microRNA(miRNA)는 -22 nucleotide(nt)의 단일가닥 (single-stranded) RNA 분자로서 mRNA의 3'-untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 1184개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 비선형의 데이터를 학습할 수 있어 miRNA target예측에 적합하다. miRNA와 mRhA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 기존 예측방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.150-157
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2004
microRNA (miRNA)는 21-25 nucleotide (nt)의 single-stranded RNA 분자로서 mRNA의 3' untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 수백 개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target 유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 Caenorhabditis elegans mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 복잡한 비선형 데이터를 잘 분리해내고 불완전하고 잡음이 많은 입력에 강하기 때문에 miRNA target 예측에 적합하다. miRNA와 mRNA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 민감도 0.59, 특수도 0.99의 성능을 갖는 신경망을 구현하였다. 신경망 입력 값을 달리하여 각각의 특성이 결과에 미치는 영향을 분석하였고 기존 예측 방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.
대상 지점의 수질 예측은 단순한 모델로 설명하는데 쉽지 않을 뿐만 아니라 많은 오차를 내포하고 있다. 그러나 최근, 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘과 같은 인공지능이 대두되면서 복잡한 비선형 과정들을 나타낼 수 있게 되었다. 나아가 진정한 인공 지능을 실현하기 위해서는 신경회로망, 퍼지 논리, 전문가 시스템 및 유전자 알고리즘을 보다 효과적으로 이용하고 통합해야 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 T-S 퍼지시스템(Takagj-Sugeno Fuzzy system)의 삼각형 멤버쉽 함수 형태와 규칙 베이스를 최적화하기 위한 도구로 사용하였으면, 예측은 T-S 퍼지 시스템을 이용하여 실시하였다. 대상지점은 영산강 유역의 나주지점을 선정하여 유량자료 및 수질자료를 이용하여 GA와 T-S 퍼지 시스템의 결합에 의해 수질 예측을 실시할 결과 돌연변이율$(P_m)$$0.05\~0.1$에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.
신경망이론은 분산기억성질과 병렬국소처리를 수행하는 뇌의 활동을 이론화한 수학모형이다. 이러한 신경망이론의 장점은 분류문제, 대규모로 결합된 최적화문제, 비선형 사상문제 등에서 잘 나타나므로, 이 점을 이용하여 복잡한 강우의 예측을 시도하였다. 신경망이론을 적용하기 위해서 연속적인 값으로 표시되는 입력자료와 출력자료를 학습한 후 강우예측을 시행할 수 있는 다층신경망 모형을 구성하였다. 신경망이론에 의한 강우예측은 서울지역과 소양강유역의 1 시간 대위 강우자료에 적용하였다. 그 결과는 대체로 만족할 만하였다. 따라서 신경망이론은 양질의 자료가 충분히 확보될 경우복잡한 강우현상을 잘 예측할 것으로 기대된다.
모델 예측 제어 시스템은 이동 제어 구간에서 원하는 출력과 예측된 출력의 차이를 최소화하는 현재의 제어 입력을 적용하는 방식을 사용한다. 제약조건이 있는 경우이거나 비선형 시스템 문제의 경우는 주어진 함수를 최소화하는 최적화 문제를 풀기가 힘들다. 본 논문에서는 모델 예측 제어 시스템의 최적화 문제를 실수 코딩 유전 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구할 수 있음을 보인다. 또한 실수코딩 유전알고리즘이 여러 가지 면에서 디지털코딩 유전알고리즘보다 더 자연스럽고 유리함을 모의실험을 통해 보인다.
본 연구에서는 탄소나노튜브와 폴리프로필렌 기지 간 계면결합력과 나노튜브의 국부적 응집에 따른 나노복합재의 탄소성 거동 변화에 대한 파라메트릭 연구를 수행한다. 나노복합재의 탄소성 거동 예측을 위해 분자동역학 전산모사를 수행하고, 분자동역학 결과와 Mori-Tanaka 모델을 적용한 비선형 미시역학 모델을 연계하여 나노복합재 내 흡착계면의 탄소성 거동을 역으로 도출하는 2단계 영역분할 기법을 적용하였다. 미시역학 모델에서는 시컨트 계수방법을 Mori-Tanaka 모델에 적용하여 나노복합재의 비선형 거동을 예측하는 방법을 적용하였으며, 나노튜브와 기지 간 재료계면의 불완전 결합을 고려하기 위해 변위 불연속 조건을 적용하였다. 흡착영역을 고려한 미시역학 모델을 통해 흡착계면의 유무 및 재료계면 결합력 변화 그리고 나노튜브의 국부적 응집현상에 따른 나노복합재의 응력-변형률 관계를 예측하였다. 그 결과 나노튜브의 국부적 응집이 나노복합재의 강화효과를 저하시키는 가장 중요한 변수임을 확인하였다.
본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 제어 시지연을 갖는 고성능 PI 전류제어기에 대한 새로운 예측전류 적용방법을 모색한다. 먼저 선형 영구자석 동기전동기를 사용한 선형 서보 제어시스템에 존재하는 불가피한 전류예측 오차원인을 분석하고, 전류예측 오차와 제어 시지연을 고려한 전류제어 성능 개선 방법으로 수정된 동기좌표계 비간섭 PI 전류제어기를 제안한다. 그리고 시뮬레이션 및 실험 결과를 통하여 제안된 전류제어기가 서보 제어시스템에 존재하는 전류예측 오차와 제어 시지연이 있는 경우에도 개선된 전류제어응답을 보임을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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