응용 레벨 트래픽 분류는 안정적인 네트워크 운영과 자원 관리를 위해서 필수적으로 요구된다. 트래픽분류에 있어 페이로드 시그니쳐 기반 응용 레벨 트래픽 분류 방법은 고속 링크의 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에 서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키고 시그니쳐 개수가 증가 할수록 트래픽의 발생 특징과 각 시그니쳐의 가치를 반영하지 않은 매칭 방법 때문에 분석 속도가 감소하는 단점이 있다. 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반 응용 트래픽 분석 속도의 향상을 위하여 각 페이로드 시그니쳐 별 트래픽 분석 효율을 고려하여 리스트에 존재하는 시그니쳐 순서를 재정렬 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재정렬되지 않은 시그니쳐 리스트를 적용했을 때 보다 평균 30%정도의 분석 속도 향상을 얻을 수 있었다.
The spatial range of EIA is mainly related to landscape ecological factors such as topography, geology, animals, and plants. Problems were detected involved land, soil, noise, oscillation, the atmosphere, animals, and plants in the natural-environment. First of all, the current EIA lacks explicit spatial ranges and sections in terms of scientific exactitude and objectivity for assessment. Secondly, there are overlapping influence-area problems resulting in cumulative impacts of unit developments that accumulate. Finally, some developments have no regard for ecological and conservational value in relation to determining which effect ecological stability, and which should be regarded as Regional Ecological Resources. Therefore, this study suggests that EIA should be improved in the following manner. First, the standard classification of landscape unit for analysis should be established 10 regulate each spatial range on a wide-landscape scale. Secondly, the impacts resulting from the interaction of overlapping influence-area developments between individual development should be assessed. Third, Minimization of the of the environmental effects is needed by applying the cumulative effects to the influence-area where developments occur in the same time or in a sequence. Fourth, individual characteristics of landscape elements such as roads, rivers, and green networks need to be considered separately in the analysis. Finally, regional ecological habitats should be included in the analysis in order to achieve stable ecosystems.
We developed a polymerase chain reaction (PCR)-based molecular method for sexing and identification using sexual dimorphism between the Zinc Finger-X and -Y (ZFX-ZFY) gene and polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) for mitochondrial DNA (mtDNA) cytochrome B (CYTB) gene in meat pieces and commercial sausages from animals of different origins. Sexual dimorphism based on the presence or absence of SINE-like sequence between ZFX and ZFY genes showed distinguishable band patterns between male and female DNA samples and were easily detected by PCR analyses. Male DNA had two PCR products appearing as distinct two bands (ZFX and ZFY), and female DNA had a single band (ZFX). Molecular identification was carried out using PCR-RFLP of CYTB gene, and showed clear species classification results. The results yielded identical information on the sexes and the species of the meat samples collected from providers without any records. The analyses for DNA isolated from commercial sausage showed that pig was the major source but several sausages originated from chicken and Atlantic cod. Applying this PCR-based molecular method was useful and yielded clear sex information and identified the species of various tissue samples originating from livestock.
This study analyzed the distribution and structure of the vegetation landscape in Naejangsan National Park. The plant distribution was investigated using a field survey. There were 72 sites sampled using the clumpled sampling method. The data derived from the investigation was analyzed using the quantitative analysis of Bray-Curtis method. The analysis was performed by the classification of TWINSPAN. The ordination of DCA and RA was used for the species composition and successional trends. The results are as follows; 1. Quercus. serrata-Q. variabilis community as 21.76(16.49$\textrm{km}^2$), was the largest community in the actual vegetation of the Naejangsan National Park. The degree of green naturality index 8 area covered 64.8% of the study area and the index 6 area did 16%. 2. Classified by the ordination of DCA and environmental variables, such as the plant community was divided into seven groups according to the altitude and forming groups; Chamaecy Paris. pisifera-P.densiflora community, P.densiflora community, Q.variailis community, T.nuciofera-A.palmatum community. 3. Ther species diversity and evenness indices of C.pisifera-P.densiflora community, P.densiflora community appeared low but C.laxiflora communitywhich was the most stable community in the study area. 4. The similarity indices between Q.variabilis community and Q.serrata-Q.variabilis community were calculated 58.84%, but those between other communities were comparatively low level. 5. The successional trends of DBH class seem to be from C. pisifera-P.densiflora community, P.densiflora community to Quercus species community and from Q.variabilis community, Q.serrata-Q.variabilis community to Carpinus species community. 6. Results suggested that the successional trends in Naejangsan National Park; P.densiflora community\longrightarrowQ.variablilis community, Q.serrata-Q.variabilis community\longrightarrowC.laxiflora community in sequence.
Park, Jung Shin;Park, Sook-Young;Park, Chan-Ho;Kondratyuk, Sergii Y.;Oh, Soon-Ok;Hur, Jae-Seoun
Mycobiology
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제45권4호
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pp.270-285
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2017
The crustose lichen genus Pertusaria comprises over ca. 800 species worldwide. In total, 20 Pertusaria species were localized to the Mt. Sorak and Jeju-do in Korea. To date, information regarding the distribution of Pertusaria species in the South Korean peninsula is scarce. In this study, we collected Pertusaria species across South Korea and identified them based on morphological, chemical, and molecular characteristics. Of the 387 samples collected, we identified 24 taxa and 1 variety, of which 17 were previously recorded, and 6 taxa were newly found in South Korea (P. leioplaca, P. leucosora var. violascens, P. texana, P. thiospoda, P. thwaitesii, and P. xanthodes), 2 known species were transferred to Varicellaria (Varicellaria lactea and V. velata), one species was transferred to Variolaria as a new record (Variolaria multipunctoides) and one was a new species (P. jogyeensis J. S. Park & J.-S. Hur, sp. nov.). Characteristics of the newly discovered species, P. jogyeensis, are as follows: smooth to bumpy thallus, scattered to crowded poriform apothecia, blackish ostioles, definitely sunken, thin yellowish green rims around ostioles, 8-spored ascus, and the presence of perlatolic acid and thiophaninic acid (chlorinated xanthone). Phylogenetic studies on P. jogyeensis based on the mitochondrial small subunit sequence revealed proximity to P. flavicans and P. texana, and supported its classification as a new species within the genus Pertusaria. Additionally, we describe the chemical composition and morphology of all listed species in detail and provide an artificial key for identification.
