Kim, Jae-Hyun;Choi, Gug-Seoun;Kim, Jeong-Soo;Lee, Sin-Ho;Choi, Jang-Kyung;Ryu, Ki-Ryun
The Plant Pathology Journal
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v.22
no.2
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pp.164-167
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2006
An immunocapture reverse transcription-polymerase chain reaction (IC/RT-PCR) was developed for simultaneous detection of two pepper-infecting RNA viruses, Pepper mud mottle virus (PMMoV) and Tobacco mild green mosaic virus (TMGMV). The assay could be performed in a single tube for simultaneous and sensitive detection of these tobamoviruses. This detection system revealed thousand-fold increase in detection sensitivity compare to ELISA. This method could save time and reagent cost compare to common RT-PCR which needs several reactions and several procedures of viral RNA extractions for the same number of samples.
A general and universal detection method, which can be used in high performance liquid chromatography (HPLC) and flow injection analysis (FIA) system for the determination of any metal ions complexing with ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA), is demonstrated. Pulsed amperometric detection scheme is applied in a flow-through thin layer electrochemical cell at an Au working electrode. Fluctuation of peak current level at the same flow rate of carrier solution is minimized at this solid working electrode, whereas not at a dropping mercury electrode. Removal of dissolved oxygen can be omitted with this detection method, which is a required step for cathodic detection methods. Also, a group of metal ions can be determined selectively and indirectly with this detection scheme.
Gravitational waves predicted by the general relativity almost 100 years ago have been implicated indirectly only by astrophysical observations such as the orbital evolution of binary pulsars. The advanced detectors of gravitational waves will become operational in a few years and they are expected to make direct detection of gravitational wave signal coming from merging of binaries composed of neutron stars or stellar mass black holes from external galaxies. Korean Gravitational Wave Group (KGWG) is contributing to the possible detection through the data analysis of LIGO and Virgo. We summarize the perspectives of the gravitational wave research and the impacts of the detection in the near future in astronomy and astrophysics.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1074-1077
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1993
The objective of this paper is to develop a fuzzy logic based decision-making system to detect low current faults using multiple detection algorithms. This fuzzy system utilizes a fuzzy expert model which executes an operation without complicated mathematical models. This fuzzy system decides the performance weights of the detection algorithms. The weights and the turnouts of the detection algorithms discriminate faults from normal events. This system can also be a generic group decision-making tool for other areas of power system protection.
Kim, Jungjoon;Lee, SeungMin;Ryu, Gang-Soo;Lee, Jong-Hak;Park, Kil-Houm
Journal of Korea Multimedia Society
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v.20
no.3
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pp.465-473
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2017
Electrocardiogram(ECG) signal is one of the unique bio-signals of individuals and is used for personal authentication. The existing studies on personal authentication method using ECG signals show a high detection rate for a small group of candidates, but a low detection rate and increased execution time for a large group of candidates. In this paper, we propose a hierarchical algorithm that extracts fiducial points based on curvature of ECG signals as feature values for grouping candidates and identifies candidates using waveform-based comparisons. As a result of experiments on 74 ECG signal records of QT-DB provided by Physionet, the detection rate was about 97% at 3-heartbeat input and about 99% at 5-heartbeat input. The average execution time was 22.4 milliseconds. In conclusion, the proposed method improves the detection rate by the hierarchical personal authentication process, and also shows reduced amount of computation which is plausible in real-time personal authentication usage in the future.
An approach for game bot detection in massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs) based on the analysis of game playing behavior is proposed. Since MMORPGs are large-scale games, users can play in various ways. This variety in playing behavior makes it hard to detect game bots based on play behaviors. To cope with this problem, the proposed approach observes game playing behaviors of users and groups them by their behavioral similarities. Then, it develops a local bot detection model for each player group. Since the locally optimized models can more accurately detect game bots within each player group, the combination of those models brings about overall improvement. Behavioral features are selected and developed to accurately detect game bots with the low resolution data, considering common aspects of MMORPG playing. Through the experiment with the real data from a game currently in service, it is shown that the proposed local model approach yields more accurate results.
Background: The aim of the present study was to investigate perceived inhibiting and facilitating factors concerning cervical cancer early diagnosis behavior in Turkish women over the age of 40. Materials and Methods: The study was carried out by qualitative focus group interview with 35 participating women, in the period between April-June 2010. A semi-structured interview questionnaire based on the Health Belief Model and the Health Promotion Model was used. Content analysis was applied to the study data. Results: Barriers such as lack of knowledge of women as regards to the cervical cancer and early detection, lack of sensitivity-negligence, forgetting, fear, inadequacy of health insurance and transportation, financial problems, inability to get an appointment, lack of female doctors, embarassment, fatalist approach were frequently addressed. As for facilitating factors, these included provision of information, health professionals showing interest and tolerance, free services, provision of transportation means and reminding telephone calls. Conclusions: Focus group interviews were found to be effective in determining inhibiting and facilitating factors concerning cervical cancer early diagnosis behavior. In line with the results of the study, preparation of structured national and regional education programs and their addition to curriculum programs may be effective in realizing and maintaining positive early detection behavior.
In this paper, we propose a fast collision detection method for interacting with objects in virtual space. First, in the mesh grouping step, the entire space is divided into small spaces of a predetermined size, and the positions and sizes of the smallest basic stereoscopic shapes (cube or sphere) including all of the meshes belonging to each small space are determined. In the collision detection step, it is checked whether a haptic interface point (HIP) is included in a three-dimensional figure representing a group. When a collision with a specific three-dimensional figure is confirmed, searching is performed only for the meshes in the group to find a mesh on which a possible real collision with HIP occurred. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by measuring and comparing the computation time of the proposed method with and without the proposed method.
The recent scholarly focus has been directed towards the expeditious and accurate detection of salient objects, a task that poses considerable challenges for resource-limited edge devices due to the high computational demands of existing models. To mitigate this issue, some contemporary research has favored inference speed at the expense of accuracy. In an effort to reconcile the intrinsic trade-off between accuracy and computational efficiency, we present novel model for salient object detection. Our model incorporate group-wise attentive module within the decoder of the encoder-decoder framework, with the aim of minimizing computational overhead while preserving detection accuracy. Additionally, the proposed architectural design employs attention mechanisms to generate boundary information and semantic features pertinent to the salient objects. Through various experimentation across five distinct datasets, we have empirically substantiated that our proposed models achieve performance metrics comparable to those of computationally intensive state-of-the-art models, yet with a marked reduction in computational complexity.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.627-632
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2016
In this paper, we propose a new vision-based defect inspection system for the surface of hot slabs. To minimize the influence of self-emission from slab surfaces with high temperature, an optic method based on blue LED light and a blue pass filter is proposed. Because the slab surface is partially covered with scales, which are unavoidable oxidized substances caused during manufacturing, it is difficult to distinguish between vertical cracks and scale. In order to resolve this problem and to improve the detection performance, the use of a Gabor filter and dynamic programming are proposed. Finally, the effectiveness of the proposed method is shown by means of experiments conducted on images of hot slabs that were obtained from an actual slab production line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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