• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2005.09a
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• pp.243-248
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• 2005

도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.9 no.6
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• pp.147-156
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• 1997

지금까지 국내에서는 콘크리트의 크리프에 관한 실험적 연구가 많이 진행되지 못하여 해당 구조물의 설계기술 도입국의 규준에 따라 크리프를 예측해왔다. 그러나 예측된 크리프 모델이 국내 콘크리트 재료의 특성에 적합한지에 대한 실험적 검증은 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내에서 프리스트레스 콘크리트 구조물에 적용하는 실용 고강도 콘크리트의 크리프 값을 예측하기 위해 동일한 설계기준강도를 갖는 세 가지 배합에 대하여 재령별로 크리프 시험을 수행하고 이 실험결과를 ACI, CEB/FIB, KSCE, JSCE규준들의 크리프 예측식과 비교 분석하였다.시험결과와 이들규준들에 대한 비교분석에 의하면 CEB/FIB-90 크리프 예측식은 비교적 과대 평가되고 ACI 209-92와 JSCE-96의 경우는 과소 평가되었으나 콘크리트 표준시방서 KSCE -96 크리프 예측식은 비교적 시험결과에 근접하는 것으로 평가되었다. 그러나 구성재료의 양적 변동에 '따른 배합별 시험결과의 차이를 반영할 수 있는 점이 보완되어야 할 것으로 보며 향후 많은 실험결과를 바탕으로 국내에서 생산되는 콘크리트에 대하여 보다 정확히 크리프를 예측할 수 있는 연구가 필요하다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.3
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• pp.407-416
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• 2009

To support an efficient management of software verification and validation activities, much research has been conducted to predict defects in early phase. And defect prediction models have been proposed to predict defects. But the generality of the models has not been experimentally studied for other software system. In other words, most of prediction models were applied only to the same system that had been used to build the prediction models themselves. Therefore, we performed an experiment to explore generality of major prediction models. In the experiment, we applied three defects prediction models to three different systems. As a result, we cannot find their generality of defect prediction capability. The cause is analyzed to result from a different metric distribution between the systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.235-237
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• 2005

도메인 조합 기반의 단백질-단백질 상호작용 예측 기법(DCPPIP)은 효모 단백질에 대하여 뛰어난 정확도를 보여준다. 그러나 다른 종에서의 예측 정확도 및 기법의 유효성은 아직까지 검증되지 않고 있다. 본 논문에서는, 초파리 및 인간 단백질을 이용한 예측 정확도 검증 및 이종간의 상호작용 예측 실험의 결과를 기술한다. 초파리와 인간 단백질의 실험에서는 각각 10,351개와 2,345개의 상호작용 단백질 쌍이 사용되었다. 초파리와 인간의 상호작용 단백질 쌍 중 $80\%$와 $20\%$를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며. 상호작용이 없는 단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 정확도는 실험집단 중 학습집단과 도메인이 완전히 혹은 부분적으로 겹치는 쌍들에 대하여 계산하였다. 이 결과 초파리에서는 약 $77\%$의 민감도와 $92\%$의 특이도가 확인되었고 인간 단백질에 대하여는 약 $96\%$의 민감도와 $95\%$의 특이도를 보여주었다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모+초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, H. pylori, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 결과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠 수륵 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.109-111
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• 2014

본 논문에서는 노드의 속성정보를 통해 노드의 움직임을 예측하는 PPoP(The Path Prediction algorithm based on Probability) 알고리즘을 제안한다. 기존 이동 예측 알고리즘들은 GPS(Global Positioning System)를 사용해 노드의 이동을 학습을 통해 패턴화 하여 예측한다. 이때, 노드들이 이동 패턴을 벗어날 경우 예측률이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 스테른 게를라흐의 실험(Stern-Gerlach experiment)을 분석하여 노드의 이동성을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 노드의 이동 경로를 staore-carry-forward 방식으로 상황 인지에 의한 경로 설정 변경 예측 방법으로 이동 예측 확률 기법이다. 모의실험 결과 제안한 방법을 사용하여 노드의 이동성 및 패턴을 벗어난 상황에서도 노드의 예측 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.310-312
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• 2004

이 논문에서는, 단백질의 상호작용을 다양한 아미노산의 속성과 Support Vector Machine(SVM)을 사용하여 예측하였다. SVM을 사용한 단백질 상호작용의 예측 시스템에 단백질 상호작용에 중요한 작용을 하는 아미노산의 속성을 사용하고 있다. 이번 실험은 9가지의 아미노산의 속성의 조합 즉, 511(2$^{9}$ -1)가지의 아미노산 속성을 SVM 학습데이터로 사용하여 예측시스템의 결과를 비교한다. 실험에는 Database of Interacting Proteins(DIP)를 사용하였다. 실험을 위하여 DIP의 H.pylori를 학습용데이터로 사용하고, E.coli를 예측데이터(검증데이터)로 사용하였다. 실험에 따르면 H.pylori의 학습데이터와 E.coli를 예측데이터의 가공에 '소수성'을 사용한 방법보다 '방향성'을 사용한 방법이 더 높은 수치를 나타냈다.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.1 no.1
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• pp.111-121
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• 1997

An investigation was performed to study the predicting the joint strength of mechanical fasteners. Bearing failure is most important failure mode for designing joint. So in this study, the prediction method in consideration with bearing failure was chosen. In the proposed method, the characteristic length is combined with the Yamada-Sun failure criterion, Tsai-Hill failure criterion and characteristic length for Tension and Compression is determined from investigation. Especially the length of compression is determined from the "bearing failure test" that newly conceived to take bearing failure into consideration. The proposed prediction method was applied to quasi-isotropic carbon/epoxy joint showing net-tension and bearing failure experimentally. Good agreement was found between the predicted and experimental result for each joint geometry. geometry.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.5
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• pp.297-305
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• 2006

Trace-driven simulation is widely used for measuring the performance of a microprocessor in its initial design phase. However, since it requires much time and disk space, the statistical simulation has been studied as an alternative method. In this paper, statistical simulations are performed for a high performance superscalar microprocessor with a perceptron-based multiple branch predictor. For the verification, various hardware configurations are simulated using SPEC2000 benchmarks programs as input. As a result, we show that the statistical simulation is quite accurate and time saving for the evaluation of microprocessor architectures with multiple branch prediction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.197-200
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• 2010

단백질의 서열 정보와 기능 정보의 양이 증가함에 따라 컴퓨터 실험을 통한 단백질의 기능 예측이 가능해졌으며 정확성이 높은 예측 시스템을 개발하려는 여러 연구가 시도되고 있다. 대표적인 방법으로 서열 유사도를 기반으로 기능 예측을 하는 시스템이 제안되었으나 단백질 중에는 서열이 유사하지만 기능이 다르거나 또는 서열은 다름에도 불구하고 기능이 같은 단백질이 존재하기 때문에 서열의 유사도 만을 이용해서는 단백질의 기능 예측을 어렵다. 이러한 유사도 방법의 단점을 극복하기 위해 단백질 서열로부터 추출한 특징을 기반으로 분류하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법들의 장점을 얻기 위하여 서열 유사도 방법과 특징 기반 방법을 융합한 단백질 기능 예측 시스템을 제안하고 예측 정확성 분석을 위한 실험을 실시하였다. 실험의 결과에 따르면 제안된 융합시스템이 서열 유사도만을 이용한 방법과 특징 기반 방법보다 좋은 예측 정확률을 갖는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.153-156
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• 2000

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용. 데이터에 대하여 Elman망예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 99.5%로 우수한 결과를 얻었다.