We demonstrate the possible application of the sandwich type surface-enhanced Raman scattering (SERS) immunoassay using antigen-antibody binding for detection of prostate-specific antigen (PSA) in cancer cells. In this sandwich type of SERS immunoassay, to capture antigens onto the immobilized layer of antibodies on the gold substrate we prepared the monolayer of gold nanoparticles on the APTMS-derivatized surface of a glass slide by using the SAM technique. This sandwich type of SERS immunoassay in which antigens on the substrate specifically capture antibodies on a Raman reporter (DSNB coated gold nanoparticles with R6G) could successfully detect PSA at low levels. A strong SERS spectrum of Raman reporter was observed only with a substrate in which PSA is present.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.23-29
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2010
Nowadays it is required to design intelligent visual surveillance systems which automatically detect abandoned objects in public places to strengthen the social safety. Already recognized abandoned objects can be occluded partially or fully by surrounding people in public places after the first recognition. To improve an essential recognition performance index PAT, the system should overcome the occlusion problems. In this research, a design scheme is newly proposed to construct the robust detection system which is comprised of multiple stages considering the occlusion problem. To show the feasibilities of the proposed system, the evaluation was tried for the prepared image streams including 6 various situations and the experimental results show 96% and 75% in PAT performance for intrusion and abandoning events, respectively. Finally in spite of full occlusions by multiple persons, the proposed system shows the capability to continuously recognize the abandoned object after complex occlusions disappear.
Park, Dong-Won;An, Syungog;Ma, Ming;Singh, Kulwinder
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.1
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pp.81-91
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2005
In this paper we present a novel approach for image retrieval using color and edge information. We take into account the HSI(Hue, Saturation and Intensity) color space instead of RGB space, which emphasizes more on visual perception. In our system colors in an image are clustered into a small number of representative colors. The color feature descriptor consists of the representative colors and their percentages in the image. An improved cumulative color histogram distance measure is defined for this descriptor. And also, we have developed an efficient edge detection technique as an optional feature to our retrieval system in order to surmount the weakness of color feature. During the query processing, both the features (color, edge information) could be integrated for image retrieval as well as a standalone entity, by specifying it in a certain proportion. The content-based retrieval system is tested to be effective in terms of retrieval and scalability through experimental results and precision-recall analysis.
Fault diagnosis technique of electrical drives is becoming more and more important, since voltage fed converter system has become industrial standard in many applications. Many studies have been conducted an inverter fault diagnosis for induction motors. However, there are few researches about fault diagnosis of 3-phase ac/dc PWM (Pulse Width Modulation) converter compared to the dc/ ac inverter. The ac/dc converter is the opposite of dc/ac inverter at current flow. Also, inverter and converter have different current patterns under the same condition of IGBT (Insulated gate bipolar transistor) open switch fault. Therefore, it is difficult to apply intact diagnosis methods of inverter to the converter. This paper proposes modified fault detection methods for IGBT open switch fault in 3-phase ac/dc PWM converter by modifying established fault diagnostic methods for dc/ac inverters.
A Pt nanoparticle-decorated multiwall carbon nanotube (Pt-MWNT) electrode was prepared on Nafion by a hot-pressing at relatively low temperature. This electrode exhibited an intricate entangled, nanoporous structure as a result of gathering highly anisotropic Pt-MWNTs. Individual Pt nanoparticles were confirmed to have a polycrystalline face-centered cubic structure with an average crystal size of around 3.5 nm. From the cyclic voltammograms for hydrogen redox reactions, the Pt-MWNT electrode was found to have a similar electrochemical behavior to polycrystalline Pt, and a specific electrochemical surface area of $2170cm^2mg^{-1}$. Upon exposure to hydrogen analyte, the Pt-MWNT/Nafion electrode demon-strated a very high sensitivity of $3.60{\mu}A\;ppm^{-1}$ and an excellent linear response over the concentration range of 100-1000 ppm. Moreover, this electrode was also evaluated in terms of response and recovery times, reproducibility, and long-term stability. Obtained results revealed good sensing performance in hydrogen detection.
