본 논문에서는 휴대용 X-ray 검출기의 방사선 고감도 검출에 대한 실현 가능 여부를 확인하기 위한 SiPM의 특성 분석을 목적으로 한다. 휴대용 X-ray 검출기는 환자의 위치에 빠르게 접근하여 실시간 이미지를 획득함으로써 의사들은 신속하게 진단을 수행할 수 있는 장점이 있지만 이러한 이동성은 선량 감지의 어려움을 동반한다. 기존 검출기에서는 SiPM을 X-ray Trigger를 판별하는 단순한 용도로 사용하고 있다. SiPM을 통한 X-ray의 고감도 검출 가능 여부를 확인하기 위해 7종의 SiPM Sensor를 비교 선정하고 특성 분석을 진행하였다. 최종 시험에 사용한 SiPM은 10 nGy 수준의 극저선량 조사 조건에서 Signal 구분이 가능하며, 관전압에 따라 Signal 상승곡선의 기울기가 변하는 것이 확인되었다. X-ray 선량에 따라 SiPM의 signal level 및 지속시간이 변화되는 특성을 이용한 고감도 측정이 가능할 것으로 보인다.
본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.
The carbon concentration in the carburized steels was measured by electron probe microanalysis (EPMA) for a range of soluted carbon content in austenite from 0.1 to 1.2 wt%. This study demonstrates the problems in carbon quantitative analysis using the existing calibration curve derived from pure iron (0.008 wt%C) and graphite (99.98 wt%C) as standard specimens. In order to derive an improved calibration curve, carbon homogenization treatment was performed to produce a uniform Kα intensity in selected standard samples (AISI 8620, AISI 4140, AISI 1065, AISI 52100 steel). The trend of detection intensity was identified according to the analysis condition, such as accelerating voltage (10, 15, 30 keV), and beam current (20, 50 nA). The appropriate analysis conditions (15 keV, 20 nA) were derived. When the carbon concentration depth profile of the carburized specimen was measured for a short carburizing time using the improved calibration curve, it proved to be a more reliable and accurate analysis method compared to the conventional analysis method.
임피던스 위상각 적정법을 산화환원적정, 산염기적정, 착화적정 그리고 침전적정에 적용하여 정확한 종말점 검출법을 연구하였다. 일정한 교류전류가 두 백금전극사이를 통과하도록 하였고 그중 하나는 $0.1cm^2$ 또는 $0.026cm^2$의 표면적을 가진 초소형 분극전극이었고 다른 하나는 $1cm^2$의 표면적을 비분극전극을 사용하였다. 과망간산칼륨에 의한 옥살산의 산화환원적정에서 임피던스 위상각 적정법을 적용하였을때 $50{\mu}A$, 0.0005 M 이상의 농도에서 뚜렷한 종말점을 얻었고, 50 Hz 근방의 주파수 영역에서 가장 확실한 종말점을 얻을 수 있었다. NaOH에 의한 인산의 산염기 적정에서 0.001 M 수산화나트륨에 의한 0.001 M 인산의 적정시 임피던스 위상각 적정법을 적용하여 $50{\mu}A$, 주파수 25-97 Hz의 넓은 주파수 영역에서 뚜렷한 제1당량점을 얻었다. 이는 전도도의 반대 개념으로서의 임피던스의 변화량이 종말점을 기점으로 변곡하고 이에따라 위상각이 변화하는데 원인됨을 알았다. 또한 제2당량점에서는 임피던스 위상각 적정법으로 뚜렷한 종말점을 얻지 못하였다. 이는 $Na_2HPO_4$의 가수분해를 막기 위하여 적정시 과량으로 첨가되는 NaCl에 의한 방해로 생각된다. 0.1 M EDTA에 의한 0.01 M 황산구리의 착화적정시에는 위상각 측정으로 적정종말점을 찾기 보다는 "다른위상" 임피던스 Z"을 측정하여 종말점을 알아내는 것이 유리함을 알았다. $AgNO_3$에 의한 $Cl^-$의 침전적정에 있어 $100{\mu}A$, 0.1 M 농도에서 임피던스 위상각 적정법을 적용하여 명확한 종말점을 얻었고, 15-30Hz 범위에서 가장 안정적인 뚜렷한 변화를 볼 수 있었다. 그러나 0.01 M 농도에서는 임피던스 위상각의 뚜렷한 변화를 볼 수 없었다. 본 연구에서 임피던스 위상각 적정법을 산화환원적정, 산염기적정, 착화적정 그리고 침전적정시의 종말점 검출을 위해 사용하였을 때 대부분 성공적이었으며 이는 적정시 종말점을 정확히 측정하는 목적에 활용 할수 있음을 보여주는 것이다.
Park, Mi-Jung;Park, Mi-Seon;Lee, Tae-Seek;Shin, Il-Shik
Food Science and Biotechnology
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제17권3호
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pp.508-513
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2008
Erythromycin has been used to treat Streptococosis, Edwardsiel1osis, Vibriosis, Bacterial enteritis in the cultured fish. In this study, a rapid and effective erythromycin analysis method with new sample treatment protocol and liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) system for fish products was developed. For the erythromycin extraction from fish muscle, the solvent mixture composed of 0.2% meta-phosphoric acid and methanol (6:4) showed good recovery rate, and the optimum extraction solvent volume was 20 mL. Erythromycin detection using LC/MS/MS were carried out under electro spray ionization (ESI) positive condition and erythromycin mass value 576.2 and 157.9. And the detection limit of the established method was 0.005 mg/kg in fish products. The recovery rate of the developed method applied to the fish species were as following, olive flounder, $87.6{\pm}5.0%$; black rockfish, $87.2{\pm}6.4%$; eel, $85.2{\pm}4.8%$; and rainbow trout, $86.0{\pm}6.2%$. In the established method in this study, the correlation of coefficient values ($R^2$) of erythromycin calibration curve (n=11) was 0.9998.
