The precise and elaborate regulation of signaling cascades by diverse cytoplasmic and endosomal antiviral sensors is crucial for maintaining immune homeostasis and defending against viral pathogens. Receptors and enzymes that recognize foreign nucleic acids play a pivotal role in inducing antiviral interferon programs, serving as the first line of defense against various DNA and RNA viruses. Recent research has increasingly highlighted the crosstalk between nucleic acid sensors in detecting multiple virus invasions, resulting in amplified antiviral signals and compensating for any missing roles. This review provides an update on recent findings regarding the interplay of RNA sensors for DNA virus recognition.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.7
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pp.313-317
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2001
This paper proposed a fuzzy logic cross coupled controller which can enhance the path tracking performance of optically guided AGV(Automated Guided Vehicle). The AGV follows the guide path, it cannot be avoid the deviation from the path due to the inevitable error and the deviation must be corrected. Optically guided AGV used in industrial area is controlled by On-Off controller generally, the experimental AGV has three optical sensors in front body. In this structure, we could not know the leaving distance accurately and steering angle from the guided line, so AGV could not be controlled properly with conventional controller in the case of increasing or decreasing velocity. If we mount additional sensors the AGV, we could know the leaving distance and steering angle from the guided line and proper error compensating methode can be applied. But because cost of sensors are high, the cost of total system is increasing. So, in this paper, to improve the tracking performance of AGV which has the minimum number of sensors and fuzzy logic cross coupled controller is proposed. Some simulations and experimental results are presented to illustrate the performance of the proposed controller.
Previous shape sensors including bend sensors and optic fiber based sensors are widely used in various applications including goniometer and surgical robots. But theses sensors have large nonlinearity, limited in the range of sensing curvature, and sometimes are expensive. This study suggests a new concept of bend sensor using cable-conduit which consists of the outer sheath and the inner wire. The outer sheath is made of helical coil whose length of the central line changes as the sheath bends. This length change of the central line can be measured with the length change of the inner cable. The modeling and the experimental results show that the output signal of the proposed sensor is linearly related with the bend angle of the sheath with root mean square error of 5.3% of $450^{\circ}$ sensing range. Also the polynomial calibration of the sensor can decrease the root mean square error to 2.1% of the full sensing range.
Fieldbus system should be designed by considering the number of sensors/actors(actuators+ controllers) and their sampling times. But the number of sensors/actors and which are connected to the network bus can be varied by addition and/or fault of the field devices. That variation decreases the efficiency of system which is off-line designed optimally. This paper proposes an algorithm that ensures transmission of cyclic data even though there is the number change in the field devices. We assign the different weight values to cyclic data and acyclic data. By simulation and experiment, the cyclic and acyclic data are processed via the proposed network, and the results are compared with those of the Profibus system. It is shown that the proposed algorithm is more robust with the uncertainties of the field devices of the control system.
During an extensive review made as part of the Integrated Diagnosis System project of the Maiden Reactor Project, MOAS (Maryland Operator Advisory System) was identified as one of the most thorough systems developed thus far. MOAS is an integrated on-line diagnosis system that encompasses diverse functional aspects that are required for an effective process disturbance management: (1) intelligent process monitoring and alarming, (2) on-line sensor data validation and sensor failure diagnosis, (3) on-line hardware (besides sensors) failure diagnosis, and (4) real-time corrective measure synthesis. The MOAS methodology was used at the Maiden Man-Machine Laboratory HAMMLAB of the OECD Maiden Reactor Project. The performance of MOAS, developed in G2 real-time expert system shell for the high-pressure preheaters of the NORS process in the HAMMLAB, was tested against a variety of transient scenarios, including failures of the control valves and sensors, and tube leakage of the preheaters. These tests showed that MOAS successfully carried out its intended functions, i.e., quickly recognizing an occurring disturbance, correctly diagnosing its cause, and presenting advice on its control to the operator. The lessons learned and insights gained during the implementation and performance tests also are discussed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.363-371
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2014
Most space-borne optical scanning systems adopt linear arrayconfigurations. The well-knownthree different types of space-borne sensors arealong-track line scanner, across-track linescanner, and three line scanner. To acquire accurate location information of an object on the ground withthose sensors, the exterior and interior orientation parameters are critical factors for both of space-borne and airborne missions. Since the imaging geometry of sensors mightchange time to time due to thermal influence, vibration, and wind, it is very important to analyze the Interior Orientation Parameters (IOP) effects on the ground. The experiments based on synthetic datasets arecarried out while the focal length biases are changing. Also, both high and low altitudes of the imagingsensor were applied. In case with the along-track line scanner, the focal length bias caused errors along the scanline direction. In the other case with the across-track one, the focal length bias caused errors alongthe scan line and vertical directions. Lastly, vertical errors were observed in the case ofthree-line scanner. Those results from this study will be able to provide the guideline for developing new linearsensors, so as for improving the accuracy of laboratory or in-flight sensor calibrations.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2000.11a
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pp.89-93
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2000
Recently many research activities on the diagnosis of stator winding insulation of large rotating machines have been reported. Capacitive couplers are widely used as sensors for on-line partial discharge (PD) measurement of high voltage rotating machines. This paper presents laboratory test to compare Stator Slot Coupler (SSC), Resistance Temperature Detector (RTD), 80 [pF] coupler and 500 [pF] coupler for on-line PD measurement of rotating machines. And a novel on-line monitoring system for an insulation diagnosis is proposed.
