Reversible data hiding scheme is a form of steganography in which the secret embedding data can be retrieved from a stego image for the purpose of identification, copyright protection and making a covert channel. The reversible data hiding should satisfy that not only are the distortions due to artifacts against the cover image invisible but also it has large embedding capacity as far as possible. In this paper, we propose a robust reversible data hiding scheme by exploiting the differences between a center pixel and its neighboring pixels in each sub-block of the image to embed secret data into extra space. Moreover, our scheme enhances the embedding capacity and can recover the embedded data from the stego image without causing any perceptible distortions to the cover image. Simulation results show that our proposed scheme has lower visible distortions in the stego image and provides robustness to geometrical image manipulations, such as rotation and cropping operations.
Natural-killer-cell-enhancing factor (NKEF) belongs to the newly defined peroxiredoxin (Prx) family. It was originally isolated from human erythroid cells. The black rockfish NKEF cDNA was identified through the expressed sequence tag (EST) analysis of PBLs libraries. The full-length NKEF cDNA was 1433 bp long and contained an open reading frame (ORF) of 594 bp that encoded 198 amino-acid residues. The 5' UTR had a length of 39 bp, and the 3’UTR 800 bp. The deduced amino-acid sequence of the black rockfish had a density 93.4, 92.9, 87.8, 85.8, 84.8, 83.8, 80.3, 79.7, 77.2, and 75.2% that of the pufferfish, olive flounder, channel catfish, zebrafish, chicken, common carp, Myotis lucifugus, cattle, human PrxI, rat PrxI, human NKEF-A, and Xenopus tropicalis, respectively. The NKEF gene was expressed in all the tissues of the black rockfish. The RT-PCR indicated that the NKEF transcripts were predominantly in the spleen and gill, less dominantly in the PBLs, head kidney, trunk kidney, and liver, and least in the intestine and muscles. This is the first report on the existence of the NKEF-A gene in black rockfish.
Background: The present study used magnetoencephalography (MEG) to investigate the neural substrates for modified version of Treisman's visual search task. Methods: Two volunteers who gave informed consent participated MEG experiment. One was 27- year old male and another was 24-year-old female. All were right handed. Experiment were performed using a 306-channel biomagnetometer (Neuromag LTD). There were three task conditions in this experiment. The first was searching an open circle among seven closed circles (open condition). The second was searching a closed circle among seven uni-directionally open circles (closed condition). And the third was searching a closed circle among seven eight-directionally open circles (random (closed) condition). In one run, participants performed one task condition so there were three runs in one session of experiment. During one session, 128 trials were performed during every three runs. One participant underwent one session of experiment. The participant pressed button when they found targets. Magnetic source localization images were generated using software programs that allowed for interactive identification of a common set of fiduciary points in the MRI and MEG coordinate frames. Results: In each participant we can found activations of anterior cingulate, primary visual and association cortices, posterior parietal cortex and brain areas in the vicinity of thalamus. Conclusions: we could find activations corresponding to anterior and posterior visual attention systems.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.1
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pp.33-41
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2016
Radio Frequency Identification(RFID) can provide visibility and efficiency throughout the entire supply chain in fashion apparel and footwear. The technical analysis of RFID performance is necessarily required to create a sealess omni-channel service using customer experience. Especially, several tagged-item performance specifications, for example read range and multi-read rate, strongly depend on the attached material and real-operating environment. This paper suggests minimum performance requirements for RFID tags embedded inside a pair of shoes to negotiate tagged-item performance between retailers and suppliers.
This research suggests the strategic adoption methodology of Customer Relationship Management. The backgrounds of CRM is the business environment changing that Market power is shifting to the customer who has unprecedented powers of choice today. The strategic adoption of Customer Relationship Management determines the value, needs and preferences of each customer or customer segment. Customer Relationship Strategy is an explicitly defined plan for how a company has decided to connect with, relate to, and focus on its chosen customers to create value. Deliberate decisions must be made, often involving trade-offs, so that investments are aligned with customer needs and value. Plan defined in terms of target customers value proposition, role in value delivery, and risk/reward sharing. All customers are not created equal; specific customers and/or customers segments are more desirable/valuable to pursue. Key premise of CRM is that value can be created by changing company's business model to better connect with customers. Area of service of Customer Relationship Management are as follows. Portfolio strategy, Market Opportunity Assessment, Brand Equity, Market Positioning, Pricing, Channel Strategy, Market Segmentation. Target Market Identification, Customer LifeTime Value Analysis, Customer Profitability, Customer Connections Economics Analysis. The objects of CRM are maximizing customer service effectiveness, improving customer loyalty, increasing customer service efficiency, optimizing intelligence about customer behaviors and preferences.
