In this study, we describe our newly-developed sensitive two-stage PCR procedure for the detection of 13 common mycoplasmal contaminants (M. arthritidis, M. bovis, M. fermentans, M. genitalium, M. hominis, M. hyorhinis, M. neurolyticum, M. orale, M. pirum, M. pneumoniae, M. pulmonis, M. salivarium, U. urealyticum). For primary amplification, the DNA regions encompassing the 16S and 23S rRNA genes of 13 species were targeted using general mycoplasma primers. The primary PCR products were then subjected to secondary nested PCR, using two different primer pair sets, designed via the multiple alignment of nucleotide sequences obtained from the 13 mycoplasmal species. The nested PCR, which generated DNA fragments of 165-353 bp, was found to be able to detect 1-2 copies of the target DNA, and evidenced no cross-reactivity with the generated DNA of related microorganisms or of human cell lines, thereby confirming the sensitivity and specificity of the primers used. The identification of contaminated species was' achieved via the performance of restriction fragment length polymorphism (RFLP) coupled with Sau3AI digestion. The results obtained in this study furnish evidence suggesting that the employed assay system constitutes an effective tool for the disagnosis of mycoplasmal contamination in cell culture systems.
Detection and localization of a slow and quiet target in shallow water environments is a challenging problem for which it is well known that snapshot is deficient because of a fast and strong interferer. This paper presents waveguide interference filtering technique that mitigate strong interferer problems in adaptive matched field processing. MCM (multiple constraint method) based on NDC (null direction constraint) has been proposed for new spatial interferer filter. MCM-NDC using replica force a interferer component to be filtered through CSDM (cross-spectral density matrix). This filtering have an effect on sidelobe reduction and restoring of signal gain of a quiet target. This technique was applied to a simulation on Pekeris waveguide and vertical array data from MAPLE03 (matched acoustic properties and localization experiment) in the East Sea and was shown to improve SBNR (signal-to-background-and-noise ratio) over the standard MVDR (minimum-variance distortionless response) and NSP (null space projection) technique.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.5
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pp.877-884
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2011
The decision tree is a representative algorithm of data mining and used in many domains such as retail target marketing, fraud detection, data reduction, variable screening, category merging, etc. This method is most useful in classification problems, and to make predictions for a target group after dividing it into several small groups. When we create a model of decision tree with a large number of input variables, we suffer difficulties in exploration and analysis of the model because of complex trees. And we can often find some association exist between input variables by external variables despite of no intrinsic association. In this paper, we study on the removal method of unnecessary input variables using multiple external association rules. And then we apply the removal method to actual data for its efficiencies.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.8
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pp.718-724
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2013
In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.
The microwave Radar used for special purposes in the past is being applied in various areas due to the technological advancement and cost reduction, and is particularly applied to autonomous driving in the automobile field. The FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) Radar can acquire level information of liquid in vessel based on the beat frequency obtained by continuously transmitting and receiving signals by modulating the frequency over time. However, for cryogenic fluids with small impedance differences between liquid medium and gas medium, such as liquid nitrogen and liquid hydrogen, it is difficult to apply a typical Radar-based level meter. In this study, we develop an 80 GHz FMCW Radar for level measurement of cryogenic fluids with small impedance differences between media and analyze its characteristics. Here, because of the low intrinsic impedance difference, most of the transmitted signal passes through the liquid nitrogen interface and is reflected at the bottom of the vessel. To solve this problem, a radar measurement algorithm was designed to detect multiple targets and separate the distance signal to the bottom of the vessel in order to estimate the precise position on the liquid nitrogen interface. Thereafter, performance verification experiments were performed according to the liquid nitrogen level using the developed radar level meter.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.2
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pp.62-69
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2014
The capability and cost effectiveness of UUV and USV bring to underwater survey, target detection and identification operations have been widely demonstrated and accepted in recent years. Future USV systems may deploy UUVs to gain the advantage of higher area coverage rates through multiple and simultaneous operations. In this paper, we present an architecture of USV and UUV for mine countermeasure with results of measures on effectiveness.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.3
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pp.189-196
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2015
In this paper, we present a rotating auto-zeroing offset cancellation technique, which can improve the performance of touch screen sensing circuits. Our target touch screen detection method employs multiple continuous sine waves to achieve a high speed for large touch screens. While conventional auto-zeroing schemes cannot handle such continuous signals properly, the proposed scheme does not suffer from switching noise and provides effective offset cancellation for continuous signals. Experimental results show that the proposed technique improves the signal-to-noise ratio by 14 dB compared to a conventional offset cancellation scheme. For the realistic simulation results, we used Cadence SPECTRE with an accurate TSP model and noise source. We also applied an asymmetric device size (10% MOS size mismatch) to the OP Amp design in order to measure the effectiveness of offset cancellation. We implemented the proposed circuit as part of a touch screen controller system-on-chip by using a Magnachip/SK Hynix 0.18-µm complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) process.
This research aims to develop the multiple channel electrochemical DNA chip that has the above characteristic and be able to solve the problems. At first, we fabricated a high integration type DNA chip array by lithography technology. It is able to detect a plural genes electrochemically after immobilization of a plural probe DNA and hybridization of non-labeling target DNA on the electrodes simultaneously. It suggested that this DNA chip could recognize the sequence specific genes. It suggested that multichannel electrochemical DNA microarray is useful to develop a portable device for clinical gene diagnostic system.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.15
no.6
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pp.761-769
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2012
In this paper, we propose a low-power design strategy to minimize energy-consumption for surveillance and reconnaissance sensor networks. The sensor network consists of many different nodes with various operations such as target detection, packet relay, video monitoring, changing protocols, and etc. Each sensor node consists of sensing, computing, communication, and power components. These components are integrated on a single or multiple boards. Therefore, the power consumption of each component can be different on various operation types. First, we identified the list of components and measured power consumption for them from the first prototype nodes. Next, we focus on which components are the main sources of energy consumption. We propose many energy-efficient approaches to reduce energy consumption for each operation type.
In this paper, we propose a synthetic aperture radar based on FMCW using a nonlinear radar platform. we construct a nonlinear radar platform with different transmit and receive frequencies using FMCW signals. The platform moves along a 1.5 m path to acquire second harmonics signals, implementing a nonlinear SAR (synthetic aperture radar). Multiple nonlinear targets were placed in an indoor multipath environment with linear objects to detect weak second harmonics. After undergoing the SAR focusing precess, a 2D hamming window was applied to enhance the focusing performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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