Canine parvovirus(CPV) is a very highly contagious virus causing hemorrhagic enteritis and myocarditis mainly in young dogs. The diseases were first recognized in 1978, and then spread throughout the world by 1980. The main source of the infection seems to be the feces of infected dogs, at the same time feces are suitable materials for detection of virus in the enteric form exactly for the same reasons. Recently, a new technique of in vitro DNA amplification, Known as the polymerase chain reaction (PCR), has been widely applied to clinical viral diagnosis because of its sensitivity, specificity and rapidity. In this research, we attemped to set up the PCR for the detection of CPV in fecal samples and conformed the canine parvpviral enteritis by PCR. To increase the sensitivity and specificity of a PCR, the nested PCR (two-step PCR) was performed. We also surveyed the contamination status of CPV in the research using fecal specimen was highly sensitive and specific. Of the 100 fecal specimens suspected canine parvoviral enteritis, 45 fecal specimens were positive in HA test, 64 fecal specimens were positive in the first PCR, and 87 fecal specimens were positive in the second PCR. CPV contamination status of animal clinics and breeding centers was serious, wo hygienic management of environment in which dogs are reared is required. The nested PCR described here seems to be a rapid, sensitive and specific for the detection of canine parvovirus.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.7
no.3
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pp.61-66
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2011
The integrity of the SG(Steam Generator) tubes has been challenged by numerous factors such as flaws, operation, atmosphere, inherently degraded materials, loose parts and even human errors. Of the factors, loose parts(or foreign materials) on the secondary side of the tubes can bring about volumetric defects and even leakage from the primary to the secondary side in a short period of time. More serious concerns about the loose parts are their unknown influx path and rapid growth rate of the defects affected by the loose parts. Therefore it is imperative to detect and characterize the foreign materials and the defects. As a part of the measures for loose part detection, TTS(Top of Tubesheet) MRPC(Motorized Rotating Pancake Coils) ECT has been carried out especially to the restricted high probability area of the loose part. However, in the presence of loose parts in the other areas, wide range loose part detection techniques are required. In this study, loose part standard tube was presented as a way to accurately detect and characterize loose part signals. And the SG tube ECT bobbin coil and MRPC ISI(In-service Inspection) data of domestic OPR-1000 and Westinghouse Model F(W_F) were reviewed and consequently, comprehensive loose part detection technique is derived especially by applying bobbin coil signals
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.25-34
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2008
By comparing two images, which are captured with the same scene at different time, we can detect a set of outliers, such as occluding objects due to moving vehicles. To reduce the influence from the different intensity properties of the images, an intensity compensation scheme, which is based on the polynomial regression model, is employed. For an accurate detection of outliers alleviating the influence from a set of outliers, a simple technique that reruns the regression is employed. In this paper, an algorithm that iteratively reruns the regression is theoretically analyzed by observing the convergence property of the estimates of the noise variance. Using a correction constant for the estimate of the noise variance is proposed. The correction enables the detection algorithm robust to the choice of thresholds for selecting outliers. Numerical analysis using both synthetic and Teal images are also shown in this paper to show the robust performance of the detection algorithm.
In vitro elimination of Sweet potato leaf curl virus (SPLCV) from infected sweet potato is difficult due to low number of virus-free plants obtained from meristem tip culture and long growth period required for the virus detection. In this study, efficient production of the SPLCV-free sweet potato by in vitro therapy coupled with a PCR assay for virus detection was investigated. Infected shoots cultured on Murashige and Skoog medium were treated at three different temperatures for 7 weeks followed by meristem tip culture on the medium with or without ribavirin at 50 mg/L. The regenerated plantlets were tested for virus infection by a PCR assay. The results showed that the both heat- and cold-treatments, and addition of the ribavirin did not have significant effect on efficiency of the virus elimination. The meristem size, however, greatly affected the survival rate. Meristems sized over 0.4 mm survived better than smaller ones (0.2-0.3 mm). The PCR assay was approved to be a rapid, sensitive and reliable for the SPLCV detection in regenerated plantlets. Therefore, combination of cultivating meristem tips sized 0.4-0.5 mm on the medium at $22^{\circ}C$ without ribavirin and detection of SPLCV in the regenerated plantlets by the PCR assay was an efficient system for the SPLCV elimination from infected sweet potato.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.6
s.360
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pp.24-30
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2007
In this paper, an energy detection-based low power, low complexity IR-UWB receiver in multipath impulse radio channel is presented. The proposed receiver has a simple 1-bit sampler for energy detection. Also, multipath signal received from multipath impulse radio channel is amplified and envelope of the signal is detected. Then, energy detection technique using integrator by summing multipath signals in certain period is adopted to minimize the BER loss by simple energy detection. In particular, in acquisition of a sample signal, SNR is additionally improved using a digital sampler. Symbol decision using several sampled signals is performed and thus the process of symbol synchronization is significantly simplified. Also, it is effectively designed to be compatible with influences of multipath and timing error. In addition, the proposed receiver complexity is reduced using pulse decision window. The performance of the proposed receiver is simulated based on IEEE 802.15.4a channel model and the algorithms are implemented on FPGA.
