The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제35권6B호
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pp.888-894
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2010
For the indoor positioning, wireless fingerprinting is most favorable because fingerprinting is most accurate among the technique for wireless network based indoor positioning which does not require any special equipments dedicated for positioning. The deployment of a fingerprinting method consists of off-line phase and on-line phase and more efficient and accurate methods have been studied. This paper proposes a bayesian algorithm for wireless fingerprinting and indoor location determination using fuzzy clustering with bayesian learning as a statistical learning theory.
To identify fraud clicks in the Internet advertisement, existing studies have considered keyword, visit time, and client IP as an independent variable for the standard. These methods have limitations in identifying the fraud clicks that utilize automation tools, for they are methods based on client IP and human activities on the Internet. This paper proposes that fingerprinting values of the variable combination should be used to identify fraud clicks. The proposed model is composed of 3 stages and the fingerprinting values are compared with the other input data at each stage; IP fingerprinting in the first stage, IP and session data fingerprinting in the second stage, and session data and keyword fingerprinting in the third stage. We showed that the proposed model of the fraud click identification is more correct than existing methods through experiments according to the proposed scheme.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제15권2호
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pp.51-65
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2008
The purpose of this paper is introducing WiFi based EKF(Extended Kalman Filter) method for indoor positioning. The advantages of our EKF method include: 1) Any special equipment dedicated for positioning is not required. 2) implementation of EKF does not require off-line phase of fingerprinting methods. 3) The EKF effectively minimizes squared deviation of the trilateration method. In order to experimentally prove the advantages of our method, we implemented indoor positioning systems making use of the K-NN(K Nearest Neighbors), Bayesian, decision tree, trilateration, and our EKF methods. Our experimental results show that the average-errors of K-NN, Bayesian and decision tree methods are all close to 2.4 meters whereas the average errors of trilateration and EKF are 4.07 meters and 3.528 meters, respectively. That is, the accuracy of our EKF is a bit inferior to those of fingerprinting methods. Even so, our EKF is accurate enough to be used for practical indoor LBS systems. Moreover, our EKF is easier to implement than fingerprinting methods because it does not require off-line phase.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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제14권3호
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pp.145-153
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2004
Digital fingerprinting schemes are cryptographic methods that a seller can identify a traitor who illegally redistributed digital contents by embedding it into buyer's information. Recently, Josep Domingo-Ferrer suggested an anonymous digital fingerprinting scheme based on committed oblivious transfer protocol. It is significant in the sense that it is completely specified from a computation point of view and is thus readily implementable. But this scheme has the serious problem that it cannot provide the security of buyers. In this paper, we first show how to break the existing committed oblivious transfer-based fingerprinting schemes and then suggest secure fingerprinting scheme by introducing oblivious transfer protocol with two-lock cryptosystem based on discrete logarithm. All computations are performed efficiently and the security degree is strengthened in our proposal.
In this paper, we propose an audio fingerprinting using robust hash based on the MCLT (Modulated Complex Lapped Transform) peak-pair. In existing methods, the robust audio fingerprinting is not generated if various distortions occurred; time-scaling, pith-shifting and equalization. To solve this problem, we used the spectrum of the MCLT, an adaptive thresholding method for detection of prominent peaks and the novel hash function in the audio fingerprinting. Experimental results show that the proposed method is highly robust in various distorted environments and achieves better identification rates compared to other methods.
The results typed by random amplification of polymorphic DNA (RAPD) were compared with those obtained by Enterobacterial repititive intergenic consensus (ERIC) fingerprinting and ribotyping-PCR. The discriminatory power of RAPD typing was the best among the methods tested. RAPD typing with two different primers for 13 Listeria spp. reference strains produced 11 patterns each. In contrast, ERIC fingerprinting produced 9 patterns and ribotyping-PCR produced 7 patterns each. Composite of two separate RAPD (Lis 11 and primer 6) results or RAPD (Lis11)/ ribotyping-PCR differentiated all 13 Listeria spp. reference strains. Therefore, composite of 2 separate RAPD (Lis11 and primer 6) or composite of RAPD (Lis11)/ribotyping-PCR is expected the most promising approach for typing field isolated Listeria spp. strains.
