In order to investigate the effects of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma and Row Rhei Rhizoma on varied extract time in both endotoxin-induced blood stasis model(hereafter Endotoxin Model) and hydrocortisone acetate-induced blood stasis model (hereafter HA Model), Half of rats were treated with endotoxin(0.4mg/kg, single Ⅳ, into caudal vein) for Endotoxin Model. Thereafter, they were orally administrated water extract of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma or Row Rhei Rhizoma, which were boiled during 30, 60, 120 minute, respectively. Finally, the number of platelet, fibrinogen, prothrombin time, hematocrit, the number of RBC and WBC were measured after sacrifice. The remainder rats were treated with hydrocortisone acetate(10mg/kg, daily IM for 7 days into the muscular rump) for HA significantly decreased. Together, they were orally administrated for 7 days water extract of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma or Row Rhei Rhizoma that were boiled above methods Finally, the number of platelet, fibrinogen, prothrombin time, hematocrit, the number of RBC and WBC were measured after sacrifice. The results were summarized as follows : 1. The number of platelet was significantly increased in boiled water extract for 30 min of Row Rhei Rhizoma group as compared with that of control group in Endotoxin Model. 2. Fibrinogen level was significantly increased in all administration groups as compared with that of control group in Endotoxin Model. It was significantly increased in all administration groups except boiled water extract for 30 min of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma group as compared with that of control group in HA Model. 3. Prothrombin time was significantly shortened in boiled water extract for 60 min of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma group and boiled water extract for 120 min of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma group as compared with that of control group in Endotoxin Model It was significantly shortened all administration groups as compared with that of control group in HA Model. 4 Hematocrit was significantly increased in all administered groups except boiled water extract for 60 min of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma group and boiled water extract for 30 min of Row Rhei Rhizoma group as compared with that of control group in Endotoxin Model. It was significantly increased in all administration groups as compared with that of control group in HA Model. 5. The number of RBC was significantly decreased in boiled water extract for 60 min of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma group, boiled water extract for 120 min of Alcohol -Steamed Rhei Rhizoma group and boiled water extract for 30 min of Row Rhei Rhizoma administered group in Endotoxin Model. It was significantly increased boiled water extract for 30 min of Row Rhei Rhizoma group and boiled water extract for 60 min of Row Rhei Rhizoma group in HA Model as compared with data of control group. 6 The number of WBC was significantly decreased in all administered groups except boiled water extract for 30 min of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma group and boiled water extract for 60 min of Alcohol-Steamed Rhei Rhizoma group as compared with that of control group in HA Model.
Practical pattern recognition systems should overcome very large class problem. Sometimes it is almost impossible to build every model for every class due to memory and time constraints. For this case, grouping similar models will be helpful. In this paper, we propose GMC(Group Model Clustering) to build a large class Chinese character recognition system. We built hidden Markov models for 10% of total classes, then classify the rest of classes into already trained group classes. Finally group models are trained using group model clustered data. Recognition is performed using only group models, in order to achieve reduced model size and improved recognition speed.
The purpose of this study was to develop an instructional model using new technologies aiming to secure students' learnability and to enhance the public school values in the rural districts. The present study attempts to suggest a practical e-learning instructional and learning model named Group Dynamics- based Debate Instructional Model', which utilizes unique technology environment conditions in most. To develop the model, concepts of group dynamics and debate-based instructional models were reviewed. And in-service teachers in two public schools in a certain rural district were interviewed in order to collect and analyze their needs for a teaching and learning model with which they utilizes unique technology conditions as environment in most. Based on literature review and the need analysis, a group dynamics-based debate instructional model has been suggested in terms of conceptual model. And then expert assessment composing of five in-service teachers from the model schools was implemented twice in order to acquire the suggested model validation, followed by the model validation by a group of experts. Then a revised group dynamics-based debate instructional model has been finally suggested. The group dynamics-based debate instructional model is expected to build up members' affective connection in the process, to generate group value, or collective intelligence, and to establish positive discussion culture. Furthermore, beyond of just utilizing the existing materials, learners are encouraged to develop and collect their own materials and data such as expert's interview, or public news for their argument or refutation. In doing so, learners enhance their learnability as well as accountability, prompting self-directed learning, and establishing appropriate discussion culture resulting in positive learning outcomes.
The purpose of this study was to investigate why advance organizers (AO) are effective in promoting comprehension and mental model formation in terms of cognitive load. Two experimental groups: a concept-map AO group and a key-word AO group and one control group were used. This study considered cognitive load in view of Baddeley's working memory model: central executive (CE), phonological loop (PL), and visuo-spatial sketch pad (VSSP). The present experiment directly examined cognitive load using dual task methodology. The results were as follows: central executive (CE) suppression task achievement for the concept map AO group was higher than the key word AO group and control group. Comprehension and mental model construction for the concept map AO group were higher than the other groups. These results indicated that the superiority of concept map AO owing to CE load decrement occurred with comprehension and mental model construction in learning. Thus, the available resources produced by CE load reduction may have been invested for comprehension and mental model construction of learning contents.
