2004년부터 2005년까지 제주도에서 전형적인 연쇄구균증상을 나타내는 양식넙치로부터 Streptococcus sp.를 분리하였다. 생화학적 성상 조사와 multiplex PCR assay법을 통해 S. iniae 94 균주를 동정하였다. RAPD fingerprint profile을 조사해 본 결과 A, B, C-type 총 3가지의 genotype을 확인하였으며, 동일종에 대해 외국에서 보고된 선행 연구결과와 비교하였을 경우, 지리적으로 다른 유전적 다형현상을 나타내는 것으로 추정되었다. 근래에 제주도에 우점하는 genotype은 A-type이었고, RAPD fingerprint profile은 약 2,000 bp, 1,300 bp, 1,000 bp, 850 bp, 550 bp의 밴드 양상을 나타내었다. S. iniae의 serotype 동정에 유효한 것으로 보고되어진 P14 random primer는 유전적 다형현상에 의해 제주도에서 분리된 S. iniae의 serotype 동정에 적합하지 않은 것으로 판단되었다.
Objective: To determine whether pituitary adenomas can be diagnosed by identifying protein biomarkers in the serum. Methods: We compared serum proteins from 65 pituitary adenoma patients and 90 healthy donors using proteomic fingerprint technology combining magnetic beads with matrix assisted laser desorption ionization time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS). Results: A total of 42 M/Z peaks were identified as related to pituitary adenoma (P<0.01). A diagnostic model established based on three biomarkers (3382.0, 4601.9, 9191.2) showed that the sensitivity of diagnosing pituitary adenoma was 90.0% and the specificity was 88.3%. The model was further tested by blind analysis showing that the sensitivity was 88.0% and the specificity was 83.3%. Conclusions: These results suggest that proteomic fingerprint technology can be used to identify pituitary adenoma biomarkers and the model based on three biomarkers (3382.0, 4601.9, 9191.2) provides a powerful and reliable method for diagnosing pituitary adenoma.
There is a growing interest to develop a new cleaning technology to overcome the disadvantages of wet cleaning technologies such as environmental pollution and the cleaning difficulty of contaminants on integrated circuits. Laser cleaning is a potential technology to remove various pollutants on a wafer surface. However, there is no fundamental data about cleaning efficiencies and cleaning mechanisms of contaminants on a wafer surface using a laser cleaning technology. Therefore, the cleaning characteristics of a wafer surface using an excimer laser were investigated in this study. Fingerprint consisting of inorganic and organic materials was chosen as a representative of pollutants and the effectiveness of a laser irradiation on a wafer cleaning has been investigated qualitatively and quantitatively. The results have shown that cleaning degree is proportional to the laser irradiation time and repetition rate, and quantitative analysis conducted by an image processing method also have shown the same trend. Furthermore, the cleaning efficiency of a wafer contaminated by fingerprint strongly depended on a photothermal cleaning mechanism and the species were removed in order of hydrophilic and hydrophobic contaminants by laser irradiation.
In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.
정보화 시대에 있어 개인 인증 기술에 대한 요구는 날로 증가되고 있으며 그 중에서도 지문 인식 기술은 정확도, 수행 속도, 구현 비용 등 모든 평가 항목에 있어 가장 현실성 있는 수단으로 주목 받고 있다. 본 논문에서는 전산 환경에 적합하도록 무 잉크 방식의 압착 날인을 통하여 획득된 지문 영상을 이용한 온라인 지문 인식 시스템의 설계와 구현을 목표로 한다. 지문 인식은 크게 두 가지 과정으로 이루어 지며 이를 특징점 추출과 특징점 정합이라 한다. 본 논문에서는 이러한 과정 중에서 특징점 정합의 정합의 성능과 속도의 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안 한다. 특징점 정합 과정은 다시 정렬 기준점 선정 과정과 정렬 후 대응점 확인과정이 있으며 정렬 과정의 최적화 여부가 전체 수행 속도에 미치는 영향이 가장 크게 된다. 제안된 정렬 기준점 선정 알고리즘은 탐색 공간의 최소화와 등록 지문과 입력 지문간의 비선형 왜곡에도 강인함을 보였다. 전체 시스템의 성능 검증을 위하여 체계적인 샘플링을 통하여 채취된 데이터 베이스을 이용하였다. 팬티엄시스템에서 평균 정합 속도 1.55초를 기록하였으며, 0.05%의 FAR(False Acceptance Rate)에서 8.83%의 FRR(False Rejection Rate)의 오 인식율을 얻을 수 있었다.
