Earticle

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.

This paper propose image steganalysis scheme based on independence between parent and child subband on the multi-layer wavelet domain. The proposed method decompose cover and stego images into 12 subbands by applying 3-level Haar UWT(Undecimated Wavelet Transform), analyze statistical independency between parent and child subband. Because this independency is appeared more difference in stego image than in cover image, we can use it as feature to differenciate between cover and stego image. Therefore we extract 72D features by calculation first 3 order statistical moments from joint characteristic function between parent and child subband. Multi-layer perceptron(MLP) is applied as classifier to discriminate between cover and stego image. We test the performance of proposed scheme over various embedding rates by the LSB, SS, BSS embedding method. The proposed scheme outperforms the previous schemes in detection rate to existence of hidden message as well as exactness of discrimination.

본 논문은 커버 영상으로부터 스테고 영상의 검출율을 높이기 위한 개선된 스테그분석 기법을 제안한다. 스테그분석에서 스테고 영상의 검출율을 높이려면 데이터 은닉에 의해 야기되는 작은 변화가 증폭되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 두 단계의 방법을 통해 커버 영상과 스테고 영상의 특징 벡터를 추출한다. 먼저 스테고 잡음을 두배 이상 확대하기 위해 주어진 영상을 상위 4비트와 하위 4비트로 각각 분해한다. 각 분해된 영상에 대하여 3-레벨 Haar 웨이블릿 변환을 통해 총 12개의 부밴드를 생성하고, 생성된 부밴드에 대하여 동일 스케일 상에서 다른 부밴드 계수간의 동시발생 확률을 구한다. 웨이블릿 영역에서 부 밴드간 계수의 동시발생 확률은 데이터 은닉에 의해 상관성에 영향을 받게 되므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동시발생 확률의 특성함수에 대한 모멘트를 구하여 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 신경망회로망 분류기를 사용하여 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 S-tool에 의한 LSB 및 COX의 SS, F5 임베딩 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 비밀 메시지 삽입 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

This paper proposes an improved image steganalysis scheme to raise the detection rate of stego images out of cover images. To improve the detection rate of stego image in the steganalysis, tiny variation caused by data hiding should be amplified. For this, we extract feature vectors of cover image and stego image by two steps. First, we separate image into upper 4 bit subimage and lower 4 bit subimage. As a result, stego noise is expanded more than two times. We decompose separated subimages into twelve subbands by applying 3-level Haar wavelet transform and calculate co-occurrence probabilities of two different subbands in the same scale. Since co-occurrence probability of the two wavelet subbands is affected by data hiding, it can be used as a feature to differentiate cover images and stego images. The extracted feature vectors are used as the input to the multilayer perceptron(MLP) classifier to distinguish between cover and stego images. We test the performance of the proposed scheme over various embedding rates by the LSB, S-tool, COX's SS, and F5 embedding method. The proposed scheme outperforms the previous schemes in detection rate to existence of hidden message as well as exactness of discrimination.

Type VI secretion system (T6SS) has been discovered in a variety of gram-negative bacteria as a versatile weapon to stimulate the killing of eukaryotic cells or prokaryotic competitors. Type VI secretion effectors (T6SEs) are well known as key virulence factors for important pathogenic bacteria. In many Burkholderia species, T6SS has evolved as the most complicated secretion pathway with distinguished types to translocate diverse T6SEs, suggesting their essential roles in this genus. Here we attempted to detect and characterize T6SSs and potential T6SEs in target genomes of plant-associated and environmental Burkholderia species based on computational analyses. In total, 66 potential functional T6SS clusters were found in 30 target Burkholderia bacterial genomes, of which 33% possess three or four clusters. The core proteins in each cluster were specified and phylogenetic trees of three components (i.e., TssC, TssD, TssL) were constructed to elucidate the relationship among the identified T6SS clusters. Next, we identified 322 potential T6SEs in the target genomes based on homology searches and explored the important domains conserved in effector candidates. In addition, using the screening approach based on the profile hidden Markov model (pHMM) of T6SEs that possess markers for type VI effectors (MIX motif) (MIX T6SEs), 57 revealed proteins that were not included in training datasets were recognized as novel MIX T6SE candidates from the Burkholderia species. This approach could be useful to identify potential T6SEs from other bacterial genomes.

인지 무선(Cognitive Radio : CR) 시스템의 개발은 Mitola 가 제안한 개념의 완전 인지 무선(Full Cognitive Radio)시스템과 현재 표준화 논의가 진행 중인 스펙트럼 인지무선 시스템의 두 가지 방향으로 이루어지고 있다. 본 논문은 스펙트럼 인지무선 시스템을 위한 인지 엔진(Cognitive Engine : CE)을 개발 하고 인지 엔진의 핵심 기능인 채널 집합 관리 알고리즘에 대한 가상 실험을 통해 성능 분석을 하였다. 채널 집합 관리는 과거의 채널 점유 기록을 기반으로 CR시스템의 이동 가능 채널들 중 채널 품질 및 유휴 가능성이 높은 채널을 평가하고 결정하는 기능을 수행한다. 이를 위한 핵심 기능이 채널 상태 예측이고 본 논문에서는 채널 상태 예측을 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)의 활용을 제안하였으며 HMM기반의 채널 상태 예측 성능을 향상 시킬 방법을 제안 및 적용하여 가상 실험을 하였다. 가상 실험 결과 채널 상태 예측 성능의 향상을 확인하였고 난수 선택 방법(Random Selection), 통계적 선택 방법(Statistical Selection) 과의 성능 비교를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 우월성을 검증하였다.