Back ground and Objective : There is a need for objectification and scientific verification of Pattern identification in Oriental medicine. The purpose of this study was to investigate the skin characteristics of Qi deficiency and Blood deficiency animal models. Material and Methods : Sprague-Dawley rats were divided into three groups: normal group, Qi deficiency group and Blood deficiency group. The Qi deficiency animal model was induced through restriction of food (75g/kg/day) for 20 days. Blood deficiency animal model was induced by bleeding from tail vein(0.3 ml/time) 8 times. The normal animal model was kept without any intervention. The general condition was observed by measuring body weight, body temperature, blood pressure, pulse rate, and hematological and biochemical parameters. The skin characteristics were observed by measuring the erythema index(EI), melanin index(Ml), transepidermal water loss(TEWL) and dermal microcirculation. Results : 1. In the Qi deficiency group, body weight was lower than the other groups. In the Qi deficiency group, blood pressure was lower than in the Normal group. There was no difference in body temperature and pulse rate between the three groups. 2. In the Qi deficiency group, blood sugar was lower than in the Blood deficiency group. There was no difference in triacylglycerol between the three groups. In the Qi deficiency group, the WBC count was lower than in the Blood deficiency group. RBC count was highest in the Qi deficiency group, Normal group and Blood deficiency group respectively. In the Qi deficiency group, Hb and Hct were higher than the other groups. 3. EI and MI were decreased in the Qi deficiency group, and EI showed a significant decrease. 4. EI and MI were increased in the Blood deficiency group, and MI showed a significant increase. 5. TEWL was significantly increased in the Qi deficiency group, while it was decreased in the Blood deficiency group, TEWL was highest in the Qi deficiency group, Normal group and Blood deficiency group respectively and all three groups showed significant difference. 6. In the Qi deficiency group, dermal microcirculation was lower than the other groups. Conclusion : The above results show that the erythema index decreases in the Qi deficiency model, and the melanin index increases in the Blood deficiency model. The Qi deficiency animal model shows an increase in transepidermal water loss, while the Blood deficiency animal model shows a decrease. Further studies should develop new models of Pattern Identification that are more specific.
인간의 위치 이동 데이터를 모바일 기기에서 수집한 위치 정보를 이용해 얻을 수 있게 되면서, 위치 정보를 어떻게 이용할 수 있는지 그 활용 방안이 중요시 되고 있다. 이 연구에 앞서 위치 정보에 포함된 위치 정보와 시간 정보를 이용한 개인 이동성 모델 도출 연구가 선행되었다. 이동성 모델의 개념을 집단으로 확장하여 특정 집단에 속한 사람들의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델을 도출하는 방법에 대해서 연구했고, 두 명의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델과 그 모델을 표현하는 Markov 모델을 생성할 수 있었다. 본 논문에서는 세명 이상의 개별 이동 모델을 포함하는 사람의 이동성 모델을 생성하고 집단 모델 내 군집간의 확률 기반 Markov 모델을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한 GPGPU 기법을 통해 생성 시간을 줄이는 기법을 이용하여 실용화를 고려하였다.
This paper constructs Croup Technology process-based learning curve model adjusted to a Group Technology environment which accounts for shared learning that occurs when multiple products utilize some of the same process steps. Through this constructed model, the estimated times and productivity of labor calculated by the Group Technology process-based learning curve model are compared with those generated by employing product-based 1 earning curve model. For sensitivity analysis of the model, the impact of learning rate and the ordered production quantity on the ratio differences between Group Technology process-based learning curve model and product-based learning curve model are examined. These results indicate the critical importance of employing Group Technology process-based learning curve model when a process spans multiple products.
This paper proposes a new group mobility model for wireless communication. The mobility model considers the psychological and sociological behavior of each node and the perception of other nodes for describing interactions among a set of nodes. The model assumes no permanent membership of a group, capable of capturing natural behaviors as fork and join. It emulates a cooperative movement pattern observed in mobile ad hoc networks of military operation and campus, in which a set of mobile stations accomplish a cooperative motion affected by the individual behavior as well as a group behavior. The model also employs a physic model to avoid a sudden stopping and a sharping turning.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4176-4197
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2020
Botnet is a type of dangerous malware. Botnet attack with a collection of bots attacking a similar target and activity pattern is called bot group activities. The detection of bot group activities using intrusion detection models can only detect single bot activities but cannot detect bots' behavioral relation on bot group attack. Detection of bot group activities could help network administrators isolate an activity or access a bot group attacks and determine the relations between bots that can measure the correlation. This paper proposed a new model to measure the similarity between bot activities using the intersections-probability concept to define bot group activities called as B-Corr Model. The B-Corr model consisted of several stages, such as extraction feature from bot activity flows, measurement of intersections between bots, and similarity value production. B-Corr model categorizes similar bots with a similar target to specify bot group activities. To achieve a more comprehensive view, the B-Corr model visualizes the similarity values between bots in the form of a similar bot graph. Furthermore, extensive experiments have been conducted using real botnet datasets with high detection accuracy in various scenarios.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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