Frequent arousals during sleep degrade the quality of sleep and result in sleep fragmentation. Visual inspection of physiological signals to detect the arousal events is cumbersome and time-consuming work. The purpose of this study is to develop an automatic algorithm to detect the arousal events. The proposed method is based on time-frequency analysis and the support vector machine classifier using single channel electroencephalogram (EEG). To extract features, first we computed 6 indices to find out the informations of a subject's sleep states. Next powers of each of 4 frequency bands were computed using spectrogram of arousal region. And finally we computed variations of power of EEG frequency to detect arousals. The performance has been assessed using polysomnographic (PSG) recordings of twenty patients with sleep apnea, snoring and excessive daytime sleepiness (EDS). We could obtain sensitivity of 79.65%, specificity of 89.52% for the data sets. We have shown that proposed method was effective for detecting the arousal events.
Most of vaccine type security solutions detect intrusion of computer virus or malicious code. However, they almost don't have functionalities of the information leakage detection. In particular, information leakage through keylogging attact cannot be detected. In this paper, we design and implement a solution to detect the leakage of information through keylogging attact. Proposed solution detects the user-specified information in real time. To detect the leakage of user-specified information, the solution extracts the payload field from each outbound packet and compares with user-specified information. We design the solution to reduce the effect on the packet transmission delay time due to packet monitoring operation. And we design a simple user interface. By proposed solution, user can response to intrusion or information leakage immediately because he or she can perceives a leakage of information in real time.
우리나라에서의 심부 소형 터널의 탐사에는 주로 탄성파 탐사법이나 지오레이다 탐사법이 사용되어 왔으며, 그중에서 탄성파 탐사는 주로 주시나 진폭을 이용하여 터널의 위치를 해석하였다. 그러나 측정 시추공간의 짧은 거리와 초동의 피킹 오차 등에 의해서 터널의 정확한 위치 해석은 매우 불안정하였다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 주시 자료와 진폭 자료의 시뮬레이션에 의한 위치 추적을 시도하였다.
In this paper, we use a fuzzy algorithm to detect and diagnose the error which is caused by time delay of the computer-controlled system. Generally, a computer-controlled system is composed of computer and process. And they communicate the data each other. In data communication, error occurs by some reasons, such as noise, disturbance, hardware defect, etc. Time delay is one of the reasons. And time delay makes it difficult to distinguish whether the system really has a problem or not. Therefore, we need to detect and diagnose the error from time delay. For difficulty of modeling and ambiguity of classification, we use a fuzzy algorithm. To verify the better performance of the proposed algorithm, we exemplified by some simulation results.
Networks use relatively slow heartbeat mechanisms, usually in routing protocols, to detect failures when there is no hardware signaling to help out. The time to detect failures available in the existing protocols is no better than a second, which is far too long for some applications and represents a great deal of lost data at 10 Gigabit rates. We compare the convergence time of routing protocol applying Bidirectional Forwarding Detection (BFD) protocol in wired mesh network topology. This paper suggests the combinations of protocols improving fail-over performance. Through the performance analysis, we contribute to reduce convergence time when system is fail-over.
임베디드 센서는 낮은 전력량과 신호의 세기로 장애물이나 거리와 같은 공간 환경에 많은 영향을 받으며, 이러한 원인들로 인해 임베디드 센서에서는 노이즈 데이터가 빈번히 발생한다. 임베디드 센서에서 획득하는 정보는 시계열 데이터로 존재하기 때문에 지속적으로 발생하는 시계열 정보에 대한 오류 검출을 실시간적으로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 장치의 물리적 특성을 고려하여 실시간적으로 발생하는 임베디드 센서의 오류 신호를 검출하는 시계열 예측 기반 오류 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시계열 예측 기반 오류 검출 기법은 안정 구간 함수를이용하여 현재 발생하는 임베디드장치 신호의 오류를 판단한다. 안정 구간 함수는 임베디드장치 신호를 관측하여 오류 검출을 수행할 때 최근의 신호들에 오류 가중화를 적용함으로써 효과적으로 오류 신호를 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 Intel Lab 신호를 이용하여 실험하였으며, 실험에서 본 논문에서 제안한 기법은 중심이동평균 기법에 비해 26.25%의 정확도 향상을 나타내었다.
