Recently, indoor LBS has been attracting much attention because of its promising prospect. One of key technologies for its success is indoor location estimation. A popular one for indoor positioning is to find the location based on the strength of received Wi-Fi signals. Since the Wi-Fi services are currently prevalent, it can perform indoor positioning without any further infrastructure. However, it is found that its accuracy depends heavily on the surrounding radio environment. To alleviate this difficulty, we present a novel indoor position technique employing the geomagnetic characteristics as well as Wi-Fi signals. The geomagnetic characteristic is known to vary according to the location. Therefore, employing the geomagnetic signal in addition to Wi-Fi signals is expected to improve the location estimation accuracy.
Peptide mass mapping is the matching of experimentally generated peptides masses with the predicted masses of digested proteins contained in a database. To identify proteins by matching their constituent fragment masses to the theoretical peptide masses generated from a protein database, the peptide mass fingerprinting technique is used for the protein identification. Thus, it is important to know the theoretical mass distribution of the database. However, few researches have reported the peptide mass distribution of a database. We analyzed the peptide mass distribution of non-redundant protein sequence database in the NCBI after digestion with 15 different types of enzymes. In order to characterize the peptide mass distribution with different digestion enzymes, a power law distribution (Zipfs law) was applied to the distribution. After constructing simulated digestion of a protein database, rank-frequency plot of peptide fragments was applied to generalize a Zipfs law curve for all enzymes. As a result, our data appear to fit Zipfs law with statistically significant parameter values.
The amount of digital content grows exponentially by the development of the internet and the change of computing environments and the target also is getting wider. The industry using this digital content has been growing greatly. However, the distribution of pirated digital content is increasing using internet because digital content is easy to store and transmit and the damage is growing. In this paper, we propose safety trading system which can conceal the author's information safely in digital content in order to block illegal distribution of digital content. ARIA encryption algorithm is used to protect the concealed information of author in digital content and it is a help to track the illegal traders by doing fingerprinting of buyer information to digital content and managing the transaction information. The technical support for copyright dispute is to allow by providing the capability to verify illegal edit to original digital contents.
The objective of the present study was to analyze genetic variation and characteristics in rainbow trout(Oncorhynchus mykiss) using amplified fragment length polymorphism(AFLP) method as molecular genetic technique, to evaluate the usefulness of AFLP as genetic markers, and to compared the efficiency of agarose and polyacrylamide sequencing gels. The amplified products were performed by agarose and sequencing gel electrophoresis to detect AFLP band patterns, respectively. Using 9 primer combinations, total of 141 AFLP bands were produced, 108 bands(82.4%) of which were polymorphic in agarose gels. In sequencing gels, total of 288 bands were generated, and 220 bands (76.4%) were polymorphic. The level of bandsharing(BS) ranged from 0.18 to 0.32 for the 9 primer combinations tested, with a mean of 0.24. Consequently, AFLP markers of these rainbow trout could be used as genetic information such as species identification, genetic relationship or analysis of genome structure, and selection aids for genetic improvement of economically importment traits in fish species.
A new positioning technique for positioning of LTE base stations is proposed. The positioning information of the base station is absolutely necessary for model-based wireless positioning, and is required in some of the various merhodologies for estimating signals in an uncorrected area when construnting a database for fingerprinting-based positioning. Using the acquired location-based Reference Signal Received Power (RSRP) information to estimate the location of the base station, it is impossible with the existing trilateration methods. Therefore, in this paper, a method using reference particles is proposed. Particles are randomly generated in the application area, and signal propagation modeling is performed assuming that a base station is located in each particle. Based on this, the errors of measurements are calculated. The particle group with the minimum measurement errors is selected, the position of the base station is estimated through weighted summation, and the signal propagation model of the corresponding base station is built at the same time. The performance of the proposed technology is verified using data acquired in Seocho-dong, Seoul.
In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
Microsatellites or simple sequence repeats (SSR) are widely distributed in eukaryotic genomes and are informative genetic markers. Despite many advantages of SSR markers such as a high degree of allelic polymorphisms, co-dominant inheritance, multi-allelism, and genome-wide coverage in various plant species, they also have shortcomings such as low polymorphic rates between genetically close lines, especially in Capsicum annuum. We developed an alternative technique to SSR by normalizing and alternating anchored primers in random amplified microsatellite polymorphisms (RAMP). This technique, designated reverse random amplified microsatellite polymorphism (rRAMP), allows the detection of nucleotide variation in the 3' region flanking an SSR using normalized anchored and random primer combinations. The reproducibility and frequency of polymorphic loci in rRAMP was vigorously enhanced by translocation of the 5' anchor of repeat sequences to the 3' end position and selective use of moderate arbitrary primers. In our study, the PCR banding pattern of rRAMP was highly dependent on the frequency of repeat motifs and primer combinations with random primers. Linkage analysis showed that rRAMP markers were well scattered on an intra-specific pepper map. Based on these results, we suggest that this technique is useful for studying genetic diversity, molecular fingerprinting, and rapidly constructing molecular maps for diverse plant species.
The genomic mapping of Red Jungle Fowl (Gallus gallus), local Village Chicken, and broiler was carried out by random amplified polymorphism DNA (RAPD) technique. Two different sets of arbitrary primers were used (Operon OPA01-20 and Genemed GM01-50). All the genomes of the three species of chickens were amplified with OPA01-20 primers. The genomes of the Red Jungle Fowl and local Village Chicken were further amplified with GM01-50 primers. Analysis of the results based on band sharing (BS) and the molecular size of individually amplified DNA fragments showed that Red Jungle Fowl and local Village Chicken shared the species similarity of 66% with Operon primers 01-20, 64% between local Village Chicken and broiler, and 63% when DNA bands between Red Jungle Fowl and broiler were compared. With GM01-50, the BS between Red Jungle Fowl and local village chicken increased to 72%. The results showed that the local village chicken is more closely related to Red Jungle Fowl than to broiler in the genetic distance. On the other hand, broiler is 1% closer in genetic distance to local village chicken than to Red Jungle Fowl. The results also indicated that primers like OPA-7, 8 and 9 can be used as species specific DNA markers for these three species of chickens.
The enterobacterial repetitive intergenic consensus (ERIC)-PCR is a recently described DNA fingerprinting technique based on amplification of repetitive element distributed in bacteria. We applied of ERIC-PCR to clinical isolates of Vibrio parahaemolyticus and other bacteria associated diarrhea. Twenty isolates of V. parahaemolyticus were used for intragenic genotyping, which were isolated from 2001 to 2002 in Chungbuk National University hospital. For interspecies genotyping, V. vulnificus, V. alginolyticus, V. parahaemolyticus, Escherichia coli, Salmonella and Shigella spp. were used. The genotyping were analyzed by ERIC-PCR. The genotyping of V. parahaemolyticus were grouped two major pattern (A, B) and were subdivided into 10 subtypes (A1, A2, B1-B8) by ERIC-PCR. These method distinctly differentiated bacterial species associated diarrhea. Those results show that ERIC-PCR can be reliable and efficient method for genotyping of V. parahaemolyticus and bacteria associated diarrhea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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