Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.107-113
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2016
In this paper, by managing the biometric data is changed with the passage of time, a systematic and scientifically propose a framework to increase the bio-vector generation efficiency of the smart health care. Increasing the development of human life as a medicine and has emerged smart health care according to this. Organic and efficient health management becomes possible to generate a vector when the biological domain to the wireless communication infrastructure based on the measurement of the health status and to take action in accordance with the change of the physical condition. In this paper, we propose a framework to create a bio-vector that contains information about the current state of health of the person. In the proposed framework, Bio vectors may be generated by collecting the biometric data such as blood pressure, pulse, body weight. Biometric data is the raw data from the bio-vector. The scope of the primary data can be set to active. As the collecting biometric data from multiple items of the bio-recognition vectors may increase. The resulting bio-vector is used as a measure to determine the current health of the person. Bio-vector generating the proposed framework, it can aid in the efficiency and systemic health of healthcare for the individual.
In this paper, Medium Access Control(MAC) protocol designed for Wireless Body area Sensor Network(Bio-MAC) is proposed, Because in WBSN, the number of node is limited and each node has different characteristics. Also, reliability in transmitting vital data sensed at each node and periodic transmission should be considered so that general MAC protocol cannot satisfy such requirements of biomedical sensors in WBSN. Bio-MAC aims at optimal MAC protocol in WBSN. For this, Bio-MAC used Pattern -SuperFrame, which modified IEE E 802.15.4-based SuperFrame structurely. Bio-MAC based on TDMA uses Medium Access-priority and Pattern eXchange -Beacon method for dynamic slot allocation by considering critical sensing data or power consumption level of sensor no de etc. Also, because of the least delay time. Bio-MAC is suitable in the periodic transmission of vital signal data. The simulation results demonstrate that a efficient performance in WBSN can be achieved through the proposed Bio-MAC.
Ahn, Shinyoung;Kim, ByoungSeob;Choi, Hyun-Hwa;Jeon, Seunghyub;Bae, Seungjo;Choi, Wan
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.2
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pp.97-106
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2013
Since human genome project finished, the cost for human genome analysis has decreased very rapidly. This results in the sharp increase of human genome data to be analyzed. As the need for fast analysis of very large bio data such as human genome increases, non IT researchers such as biologists should be able to execute fast and effectively many kinds of bio applications, which have a variety of characteristics, under HPC environment. To accomplish this purpose, a biologist need to define a sequence of bio applications as workflow easily because generally bio applications should be combined and executed in some order. This bio workflow should be executed in the form of distributed and parallel computing by allocating computing resources efficiently under HPC cluster system. Through this kind of job, we can expect better performance and fast response time of very large bio data analysis. This paper proposes a workflow-based data analysis system specialized for bio applications. Using this system, non-IT scientists and researchers can analyze very large bio data easily under HPC environment.
The bio-data processing is used for a suitable purpose with bio-signals, which are obtained from human individuals. Recently, there is increasing demand that the bio-data has been widely applied to various applications. However, it is often that the number of data within each class is limited and the number of classes is large due to the property of problem domain. Therefore, the conventional pattern recognition systems and classification methods are suffering form low generalization performance because the system using the lack of data is influenced by noises of that. To solve this problem, we propose a modified additive factor model for bio-data generation, with two factors; the class factor which affects properties of each individuals and the environment factor such as noises which affects all classes. We then develop a classification system through defining a new similarity function using the proposed model. The proposed method maximizes to use an information of the class classification. So, we can expect to obtain good generalization performances with robust noises from small number of datas for bio-data. Experimental results show that proposed method outperforms significantly conventional method with real bio-data.
The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.
Although abundant biology data have been accumulated in public biology databases, such as GenBank and PIR, few easy-interface services are provided for users to access or update them. We have developed a system, named BioStore, that is composed of several programs to aid users to not only access public data but also share their own data easily. The service can be used for maintaining a local database as a repository of raw data files of several public databases and distributing the data files to other users. Currently, BioStore manipulates major bio-databases and will expand to include more databases and more useful interfaces.
Mammalian patatin-like phospholipase domain containing proteins (PNPLAs) play critical roles in triglyceride hydrolysis, phospholipids metabolism, and lipid droplet (LD) homeostasis. PNPLA7 is a lysophosphatidylcholine hydrolase anchored on the endoplasmic reticulum which associates with LDs through its catalytic region (PNPLA7-C) in response to increased cyclic nucleotide levels. However, the interaction of PNPLA7 with LDs through its catalytic region is unknown. Herein, we demonstrate that PNPLA7-C localizes to the mature LDs ex vivo and also colocalizes with pre-existing LDs. Localization of PNPLA7-C with LDs induces LDs clustering via non-enzymatic intermolecular associations, while PNPLA7 alone does not induce LD clustering. Residues 742-1016 contains four putative transmembrane domains which act as a LD targeting motif and are required for the localization of PNPLA7-C to LDs. Furthermore, the N-terminal flanking region of the LD targeting motif, residues 681-741, contributes to the LD targeting, whereas the C-terminal flanking region (1169-1326) has an anti-LD targeting effect. Interestingly, the LD targeting motif does not exhibit lysophosphatidylcholine hydrolase activity even though it associates with LDs phospholipid membranes. These findings characterize the specific functional domains of PNPLA7 mediating subcellular positioning and interactions with LDs, as wells as providing critical insights into the structure of this evolutionarily conserved phospholipid-metabolizing enzyme family.
Park, Seong-Jin;Yang, Jin Ok;Kim, Sang Cheol;Kwon, Jekeun;Lee, Sanghyuk;Lee, Byungwook
BMB Reports
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v.46
no.6
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pp.305-309
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2013
The determination of relatedness between individuals in a family is crucial in analysis of common complex diseases. We present a method to infer close inter-familial relationships based on SNP genotyping data and provide the relationship coefficient of kinship in Korean families. We obtained blood samples from 43 Korean individuals in two families. SNP data was obtained using the Affymetrix Genome-wide Human SNP array 6.0 and the Illumina Human 1M-Duo chip. To measure the kinship coefficient with the SNP genotyping data, we considered all possible pairs of individuals in each family. The genetic distance between two individuals in a pair was determined using the allele sharing distance method. The results show that genetic distance is proportional to the kinship coefficient and that a close degree of kinship can be confirmed with SNP genotyping data. This study represents the first attempt to identify the genetic distance between very closely related individuals.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.21-29
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2013
This paper proposed the architecture of the authentication and the transmission for high reliable emergency data management based on U-healthcare wireless mesh networks. In U-healthcare monitoring service, the high reliable bio data management as well as the data transmission are required because the monitoring emergency bio data is related linked to life. More specifically, the technologies of the identity authentication of the measuring bio data, the personalized emergency status diagnosis who is authenticated the bio data and the emergency data transmission are important first of all. To do this, this paper presents the structure and protocol of the identity authentication management with using the extended IEEE 11073 PHD, the structure of policy-based management of the emergency bio data for the highly reliable management and the resilient routing protocol based on wireless mesh network for the reliable data transmission.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2001.10a
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pp.151-163
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2001
- Overview of Bioinformatics and vision of Samsung SDS on it - Overview of Bio Chip and its market - Product roadmap with "Expert system for DNA chip data " - "UniBIO "as an integrated package of DNA chip data analysis - Demo of UniBIO
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[게시일 2004년 10월 1일]
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