaze direction recognition system. The Difference Image Entropy is computed by histogram levels using the acquired difference image of current image and reference images or average images that have peak positions from $-255{\sim}+255$ to prevent information omission. There are two methods about the Difference Image Entropy based gaze direction. 1) The first method is to compute the Difference Image Entropy between an input image and average images of 45 images in each location of gaze, and to recognize the directions of user's gaze. 2) The second method is to compute the Difference Image Entropy between an input image and each 45 reference images, and to recognize the directions of user's gaze. The reference image is created by average image of 45 images in each location of gaze after receiving images of 4 directions. In order to evaluate the performance of the proposed system, we conduct comparison experiment with PCA based gaze direction system. The directions of recognition left-top, right-top, left-bottom, right-bottom, and we make an experiment on that, as changing the part of recognition about 45 reference images or average image. The experimental result shows that the recognition rate of Difference Image Entropy is 97.00% and PCA is 95.50%, so the recognition rate of Difference Image Entropy based system is 1.50% higher than PCA based system.
Speaker identification system basically functions by comparing spectral energy of an individual production model with that of an input signal. This study aimed to develop a new speaker identification system from two parameters from the spectral energy of numeric sounds: difference sum and correlation coefficient. A narrow-band spectrogram yielded more stable spectral energy across time than a wide-band one. In this paper, we collected empirical data from four male speakers and tested the speaker identification system. The subjects produced 18 combinations of three-digit numeric. sounds !en times each. Five productions of each three-digit number were statistically averaged to make a model for each speaker. Then, the remaining five productions were tested on the system. Results showed that when the threshold for the absolute difference sum was set to 1200, all the speakers could not pass the system while everybody could pass if set to 2800. The minimum correlation coefficient to allow all to pass was 0.82 while the coefficient of 0.95 rejected all. Thus, both threshold levels can be adjusted to the need of speaker identification system, which is desirable for further study.
Purpose: This study was examined the effect of training using a Virtual Reality System on the sitting balance and Activities of Daily Living for patients with a spinal cord injury. Methods: The subjects were divided into an experimental (6 persons) and control group (5 persons). The experimental group trained the 5 programs, three times per week for 6 weeks using the Virtual Reality System and five days for week using conventional physical therapy. The control group trained five days for a week using conventional physical therapy. Results: The difference in the mean Spinal Cord Independence Measurement (SCIM) score in the experimental and control groups was increased to 8.33 and 6.60 (p=0.79), respectively. The difference in the mean functional reaching test in experimental and control group increased to 4.21 and 1.09 (p=0.25), respectively. The difference in the mean sitting time in experimental and control group increased to 41.05 and 10.33 (p=0.66), respectively. There was a difference in the mean of all variances but these differences were not statistically significant. Conclusion: These results suggest that training using the Virtual Reality System increased the SCIM, functional reaching test and sitting time in people with a spinal cord injury.
Kwon, Ik Hyun;Kim, Cheong Worl;Kim, Sung Deuk;Lee, Young Tae
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.17
no.3
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pp.65-69
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2018
In this paper, we have developed a multi-attitude monitoring system for running farm robots for field farming. There are many agricultural robots that can select work modules for various tasks. In order to control the stable attitude of agricultural robots connected to each other, we developed a system for monitoring the roll angle and pitch angle difference by fusing the information of the attitude monitoring system mounted on the robot mainframe and the work module. The developed attitude monitoring system showed resolution below 1 degree. In this paper, roll angle difference of 20 degrees and 60 degrees is measured with a multi - attitude monitoring system.
In Ocean, the temperature of the deep sea water is always lower than that of the surface sea water. The temperature difference between the surface water and deep sea water is about $20^{\circ}C$. Based on thermodynamics, this temperature difference can be converted into mechanical power. The mechanical power can be converted to electricity through a generator. However, the temperature difference is relatively small compared with that of traditional steam turbines. It is difficult to apply the steam turbine technology for this small temperature difference directly. Therefore, the turbine for OTEC system using low temperature difference should be designed to meet the system requirement. The present study focuses on the development of the turbine for 20 kW OTEC system using R32. The paper includes the determination of working fluids, meridional design, turbine layout and 3D CFD results. With off-design points analysis, the full performance of 20kW OTEC turbine is investigated. Through the research, one stage radial type turbine with R32 as working fluid is successfully developed and can be applied to other high temperature heat source.
Existence results for multiple positive solutions of two classes of boundary value problems for bilateral difference systems are established by using a fixed point theorem under convenient assumptions. It is the purpose of this paper to show that the approach to get positive solutions of boundary value problems of finite difference equations by using multi-fixed-point theorems can be extended to treat the bilateral difference systems with one-dimensional Laplacians. As an application, the sufficient conditions are established for finding multiple positive homoclinic solutions of a bilateral difference system. The methods used in this paper may be useful for numerical simulation. An example is presented to illustrate the main theorems. Further studies are proposed at the end of the paper.
To improve the performance of the prediction system, the system should reflect well the uncertainty of nonlinear data. Thus, this paper presents multiple prediction systems based on Type-2 fuzzy sets. To construct each prediction system, an Interval Type-2 TSK Fuzzy Logic System and difference data were used, because, in general, it has been known that the Type-2 Fuzzy Logic System can deal with the uncertainty of nonlinear data better than the Type-1 Fuzzy Logic System, and the difference data can provide more steady information than that of original data. Also, to improve each rule base of the fuzzy prediction systems, the HCBKA (Hierarchical Correlation Based K-means clustering Algorithm) was applied because it can consider correlationship and statistical characteristics between data at a time. Subsequently, to alleviate complexity of the proposed prediction system, a system selection method was used. Finally, this paper analyzed and compared the performances between the Type-1 prediction system and the Interval Type-2 prediction system using simulations of three typical time series examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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