A wireless sensing system is designed for application to structural monitoring and damage detection applications. Embedded in the wireless monitoring module is a two-tier prediction model, the auto-regressive (AR) and the autoregressive model with exogenous inputs (ARX), used to obtain damage sensitive features of a structure. To validate the performance of the proposed wireless monitoring and damage detection system, two near full scale single-story RC-frames, with and without brick wall system, are instrumented with the wireless monitoring system for real time damage detection during shaking table tests. White noise and seismic ground motion records are applied to the base of the structure using a shaking table. Pattern classification methods are then adopted to classify the structure as damaged or undamaged using time series coefficients as entities of a damage-sensitive feature vector. The demonstration of the damage detection methodology is shown to be capable of identifying damage using a wireless structural monitoring system. The accuracy and sensitivity of the MEMS-based wireless sensors employed are also verified through comparison to data recorded using a traditional wired monitoring system.
It is general to use the control network in control systems in order to reduce the complexity of the related wiring harnesses and to improve the system flexibility. CAN becomes one of the most popular network protocols because of its low price, multiple sources, high performance and reliability. This paper describes a CAN based real-time control of the fire detection system for the intelligent building system. The proposed fire detection and alarm system is stronger than the previous one against noises and communication media faults and can solve many problems such as complex cabling and increment of I/O ports by using many sensors. Furthermore, MMI can be achieved easily with the personal computer that is used for replacing the traditional monitoring system. The proposed system is implemented and the experimental results are given.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.10
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pp.251-258
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2018
Ransomware, a malicious software that requires a ransom by encrypting a file, is becoming more threatening with its rapid propagation and intelligence. Rapid detection and risk analysis are required, but real-time analysis and reporting are lacking. In this paper, we propose a ransomware infection detection system using social big data mining technology to enable real-time analysis. The system analyzes the twitter stream in real time and crawls tweets with keywords related to ransomware. It also extracts keywords related to ransomware by crawling the news server through the news feed parser and extracts news or statistical data on the servers of the security company or search engine. The collected data is analyzed by data mining algorithms. By comparing the number of related tweets, google trends (statistical information), and articles related wannacry and locky ransomware infection spreading in 2017, we show that our system has the possibility of ransomware infection detection using tweets. Moreover, the performance of proposed system is shown through entropy and chi-square analysis.
Recently, endoscopic screening systems have enabled the diagnosis of gastric cancer in the early stages. Early gastric cancer (EGC) is typically characterized by a shallow invasion depth and small size, which can hinder localization of EGC tumors during laparoscopic surgery. Here, we review nine recently reported tumor localization methods for the laparoscopic resection of EGCs. Preoperative dye or blood tattooing has the disadvantage of spreading. Preoperative 3-dimensional computed tomography reconstruction is not performed in real time during laparoscopic gastrectomy. Thus, they are considered to have a low accuracy. Intraoperative portable abdominal radiography and intraoperative laparoscopic ultrasonography methods can provide real-time feedback, but these methods require expertise, and it can be difficult to define the clips in some gastric regions. Despite a few limitations, intraoperative gastrofibroscopy provides real-time feedback with high accuracy. The detection system using an endoscopic magnetic marking clip, fluorescent clip, and radio-frequency identification detection system clip is considered highly accurate and provides real-time feedback; we expect a commercial version of this setup to be available in the near future. However, there is not yet an easy method for accurate real-time detection. We hope that improved devices will soon be developed and used in clinical settings.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.11
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pp.47-54
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2009
Spin coaters are the essential instruments in micro-fabrication processes, which apply uniform thin films to flat substrates. In this research, a spin coater diagnosis system is developed to detect the abnormal operation of TFT-LCD process in real time. To facilitate the real-time data acquisition and analysis, the circular-buffered continuous data transfer and the short-time Fourier transform are applied to the fault diagnosis system. To determine whether the system condition is normal or not, a steady-state detection algorithm and a frequency spectrum comparison algorithm using confidence interval are newly devised. Since abnormal condition of a spin coater is rarely encountered, algorithm is tested on a CD-ROM drive and the developed program is verified by a function generator. Actual threshold values for the fault detection are tuned in a spin coater in process.
This paper describes the design of a real time arrhythmia detection system using five variables : heart rate, QS width, morphology, alls deviation, and ST segment. To detect individual variables for four patients, we designed multi-processor system. The results of the analysis derived from simulators and 50 patients are compared with the medical diagnoses. The results show that the analysis was able to detect irregularly occuring arrhythmia which does not show up in routine medical examination.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.25
no.1
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pp.76-83
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2012
In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.
Kim, Seok Hwan;Lee, Yu-Si;Joo, In-Sun;Kwak, Hyo Sun;Chung, Gyung Tae;Kim, Soon Han
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.33
no.1
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pp.50-57
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2018
Salmonella continue to be a major cause of food poisoning worldwide. The rapid detection method of food-borne Salmonella is an important food safety tool. A real-time polymerase chain reaction (PCR) has been used as a rapid method for the detection of pathogens. It has been recently reported that NBS LabChip real-time PCR is a novel, ultrafast, and chip-type-convenient real-time PCR system. We developed the assay method based on NBS LabChip real-time PCR for the rapid detection of Salmonella, which its reaction time was within 20 minutes. Two target genes (invA and stn) were selected to design target specific primers and probes. The new method was validated by checking specificity and sensitivity (limit of detection). This study included forty-two target and twenty-one non-target strains to assess the specificity. This assay was able to identify the 42 Salmonella strains correctly. The limit of detection (LOD) was $10^1copies/{\mu}L$ in Salmonella genomes DNA, while LOD incubated for 4 hr in the inoculated sausage sample ranged from $10^1CFU/g$ to $10^2CFU/g$ as an inoculated cell count. The assay developed in this study could be applied for the investigation of food poisoning pathogens.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1524-1530
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2016
Recently, research about an electronic attendance-absence recording system has been actively carried out using smart devices. Using an electronic attendance-absence recording system, professors can check their students' attendance on a real-time basis and manage their attendance records. In this paper, we proposed a real-time electronic attendance-absence recording system using face detection and face recognition based on web application. It can solve the spatial, temporal, cost issues belong to electronic attendance-absence recording system using AIDC(Automatic Identification and Data Capture). A proposed system is running on web server and made by HTML5(Hyper Text Markup Language ver.5). So professor connect to server using mobile web browser on mobile device and real-time manage electronic attendance-absence recording with real-time send or receive image data. In addition, the proposed system has an advantage capable of installation and operation, regardless of the operating system because it operates based on the Python flask framework.
The aim of this work was the validation of a rapid real-time PCR assay based on TaqMan technology for the unequivocal identification of infectious canine hepatitis (ICH) virus, to be used directly on DNA purified from blood specimens. A real-time PCR system targeting at the E3 ORFA gene sequence of canine adenovirus type 1 was optimized and validated through comparative analysis of samples using conventional PCR system. The real-time PCR assay based on TaqMan technology could disclose 23 (37.7%) out of 61 samples as PCR positive. In contrast, 18 (29.5%) samples were found PCR positive when conventional PCR was applied on these samples. The use of the ABI Prism 7700 sequence detection system allowed the efficient determination of the amplified product accumulation through a fluorogenic probe. The entire real-time TaqMan PCR assay, including DNA extraction, amplification, and detection could be completed within 3 hours. The detection method of real-time TaqMan PCR assay was 1,000 times more sensitive than conventional PCR. Real-time TaqMan probe and primer set developed and optimized in this study is a sensitive, rapid and accurate method for detection of ICH virus and can be effective screening tool for the detection of ICH in a diagnostic laboratory routines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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