Background: Pollinators are important ecological elements due to their role in the maintenance of ecosystem health, wild plant reproduction, crop production and food security. The pollinator-plant interaction supports the preservation of plant and animal populations and it also improves the yield in pollination dependent crops. Having knowledge about the plant-pollinator interaction is necessary for development of pesticide risk assessment of pollinators and conservation of endangering species. Results: Traditional methods to discover the relatedness of insects and plants are based on tracing the visiting pollinators by field observations as well as palynology. These methods are time-consuming and needs expert taxonomists to identify different groups of pollinators such as insects or identify flowering plants through palynology. With pace of technology, using molecular methods become popular in identification and classification of organisms. DNA metabarcoding, which is the combination of DNA barcoding and high throughput sequencing, can be applied as an alternative method in identification of mixed origin environmental samples such as pollen loads attached to the body of insects and has been used in DNA-based discovery of plant-pollinator relationship. Conclusions: DNA metabarcoding is practical for plant-pollinator studies, however, lack of reference sequence in online databases, taxonomic resolution, universality of primers are the most crucial limitations. Using multiple molecular markers is preferable due to the limitations of developed universal primers, which improves taxa richness and taxonomic resolution of the studied community.
본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.
대용량의 DNA 정보 저장, DNA 서열 저작권 보호를 위한 DNA 워터마킹, 및 비밀 통신을 위한 DNA 스테가노그라픽에 대한 관심이 증대되면서, 원본 DNA 서열의 기능 유지와 복원이 가능한 가역성 DNA 워터마킹이 필요하다. 본 논문에서는 비부호영역 DNA 서열을 이용한 DE(Difference expansion) 기반 가역 DNA 워터마킹 기법을 제안한다. 가역 DNA 워터마킹에서는 생물학적 기능 변경이 없고, 문자 형태의 서열 내에 대용량의 데이터를 은닉하여야 하며, 원본 DNA 서열이 복원되어야 한다. 제안한 방법에서는 문자 서열을 십진수 형태의 수치계수로 변환한 다음, 인접 수치 계수 쌍의 DE 기반 다중비트 은닉 방법(DE-MBE, DE based multiple bits embedding)과 이전 은닉 수치계수를 예측으로 한 연속 DE 기반 다중비트 은닉 방법들(C-DE-MBE, consecutive DE based multiple bits embedding)에 의하여 워터마크가 은닉된다. 은닉 과정에서는 워터마크된 서열에 의하여 부호영역을 나타내는 허위 시작코돈 발생을 방지하기 위하여 비교 탐색을 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 높은 은닉 용량을 가지며, 허위 시작코돈이 발생되지 않으며, 기준 서열없이 원본 DNA 서열이 복원됨을 확인하였다.
사람의 DNA가 변하지 않는 것과 같이 사이버상의 악성코드도 변하지 않는 고유의 행위 특징을 갖고 있다. APT(Advanced Persistent Threat) 공격에 대한 방어수단을 사전에 확보하기 위해서는 악성코드의 악성 행위 특징을 추출해야 한다. 이를 위해서는 먼저 악성코드 간의 유사도를 계산하여 유사한 악성코드끼리 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Windows OS 상에서 동작하는 악성코드 간의 유사도 계산 방법으로 'TF-IDF 코사인 유사도', 'Nilsimsa 유사도', '악성코드 기능 유사도', 'Jaccard 유사도'를 사용해 악성코드의 유형을 예측해보고, 그 결과를 보인다. 실험결과, 유사도 계산 방식마다 악성코드 유형에 따라 예측률의 차이가 매우 컸음을 발견할 수 있었다. 모든 결과에 월등한 정확도를 보인 유사도는 존재하지 않았으나, 본 실험결과를 이용하여 특정 패밀리의 악성코드를 분류할 때 어떤 유사도 계산 방식을 활용하는 것이 상대적으로 유리할지를 결정할 때 도움이 될 것으로 판단된다.
최신 학제간 융합기술의 발전과 더불어 디지털 사회에서 생성된 방대한 정보를 저장하기 위하여 신뢰성이 높고 정보의 집적화면에서 효율적이며 세계적으로 통용될 수 있는 정보 코드 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 그에 발맞춰 화공, 나노화학, 신소재 분야에서도 획기적인 차세대 정보 코드 시스템 개발을 위한 시도가 계속되고 있다. 해결책 가운데 하나로서 DNA를 이용한 정보 코드 시스템이 각광을 받으면서 많은 연구자들이 관련 연구에 박차를 가하고 있다. 본 총설에서는 DNA를 기반으로 하는 정보 융합 나노하이브리드 (infohybrid) 코드 시스템의 연구동향 및 기술개발 현황에 대하여 요약 및 정리하였다. 특히, 코드 시스템에 적합한 하이브리드 소재 및 나노기술에 대하여 알아보고 대표적인 사례를 기반으로 DNA 정보 코드화 기법에 대하여 정리한 후, 이력추적관리, 진위판별입증, 나노법의학 등 응용분야에 대하여 연구 사례를 중심으로 설명하였다. 마지막으로 최근에 연구 발표된 스마트폰을 활용한 Avatar DNA 나노하이브리드 시스템을 소개함으로써 4차 산업혁명 시대를 이끌어 나갈 나노-바이오-정보-인지 기술이 접목된 융합시스템 개발 및 그 잠재력에 대하여 전망해 보았다.
