Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.75-81
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2004
Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn`t make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.159-166
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2009
A nature immunity system responds sensitively to an external invasion with various functions in a lot of bodies, besides it there is a function to remember information to have been currently infected. we propose a hybrid model similar to immune system which combine with the antibody which applied genetic algorithm as select antibody and the arbitrary abnormal system call sequence that applied negative selection of a nature immunity system. A proposed model uses an arbitrary abnormal system Kol sequence in order to reduce a positive defect and a negative defect. Data used to experiment are send mail data processed UNM (University of New Maxico). The negative defect that an experiment results proposal model judged system call more abnormal than the existing negative selection to normal system call appeared 0.55% low.
Objective: In a nucleus breeding scheme, the sire of dam's pathway plays an important role in producing genetic improvement. Selection proportion is the key parameter for predicting selection intensity, through truncating the normal distribution. Semen sexing using flow cytometry reduces the number of vials of sperm that can be obtained from a proved bull. In addition, a lower fertility of this kind of sperm is expected because of the lower sperm dosage in sex sorted semen. Both of these factors could affect the selection proportion in the sire of dam's pathway ($p_{SD}$). Methods: In the current study, through a deterministic simulation, effect of utilizing sex sorted semen on selection ($p_{SD}$) was investigated in three different strategies including 1: continuous use of sex sorted semen in heifers (CS), 2: the use of sex sorted semen for the first two (S2) and 3: the first (S1) inseminations followed by conventional semen. Results: Results indicated that the use of sex sorted semen has a negative impact on the sire of dams (SD) pathway due to increase in selection proportion. Consequently selection intensity was decreased by 10.24 to 20.57, 6.38 to 8.87 and 3.76 to 6.25 percent in the CS, S2, and S1 strategies, respectively. Conclusion: Considering the low effect of sexed semen on genetic improvement in dam pathways, it is necessary to consider the joint effect of using sex sorted semen on the sire and dams pathway to estimate about the real effect of sexed semen on genetic improvement in a nucleus breeding scheme.
Data pertaining to the first generation of a Synthetic White Leghorn flock were used to estimate the heritabilities of and genetic correlation between partial egg production(egg number or percentage) or diversely segmented part records and other traits such as age at sexual maturity, residual and annual egg production, and to compare the expected genetic gain from selection on partial egg number or partial percent production with correlated response in other traits. The estimated heritabilites for six measures of egg Production were ranged from 29 to 35, while heritability for age at sexual maturity (SM) was intermediate (48). Genetic correlations between partial egg number (P) and annual egg number. (A), and partial percent production (P') and annual percent production (A') were 51 and 72, respectively. Genetic correlation between P and SM was estimated largely negative (-.64), while correlation bettween P' and SM was positively intermediate(34). In comparing direct response from selection on partial production (P or P') with another response in correlated trait, selection on P would be 25% more efficient than selection of P' for improving A, while selection of P' would be 94% more efficient than selection P for improving A' For shortening SM selection of P would be 98% more efficient than selection on P'.
The distributions of the minimum correlated F-variable arises in many applied statistical problems including simultaneous analysis of variance (SANOVA), equality of variance, selection and ranking populations, and reliability analysis. In this paper, negative binomial sampling technique is employed to derive the distributions of the minimum of chi-square variables and hence the distributions of the minimum correlated F-variables. The work presented in this paper is divided in two parts. The first part is devoted to develop some combinatorial identities arised from the negative binomial sampling. These identities are constructed and justified to serve important purpose, when we deal with these distributions or their characteristics. Other important results including cumulants and moments of these distributions are also given in somewhat simple forms. Second, the distributions of minimum, chisquare variable and hence the distribution of the minimum correlated F-variables are then derived within the negative binomial sampling framework. Although, multinomial theory applied to order statistics and standard transformation techniques can be used to derive these distributions, the negative binomial sampling approach provides more information regarding the nature of the relationship between the sampling vehicle and the probability distributions of these functions of chi-square variables. We also provide an algorithm to compute the percentage points of the distributions. The computation methods we adopted are exact and no interpolations are involved.
