The design of computer-based instrumentation and control (I&C) systems is determined by the allocation of I&C functions to I&C systems and components. Due to the characteristics of computer-based technology, component failures can negatively affect several I&C functions, so that the reliability proof of the I&C systems requires the accomplishment of I&C system design analyses throughout the I&C life-cycle. On one hand, this paper proposes the restructuring of the sequential IEC 61513 I&C life-cycle according to the V-model, so as to adequately integrate the concept of verification and validation. On the other hand, based on a metamodel for the modeling of I&C systems, this paper introduces a method for the modeling and analysis of the effects with respect to the superposition of failure combinations and event sequences on the I&C system design, i.e. the temporal change of physical structure is analyzed. In the first step, the method is concerned with the modeling of the I&C systems. In the second step, the method considers the analysis of temporal change of physical structure, which integrates the concepts of the diversity and defense-in-depth analysis, fault tree analysis, event tree analysis, and failure mode and effects analysis.
Kim, Jae-Hwan;Seo, Young-Ju;Sun, Seol-Hee;Kim, Hae-Yeong
Food Science and Biotechnology
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제18권3호
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pp.694-699
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2009
A multiplex polymerase chain reaction (PCR) method was developed for the detection of 4 events of genetically modified (GM) soybean. The event-specific primers were designed from 4 events of GM soybean (RRS, A2704-12, DP356043-5, and MON89788). The lectin was used as an endogenous reference gene of soybean in the PCR detection. The primer pair YjLec-4-F/R producing 100 bp amplicon was used to amplify the lectin gene and no amplified product was observed in any of the 9 different plants used as templates. This multiplex PCR method allowed for the detection of event-specific targets in a genomic DNA mixture of up to 1% GM soybean mixture containing RRS, A2704-12, DP356043-5, and MON89788. In this study, 20 soybean products obtained from commercial food markets were analyzed by the multiplex PCR. As a result, 6 samples contained RRS. These results indicate that this multiplex PCR method could be a useful tool for monitoring GM soybean.
Kim, Jae-Hwan;Kim, Sun-A;Seo, Young-Ju;Lee, Woo-Young;Park, Sun-Hee;Kim, Hae-Yeong
Food Science and Biotechnology
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제17권4호
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pp.829-832
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2008
A multiplex polymerase chain reaction (PCR) method was developed to simultaneously detect 4 varieties of genetically modified (GM) cotton. The event-specific primers were used to distinguish the 4 varieties of GM cotton (MON1445, MON15985, MON88913, and LLcotton25) using multiplex PCR. The acyl carrier protein 1 (Acp1) gene was used as an endogenous reference gene of cotton in the PCR detection. The primer pair Acp1-AF/AR containing a 99 bp amplicon was used to amplify the Acp1 gene and no amplified product was observed in any of the 13 different plants used as templates. This multiplex PCR method allowed for the detection of event-specific targets in a genomic DNA mixture of up to 1% GM cotton containing MON1445, MON15985, MON88913, and LLcotton25.
Sung, Ha Guyn;Min, Dong Myung;Kim, Dong Kyun;Li, De Yun;Kim, Hyun Jin;Upadhaya, Santi Devi;Ha, J.K.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제19권12호
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pp.1761-1768
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2006
In this study, the comparative effects of transgenic corn (Mon 810 and Event 176) and isogenic corn (DK729) were investigated for their influence on in vitro rumen fermentation. This study consisted of three treatments with 0.25 g rice straw, 0.25 g of corn (Mon810/Event176/DK 729) mixed with 30 ml rumen fluid-basal medium in a serum bottle. They were prepared in oxygen free conditions and incubated at $39^{\circ}C$ in a shaking incubator. The influence of transgenic corn on the number of bacterial population, F. succinogenes (cellulolytic) and S. bovis (amylolytic), was quantified using RT-PCR. Fermentative parameters were measured at 0, 2, 4, 8, 12 and 24 h and substrate digestibility was measured at 12 and 24 h. No significant differences were observed in digestibility of dry matter, NDF, ADF at 12 and 24 h for both transgenic and isogenic form of corns (p>0.05) as well as in fermentative parameters. Fluid pH remained unaffected by hybrid trait and decreased with VFA accumulation as incubation time progressed. No influence of corn trait itself was seen on concentration of total VFA, acetic, propionic, butyric and valeric acids. There were no significant differences (p<0.05) in total gas production, composition of gas (methane and hydrogen) at all times of sampling, as well as in NH3-N production. Bacterial quantification using RT-PCR showed that the population number was not affected by transgenic corn. From this study it is concluded that transgenic corn (Mon810 and Event 176) had no adverse effects on rumen fermentation and digestibility compared to isogenic corn. However, regular monitoring of these transgenic feeds is needed by present day researchers to enable consumers with the option to select their preferred food source for animal or human consumption.
When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.
복합 이벤트 스트림 처리 시스템(Complex Event Processing System)은 연속적으로 발생하는 이벤트의 스트림을 효율적으로 처리하기 위한 시스템으로써, IoT 시스템에서 처리되는 센서 데이터 등 최근 생활 속에서 그 필요성이 많이 나타나고 있다. 그러나 아직은 질의 처리의 성능에 대해 개발자의 책임으로 돌리고 있는 부분이 있어 이용에 세심한 주의가 요구되고 있다. 그 중 한 예로, 향상된 성능을 가지는 동일한 의미의 질의를 선정하기 위한 충분할 만큼의 안내는 제공되고 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 이벤트 스트림 처리 시스템의 성능 개선을 위한 질의 전처리 도구를 제안한다. 이 도구는 입력된 질의를 분석하여 성능에 나쁜 영향을 미치는 패턴의 질의로 판정 되면, 성능을 향상시킬 수 있는 대안을 제시해줌으로써 개발자들의 스트림 질의 성능에 대한 부담을 덜어주게 된다. 결과적으로 디버깅, 테스팅, 성능 조정의 어려움을 해소하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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