We propose an algorithm for extracting singular points of fingerprint image using directional information. First, we extract the candidates of singular points using Poincare index in two(lower and higher) resolutional directional images. Then we remove the false singular points using smoothing technique from lower resolutional directional image. And finally we select the singular points in higher resolution corresponding to those in lower resolution. The possible missing points in lower resolution are found by computing Poincare index algong the proposed small curve. And the reliable points are selected from analysis around them. We also propose a method for segmentation of fingerprint as preprocessing step to enhance the computational speed and the performance of system.
Chou, Gui X;Gao, Qiu T;Li, Jun;Duan, Ran;Cheung, Anna WH;Chu, Glanice KY;Jiang, Zhi Y;Dong, Tina TX;Tsim, Karl WK
Advances in Traditional Medicine
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제6권4호
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pp.293-299
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2006
By using high-performance liquid chromatography-photodiode array detection, a simple and accurate chromatographic fingerprint method was developed for the identification of Radix Codonopsis (roots of Codonopsis) from different sources. Eighteen herbs of Codonopsis at different habitats in China, including roots from Codonopsis pilosula, Codonopsis pilosula var. modesta and Codonopsis tangshen were analyzed by the fingerprint. The amount of lobetyolin was calibrated, which was found to be more consistent in roots of Codonopsis pilosula as compared to that of Codonopsis pilosula var. modesta and Codonopsis tangshen. Having the fingerprint results, hierarchical clustering analyses were performed to classify the eighteen herbs into three groups: Codonopsis pilosula, Codonopsis pilosula var. modesta and Codonopsis tangshen. This clustering analysis agrees very well with the pharmacognostic identification result, and which could be used as a tool in the quality control of Radix Codonopsis.
RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.
본 논문에서는 ATM(Automated Teller Machine: 금융자동화기기) 보안 강화를 위하여 적용할 수 있는 생체인식기술 중 지문인식, 홍채인식, 정맥인식 방식에 대하여 특징과 ATM 적용 사례 및 세부 사양 등을 분석하였다. ATM에서 생체인증을 도입할 경우 중요하게 고려해야 할 요건들을 기술하고, 이 요건들을 기준으로 각 생체인증 방식을 비교, 분석하였다. 분석 결과 인증정확도에 있어 한계를 갖는 지문인식방식과 사용자 편의성에 있어 큰 약점이 있는 홍채인식방식 보다는, 인증정확도 및 은닉성이 우수하면서도 위생적이라는 장점이 있는 정맥 인증 방식이 향후 ATM에 적용 확대 될 것으로 전망된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2590-2608
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2023
The high-altitude and mobility characteristics of unmanned aerial vehicles (UAVs) have made them a key element of new radio systems, particularly because they can exceed the limits of terrestrial networks. However, at high altitudes, UAVs can be significantly affected by intercell interference at a high line-of-sight probability. To mitigate this drawback, we propose an algorithm that selects the optimal beam to reduce interference and maximize transmission efficiency. The proposed algorithm comprises two steps: constructing a user-location-based fingerprint database according to the user types presented herein and cooperative beam selection. Simulations were conducted using cellular cooperative downlink systems for analyzing the performance of the proposed method, and the signal-to-interference-plus-noise cumulative distribution function and spectral efficiency cumulative distribution function were used as performance analysis indicators. Simulation results showed that the proposed algorithm could reduce the effect of interference and increase the performance of the desired signal. Moreover, the algorithm could efficiently reduce overheads and system cost by reducing the amount of resources required for information exchange.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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