This paper describes the method of syntactic-semantic pattern recognition and description for two dimensional object which is adjusted or changed in size and its orientation. To avoid the complexity and ambiguity which is arised in the case of syntactic or decision-theoretic method is used individually, an attributed grammar is introduced which applies computative attributes to pattern primitives, and then uses decision-theoretic method for attributes and syntactic method for pattern structure. A primitive extraction embedding parsing and grobal rule for classification is also applied for more effective pattern recognition and description.
In this paper, we propose a watermarking method for still images using Discrete Cosine Transform (DCT). Watermarking is a copyright protection technique for digital contents by hiding secret information into the contents. The proposed method embeds the watermark information into DCT coefficients. To obtain a watermarked image that is not only high quality but also has robustness for compression, we considered a method to change the degree of embedding by utilizing the activity of each DCT block. The simulation results show that the proposed scheme can obtain huh quality watermarked images and we can extract most of the embedded data even if they are compressed by JPEG scheme.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권1호
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pp.28-35
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2006
In this paper, we propose to synchronization method for mutual cooperative control method that have unstable limit cycles in a chaos trajectory surface in the chaotic UAVs. We assume all obstacles in the chaos trajectory surface have a Van der Pol equation with an unstable limit cycle. We also show computer simulation results of Arnold equation, Chua's equation trajectories with one or more Van der Pol as a obstacles. We proposed and verified the results of the method to make the embedding chaotic UAV to synchronization with the chaotic trajectory in any plane.
A new morphed steganographic algorithm is proposed in this paper. Image security is a challenging problem these days. Steganography is a method of hiding secret data in cover media. The Least Significant Bit is a standard Steganographic method that has some limitations. The limitations are less capacity to hide data, poor stego image quality, and imperceptibility. The proposed algorithm focuses on these limitations. The morphing concept is being used for image steganography to overcome these limitations. The PSNR and standard deviation are considered as a measure to improve stego image quality and morphed image selection, respectively. The stego keys are generated during the morphed steganographic embedding and extracting process. Stego keys are used to embed and extract the secret image. The experimental results, which are based on hiding capacity and PSNR, are presented in this paper. Our research contributes towards creating an improved steganographic method using image morphing. The experimental result indicates that the proposed algorithm achieves an increase in hiding capacity, stego image quality, and imperceptibility. The experimental results were compared with state of the art steganographic methods.
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has been widely applied to provide insights into the cell-by-cell expression difference in a given bulk sample. Accordingly, numerous analysis methods have been developed. As it involves simultaneous analyses of many cell and genes, efficiency of the methods is crucial. The conventional cell type annotation method is laborious and subjective. Here we propose a semi-automatic method that calculates a normalized score for each cell type based on user-supplied cell type-specific marker gene list. The method was applied to a publicly available scRNA-seq data of mouse cardiac non-myocyte cell pool. Annotating the 35 t-stochastic neighbor embedding clusters into 12 cell types was straightforward, and its accuracy was evaluated by constructing co-expression network for each cell type. Gene Ontology analysis was congruent with the annotated cell type and the corollary regulatory network analysis showed upstream transcription factors that have well supported literature evidences. The source code is available as an R script upon request.
