Recently, the rapid growth of the companion animal market has led to the development of animal disease diagnosis kits. Therefore, the utility of the introduction of biomarkers for the development of animal molecular diagnostics is being reevaluated. A good biomarker should be precise and reliable, distinguish between normal and diseased states, and differentiate between different diseases. Recently reported genetic markers, tumor markers (cell free DNA, circulating tumor cells, granzyme, and skin tumors), and others (brucellosis, programmed death recovery-1, symmetric dimethylarginine, periostin, and cysteinyl leukotrien) have been developed. The biomarkers are used for risk prediction or for the screening, diagnosis, and monitoring of disease progression. The most important criteria for related biomarkers are disease specificity. Many potential biomarkers have emerged from laboratory and test studies, but they have not been validated in independent or large-scale clinical studies. Candidate biomarkers evaluate disease associations, verify the effectiveness of biomarkers for early detection and disease progression, and incorporate them into humans and animals. In the future, it will be necessary to reevaluate the utility of well-structured biomarker-based research and study the development of kits that can be used in on-site tests in accordance with the trends introduced in the diagnosis of animal diseases.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.464-469
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2019
A remote monitoring panel and control system was developed to control various valves and access control chambers, including gas shutoff valves used in CBR(Chemical, Biological and Radiological) facilities. The remote monitoring panel consisted of a main panel installed in the NBC (Nuclear, Biological and Chemical) control room and auxiliary panel installed in the clean room, and the size was divided into pure control and control including CCTV. This system can be monitored and controlled remotely according to the situation where an explosion door and gas barrier door can occur during war and during normal times. This system is divided into normal mode and war mode. In particular, it periodically senses the operation status of various valves, sensors, and filters in the CBR facilities to determine if each apparatus and equipment is in normal operation, and remotely alerts situation workers when repair or replacement is necessary. Damage due to the abnormal operation of each device in the situation can be prevented. This enables control of the blower, supply and exhaust damper, emergency generator, and coolant pump according to the state of shutoff valve and positive pressure valve in the occurrence of NBC, and prevents damage caused by abrupt inflow of conventional weapons and nuclear explosions.
Detection of subtle ground deformation of volcanoes plays an important role in evaluating the risk and possibility of volcanic eruptions. Ground-fixed observation equipment is difficult to maintain and cost-inefficient. In contrast, satellite remote sensing can regularly monitor at low cost. In this paper, following the study of Chadwick et al. (2006), which applied the interferometric SAR (InSAR) technique to the Sierra Negra volcano, Galapagos. In order to investigate the deformation of the volcano before 2005 eruption, the recent activities of this volcano were analyzed using Sentinel-1, the latest SAR satellite. We obtained the descending mode Sentinel-1A SAR data from January 2017 to January 2018, applied the Persistent Scatter InSAR, and estimated the depth and expansion quantity of magma in recent years through the Mogi model. As a result, it was confirmed that the activity pattern of volcano prior to the eruption in June 2018 was similar to the pattern before the eruption in 2005 and was successful in estimating the depth and expansion amount. The results of this study suggest that satellite SAR can characterize the activity patterns of volcano and can be possibly used for early monitoring of volcanic eruption.
The COVID-19 virus is a β-genus virus that causes infection by mediating the angiotensin convertible enzyme 2 (ACE2) receptor, which is distributed in large numbers in the human respiratory tract. The disease requires effective post-management of antibody production by complete healers and vaccinators because there is no perfect remedy for the virus infection. This study aimed to develop recombinant proteins specifically responsive to neutralizing antibodies in clinical specimens and use them to develop a rapid diagnostic kit to diagnose neutralizing antibodies quickly and conveniently against the COVID-19 virus and confirm the possibility of commercialization through a performance evaluation. Rapid diagnostic kits using COVID-19 S1 RBD recombinant proteins can be applied to rapid diagnostic kits, with positive percentage agreement (PPA) and negative percentage agreement (NPA) of 100% and 98.3%, respectively, compared to the U.S. FDA-approved ELISA kits. If the performance of the rapid diagnostic kit is improved and neutralizing antibodies can be analyzed quantitatively using quantitative analysis equipment, it can be used as important data to predict immunity to the COVID-19 virus and determine additional vaccinations.