Matrix assisted laser desorption/ionization (MALDI) mass spectrometry (MS) is a very effective method for lipid mass fingerprinting. However, MALDI MS suffered from spectral complexities, differential ionization efficiencies, and poor reproducibility when analyzing complex lipid mixtures without prior separation steps. Here, we aimed to find optimal MALDI sample preparation methods which enable selective or class-wide mass fingerprinting of two totally different lipid classes. In order to achieve this, various matrices with additives were tested against the mixture of phosphatidylcholine (PC) and cerebrosides (Cers) which are abundant in animal brain tissues and also of great interests in disease biology. Our results showed that, from complex lipid mixtures, 2,4,6-trihydroxyacetophenone (THAP) with $NaNO_3$ was a useful MALDI matrix for the class-wide fingerprinting of PC and Cers. In contrast, THAP efficiently generated PC-focused profiles and graphene oxide (GO) with $NaNO_3$ provided Cer-only profiles with reduced spectral complexity.
Chauhan, Puneet Singh;Shagol, Charlotte C.;Yim, Woo-Jong;Tipayno, Sherlyn C.;Kim, Chang-Gi;Sa, Tong-Min
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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제44권1호
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pp.127-145
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2011
Various environmental ecosystems are valuable sources for microbial ecology studies, and their analyses using recently developed molecular ecological approaches have drawn significant attention within the scientific community. Changes in the microbial community structures due to various anthropogenic activities can be evaluated by various culture-independent methods e.g. ARISA, DGGE, SSCP, T-RFLP, clone library, pyrosequencing, etc. Direct amplification of total community DNA and amplification of most conserved region (16S rRNA) are common initial steps, followed by either fingerprinting or sequencing analysis. Fingerprinting methods are relatively quicker than sequencing analysis in evaluating the changes in the microbial community. Being an efficient, sensitive and time- and cost effective method, T-RFLP is regularly used by many researchers to access the microbial diversity. Among various fingerprinting methods T-RFLP became an important tool in studying the microbial community structure because of its sensitivity and reproducibility. In this present review, we will discuss the important developments in T-RFLP methodology to distinguish the total microbial diversity and community composition in the various ecosystems.
Widespread distributions of repetitive DNA elements in bacteria genomes are useful for analysis of genomes and should be exploited to differentiate food-borne pathogenic bacteria among and within species. Enterobacterial repetitive intergenic consensus (ERIC) sequence has been used for ERIC-PCR genomic fingerprinting to identify and differentiate bacterial strains from various environmental sources. ERIC-PCH genomic fingerprinting was applied to detect and differentiate four major Gram-negative food-borne bacterial pathogens, Esherichia coli, Salmonella, Shigella, and Vibrio. Target DNA fragments of pathogens were amplified by ERIC-PCR reactions. Dendrograms of subsequent PCR fingerprinting patterns for each strain were constructed, through which relative similarity coefficients or genetic distances between different strains were obtained numerically. Numerical comparisons revealed ERIC-PCR genotyping is effective for differentiation of strains among and within species of food-borne bacterial pathogens, showing ERIC-PCR fingerprinting methods can be utilized to differentiate isolates from outbreak and to determine their clonal relationships among outbreaks.
Kim, Suk-Weon;Cho, Soo-Hwa;Chung, Hoe-Il;Liu, Jang-R.
Journal of Plant Biotechnology
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제34권3호
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pp.201-205
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2007
To determine whether pattern recognition based on metabolite fingerprinting for whole cell extracts of higher plants is applied to discriminate plants genetically, leaf samples of eight cultivars of Catharanthus roseus were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR fingerprint region data were analyzed by principal component analysis (PCA). Major peaks as biomarkers were identified as the most significant contributors to distinguish samples by using genetic programming. A hierarchical dendrogram based on the results from PCA separated the eight cultivars into two major groups in the same manner as the dendrograms based on genetic fingerprinting methods such as RAPD and AFLP. A slight difference between the dendrograms was found only in branching pattern within each subgroup. Therefore, we conclude that the hierarchical dendrogram based on PCA of the FT-IR data represents the most probable chemotaxonomical relationship between cultivars, which is in general agreement with the genetic relationship determined by conventional DNA fingerprinting methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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