In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
Kim, Byounghee;Kim, Somin;Kim, Moonjung;Kim, Jungmin;Truong, A Tai;Kim, Seonmi;Yoon, Byoungsu
Journal of Apiculture
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v.34
no.1
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pp.27-37
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2019
Rapid detection of Tropilaelaps, an external parasite of honeybees that lead to malformation of honeybee or colony collapse disorder, is becoming important. But it is very difficult to find with the naked eye of Tropilaelaps. In this study, we have developed a method to detect the specific gene of Tropilaelaps from the hive debris and to know the number of Tropilaelaps in the hive through Tropilaelaps-specific quantitative detection. Tropilaelaps-specific gene amplified in DNA extracted from hive debris by consecutive PCR (1st detection, 2nd nested PCR). It could detect 101 molecules level of Tropilaelaps-specific gene and confirm the amplification of the Tropilaelaps-specific gene. It was possible to accurately quantify the number of Tropilaelaps from the hive debris sample, which is difficult to discriminate the presence of Tropilaelaps visually, through Tropilaelaps-specific detection. Under the microscope, Tropilaelaps was collected and quantitative detection of Tropilaelaps-specific genes was performed. It was possible to quantify the number of Tropilaelaps present in the hive through the molecules of the quantified Tropilaelaps-specific genes. We suggest that hive debris can represent as a micro-environment to hive and show that it can be a simpler and more accurate sample than using a parasitic host honeybee. We expect that hive debris should facilitate the monitoring of Tropilaelaps in hive.
A quantitative detection method for Salmonella in seafood was developed using a SYBR Green-based real-time PCR assay. The assay was developed using pure Salmonella DNA at different dilution levels [i.e., 1,000 to 2 genome equivalents (GE)]. The sensitivity of the real-time assay for Salmonella in seeded seafood samples was determined, and the minimum detection level was 20 CFU/g, whereas a detection level of 2 CFU/ml was obtained for pure culture in water with an efficiency of ${\geq}85%$. The real-time assay was evaluated in repeated experiments with seeded seafood samples and the regression coefficient ($R^2$) values were calculated. The performance of the real-time assay was further assessed with naturally contaminated seafood samples, where 4 out of 9 seafood samples tested positive for Salmonella and harbored cells <100 GE/g, which were not detected by direct plating on Salmonella Chromagar media. Thus, the method developed here will be useful for the rapid quantification of Salmonella in seafood, as the assay can be completed within 2-3 h. In addition, with the ability to detect a low number of Salmonella cells in seafood, this proposed method can be used to generate quantitative data on Salmonella in seafood, facilitating the implementation of control measures for Salmonella contamination in seafood at harvest and post-harvest levels.
A fluorescent microsphere-based immunochromatographic strip test (FICT) was developed for the rapid, sensitive, and quantitative detection of porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV) antibodies at the pen-side. The assay was based on the formation of a sandwich immune-complex (anti-pig IgG-PRRSV antibodies-NSP7/N), which was validated by a comparison with IDEXX-ELISA using 3325 clinical specimens. The diagnostic specificity, sensitivity, and accuracy of FICT were 97.28, 93.41, and 94.95%, respectively. FICT showed a good correlation with the virus neutralization assay. Overall, a promising pen-side diagnostic tool was developed for the rapid and quantitative detection of PRRSV antibodies within 15 min.
Paenibacillus polymyxa is known to be a plant-growth-promoting rhizobacterium. The present study describes a quantitative polymerase chain reaction (qPCR) assay for the specific detection and quantitation of P. polymyxa using a primer pair based on the sequence of a membrane-fusion protein for the amplification of a 268 bp DNA fragment. This study reports that the qPCR-based method is applicable for the rapid and sensitive detection of P. polymyxa and can be used as an alternative method for agricultural soil monitoring.
