Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.1
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pp.39-48
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2022
In this paper, we propose an anomaly detection system (ADS) to detect anomalies of the in-vehicle network for unmanned aerial vehicle (UAV). The proposed ADS detects the anomalies by measuring the similarity of status messages sequences periodically sent by the UAV to the ground control system. We defined three types of malicious message injection attacks that can be performed on the in-vehicle network of UAV and simulated those attack techniques in the Pixhawk4 quadcopter. The proposed ADS can detect abnormal sequences with accuracy of higher than 96%.
Cupredoxin-like proteins are mainly copper-binding proteins that conserve a typical rigid Greek-key arrangement consisting of an eight-stranded β-sandwich, even though they share as little as 10-15% sequence similarity. The electron transport function of the Cupredoxins is critical for respiration and photosynthesis, and the proteins have therapeutic potential. Despite their crucial biological functions, the identification of the distant Cupredoxin homologs has been a difficult task due to their low sequence identity. In this study, the overlapped conserved residue (OCR) fingerprint for the Cupredoxin superfamily, which consists of conserved residues in three aspects (i.e., the sequence, structure, and intramolecular interaction), was used to detect the novel Cupredoxin homologs in the NCBI non-redundant protein sequence database. The OCR fingerprint could identify 54 potential Cupredoxin sequences, which were validated by scanning them against the conserved Cupredoxin motif near the Cu-binding site. This study also attempted to model the 3D structures and to predict the functions of the identified potential Cupredoxins. This study suggests that the OCR-based approach can be used efficiently to detect novel homologous proteins with low sequence identity, such as Cupredoxins.
Intraspecific sequence variation was detected by polymerase chain reaction (PCR) and direct sequencing of a 350-nucleotide region of the mitochondrial 12S rRNA gene of two natural populations (Han River and Nakdong River) and one hatchery stock (Jinhae Inland Fisheries Institute) of local strain common carp, one Israeli strain of common carp stock from Pukyong National University (PKU), and one hybrid between Israeli strain of common carp female and local strain common carp male from PKU stock. There is little variation in 350 bases of the mitochondrial 12S rRNA gene sequences among 2 natural and 1 hatchery local strain common carp populatins, representing abut 7 to 20 nucleotide differences (less than 6%). The sequence of specimens from Han River was more similar to that from Nakdong River (identity=98.0%) than to that from Jinhae Inland Fisheries Institute (identity=96.3%). Sequence variation between Israeli strain and wild local strain common carp was higher than the variation within natural stocks. The level of variation was ranged from 15.7 to 17.7%. The hybrid showed very similar nucleotide4 sequence of 12S rRNA gene to the sequence of Israeli strain with the identity of 98.9%.
In this paper, we propose a new text watermarking method using space coding and PN sequence. A PN sequence generated from user message modifies the space between words in each line. The detection can be done without original text image using the average space with in the text. Experimental results show that proposed method has the invisible property and robustness to the attack such as the elimination of words in the text.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.169-189
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2015
Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.9
no.6
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pp.746-760
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1998
In this paper, an adaptive RSSD(reduced-state sequence detection) receiver is proposed for the purpose of reducing the complexity and decision delay of the adaptive MLSD(maximum-likelihood sequence detection) receiver in the mobile satellite channel. The RSSD receiver reconstructs the trellis with a reduced number of states. The performance degradation due to the reduced states is compensated by modifying the branch metric calculation which uses the symbols in each path memory to estimate the residual ISI(intersymbol interference) terms. The structure of the proposed adaptive RSSD is a modified RSSD utilizing a per-survivor processing as well as the symbol-aided method and a channel estimation using the tentative data sequences. The complexity and performance of the proposed adaptive RSSD are controlled by the number of system states and ISI cancelers and the inserting period of the known symbols. In spite of a suboptimal alternative receiver compared to the adaptive MLSD receiver, the proposed adaptive RSSD receiver is able to reduce the complexity significantly and track the time-varying channel fast and reliably.
