Twenty-eight Anopheles species has been so-far identified in Iran, while only 8 species was proved as malaria vector. In this study, we principally examined the cuticular hydrocarbon (CHC) potency in identification of Iranian vectors of malaria and then differentiation of vector and non-vector species of Anopheles. Seven species of malaria vectors and the non-vector species, Anopheles claviger were collected throughout Iran. Female extracts were made out of every five conspecific specimens by surface immersion in pure n-hexane. Each sample was injected into a FID-GC instrument along with the known concentrations of standards. CHC profiles of the eight Anopheles species indicated no qualitative difference. The average mass of each eluted CHC were compared using Repeated ANOVA and Mann-Whitney tests. Results confirmed a significant difference in mass of each single CHC at a specific retention time (RT). Statistical comparison of CHC mass in An. sacharovi, An. stephensi, An. culicifacies and An. fluviatilis at RT 39.6 indicated significant differences (P<0.05) among these species. Analysis of CHC mass of An. dthali, An. superpictus & An. sacharovi at RT 28.5, An. stephensi & An. sacharovi at RT 30.7 and An. sacharovi & An. claviger at RT 30.6 similarly indicated significant differences (P<0.05). An. sacharovi could be distinguished from other species, which showed only trace, by integratable peaks at retention times of 29.7, 31 and 32.6. Similarly, An. claviger could be distinguished from the other species with a trace peak at RT 30.6. In order to separate An. stephensi from the five other species, the integratable peak at RT 30.7 was used. An. dthali could be identified at RT 26.2 by an integratable peak v.s. the trace peaks of other species. An. superpictus had indicator peaks at RTs 27.4 & 28.5 v.s. trace peaks of other species. An. maculipennis with its trace peak at RT 39.6 could be easily differentiated from An. fluviatilis & An. culicifacies. This study proved that all of the examined species of Anopheles could be well identified based on their quantitative differences in CHCs, except for An. fluviatilis & An. culicifacies for which no CHC indicator peak was detected.
Objectives : This study is to check the quality of Moschus products in Korean markets using a chromatographic analysis. Methods : We collected musk products, two genuine products from Russia (A, B), two authentic products from Hong Kong (C) and Korea (D), the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS) standard (E), and two fire ants products (E, F). Results : For identification, TLC analysis of 60% ethanol extracts of each product showed that A, B, C, and E have the suitable patterns before color development at 365 nm UV light for the MFDS regulation in Korea. A clear red spot was observed from the E at Rf 0.6 with 365 nm UV light after color development, but this spot was not found in A and B. For the purity test, a distinct violet spot with Rf 0.87 was observed from the A and B in TLC analysis of methanol extracts of each product at white light, however, this spot was not matched with the impurities of E and F. In HPLC-UV pattern analysis, a similar peak pattern was shown in A, B and E, and similar peaks were observed C, although the similarity was weaker than that of A, B, and E. The F and G showed different peak patterns compared with the peak patterns of other samples. Conclusions : Hence, it is considered that the test methods need flexibility in application for identification and purity test depending on the type of sample.
Detergent soluble fractions were obtained from T. ferrooxidans ATCC 13598 and the T. thiooxidans ATCC 8085 which were treated with 3% of Tween 20. The detergent soluble antigen(crude antigen) fractions of the T.ferrooxidans and the T.thiooxidans were subjected to hydroxyapatite. In the case of T.thiooxidans, further purification was carried out on the DEAE-cellulose column chromatography. The antigen fractions, such as the hydroxyapatite peak-1(Tf, HA-1) and peak-2 from T.ferrooxidans(Tf. HA-2) and hydroxyapatite peak-1(Tt, HA-1), DEAE-cellulose peak-1(Tt, DP-1) and peak-2(Tt, DP-2) from T. thiooxidans wre compared each other with the homologous and the heterologous and the heterologous antisera against to the Thiobacillus species. The hydroxyapatite peak-2 fraction from the T.ferrooxidans(Tf, HA-2) and DEAE-cellulose peak-2 fraction from the T.thiooxidans(Tt, DP-2) were represented the type-specific immuno-reactivities between the T.ferrooxidans and the T.thiooxidans on the several sets of double gel diffusioin analysis. The type-specific antigen fractions from both of the baceteria were mainly composed of protein with entierly different electrophoretic mobility on the SDS-polyacrylamide gel electrophoresis. However, the PAS positive banding patterns on the electrophorogram showed wide range of common antigenic properties in the T. ferrooxidans and the T.thiooxidans, respectively.
The joint transform correlator (JTC) has been the best known technique for pattern recognition and identification. This paper proposes a new technique of fringe adjustment by adopting a sinusoidal amplitude-modulated iterative filter convolved with an interference fringe pattern in the joint power spectrum (JPS) domain. The comparison of our new technique and other techniques is presented to show that the newly proposed technique can successfully improve both the correlation peaks and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Simulated results of enhanced interference fringes are also presented.
