• 제목/요약/키워드: tree fall

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Application of Decision Tree to Classify Fall Risk Using Inertial Measurement Unit Sensor Data and Clinical Measurements

  • Junwoo Park;Jongwon Choi;Seyoung Lee;Kitaek Lim;Woochol Joseph Choi
    • 한국전문물리치료학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.102-109
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    • 2023
  • Background: While efforts have been made to differentiate fall risk in older adults using wearable devices and clinical methodologies, technologies are still infancy. We applied a decision tree (DT) algorithm using inertial measurement unit (IMU) sensor data and clinical measurements to generate high performance classification models of fall risk of older adults. Objects: This study aims to develop a classification model of fall risk using IMU data and clinical measurements in older adults. Methods: Twenty-six older adults were assessed and categorized into high and low fall risk groups. IMU sensor data were obtained while walking from each group, and features were extracted to be used for a DT algorithm with the Gini index (DT1) and the Entropy index (DT2), which generated classification models to differentiate high and low fall risk groups. Model's performance was compared and presented with accuracy, sensitivity, and specificity. Results: Accuracy, sensitivity and specificity were 77.8%, 80.0%, and 66.7%, respectively, for DT1; and 72.2%, 91.7%, and 33.3%, respectively, for DT2. Conclusion: Our results suggest that the fall risk classification using IMU sensor data obtained during gait has potentials to be developed for practical use. Different machine learning techniques involving larger data set should be warranted for future research and development.

Min-Sum 반복 복호 알고리즘을 사용한 Tree-LDPC의 성능과 수렴 분석 (Performance and Convergence Analysis of Tree-LDPC codes on the Min-Sum Iterative Decoding Algorithm)

  • 노광석;허준;정규혁
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권1C호
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    • pp.20-25
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    • 2006
  • 본 논문에서는 Tree-LDPC 코드의 성능을 scaling 인자를 이용한 min-sum 알고리즘을 사용하여 나타내고, 그때의 water fall 영역에서의 접근 성능은 density evolution 기법을 사용하여 나타낸다. Density evolution 기법을 통하여 얻어진 최적의 scaling 인자를 사용하게 되면 min-sum 알고리즘을 사용하는 Tree-LDPC 코드는 sum-product 알고리즘을 사용했을 때와 비슷한 성능을 나타낼 정도로 상당한 성능 이득을 갖게 되는 반면 sum-product 알고리즘을 사용했을 때보다 복호 복잡도가 훨씬 줄어들게 된다. 작은 인터리버 크기를 갖는 Tree-LDPC 복호기를 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현하였다.

문경 조령 주흘관(제 1관문) 목부재의 수종 및 연륜연대 분석 (Species Identification and Tree-Ring Dating of the Wooden Elements Used in Juheulgwan of Joryeong (Gate No.1), Mungyeong, Korea)

  • LEE, Kwang Hee;PARK, Chang Hyun;KIM, Soo Chul
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제49권6호
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    • pp.550-565
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    • 2021
  • 본 연구에서는 문경 조령 주흘관(제 1관문) 목부재에 대해 수종과 연륜연대분석을 진행하여 재질과 건축역사를 조사하고자 하였다. 주흘관 목부재(84점)의 수종은 소나무류 76점, 잣나무류 5점, 전나무속 3점으로 확인되었다. 연륜연대분석은 코어링법을 이용하여 시료를 채취하였으며, TSAP프로그램으로 크로스데이팅을 하였다. 연륜연대분석 결과, 소나무류 목부재 59점에 대한 최외각 연도는 1708년 여름-1709년 늦가을, 1792년 여름-1794년 초봄, 1838년 늦가을-1840년 초봄, 1867년과 1872년 초봄-늦가을로 총 4개의 벌채시기가 확인되었다. 이러한 벌채시기들은 조선왕족실록, 주흘관중수기, 주흘관 성벽 각기의 수리기록과 일치한 것을 확인하였다. 일부 부재들은 수리기록과 벌채시기간의 약 10년 정도 차이가 나타나 당시 벌채한 목재를 저장하여 사용한 것으로 판단된다.