Ndosi, Barakaeli Abdieli;Park, Hansol;Lee, Dongmin;Choe, Seongjun;Kang, Yeseul;Nath, Tilak Chandra;Bia, Mohammed Mebarek;Eamudomkarn, Chatanun;Jeon, Hyeong-Kyu;Eom, Keeseon S.
Parasites, Hosts and Diseases
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제59권2호
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pp.139-148
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2021
This study was carried out to provide information on the taxonomic classification and analysis of mitochondrial genomes of Spirometra theileri. One strobila of S. theileri was collected from the intestine of an African leopard (Panthera pardus) in the Maswa Game Reserve, Tanzania. The complete mtDNA sequence of S. theileri was 13,685 bp encoding 36 genes including 12 protein genes, 22 tRNAs and 2 rRNAs with absence of atp8. Divergences of 12 protein-coding genes were as follow: 14.9% between S. theileri and S. erinaceieuropaei, 14.7% between S. theileri and S. decipiens, and 14.5% between S. theileri with S. ranarum. Divergences of 12 proteins of S. theileri and S. erinaceieuropaei ranged from 2.3% in cox1 to 15.7% in nad5, while S. theileri varied from S. decipiens and S. ranarum by 1.3% in cox1 to 15.7% in nad3. Phylogenetic relationship of S. theileri with eucestodes inferred using the maximum likelihood and Bayesian inferences exhibited identical tree topologies. A clade composed of S. decipiens and S. ranarum formed a sister species to S. erinaceieuropaei, and S. theileri formed a sister species to all species in this clade. Within the diphyllobothridean clade, Dibothriocephalus, Diphyllobothrium and Spirometra formed a monophyletic group, and sister genera were well supported.
예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 염기서열이 완전히 밝혀진 동물로 유전자 기능 분석, 동물 행동 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되는 대표적인 생물 종이다. 그동안 선충을 이용해 물의 오염 여부를 판별하기 위한 바이오 모니터링 시스템에 대한 여러 연구들이 있었다. 본 논문은 하천의 수질 오염의 원인이 되는 화학물질을 식별하기 위해 선충의 수영 행동이 활용 가능한 지를 보여주기 위해 기계학습 기반의 바이오 모니터링 시스템을 제안한다. 선충의 수영 행동을 대표하기 위해 선충을 대상으로 가지 길이 유사성(Branch Length Similarity) 엔트로피를 계산한다. 그리고 BLS 엔트로피의 조합인 BLS 엔트로피 프로파일을 클러스터링 알고리즘을 사용해 몇 가지 패턴으로 유형화하여 데이터 집합을 만든다. 0.1ppm 농도의 포름알데히드, 벤젠, 톨루엔이 첨가된 아레나에서 선충의 수영 행동을 촬영하고 개발한 히든 마코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)의 성능을 검증한다.
The groundnut or cultivated peanut (Arachis hypogaea L.) in Korea consists of 36 domestic varieties which have been developed and registered as cultivars for the public during last 25 years. To screen and identify of Korean peanut varieties and genetic resources, we present a simple and reliable method. A methodology based on simple sequence repeat (SSR) markers developed and widely used for prominent gene identification and variety discrimination. For identification of those 36 Korean peanut varieties, 238 unique peanut SSR markers were selected from some previously reported results, synthesized and used for polymerase chain reaction (PCR). Data were taken through acryl amide gel electrophoresis and changed into proper formats for application of data mining analysis using Biomine (all-in-one functional genomics data mining program). Consequently, twelve SSR primers were investigated and revealed the differences between those 36 varieties. These primer pairs amplified 27 alleles with an average of 2.3 allele per primer pair. In addition, those results showed genetic relationship by classification method within 36 varieties. The approach described here could be applied to monitoring of our varieties and adapting to peanut breeding program.
In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.
현재 커널 기반 데이터인 시스템 호출을 이용하는 호스트 기반 침입 탐지 연구가 많이 진행되고 있다. 시스템 호출을 이용한 침입 탐지 연구는 시퀀스 기반과 빈도 기반으로 시스템 호출을 전 처리 하는 방법이 많이 사용되고 있다. 실시간 침입 탐지 시스템에 적용할 때 시스템에서 수집 되는 시스템 호출 데이터의 종류와 수집 데이터가 많아 전처리에 어려움이 많다. 그러나 비교적 시퀀스 기반 방법보다 전처리 시간이 작은 빈도 기반의 주로 방법이 사용 되고 있다. 본 논문에서는 현재에도 시스템 공격 중 비중을 많이 차지하고 있는 서비스 거부 공격을 탐지 하기위해 빈도 기반의 방법에 사용하는 전체 시스템 호출을 주성분 분석(principal component analysis)을 이용하여 주성분이 되는 시스템 호출들을 추출하여 베이지안 네트워크를 구성하고 베이지안 분류기를 통하여 탐지하는 효율적인 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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