Specific primer sets based on ribosomal DNA(rDNA) internal transcribed specer(ITS) sequences were designed for rapid detection of Phellinus linteus and P. baumii. Polymerase chain reaction(PCR) with these primers produced unique bands for each Phellinus species. The annealing temperature range is from $40^{\circ}C\;to\;55^{\circ}C$. The length of PCR products(P. linteus and P. baumii) using designed combinative primer sets of PL1F, PL2R, PB1F, PB2R, ITS5F and ITS4R, were from 520 by to 730 bp. Fifteen strains of Phellinus species including P. linteus, P. baumii, P. weirianus, P. johnsonianus, P. rhabarberinus, P. pini, P. gilvus, P. igniarius, P. nigricans and P. laevigatus were examined in this study. Five strains, including two isolated strains of P. linteus(MPNU 7001 and MPNU 7002), and two isolated strains of P. baumii(MPNU 7004 and MPNU 7005) were shown to have about 520 bp (PL1F-PL2R), 700 bp (TTS5F-PL2R) and 600 bp (PB1F-ITS4R) -sized PCR single bands respectively. This molecular genetic technique provided a useful method for rapid detection and identification of P. linteus and P. baumii.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.5
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pp.51-57
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2014
In this paper, we introduce the adaptive threshold detection scheme based on an evolutionary arithmetic algorithm for the M-ary holographic data storage(HDS) system. The genetic algorithm is a particular class of evolutionary arithmetic based on the process of biological evolution, which is a very promising technique for optimization problem and estimation applications. In this study, to improve the detection performance that is degraded by the HDS channel environment and the pixel misalignment, the threshold value was assumed to be a population set of the evolutionary algorithm. The proposed method can find an appropriate population set of bit threshold, which minimizes bit error rate(BER) as increased generation. For performance evaluation, we consider severe misalignment effect in the 4-ary holographic data storage system. Furthermore, we measure the BER performance and compare the proposed methods with the conventional threshold detection scheme, which verifies the superiority of the proposed scheme.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.19
no.2
s.72
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pp.125-138
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2006
The use of system identification approaches for damage detection has been expanded in recent years owing to the advancements in data acquisition system andinformation processing techniques. Soft computing techniques such as neural networks and genetic algorithm have been utilized increasingly for this end due to their excellent pattern recognition capability. In this study, damage detection of bridge structures using neural networks technique based on the modal properties is presented, which can effectively consider the modeling uncertainty in the analysis model from which the training patterns are to be generated. The differences or the ratios of the mode shape components between before and after damage are used as the input to the neural networks in this method, since they are found to be less sensitive to the modeling errors than the mode shapes themselves. Two numerical example analyses on a simple beam and a multi-girder bridge are presented to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method.
Although torrents and P2P sites or web hard are frequently used by users simply because they can be easily downloaded freely or at low prices, domestic torrent and P2P sites or web hard are very sensitive to copyright. Techniques have been researched and applied. Among these, title and string comparison method filtering techniques that block the number of cases such as file titles or combinations of key words are blocked by changing the title and spacing. Bypass is easy through. In order to detect and block illegal works for copyright protection, a technique for normalizing modified file titles is essential. In this paper, we compared the detection rate by searching before and after normalizing the modified file title of illegal works and normalizing the file title. Before the normalization, the detection rate was 77.72%, which was unfortunate while the detection rate was 90.23% after the normalization. In the future, it is expected that better handling of nonsense terms, such as common date and quality display, will yield better results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.175-182
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2010
The paper presents a novel algorithm for face and iris detection with the application for driver iris monitoring. The proposed algorithm consists of the following major steps: Skin-color segmentation, facial features segmentation, and iris positioning. For the skin-segmentation we applied a multi-layer perceptron to approximate the statistical probability of certain skin-colors, and filter out those with low probabilities. The next step segments the face region into the following categories: eye, mouth, eye brow, and remaining facial regions. For this purpose we propose a novel segmentation technique based on estimation of facial class probability density functions (PDF). Each facial class PDF is estimated on the basis of salient features extracted from a corresponding facial image region. Then pixels are classified according to the highest probability selected from four estimated PDFs. The final step applies the circular Hough transform to the detected eye regions to extract the position and radius of the iris. We tested our system on two data sets. The first one is obtained from the Web and contains faces under different illuminations. The second dataset was collected by us. It contains images obtained from video sequences recorded by a CCD camera while a driver was driving a car. The experimental results are presented, showing high detection rates.