사물인터넷 기술은 기본적으로 다양한 대규모의 IoT 디바이스가 인터넷에 연결되어 디바이스로부터 수집되는 데이터을 통해 스마트한 서비슬 제공하는 기술이다. 그러나, 이런한 환경은 역으로 다양한 사양의 다비이스가 네트워크에 연결되기 때문에 가장 취약한 지점으로 통해 IoT 네트워크를 공격할 수 있게 된다. 따라서, 저사양 IoT 디바이스일지라도 전제 연결 네트워크의 보안 수준에 걸맞는 보안강도를 보장해야 하는 다소 역설적인 상황에 봉착하게 된다. 이러한 상황을 해결하기 위해 저사양 IoT 디바이스의 보안을 강화할 수 있는 기술이 시급하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 PUF 개념을 일반화하여 디바이스 DNA라는 새로운 개념을 정의하고 기본적인 디바이스 DNA의 성질을 바이오인식 기술에서 차용하여 설명하고자 한다.
As the increased use of computer, wired/wireless/mobile Internet, security in using Internet becomes a more important problem. Thus, biometric technology using physical and behavior characteristics of a person is hot issue. Many different types of biometric technologies of a person such as fingerprint, face, iris, vein, DNA, brain wave, palm, voice, dynamic signature, etc. had already been studied but remained unsuccessful because they do not meet social demands. However, recently many of these technologies have been actively revived and researchers have developed new products on various commercial fields. Dynamic signature verification technology is to verify the signer by calculating his writing manner, speed, angle, and the number of strokes, order, the down/up/movement of pen when the signer input his signature with an electronic pen for his authentication. Then signature verification system collects mentioned above various feature information and compares it with the original one and simultaneously analyzes to decide whether signature is forgery or true. The prospect of signature verification technology is very promising and its use will be wide spread in terms of economy, security, practicality, stability and convenience.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.526-538
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2021
Machine and deep learning-based models are emerging techniques that are being used to address prediction problems in biomedical data analysis. DNA sequence prediction is a critical problem that has attracted a great deal of attention in the biomedical domain. Machine and deep learning-based models have been shown to provide more accurate results when compared to conventional regression-based models. The prediction of the gene sequence that leads to cancerous diseases, such as prostate cancer, is crucial. Identifying the most important features in a gene sequence is a challenging task. Extracting the components of the gene sequence that can provide an insight into the types of mutation in the gene is of great importance as it will lead to effective drug design and the promotion of the new concept of personalised medicine. In this work, we extracted the exons in the prostate gene sequences that were used in the experiment. We built a Deep Neural Network (DNN) and Bi-directional Long-Short Term Memory (Bi-LSTM) model using a k-mer encoding for the DNA sequence and one-hot encoding for the class label. The models were evaluated using different classification metrics. Our experimental results show that DNN model prediction offers a training accuracy of 99 percent and validation accuracy of 96 percent. The bi-LSTM model also has a training accuracy of 95 percent and validation accuracy of 91 percent.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.47-54
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2023
This article reviews recent advances and perspectives in neuroscience related to consciousness, cognition, and neural networks in the brain. The neural mechanisms underlying cognitive processes, such as perception, attention, memory, and decision-making, are explored. The article also examines how these processes give rise to our experience of consciousness. The implications of these findings for our understanding of the brain and its functions are presented, as well as potential applications of this knowledge in fields such as medicine, psychology, and artificial intelligence. Additionally, the article explores the concept of a quantum viewpoint concerning consciousness, cognition, and creativity and how incorporating DNA as a key element could reconcile classical and quantum perspectives on human behaviour, consciousness, and cognition, as explained by genomic psychological theory. Furthermore, the article explains how the human brain processes external stimuli through the sensory nervous system and how it can be simulated using an artificial neural network (ANN) consisting of one input layer, multiple hidden layers, and an output layer. The law of learning is also discussed, explaining how ANNs work and how the modification of weight values affects the output and input values. The article concludes with a discussion of future research directions in this field, highlighting the potential for further discoveries and advancements in our understanding of the brain and its functions.
우리나라는 전 세계에서 유일한 분단국가로 군사분계선을 가지고 있다. 군사분계선을 기준으로 비무장지대 및 민간인통제구역이 설정되었고, 국가보안 및 안전을 위해 출입이 통제되고 있어, 우리나라 다른 지역에 비해 생태계 교란이 비교적 적은 지역이다. 하지만 유실지뢰 및 불발탄들로 인해 안전이 위협받음에 따라 생태계 연구에 많은 제한사항이 발생하기 때문에, 연구를 보완 및 대체하기 위해 eDNA 분석법을 활용하여 민간인통제구역 내부에 존재하는 평화의 길 세 지점에서 직접조사와 eDNA를 이용한 간접조사를 실시하고 비교했다. 평화의 길 인제노선, 양구노선, 화천노선 세 지점에서 2022년 5, 7, 9월에 직접조사와 eDNA 시료 채취를 진행했으며, 시료에서 채취한 유전자를 증폭한 후 library를 제작하여 Miseq를 수행하고 ASV를 생성하여 간접조사를 완료했다. 이후, 직접조사 결과와 비교했다. 그 결과 양구-1 지점에서 관찰된 2종 모두 eDNA가 검출되었으며, 양구-2 지점에서 관찰된 4종 중 2종의 eDNA가 검출되었다. 화천-1에서 관찰된 1종 중 1종의 eDNA가 검출되었고, 화천-2에서 12종 중 7종, 화천-3에서는 6종 중 4종, 화천-4에서 관찰된 1종 모두 eDNA가 검출되어 직접조사 결과 확인된 종의 약 69%의 어류의 eDNA가 검출된 간접조사 결과를 확인했다. 대륙종개, 메기 등 일부 어류가 오동정된 상태로 NCBI에 유전정보가 등재된 것은 아닌지 확인이 필요하고, 다른 서열부를 이용한 마커 개발 연구가 필요할 것으로 생각되며, 위험성 때문에 조사가 제한적인 CCZ 지역 어류 연구의 보완책으로써 적합할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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