KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.5023-5038
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2017
Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.
The leaves of Persimmon (Diospyros kaki L.) has long been used for tea in Korea since it was thought to be effective against hypertension. An anticoagulant fraction was purified through gel filtration G-100, hydrophobic, gel filtration G-150, and FPLC, Phenyl superpose column chromatographies. The purified fraction was homogenous and its Mr was estimated 10,000 Da by gel filtration and SDS-PAGE. The purified fraction was sensitive to treatment of subtilisin B, but not to heat and its activity was not changed after periodate oxidation, indicating that the activity was not due to carbohydrates. It delayed thrombin time (TT), activated partial thromboplastin time (APTT), and prothrombin time (PT) using human plasma. TT was more sensitive than APTT and PT, suggesting that the anticoagulant activity may be caused by a degradation or a defect of fibrin or thrombin. It did not cause the hydrolysis of fibrin after incubation. However, it inhibited thrombin-catalyzed fibrin formation with a competitive inhibition pattern. These results indicate that it may be an antithrombotic agent and that it is bound to fibrinogen binding sites of thrombin.
Zafar, Raheel;Malik, Muhammad Noman;Hayat, Huma;Malik, Aamir Saeed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1543-1561
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2020
Taxonomy of human brain activity is a complicated rather challenging procedure. Due to its multifaceted aspects, including experiment design, stimuli selection and presentation of images other than feature extraction and selection techniques, foster its challenging nature. Although, researchers have focused various methods to create taxonomy of human brain activity, however use of multivariate pattern analysis (MVPA) for image recognition to catalog the human brain activities is scarce. Moreover, experiment design is a complex procedure and selection of image type, color and order is challenging too. Thus, this research bridge the gap by using MVPA to create taxonomy of human brain activity for different categories of images, both colored and gray scale. In this regard, experiment is conducted through EEG testing technique, with feature extraction, selection and classification approaches to collect data from prequalified criteria of 25 graduates of University Technology PETRONAS (UTP). These participants are shown both colored and gray scale images to record accuracy and reaction time. The results showed that colored images produces better end result in terms of accuracy and response time using wavelet transform, t-test and support vector machine. This research resulted that MVPA is a better approach for the analysis of EEG data as more useful information can be extracted from the brain using colored images. This research discusses a detail behavior of human brain based on the color and gray scale images for the specific and unique task. This research contributes to further improve the decoding of human brain with increased accuracy. Besides, such experiment settings can be implemented and contribute to other areas of medical, military, business, lie detection and many others.
The aim of the present study is to investigate central nervous system (CNS) activity of the methanol extracts of leaves of Caesalpinia bonducella (MECB) and stem bark of Bauhinia racemosa (MEBR) (Caesalpinaceae) in Swiss albino mice and Wistar albino rats. General behavior, exploratory behavior, muscle relaxant activity and phenobarbitone sodium-induced sleeping time were studied. The results revealed that the methanol extracts of leaves of Caesalpinia bonducella at 100 - 200 mg/kg and stem bark of Bauhinia racemosa 100 - 200 mg/kg caused a significant reduction in the spontaneous activity (general behavioral profile), remarkable decrease in exploratory behavioral pattern (Y-maze and head dip test), a reduction in muscle relaxant activity (rotarod and traction tests), and also significantly potentiated phenobarbitone sodium-induced sleeping time. The results suggest that MECB and MEBR exhibit CNS depressant activity in tested animal models.
최근 고성능 센서가 집적된 스마트폰과 웨어러블 디바이스 기술이 부각됨에 따라 이와 같은 플랫폼을 활용한 차세대 모바일 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 기존 행위인지는 지속적인 움직임에 따른 고유 패턴을 포착하는 반면, 자세인지는 급격한 순간 변화나 신체 방향의 변화를 포착하는 방법으로 접근되어 왔다. 그러나 이 두 가지의 패턴을 함께 고려하고 실제 활용 가능한 수준의 성능 확보와 그 시스템에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근 부각되는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 센서 데이터를 함께 고려하고 각각이 갖는 장점을 혼합한 사용자 행위 및 자세인지 기법과 스마트폰 플랫폼을 기반으로 실제 환경에서의 그 활용 방법을 제안한다. 스마트폰과 웨어러블 센서 데이터를 함께 운용하기 위한 전처리 방법을 설계하고 고유 진동 패턴과 수직, 수평 방향 패턴 특징을 혼합적으로 활용하여 인지 모델을 구축하였다. 이 과정에서 자전거 타기와 빠르게, 천천히 걷기, 뛰기와 같이 보다 다양한 행위와 서기, 앉기, 누워있기와 같은 자세 패턴을 고려하였다. 실험 결과 제안하는 기법의 성능과 타당성을 입증하였고 실제 환경에서의 적용을 통해 그 활용 가능성을 보였다.