Yang, Chun-Chieh;Garrido-Novell, Cristobal;Perez-Marin, Dolores;Guerrero-Ginel, Jose E.;Garrido-Varo, Ana;Cho, Hyunjeong;Kim, Moon S.
Journal of Biosystems Engineering
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v.40
no.2
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pp.153-158
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2015
Purpose: The research presented in this paper applied the chemometric analysis to the near-infrared spectral data from line-scanned hyperspectral images of beef and fish meals in animal feeds. The chemometric statistical models were developed to distinguish beef meals from fish ones. Methods: The meal samples of 40 fish meals and 15 beef meals were line-scanned to obtain hyperspectral images. The spectral data were retrieved from each of 3600 pixels in the Region of Interest (ROI) of every sample image. The wavebands spanning 969 nm to 1551 nm (across 176 spectral bands) were selected for chemometric analysis. The partial least squares regression (PLSR) and the principal component analysis (PCA) methods of the chemometric analysis were applied to the model development. The purpose of the models was to correctly classify as many beef pixels as possible while misclassified fish pixels in an acceptable amount. Results: The results showed that the success classification rates were 97.9% for beef samples and 99.4% for fish samples by the PLSR model, and 85.1% for beef samples and 88.2% for fish samples by the PCA model. Conclusion: The chemometric analysis-based PLSR and PCA models for the hyperspectral image analysis could differentiate beef meals from fish ones in animal feeds.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.2
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pp.133-140
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2016
In active sonar field, a target detection and localization based on a distributed sensor network has been much studied for the underwater surveillance of the coast. Zhou et al. proposed a target localization method utilizing the positions of target-detected sensors in distributed sensor network which consists of detection-only sensors. In contrast with a conventional method, Zhou's method dose not require to estimate the propagation model parameters of detection signal. Also it needs the lower computational complexity, and to transmit less data between network nodes. However, it has large target localization error. So it has been modified for reducing localization error by Ryu. Modified Zhou's method has better estimation performance than Zhou's method, but still relatively large estimation error. In this paper, a target localization method based on modified Zhou's method is proposed for reducing the localization error. The proposed method utilizes the geometry of the positions of target-detected sensors and a line that represents the bearing of target, a line can be found by modified Zhou's method. This paper shows that the proposed method has better target position estimation performance than Zhou's and modified Zhou's method by computer simulations.
Chen, Genda;McDaniel, Ryan;Sun, Shishuang;Pommerenke, David;Drewniak, James
Smart Structures and Systems
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v.1
no.2
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pp.141-158
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2005
A new design of distributed crack sensors based on the topological change of transmission line cables is presented for the condition assessment of reinforced concrete (RC) structures during and immediately after an earthquake event. This study is primarily focused on the performance of cable sensors under dynamic loading, particularly a feature that allows for some "memory" of the crack history of an RC member. This feature enables the post-earthquake condition assessment of structural members such as RC columns, in which the earthquake-induced cracks are closed immediately after an earthquake event due to gravity loads, and are visually undetectable. Factors affecting the onset of the feature were investigated experimentally with small-scale RC beams under cyclic loading. Test results indicated that both crack width and the number of loading cycles were instrumental in the onset of the memory feature of cable sensors. Practical issues related to dynamic acquisition with the sensors are discussed. The sensors were proven to be fatigue resistant from shake table tests of RC columns. The sensors continued to show useful performance after the columns can no longer support additional loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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