In the field Of individual identification in forensic Science, if the body is charred, it is sometimes impossible to identify the morphologic changes and charred tissue such as blood, muscle and bone can not be identified by forensic microbiologic method such as DNA typing. So the author used the characteristics of teeth which is relatively firm compare to other organs and stable to external environment such as heat and also possess cells needed for the DNA typing. The author conducted the experiment on teeth to detect DNA related to individual identification regarding to temperature in which other charredorgans can not be detected. The experiment was done on 64 extracted third molars consisted of unheated ones, and heated teeth to $100^{\circ}C$, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$ for 45 min, 90 min, and 120 min respectively and to $250^{\circ}C$ for 45 min. DNA was extracted from each tooth and amplified fragment length polymorphism procedure(AMP-FLPs) using polymerase chain reaction(PCR) was applied and observed for the matching DNA in HumTH01 and HumCD4 locus and the followings Are the results : 1. It was able to detect matching DNA in HumTH01 and HumCD4 locus in every teeth which no heating has been done. 2. It was able to detect matching DNA in HumTH01 and HumCD4 locus in every teeth heated to $100^{\circ}C$ for 45, 90 and 120 min. 3. It was able to detect matching DNA in HumTH01 and HumCD4 locus in teeth heated to $l00^{\circ}C$, $200^{\circ}C$ for 45, 90, 120 min. 4. It was impossible to detect matching DNA in HumTH01 and HumCD4 locus in teeth heated to $250^{\circ}C$. So, it is possible to extract DNA from teeth that otherwise can not be extracted from other organs in the charred body and it can be concluded that teeth are highly reliable and applicatable as forensic odontology for individual identification.
The objective of this study was to develop an artificial neural network (ANN) model for the acoustic identification of commercially important fish species in Korea. A broadband echo acquisition and processing system operating over the frequency range of 85-225 kHz was used to collect and process species-specific, time-frequency feature images from six fish species: black rockfish Sebastes schlegeli, black scraper Thamnaconus modesutus [K], chub mackerel Scomber japonicus, goldeye rockfish Sebastes thompsoni, konoshiro gizzard shad Konosirus punctatus and large yellow croaker Larimichthys crocea. An ANN classifier was developed to identify fish species acoustically on the basis of only 100 dimension time-frequency features extracted by the principal components analysis (PCA). The overall mean identification rate for the six fish species was 88.5%, with individual identification rates of 76.6% for black rockfish, 82.8% for black scraper, 93.8% for chub mackerel, 90.6% for goldeye rockfish, 96.9% for konoshiro gizzard shad and 90.6% for large yellow croaker, respectively. These results demonstrate that individual live fish in well-controlled environments can be identified accurately by the proposed ANN model.
Objective: Iris pattern recognition system is well developed and practiced in human, however, there is a scarcity of information on application of iris recognition system in animals at the field conditions where the major challenge is to capture a high-quality iris image from a constantly moving non-cooperative animal even when restrained properly. The aim of the study was to validate and identify Black Bengal goat biometrically to improve animal management in its traceability system. Methods: Forty-nine healthy, disease free, 3 months±6 days old female Black Bengal goats were randomly selected at the farmer's field. Eye images were captured from the left eye of an individual goat at 3, 6, 9, and 12 months of age using a specialized camera made for human iris scanning. iGoat software was used for matching the same individual goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages. Resnet152V2 deep learning algorithm was further applied on same image sets to predict matching percentages using only captured eye images without extracting their iris features. Results: The matching threshold computed within and between goats was 55%. The accuracies of template matching of goats at 3, 6, 9, and 12 months of ages were recorded as 81.63%, 90.24%, 44.44%, and 16.66%, respectively. As the accuracies of matching the goats at 9 and 12 months of ages were low and below the minimum threshold matching percentage, this process of iris pattern matching was not acceptable. The validation accuracies of resnet152V2 deep learning model were found 82.49%, 92.68%, 77.17%, and 87.76% for identification of goat at 3, 6, 9, and 12 months of ages, respectively after training the model. Conclusion: This study strongly supported that deep learning method using eye images could be used as a signature for biometric identification of an individual goat.