1D CNN과 기계 학습을 사용한 낙상 검출 (1D CNN and Machine Learning Methods for Fall Detection)

  • 김인경;김대희;노송;이재구
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권3호
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    • pp.85-90
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    • 2021
  • 본 논문에서는 고령자를 위한 개별 웨어러블(Wearable) 기기를 이용한 낙상 감지에 대해 논한다. 신뢰할 수 있는 낙상 감지를 위한 저비용 웨어러블 기기를 설계하기 위해서 대표적인 두 가지 모델을 종합적으로 분석하여 제시한다. 기계 학습 모델인 의사결정 나무(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)과 심층 학습 모델인 일차원(One-Dimensional) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 사용하여 낙상 감지 학습 능력을 정량화하였다. 또한 입력 데이터에 적용하기 위한 데이터 분할, 전처리, 특징 추출 방법 등을 고려하여 검토된 모델의 유효성을 평가한다. 실험 결과는 전반적인 성능 향상을 보여주며 심층학습 모델의 유효성을 검증한다.

창경궁 명정문 목부재의 수종 및 연륜연대 분석 (Species Identification and Tree-ring Dating of Wooden Elements in Myeongjeong-gate of Changgyeong-palace, Seoul, Korea)

  • 이광희;조상윤;김수철
    • 보존과학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.87-95
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    • 2022
  • 본 연구에서는 창경궁 명정문 목부재에 대해 수종과 연륜연대분석을 진행하여 재질과 건축역사를 조사하고자 하였다. 명정문 목부재(79점)의 수종은 소나무류 78점, 전나무속 1점으로 확인되었다. 연륜연대분석은 코어링법을 이용하여 시료를 채취하였으며, TSAP 프로그램으로 크로스데이팅을 하였다. 연륜연대분석 결과, 소나무류 목부재 58점에 대한 최외각 연도는 1604년 초봄-1615년 늦가을, 1706년 늦가을-1707년 초봄, 1828년 늦가을-1834년 늦가을로 총 3개의 벌채시기가 확인되었다. 1600년대와 1800년대 벌채시기들은 조선왕족실록, 광해군일기, 창경궁영건도감의궤의 수리기록과 일치한 것을 확인하였으나 1700년대 벌채시기는 기록에서 확인되지 않아 기록에서 확인되지 않은 수리기록을 연륜연대를 통해 확인할 수 있었다.

제주지역 주요 활엽수의 대기 중 CO2 흡수율과 수분이용효율의 계절적 변화 (Seasonal Change in the CO2 Fixation Rate and Water-Use Efficiency of Broad-leaved Tree Species on Jeju Island)

  • 오순자;김현철;강희석;신창훈;고석찬
    • 한국환경과학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.123-132
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    • 2020
  • Seasonal changes in the CO2 fixation rate and water-use efficiency in the leaves of six evergreen and two deciduous broad-leaved tree species on Jeju Island, Korea, were measured using a portable photosynthesis analyzer, to identify which species are most efficient in taking up CO2 from the air. The CO2 fixation rate was high in the deciduous species in spring and summer and decreased in fall, whereas it was high in the evergreen species in summer and fall and decreased in winter. The rate remained high in the deciduous tree Prunus yedoensis from spring to fall (> 7.1 μmol CO2/m2/s) and in two evergreen trees, Castanopsis cuspidata var. sieboldii and Cinnamomum camphora, in summer and fall (7.0 9.9 μmol CO2/㎡/s). Therefore, these tree species fix atmospheric CO2 effectively. The water-use efficiency was higher in evergreen species than in deciduous species regardless of the season. Exceptionally, it was high in the deciduous species Zelkova serrata in spring and summer (> 100 μmol CO2/mol H2O), suggesting that Z. serrata is a useful tree for dry conditions due to its tolerance of water stress. The regressions of the CO2 fixation rate versus the evaporation rate and stomatal conductance were linear and non-linear, respectively. This suggests that the stomatal activity of leaves plays an important part in CO2 fixation of plants. In conclusion, C. cuspidata var. sieboldii, C. camphora, and P. yedoensis should be planted along roads or in urban spaces for the greening of cities and mitigation of CO2 concentrations in the air.

