This paper proposes an outlier detection model based on machine learning that can diagnose the presence or absence of major engine parts through unsupervised learning analysis of main engine big data of a ship. Engine big data of the ship was collected for more than seven months, and expert knowledge and correlation analysis were performed to select features that are closely related to the operation of the main engine. For unsupervised learning analysis, ensemble model wherein many predictive models are strategically combined to increase the model performance, is used for anomaly detection. As a result, the proposed model successfully detected the anomalous engine status from the normal status. To validate our approach, clustering analysis was conducted to find out the different patterns of anomalies the anomalous point. By examining distribution of each cluster, we could successfully find the patterns of anomalies.

Various underwater studies using underwater sonar sensors are actively in progress. However, unlike the ground, the underwater has a lot of noise. So it is difficult to accurately recognize the underwater environment. The final purpose of this study is to improve the efficiency of the underwater environment recognition using the underwater sonar sensor by developing a filtering algorithm that removes noise and expresses the object from the underwater sonar image captured by the underwater sonar sensor. To develop a filtering algorithm, convolutional calculations were used with three types of filters. This paper is about the case study that conducted to set the parameters of ‘Gabor Filter’ suitable for underwater sonar image during the design process of filtering algorithm. As a result, it was possible to find the most suitable ‘Gabor Filter’ parameters for underwater sonar images. And it showed high accuracy with a binary map of obstacles created by hand using the naked eye. Through this study, it can be utilized not only as a binary map of real-time obstacles, but also as an algorithm for generating object masks in underwater sonar images for deep learning.

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

Since guided missiles with the characteristics of the one-shot system remain stored throughout their entire life cycle, it is important to maintain their storage reliability until the launch. As part of maintaining storage reliability, period of preventive test is set up to perform preventive periodic test, in this case failure detection rate has a great effect on setting up period of preventive test to maintain storage reliability. The proposed method utilizes failure rate predicted by the software on the basis of MIL-HDBK-217F and failure mode analyzed through FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) using data generated from the actual field. The failure detection rate of using the proposed method is applied to set periodic test of the actual guided missile. The proposed method in this paper has advantages in accuracy and objectivity because it utilizes a large amount of data generated in the actual field.

최근 한국에서 발생한 Salmonella로 인한 식중독 사고 는 2018년 9월 학교급식에서 제공된 초콜릿 무스 케이크가 원인이 되었다. 이 연구의 목적은 Salmonella Typhimurium이 인위적으로 접종된 무스케이크와 티라미수에서 3M Molecular Detection Assay 2 –Salmonella와 식품공전에 등재된 방법인 분리배지와 real-time PCR을 비교하는 것이었다. 무스케이크 2종과 티라미수 2종 25 g에 225 mL BPW를 넣고 37oC에서 24시간 동안 증균 배양하 였다. 배양 후, 3M Molecular Detection Assay 2 – Salmonella, 분리배지 그리고 real-time PCR로 분석하였다. 초콜릿 무스 케이크를 제외하고 3가지 방법은 유사한 결 과를 보였다. 초콜릿 무스 케이크에서 분리배지와 3M Molecular Detection Assay 2 –Salmonella는 모든 접종수 준에서 동일한 결과를 나타낸 반면 real-time PCR은 104 CFU/25g수준에서 1번의 양성결과를 제외하고 모두 검출 되지 않았다. 초콜릿 무스에 S. Typhimurium을 102 CFU/ 25 g 수준으로 접종하였을때, real-time PCR를 이용한 검출은 15%에서는 부분적인 음성을 나타냈고, 20-100% 함량의 초콜릿 무스에서는 모두 음성이었다. Real-time PCR 로는 chocolate이 15% 이상 함유된 식품에서의 Salmonella 균 검출이 불가능하였지만, LMAP 기반의 3M Molecular Detection Assay 2으로는 chocolate 농도에 관계없이 검출이 가능하였다.

