The aim of this study was to optimize a simple, fast, and economical analysis procedure for the determination of 16 different pesticides in raw milk via GC/MSD. Analyses were performed via gas chromatography with electron impact mass spectrometric detection in the selected ion monitoring mode (GC/MSD-SIM) using Pentachloronitrobenzene as the internal standard. The modified sample preparation methodology was based on the Pesticide Analytical Manual (PAM) of the FDA concerning fat extraction, ACN-ether partitioning, and clean-up of the Sep-Pak florisil cartridge. The modified methodology for the determination of the 16 pesticides was validated. The range of LOQs of the 16 pesticides was likely three times lower than their Maximum Residence Levels (MRLs). The recoveries of most of the pesticides were acceptable at the fortification levels of 0.5 and 1.0 ${\mu}g/mL$ and their RSD (%) level was less than 20%. None of the 16 pesticides were detected in the selected raw milk samples.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.1
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pp.47-52
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2010
In this paper, we introduce a new approach for real-time 3D face pose discrimination based on active IR illumination from a monocular view of the camera. Under the IR illumination, the pupils appear bright. We develop algorithms for efficient and robust detection and tracking pupils in real time. Based on the geometric distortions of pupils under different face orientations, an eigen eye feature space is built based on training data that captures the relationship between 3D face orientation and the geometric features of the pupils. The 3D face pose for an input query image is subsequently classified using the eigen eye feature space. From the experiment, we obtained the range of results of discrimination from the subjects which close to the camera are from 94,67%, minimum from 100%, maximum.
An analytical method for the simultaneous determination of 9 quinolones (QNs) in porcine, chicken, and bovine muscles was developed and validated using liquid chromatography-fluorescence detector (LC-FLD). The samples were extracted using a liquid-liquid extraction (LLE) process. Chromatographic separation was achieved on a reverse phase $C_8$ column with a gradient elution using a mobile phase of 200 mM ammonium acetate buffer (pH 4.5) and acetonitrile (ACN). The proposed method was validated according to the Food and Drug Administration (FDA) guideline for bioanalytical assay procedures. Recoveries of QNs were 83.1-111.9% with relative standard deviations (RSDs) below 15%. Linearity within a range of 30-500 ${\mu}g/kg$ was obtained with the correlation coefficient ($R^2$) of 0.9967-0.9999. The limits of detection (LOD) were 1-16 ${\mu}g/kg$. These values were lower than the maximum residues limits (MRLs) established by the European Union (EU). The present method was successfully applied to determine QNs in edible muscles.
In speech signal processing, it is very important to detect the pitch exactly. Although various methods for detecting the pitch of speech signals have been developed, it is difficult to exactly extract the pitch for wide range of speakers and various utterances. Thus we propose a new pitch detection algorithm which takes advantage of the G-peak extraction. It is a method to detect the pitch period of the voiced signals by finding MZCI (maximum zero-crossing interval) of the G-peak which is defined as cut-off bandwidth rate of LPF (low pass filter). This algorithm performs robustly with a gross error rate of 3.63% even in 0 dB SNR environement. The gross error rate for clean speech is only 0.18%. Also it is able to process all courses with high speed.
10 carbamate pesticides were surveyed in domestic and imported green peas, beans, red beans from March 1999 through December 1999. Samples were collected from Gwangju, Mokpo, Suncheon and Yosoo grain markets. This study was performed by post-column ο-phthalaldehyde and 2-mercaptoethanol prior to HPCL fluorophore detection. Pesticides were found in 14 of 80 samples(17.5%). The kinds of pesticide detected in green peas were methomyl, MTMC, carbaryl, those in sesames were oxamyl, carbofuran, carbaryl, 1-naphthol, MIPC, those in beans were oxamyl, MTMC, carbaryl and those in red beans were MTMC, carbaryl. The range of residues detected in green peas, sesames, beans and red beans were 0.002∼0.025ppm, 0.001∼0.469ppm, 0.005∼0.356ppm and 0.017∼0.125ppm, respectively. The most frequently detected pesticides were MTMC(6 times) and carbaryl(5 times), while aldicarb, PHC and BPMC were no detected in all samples. Detection frequencies of carbamate pesticides in imported crops were higher than those in domestic ones except red beans. Only one result of oxamyl residues determined in imported bean was higher than the proposed maximum residue limits of Codex, which was 0.356ppm.
