본 연구는 네트워크 이상 감지 및 예측을 위해 벡터 자기회귀(VAR) 모델의 사용을 비교 분석한다. VAR 모 델에 대한 간략한 개요를 제공하고 네트워크 이상 체크로 사용 가능한 두 가지 버전을 검토하며 두 종류의 VAR 모델을 통한 경험적인 평가를 제시한다. VAR-Filtered moving-common-AR 모델이 단일 노드 이상 감지 성능에서 우수하며, VAR-Adaptive Learning 버전은 몇 개의 노드 간 이상을 효과적으로 식별하는 데 특히 효 과적이며 두 가지 주요VAR 모델의 전반적인 성능 차이에 대한 근본적인 이유도 분석한다. 각 기술의 장단점 을 개요로 제공하고 성능 향상을 위한 제안도 제시하고자 한다.

The centipede Scolopendra subspinipes mutilans has been a medically important arthropod species by using it as a traditional medicine for the treatment of various diseases. In this study, we derived a novel lactoferricin B like peptide (LBLP) from the whole bodies of adult centipedes, S. s. mutilans, and investigated the antifungal effect of LBLP. LBLP exerted an antifungal and fungicidal activity without hemolysis. To investigate the antifungal mechanism of LBLP, a membrane study with propidium iodide was first conducted against Candida albicans. The result showed that LBLP caused fungal membrane permeabilization. The assays of the three dimensional flow cytometric contour plot and membrane potential further showed cell shrinkage and membrane depolarization by the membrane damage. Finally, we confirmed the membrane-active mechanism of LBLP by synthesizing model membranes, calcein and FITC-dextran loaded large unilamellar vesicles. These results showed that the antifungal effect of LBLP on membrane was due to the formation of pores with radii between 0.74 nm and 1.4 nm. In conclusion, this study suggests that LBLP exerts a potent antifungal activity by pore formation in the membrane, eventually leading to fungal cell death.