Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.4
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pp.190-197
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2020
Recently there was an incident that military radars, coastal CCTVs and other surveillance equipment captured a small rubber boat smuggling a group of illegal immigrants into South Korea, but guards on duty failed to notice it until after they reached the shore and fled. After that, the detection of such vessels before it reach to the Korean shore has emerged as an important issue to be solved. In the fields of marine navigation, Automatic Identification System (AIS) is widely equipped in vessels, and the vessels incessantly transmits its position information. In this paper, we propose a method of automatically identifying abnormally behaving vessels with AIS using convolutional autoencoder (CAE). Vessel anomaly detection can be referred to as the process of detecting its trajectory that significantly deviated from the majority of the trajectories. In this method, the normal vessel trajectory is gridded as an image, and CAE are trained with images from historical normal vessel trajectories to reconstruct the input image. Features of normal trajectories are captured into weights in CAE. As a result, images of the trajectories of abnormal behaving vessels are poorly reconstructed and end up with large reconstruction errors. We show how correctly the model detects simulated abnormal trajectories shifted a few pixel from normal trajectories. Since the proposed model identifies abnormally behaving ships using actual AIS data, it is expected to contribute to the strengthening of security level when it is applied to various maritime surveillance systems.
Amygdalin is a cyanogenic glycoside compound which is commonly found in the pits of many fruits and raw nuts. Although amygdalin itself is not toxic, it can release cyanide (CN) after hydrolysis when the pits and nuts are crushed, moistened and incubated, possibly within the gastrointestinal tract. CN reversibly inhibits cellular oxidizing enzymes and cyanide poisoning generates a range of clinical symptoms. As some pits and nuts may contain unusually high levels of amygdalin such that there is a sufficient amount to induce critical CN poisoning in humans, the detection of abnormal content of amygdalin in those pits and nuts can be a life-saving measure. Although there are various methods to detect amygdalin in food extracts, an enzyme immunoassay has not been developed for this purpose. In this study we immunized New Zealand White rabbits with an amygdalin-KLH (keyhole limpet hemocyanin) conjugate and succeeded in raising anti-sera reactive to amygdalin, proving that amygdalin can behave as a hapten in rabbits. Using this polyclonal antibody, we developed a competition enzyme immunoassay for determination of amygdalin concentration in aqueous solutions. This technique was able to effectively detect abnormally high amygdalin content in various seeds and nuts. In conclusion, we proved that enzyme immunoassay can be used to determine the amount of amygdalin in food extracts, which will allow automated analysis with high throughput.
An indirect double antibody enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was developed for rapid detection of a new virus isolated from abnormally swimming salmonid fish, RVS (Retrovirus of salmonid). Results using brain tissue homogenates, and infected cell cultures are described. The sensitivity of the methods is $10^{2.6}$$TCID_{50}/100{\mu}l$ of the examined cell culture fluid. The specificity was confirmed by the ELISA inhibition test and virological examinations. Viral antigen could be detected in artificially infected fish tissue homogenates. The assay will allow the diagnosis of RVS-infected fish within a day.
Background and Objectives: The proximal and distal nerve segments are preferentially involved in acquired demyelinating polyneuropathies (ADP). This study was undertaken in order to assess the usefulness of motor evoked potential (MEP) and somatosensory evoked potential (SSEP) in the detection of the proximal nerve lesion in ADP. Methods: MEP, SSEP and conventional NCS were performed in 6 consecutive patients with ADP (3 AIDP, 3 CIDP). MEP was recorded from abductor pollicis brevis and abductor hallucis using magnetic stimulation of the cortex and the cervical/lumbar spinal roots. SSEP were elicited by stimulating the median and posterior tibial nerves. Latency from cortex and cervical/lumbar roots, central motor conduction time (CMCT), EN1-CN2 interpeak latency were measured for comparison. Results: MEP was recorded in 24 limbs (12 upper and 12 lower limbs) and SSEP in 24 limbs (12 median nerve, 12 posterior tibial nerve). F-wave latency was prolonged in 25 motor nerves (25/34, 73.5%). Prolonged CML and PML were found in 41.7% (10/24) and 45.8% (11/24), respectively. Interside difference (ISD) of CMCT was abnormally increased in the upper extremity, 66.7% (4/6 pairs) in case of CML-PML. EN1-CN2 interpeak latency was abnormally prolonged in one median nerve (1/10) and LN1-P1 interpeak latency was normal in all posterior tibial nerves. Conclusions: MEP and SSEP may provide useful information for the proximal nerve and root lesion in ADP. MEP and SSEP is supplemental examination as well as complementary to conventional NCS.
