JC polyomavirus (JCPyV) is a human pathogenic virus belonging to the family Polyomaviridae, a viral group containing dsDNA nucleic acid. A recent recommendation is to apply the presence of JCPyV as a fecal indicator for water contamination in environments like sewage, and techniques to monitor JCPyV in water are being proposed. To date, the conventional PCR system has been applied as a diagnostic method for detecting JCPyV. There is a need for a more rapid and sensitive JCPyV diagnostic detection method in clinical and environmental samples. In this study, we developed a loop-mediated isothermal amplification (LAMP) primer set for the detection of JCPyV. Our results indicate that the LAMP method using a specific primer set shows about 10-fold higher detection sensitivity than the conventional PCR system. The effectiveness of the LAMP method developed in this study has been validated by PCR product digestion using the HaeIII restriction enzyme. We, therefore, propose that the LAMP method using a specific primer set can be applied as a rapid and sensitive detection method for monitoring JCPyV in clinical and environmental samples.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.160-160
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2019
Water is a limited source that needs to be properly managed and distributed to the ever-growing population of the world. Rapid urbanization and development have increased the overall water demand of the world drastically. However, there is loss of billions of liters of water every year due to leakages in water distribution systems. Such water loss means significant financial loss for the utilities as well. World bank estimates a loss of $14 billion annually from wasted water. To address these issues and for the development of efficient and reliable leakage management techniques, high efforts have been made by the researchers and engineers. Over the past decade, various techniques and technologies have been developed for leakage management and leak detection. These include ideas such as pressure management in water distribution networks, use of Advanced Metering Infrastructure, use of machine learning algorithms, etc. For leakage detection, techniques such as acoustic technique, and in recent yeats transient test-based techniques have become popular. Smart Water Grid uses two-way real time network monitoring by utilizing sensors and devices in the water distribution system. Hence, valuable real time data of the water distribution network can be collected. Best results and outcomes may be produced by proper utilization of the collected data in unison with advanced detection and management techniques. Long term reduction in Non Revenue Water can be achieved by detecting, localizing and repairing leakages as quickly and as efficiently as possible. However, there are still numerous challenges to be met and future research works to be conducted in this field.
A major goal of the proposed Korean Neutrino Detector and Telescope is to detect neutrino burst from core-collapse supernova (SN) explosions in the Milky Way, which will provide an unprecedented opportunity to look into the core of an exploding massive star. Detection with high statistics would give important information for the explosion physics. It can also detect neutrino signals from SN events in the Local Group and trigger alert of the event for the astronomical community. In this talk, I will review the SN rates of the Milky Way and the Local Group, and will discuss the implications for the proposed neutrino telescope.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.16
no.2
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pp.29-42
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1990
This paper describes a Battle Group Combat Simulation Model (called 'BAGSIM'). BAGSIM is developed to be used as an experimental tool for studies about combat modelling at battle group level. Thus it takes many of the parameters and situations into consideration at this level, and it is designed to be easily adapted to represent equivalent situations to the other more aggregated models. Further the main processes occurring in its simulation procedure such as target detection process, target selection process, firing and killing processes are verified by comparison with the existing stochastic duel models.
Analytical capability of surface-enhanced Raman scattering has been evaluated. Silver films prepared by homogeneous chemical reduction were used as the substrate. Detection limits for p-nitrobenzoic acid, thiophenol and rhodamine 6G were around $10{\sim}100\;pg$.
Proceedings of the Korean Society of Plant Pathology Conference
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2003.10a
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pp.135.1-135
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2003
A technique for detection of Xanthomonas axonopodis pv. citri, a causal bacterium of canker on Unshiu orange fruits, was developed using bacteriophage. Procedure for the detection was designed on the basis of the previous reports that one group(CPI) of X. axonopodis pv. citri bacteriophage and corresponding two Iysotypes distributed in Korea. First, fruit surface was washed with sterile distilled water and pellet was obtained from centrifugation. The pellet was resuspended in Wakimoto's potato semi-synthetic broth medium and divided equally into two parts. One part was heated in boiling water to kill bacterial cells. Bacteriophages(CP$_1$) were respectively added into two parts and 0.1 ml from each part was mixed with soft agar medium. After incubation for 18 hrs at 25$^{\circ}C$, the causal bacterium of canker was determined based on plaques formed on the medium. This procedure can be effectively used for detection of living bacterial pathogen on fruit surfaces of Unshiu orange.
The rapid proliferation of wireless networks and mobile computing applications has changed the landscape of network security. Anomaly detection is a pattern recognition task whose goal is to report the occurrence of abnormal or unknown behavior in a given system being monitored. This paper presents an efficient rough set based anomaly detection method that can effectively identify a group of especially harmful internal attackers - masqueraders in cellular mobile networks. Our scheme uses the trace data of wireless application layer by a user as feature value. Based on this, the used pattern of a mobile's user can be captured by rough sets, and the abnormal behavior of the mobile can be also detected effectively by applying a roughness membership function with the age of the user profile. The performance of the proposed scheme is evaluated by using a simulation. Simulation results demonstrate that the anomalies are well detected by the proposed scheme that considers the age of user profiles.
An early detection system for warranty issues periodically collects customers' claim data and automatically reports alarms about emerging issues based on statistical algorithms. It helps companies to reduce an issue definition time and save the handling cost of warranty claims. This paper provides an evaluation framework to validate the economic effect of an early detection system project. For this purpose, we present economical index of a project with explicit formulas such as ROI(return on investment), PP(payback period), NPV(net present value), PI(profitability index) and IRR(internal rate of return) and analyze the sensitivities of the index according to the variation of project input parameters. The proposed analysis framework is expected to be used for evaluating economic values of various system integration projects.
From the 1978 Seasat synthetic aperture radar(SAR) to present systems, spaceborne SAR has demonstrated the capability to image the Earth's ocean and land features over broad areas, day and night, and under most weather conditions. The application of SAR for surveillance of commercial fishing grounds can did in the detection of illegal fishing activities and provides more efficient use cf limited aircraft or patron craft resources. In the area of vessel traffic monitoring for commercial vessels, Vessel Traffic Service (VTS) which uses the ground-based radar system has some difficulties in detecting moving ships due to the limited detection range cf about 10 miles. This paper introduces the field testing results of ship detection by RADARSAT SAR imagery, and proposes a new approach for a Vessel Monitoring System(VMS), including VTS, and SAR combination service.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.2
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pp.315-326
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2007
The rapid proliferation of wireless networks and mobile computing applications has changed the landscape of network security. Anomaly detection is a pattern recognition task whose goal is to report the occurrence of abnormal or unknown behavior in a given system being monitored. This paper presents a dynamic anomaly detection scheme that can effectively identify a group of especially harmful internal masqueraders in cellular mobile networks. Our scheme uses the trace data of wireless application layer by a user as feature value. Based on the feature values, the use pattern of a mobile's user can be captured by rough sets, and the abnormal behavior of the mobile can be also detected effectively by applying a roughness membership function with both the age of the user profile and weighted feature values. The performance of our scheme is evaluated by a simulation. Simulation results demonstrate that the anomalies are well detected by the proposed dynamic scheme that considers the age of user profiles.
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