This paper suggests a new diagnostic measure for detecting influential observations in two group linear discriminant analysis(LDA). It is developed from an information theoretic point of view using the minimum discrimination information(MDI) methodology. MDI estimator of symmetric divergence by Kullback(l967) is taken as a measure of the power of discrimination in LDA. It is shown that the effect of an observation over the power of discrimination is fully explained by the diagnostic measure. Asymptotic distribution of the proposed measure is derived as a function of independent chi-squared and standard normal variables. By means of the distributions, a couple of methods are suggested for detecting the influential observations in LDA. Performance of the suggested methods are examined through a simulation study.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.4
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pp.68-75
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2003
This paper introduces the development of hydraulic cylinder with magnetic sensors detecting absolute and precise position for automation of excavator. The system which is developed can detect absolute position with a little displacement by using algorithm for recognizing datum points, 114 divider algorithm and high precision algorithm improved position precision. We alse evaluate the developed system under the load disturbance and add band pass filter to the previous's signal process circuit for the protecting magnetic sensors's saturation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1991.04a
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pp.127-133
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1991
Acoustic microscopy has attracted much intrest recently as potential mondestructive evalution technique for detecting and sizing defects of surface and sub-surface. Also acoustic emission testing method has been developed for detecting microcracks which is more than 30 umm in length quintitatively on ceramics material. In the present paper, acoustic emission during the four point bending test in hot-pressed sintered Si$\_$3/N$\_$4/ specimen which was stressed bythermal shock has been measured by high sensitive sensing system. The surface and sub-surface cracks were detected by scanning acoustic microscope of 800 MHz and conventional ultrasonic testing in C-scope image. The purpose was to investigate the location and size of cracks by SAM and AE technique, whose experimental datas demontrates good agreement for detecting microcracks.
A diagnostic method useful for detecting outliers in testing the equality of two covariance metrics is developed using the influence curve approach. This method is easily generalized to more than two covariance matrices. A sample version for the influence measure of detecting outliers is considered based on the empirical distribution functions. The sample version includes as its component terms the well-known test statistic for detecting one outlier at a time introduced by Wilks and its generalization to the two-group case.
Biofouling causes many problem in industrial processes, medical health industries, water utilities and our daily life. So detecting formation of biofilm on the surface of medical appliance, water pipe and industrial utility is highly important to prevent the problem caused by biofouling. In this study, we suggest an electrochemical sensor for detecting biofilm. We fabricated the electrochemical sensor in MEMS process and cultivated two different kinds of Pseudomonas aeruginosa RpoN type and Wild type on the surface of electrochemical sensor. Each group of Pseudomonas aeruginosa was cultivated according to the hours of 2, 4, 6, 8, 12 and 24. Then we investigated changes in degree of biofilm cultivation using cyclic voltammetry. As a result, it was observed that peak of the cyclic voltammetry curve is increased according as the biofilm growth on the surface of electrochemical sensor. Also we can discern between Pseudomonas aeruginosa RpoN type and Wild type.
Urine cytology is the most useful technique for detecting either primary or recurrent neoplasms in the urinary tract. Although urine cytology is the traditional method of detecting these neoplasms, its diagnostic accuracy has been underevaluated because of low sensitivity. The cytologic interpretation of urinary samples is not an easy task, even with some expertise in this area, for many reasons. In low-grade urothelial carcinoma, no reliable or reproducible diagnostic cytologic criteria can be provided because of the lack of obvious cytologic features of malignancy, which is one of the main factors lowering its diagnostic accuracy. Many diagnostic markers have been developed recently to enhance its diagnostic yield, but the results have not been satisfactory. However, urine cytology plays a role in detecting high-grade urothelial carcinoma or its precursor lesions. It still shows higher specificity than any of the newly developed urine markers. Understanding the nature of urine samples and the nature of neoplasms of the urinary tract, recognizing their cytologic features fully, and using cytologic findings under appropriate conditions in conjunction with a detailed clinical history would make urine cytology a very valuable diagnostic tool.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.1
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pp.67-78
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2020
Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.
In this study, a rapid and efficient concentrating procedure that can be used for detecting viruses in vegetables was developed. The Sabin strain of poliovirus type 1 was used to evaluate the efficiency of virus recovery. The procedure included: (a) elution with 0.25 M threonine-0.3 M NaCl pH 9.5; (b) polyethylene glycol (PEG) 8000 precipitation; (c) chloroform extraction; (d) 2$^{nd}$ PEG precipitation; (f) RNA extraction; (g) reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) combined with semi-nested PCR. The overall recoveries by elution/concentration were 29.0% from cabbage and 13.7% from lettuce. The whole procedure usually takes 18 hr. The overall detection sensitivity was 100 RT-PCR units of genogroup II norovirus (GII NoV)/25 g cabbage and 100 RT-PCR units of GII NoV/10 g lettuce. The virus detecting method developed in this study should facilitate the detection of low levels of NoV in cabbage and lettuce.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.5
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pp.37-44
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2015
An antivirus is a widely used solution for detecting malicious softwares in client devices. The performance of antivirus solutions in the mobile client environment is critical due to its resource constrains. Many solutions light-weighting client's overhead in the mobile client environment have been developed. However, most solutions require platform modifications or software installations and it decreases their realizations in practice. In this paper, we propose a solution detecting malwares on networks using the Software Defined Network (SDN). Our main goal is designing a solution detecting malwares of mobile client without involving the client into the work. We contribute to provide a solution that does not require client-side installations or modifications and so is easily applicable in practice.
This paper presents the detecting algorithm of inrush current which causes protective equipment to maloperate in energizing a power distribution line. This detecting algorithm uses the method which extracts the decay component and energy of 2nd harmonics by Prony Spectral Estimation Method existed AR model to new ARMA model. In this paper, the inrush currents are obtained by model simulations and fild tests. By applying these data to the detecting algorithm, it has been confirmed to discriminate inrush currents from fault currents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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