Purpose: Vertical root fracture (VRF) is a common complication in endodontically treated teeth. Considering the poor prognosis of VRF, a reliable and valid detection method is necessary. Cone beam computed tomography (CBCT) has been reported to be a reliable tool for the detection of VRF; however, the presence of metallic intracanal posts can decrease the diagnostic values of CBCT systems. This study evaluated and compared the effects of intracanal stainless steel or titanium posts on the sensitivity, specificity, and accuracy of VRF detection using a NewTom VG CBCT system. Materials and Methods: Eighty extracted single-rooted teeth were selected and sectioned at the cemento-enamel junction. The roots were divided into two groups of 40. Root fracture was induced in the test group by using an Instron machine, while the control group was kept intact. Roots were randomly embedded in acrylic blocks and radiographed with the NewTom VG, both with titanium and stainless steel posts and also without posts. Sensitivity, specificity, and accuracy values were calculated as compared to the gold standard. Results: The sensitivity, specificity, and accuracy of VRF diagnosis were significantly lower in teeth with stainless steel and titanium posts than in those without posts. Interobserver agreement was the highest in teeth without posts, followed by stainless steel posts, and then titanium posts. Conclusion: Intracanal posts significantly decreased the VRF diagnostic values of CBCT. The stainless steel posts decreased the diagnostic values more than the titanium posts.
Grapevine leafroll-associated 3 closterovirus (GLRaV-3) is phloem limited virus, and one of the most severe viral diseases found in Korea. However, nonhomogenous distribution and low concentration and seasonal variations of GLRaV-3 in grapevines remain as main problems which prevent the introduction and molecular biology or serology experiments. Virus-infected plantlet in vitro was obtained from node tissue cuttings, which was GLRaV-3 infected 'kyoho' vines. The amount of purified virus was highest in vitro plantlet. Moreover, viruses seem to be relatively homogeneously distributed in all organs including leaf, stem and callus derived from in vitro plantlets. RT-PCR detection using in vitro plantlet tissue as template was most effective. When comparing ELISA to RT-PCR, RT-PCR detection was 1,000 times as effective as ELISA. These results can be explained by improved quality such as tenderness or less tannins in plantlet in vitro. In conclusion, until infected herbaceous host will be available, tissue culture can be usefully adopted as a technique for a good source of GLRaV-3 closterovirus for further studies.
Background: Examination of sentinel lymph node (SLN) biopsies provides accurate nodal staging for breast cancer and plays a key role in patient management. Procurement of SLNs and the methods used to process specimens are equally important. Increasing the level of detail in histopathological examination of SLNs increases detection of metastatic tumours but will also increase the burden of busy laboratories and thus may not be carried out routinely. Recommendation of a reasonable standard in SLN examination is required to ensure high sensitivity of results while maintaining a manageable practice workload. Materials and Methods: Twenty-four patients with clinically node-negative breast cancer were recruited. Combined radiotracer and blue dye methods were used for identification of SLNs. The nodes were thinly sliced and embedded. Serial sectioning and immunohistochemical (IHC) staining against AE1/AE3 were performed if initial H&E sections of the blocks were negative. Results: SLNs were successfully identified in all patients. Ten cases had nodal metastases with 7 detected in SLNs and 3 detected only in axillary nodes (false negative rate, FNR=30%). Some 5 out of 7 metastatic lesions in the SLNs (71.4%) were detected in initial sections of the thinly sliced tissue. Serial sectioning detected the remaining two cases with either micrometastases or isolated tumour cells (ITC). Conclusions: Thin slicing of tissue to 3-5mm thickness and serial sectioning improved the detection of micro and macro-metastases but the additional burden of serial sectioning gave low yield of micrometastases or ITC and may not be cost effective. IHC validation did not further increase sensitivity of detection. Therefore its use should only be limited to confirmation of suspicious lesions. False negative cases where SLNs were not involved could be due to skipped metastases to non-sentinel nodes or poor technique during procurement, resulting in missed detection of actual SLNs.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.39-44
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2020
Malicious codes cause damage to equipments while avoiding detection programs(vaccines). The reason why it is difficult to detect such these new malwares using the existing vaccines is that they use "signature-based" detection techniques. these techniques effectively detect already known malicious codes, however, they have problems about detecting new malicious codes. Therefore, most of vaccines have recognized these drawbacks and additionally make use of "heuristic" techniques. This paper proposes a technology to detecting unknown malicious code using deep learning. In addition, detecting malware skill using Supervisor Learning approach has a clear limitation. This is because, there are countless files that can be run on the devices. Thus, this paper utilizes Stacked Convolution AutoEncoder(SCAE) known as Semi-Supervisor Learning. To be specific, byte information of file was extracted, imaging was carried out, and these images were learned to model. Finally, Accuracy of 98.84% was achieved as a result of inferring unlearned malicious and non-malicious codes to the model.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.3
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pp.37-46
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2012
In RADAR and SONAR detection systems, noise environment can be classified into homogeneous and heterogeneous environment. Especially heterogeneous environments are modelled as target masking and clutter edge. Since the variability-index (VI) CFAR, a composed CFAR algorithm, dynamically selects one of the mean-level algorithms based on the VI and the MR (mean ratio) test, it is robust to various environments. However, the VI CFAR still suffers from lowered detection probabilities in heterogeneous environments. To overcome these problems, we propose an improved VI CFAR processor where TM (trimmed mean) CFAR and a sub-windowing technique are introduced to minimize the degradation of the detection probabilities appeared in heterogeneous environments. Computer simulation results show that the proposed method has the better performance in terms of detection probability and false alarm probability compared to the VI CFAR and single CFAR algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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