In this study, the status of damage by subterranean termites and their management according to the region and type of domestic wooden cultural properties were identified. This was based on the survey reports of agencies conducting regular nationwide and regional monitoring of subterranean termites. In addition, using geographical information system (GIS) based on the survey contents, a map was constructed of termite infestation and its progress on 2,805 wooden cultural properties that were surveyed nationwide. Based on the map produced, a total of 486 cases of termite infestation were confirmed in wooden cultural properties during 2018-2019, of which 143 cases (approximately 29.4%) were confirmed to be owing to the invasion of termites in the ground and infestation of wood materials. A web platform and an application using a mapping application program interface were created to increase accessibility to the investigated damage status data. The methods employed by each institution for investigating and monitoring the invasion of termites in the ground included the use of detection dogs, visual observation, installation of wood specimens made of pine, and microwave equipment. However, it was confirmed that monitoring and survey methods were not applied to determine the territorial range of the subterranean termite colonies. Accordingly, the use of dyeing and mark-release-recapture methods were deemed necessary to understand the current status, such as calculating the scope of the target wooden cultural property, when monitoring subterranean termite colonies.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.6
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pp.77-83
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2020
The heat treatment facility is in a situation where the scope of application of the remote IOT system is expanding due to the harsh environment caused by high heat and long working hours among the root industries. In this heat treatment process environment, the IOT middleware is required to play a pivotal role in interpreting, managing and controlling data information of IoT devices (sensors, etc.). Until now, the system controlled by the heat treatment remotely was operated with the command of the operator's batch system without overall monitoring of the site situation. However, for the safety and precise control of the heat treatment facility, it is necessary to control various sensors and recognize the surrounding work environment. As a solution to this, the heat treatment safety support system presented in this paper proposes a support system that can detect the access of the work manpower to the heat treatment furnace through thermal image detection and operate safely when ordering work from a remote location. In addition, an OPEN CV-based deterioration analysis system using DNN deep learning network was constructed for faster and more accurate recognition than general fixed hot spot monitoring-based thermal image analysis. Through this, we would like to propose a system that can be used universally in the heat treatment environment and support the safety management specialized in the heat treatment industry.
Alzheimer's disease causes progressive neuronal loss that leads to cognitive disturbances. It is not currently curable, and there is no way to stop its progression. However, since medical treatment for Alzheimer's disease is most effective in the early stages, early detection can provide the best chance for symptom management. Biomarkers for the diagnosis of Alzheimer's disease include amyloid β (Aβ) deposition, pathologic tau, and neurodegeneration. Aβ deposition and phosphorylated tau can be detected by cerebrospinal fluid (CSF) analysis or positron emission tomography (PET). However, CSF sampling is quite invasive, and PET analysis needs specialized and expensive equipment. During the last decades, blood-based biomarker analysis has been studied to develop fast and minimally invasive biomarker analysis method. And one of the remarkable findings is the involvement of platelets as a primary source of Aβ in plasma. Aβ can be transported across the blood - brain barrier, creating an equilibrium of Aβ levels between the brain and blood under normal condition. Interestingly, a number of clinical studies have unequivocally demonstrated that plasma Aβ42/Aβ40 ratios are reduced in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Together, these recent findings may lead to the development of a fast and minimally invasive early diagnostic approach to Alzheimer's disease. In this review, we summarize recent advances in the biomarkers of Alzheimer's disease, especially the involvement of platelets as a source of peripheral Aβ production and its potential as a blood-based biomarker.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.2
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pp.193-201
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2021
The welding has a high proportion of the production and drying of ships or offshore plants. Non-destructive testing is carried out to verify the quality of welds in Korea, radiography test (RT) is mainly used. Currently, most shipyards adopt analog-type techniques to print the films through the shoot of welding parts. Therefore, the time required from radiography test to pass or fail judgment is long and complex, and is being manually carried out by qualified inspectors. To improve this problem, this paper covers a platform for scanning and digitalizing RT films occurring in shipyards with high resolution, accumulating them in management servers, and applying artificial intelligence (AI) technology to detect welding defects. To do this, we describe the process of designing and developing RT film scanning equipment, welding inspection information integrated management platform, fault reading algorithms, visualization software, and testing and verification of each developed element in conjunction.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.577-582
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2021
Recently, with the development of AR, VR, and smart device technologies, the demand for services based on non-face-to-face environments is also increasing in the fitness industry. The non-face-to-face online home training service has the advantage of not being limited by time and place compared to the existing offline service. However, there are disadvantages including the absence of exercise equipment, difficulty in measuring the amount of exercise and chekcing whether the user maintains an accurate exercise posture or not. In this study, we develop a standard exercise program that can compensate for these shortcomings and propose a new non-face-to-face home training application by using a deep learning-based body posture estimation image processing algorithm. This application allows the user to directly watch and follow the trainer of the standard exercise program video, correct the user's own posture, and perform an accurate exercise. Furthermore, if the results of this study are customized according to their purpose, it will be possible to apply them to performances, films, club activities, and conferences
Sodium alginate is the sodium salt of alginic acid, commonly used as a food additive for stabilizing, thickening, and emulsifying properties. A relatively simple and universal analysis method is used to study sodium alginate due to the complex pretreatment process and extended analysis time required during the quantitative method. As for the equipment, HPLC-UVD and Unison US-Phenyl column were used for analysis. For the pretreatment condition, a shaking apparatus was used for extraction at 150 rpm for 180 minutes at room temperature. The calibration curve made from the standard sodium alginate solution in 5 concentration ranges showed that the linearity (R2) is 0.9999 on average. LOD and LOQ showed 3.96 mg/kg and 12.0 mg/kg, respectively. Furthermore, the average intraday and inter-day accuracy (%) and precision (RSD%) were 98.47-103.74% and 1.69-3.08% for seaweed jelly noodle samples and 99.95-105.76% and 0.59-3.63% for sherbet samples, respectively. The relative uncertainty value was appropriate for the CODEX standard with 1.5-7.9%. To evaluate the applicability of the method developed in this study, the sodium alginate concentrations of 103 products were quantified. The result showed that the detection rate is highest from starch vermicelli and instant fried noodles to sugar processed products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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