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만성 뇌졸중 환자의 목 통증 및 목 가동범위와 균형 능력 및 보행과의 상관관계
전민기,김명권,Min-Ki Jeon,Myoung-Kwon Kim 대한고유수용성신경근촉진법학회 2024 PNF and Movement Vol.22 No.2
Purpose: This study examines the correlations between neck pain, neck range of motion, static and dynamic balance abilities, and walking abilities in patients with chronic stroke. Methods: A total of 29 participants were selected from patients with chronic stroke experiencing moderate to severe neck pain. Their neck pain, neck range of motion, static and dynamic balance abilities, and walking abilities were assessed and measured. Pearson's correlation coefficient was used to analyze the measurements and determine the correlations between neck pain, neck range of motion, static and dynamic balance abilities, and walking abilities. Results: Neck pain significantly correlated with static and dynamic balance and walking abilities. Regarding neck ROM, neither neck flexion nor extension showed significant correlations with static balance and walking abilities. However, except for left-lateral flexion, neck lateral flexion showed significant correlations with static and dynamic balance and walking abilities. Left-lateral flexion did not show a significant correlation with dynamic balance ability. Except for left rotation, neck rotation showed significant correlations with static and dynamic balance and walking abilities. Left rotation did not show a significant correlation with dynamic balance ability. Conclusion: The results of this study demonstrate that there are correlations between neck pain, neck range of motion, balance abilities, and walking ability.
딥러닝 기반의 IMU 센서 데이터를 활용한 운동 분류 및 횟수 예측 연구
최한준(Han Jun Choi),전민기(Min Gi Jeon),김수현(Su-Hyeon Kim),고상기(Sang-Ki Ko),정학균(Hak-Gyun Jeong) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
웨이트 트레이닝을 통해 운동 수행능력을 성장시키기 위해서는 운동 별로 세트 수와 반복 횟수를 기록해두는 것이 중요하다. 이를 자동화하기 위해 귀에 착용하는 히어러블(hearable) 장치 내에 내장된 IMU 센서를 통해 사용자의 운동 데이터를 수집하고 이를 활용하여 운동 종목과 반복횟수를 예측하는 딥러닝 기반의 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 인공 신경망 모델은 2D 합성곱 신경망(CNN)을 활용하며 학습 성능을 극대화하기 위하여 취득된 센서 데이터의 주파수 및 내재적 특징을 고려하여 여러 시계열 데이터 증강 기법을 적용하여 학습 데이터를 증강한다. 실험을 통해 각 데이터 증강 기법이 운동 분류 예측 및 횟수 예측에 미치는 영향을 알아보고 최종적으로 모든 데이터 증강 기법이 활용되었을 때의 성능을 소개한다.
비교기 그룹의 기준전압을 치환하며 두 번의 비교를 진행하는 스토캐스틱 아날로그-디지털 변환기
유원준(Won-jun Yoo),전민기(Min-ki Jeon),김찬규(Chan-gyu Kim),유창식(Chang-sik Yoo) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6
To design a flash analog-to-digital converter (ADC), offset cancellation technique for comparator is necessary, but stochastic flash ADC can be designed without any offset cancellation circuit. It is a big merit of stochastic ADC. Nevertheless, stochastic ADC is not practical because of the need of large number of comparator. The proposed method can reduce the number of comparator in half using the property of comparator offset distribution.
황 양액 처리에 따른 배추과 채소 내 Glucosinolate 함량
천진혁 ( Jun-hyuk Chun ),권도원 ( Do-won Kwon ),전민기 ( Min-ki Jeon ),하동식 ( Dong-sik Ha ),이창재 ( Chang-jae Lee ),김선주 ( Sun-ju Kim ) 한국환경농학회 2017 한국환경농학회 학술대회집 Vol.2017 No.-
황(sulfur, S)은 모든 식물의 필수 영양원소이며 식물에서 황산염의 형태로 유입되어 체내에서는 황화수소(H2S)로 환원되어 황 함유 아미노산(cysteine, methionine)의 합성에 이용된다. 글루코시놀 레이트(glucosinolate, GSL)는 황과 질소를 함유하며 로켓샐러드, 케일, 브로콜리, 배추, 양배추와 같은 배추과 채소에 함유되어있는 2차 대사산물로, 항암 효과가 있다. 싹이 트는 과정동안 황을 공 급해 주면, 새싹에 있는 GSL 합성이 증가할 수 있고, 식물체 내에서 황 함량이 높을수록 GSL 축적이 많이 되지만 황이 결핍되면 생합성이 활성화 되지 못하여 GSL 함량이 감소한다고 보고되었다. 따라서 본 실험은 배추과 채소(로켓샐러드, 코마츠나, 콜라비, 케일)의 생장 시 시비되는 양액 중 황 성분의 농도에 의해 GSL 함량에 미치는 영향을 조사하였다. 배추과 채소의 재배기간은 2016년 3월 8일부터 2016년 5월 10일까지 총 63일이었으며 이 중 양액 처리기간은 36일이었다. 대조구(S 1.0)와 실험구(S 0.1, 0.5, 2.0, 3.0 mM)로 구분하여 양액 재배하였다. 배추과 채소 내 GSLs는 HPLC로 분리 및 동정 후, 외부 표준물질 sinigrin의 peak area와 각 성분의 response factor를 이용하여 정량하였다. 로켓샐러드와 코마츠나, 콜라비에서 GSL 함량은 S 3.0 mM(21.71; 57.47; 8.95)에서 가장 높았으며, S 0.1 mM(2.41; 2.01; 0.96 μmol·g-1 dry wt.)에서 가장 낮았고, 황 양액 농도가 증가함에 따라 총 GSL 함량이 높아졌다. 그렇지만 케일의 경우 S 2.0 mM에서 가장 높고 (19.19), S 2.0까지는 황 농도가 높아질수록 GSL 함량이 증가하였지만, S 3.0 mM에서는 GSL 함량 (14.80 μmol·g-1 dry wt.)이 감소하였다.