In this paper, we propose an algorithm that applies Rolle's theorem to automatically detect and label peak III and V of the normal, suprathreshold auditory brainstem response (ABR). ABR waveform were recorded from 55 normal-hearing ears at screening levels varying from 30 to 60 dBnHL. For each ABR waveform, the peak-finding algorithm proceeded in fourth steps: (1) Select maximum and minimum values of the target ABR waveform, (2) divide this range into n equal parts, (3) effective candidate peaks in the ABR waveform are identified using Rolle's theorem (4) peak III and V are identified from these candidate peaks based on their latency and morphology. As a result, proposed auto dectection method showed high correlation and accuracy with manual detection method performed by clinician. By using proposed algorithm, clinician can detect and label peak III and V faster and more efficient than manual detection method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.727-732
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2004
In this paper, we introduce a new approach for real-time 3D face pose discrimination based on active IR illumination from a monocular view of the camera. Under the IR illumination, the pupils appear bright. We develop algorithms for efficient and robust detection and tracking pupils in real time. Based on the geometric distortions of pupils under different face orientations, an eigen eye feature space is built based on training data that captures the relationship between 3D face orientation and the geometric features of the pupils. The 3D face pose for an input query image is subsequently classified using the eigen eye feature space. From the experiment, we obtained the range of results of discrimination from the subjects which close to the camera are from 94,67%, minimum from 100%, maximum.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.664-666
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2021
Anti-drone means a device that detects and blocks the intrusion and activity of illegal drones, and includes technology that crashes illegal drones or destroys them in the air. This paper analyzes the impact of jamming due to remote drone detection with anti-drone technology. The impact of jamming signals may vary depending on the distance of the drone. The present invention has an advantage of simultaneously jamming a drone at a short distance and a drone at a long distance due to the generation of a triangular wave, and efficiently operates a battery by not transmitting the drone at a maximum power.Also, even if the jamming is not affected at a distance, the jamming effect is greater at a close range, so it can be influenced differently.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.10
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pp.2788-2808
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2023
Brain tumors are one of the most threatening malignancies for humans. Misdiagnosis of brain tumors can result in false medical intervention, which ultimately reduces a patient's chance of survival. Manual identification and segmentation of brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans can be difficult and error-prone because of the great range of tumor tissues that exist in various individuals and the similarity of normal tissues. To overcome this limitation, the Amended Convolutional Neural Network (ACNN) model has been introduced, a unique combination of three techniques that have not been previously explored for brain tumor detection. The three techniques integrated into the ACNN model are image tissue preprocessing using the Kalman Bucy Smoothing Filter to remove noisy pixels from the input, image tissue segmentation using the Isotonic Regressive Image Tissue Segmentation Process, and feature extraction using the Marr Wavelet Transformation. The extracted features are compared with the testing features using a sigmoid activation function in the output layer. The experimental findings show that the suggested model outperforms existing techniques concerning accuracy, precision, sensitivity, dice score, Jaccard index, specificity, Positive Predictive Value, Hausdorff distance, recall, and F1 score. The proposed ACNN model achieved a maximum accuracy of 98.8%, which is higher than other existing models, according to the experimental results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.49
no.6
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pp.35-40
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2012
This paper has proposed a 3~5 GHz IR-UWB low power transmitter for range detection application. Proposed transmitter which has been implemented in a $0.13{\mu}m$ CMOS technology is all digital circuit that consist of simple digital logic. this feature insure low complexity and low power consumption. In addition, center frequency can be changed by adopting voltage controlled delay cell for avoiding existing another radio frequency in UWB low band. Proposed circuit consume only 10pJ/b from 1.2 V supply voltage. The simulation results show 3.3~4.3 GHz center frequency controllability, -51 dBm/MHz maximum output power and is satisfied with FCC regulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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