The most important of various merits are the capacity to investigate an total genome for polymorphism and AELP is superior to any other systems in terms of the number of sequences amplified per reaction and its reproducibility(Vos et al., 1995). The AFLP technique provides a novel and very powerful DNA fingerprinting technique for DNAs of origin o. complexity (Vos et at., 1995). (omitted)
유비쿼터스(Ubiquitous) 라는 시대적 흐름에 따라 상황(Context)을 고려한 응용 서비스들에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 서비스들은 대부분 사용자의 현재 위치 정보를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)의 형태를 띠고 있다. 현재 GPS(Global Positioning System)나 지상파를 이용한 위치 측정 방법이 널리 사용되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 위치 측정을 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 최근에는 실외를 대상으로 하는 서비스뿐만 아니라 홈 서비스, 대형 건물 안내 서비스와 같은 실내를 중심으로 하는 서비스가 각광을 받고 있다. 실외 위치 측정 분야의 경우 이미 많은 상용 제품들이 출시되어 사용되고 있지만 상대적으로 실내의 위치를 알아내는 방법에 있어서는 이렇다 할 성과를 내지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 널리 쓰이고 있는 무선 통신 방법 중 하나인 무선랜을 이용한 실내 위치 측위 방법을 제안하고자 한다. 지금까지 연구되어져 온 대표적인 두 가지 실내 위치 측위 방법론과 이들에 대한 장단점을 분석하고 실제 구축된 시스템을 사례로 구체적인 시스템 구축 방법 및 실험 결과를 제시하였다 또한 기존 시스템의 위치 정확도를 향상시키고 연산 속도를 개선시키기 위한 몇 가지 새로운 방안을 제시하였다.
실외에서는 GPS를 기반으로 하는 다양한 위치 추정 시스템을 사용하여 위치 추정 서비스를 제공할 수 있으나, 실내에서는 가시위성의 부족과 신호의 미약으로 GPS를 사용할 수 없어 실내에 존재하는 자원을 기반으로 하는 위치 추정시스템을 사용하고 있다. 특히 WLAN의 신호를 이용하는 fingerprinting 기법은 AP에서 제공하는 RSSI를 이용하여 위치를 추정하기에 실내에서 이용하기에 적합하다. 하지만 fingerprinting 기법은 fingerprinting map을 구축하는 offline 단계에서 얼마나 정확한 데이터를 이용하였는가에 따라 위치 추정의 정확도가 달라지는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 fingerprinting map을 구축하는 단계에서 다수의 데이터를 샘플링 하여 그 중 빈도가 높은 데이터를 저장하여 위치 추정 정밀도를 높이는 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 머저리티 샘플링 데이터 기반의 위치 추정 시스템은 map에 저장되어야 하는 RSSI를 클라이언트와 서버에서 가장 빈도가 높은 RSSI데이터를 필터링하여 map을 구축한 후 유사거리측정방식에 의해 위치를 추정하는 시스템이다. 실험결과 최소 87.5 %, 최대 90.4%의 위치 추정 정밀도를 가지는 것을 알 수 있으며, 최소 0.25 ~ 2.72m의 오차 범위를 가지는 것을 확인 할 수 있었다.
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.
디지털 형식으로 저장되어 있는 데이타의 불법적인 복사와 재분배는 전자상거래 상에서 디지털 콘텐츠를 판매하는 판매자에게 매우 큰 문제가 된다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 콘텐츠를 불법적으로 재배포한 구매자를 찾아냄으로써 저작자의 저작권을 보호한다. 익명적 비대칭적 핑거프린팅 기법은 대칭적인 기법과 달리 구매자만이 핑거프린트가 삽입된 콘텐츠를 알 수 있어 구매자가 콘텐츠를 재배포했을 경우만 구매자가 고발되며, 데이타가 재배포되기 전에는 구매자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 신뢰기관을 이용한 익명적 비대칭 핑거프린팅 기법을 제안한다. 이 기법에서는 구매자의 핑거프린트는 신뢰기관인 핑거프린트 인증센터에서 생성한다. 또한, 판매자가 핑거프린트를 삽입할 때, 준동형의 암호를 이용하여 콘텐츠에 삽입함으로써 판매자는 구매자의 핑거프린트를 알 수 없으며 익명 공개키를 이용함으로써 구매자의 익명성을 보장하였다.
