This paper presents a novel structural damage detection method with a new damage index based on the statistical moments of dynamic responses of a structure under a random excitation. After a brief introduction to statistical moment theory, the principle of the new method is put forward in terms of a single-degree-of-freedom (SDOF) system. The sensitivity of statistical moment to structural damage is discussed for various types of structural responses and different orders of statistical moment. The formulae for statistical moment-based damage detection are derived. The effect of measurement noise on damage detection is ascertained. The new damage index and the proposed statistical moment-based damage detection method are then extended to multi-degree-of-freedom (MDOF) systems with resort to the leastsquares method. As numerical studies, the proposed method is applied to both single and multi-story shear buildings. Numerical results show that the fourth-order statistical moment of story drifts is a more sensitive indicator to structural stiffness reduction than the natural frequencies, the second order moment of story drift, and the fourth-order moments of velocity and acceleration responses of the shear building. The fourth-order statistical moment of story drifts can be used to accurately identify both location and severity of structural stiffness reduction of the shear building. Furthermore, a significant advantage of the proposed damage detection method lies in that it is insensitive to measurement noise.
Nano and micro structure-based biosensors are promising tool for label-free detection of biomolecular interactions with great accuracy. This review gives a brief survey on nano and micro platforms to sense a variety of analytes such as DNA, proteins and viruses. Among incredible nano and micro structure for bio-analytical applications, the scope of this paper will be limited to micro and nano resonators and nanowire field-effect transistors. Nanomechanical motion of the resonators transducers biological information to readable signals. They are commonly combined with an optical, capacitive or piezo-resistive detection systems. Binding of target molecule to the modified surface of nanowire modulates the current of the nanowire through electrical field-effect. Both detection methods have advantages of label-free, real-time and high sensitive detection. These structures can be extended to fabricate array-type sensors for multiplexed detection and high-throughput analysis. The biosensors based on these structures will be applied to lab-on-a-chip platforms and point-of-care diagnostics. Basic concepts including detection mechanisms and trends in their fields will be covered in this review.
Kim, Sung-Woo;Park, Sue-Hyung;Jiho Min;Gu, Man-Bock
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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제5권6호
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pp.395-399
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2000
Five different freeze-dried recombinant bioluminescent bacteria were used for the detection of cellular stresses caused by endocrine disrupting chemicals. These strains were DPD2794 (recA::luxCDABE), which is sensitive to DNA damage, DPD2540 (fabA::luxCDABE), sensitive to cellular membrane damage, DPD2511 (katG::luxCDABE), sensitive to oxidative damage, and TV1061 (grpE::luxCDABE), sensitive to protein damage. GC2, which emits bioluminescence constitutively, was also used in this study. The toxicity of several chemicals was measured using GC2. Damage caused by known endocrine disrupting chemicals, such as nonyl phenol, bisphenol A, and styrene, was detected and classified according to toxicity mode, while others, such as phathalate and DDT, were not detected with the bacteria. These results suggest that endocrine disrupting chemicals are toxic in bacteria, and do not act via an estrogenic effect, and that toxicity monitoring and classification of some endocrine disrupting chemicals may be possible in the field using these freeze-dried recombinant bioluminescent bacteria.
In osteoarthritis of knee, sensitive and reproducible methods of evaluation are of particular importance in unicompartmental surgery, in which choice of technique and prognosis depend on accurate preoperative knowledge of distribution and extent of disease. The various diagnostic modalities for evaluation of osteoarthritic knee are present but it is known that $^{99m}Tc-MDP$ scintigraphy is the most sensitive and noninvasive method. The authors made a comparative study of scintigraphic findings and radiographic findings of 54 cases of osteoarthritic knees at Kyung Hee University Hospital from May' 83 to August' 85. The results were as follow: 1) $^{99m}Tc-MDP$ scintigraphy appeared more sensitive not only in detection of abnormal compartment but also in evaluation of severity of the diseased compartment compared to radiography. 2) We suggest that bone scintigraphy is most sensitive for preoperative information of extent and severity of the disease related to surgical technique and prognosis.