본 연구에서는 한국 전통 식품에서 Salmonella Typhimurium 와 Listeria monocytogenes의 검출에 대하여 LAMP에 기 반한 3M Molecular Detection Assay 2 (3M MDA 2)와 식품공전에 등재된 분리배지, real-time PCR의 검출 성능을 비교하고자 하였다. 육회와 육사시미에 100–104 CFU/25 g 의 수준으로 S. Typhimurium와 L. monocytogenes을 각각 접종하였다. Citrobacter freundii와 Listeria innocua는 S. Typhimurium와 L. monocytogene의 검출에 영향을 주는 균으로 사용하였다. S. Typhimurium와 L. monocytogenes만 100–104 CFU/25 g수준으로 접종한 모든 시료에서는 분리 배지, real-time PCR과 LAMP에서 양성으로 검출되었다. C. freundii와 L. innocua를 같이 접종한 경우에서 부분적으로 양성이 나타났다. 육회와 육사시미에 대하여 real-time PCR 보다 3M MDA 2가 더 검출효율이 높음을 알 수 있었다. 분리배지가 가장 검출효율이 높았지만 3M MDA 2와 큰 차 이가 없었다. 배지를 사용하는 방법은 최소 일주일의 시간이 소요되고 PCR의 경우 inhibitor의 영향을 많이 받아 정확한 검출이 어려운 점이 있다. 그러나 LAMP에 기반한 3M MDA 2는 enrichment 후 다음 날 간단한 protocol을 통해 25분 이내로 샘플의 양성 반응을 확인할 수 있어 식중독균에 대해 신속하고 정확한 검출이 가능한 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 시판되고 있는 혈청 내 AChE가 acetylthiocholine과 반응하여 GNP에 aggregation 일으키는 원리를 이용하여 신선채소 농산물 중에 저농도 농약을 신속하고 간편하게 분석할 수 있는 비색-신속 농약 검출법을 개발하는 연구를 수행하였다. 먼저 비색-신속 농약 검출법의 최적화를 위해 GNP 입자의 크기에 따른 응집정도 를 확인하여 15~20 nm 직경의 GNP를 선정하였고, 혈청의 희석배수와 acetylthiocholine의 농도를 확인하여 GNP 응집 차이가 가장 큰 혈청 1000배 희석과 acetylthiocholine 1 mM을 최적화 조건으로 선정하였다. 비색-신속 농약 검출법의 평가를 위해 최적화된 비색농약분석법을 이용하여 유기인계 농약은 dimethyl amine으로 카바메이트계 농약은 carbofuran으로 민감도를 분석한 결과 모두 7.5 ng/mL 까지 검출이 가능한 것으로 확인되었으며 이는 기존의 비색-신속 농약 검출법과 비교했을 때 높은 민감도와 특이성을 나타내었다. 농약 이외에 화학물질인 곰팡이독소 등에 대한 반응성은 확인되지 않아 높은 특이성을 나타내었 다. 또한 상추, 깻잎, 양상추에 대한 시료 전처리법을 확 립하고 임의로 오염시킨 3종(상추, 깻잎, 양상추)의 농산물에 대해서 회수율을 확인한 결과유기인계와 카바메이트계 농약을 83.85~133.16% 정도의 회수율이 확인되었다. 이상의 결과 볼 때 본 연구에서 개발한 비색-신속 농약 검 출법을 이용한다면 시판 농산물의 잔류농약을 신속하고 민감도 높게 검출할 수 있을 것으로 판단된다.

Validamycin A is an aminoglycoside fungicide produced by Streptomyces hygroscopicus that inhibits trehalase. The purpose of this study was to develop a method for detecting validamycin A in agricultural samples to establish MRL values for use in Korea. The validamycin A residues in samples were extracted using methanol/ water (50/50, v/v) and purified with a hydrophilic-lipophilic balance (HLB) cartridges. The analyte was quantified and confirmed by liquid chromatograph-tandem mass spectrometer (LC-MS/MS) in positive ion mode using multiple reaction monitoring (MRM). Matrix-matched calibration curves were linear over the calibration ranges (0.005~0.5 ng) into a blank extract with R2 > 0.99. The limits of detection and quantification were 0.005 and 0.01 mg/kg, respectively. For validation validamycin A, recovery studies were carried out three different concentration levels (LOQ, LOQ × 10, LOQ × 50, n = 5) with five replicates at each level. The average recovery range was from 72.5~118.3%, with relative standard deviation (RSD) less than 10.3%. All values were consistent with the criteria ranges requested in the Codex guidelines (CAC/GL 40-1993, 2003) and the NIFDS (National Institute of Food and Drug Safety) guideline (2016). Therefore, the proposed analytical method is accurate, effective and sensitive for validamycin A determination in agricultural commodities.

