Dopamine (DA) is an important neurotransmitter molecule of catecholamines. Its deficiency could lead to brain disorder such as Parkinson's disease and schizophrenia. Therefore, it is necessary to establish a suitable analytical technique with sensitivity and simplicity. A competitive enzyme-linked immunosorbent assay for DA has been optimized and characterized. Assay sensitivity is controlled by two factors in competitive immunoassay. One is a nature and concentration of competitor, and the other is those of binder, antibody. Thus, optimization was performed: BSA-DA conjugate and antibody-avidin conjugate were prepared by dual heterobifunctional coupling method using SATA and SMCC. Assay condition was optimized with $6.66\;{\mu}gmL^{-1}$ of BSA-DA and $4.17{\times}10^{-10}\;M$ of antibody-avidin conjugate. A dose-response curve was constructed, and a limit of detection and a dynamic range for DA were accomplished to $2.3{\times}10^{-2}\;{\mu}g\;mL^{-1}$ and four orders of magnitude ($1.0{\times}10^{-7}\;M$ to $1.0{\times}10^{-3}\;M$), respectively. Calibration curve was constructed on dynamic range and least-squares regression of this data gave the following relationship: absorbance = -0.1098 log[DA]+0.0353 ($R^2$ = 0.9956).
Steam and advection fogs are frequently observed in the Yellow Sea located between Korea and China during the periods of March-April and June-July respectively. This study uses the remote sensing (RS) data for monitoring sea fog. Meteorological data obtained from the Ieodo Ocean Research Station provided an informative synopsis for the occurrence of steam and advection fogs through a ground truth. The RS data used in this study was GOES-9, MTSAT-1R images and QuikSCAT wind data. A dual channel difference (DCD) approach using IR and near-IR channel of GOES-9 and MTSAT-1R satellites was applied to estimate the extension of the sea fog. For the days examined, it was found that not only the DCD but also the texture-related measurement and the weak wind condition are required to separate the sea fog from the low cloud. The QuikSCAT wind is used to provide a weak wind area less than threshold under stable condition of the surface wind around a fog event. The Laplacian computation for a measurement of the homogeneity was designed. A new combined method of DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian was applied in the twelve cases with GOES-9 and MTSAT-1R. The threshold values for DCD, QuikSCAT wind speed and Laplacian are -2.0 K, 8 m $s^{-1}$ and 0.1, respectively. The validation methods such as Heidke skill score, probability of detection, probability of false detection, true skill score and odds ratio show that the new combined method improves the detection of sea fog rather than DCD method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.3
s.106
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pp.272-279
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2006
In this paper, we evaluate the performance of frame synchronization words of pilot bit patterns which are used for the channel estimation and frame synchronization confirmation in W-CDMA(Wide band Code Division Multiple Access) system. W-CDMA system also uses compressed mode to make measurements from another frequency without a full dual receiver terminal. It is confirmed by using computer simulation that the proposed frame synchronization words also maintain the frame synchronization property in the compressed mode by using the complementary mapping relationship of preferred pair ROC(Receiver Operating Characteristic) curves with probability of detection and false alarm are used to analized the performance of the proposed frame synchronization words by using the various detection metrics such as LLRT(Log Likelyhood Ratio Test), GLRT(Generalied Likelyhood Ratio Test), soft and hard correlation tests in AWGN and Rayleigh fading channels. It is expected that the research results fer the performance of pilot bit patterns of this paper can be useful reference for the design and implementation of frame synchronization in 3rd generation W-CDMA system.