Identification of animals has been used with an e ar tag with dummy code and blood typing has been used for paternity and individual identification in live animals. Various genetic markers are different for breeds of pig and hence, it is necessary to identity the discrete genetic marker in korean native pig. A total of 240 pigs were used to find korean native pig population specific markers that expressed in population of korean native pigs. To identify the individual traceability, 20 animals were randomly chosen and tested for a whole process from being live to slaughter stages. The candidate genetic marker used in the study were 18 DNA microsatellites which were identified in pig genome. The number of alleles of those DNA microsatellites ranged form a minimum of 3 to maximum of 6. The heterozygote frequency rang6d from 0.44 to 0.69. Effective number of alleles for each DNA microsatellotes were 2 to 4. By choosing 6 candidate genetic markers among all, the traceability of individual identification was estimated as accurate as 99.99%(p>0.0014), nearly.
Purpose: This research was an empirical study designed to identify precursors and interaction effects related to nurses' patient identification behavior. A multilevel analysis methodology was used. Methods: A self-report survey was administered to registered nurses (RNs) of a university hospital in South Korea. Of the questionnaires, 1114 were analyzed. Results: The individual-level factors that had a significantly positive association with patient identification behavior were person-organization value congruence, organizational commitment, occupational commitment, tenure at the hospital, and tenure at the unit. Significantly negative group-level precursors of patient identification behavior were burnout climate and the number of RNs. Two interaction effects of the person-organization value congruence climate were identified. The first was a group-level moderating effect in which the negative relationship between the number of RNs and patient identification behavior was weaker when the nursing unit's value congruence climate was high. The second was a cross-level moderating effect in which the positive relationship between tenure at the unit and patient identification behavior was weaker when value congruence climate was high. Conclusion: This study simultaneously tested both individual-level and group-level factors that potentially influence patient identification behavior and identified the moderating role of person-organization value congruence climate. Implications of these results are discussed.
본 연구는 서로 다른 상염색체에 위치하고 있는 초위성체유전 표지를 활용하여 제주마 집단의 타 품종과의 차별적 유전특성분석과 제주마 집단에서 활용할 수 있는 효율적인 개체 식별 시스템 설정을 위해 수행되었다. 공시재료로서는 5품종에서 총 191두가 사용되었으며 13종의 좌위에 대한 개체별 유전자형을 분석하였다. 이들 13종에서 출현된 총 대립 유전자수는 제주마의 경우 155종이 나타났다. 한국 제주마 집단에서 나타난 평균 이형접합도는 0.317-0.902였으며 marker 다형성 정보량은 0.498-0.799로 나타났다. 제주마 집단에서 나타난 대립 유전자 발현 특성은 다른 외래 품종 집단과 매우 상이한 결과를 나타냈다. ATH4 좌위의 경우 제주마 집단에서는 5종의 대립 유전자가 고른 분포를 나타낸 반면 QUA종의 경우와 THO종집단에서 특정 좌위의 극단적 발현 빈도를 나타냈다. 품종특이성을 나타내는 분자표지의 대립유전자 발현양상이 확인되었으며 이러한 품종특이성 발현 분자표지는 집단 내 개체에 대한 품종식별 유전자표지로 활용이 가능한 것으로 나타났다. 9종의 초위성체 유전 표지를 활용할 경우 누적 개체 식별력은 99.9%를 나타냈으며 두 마리의 서로 다른 개체가 서로 같은 유전자형을 가질 짝확률은 $0.60\;{\times}\;10^{10}$으로 추정되었다. 따라서 9종의 선정된 유전표지는 제주마 품종 집단에서 적정 신뢰도를 제공할 수 있는 개체 식별 시스템을 설정할 수 있을 것으로 생각된다.
