In this work, we describe an electrochemical immunosensor for simple, fast and quantitative detection of a urinary hippuric acid (HA). Urinary HA, of molecular weight 180 DA, is one of the major metabolites and biological indicators in toluene-exposed humans. Simple and ubiquitous monitoring of exposure to toluene is very important in occupational health care. We propose the electrochemical immunoassay based on the dopamine-antigen conjugate for detecting hippuric acid. Our electrochemical immunoassay system employs a conjugate of dopamine (DA) as an electrochemical active molecule and hippuric acid (HA) as an antigen. As an electrochemical aspect, dopamine (DA) containing two hydroxyl group can show excellent redox signal. Also, dopamine-tethered hippuric acid (DA-HA) shows the reversible redox signal in the immunoassay. The competition between HA and DA-HA generated electric signals proportional to HA concentration. The electrochemical immunoassay was performed with DA-HA on the screen printed carbon electrodes (SPCEs), and then applies the mixture antigen (HA) and HA-antibody. The electrical signals were proportional to HA in the range of 0.010~2.500 mg/mL which is enough range to be used for the point-of-care.
We present photometric results of the δ Sct star V1162 Ori, which is extensively monitored for a total of 49 nights from mid-December 2014 to early-March 2015. The observations are made with three KMTNet (Korea Microlensing Telescope Network) 1.6 m telescopes installed in Chile, South Africa, and Australia. Multiple frequency analysis is applied to the data and resulted in clear detection of seven frequencies without an alias problem: five known frequencies and two new ones with small amplitudes of 1.2-1.7 mmag. The amplitudes of all but one frequency are significantly different from previous results, confirming the existence of long-term amplitude changes. We examine the variations in pulsation timings of V1162 Ori for about 30 years by using the times of maximum light obtained from our data and collected from the literatures. The O − C (Observed minus Calculated) timing diagram shows a combination of a downward parabolic variation with a period decreasing rate of (1/P)dP/dt = −4.22 × 10−6 year−1 and a cyclic change with a period of about 2780 days. The most probable explanation for this cyclic variation is the light-travel-time effect caused by an unknown binary companion, which has a minimum mass of 0.69 M⊙. V1162 Ori is the first δ Sct-type pulsating star of which the observed fast period decrease can be interpreted as an evolutionary effect of a pre-main sequence star, considering its membership of the Orion OB 1c association.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.146-149
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2013
For in recently years, global cellular network service is changing rapidly to 4G. However, the fast introducing of 4G has been going with not enough research about security threat, it could be many kind of vulnerability. Therefore the research about security threat on 4G network is ongoing in external countries, but not sufficient in domestic. particularly in domestic situation of rapidly increased subscribers, The security threats which are hindering stability and usability could make a fatal effect on many users. 4G network should be considered about the feature of mobile network to protect 4G network stable. Mobile network has limited radio resources, it releases the radio resource which is not used in selected time and reallocate when detected the data transmission. Many signaling messages are transferred in the network entities to allocate or release the radio resource. In this paper, it will be introduced the technology to detect signaling DoS traffic hindering the stability and usability of network entities managing the radio resources by huge signaling message from the repetitive wireless connection/release message.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.2
s.40
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pp.25-33
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2006
We propose a method that automatically classifies the images into the object and non-object images. An object image is the image with object(s). An object in an image is defined as a set of regions that lie around center of the image and have significant color distribution against the other surround (or background) regions. We define four measures based on the characteristics of an object to classify the images. The center significance is calculated from the difference in color distribution between the center area and its surrounding region. Second measure is the variance of significantly correlated colors in the image plane. Significantly correlated colors are first defined as the colors of two adjacent pixels that appear more frequently around center of an image rather than at the background of the image. Third one is edge strength at the boundary of candidate for the object. By the way, it is computationally expensive to extract third value because central objects are extracted. So, we define fourth measure which is similar with third measure in characteristic. Fourth one can be calculated more fast but show less accuracy than third one. To classify the images we combine each measure by training the neural network and SYM. We compare classification accuracies of these two classifiers.
This paper describes an EEG(electroencephalogram) software for two-channel cerebral function monitoring system to detect the cerebral ischemia. In the software, two-channel bipolar analog EEG signals are digitized and from the signals various EEG parameters are extracted and displayed on a monitor in real-time. Digitized EEG signal is transformed by FFT(Fast Fourier transform) and represented as CSA(compressed spectral array) and DSA(density spectral array). Additional 5 parameters, such as alpha ratio, percent delta, spectral edge frequency, total power, and difference in total power, are estimated using the FFT spectra. All of these are effectively merged in a monitor and displayed in real-time. Through animal experiments and clinical trials on men, the software is modified and enhanced. Since the software provides raw EEG, CSA, DSA, simultaneously with additional 5 parameters in a monitor, it is possible to observe patients multilaterally. For easy comparison of patient's status, reference patterns of CSA, DSA can be captured and displayed on top of the monitor. And user can mark events of surgical operation and patient's conditions on the software, this allow him jump to the points of events directly, when reviewing the recorded EEG file afterwards. Other functions, such as forward/backward jump, gain control, file management are equipped and these are operated by simple mouse click. Clinical tests in a university hospital show that the software responds accurately according to the conditions of patients and medical doctors can use the software easily.