The theory of signal detection has been applied to a wide range of practical situation for a long time, including sonar detection, air traffic control and so on. In general, in this theory, sensitivity parametric index d' and bias parametric index $\beta$ are used to evaluated the performance of vigilance. These indices use observer's response "hit" and "false alarm" to explain and evaluate vigilance, but not considering reaction time. However, the reaction time of detecting should be considered in measuring vigilance in some supervisory tasks such as unlimited monitoring tasks (e.g., supervisors in nuclear plant). There are some researchers have used the segments of reaction time to generate a pair of probabilities of hit and false alarm probabilities and plot the receiver operating characteristic curve. The purpose of this study was to develop a quantitative vigilance-measuring model by fuzzy sets, which combined the concepts of hit, false alarm and reaction time. The model extends two-values logic to multi-values logic by membership functions of fuzzy sets. A simulated experiment of monitoring task in nuclear plant was carried out. Results indicated that the new vigilance-measuring model is more efficient than traditional indices; the characteristics of vigilance would be realized more clearly in unlimited monitoring task.
A rapid PCR-based assay for detecting hepatitis B viral DNA(HBV DNA) in serum and plasma was developed using a new PCR instrument named GenSpector(TMC-1000, Samsung electronics). PCR was carried out using a chip-based platform, which enabled 50 PCR cycles with internal controls, and melting-curve analysis in 30 minutes. Verification of the amplified HBV DNA product and the internal control was based on specific melting temperatures(Tm) analysis, executed by the GenSpector software. Primers were designed within the region conserved through HBV genotypes A to F. The lower limit of detection was 840 copies/ml serum, conducted with serial dilutions of a HBV DNA positive control(ACCURUN 325 series 700, Boston Biomedica Inc.). The assay was also compared to another assay for HBV DNA(Versant HBV DNA 3.0 assay, Bayer HealthCare) for 200 samples(each 100 clinical negative and positive samples). The sensitivity and specificity were 100% matched. This rapid PCR-based assay is specific, reproducible, and enables qualitative detection of HBV DNA.
Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was developed for the rapid detection of Fusarium species, known as harmful fungi in food. One of the hybridoma cell lines (lB8) which produced a monoclonal antibody (Mab) specific to Fusarium extracellular polysaccharide (EPS) was screened and the Mab was produced and purified. A detection limit of the sandwich ELISA against F. moniliforme EPS was $0.001\;\mu\textrm{g}/ml$ in the standard curve. Among the 59 strains tested, most Fusarium species showed hight reactivity with Mab lB8, even when the culture broths were diluted 100,000 times. On the other hand, the other genera, except A. versicolor and Trichoderma viride, had no reactivity. When 1 to $100\;\mu\textrm{g}$ of F. moniliforme EPS was spiked into rice, potato, and mandarine orange, the average recoveries were 151%, 84%, and 94%, respectively, determined by sandwich ELISA. The correlation coefficients between the EPS levels determined by sandwich ELISA and the dry mycelial weight of the liquid culture of F. moniliforme, as well as between the EPS and colony forming unit in solid culture of potato, were 0.97 and 0.91, respectively.
The detection and kinetics of mucosal pathogenic bacteria binding on polysaccharide ligands were studied using a surface plasmon resonance biosensor. The kinetic model applied curve-fitting to the experimental surface plasmon resonance sensorgrams to evaluate the binding interactions. The kinetic parameters for the mucosal pathogenic bacteria (Pseudomonas aeruginosa, Pseudomonas fluorescens, Serratia marcescens) with the alginate ligand were determined from a kinetic model. In addition, the binding interactions of the mucosal pathogenic bacteria with polysaccharide binding pairs (Pseudomonas aeruginosa/alginate, Streptococcus pneumoniae/pneumococcal polysaccharide, Staphylococcus aureus/pectin) were also compared with their kinetic parameters. The rate constants of association for Pseudomonas aeruginosa with the alginate ligand were higher than those for Pseudomonas fluorescens. Serratia marcescens had no detectable interaction with the alginate ligand. The adhesion affinity of Pseudomonas aeruginosa with alginate was higher than that for the other binding pairs. The binding affinities of the pathogenic bacteria with their own polysaccharide were higher than that of Staphylococcus aureus with pectin. Measuring the contact angle was found to be a feasible method for detecting binding interactions between analytes and ligands.
Ahmed, Yahye Abukar;Kocer, Baris;Al-rimy, Bander Ali Saleh
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2236-2257
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2020
Ransomware is malicious software that encrypts the user-related files and data and holds them to ransom. Such attacks have become one of the serious threats to cyberspace. The avoidance techniques that ransomware employs such as obfuscation and/or packing makes it difficult to analyze such programs statically. Although many ransomware detection studies have been conducted, they are limited to a small portion of the attack's characteristics. To this end, this paper proposed a framework for the behavioral-based dynamic analysis of high survivable ransomware (HSR) with integrated valuable feature sets. Term Frequency-Inverse document frequency (TF-IDF) was employed to select the most useful features from the analyzed samples. Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) were utilized to develop and implement a machine learning-based detection model able to recognize certain behavioral traits of high survivable ransomware attacks. Experimental evaluation indicates that the proposed framework achieved an area under the ROC curve of 0.987 and a few false positive rates 0.007. The experimental results indicate that the proposed framework can detect high survivable ransomware in the early stage accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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