The objectives of this study were to examine problems with using F$_1$ data by simulation, association of marker loci and QTL from crosses of inbred parental lines and to enumerate the preliminary characterization of genetic superiority within inbred parental lines. In this study, the association between markers for QTL used as covariates and estimates of variance components due to effects of lines was investigated through computer simulation. The effects of size of population to develop inbred lines and initial frequencies and magnitudes of effects of QTL were also considered. Results show that estimates of variance components due to line effects are influenced by including marker information as covariates in the model for analysis. Estimates of line variance were increased by adding marker information into the analysis, because negative covariances between effects associated with the markers and the remaining effects associated with other loci existed. However, the fit of the model as indicated by the log likelihood improved by adding more markers as covariates into the analysis. Marker assisted selection will be beneficial when markers explain unexplained genetic difference during selection procedure. Markers can be used to identify QTLs affecting traits, and to select for favorable QTL alleles. To efficiently use genetic markers, location of markers at the genome must be identified. The estimates of variance due to effects of with and without marker information used as covariates in the analysis were investigated. The estimates of line variances were always increased when markers were included as covariates for the model because a negative covariance were existed.
We often encounter the situation that discrete count data have a large portion of zeros. In this case, it is not appropriate to analyze the data based on standard regression models such as the poisson or negative binomial regression models. In this article, we consider Bayesian analysis for two commonly used models. They are zero-inflated poisson and negative binomial regression models. We use the Bayes factor as a model selection tool and computation is proceeded via Markov chain Monte Carlo methods. Crash count data are analyzed to support theoretical results.
Purpose. The purpose of this review is to explore cultural influences on the experiences of Korean, Korean American, and Caucasian American family caregivers caring for frail older adults in terms of the selection of a primary caregiver, caregiving motivation, support/help-seeking, and negative emotional responses (depression and burden). Methods. Seven electronic databases were searched to retrieve studies from 1966 to 2005. Thirty-two studies were identified. Results. This review supported cultural influences on the selection of primary caregiver, caregiving motivation, and support/help-seeking among the three caregiver groups. In Korean caregivers, the major primary caregivers were daughters-in-law while among Korean American and Caucasian American caregivers, the major primary caregivers were daughters or spouses. As a major caregiving motivation, Caucasian American care¬givers reported filial affection while Korean caregivers and Korean American caregivers reported filial obligation. Korean caregivers reported higher extended family support, while Caucasian American caregivers reported higher utilization of formal support. Korean caregivers showed the highest levels of depression followed by Korean American caregivers and Caucasian American caregivers. Conclusion. In order to develop culturally appropriate interventions and policies, more research is needed to further explain these differences among the three groups, especially regarding support/help-seeking and negative emotional responses.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5574-5591
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2017
Inspired by the idea of Artificial Immune System, many researches of wireless sensor network (WSN) intrusion detection is based on the artificial intelligent system (AIS). However, a large number of generated detectors, black hole, overlap problem of NSA have impeded further used in WSN. In order to improve the anomaly detection performance for WSN, detector generation mechanism need to be improved. Therefore, in this paper, a Differential Evolution Constraint Multi-objective Optimization Problem based Negative Selection Algorithm (DE-CMOP based NSA) is proposed to optimize the distribution and effectiveness of the detector. By combining the constraint handling and multi-objective optimization technique, the algorithm is able to generate the detector set with maximized coverage of non-self space and minimized overlap among detectors. By employing differential evolution, the algorithm can reduce the black hole effectively. The experiment results show that our proposed scheme provides improved NSA algorithm in-terms, the detectors generated by the DE-CMOP based NSA more uniform with less overlap and minimum black hole, thus effectively improves the intrusion detection performance. At the same time, the new algorithm reduces the number of detectors which reduces the complexity of detection phase. Thus, this makes it suitable for intrusion detection in WSN.
In order to cloning of the nif genes of Enterobacter agglomerans NFB-264, the digested total DNA of the strain was ligated to pBR 322 and transformed into E. coli. Through the negative selection and colony hybridization, the transformants were obtained. The recombinant plasmids, pNEL 10 and pNES 20 were extracted from these transformants. It was known from Southern hybridization that pNEL 10 contained the 12 Mdal foreign DNA fragment hybridized with nif Q-X probe and pNES 20 included the 5 Mdal foreign DNA fragment hybridized with nif NE and nif YK probe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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