Background: The purpose of this study was to evaluate recently developed real-time polymerase chain reaction (PCR) assay kit to detect Mycobacterium tuberculosis (MTB) and nontuberculous mycobacteria (NTM) in respiratory specimens. Methods: We assessed the positive rate of the real-time PCR assay to detect MTB and NTM in 87 culture-positive specimens (37 sputum, 50 bronchial washing), which were performed real-time PCR by using $Real-Q_{TM}$ MTB&NTM Kit from January 2009 to June 2009, at Gyeongsang University Hospital. To compare the efficacy with the TB-PCR assay, we evaluated 63 culture-positive specimens (19 sputum, 44 bronchial washing) for MTB or NTM, which were performed TB-PCR by using ABSOLUTETM MTB II PCR Kit from March 2008 to August 2008. Results: Among 87 specimens tested using real-time PCR, MTB and NTM were cultured in 58 and 29, respectively. The positive rate of real-time PCR assay to detect MTB was 71% (22/31) and 92.6% (25/27) in AFB stain-negative and stain-positive specimens. For NTM, the positive rate of real-time PCR was 11.1% (2/18) and 72.7% (8/11) in AFB stain-negative and stain-positive specimens. Among 63 specimens performed using TB-PCR, MTB and NTM were cultured in 46 and 17, respectively. The positive rate of TB-PCR was 61.7% (21/34) and 100% (12/12) in AFB stain-negative and stain-positive specimens. TB-PCR was negative in all NTM-cultured 17 specimens. Conclusion: TB/NTM real-time PCR assay is useful to differentiate MTB and NTM in AFB stain-positive respiratory specimens and it is as effective in detecting MTB with TB-PCR.
Lee Seong-Hun;Kang Sang-Ho;Park Yong-Hwan;Min Dong-Myung;Kim Young-Mi
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제16권2호
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pp.205-211
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2006
A quantitative analytical method to detect new lines of genetically modified (GM) maize, NK603 and TC1507, has been developed by using a real-time polymerase chain reaction (PCR). To detect these GM lines, two specific primer pairs and probes were designed. A plasmid as a reference molecule was constructed from an endogenous DNA sequence of maize, a universal sequence of a cauliflower mosaic virus (CaMV) 35S promoter used in most GMOs, and each DNA sequence specific to the NK603 and TC1507 lines. For the validation of this method, the test samples of 0, 0.1, 0.5, 1.0, 3.0, 5.0, and 10.0% each of the NK603 and TC1507 GM maize were quantitated. At the 3.0% level, the biases (mean vs. true value) for the NK603 and TC1507 lines were 3.3% and 15.7%, respectively, and their relative standard deviations were 7.2% and 5.5%, respectively. These results indicate that the PCR method developed in this study can be used to quantitatively detect the NK603 and TC1507 lines of GM maize.
In this study, we developed nonvolatile residue (NVR) real-time monitoring system to measure the nonvolatile residue particle in ultra pure water (UPW). This device has a capability of measuring 4 different channels, i.e., 10 nm, 30 nm, 50 nm, and 100 nm. Until now, the light scattering method to detect RAE(residue after evaporation) was the only choice. However, this method can detect RAE larger than ca. 50 nm. In ultra pure water, RAE particles are usually very small and hard to detect with conventional laser scattering devices. To detect very small RAEs, a new system is developed and tested. The system consists of an atomizer that generates RAE particles and a four channel condensation particle counter (CPC). During the several months' operation in manufacturing line, the system was successfully tested and showed reliable results.
In this paper, we develop real-time monitoring system to detect third-party damage on natural gas pipeline by using sound propagation model. Since many third-party incidents cause damage that does not lead to immediate rupture but can grow with time, the developed real-time monitoring system can execute a significant role in reducing many third-party damage incidents. The developed system is composed of three steps as follows: i) DSP based system, ii) wireless communication system, iii) the calculation and monitoring software to detect the position of third-party damage using the propagation speed of acoustic wave. Furthermore, the developed system was set at practical offshore pipeline between two islands in Korea and it has been operating in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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