• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.274-280
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• 2024

기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

• 대한환경공학회지
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• 제34권11호
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• pp.772-779
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• 2012

본 연구에서는 원뿔형으로 개발된 미세기포형 산기관의 성능향상을 위하여 운용적 측면에서 실험과 전산모사적 방법을 이용하였다. 산기관 잠김깊이의 변화에 대해 성능실험이 용이한 실증 규모의 타워형 생물반응기에 산기관을 장착하여, 잠김깊이가 표준산소전달계수($K_{L}a_{20}$) 및 표준산소전달효율(SOTE) 등 산소전달 성능에 미치는 영향을 실험적으로 연구하였다. 또한, 2상 유동에 관한 유체역학적 전산모사를 이용하여 산기관 수와 잠김깊이에 대한 유동현상을 파악함으로써 산소전달 성능변화에 대한 원인을 규명하였다. 산소전달 성능실험결과, 산기관의 잠김깊이를 6 m에서 12 m로 증가시킴에 따라 표준산소 전달계수는 7% 증가하였으나 표준산소전달효율은 39~72% (5.6 %/m)로 대폭 상승하였다. 유동 해석결과, 산기관의 수가 증가함에 따라 공기 체적분율 및 공기와 시험수의 유속 모두 증가하였으며, 공기와 시험수의 유속 경향은 유사하게 나타났다. 잠김깊이가 증가함에 따라서 공기 체적분율, 공기 및 시험수의 유속은 조금씩 감소하는 경향을 나타냈다. 선회 병류유동은 기포류의 확산과 상승속도를 결정하는 주요 인자로서 선회강도가 과도하게 큰 경우에는 기포 체류시간과 체류량이 감소되므로 산소전달 성능을 저하를 예측할 수 있었다.