• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제25권9호
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• pp.1537-1541
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• 2015

Previous detection methods for Citrobacter are considered time consuming and laborious. In this study, we have developed a rapid and accurate detection method for Citrobacter species in pork products, using matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry (MS). A total of 35 Citrobacter strains were isolated from 30 pork products and identified by both MALDI-TOF MS and 16S rRNA gene sequencing approaches. All isolates were identified to the species level by the MALDI-TOF MS, while 16S rRNA gene sequencing results could not discriminate them clearly. These results confirmed that MALDITOF MS is a more accurate and rapid detection method for the identification of Citrobacter species.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1223-1228
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• 2006

This paper presents an experimental investigation of a recently developed Kronecker Product (KP) method to determine the type, location, and intensity of structural damage from an identified state-space model of the system. Although this inverse problem appears to be highly nonlinear, the system mass, stiffness, and damping matrices are identified through a series of transformations, and with the aid of the Kronecker product, only linear operations are involved in the process. Since a state-space model can be identified directly from input-output data, an initial finite element model and/or model updating are not required. The test structure is a two-degree-of-freedom torsional system in which mass and stiffness are arbitrarily adjustable to simulate various conditions of structural damage. This simple apparatus demonstrates the capability of the damage detection method by not only identifying the location and the extent of the damage, but also differentiating the nature of the damage. The potential applicability of the KP method for structural damage identification is confirmed by laboratory test.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.91-98
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• 2016

소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권12호
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• pp.4072-4079
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• 2021

This article presents a study on the state-of-the-art methods for automated radioactive material detection and identification, using gamma-ray spectra and modern machine learning methods. The recent developments inspired this in deep learning algorithms, and the proposed method provided better performance than the current state-of-the-art models. Machine learning models such as: fully connected, recurrent, convolutional, and gradient boosted decision trees, are applied under a wide variety of testing conditions, and their advantage and disadvantage are discussed. Furthermore, a hybrid model is developed by combining the fully-connected and convolutional neural network, which shows the best performance among the different machine learning models. These improvements are represented by the model's test performance metric (i.e., F1 score) of 93.33% with an improvement of 2%-12% than the state-of-the-art model at various conditions. The experimental results show that fusion of classical neural networks and modern deep learning architecture is a suitable choice for interpreting gamma spectra data where real-time and remote detection is necessary.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.853-859
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• 2017

Terrorists always threats the global security with the possibility of using prohibited warfare, NBCs(Nuclear, Biological and Chemical Warfare). Compared to other prohibited warfares, most of biological warfare agents (BWAs) have no physical properties and time delays from spread to affect. Therefore the early detection is important to protect and decontaminate from BWAs. On the preliminary detection stage for suspicious material, most of detection kits only serve to know weather the BWAs exists or not. Due to this reason, simple field confirmation testing for suspicious substances have been used to identify materials which show negative result on detection kits. Considering the current Lab on a Chip(LOC) technologies, we suggest simple identification platform for unknown suspicious substances based on paper fluidics. We hope that our research will envision the future direction for the specific point-of-view for LOC technologies on detection strategy of BWAs.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권5호
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• pp.527-533
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• 2013

본 논문은 구조물의 동적특성인 모드형상과 고유진동수를 이용한 손상탐지와 유효 물성치 추정을 통하여 콘크리트 축소모형과 실제 콘크리트 부유식 구조물 함체의 건전성을 평가하였다. 손상탐지의 경우 콘크리트 축소모형에 대한 동적실험을 수행하여 모드형상을 추출한 후 손상탐지기법에 적용하여 실용성을 증명하였다. 또한 실제 콘크리트 부유식 구조물 함체의 모드형상 및 고유진동수를 실험을 통하여 구한 후 구조계추정기법을 이용하여 콘크리트의 유효 물성치를 추정하였다. 손상탐지기법을 이용하여 축소모형의 손상부재를 정확히 찾아내었으며, 구조계추정기법을 이용하여 실제 콘크리트 부유식 함체의 현재 유효 물성치를 추정하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.525-534
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• 2023

