KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2142-2161
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2018
Distance dynamics model is an excellent model for uncovering the community structure of a complex network. However, the model has poor robustness. To improve the robustness, we design an enhanced distance dynamics model based on Ego-Leader and propose a corresponding community detection algorithm, called E-Attractor. The main contributions of E-Attractor are as follows. First, to get rid of sensitive parameter ${\lambda}$, Ego-Leader is introduced into the distance dynamics model to determine the influence of an exclusive neighbor on the distance. Second, based on top-k Ego-Leader, we design an enhanced distance dynamics model. In contrast to the traditional model, enhanced model has better robustness for all networks. Extensive experiments show that E-Attractor has good performance relative to several state-of-the-art algorithms.
Finite element simulation of elastic wave propagation in a concrete plate was carried out to investigate its modeling and damage detection procedures. For the numerical stability three criteria were introduced and tested. With a proper element size and time increment, two different kinds of damage scenarios (crack and deterioration) were applied to verify the feasibility of the finite element simulation. It is shown that the severities of those damages are sensitive to the received displacement signals.
The color of traffic light is sensitive to various illumination conditions. Especially it loses the hue information when oversaturation happens on the lighting area. This paper proposes a traffic light recognition method robust to these illumination variations. The method consists of two steps of traffic light detection and recognition. It just uses the intensity and saturation in the first step of traffic light detection. It delays the use of hue information until it reaches to the second step of recognizing the signal of traffic light. We utilized a deep learning technique in the second step. We designed a deep convolutional neural network(DCNN) which is composed of three convolutional networks and two fully connected networks. 12 video clips were used to evaluate the performance of the proposed method. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 93.9%, the recall of 91.6%, and the recognition accuracy of 89.4%. Considering that the maximum distance between the camera and traffic lights is 70m, the results shows that the proposed method is effective.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.4
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pp.575-580
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2019
In biological warfare, it is important to identify biological agents for proper treatment. We focused on developing a real-time RT-PCR kit that can detect multiple species of biological agents. AccuPower(R) Biothreat Real-Time RT-PCR Kit(v3.0) could detect Bacillus anthracis, Yersinia pestis, Vibrio cholerae, Francisella tularensis, Salmonella typhi, Rickettsia prowazekii, Variola virus, Hantaan virus, Yellow fever virus, Brucella spp., Shigella dysenteriae in a single reaction. The results showed that the kit was verified to be able to detect at least 0.005 ng of nucleotide and 10,000 CFU/ml of bacteria. Therefore, the kit is expected to be used as a rapid and sensitive detection kit for 11 species of biological agents within 2 hours.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1722-1737
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2019
We developed an insider threat detection model to be used by organizations that repeat tasks at regular intervals. The model identifies the best combination of different feature selection algorithms, unsupervised learning algorithms, and standard scores. We derive a model specifically optimized for the organization by evaluating each combination in terms of accuracy, AUC (Area Under the Curve), and TPR (True Positive Rate). In order to validate this model, a four-year log was applied to the system handling sensitive information from public institutions. In the research target system, the user log was analyzed monthly based on the fact that the business process is processed at a cycle of one year, and the roles are determined for each person in charge. In order to classify the behavior of a user as abnormal, the standard scores of each organization were calculated and classified as abnormal when they exceeded certain thresholds. Using this method, we proposed an optimized model for the organization and verified it.
Park, Junghwan;Kim, Jong Woo;Kim, Hyunjin;Yoon, Wonhyuck
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.1
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pp.142-147
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2021
Hydrogen peroxide is a radiolysis product of water formed under gamma-irradiation; therefore, its reliable detection is crucial in the nuclear industry for spent fuel management and coolant chemistry. This study proposes an electrochemical sensor for hydrogen peroxide detection. Cysteamine (CYST), gold nanoparticles (GNPs), and horseradish peroxidase (HRP) were used in the modification of a gold electrode for fabricating Au/CYST/GNP/HRP sensor. Each modification step of the electrode was investigated through electrochemical and physical methods. The sensor exhibited strong sensitivity and stability for the detection and measurement of hydrogen peroxide with a linear range of 1-9 mM. In addition, the Michaelis-Menten kinetic equation was applied to predict the reaction curve, and a quantitative method to define the dynamic range is suggested. The sensor is highly sensitive to H2O2 and can be applied as an electrochemical H2O2-sensor in the nuclear industry.