We examined some problems in speaker identification procedures: transformation of acoustic parameters into auditory scales, invalid measurement values, and comparability of spectral energy values across the frequency range. To resolve those problems, we analyzed the acoustic spectral energy of three Korean numbers produced by ten female students from narrow-band spectrograms at 19 proportional time points of each voiced segment. Then, cells of the first five spectral matrices were averaged to form a matrix model for each speaker. The correlation coefficients and sum of the absolute amplitude difference in each pair of the spectral models of the ten subjects were obtained. Also, some individual matrix models were compared to those of the same subject or the other subject with a similar spectral model. Results showed that in numbers '2' and '9' subjects could not be clearly distinguished from the others but in number '4' it shed some possibility of setting threshold values for speaker identification if we employed the coefficients and the sum of absolute difference. Further studies would be desirable on various combinations of the range of long-term average spectra and the degree of signal pre-emphasis.
Individual management of the animal is the first step towards reaching the goal of precision livestock farming that aids animal welfare. Accurate recognition of each individual animal is important for precise management. Electronic identification of cattle, usually referred to as RFID (Radio Frequency Identification), has many advantages for farm management. In practice, however, RFID implementations can cause several problems. Reading speed and distance must be optimized for specific applications. Image processing is more effective than RFID for the development of precision farming system in livestock. Therefore, the aim of this paper is to attempt the identification of cattle by using image processing. The majority of the research on the identification of cattle by using image processing has been for the black-and-white patterns of the Holstein. But, native Japanese and Korean cattle do not have a consistent pattern on the body, so that identification by pattern is impossible. This research aims to identify to Japanese black cattle, which does not have a black-white pattern on the body, by using image processing and a neural network algorithm. 12 Japanese black cattle were tested. Values of input parameter were calculated by using the face image values of 12 cows. The face was identified by the associate neural memory algorithm, and the algorithm was verified by the transformed face image, for example, of brightness, distortion, noise and angle. As a result, there was difference due to a transformation ratio of the brightness, distortion, noise, and angle. The algorithm could identify 100% in the range from -30 to +30 degrees of brightness, -20 to +40 degrees of distortion, 0 to 60% of noise and -20 to +30 degree of angle transformed images.
Kim, In-Cheul;Ryu, Jae-Weon;Cho, Kyu-Ho;Hong, Joon-Ki;Choi, Eun-Ji;Choi, Bong-Hwan;Park, Jun-Cheol;Moon, Hong-Kil;Son, Jung-Ho
Reproductive and Developmental Biology
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제32권2호
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pp.127-133
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2008
The objective of this study was two folds: to investigate the relationship between paternal identification rate and sperm quality parameters such as motility and sperm chromatin structure assay after heterospermic insemination; to see if mutual complement between tests and development of useful technique to enhance the fertility in artificial insemination. In individual boar's fertilizing ability, 3 high fertility boars showed significantly high fertility (p<0.05) compared to 3 low fertility boars, but there was no difference in litter size between two groups. Sperm motility test in pooled and individual semen using computer assisted sperm analysis (CASA) revealed that no significant difference among boars. The high fertile boar showed tendency of low %Red (High red fluorescence/green+red fluorescence) in sperm chromatin structure assay (SCSA) but paternal identification rate from piglets did not differ after heterospermic insemination. The correlation coefficient between individual or pooled semen function test and farrowing rates were well correlated as follows: %Red with litter size (r= - 0.53, p=0.03); %Red with paternal identification rates (r=-0.51, p=0.03); paternal identification rates with litter size (r=0.57, p=0.02). These results indicate that sperm chromatin structure assay and sperm quality parameter test in pooled semen are useful method to predict and evaluate the fertilizing capacity after heterospermic insemination in boars.
법치의학적 개인식별 능력에 대한 중요성이 매우 빠르게 증가하고 있다. 그러나 개인식별은 한 가지의 방법으로만 수행되는 것은 아니다. 그러므로 각 방법의 장, 단점을 잘 파악하고 경제성 등을 고려하여 적용하여야 할 것이다. 2008년, 2009년 부산, 경남 지역에서 약 20구의 시체에 대하여 개인식별을 시행하였는데 그 중 몇 례를 실었다. 마지막으로 법치의학의 개인식별에서의 역할에 대하여 고찰해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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