Scoliosis is a three-dimensional deformation of the spine that is a deformity induced by physical or disease-related causes as the spine is rotated abnormally. Early detection has a significant influence on the possibility of nonsurgical treatment. To train a deep learning model with preprocessed images and to evaluate the results with and without data augmentation to enable the diagnosis of scoliosis based only on a chest X-ray image. The preprocessed images in which only the spine, rib contours, and some hard tissues were left from the original chest image, were used for learning along with the original images, and three CNN(Convolutional Neural Networks) models (VGG16, ResNet152, and EfficientNet) were selected to proceed with training. The results obtained by training with the preprocessed images showed a superior accuracy to those obtained by training with the original image. When the scoliosis image was added through data augmentation, the accuracy was further improved, ultimately achieving a classification accuracy of 93.56% with the ResNet152 model using test data. Through supplementation with future research, the method proposed herein is expected to allow the early diagnosis of scoliosis as well as cost reduction by reducing the burden of additional radiographic imaging for disease detection.
This paper presents a set of techniques used in a real-time visual surveillance system. The system is implemented on a low-cost embedded DSP platform that is designed to work with stationary video sources. It consists of detection, a tracking and a classification module. The detector uses a statistical method to establish the background model and extract the foreground pixels. These pixels are grouped into blobs which are classified into single person, people in a group and other objects by the dynamic periodicity analysis. The tracking module uses mean shift algorithm to locate the target position. The system aims to control the human density in the surveilled scene and detect what happens abnormally. The major advantage of this system is the real-time capability and it only requires a video stream without other additional sensors. We evaluate the system in the real application, for example monitoring the subway entrance and the building hall, and the results prove the system's superior performance.
Young Ho, Kim;Yeong-Seo, Park;Byeong Uk, Park;inkwon, Yoon;Hee-Jae, Jeon
Journal of Industrial Technology
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v.42
no.1
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pp.13-18
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2022
Diabetes mellitus is an abnormally high glucose level in the bloodstream. Several pharmaceuticals are administered to diabetic patients to control their glucose levels. Early diagnosis and proper glycemic management are essential in this situation to prevent further progression and complications. Biosensor-based detection has progressed and shown potential in portable and inexpensive daily assessment of glucose levels because of its simplicity, low cost, and convenient operation without sophisticated instrumentation. This review discusses various systemic aspects of non-invasive glucose monitoring, including materials for monitoring and managing diabetes.
Trace organic contaminants in deep-sea sediments near Dokdo were analyzed. Total PAMs concentration ranged 14.8-314 ng/g dry weight and high molecular weight PAHs were dominant. The highest PAHs concentration was detected at A19 which located at Ulleung Basin. Most of organochlorines were under detection limit. Among the detected organochlorines, DDT compounds were dominant and followed by HCHs and HCB. Butyltin compounds and most of organophosphorus pesticides were not detected. Vertical distribution of PAHs showed typical sub-surface maximum and decreasing trends depending on depth. The highest PAHs concentration reached 454ng/g. Some organochlorines, DDT, HCH was detected and also showed decreasing trends. Other target organic pollutants were not detected in core sediments. Abnormally high level of PAHs concentration in A19 was discussed and the input sources were inferred to be the transport of sludge derived pollutant dumped at dumping site 'Byung' by deep current.
BLE protocol prevents MITM attacks with user interaction through some input/output devices such as keyboard or display. Therefore, If it use a device which has no input/output facility, it can be vulnerable to MITM attack. If messages to be sent to a control device is forged by MITM attack, the device can be abnormally operated by malicious attack from attacker. Therefore, we describes a scenario which has the vulnerabilities of the BLE network in this paper and propose countermeasure method against MITM attacks integrity violations. Its mechanism provides data confidentiality and integrity with MD5 and security key distribution of Diffie Helman's method. In order to verify the effectiveness of the countermeasure method proposed in this paper, we have conducted the experiments. As experiments, the message was sent 200 times and all of them successfully detected whether there was MITM attack or not. In addition, it took at most about 4.2ms delay time with proposed countermeasure method between devices even attacking was going on. It is expected that more secure data transmission can be achieved between IoT devices on a BLE network through the method proposed.
In early April 2014, a month-old Alexandrine Paraqeet (Psittacula eupatria) that was raised in a domestic aviary located in Gyungju-si, Korea was suddenly died and submitted to Animal Disease Intervention Center, Kyungpook National University in order to diagnose the causative agent. In post-mortem examination, the bird had abnormally developed feathers on the neck and abdomen region and subcutaneous hemorrhages on the neck and cheek adjacent to the beak. At necropsy, the bird had hemorrhage on the muscle of the femoral region, ascites, multi-focal hemorrhages on the epicardium, and diffuse hemorrhages on the sub-serosa of proventriculus and gizzard, suggesting typical avian polyomavirus (APV) infection. The partial large tumor (T) antigen gene of APV was detected by PCR from tissues of the heart, lung, liver, kidney, proventriculus and feathers of the APV-suspected birds. However, other pathogenic virus-specific nucleic acid common with psittacine birds such as avian bornavirus, psittacine beak and feather disease virus and psittacid herpesvirus were not detected from the mixed tissue samples of the bird, indicating this case is due to single infection of APV. Nucleotide sequence analysis of the partially amplified large T antigen DNA was confirmed to have 99~100% homology with that of the previously reported APV strains. This case report describes the first detection of APV in Alexandrine Paraqeet in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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