In this study, a straightforward and precise nitrogen/sulphur-codoped carbon dots (N/S-CD) was produced using a microwave irradiation approach. The N/S-CD was formulated from succinic acid (SA), bis-(3-aminopropyl)-amine (BAPA), and sodium thiosulphate (STS) as sources of carbon, nitrogen, and sulphur, respectively. The synthesized N/S-CD established a valuable quantum yield (QY) of 70 % and was sensitive to aluminium ion (Al3+) with a detection limit of 0.21 µM and a linear concentration range of 0-100 µM. When detecting Al3+ in real water samples, the N/S-CD resulted in a satisfactory recovery in the range of 91.14 %-103.37 %. Thus, the proposed study is very promising for Al3+ detection in environmental water samples.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.3
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pp.130-143
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1995
This paper presents a new methodology for on-line tool breadage detection by sensor fusion of an acoustic emission (AE) sensor and a built-in force sensor. A built-in piezoelectric force sensor, instead of a tool dynamometer, was used to measure the cutting force without altering the machine tool dynamics. The sensor was inserted in the tool turret housing of an NC lathe. FEM analysis was carried out to locate the most sensitive position for the sensor. A burst of AE signal was used as a triggering signal to inspect the cutting force. A sighificant drop of cutting force was utilized to detect tool breakage. The algorithm was implemented on a DSP board for in-process tool breakage detection. Experiental works showed an excellent monitoring capability of the proposed tool breakage detection system.
Naini, M Alizade;Mokarram, P;Kavousipour, S;Zare, N;Atapour, A;Zarin, M Hassan;Mehrabani, G;Borji, M
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.17
no.4
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pp.2185-2193
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2016
Background: The pathogenesis of sporadic colorectal cancer (CRC) is influenced by the patient genetic background and environmental factors. Based on prior understanding, these are classified in two major pathways of genetic instability. Microsatellite instability (MSI) and CPG island methylator phenotype (CIMP) are categorized as features of the hypermethylated prototype, and chromosomal instability (CIN) is known to be indicative of the non-hypermethylated category. Secreted frizzled related protein 2 (SFRP2), APC1A in WNT signaling pathway and the DNA repair gene, O6-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT), are frequently hypermethylated in colorectal cancer. Detection of methylated DNA as a biomarker by easy and inexpensive methods might improve the quality of life of patients with CRC via early detection of cancer or a precancerous condition. Aim: To evaluate the rate of SFRP2 and MGMT hypermethylation in both polyp tissue and serum of patients in south Iran as compared with matched control normal population corresponding samples. Materials and Methods: Methylation-specific PCR was used to detect hypermethylation in DNA extracted from 48 polypoid tissue samples and 25 healthy individuals. Results: Of total polyp samples, 89.5% had at least one promoter gene hypermethylation. The most frequent methylated locus was SFRP2 followed by MGMT-B (81.2 and 66.6 percent respectively). Serologic detection of hypermethylation was 95% sensitive as compared with polyp tissue. No hypermethylation was detected in normal tissue and serum and its detection in patients with polyps, especially of serrated type, was specific. Conclusions: Serologic investigation for detection of MGMT-B, SFRP2 hypermethylation could facilitate prioritization of high risk patients for colonoscopic polyp detection and excision.
Kim, Seok-Ryel;Kim, Du-Woon;Kwon, Ki-Sung;Hwang, In-Gyun;Oh, Myung-Joo
Food Science and Biotechnology
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v.17
no.3
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pp.651-654
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2008
In order to enhance the efficacy of norovirus detection by reverse transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR) and nested PCR, this study developed a norovirus mRNA concentration method using poly oligo dT-conjugated magnetic beads. An efficient norovirus detection protocol was performed on commercial ham using 2 viral elution buffers (glycine buffer and Tris beef extract buffer) and 2 concentration solutions [polyethylene glycol (PEG) and zirconium hydroxide]. The different approaches were verified by RT-PCR and nested PCR. This method was performed on ham in less than 8 hr by artificial inoculation of serial dilutions of the virus ranging from 1,000 to 1 RT-PCR unit/mL. The viral extraction and concentration method had 10-fold higher sensitivity using the combination of Tris beef extract buffer and PEG as compared to glycine buffer and zirconium hydroxide. This method proved that RT-PCR and nested PCR have the sensitive ability to detect norovirus in commercial ham, in that norovirus was successfully detected in artificially contaminated samples at a detection level as low as 1-10 RT-PCR unit/mL. Overall, such a detection limit suggests this protocol is both quick and efficient in terms of its potential use for detecting norovirus in meat products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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