Electrogastrography(EGG), the cutaneous recording of the myoelectrical activity of the stomach using surface electrodes, is attactive due to its non-invasiveness. Despite many attempts made over the decades, analysis of surface EGG has not led to identification of contraction-related electrical response activity of the stomach that would help the clinician to diagnose motility disorders of the stomach. We propose feasible methods to detect the gastric contraction by spectrum analysis and vector analysis of the surface EGG signal. A running spectral analysis(RSA) based on the fast Fourier transform (FFT) was applied to the filtered EGG signal. The powers of dominant frequency and its harmonics were compared with gastric contraction signals such as the strain gauge signal from the gastric serosa in dog or the antropyloric pressure in human. And we also carried out vector analysis of the filtered EGG signals obtained from three paired electrodes. The amplitude and direction of the calculated EGG vector were analyzed and compared with the gastric contraction signals. From the spectrum analysis, we found that the increase of the power of the first harmonic of the dominant frequency was highly correlated with the gastric contraction. And from the vector analysis of the EGG signal, we found a typical change of the amplitude and direction of the EGG vector, which can indicate occurrences of the gastric contraction.
Capillary electrophoresis (CE) with rice proteins was used to discriminate 10 domestic rice cultivars in less than 25 min. Most cultivars were differentiated quickly and easily using P-ACN buffer system. CE of rice prolamins allowed classifying ten varieties of Korean rice into three groups. Peak h was characteristic peak for Dongjinbyeo, Gaehwabyeo and Yongnambyeo which were classified into the group of Dongjinbyeo. Chuchungbyeo, Odaebyeo, Mangeumbyeo and Bonggwangbyeo easily differentiated from the group of Dongjinbyeo by the absence of peak h which were classified into the group of Chuchungbyeo. Peak g typical for Illpumbyeo, Hwaseungbyeo and Hwayoungbyeo accounted for 70% of total peak area. They belong to the group of Illpumbyeo. Some cultivars showed specific peak patterns among ten cultivars, Illpumbyeo was differentiated from others by several peaks between peak c and peak f, and the peak d was apparently detected in Odaebyeo not in others. Other minor differences were also found within each group. The result of the study showed that CE has potential for discrimination of rice cultivars. It also possesses the inherent advantages such as low mass requirements, fast seperations, and quantitative analysis through on-capillary UV detection.
Kim, Dong-Sik;Kim, Jong-Pil;Lee, Ju-Young;Kang, Yeon Duk;Kim, Sun-Ju
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.1
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pp.73-79
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2020
Modern radar system requires high spectral purity and low phase noise characteristics for very low RCS target detection and high resolution SAR (Synthetic Aperture Radar) image. This paper presents a new X-band high stable frequency synthesizer for high performance radar system, which combines DAS (Direct Analog Synthesizer) and DDS (Direct Digital Synthesizer) techniques, in order to cope with very low phase noise and high frequency agility requirements. This synthesizer offers more than 10% operating bandwidth in X-band frequency and fast agile time lower than 1 usec. Also, the phase noise at 10kHz offset is lower than -136dBc/Hz, which shows an improvement of more than 10dB compared to the current state of art frequency synthesizer. This architecture can be applied to L-band and C-band application as well. This frequency synthesizer is able to used in modern AESA (Active Electronically Scanned Array) radar system and high resolution SAR application.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.697-708
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2016
As the needs for fast wireless communication technology in various fields, including companies, individuals, etc., grows, many research projects related to the coverage of propagation are being carried out for plaining optimized communication services. On the other hand, there are some limitations in surveying and analyzing propagation in highland areas. To provide a better communication service of a new service, a range of radio environment conditions based on a wide radio bandwidth (selection of propagation model, correction of value in accordance with radio bandwidth, etc.) should be considered. In particular, radio environment conditions are becoming increasingly sophisticated. By the early detection of real-time changes in the radio spectrum, which is based on an examination and research of regional occupied band width condition, proper measures should be established. To make a proper solution of above, the basic real-time analysis of spectrum distribution status by regional groups is necessary. In addition, the establishment of prompt measures should be enable by stored or analyzed radio data. In an attempt to predict reliable propagation coverage, this thesis examines the limited propagation data with HTZ Warfare, which were collected from domestic high land sites faced with limited access. Furthermore, a comparative result value evaluation for an optimized propagation model was performed through testing simulations, and frequency-dependent and propagation model-dependent analysis.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.6
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pp.609-616
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2017
In this paper, we propose an algorithm to obtain more stable and high recognition rate by using left and right rotation information of input image in order to obtain a stable recognition rate in face recognition. The proposed algorithm uses the facial image as the input information in the web camera environment to reduce the size of the image and normalize the information about the brightness and color to obtain the improved recognition rate. We apply Principal Component Analysis (PCA) to the detected candidate regions to obtain feature vectors and classify faces. Also, In order to reduce the error rate range of the recognition rate, a set of data with the left and right $45^{\circ}$ rotation information is constructed considering the directionality of the input face image, and each feature vector is obtained with PCA. In order to obtain a stable recognition rate with the obtained feature vector, it is after scattered in the eigenspace and the final face is recognized by comparing euclidean distant distances to each feature. The PCA-based feature vector is low-dimensional data, but there is no problem in expressing the face, and the recognition speed can be fast because of the small amount of calculation. The method proposed in this paper can improve the safety and accuracy of recognition and recognition rate faster than other algorithms, and can be used for real-time recognition system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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