Among semi-quantitative or fully quantitative lateral flow assay readers, an image sensor-based instrument has been widely used because of its simple setup, cheap sensor price, and compact equipment size. For all previous approaches, monochrome CCD or CMOS cameras were used for lateral flow assay imaging in which the overall intensities of all colors were taken into consideration to estimate the analyte content, although the analyte related color information is only limited to a narrow wavelength range. In the present work, we introduced a color CCD camera as a sensor and a color decomposition method to improve the sensitivity of the quantitative biosensor system which utilizes the lateral flow assay successfully. The proposed setup and image processing method were applied to achieve the quantification of imitatively dispensed particles on the surface of a porous membrane first, and the measurement result was then compared with that using a monochrome CCD. The compensation method was proposed in different illumination conditions. Eventually, the color decomposition method was introduced to the commercially available lateral flow immunochromatographic assay for the diagnosis of myocardial infarction. The measurement sensitivity utilizing the color image sensor is significantly improved since the slopes of the linear curve fit are enhanced from 0.0026 to 0.0040 and from 0.0802 to 0.1141 for myoglobin and creatine kinase (CK)-MB detection, respectively.
Intrusion detection is very important for network situation awareness. While a few methods have been proposed to detect network intrusion, they cannot directly and effectively utilize semi-quantitative information consisting of expert knowledge and quantitative data. Hence, this paper proposes a new detection model based on a directed acyclic graph (DAG) and a belief rule base (BRB). In the proposed model, called DAG-BRB, the DAG is employed to construct a multi-layered BRB model that can avoid explosion of combinations of rule number because of a large number of types of intrusion. To obtain the optimal parameters of the DAG-BRB model, an improved constraint covariance matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) is developed that can effectively solve the constraint problem in the BRB. A case study was used to test the efficiency of the proposed DAG-BRB. The results showed that compared with other detection models, the DAG-BRB model has a higher detection rate and can be used in real networks.
Initial public offering (IPO) has a legal framework for investor protection, and because there are various quantitative evaluation factors, objective analysis is possible, and various studies have been conducted. In addition, crowdfunding also has several devices to prevent indiscriminate funding as the legal system for investor protection. On the other hand, the blockchain-based cryptocurrency white paper (ICO), which has recently been in the spotlight, has ambiguous legal means and standards to protect investors and lacks quantitative evaluation methods to evaluate ICOs objectively. Therefore, this study collects online-published ICO white papers to detect fraud in ICOs, performs ICO fraud predictions based on BERT, a text embedding technique, and compares them with existing Random Forest machine learning techniques, and shows the possibility on fraud detection. Finally, this study is expected to contribute to the study of ICO fraud detection based on quantitative methods by presenting the possibility of using a quantitative approach using unstructured data to identify frauds in ICOs.
A simple reversed phase HPLC method was established for quantitative determination of liquiritigenin (1), genistein (2), isoliquiritigenin (3), and 7-hydroxyflavanone (4) from stems of Spatholobus suberectus Dunn (Leguminosae) using a binary gradient of $H_2O$ and MeOH as a mobile phase with UV detection at 280 nm. All calibration curves showed good linear regression ($r^2$ > 0.998) within test ranges. The detection limits of the four compounds were $0.43{\sim}1.63{\mu}g/mL$. The contents of four flavonoids (1 - 4) from the stem of S. suberectus were 6.54 mg/g, 1.66 mg/g, 6.65 mg/g, and 1.93 mg/g, respectively.
A rapid and quantitative real-time PCR was developed to target the invasion A (invA) gene of Salmonella spp. We developed quantitative standard curves based on plasmids containing the invA gene. Based on these curves, we detected Salmonella spp. in artificially contaminated buffered peptone water (BPW) and milk samples. We were able to determine the invA gene copy number per ml of food samples, with the minimum detection limit of $4.1{\times}10^{3}$ copies/ml of BPW and $3.3{\times}10^{3}$ copies/ml of milk. When applied directly to detect and quantify Salmonella spp. in BPW and milk, the present real-time PCR assay was as sensitive as the plate count method; however, copy numbers were one to two logs higher than the colony-forming units obtained by the plate count methods. In the present work, the real-time PCR assay was shown to significantly reduce the total time necessary for the detection of Salmonella spp. in foods and to provide an important model for other foodborne pathogens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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