A method was developed for the simultaneous detection of an antibiotic fungicide, streptomycin, and its metabolite (dihydrostreptomycin) in agricultural products using liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). The samples were extracted using methanol adjusted to pH 3 using formic acid, and purified with a HLB (Hydrophilic lipophilic balance) cartridge. The matrix-matched calibration curves were constructed using seven concentration levels, from 0.001 to 0.1 mg/kg, and linearity of five agricultural products (hulled rice, potato, soybean, mandarin, green pepper), with coefficients of determination (R2) ≥ 0.9906, for streptomycin and dihydrostreptomycin. The mean recoveries at three fortification levels (LOQ, LOQ × 10, LOQ × 50, n = 5) were from 72.0~116.5% and from 72.1~116.0%, and relative standard deviations were less than 12.3% and 12.5%, respectively. The limits of quantification (LOQ) were 0.01 mg/kg, which are satisfactory for quantification levels corresponding with the Positive List System. All optimized results satisfied the criteria ranges requested in the Codex guidelines and the Food Safety Evaluation Department guidelines. The present study could serve as a reference for the establishment of maximum residue limits and be used as basic data for detection of streptomycin and dihydrostreptomycin in food.

고리매개등온증폭법(LAMP)으로 흰등멸구를 특이적으로 구별해낼 수 있는 프라이머 세트(WBPH-65)가 핵내 ITS2영역의 전체염기서 열(KC417469.1)을 바탕으로 설계 제작되었다. WBPH-65는 총 6개의 프라이머, F3 (18 bp), B3 (18 bp), FIP (43 bp), BIP (40 bp), LF (21 bp), LB (25 bp)로 구성되는데, 전체 합한 길이가 165 bp이다. WBPH-65를 흰등멸구, 벼멸구 및 애멸구의 게놈 DNA와 65℃에서 60분간 고리 매개등온증폭 반응시켰을 때, 흰등멸구 시료에서만 증폭 산물들이 관찰되었다. 65℃에서 WBPH-65와 흰등멸구 게놈 DNA의 양과 반응시간을 달리하여 형광반응을 관찰하였을 때 40분 반응에서는 10과 100 ng DNA에서, 60분 반응에서는 0.01, 0.1, 1, 10, 100 ng DNA에서 발광여부 가 명확히 구별되었다. 그러나 20분과 30분 반응에서는 준비된 모든 DNA 양에서 발광여부 구별이 어려웠다. 한편, WBPH-65에서 LF와 BF 프라이머를 뺀 경우 60분 반응에서는 벼멸구, 애멸구 뿐만 아니라 흰등멸구의 게놈 DNA에서도 발광되지 않았다. 본 연구 결과로부터 WBPH-65가 60분 이내 반응에서 흰등멸구를 특이적으로 구별하기 위해서는 6개의 프라이머가 모두 필요하며 최소한 벼멸구와 애멸구를 구별 해낼 수 있음을 확인하였다.

Residual contact vial (RCV) method was used to monitor insecticide resistance in field populations of the melon thrips, Thrips palmi. Median lethal doses (LD50) at 8 h post-treatment of six insecticides (chlorfenapyr, cyantraniliprole, cypermethrin, dinotefuran, emamectin benzoate and spinosad), which are commonly used for T. palmi control, were determined at 8 h post-treatment using a susceptible RDA strain. The diagnostic doses for on-site resistance monitoring of the six insecticides, which were determined as two-fold higher doses of LD90 for the RDA strain, were in the range of 0.299 to 164,25 μg-1cm2. To test the applicability of RCV for T. palmi, insecticide resistance levels in three field populations (Gyeonggi; GG_AS, Chungbuk; CB_CJ, Jeonbuk; JB_KJ) were evaluated. Field populations showed reduced mortality (0-50% mortality) to spinosad, cypermethrin, cyantraniliprole and emamectin benzoate, that they have different degree of resistances to these insecticides. In particular, all test field populations exhibited 0% mortality to spinosad, suggesting wide spread of spinosad resistance in the field. Moreover, no detectable mortality to emamectin benzoate was observed in JB_KJ strain, suggesting uneven distribution of emamectin benzoate resistant population of T. palmi. To provide more precise information on resistance profiles and distribution in T. palmi populations, it would be necessary to conduct a large scale resistance mapping for broad geographical regions.