견에 대한 비닐단량체의 증량가공에 있어서 메타크릴아마이드(metacrylamide) 크라프트 가공견의 판별 방법을 확립하기 위하여 가공견에 대한 정성분석과 미세구조를 관찰한 결과 가공견의 용해성 및 실소함유량은 미가공견에 비하여 저하되었으며 IR-Spectra도 파장 1385cm-1, 1210cm-1에서 미가공견과 다른 흡수 peak를 보였고 가공견의 pyrogram은 메타크릴아마이드의 세분해로 미가공견에서는 나타나지 않은 또 다른 peak를 보였다. 또한 가공견의 표면미세구조는 미가공견에 비하여 fibril이 팽대하여져 거친 면을 보였다.
Radionuclide identification is an important part of the nuclear material identification system. The development of artificial intelligence and machine learning has made nuclide identification rapid and automatic. However, many methods directly use existing deep learning models to analyze the gamma-ray spectrum, which lacks interpretability for researchers. This study proposes an explainable radionuclide identification algorithm based on the convolutional neural network and class activation mapping. This method shows the area of interest of the neural network on the gamma-ray spectrum by generating a class activation map. We analyzed the class activation map of the gamma-ray spectrum of different types, different gross counts, and different signal-to-noise ratios. The results show that the convolutional neural network attempted to learn the relationship between the input gamma-ray spectrum and the nuclide type, and could identify the nuclide based on the photoelectric peak and Compton edge. Furthermore, the results explain why the neural network could identify gamma-ray spectra with low counts and low signal-to-noise ratios. Thus, the findings improve researchers' confidence in the ability of neural networks to identify nuclides and promote the application of artificial intelligence methods in the field of nuclide identification.
건 멸치에 대한 방사선 조사 여부의 확인을 위한 다중 분석을 실시하였다 열발광(TL) 분석에서 건 멸치의 비조사구는 28$0^{\circ}C$ 부근에서 매우 낮은 peak를 나타내었다 방사선 조사구 는 20$0^{\circ}C$ 전후에서 선량의존적인 높은 peak를 나타내었다. 재조사에 의한 TL ratio의 산출은 조사 여부 확인의 신뢰도를 높여주었다. 전자스핀공명(ESR) 분석에서는 건멸치의 뼈를 사용하여 hydroxyapatite 유래의 radical을 확인할 수 있다. 이때 ESR signal은 선량의존적 이었으며, -2$0^{\circ}C$에서 6개월 저장 이후에도 측정이 가능하였다. 건 멸치에서 6종의 hydrocarbon (HC)류가 분석되었고, 이 중 1,7-hexadecadiene과 1-hexadecene는 방사선 조사구 에서만 검출되었다. 건 멸치에서 3종의 2-alkylcyclobutanone(2-ACB)류가 분석되었으며, 2-do-decylcyclobutanone와 2-tetradecylcyclobutanone는 방사선 조사구에서만 검출되었다. 이상의 방사선 조사 유래의 HC와 2-ACB는 조사선량에 따라 의존적으로 증가하였다. HC와 2-ACB는 저장 6개월 후에도 미량이지만 검출이 가능하였으나 TL- 및 ESR 분석은 좀 더 간편한 분석방법으로 나타났다.
Maximum power point tracking (MPPT) under the partial shading condition is a challenging research topic for photovoltaic systems. Shaded photo-voltaic module result in complex peak patterns on the power versus voltage curve which can misguide classical MPPT algorithms. Thus, various kinds of global MPPT algorithms have been studied. These have typically consisted of partial shading detection, global peak search and MPPT. The conventional partial shading detection algorithm aims to detect all of the occurrences of partial shading. This results in excessive execution of global peak searches and discontinuous operation of the MPPT. This in turn, reduces the achievable power for the PV module. Based on a theoretical investigation of power verse voltage curve patterns under various partial shading conditions, it is realized that not all the occurrences of partial shadings require a global peak search. Thus, an intelligent partial shading detection algorithm that provides exact identification of global peak search necessity is essential for the efficient utilization of solar energy resources. This paper presents a new partial shading determinant algorithm utilizing adaptive threshold levels. Conventional methods tend to be too sensitive to sharp shading patterns but insensitive to smooth patterns. However, the proposed algorithm always shows superb performance, regardless of the partial shading patterns.
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature. However, the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. In this study a new identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured frequency response functions(FRF) coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment step. A numerical example shows that the proposed method is useful in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
Viscoelastic damping materials are widely used to reduce noise and vibration because of its low cost and easy implementation, for examples, on the body structure of passenger cars, air planes, electric appliances and ships. To design the damped structures, the material property such as elastic modulus and loss factor is essential information. The four-parameter fractional derivative model well describes the nonlinear dynamic characteristics of the viscoelastic damping materials with respect to both frequency and temperature with fewer parameters than conventional spring-dashpot models. However the identification procedure of the four-parameter is very time-consuming one. An efficient identification procedure of the four-parameters is proposed by using an FE model and a gradient-based numerical search algorithm. The identification procedure goes two sequential steps to make measured FRFs coincident with simulated FRFs: the first one is a peak alignment step and the second one is an amplitude adjustment. A numerical example shows that the proposed method is efficient and robust in identifying the viscoelastic material parameters of fractional derivative model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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