Porcine follicular oocyte, collected from antral follicles (2~5 mm in diameter) of gilt ovaries were matured in vitro porcine follicular fluid (pFF) with PMSG (pFF-PMSG) buffer with at 37$^{\circ}C$ under 5% CO2 in air their ability of maturation promoting factor (MPF), of GV and GVBD formation was examined followed during time after in vitro culture. Formation of second metaphase was observed in 57.6% and 71.2% of matured in with pFF-PMSG buffer to 45 and 50 hours after invitro. Porcine oocytes cultured in pFF-PMSG for various periods of up to 30 hours were stained with Hoechst-33342 and classified according to maturation before assaying. Histone H1 kinase (H1K) activity was assayed during meiotic maturation in porcine oocytes matured in pFF-PMSG buffer in vitro. In oocytes matured in pFF-PMSG, H1K activity was at the 30 hours after culture and increased about 15 fold than at the germinal vesicle stage with before at the cultured in vitro. This pattern is similar to those reported in non-mammalian species and su, pp.rts the concepts that H1K is ubiquitous in eukaryotes and controls the meiotic cell cycle in mammals. These results suggest that the maturation pFF-PMSG buffer used influences the fluctuation pattern of H1K activity and biological characteristics of porcine oocytes cultured in vitro.
Acupuncture and Low-frequency-wave stimulation at the Points (LI4, LI6, LI8 and LI11) on the large intestine meridian of hand resulted in same pattern about body temperature profiles with time. Upon 4Hz and 50Hz stimulation the temperature profiles on LI6 and LI11 were declined probably because of their relationship with Proprioceptive activity. Temperature different at the points was higher when the intensity of low-frequency-wave stimulation was stronger.
The information obtained from the analysis of respiratory muscle elecromyographic (EMG) activities provides a mean for studying muscular activity in relation to the ventilatory process. Thus, in order to comprehend the airflow pattern and its brain control, signal processing is required to characterize respiratory muscle activity. This paper presents a computerized method for the analysis of the electrical activity of the respiratory muscles of premature lambs, and focuses upon the automatic determination of respiratory timing points such as onset and cessation points of the burst activity. Based on experimental results, reliable timing points can be obtained using the proposed methodology.
Objectives: The purpose of this study was to compare the physical activity level (PAL), the physical activity pattern and the energy expenditure in male and female elementary school soccer players using the accelerometer and the physical activity diary. Methods: Twenty-five (male 11, female 14) elementary school soccer players (9-12 years) participated in this study. During their daily activities, they wore an accelerometer for seven days (five weekdays and two weekend days) and completed the physical activity diary for three days (two weekdays and one weekend day). PAL was calculated by using the physical activity diary and three equations (Pate Preschool, Freedson Children, and Freedson) were used to calculate the intensity of physical activity and energy expenditure from the counts of accelerometer. Results: The average of physical activity by day of the week, CPM (Counts Per Minute) and METs (Metabolic Equivalents) were significantly higher in males ($723.3{\pm}149.2CPM$, $2.07{\pm}0.18METs$) compared to females ($505.6{\pm}119.9CPM$, $1.79{\pm}0.20METs$), but there was no significant difference in PAEE (Physical Activity Energy Expenditure) between the two groups (males: $15.5{\pm}9.1kcal/day$, females: $11.5{\pm}6.0kcal/day$). During weekdays, physical activity intensity was significantly higher in males compared to females at lunch time and training time than at other times. In both genders, the PAL was higher during weekdays (males 1.98, females 1.89) compared to weekend (males 1.62, females 1.61) (p<0.05). Conclusions: Our study observations suggest the necessity to develop an accelerometer equation for accurately evaluating the physical activity of elementary school athletes.
자율신경계는 서로 상반되게 작용하는 교감신경과 부교감신경으로 구성되어 그 활성의 균형에 의해 신체의 향상성이 유지된다. 자율신경계는 각종 스트레스나 질환에 의해 그 활성이 변화한다. 그러나 자율신경계의 메카니즘은 너무나 복잡하여 해석이 용이하지 않은 관계로 인체에서 유기되는 여러가지 생체신호중에서 자율신경에 의해 지배되는 심전도 신호와 호흡을 매개변수로하여 자율신경의 활성도를 측정하는 시스템의 설계와 제작이 본 연구의 목적이다. 본 논문을 수행하기 위해서 심전도 신호 증폭기, 호흡변위 증폭기, interval time generator 및 처리 소프트웨어 등을 제작하였다. 그리고 심전도 신호와 호흡요소에 대한 power spectrum을 나타낼 뿐만 아니라 이들을 합성하여 하나의 graph로 표현할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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