본 논문에서는 회전에 의한 좌표 이동의 보상을 이용하여 복사-회전-이동 조작된 영상의 영역을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문의 방법은 아핀 변환을 사용하여 회전에 의해 야기된 좌표 이동값을 분석하고, 이동이 보상된 영상을 구성한다. 구성된 회전 보상 영상에 대하여 양자화를 수행하고, 이에 대한 자카드 유사도를 구하여 조작 영역을 찾기 위한 매칭을 수행한다. 본 논문의 방법은 회전에 의한 좌표 이동을 보상하기 때문에 거의 모든 복사-회전-이동 조작 영역을 검출할 수 있으며, 작은 블록으로 매칭을 수행하여 작은 영역의 검출이 가능한 장점을 가지고 있다. 실험 결과에서 제안 방법은 모든 각도의 복사-회전-이동 조작에서 기존 방법과 비교하여 우수한 검출 결과를 나타낸다.

Personalized medicine has been the major interest for the Western and traditional medicine for a long time since Hippocrates and Yellow Emperor. The purpose of this study was to utilize data reduction and artificial network algorithm for the classification of Sasang types with clinical data. The results showed acceptable type-specific sensitivity and specificity considering its limitation with data. Multidisciplinary approach for the personalized medicine is needed for upcoming integrative medicine.

In this paper, we present a universal steganalysis scheme. The proposed method extract features of two types. First feature set is extracted from histogram characteristic of the wavelet subbands. Second feature set is determined by statistical moments of wavelet characteristic functions. 3-level wavelet decomposition is performed for stego image and cover image using the Haar wavelet basis. We extract one features from 9 high frequency subbands of 12 subbands. The number of second features is 39. We use total 48 features for steganalysis. Multi layer perceptron(MLP) is applied as classifier to distinguish between cover images and stego images. To evaluate the proposed steganalysis method, we use the CorelDraw image database. We test the performance of our proposed steganalysis method over LSB method, spread spectrum data hiding method, blind spread spectrum data hiding method and F5 data hiding method. The proposed method outperforms the previous methods in sensitivity, specificity, error rate and area under ROC curve, etc.