근전도(EMG:Electromyogram)를 사용하여 국부 근육 피로(Localized Muscle Fatigue)를 정량화으로 분석 하기 위해 널리 이용되고 있는 AR(Autoregressive)모델의 1차 계수, RMS(Root Mean Square), ZCR(Zero Crossing Rate), MPF(Mean Power Frequency), MF(Median Frequency)를 선택하여, 근육이 발휘하는 힘과 시간의 흐름에 따라 근육 피로의 정도를 민감하게 나타내는 매개변수를 규명하였다. 피실험자 10명의 좌우 척추세움근(Erector Spinae Muscle)을 대상으로 등장수축(Sustained Isometric Contraction)조건에서 허리의 신전(Extension)운동을 실시하였다. 이때 발휘해야 하는 힘의 수준은 15%, 30%, 45%, 60%, 75% MVC 로 정하였고 각 수준마다 20초 동안 근전도를 측정하 였다. 데이터 분석은 총20초 구간의 근전도를 0.5초 간격으로 나누어 매개변수들을 각각 구하고 분석을 실시하였다. 시간의 흐름에 대한 피로도 분석 결과, AR 모델의 1차 계수와 MPF가 유의한 차이를 보였으며, 낮은 수준의 %MVC에서는 AR 계수가, 높은 수준에서는 MPF가 민감한 반응 결과를 나타냈다. 그리고 근육이 발휘하는 힘의 정도를 분석하기 위해 주로 사용되고 있는 RMS 보다는 더 AR 계수가 모든 수준에서 뚜렷하게 차이를 보인 것이 확인되었다. 따라서 AR 모델의 1차 계수가 근육의 피로 정도와 힘의 수준을 다른 매개변수에 비해 더욱 민감하게 구별함이 입증되었다. 이러한 결과는 다른 분야에서도 근육 피로를 정량적으로 측정하는데 사용될 수 있을 것으로 생각되며, 개인적 변이도를 고려한 확률 기법을 사용한다면 보다 정확한 근전도 분석이 이루어질 것으로 기대된다.있음을 알 수 있었다. 사료된다.의 결과는 자전거 에르고노미터의 결과가 트레드밀의 결과에 87.60%정도 나타났다.음을 관찰하였다. 특히 vitamin C와 E의 병용투여는 상승적으로 적용하여 간세포손상을 더욱 억제시킴을 알 수 있었다.mance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are signif