We present an interactive and accurate collision detection algorithm for deformable, polygonal objects based on the streaming computational model. Our algorithm can detect all possible pairwise primitive-level intersections between two severely deforming models at highly interactive rates. In our streaming computational model, we consider a set of axis aligned bounding boxes (AABBs) that bound each of the given deformable objects as an input stream and perform massively-parallel pairwise, overlapping tests onto the incoming streams. As a result, we are able to prevent performance stalls in the streaming pipeline that can be caused by expensive indexing mechanism required by bounding volume hierarchy-based streaming algorithms. At run-time, as the underlying models deform over time, we employ a novel, streaming algorithm to update the geometric changes in the AABB streams. Moreover, in order to get only the computed result (i.e., collision results between AABBs) without reading back the entire output streams, we propose a streaming en/decoding strategy that can be performed in a hierarchical fashion. After determining overlapped AABBs, we perform a primitive-level (e.g., triangle) intersection checking on a serial computational model such as CPUs. We implemented the entire pipeline of our algorithm using off-the-shelf graphics processors (GPUs), such as nVIDIA GeForce 7800 GTX, for streaming computations, and Intel Dual Core 3.4G processors for serial computations. We benchmarked our algorithm with different models of varying complexities, ranging from 15K up to 50K triangles, under various deformation motions, and the timings were obtained as 30~100 FPS depending on the complexity of models and their relative configurations. Finally, we made comparisons with a well-known GPU-based collision detection algorithm, CULLIDE [4] and observed about three times performance improvement over the earlier approach. We also made comparisons with a SW-based AABB culling algorithm [2] and observed about two times improvement.
Impact detection and health monitoring are very important tasks for civil infrastructures, such as bridges. Piezoceramic based transducers are widely researched for these tasks due to the piezoceramic material's inherent advantages of dual sensing and actuation ability, which enables the active sensing method for structural health monitoring with a network of piezoceramic transducers. Wireless sensor networks, which are easy for deployment, have great potential in health monitoring systems for large civil infrastructures to identify early-age damages. However, most commercial wireless sensor networks are general purpose and may not be optimized for a network of piezoceramic based transducers. Wireless networks of piezoceramic transducers for active sensing have special requirements, such as relatively high sampling rate (at a few-thousand Hz), incorporation of an amplifier for the piezoceramic element for actuation, and low energy consumption for actuation. In this paper, a wireless network is specially designed for piezoceramic transducers to implement impact detection and active sensing for structural health monitoring. A power efficient embedded system is designed to form the wireless sensor network that is capable of high sampling rate. A 32 bit RISC wireless microcontroller is chosen as the main processor. Detailed design of the hardware system and software system of the wireless sensor network is presented in this paper. To verify the functionality of the wireless sensor network, it is deployed on a two-story concrete frame with embedded piezoceramic transducers, and the active sensing property of piezoceramic material is used to detect the damage in the structure. Experimental results show that the wireless sensor network can effectively implement active sensing and impact detection with high sampling rate while maintaining low power consumption by performing offline data processing and minimizing wireless communication.
Utilizing weather independent SAR images along with machine learning based object detector is effective in robust vessel monitoring. While conventional SAR images often applied amplitude data from Single Look Complex, exploitation of polarimetric parameters acquired from multiple polarimetric SAR images was yet to be implemented to vessel detection utilizing machine learning. Hence, this study used four polarimetric parameters (H, p1, DoP, DPRVI) retrieved from eigen-decomposition and two backscattering coefficients (γ0, VV, γ0, VH) from radiometric calibration; six bands in total were respectively exploited from 52 Sentinel-1 SAR images, accompanied by vessel training data extracted from AIS information which corresponds to acquisition time span of the SAR image. Evaluating different cases of combination, the use of polarimetric indexes along with amplitude values derived enhanced vessel detection performances than that of utilizing amplitude values exclusively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.624-629
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2018
The current study was conducted to develop a portable composite gas detector allowing the detection of both $CO_2$ and $CH_4$ gases by means of the Non Dispersive Infra-Red (NDIR) method. The gas detector is configured to radiate infrared waves using infrared lamps, where the wavelength of the infrared light is reduced due to absorption throughout the chamber, and this reduction (absorption) is detected by the absorption detector, before being converted and amplified to a 3.5V~6V electrical signal, providing as accurate a measurement as possible. The conventional singe sensor method measures the relative measurement by absorbing only specified wavelengths of infrared radiation, which in the case of gas detection leads to problems with accuracy due to the lack of a reference sensor when detecting light with a wavelength of only $4.26{\mu}m$. The dual sensor employed in this study provides a comparative measurement between the reference value derived from the wavelength of $3.91{\mu}m$, which is not influenced by other gas sources, and the measurement value derived from the wavelength of $4.26{\mu}m$, in order to reduce the errors and enhance the reliability, thereby allowing low power consumption for portable devices and multi-gas detection for both $CO_2$ and $CH_4$ gases. The portable composite gas detector developed herein provides a measurement rage of 0ppm~5,000ppm for $CO_2$ gas, and 0.5%vol for $CH_4$, which allows the determination of whether the $CO_2$ and $CH_4$ contents in indoor air are less than 1,000ppm or not. The current study established that the composite gas detector can be interlinked with firefighting appliances through portable devices or home automation, and is anticipated to be very effective in fire prevention.