Indoor localization is becoming one of the most important technologies for smart mobile applications with different requirements from conventional outdoor location estimation algorithms. Fingerprinting location estimation techniques based on neural networks have gained increasing attention from academia due to their good generalization properties. In this paper, we propose a novel location estimation algorithm based on an ensemble of multiple neural networks. The neural network ensemble has drawn much attention in various areas where one neural network fails to resolve and classify the given data due to its' inaccuracy, incompleteness, and ambiguity. To the best of our knowledge, this work is the first to enhance the location estimation accuracy in indoor wireless environments based on a neural network ensemble using fingerprinting training data. To evaluate the effectiveness of our proposed location estimation method, we conduct the numerical experiments using the TGn channel model that was developed by the 802.11n task group for evaluating high capacity WLAN technologies in indoor environments with multiple transmit and multiple receive antennas. The numerical results show that the proposed method based on the NNE technique outperforms the conventional methods and achieves very accurate estimation results even in environments with a low number of APs.
Dongyeob Han;Moon Hyung Choi;Young Joon Lee;Dong-Hyun Kim
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1332-1340
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2021
Objective: To evaluate the feasibility of a new three-dimensional (3D) MR fingerprinting (MRF) technique for the prostate gland by conducting phantom and clinical studies. Materials and Methods: The new 3D MRF technique used in this study enables quick data acquisition and has a high resolution. For the phantom study, the MRF T1 and T2 values in an in-house phantom were compared with those of goldstandard mapping methods using linear regression analysis. For the clinical study, we evaluated 90 patients who underwent prostate imaging with MRF for suspected prostate cancer between September 2019 and February 2020. The mean T1 and T2 values were compared in the peripheral zone, transition zone, and focal lesions using paired t tests. The differences in the T1 and T2 values according to cancer aggressiveness were evaluated using one-way analysis of variance. Results: In the phantom study, the MRF T1 and T2 values showed a perfect correlation with the gold-standard T1 and T2 values (R > 0.99). In the clinical study, the T1 and T2 values in the peripheral zone were significantly higher than those in the transitional zone (p < 0.001, both). The T1 and T2 values in prostate cancer were significantly lower than those in the peripheral and transitional zones. The higher the grade of cancer, the lower the T2 values. Conclusion: The T1 and T2 values obtained from the 3D MRF showed a perfect correlation with the gold standard values in the phantom study. Differences in the T1 and T2 values among the different zones of the prostate gland were identified using 3D MRF in patients.
토르 (Tor, The Onion Router)와 같이 다수의 가상 컴퓨터 및 네트워크를 경유함으로써 이용자의 인터넷 접속에 대한 추적을 어렵게 하는 익명 암호통신 네트워크는 데이터 송수신 과정에서의 사용자 및 데이터 프라이버시 보호를 그 운영목적으로 하고 있다. 하지만 이러한 익명 암호통신 네트워크를 통한 불법 콘텐츠 공유 및 무기거래 등 부적절한 용도로의 악용 및 오용에 있어, 기존의 탐지 기법을 적용하거나 적절한 대응책을 마련하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 익명 암호통신에서도 특정 사이트에 대한 접근 정보를 높은 정확도로 유추할 수 있는 웹사이트 핑거프린팅 (website fingerprinting) 기법을 확장하여, 특정 사이트 뿐 아니라 알려지지 않은 사이트에 대해서도 서비스 유형을 특정하고 분류하는 방법을 강구함으로써 악의적 목적에 활용될 수 있는 은닉 사이트 또는 잠재적 불법 사이트에 대한 식별 방안을 제시한다.
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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제13권9호
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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.
디지털 핑거프린팅(Digital Fingerprinting)은 기 밀 정보를 디지털 콘텐츠에 삽입하는 측면에서는 디지털 워터마킹과 동일 하다고 볼 수 있으나 저작권자나 판매자의 정보가 아닌 콘텐츠를 구매한 사용자의 정보를 삽입함으로써 콘텐츠 불법 배포자를 추적할 수 있도록 한다는 점에서 워터마킹과 차별화된 기술이다. 이러한 핑거프린팅 기술은 소유권에 대한 인증뿐만 아니라 개인 식별 기능까지 제공해야 하므로 기존의 워터마킹이 갖추어야 할 요구사항인 비가시성, 견고성, 유일성과 더불어 공모허용, 비대칭성, 익명성, 조건부 추적성 등이 부가적으로 필요하다. 본 논문에서는 행렬의 한 열을 선택 후 쉬프팅 기법을 사용 하서 사용자 정보로 조합하여 핑거프린트를 생성하였다. 이렇게 생성된 핑거프린트 정보를 2레벨 웨이블릿 변환 영역 중 LH2, HL2, HH2 부대역에 삽입하였다. 쉬프팅 정보와 도메인 개념을 사용하여 보다 많은 사용자에게 핑거프린트 정보를 삽입할 수 있으며, 공모공격과 JPEG 압축에서도 최소한 1명 이상의 공모자를 검출할 수 있는 핑거프린팅의 기본 조건을 만족하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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