강원도 춘천시의 소나무(Pinus densiflora)에서 분리한 내생균류의 다양성 (Diversity of Endophytic Fungi Isolated from Pinus densiflora in Chuncheon city, Gangwon province, Korea)

  • 김대호;용주현;이종규
    • 한국균학회지
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    • 제51권4호
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    • pp.511-519
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    • 2023
  • 우리나라 산림에 가장 많이 서식하고 있는 수종인 소나무(Pinus densiflora)의 내생균 다양성을 분석할 목적으로 강원도 춘천에 서식하고 있는 소나무 시료를 봄철과 가을철에 침엽, 가지, 줄기 등 부위별로 구분하여 채집하였다. 채집 시료에서 내생균 152 균주를 분리하여 29속 42종으로 동정하였다. Daldinia childiae가 44균주(28.9%)로 가장 많이 분리된 우점종이었고, Biscogniauxia maritima가 15균주(9.8%)로 분리빈도가 높았다. 부위별로는 가지에서 74균주(49%), 잎에서 47균주(31%), 줄기에서 31균주(20%)로 가지에서 가장 많은 내생균이 분리되었다. 부위별 우점종은 가지와 잎에서는 D. childiae (각각 20균주, 19균주)이었고 가지에서는 B. maritima (7균주)도 자주 분리가 되었다. 잎에서는 B. maritima가 6균주, D. childiae가 5균주로 자주 분리되었다. 채집시기에 따른 소나무 내생균의 다양성은 봄철에는 57균주가 분리되어 17속 19종으로 동정되었고 가을철에는 95균주가 분리되어 24속 35종으로 동정되었다. 자주 분리된 종으로는 봄철과 가을철 모두 공통적으로D. childiae (각각 21균주, 23균주)의 분리빈도가 가장 높았고 Biscogniauxia maritima (7균주, 8균주)도 자주 분리되었다.

미국 흰불나방의 피해(被害)와 분포조사(分布調査) (Research on the Distribution and Damage of the Fall Webworm Hyphantria cunea Durury)

  • 고제호;이상옥
    • 한국산림과학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.35-39
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    • 1968
  • 1. 흰불나방의 전국적(全國的)인 분포(分布)는 1967년(年) 현재(現在) 강릉(江陵, 영주(榮州), 대구(大邱) 이리(裡里) 및 광주지방(光州地方)에 까지 만연(蔓延) 발생(發生)되었다. 2. 흰불나방의 피해(被害)가 심(甚)한 수종(樹種)은 푸라다나스, 벗나무, 네군도단풍 포푸라 및 느릅나무 등(等)이였다. 3. 피해수(被害樹) 1본당(本當) 충소수(虫巢數) 정원수(庭園樹)가 7.0개(個), 가로수(街路樹)가 4.3개(個)로 정원수(庭園樹)의 피해(被害)가 심(甚)하였다. 4. 수고(樹高)가 6m~10m되는 수목(樹木)들이 피해본수(被害本數)도 많았고 본당(本當) 충소수(虫巢數)도 심(甚)한 피해(被害)를 나타내었다. 5. 흰불나방 충소(虫巢)는 수관(樹冠)의 상위부분(上位部分)보다는 중위(中位)와 하위부분(下位部分)에 많이 분포(分布)되었다. 6. 2화기(化期)의 피해율(被害率)은 1화기(化期)의 피해(被害)보다 55%가 증가(增加)되었으며 3화기피해(化期被害)는 1화기(化期)보다 18%가 감소(減少)되었다.

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웨이블릿 계수의 쿼드트리를 이용한 영상 압축 (Image coding using quad-tree of wavelet coefficients)

  • 김성탁;추형석;전희성;이태호;안종구
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.63-70
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    • 2001
  • EZW(Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients) 알고리즘의 경우는 해상도를 높이기 위해 임계값을 낮출 때 중요계수의 위치를 나타내기 위해 필요 없는 zero 값을 많이 코딩을 해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 쿼드 트리(quad tree)방법을 이용하여 위치정보를 나나내었다. 그리고 그 계수들의 크기는 EZW 에서 사용한 방법과 유사한 메트릭스(matrix) 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 영상을 압축하게 되면 EZW와 MRWD(Morphological Representation of Wavelet Data)의 방법을 동시에 이용하는 효과가 있어 압축 효율이 증가함을 알 수 있었다.

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