가스 누출 감지 시스템은 가스의 폭발성과 독성으로 인한 인명 피해를 최소화할 핵심적인 장치이다. 누출 감지 시스템은 대부분 단일 센서를 활용한 방식으로, 가스 센서나 열화상 카메라를 통한 검출 방식으로 진행되고 있다. 이러한 단일 센서 활용의 가스 누출감지 시스템 성능을 고도화하기 위하여, 본 연구에서는 가스 센서와 열화상 이미지 데이터에 멀티모달형 딥러닝을 적용한 연구를 소개한다. 멀티모달 공인 데이터셋인 MultimodalGasData를 통해 기존 논문과의 성능을 비교하였고, 가스 센서와 열화상 카메라의 단일모달 모델을 기반하여 네 가지 멀티모달 모델을 설계 및 학습하였다. 이를 통해 가스 센서와 열화상 카메라는 각각 1D CNN, GasNet 모델이 96.3%와 96.4%의 가장 높은 성능을 보였다. 앞선 두 단일모달 모델을 기반한 Early Fusion 형식의 멀티모달 모델 성능은 99.3%로 가장 높았으며, 또한 기존 논문의 멀티모달 모델 대비 3.3% 높았다. 본 연구의 높은 신뢰성을 갖춘 가스 누출 감지 시스템을 통해 가스 누출로 인한 추가적인 피해가 최소화되길 기대한다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제26권1호
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• pp.38-43
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• 2016

Novel and specific recognition elements are of central importance in the development of a pathogen detection method. Here, we describe a simple method for identifying the cell-wall binding domain (CBD) from a sequenced bacterial genome employing homology search for phage lysin genes. A putative CBD (CPF369_CBD) was identified from a genome of Clostridium perfringens type strain ATCC 13124, and its function was studied with the CBD-GFP fusion protein recombinantly expressed in Escherichia coli. Fluorescence microscopy showed the specific binding of the fusion protein to C. perfringens cells, which demonstrates the potential of this method for the identification of novel bioprobes for specific detection of pathogenic bacteria.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.455-460
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• 2007

본 논문에서는 지능형 주택의 필수 요소 기술의 하나인 사용자 신원을 파악하며 또한 현재 사용자의 위치를 추정하는데 직접적으로 사용이 가능한 방으로의 들어오고 나감 (즉, 출/입 행동)을 감지하는 효과적인 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 [1]에 제안되었던 방법을 개선시킨 것으로 초음파 센서 및 PC를 이용하여 만들어졌던 시스템을 8bit 마이크로 컨트롤러를 사용한 임베디드 시스템의 형태로 구현하였다. 이와 더불어 복수개의 센싱 시스템에서 감지한 신호를 블루투스에 기반한 무선 전송 채널을 통해 1개의 중앙 컴퓨터로 전송하는 무선 센서 네트워크를 구성하였다. 이렇게 구성된 센서 네트워크를 통해 각 센싱 모듈이 검출한 사용자 인식 및 인식된 사용자의 출/입 이벤트를 기록, 저장하는 시스템을 구현하였다. 개발된 시스템은 임베디드 시스템의 특성에 적합하도록 기존 PC기반으로 개발된 알고리즘을 수정 개선하였고, 성능 검증을 위해 일반 가정집에 3개의 센싱 모듈을 설치하여 3명의 사용자를 대상으로 실험을 수행하였다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제1권3호
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• pp.309-322
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• 2014

Detection of fatigue cracks at an early stage of their development is important in structural health monitoring. The breathing of cracks in a structure generates higher harmonic components of the exciting frequency in the frequency spectrum. Previously, the residual operational deflection shape (R-ODS) method was successfully applied to beams with a single crack. The method is based on the ODSs at the exciting frequency and its higher harmonic components which consider both amplitude and phase information of responses to map the deflection pattern of structures. Although the R-ODS method shows the location of a single crack clearly, its identification for the location of multiple cracks in a structure is not always obvious. Therefore, an improvement to the R-ODS method is presented here to make the identification process distinct for the beams with multiple cracks. Numerical and experimental examples are utilised to investigate the effectiveness of the improved method.