We report a simple technique for direct neutron spectroscopy using pure LaCl3 crystals. Pure LaCl3 crystals exhibit considerably better pulse shape discrimination (PSD) capabilities with relatively good energy resolution as compared with Ce-doped LaCl3 crystals. Single crystals of pure and Ce-doped LaCl3 were grown using an inhouse-developed Bridgman furnace. PSD capabilities of these crystals were investigated using 241Am and 137Cs sources. Fast neutron detection was tested using a252Cf source and three separate bands corresponding to electron, proton, and alpha were observed. The proton band induced by the 35Cl(n,p)35S reaction can be used for direct neutron spectroscopy because proton energy is proportional to incident neutron energy. Owing to good scintillation performance and excellent PSD capabilities, pure LaCl3 is a promising candidate for space detectors and other applications that necessitate gamma/fast neutron discrimination capability.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_2
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pp.1003-1008
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2022
This paper proposes a method related to fault tolerance operation and characteristic analysis of asymmetric 6-phase permanent magnet synchronous motor. In general, motor drive systems with multi-phase structures can be continuously operated despite a reduction of power and speed by using a phase changeover or control techniques according to the failures. As a result, it is widely used in industrial fields such as aviation and defense, which require high efficiency and high reliability. In this paper, the second order ripple of the electrical fundamental freuqnecy occurs in the dq-axis currents of the synchronous coordinate system through mathematical analysis according to the switch open of the dual 3-phase inverter. Therefore, the fault tolerant operation method is presented by applying the fault detection method with a constant cycle for continuous operations. The effectiveness of the proposed fault tolerance operation method is verified through the several experiments.
Lung cancer carries one of the highest mortality rates among all cancers. It is often diagnosed at more advanced stages with limited treatment options compared to other malignancies. This study focuses on calnexin as a potential biomarker for diagnosis and treatment of lung cancer. Calnexin, a molecular chaperone integral to N-linked glycoprotein synthesis, has shown some associations with cancer. However, targeted therapeutic or diagnostic methods using calnexin have been proposed. Through 1D-LCMSMS, we identified calnexin as a biomarker for lung cancer and substantiated its expression in human lung cancer cell membranes using Western blotting, flow cytometry, and immunocytochemistry. Anti-calnexin antibodies exhibited complement-dependent cytotoxicity to lung cancer cell lines, resulting in a notable reduction in tumor growth in a subcutaneous xenograft model. Additionally, we verified the feasibility of labeling tumors through in vivo imaging using antibodies against calnexin. Furthermore, exosomal detection of calnexin suggested the potential utility of liquid biopsy for diagnostic purposes. In conclusion, this study establishes calnexin as a promising target for antibody-based lung cancer diagnosis and therapy, unlocking novel avenues for early detection and treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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