Purpose: The purpose of this study was to evaluate the use of OraQuick tests in previously reported articles. Methods: The literature was searched using Pubmed Medline with keywords, such as "OraQuick" or "rapid HIV test". Articles that included the specificity and sensitivity of this device were reviewed. Results: A total of 11 journal articles including 3 domestic articles were reviewed. The sensitivity of the OraQuick Test was reported to be 97.8 to 100% and its specificity was 98.8 to 100%. Conclusion: The results indicated that the simple OraQuick assay has proven to be accurate and it can be used to detect patients with HIV and to prevent the spread of HIV on test screens.
Many researchers conducted the effort for improving the classification accuracy of satellite image. Most of the study has used optical spectrum information of each pixel for image classification. By applying this method for high resolution satellite image, number of class becomes increase. This situation is remarkable for house, because the roof of house has variety of many colors. Even if the classification is carried out for many classes, roof color information of each house is not necessary. Most of the case, we need the information that object is house or not. In this study, we propose the method for detecting the object by using Genetic Algorithms (GA). Aircraft was selected as object. It is easy for this object to detect in the airport. An aircraft was taken as a template. Object image was taken from QuickBird. Target image includes an aircraft and Haneda Airport. Chromosome has four or five parameters which are composed of number of template, position (x,y), rotation angle, rate of enlarge. Good results were obtained in the experiment.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.286-293
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2021
Recently, the quick development rate of apps in the Android platform has led to an accelerated increment in creating malware applications by cyber attackers. Numerous Android malware detection tools have utilized conventional signature-based approaches to detect malware apps. However, these conventional strategies can't identify the latest apps on whether applications are malware or not. Many new malware apps are periodically discovered but not all malware Apps can be accurately detected. Hence, there is a need to propose intelligent approaches that are able to detect the newly developed Android malware applications. In this study, Radial Basis Function (RBF) networks are trained using known Android applications and then used to detect the latest and new Android malware applications. Initially, the optimal permission features of Android apps are selected using Information Gain Ratio (IGR). Appropriately, the features selected by IGR are utilized to train the RBF networks in order to detect effectively the new Android malware apps. The empirical results showed that RBF achieved the best detection accuracy (97.20%) among other common machine learning techniques. Furthermore, RBF accomplished the best detection results in most of the other measures.
In many cases, the quality of a product is determined by several correlated quality variables. Control charts have been used for a long time widely to control the production process and to quickly detect the assignable causes that may produce any deterioration in the quality of a product. Numerical switching performances of multivariate cumulative sum control chart for simultaneous monitoring all components in the dispersion matrix ${\Sigma}$ under multivariate normal process $N_p({\underline{\mu}},{\Sigma})$ are considered. Numerical performances were evaluated for various shifts of the values of variances and/or correlation coefficients in ${\Sigma}$. Our computational results show that if one wants to quick detect the small shifts in a process, CUSUM control chart with small reference value k is more efficient than large k in terms of average run length (ARL), average time to signal (ATS), average number of switches (ANSW).
The railway system requires safety and reliability of service of all railway vehicles. Suitable technical systems and working methods adapted to it, which meet the requirements on safety and good order of traffic, should be maintained. For detection of defects, non-destructive testing methods-which should be quick, reliable and cost-effective - are most often used. Since failure in railway wheelset can cause a disaster, regular inspection of defects in wheels and axles are mandatory. Ultrasonic testing, acoustic emission and eddy current testing method and so on regularly check railway wheelset in service. However, it is difficult to detect a crack initiation clearly with ultrasonic testing due to noise echoes. It is necessary to develop a non-destructive technique that is superior to conventional NDT techniques in order to ensure the safety of railway wheelset. In the present paper, the new NDT technique is applied to the detection of surface defects for railway wheelset. To detect the defects for railway wheelset, the sensor for defect detection is optimized and the tests are carried out with respect to surface and internal defects each other. The results show that the surface crack depth of 1.5 mm in press fitted axle and internal crack in wheel could be detected by using the new method. The ICFPD method is useful to detect the defect that initiated in railway wheelset.