To compare the accuracy of breath-hold magnetic resonance imaging sequences to establish the most effective superparamagnetic iron oxide-enhanced sequence for detection of hepatic metastases. A total of 100 patients(50men and 50women, mean age: 60years) with liver disease(including malignant and benign liver lesions) were investigated at 3.0T machine (GE, General Electric Medical System, Excite HD) with 8Ch body coil. Pulse sequence for MR imaging decided to the FS-T2-FSE-RT(TR/TE/Thick./Freq./Phase=12857ms/100ms/7mm/512/384), MGRE(TR/TE/Thick./Freq./Phase=100ms/9.7ms/7mm/384/288), in-out of phase echo(TR/$TE_1$, $TE_2$/Thick./Freq./Phase=140ms/2.4, 5.8ms/7mm/352/300), Images obtained before the injection of SPIO. Six sequences were optimized for lesion detection: FS-T2-FSE-RT, multigradient recalled echo data image(MGRE), T2-weighted MGRE with an 9.7msec echo time. Images were reviewed independently by five blinded observers. The accuracy of each sequence was measured by using picture archiving communication system analysis. All results were correlated with findings at multidectator computed tomography examination. Differences between the mean results of the six observers were measured by using paired student t-test analysis. Postcontrast T2-weighted MGRE sequences were the most accurate and were significantly superior to postcontrast FS-T2-FSE-RT, T2-weighted MGRE, in-out of phase MR sequences(p < .05). For all lesions that were malignant or smaller than 1 cm, respectively, contrast to noise ratio of pre and postcontrast sequences were -1and -0.3 for T2-weighted FSE, 0.53 and 4.5 in-out of phase, 7, 7.08, 5.08, 3.32, 1.7, 1.16, 0.79, 0.68 for GRE with 2.9, 7.5, 12.1, 16.6, 21.2, 25.8, 30.4, 35.0 TE values. Breath-hold various TE precontrast sequences offer improvement in sensitivity compared with fixed multigradient recalled echo sequences alone.
A new primer set was developed for the detection and identification of Xanthomonas oryzae pv. oryzae, the bacterial leaf blight (BLB) pathogen in rice plant. The nucleotide sequence of hpaA gene was determined from X. o. pv. oryzae str. KACC10331, and the sequence information was used to design primers for the application of the polymerase chain reaction (PCR). The nucleotide sequence of hpaA from X. o. pv. oryzae str. KACC 10331 was aligned with those of X. campestris pv. vesicatoria, X. campestris pv. campestris, X. axonopodis pv. citri, and X. axonopodis pv. glycines. Based on these results, a primer set(XOF and XOR) was designed for the specific detection of hpaA in X. o. pv. oryzae. The length of PCR products amplified using the primer set was 534-bp. The PCR product was detected from only X. o. pv. oryzae among other Xanthomonas strains and reference bacteria. This product was used to confirm the conservation of hpaA among Xanthomonas strains by Southern-blotting. Furthermore, PCR amplification with XOF and XOR was used to detect the pathogen in an artificially infected leaf. The sensitivity of PCR detection in the pure culture suspension was also determined. This PCR-based detection methods will be a useful method for the detection and identification of X. o. pv. oryzae as well as disease forecasting.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.11
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pp.83-96
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1996
On PR-IV magnetic recording systems, the maximum likelihood sequence detection (MLSD) method is optimum. But it has the problem of the complexity of the structure. The three level detection (TLD) method can be used, which has simpler structure than MLSD, but requires almost twice of power to achieve the same probbility of error as MLSD does. Therefore a new detection method (error controlled detection: ECD) is proposed which has much simpler structure than MLSD and gives much better performance than TLD. The simulation resutls show that the performance of ECD is better than that of TLD by approximaterly 0.5~1.3dB both in linear and nonlinear channels.
In this paper, we proposed image-processing technique for automatic real-time fire and smoke detection in tunnel fire environment. To minimize false detection of fire in tunnel we used motion information of video sequence. And this makes it possible to detect exact position of event in early stage with detection, test, and verification procedures. In addition, by comparing false detection elimination results of each step, we have proved the validity and efficiency of proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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