Bilgili, Erdem;Goknar, I. Cem;Albora, Ali Muhittin;Ucan, Osman Nuri
ETRI Journal
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v.27
no.3
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pp.294-303
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2005
In this paper, a supervised algorithm for the evaluation of geophysical sites using a multi-level cellular neural network (ML-CNN) is introduced, developed, and applied to real data. ML-CNN is a stochastic image processing technique based on template optimization using neighborhood relationships of the pixels. The separation/enhancement and border detection performance of the proposed method is evaluated by various interesting real applications. A genetic algorithm is used in the optimization of CNN templates. The first application is concerned with the separation of potential field data of the Dumluca chromite region, which is one of the rich reserves of Turkey; in this context, the classical approach to the gravity anomaly separation method is one of the main problems in geophysics. The other application is the border detection of archeological ruins of the Hittite Empire in Turkey. The Hittite civilization sites located at the Sivas-Altinyayla region of Turkey are among the most important archeological sites in history, one reason among others being that written documentation was first produced by this civilization.
In a most recent object tracking research work, applying Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network-based strategies become relevant for resolving the noticeable challenges in it, like, occlusion, motion, object, and camera viewpoint variations, changing several targets, lighting variations. In this paper, the LSTM Network-based Tracking association method has proposed where the technique capable of real-time multi-object tracking by creating one of the useful LSTM networks that associated with tracking, which supports the long term tracking along with solving challenges. The LSTM network is a different neural network defined in Keras as a sequence of layers, where the Sequential classes would be a container for these layers. This purposing network structure builds with the integration of tracking association on Keras neural-network library. The tracking process has been associated with the LSTM Network feature learning output and obtained outstanding real-time detection and tracking performance. In this work, the main focus was learning trackable objects locations, appearance, and motion details, then predicting the feature location of objects on boxes according to their initial position. The performance of the joint object tracking system has shown that the LSTM network is more powerful and capable of working on a real-time multi-object tracking process.
The following study describes the gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) based screening and confirmation analysis of urinary androgenic steroids. Four commercially available solid-phase extraction (SPE) cartridges, Serdolit PAD-1, Sep-pak $C_{18}$, amino-propyl, and Oasis HLB, and three different extractive organic solvents, diethyl ether, methyl tert-butyl ether (MTBE), and n-pentane, were tested for sample preparation. Overall, Oasis HLB combined with MTBE extraction provided the highest recoveries in 39 of 46 total androgenic steroids examined and it showed a good extraction yield (>82.1%) for polar steroids, such as metabolites of fluoxymesterone, oxandrolone, and stanozolol, which gave a poor recovery in both n-pentane (9.2-64.3%) and diethyl ether (22.2-73.6%) extractions. All SPE sorbents tested showed potential, because they were efficient in extraction for most or selective steroids. When applied to positive urine samples based on the results obtained, the present method allowed selective and sensitive analysis for detection of urinary androgenic steroids. The experiments showed that the high-resolution MS method is clearly more efficient than the low-resolution MS technique for the detection of many urinary steroids. However, comprehensive sample clean-up procedures also might be needed especially in confirmation analysis to increase detectability.
Compared to the bar code which is being widely used for commercial products management, color code is advantageous in both the outlook and the number of combinations. And the color code has application areas complement to the RFID's. However, due to the severe distortion of the color component values, which is easily over $50{\%}$ of the scale, color codes have difficulty in finding applications in the industry. To improve the accuracy of recognition of color codes, it'd better to statistically process an entire color region and then determine its color than to process some samples selected from the region. For this purpose, we suggest a technique to detect edges between color regions in this paper, which is indispensable for an accurate segmentation of color regions. We first transformed RGB color image to HSI and YIQ color models, and then extracted I- and Y-components from them, respectively. Then we performed Canny edge detection on each component image. Each edge image usually had some edges missing. However, since the resulting edge images were complementary, we could obtain an optimal edge image by combining them.
The existing CREG-VP, a technique to compensate the successive cell losses caused by traffic congestion using the FEC method on the Vp, has the merits of the short average encoding decoding time and the compatibility with the ATM standard cell format, but it has the restriction in the number of regenerable cells. In this thesis, we propose a scheme to efficiently regenerate the cell losses even in the burst traffic property by the expansion of the CREG-VP. The proposed scheme improves the detection capability of the lost cells by changing the CRP and the regeneration performance of the successive cells by using the interleaved parity cell. The simulation result shows that the proposed method produces much improvements compared with the existing ones in the cell loss rate reduction factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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