An optimal EEG and artifact classifier is proposed using neural network operating characteristics. The neural network operating characteristics are two dimensional parametric representations of the right and false identification probabilities of the network classifier. Since the EEG and EP signals acquired from multi -channel electrodes placed on the head surface are often interfered by other relatively large physiological signals such as electromyogram (EMG) or electroculogram (EOG), the removal of the artifact-affected EEGs is one of the key elements in neuro-functional mapping. Conventionally this task has been carried out by human experts spending lots of examination time. Using the neural-network based classification, human expert's efforts and time can be substantially reduced. From experiments, the neural-network based classification performs as good as human experts: variation of decisions between the neural network and human expert appears even smaller than that between human experts.
Fault detection and isolation are related to system monitoring, identifying when a fault has occurred, and determining the type of fault and its location. Fault detection is utilized to determine whether a problem has occurred within a certain channel or area of operation. Fault detection and diagnosis have become increasingly important for many technical processes in the development of safe and efficient advanced systems for supervision. This paper presents an integrated technique for fault diagnosis and classification for open- and short-circuit faults in three-phase inverter circuits. Discrete wavelet transform and principal component analysis are utilized to detect the discontinuity in currents caused by a fault. The features of fault diagnosis are then extracted. A fault dictionary is used to acquire details about transistor faults and the corresponding fault identification. Fault classification is performed with a fuzzy logic system and relevance vector machine (RVM). The proposed model is incorporated with a set of optimization techniques, namely, evolutionary particle swarm optimization (EPSO) and cuckoo search optimization (CSO), to improve fault detection. The combination of optimization techniques with classification techniques is analyzed. Experimental results confirm that the combination of CSO with RVM yields better results than the combinations of CSO with fuzzy logic system, EPSO with RVM, and EPSO with fuzzy logic system.
Lighting for outdoor advertising is very common feature of building facades as they provide the information and commercial identification. As the interest of improving street beautification more widely, application of various lighting technologies has been develop for advertisement such as electric sign board and signage. Furthermore, the installation of higher sign luminance than needed has many negative consequences, including higher energy consumption and light pollution. There are now no standard for outdoor advertisements in terms of luminance, and installation of indiscreet outdoor advertisement without luminance consideration is becoming more commonplace. This study was to evaluate the luminous characteristics of outdoor advertising as a function of sign and building facade luminance, luminance ratio. Data were collected on 8 electric sign boards, 20 internally illuminated, externally illuminated, neon, and channel letter signs and 4 commercial areas. Photometric measurements were taken by CS-100(Minolta) and ProMetric-1400(Radiant Imaging) for various sign modes and sign design. Also luminance of building facades were analyzed according with CIE standard of maximum obtrusive light permitted for exterior lighting installations. The findings are as follows; (1) There were excessive luminance of electric sign boards that could affect adjacent building facade and night sky luminance. (2) Sings that are externally illuminated providing an inappropriate amount of light on to the outer surface of the sign caused higher building facade luminance and potential of unnecessary glare.
Subhan, Fazli;Ahmed, Shakeel;Haider, Sajjad;Saleem, Sajid;Khan, Asfandyar;Ahmed, Salman;Numan, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.9
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pp.4408-4428
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2019
Due to the rapid advancement in smart phones, numerous new specifications are developed for variety of applications ranging from health monitoring to navigations and tracking. The word indoor navigation means location identification, however, where GPS signals are not available, accurate indoor localization is a challenging task due to variation in the received signals which directly affect distance estimation process. This paper proposes a hybrid approach which integrates fingerprinting based K-Nearest Neighbors (K-NN) and lateration based MinMax position estimation technique. The novel idea behind this hybrid approach is to use Euclidian distance formulation for distance estimates instead of indoor radio channel modeling which is used to convert the received signal to distance estimates. Due to unpredictable behavior of the received signal, modeling indoor environment for distance estimates is a challenging task which ultimately results in distance estimation error and hence affects position estimation process. Our proposed idea is indoor position estimation technique using Bluetooth enabled smart phones which is independent of the radio channels. Experimental results conclude that, our proposed hybrid approach performs better in terms of mean error compared to Trilateration, MinMax, K-NN, and existing Hybrid approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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