목 적: H. pylori 감염 진단에 있어 최적 표준 조건은 위생검 조직에서 세균을 증명하는 것이다. 위생검 조직을 이용한 현재의 검사법으로는 초기 감염 또는 항균요법을 받은 후 위점막에 적은 수의 세균이 존재하거나 여기저기 산재하여 분포할 경우 H. pylori를 쉽게 발견할 수 없다. 본 연구에서는 위점막 조직을 이용한 H. pylori 검출법으로 전포매 면역 전자 현미경 검사법을 시행하여 이 검사를 요소분해효소 검사 및 면역블롯팅법과 비교하고자 하였다. 방 법 : 1996년 7월부터 1999년 7월까지 상부 위장관 증세를 주소로 경상대학교병원 소아과를 찾은 2-15세 사이의 환아 119명을 대상으로 위내시경을 시행 하여 위생검 조직검사, 요소분해효소 검사, 전포매 면역 전자현미경 검사, 면역블롯팅 검사를 시행하였다. 결 과 : 1) 전포매 면역 전자현미경 검사상 위 전정부에서는 111례(93.3%), 위 체부에서는 105례(88.2%)에서 H. pylori가 관찰 되었다. 대상 환아 119명 중 116명 (97.5 %)의 위 전정부 또는 위 체부에서 H. pylori가 검출되었다. 2) 위 전정부나 위 체부에서 세균이 관찰되지 않은 3명 중 2명은 H & E 염색검사에서 세균이 관찰되었고 3명 모두 요소분해효소 검사상 6시간내 양성반응 및 면역블롯팅 검사상 양성반응을 보였다. 3) 요소분해효소 검사는 위 전정부에서 73례(61.3%), 위 체부에서 102례(85.7%)가 양성이었고, 총 107례(89.9%)에서 위 전정부 또는 위 체부에서 양성반응을 보였다. 4) H & E 염색 검사상 위 전정부 9례(7.6%), 위체부 12례(10.1%)에서 균이 발견되었고, 위 전정부 또는 위 체부에서 균이 관찰된 경우는 총 13례(10.9%)였다. H & E 염색에서 세균이 관찰된 13례 모두 요소분해효소 검사 양성이었으며 대부분 1시간 이내에 색깔이 변한 빠른 양성 반응을 보였다. 그러나 위전정부 9례 중 1례, 위 체부 12례 중 3례에서는 광학 현미경상 세균이 관찰되었으나 면역 전자현미경 검사에서는 관찰할 수 없었다. 총 13례 중 2례에서는 위전정부 또는 위 체부 모두에서 면역 전자현미경 검사에서 세균을 관찰할 수 없었다. 5) 면역블롯팅 검사상 총 97명(81.5%)에서 양성반응이 관찰되었다. 결 론 : 전포매 면역 전자현미경 검사가 소아 H. pylori 진단법의 최적 표준으로 사용될 수도 있는 결과를 보여 주었지만, 이 검사 역시 세균이 위점막 전체에 고르게 분포하지 않는 특성 때문에 기본적으로 조직검사를 통한 검사 방법이 가지는 한계를 가지고 있다. 소아에서 상부 위장관 증상으로 위내시경 검사를 받는 환아 대부분에서 H. pylori를 검출할 수 있었다는 것은 소아에서 흔히 사용되는 H. pylori 감염 진단법의 재평가 필요성을 시사한다.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 $16\times{16}$ 크기의 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 $2\times{2}$ 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 '1' 과 '0'의 두 가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출은 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록 패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.
본 논문은 웨이블릿 도메인 상에서 부모와 자식 부밴드간의 비독립성에 기반한 영상 스테그분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 커버 영상과 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상에 대해 3-레벨 Haar UWT 웨이블릿 변환을 수행하여 12개의 부밴드로 분해한 후 부모와 자식 부밴드간의 통계적 의존성을 분석한다. 이러한 통계적 의존성은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 경우 커버 영상과 상당한 차이를 보이므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분해된 12개의 각 부모와 자식 부밴드간의 조인트 특성 함수에 대해 첫 9차의 통계적 모멘트를 추출함으로써 총 72차의 통계적 조인트 모멘트를 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP(다층 퍼셉트론 신경망) 분류기에 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 LSB 및 SS, BSS 삽입 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험 결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 삽입 정보 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
흑백 두 가지의 값으로만 구성된 이진영상(만화 영상, 문서 영상 및 서명 영상 등)은 컬러 영상에 비해 적은 양의 잉여부분으로 인해 비가시적인 비밀 데이터의 삽입이 어렵다. 따라서 이진 엄폐영상을 이용한 심층암호에서는 많은 양의 비밀 데이터를 삽입하면서, 동시에 은닉영상의 비가시성을 만족시킬 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이에 대한 기존 연구들의 장점을 보완하여 은닉영상의 열화를 최소화 하고, 동시에 충분한 용량의 비밀 데이터를 삽입할 수 있는 방식을 제안한다. 제안 방식은 비가시적인 위치의 화소만을 변경시키며, $m{\times}n$ 크기의 한 블록에 대해서 [$log_2(mn+1)-2$] 비트의 비밀 데이터를 숨길 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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