The development and commercialization of industrial genetically modified (GM) organisms is actively progressing worldwide, highlighting an increased need for improved safety management protocols. We sought to establish an environmental monitoring method, using real-time polymerase chain reaction (PCR) and propidium monoazide (PMA) treatment to develop a quantitative detection protocol for living GM microorganisms. We developed a duplex TaqMan quantitative PCR (qPCR) assay to simultaneously detect the selectable antibiotic gene, ampicillin (AmpR), and the single-copy Escherichia coli taxon-specific gene, D-1-deoxyxylulose 5-phosphate synthase (dxs), using a direct cell suspension culture. We identified viable engineered E. coli cells by performing qPCR on PMA-treated cells. The theoretical cell density (true copy numbers) calculated from mean quantification cycle (Cq) values of PMA-qPCR showed a bias of 7.71% from the colony-forming unit (CFU), which was within ±25% of the acceptance criteria of the European Network of GMO Laboratories (ENGL). PMA-qPCR to detect AmpR and dxs was highly sensitive and was able to detect target genes from a 10,000-fold (10-4) diluted cell suspension, with a limit of detection at 95% confidence (LOD95%) of 134 viable E. coli cells. Compared to DNA-based qPCR methods, the cell suspension direct PMA-qPCR analysis provides reliable results and is a quick and accurate method to monitor living GM E. coli cells that can potentially be released into the environment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.316-321
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2005
We designed and implemented fish robots for various purposes such as autonomous navigation, maneuverability control, posture balancing and improvement of quick turns in a tank of 120 X 120 X 180cm size. Typically, fish robots have 30-50 X 15-25 X 10-20cm dimensions; length, width and height, respectively. It is essential to have the ability of quick and smooth turning to avoid collision with obstacles or walls of the water pool at a close distance. Infrared distance sensors are used to detect obstacles, magneto-resistive sensors are used to read direction information, and a two-axis accelerometer is mounted to compensate output of direction sensors. Because of the swing action of its head due to the tail fin movement, the outputs of an infrared distance sensor contain a huge amount of noise around true distances. With the information from accelerometers and e-compass, much improved distance data can be obtained by fuzzy logic based estimation. Successful swimming and smooth turns without collision demonstrated the effectiveness of the distance estimation.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.3
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pp.70-80
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2010
This study proposes the algorithm to automate image alignment and detect marginal bone destructions, based on subtraction radiography for dental radiographic images necessary for dental PACS, which hasn't been covered by related literatures. The proposed algorithm enables a quick and precise detection of marginal bone destructions around teeth including implant through the knowlege-based multi-template matching in reference to ROI(Region Of Interest) obtained from applicable teeth using information about their geometric forms to solve problems single-template matching is exposed to. Actually, the test showed that it was possible not only to quickly and precisely detect marginal bone destructions around teeth, but also to get more objective and quantitative results through the algorithm.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.11
no.2
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pp.157-172
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2000
Metal containers represent a situation where a specific metal is exposed to a wide variety of electrolytes of varying degrees of corrosivity. For example, hundreds, if not thousands of different products are packaged in an aluminum beverage can. These products vary in pH, chloride concentration and other natural or artificial ingredients which can effect the type and severity of potential corrosion. Both localized (perforation) and uniform corrosion (metal dissolution without the onset of pitting) may occur in the can. A quick test or series of tests which could predict the propensity towards both types of corrosion would be useful to the manufacturer. Electrochemical noise data is used to detect the onset and continuation of pitting corrosion. Specific noise parameters such as the noise resistance (the potential noise divided by the current noise) have been used to both detect pitting corrosion and also to estimate the pitting severity. The utility of noise resistance and other electrochemical parameters has been explored through the application of artificial neural networks. The versatility of artificial neural networks is further demonstrated by combing electrochemical data with electrolyte properties such as pH and chloride concentration to predict both the severity of both localized and uniform corrosion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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