Miniaturized sensors capable of both sensitive and selective real-time monitoring of target analytes are tremendously valuable for various applications ranging from hazard detection to medical diagnostics. The wide-spread use of such sensors is currently limited due to insufficient selectivity for target molecules. We developed selective nanocoatings by combining trinitrotoluene (TNT) receptors bound to conjugated polydiacetylene (PDA) with single-walled carbon nanotube-field effect transistors (SWNT-FET). Selective binding events between TNT molecules and phage display derived TNT receptors were effectively transduced to sensitive SWNT-FET conductance sensors through the PDA coating. The resulting sensors exhibited unprecedented 1 fM sensitivity toward TNT in real time, with excellent selectivity over various similar aromatic compounds. Our biomimetic receptor coating approach may be useful for the development of sensitive and selective micro and nanoelectronic sensor devices for various other target analytes.
Malaria elimination and control require prompt and accurate diagnosis for treatment plan. Since microscopy and rapid diagnostic test (RDT) are not sensitive particularly for diagnosing low parasitemia, highly sensitive diagnostic tools are required for accurate treatment. Molecular diagnosis of malaria is commonly carried out by nested polymerase chain reaction (PCR) targeting 18S rRNA gene, while this technique involves long turnaround time and multiple steps leading to false positive results. To overcome these drawbacks, we compared highly sensitive cytochrome oxidase gene-based single-step multiplex reaction with 18S rRNA nested PCR. Cytochrome oxidase (cox) genes of P. falciparum (cox-III) and P. vivax (cox-I) were compared with 18S rRNA gene nested PCR and microscopy. Cox gene multiplex PCR was found to be highly specific and sensitive, enhancing the detection limit of mixed infections. Cox gene multiplex PCR showed a sensitivity of 100% and a specificity of 97%. This approach can be used as an alternative diagnostic method as it offers higher diagnostic performance and is amenable to high throughput scaling up for a larger sample size at low cost.
본 논문에서는 조명 및 Pose 등의 다양한 환경변화에 강인한 얼굴 및 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 눈 검출은 얼굴검출과 동시에 수행되며 조명 및 Pose의 변화에 따라 검출 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 Modified Census Transform 알고리즘 사용하여 환경변화에 강인한 얼굴검출을 수행한다. 눈은 얼굴영역의 중요한 특징으로 주변의 조명 변화 및 안경 등의 다양한 요인으로 검출 성능의 저하 요인이 된다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 Gabor transformation과 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘 기반의 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴검출 알고리즘은 27.4ms의 검출속도와 98.4%의 검출율을 보이며, 눈 검출 알고리즘의 경우 36.3ms의 검출속도와 96.4%의 검출율을 보이는 것을 확인하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.119-126
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2003
The problem of tracking moving objects in a video stream is discussed in this pa-per. We discussed the popular technique of optical flow for moving object detection. Optical flow finds the velocity vectors at each pixel in the entire video scene. However, optical flow based methods require complex computations and are sensitive to noise. In this paper, we proposed a new method based on the Hough transform and on voting accumulation for improving the accuracy and reducing the computation time. Further, we applied the Boo-lean based edge detector for edge detection. Edge detection and segmentation are used to extract the moving objects in the image sequences and reduce the computation time of the CHT. The Boolean based edge detector provides accurate and very thin edges. The difference of the two edge maps with thin edges gives better localization of moving objects. The simulation results show that the proposed method improves the accuracy of finding the optical flow vectors and more accurately extracts moving objects' information. The process of edge detection and segmentation accurately find the location and areas of the real moving objects, and hence extracting moving information is very easy and accurate. The Combinatorial Hough Transform and voting accumulation based optical flow measures optical flow vectors accurately. The direction of moving objects is also accurately measured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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