Marine-derived pathogens threat health and life of human and animals. Therefore, rapid and specific detection methods need to be developed. Here, we summarized various groups of detection methods, including conventional method, flow cytometry, nucleic acid-based method, and protein-based method. In addition, perspective of detection technique was discussed as a unified detection system for pathogens.
Food safety is increasingly becoming an important public health issue, as foodborne diseases present a widespread and growing public health problem in both developed and developing countries. The rapid and precise monitoring and detection of foodborne pathogens are some of the most effective ways to control and prevent human foodborne infections. Traditional microbiological detection and identification methods for foodborne pathogens are well known to be time consuming and laborious as they are increasingly being perceived as insufficient to meet the demands of rapid food testing. Recently, various kinds of rapid detection, identification, and monitoring methods have been developed for foodborne pathogens, including nucleic-acid-based methods, immunological methods, and biosensor-based methods, etc. This article reviews the principles, characteristics, and applications of recent rapid detection methods for foodborne pathogens.
This paper reviews the principles, advantages, and disadvantages of main explosives detection technologies, as well as research areas needed in the future. Explosives detection technology can be classified into spectroscopic methods, sensor techniques, and olfactory type sensors. There have been advances in explosives detection technology, however studies on discriminatory, portability, and sensitivity for explosives detection still remained competitive.
Lee, Jin Seon;Jung, Mi Suk;Kim, Ki Joon;Ahn, Sung Young;Yoon, Young Sam;Yoon, Junheon
Korean Journal of Hazardous Materials
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v.2
no.1
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pp.6-11
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2014
There have been frequent chemical leaks over the past 10 years. Particularly, inorganic acids like sulfuric acid, nitric acid, and hydrogen chloride take up 37 % of the total chemical accidents which took place for the past 10 years. When an acid chemical leak happens, fume is generated, diffusing into the air, which might cause serious damage to health of local residents and the environment. However, most of the acid-based chemicals, detecting and analysis methods have not been settled considering the frequency of accidents. In this study, we investigated detection and analysis methods to quickly analyze accident sites and evaluate the impacts on environments. Reviewing local and international test analysis methods of acids suggested that nitric acid, sulfuric acid, hydrogen chloride and hydrogen fluoride can be analyzed with IC. It was also found that UV is better for the analysis of hydrogen fluoride and GC/MS for acrylic acid. The analytical methods suggested in the official test methods basically have limitations of consuming much time at stages of preparation and analysis. Considering prompt responses to chemical accidents, further studies should be done to compare the applicability of rapid monitoring methods such as FT-IR, IMR-MS and SIFT-MS.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.6
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pp.744-751
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2018
In this paper, we propose a fast detection and identification algorithm of chemical gases with a passive FTIR spectrometer. We use a pre-detection algorithm that can reduce the spatial region effectively for gas detection and the candidates of the target. It is possible to remove background spectra effectively from measured spectra with the least-squares method. The CC(Correlation Coefficients) and the SNR(Signal-to-Noise Ratio) methods are used for the detection of target gases. The proposed pre-detection algorithm allows the total process of chemical gas detection to be performed with lower complexity compared with the conventional algorithms. This paper can help developing real-time chemical detection instruments and various applications of FTIR spectrometers.
The development of detection techniques is needed, in order for regulating authorities to determine whether or not a particular food sample has been irradiated, and label it accordingly so that a consumer's free choice can be exercised. The chemical and physical changes brought about in foods by practical doses of irradiation are very small, and therefore very sensitive methods are required. A number of promising approaches have been developed and evaluated. These include chemical, physical and biological methods ranging from the very simple to highly sophisticated techniques.
Because arsenic (As) is a chemical substance toxic to humans, there have been extensive investigations on the development of As detection methods. In this study, the electrochemical determination of As on nanoporous gold (NPG) electrodes was investigated using anodic stripping voltammetry. The electrochemical surface area of the NPG electrodes was controlled by changing the reaction times during the anodization of Au for NPG preparation, and its effect on the electrochemical behavior during As detection was examined. The detection efficiency of the NPG electrodes improved as the roughness factor of the NPG electrodes increased up to around 100. A further increase in the surface area of the NPG electrodes resulted in a decrease of the detection efficiency due to high background current levels. The most efficient As detection efficiency was obtained on the NPG electrodes prepared with an anodization time of 50 s. The effects of the detection parameters and of the Cu interference in As detection were investigated and the NPG electrode was compared to flat Au electrodes.
Nerve agents are major chemical warfare agents with the "G series" and "V series" being the most widely known because of their lethal effect. Although not conspicuously used in major wars, the potential detrimental impact on modern society had been revealed from the sarin terror attack on Tokyo subway, which affected thousands of people. In this mini-review, major nerve agents of the "G series" and "V series" have been described along with various types of their detection methods. The physical properties and hydrolysis mechanisms of the major nerve agents are discussed since these are important factors to be considered in choosing detection methods, and specifying the procedures for sample preparations in order to enhance detection precision. Various types of extraction methods, including liquid-phase, solid-phase, gas-phase and solid-phase microextraction (SPME), are described. Recent development in the use of gas sensors for detecting nerve agents is also summarized.
Park, Jung-Hwan;Kim, Yoon-Sik;Chang, Tae-Suk;Yoon, En-Sup
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.12
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pp.1113-1119
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2000
To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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