In current semiconductor manufacturing, as the feature size of integrated circuit (IC) devices continuously shrinks, detecting endpoint in plasma etching process is more difficult than before. For endpoint detection, various kinds of sensors are installed in semiconductor manufacturing equipments, and sensor data are gathered with predefined sampling rate. Generally, detecting endpoint is performed using OES data of by-product. In this study, OES data of both by-product and etchant gas are used to improve reliability of endpoint detection. For the OES data pre-processing, a combination of Signal to Noise Ratio (SNR) and Principal Component Analysis (PCA),are used. Polynomial Regression and Expanded Hidden Markov model (eHMM) technique are applied to pre-processed OES data to detect endpoint.
The endpoint detection (EPD) is the most important technique in plasma etching process. In plasma etching process, the Optical Emission Spectroscopy (OES) is usually used to analyze plasma reaction. And Plasma Impedance Monitoring (PIM) system is used to measure the voltage, current, power, and load impedance of the supplied RF power during plasma process. In this paper, a new decision making algorithm is proposed to improve the performance of EPD in SiOx single layer plasma etching. To enhance the accuracy of the endpoint detection, both OES data and PIM data are utilized and a newly proposed decision making algorithm is applied. The proposed method successfully detected endpoint of silicon oxide plasma etching.
Kim, Hyun Suk;Smith, Martin B.;Koslowsky, Martin R.;Kwak, Sung-Woo;Ye, Sung-Joon;Kim, Geehyun
Journal of Radiation Protection and Research
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v.42
no.1
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pp.48-55
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2017
Background: Simultaneous detection of neutrons and gamma rays have become much more practicable, by taking advantage of good gamma-ray discrimination properties using pulse shape discrimination (PSD) technique. Recently, we introduced a commercial CLYC system in Korea, and performed an initial characterization and simulation studies for the CLYC detector system to provide references for the future implementation of the dual-mode scintillator system in various studies and applications. Materials and Methods: We evaluated a CLYC detector with 95% $^6Li$ enrichment using various gamma-ray sources and a $^{252}Cf$ neutron source, with validation of our Monte Carlo simulation results via measurement experiments. Absolute full-energy peak efficiency values were calculated for gamma-ray sources and neutron source using MCNP6 and compared with measurement experiments of the calibration sources. In addition, behavioral characteristics of neutrons were validated by comparing simulations and experiments on neutron moderation with various polyethylene (PE) moderator thicknesses. Results and Discussion: Both results showed good agreements in overall characteristics of the gamma and neutron detection efficiencies, with consistent ~20% discrepancy. Furthermore, moderation of neutrons emitted from $^{252}Cf$ showed similarities between the simulation and the experiment, in terms of their relative ratios depending on the thickness of the PE moderator. Conclusion: A CLYC detector system was characterized for its energy resolution and detection efficiency, and Monte Carlo simulations on the detector system was validated experimentally. Validation of the simulation results in overall trend of the CLYC detector behavior will provide the fundamental basis and validity of follow-up Monte Carlo simulation studies for the development of our dual-particle imager using a rotational modulation collimator.
This paper focused on the detection of the genetically modified soybean (Glycine max L. MERRILL) samples to search for the speedy analysis methods. We have identified the PCR (polymerase chain reaction) assay with a newly developed technique called DHPLC (denaturing high performance liquid chromatography) to screen the GMO in soybean. The DHPLC is i1s ability to directly detection specific sequences of DNA by using column. With these characteristics. the DHPLC assay had the advantage of simplicity, rapidty could obtain result within 20 minutes. Whereas $15{\times}10^{-4}ng/{\mu}L$ concentration could be detected with the PCR analysis, $15{\times}10^{-5}ng/{\mu}L$ concentration could be detected with the DHPLC method. Therefore, DHPLC method was considered to be a simple, fast and sensitivity screening method rather than PCR analysis for GMO detection in soybean.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.6
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pp.621-628
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2015
This paper describes an algorithm for detecting vehicles detection in real time. The proposed algorithm has the technique based on computer vision and image processing. In real, complex environment such as one with road traffic, many algorithms have great difficulty such as low detection rate and increasing computational time due to complex backgrounds and rapid changes. To overcome this problem in this paper, the proposed algorithm consists of the following methods. First, to effectively separate the candidate regions, we use vertical and horizontal edge information, and shadow values from input image sequences. Second, we extracts features by using HOG from the selected candidate regions. Finally, this paper uses the OS fuzzy-ELM based on SLFN to classify the extracted features. The experimental results show that the proposed method perform well for detecting vehicles and improves the accuracy and the computational time of detecting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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