This is the abstract section. One paragraph only Road cavities recently in urban are causing collapse of road surface layer due to loss of support bearing capacity. Detecting road cavities with ground penetrating radar(GPR) test, then excavation and backfill are performed in the anticipated cavity area. However sometimes detecting errors are occurred because of the complexity of the GPR test result analysis or interval space between larger gravels. So before unnecessary excavation, verification for detect the cavities results should be needed. The purpose of this study suggest deflection method by the light weight deflectometer(LWD) as a verification way of GPR test results and as a tracking investigation method continuously at the sites having small size cavity. LWD devices has more advantages than larger NDT because FWD has difficulties in a traffic control and entrance of narrow-back road. In this study, LWD tests were conducted on the pavement sections with and without road cavity detected by GPR tests and after excavating the area, the cavity sizes were measured. LWD test results can be applied to verify a subsurface cavity by comparing maximum deflection and deflection ratio between cavity area and non cavity area at the loading center. The higher deflection and lower modulus was measured at cavity sections. Based on the results of the comparative analysis, It is found that deflection method has a possibility of complementary for detecting road cavity. Also cavity size prediction equation was attempted to propose through deflection ratio using a database. Compared with another validation data, the proposed prediction equation is more suitable for detecting cavity existence than size estimation because the average error rate is larger. As a results of the analysis with depth ratio as a factor, it is necessary to improve the cavity size prediction through the normalization using the parameter of road properties.

Bursaphelenchus xylophilus (Bx) is the main plant-parasitic nematode of the Japanese Black Pine (Pinus thunbergii), Red Pine (Pinus densiflora) and Korean Pine (Pinus koraiensis) in the South Korea. Until now, the nematode morphological classification or PCR method using specific marker of Bx were used for the diagnosis of pine wilt disease. However, both methods have a disadvantage that these take a long time to confirm the result. Thus, these methods can not be used quickly at the newly damaged regions. For above the reasons, we had been developed the diagnostic method for Bx combining direct gDNA extraction buffer (DAP) with Recombinase Polymerase Amplification (RPA). This method is able to directly use mixed lysates extracted from Bx-infected pinewood by DAP buffer as gDNA template to RPA without another process for increase gDNA yield. Together, our method is able to detect Bx within 20 mins.

멸구과(Delphacidae) 8종의 internal transcribed spacer 2 (ITS2) DNA 염기서열로 종간 차이 추정값을 비교하고 분자계통수를 추론하였다. ITS2 DNA 염기서열 길이는 종(species)마다 550 bp (흰등멸구)에서 699 bp (겨풀멸구)까지 차이를 보였다. 같은 Nilaparvata 속의 겨풀멸구와 벼멸구붙이 사이 의 염기서열 차이 추정값(d ± S.E.)은 0.001 ± 0.001로 가장 낮았으며, 사슴멸구와 일본멸구 사이는 0.579 ± 0.021로 가장 높았다. 벼멸구와 다른 멸구류들 과의 종간 염기서열 차이 추정값은 0.056 ± 0.008 (겨풀멸구)에서부터 0.548 ± 0.021 (일본멸구)로 구분되었다. 반면, Neighbor-joining 방법으로 추론된 분자계통수에서는 겨풀멸구와 벼멸구붙이를 제외하고 나머지 멸구류들은 독립된 다른 그룹으로 분지되었다. 벼멸구의 ITS2 염기서열을 참고하여 벼멸구 특이 고리매개등온증폭(loop-mediated isothermal amplification, LAMP) 프라이머 4 세트(BPH-38, BPH-38-1, BPH-207 및 BPH-92)를 제작하였다. 이들 각각을 벼멸구, 흰등멸구 및 애멸구의 게놈 DNA와 65°C에서 60분간 반응시켰을 때, 벼멸구 시료에서만 증폭 산물들이 관찰되었다. BPH-92 LAMP 프라이머 세트로 65°C에서 벼멸구 DNA의 양(0.1 ng, 1 ng, 10 ng, 100 ng)과 반응시간(20분, 30분, 40분, 60분)을 달리하여 형광반응을 관찰하였을 때, 20분과 30분 반응에서는 100 ng 까지에서도 발광여부 구별이 어려웠다. 그러나 40분 반응에서는 10 ng 이상에서, 60분 반응에서는 0.1 ng 이상에서 발광여 부가 명확히 구별되었다.