There are two a approaches for the Cognitive Radio(CR) development. One is 'Full CR', which Joseph Mitola III proposed, and another is 'Spectrum CR', which is currently being standardized. The target approach of this paper is the latter and we develop a Cognitive Engine(CE) and simulated a channel set management(CSM), which is a core function of CE. The Channel set management evaluates channel quality and Incumbent User(IU) vacancy possibility and classifies the channel set, which is performed by using channel state history. Especially, a very important function for the channel set management is a channel state prediction and this paper proposed a Hidden Markov Model(HMM) based channel state prediction and a method for increasing performance. Also, we applied the proposed method into our simulator and simulated channel state prediction. Through the simulation, we verified as we applied our proposed scheme, the performance of channel state prediction gets better and through comparing with RS and SS, we verified the HMM based Channel state prediction is better.

본 연구는 동해유입하천(강릉 연곡천, 양양 남대천), 한강수계(섬강, 속사천), 낙동강수계(길안천)에 서식하는 참갈겨니(Zacco koreanus) 개체군을 대상으로 채집된 110개체로부터 미토콘드리아 DNA COI 유전자(mitochondrial DNA cytochrome oxidase I)를 분자마커로 이용하여 계통지리학적 분석을 수행하고, 추가적으로 강릉 연곡천 상·중·하류 개체군을 대상으로 집단유전학적 분석을 수행하였다. 계통지리학 분석 결과, 동해유입하천과 한강수계의 참갈겨니 개체군은 동일한 단일계통을 나타내었고, 낙동강수계의 개체군은 상이한 계통으로 분기됨을 나타내었으며, 다른 수계 계통과의 유전적 거리 수치 범위가 평균 4.0%(3.7~4.2%)로서 동일종 이상 수준을 보여 잠재종 가능성을 시사하였다. 참갈겨니가 서식하는 수계에 따른 형태학적 차이는 연구된 바 있으나 DNA 염기서열의 변이를 이용한 분자유전학적 연구는 부족한 실정이므로 본 연구 결과는 향후 낙동강수계 참갈겨니 개체군의 계통분류학적 연구에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 추후 집단유전체학 및 생태학적 분석을 통하여 관찰된 낙동강수계 계통이 다른 종, 잠재종 혹은 단순히 큰 수준의 종내 변이를 나타내는지에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 강릉 연곡천 상·중·하류에 서식하는 개체군의 집단유전학 분석을 통해 중류의 개체군이 상대적으로 높은 다양성을 나타냈으며 상·중·하류 개체군 간의 유전적 차이는 나타나지 않았다. 이는 상·중·하류 개체군 간 유전자 확산이 원활하게 이루어지고 있음을 의미하며 하천의 개체군 간 연결성을 판단할 수 있는 지표로 활용될 수 있다. 하지만 생태학적 시간 스케일의 연구에 더 적합한 분자마커를 이용한 추후 연구가 필요할 것으로 사료된다.

We conducted a phylogeographic analysis of Korean endemic Zacco koreanus populations inhabiting the East-flowing river (Gangneung Yeongokcheon; GY, Yangyang Namdaecheon; YN), the Han River (Seomgang; SG, Soksacheon; SS), and the Nakdong River(Gilancheon; GA) using the mitochondrial DNA cytochrome oxidase I (COI) gene (619 bp). Population genetic analysis was further performed to assess the population connectivity for the GY river where there is a large number of human-made artificial weirs with several fishways. The phylogeographic analysis revealed that while the populations of the East-flowing river and those of the Han River formed a monophyletic lineage, the Nakdong River individuals represented a distinct lineage with 3.7-4.2% (mean=4.0%) genetic distance from the other lineages. The population genetic analysis of the GY showed that a mid-stream population harbored relatively higher mitochondrial diversity relative to up- and down-stream populations, and there was no genetic differentiation between these three populations. The latter findings might suggest high genetic connectivity between the populations via genetic flow along the fishways. However, an analysis using faster-evolving genetic markers, such as microsatellites, is needed to confirm the findings of high population connectivity. Our study suggests the possibility of the presence of cryptic species in Z. koreanus in the Nakdong River basin. However, further study with more individual samples as well as additional markers or even more advanced genomic tools is required to test our hypothesis. Ecological or phenotypic analyses should be conducted to test whether the observed Nakdong River lineage represents a different or cryptic species, or simply hidden, but excessive, intraspecific diversity.