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The Correlation of Aerobic Exercise on Lymphocytes Phonotypes and VO2
김태우,민진아 한국스포츠리서치 2007 한국 스포츠 리서치 Vol.18 No.5
유산소운동이 T-Lymphocytes Phonotypes와 최대산소섭취량(VO2max)의 상관분석김태우(유타주립대학교 군사전술학과) 민진아(경북대학교 체육학과)T-lymphocytes는 인체에 주로 림프조직에서 분비되며, 체액성 및 세포매개성 면역에 관여하는 중요한 면역세포이다. 본 연구는 유산소성운동이 T-lymphocytes phonotypes(발현형)에 미치는 영향에 관해 알아보고자 하였다. 실험 설계는 34명의 성인남자들을 대상으로 Exercise group 17명과 Control group 17명 분리하였다. 우선 Exercise group은 10주 동안 (운동강도;70-80% VO2max)에서 준비운동을 cycle ergometry 이용하여 하루에 1일 45분 동안 운동 후, predicted maximum heart rate(PMHR; 220 minus each subjects age), 최대산소섭취량에 도달하기 전에 운동 끝내는 최대하 운동(Submaximal Exercise)을 220분 운동을 시켰다. Control group은 exercise group과 같은 환경과 여건에서 전혀 운동을 시키지 않고, 10주간의 최대하 운동이 끝난 후, 10주간의 각각의 Exercise group의 운동 전, 후, Control group,의 정맥(IV)혈액을 비교분석 하였다, 그리고 연구의 객관성을 확보하고자 SDS-polyacrylamide gel electrophoresis(SDS-PAGE)를 사용하여 비교 분석하였다. 연구결과 Exercise group의 T-lymphocytes phonotypes; CD2(p<.01), CD45RA+CD+(p<.01), CD8+(p<.01), CD4+CD8+(p<.01), CD20(p<.01)등이 상관분석 결과 개입수준의 주효과만이 유의한 것으로 나타났다. 또한 최대산소섭취량이 (VO2max)증가된 Exercise group의 Lymphocytes(%), Monocytes(%), 및 T-lymphocytes phonotypes가 유의하게 (p<.01), (p<.05) 및 (p<.01)증가된 것으로 보아서 면역세포도 산소의존 기전(Oxygen Dependent Mechanism)의 가동 능력 증가에 영향을 미치는 것으로 생각되어진다.
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이중 탱크 시스템의 정밀 수위 제어를 위한 RVEGA SMC에 관한 연구
김태우,이준탁 한국조명전기설비학회 1999 조명·전기설비학회논문지 Vol.13 No.4
슬라이딩 모드 제어기(SMC)는 파라미터의 변동과 급격한 외란을 가진 이중 탱크 시스템과 같은 비선형 제어 시스템에 대해 견실성을 갖는 가변구조로써 널리 알려져 있다. 그러나, 이러한 파라미터에 대한 적응 동조 알고리즘은 만족하지 못한다. 그러므로, 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위제어를 하기 위해 슬라이딩 모드에 기반을 둔 실변수 유전 알고리즘(RVEGA SMC)을 시도하였다. SMC의 스위칭 파라미터는 RVEGA에 의해 쉽고, 빠르게 최적화 되었다. 시뮬레이션 결과에서는 제안된 RVEGA SMC에 의해 탱크의 수위가 오버슈트나 정상상태 오차 없이 만족한 제어결과를 보여준다. The sliding rmde controller(SMC) is known as having the robust variable structures for the nonlinear control systems such as coupled tank system with the pararretric perturbations and with the rapid disturbances. But the adaptive tuning algorit1uns for their pararreters are not satisfactory. Therefore, in this paper, a Real Variable Elitist Genetic Algorithm based Sliding Mode Controller (RVEGA SMC) for the precise control of the coupled tank level was tried. The SMC's switching pararreters were optimized easily and rapidly by RVEGA The simulation results showed that the tank level could be satisfactorily controlled without any overshoot and any steady-state error by the proposed RVEGA SMC.GA SMC.
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김태우,최병욱 대한전자공학회 1994 전자공학회논문지-B Vol.b31 No.10
본 논문에서는 입력영상에 존재하는 복수 패턴을 한번의 패스(pass)로 인식할 수 있는 변형된 네오코그니트론을 제안한다. 변형된 네오코그니트론은 특징을 추출하는 S세포층 및 V세포층과 패턴의 크기, 이동, 회전 등 변형에 덜 민감하게 하는 C세포층으로 구성된 계층적 신경망이다. S세포와 V세포들은 DCC(don't care condition)을 적용하여 영상에 존재하는 모든 패턴에 대한 특징을 추출하는 역할을 하며, S세포와 C세포는 추출된 패턴에 대한 위치정보도 함께 가진다. 위치정보는 추출된 특징들이 서로 간섭을 받지 않고 올바른 특징만이 추출되도록 하는 데 이용된다. 제안한 방법은 피드백이 존재하는 선택적 주의 방법과는 달리 단일패스로 인식이 가능하므로 인식시간이 짧으며, DCC와 위치정보를 이용하므로 서로 접촉되어 있는 복수 패턴의 인식도 가능하다. In this paepr, the modified neocognitron, which has capability of recognizing multi-patterns in input image in one pass, is proposed. It is the hierarchical neural network composed of S and V layer which are able to extract features and of C layer with little effect from deformation, changes in size, shifts in position. S and V cells extract the features of all patterns in input image by applying DCC(don't care condition) to those cells. S and C cells also have position informations of extracted patterns. Position information is used in extracting good features without extracted features beting interfered one another. The proposed method is shorter in recognition time than the selective attention method with backward connection, because of recognizing multi-patterns in one passe. The modified neocognitron can recognizze attached multi-patterns because of using DCC and position informations.
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김태우,최병욱 대한전자공학회 1994 전자공학회논문지-B Vol.b31 No.7
In this paper, we propose the cross-section processing method which is simple in describing the SHGC of objects in a range image and which can describe the SHGC of occluded objects for the recognition of 3D objects. This method produces the cross-sections of an object along the assumed axis of the SHGC and describes the SHGC of the object by processing the produced cross-sections of the object using $\psi$ -S curves with invariant properties in position and size. Our method is simple in a process and can descirbe the SHGC of partially occluded objects because it uses range images with 3-D informations of objects without matching contours of objects with a model base. Thus it is a useful description method of a range image for the recognition of 3D objects shaped in SHGC form and we proved the usefulness of it in experiments.
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