본 연구는 드론 운송시스템에서 드론에 적재되어 있는 화물의 무게에 따른 비행가능거리의 변화를 운송 경로 문제에 적용시킨다. 드론에 적재된 무게에 따른 비행속도와 비행가능거리를 실험을 통해 사전에 수집하고, 이를 고려한 적합도 함수를 유전 알고리즘에 적용한다. 실험 결과 드론의 평균비행가능거리만을 이용한 것 보다 총소요시간을 단축시켜 효율적인 드론 운송시스템의 적용이 가능할 것이다.
본 연구는 RAPD PCR 분석을 통하여 한국의 서한아 수계(한강, 금강)와 남한아 수계(섬진강, 낙동강)에 서식하는 쉬리 집단들 간의 유전변이를 비교하였다. 4집단들 간의 유전적 변이를 분석한 결과, 사용한 12개의 random primer들 모두에서 서한아 수계 집단과 남한아 수계의 집단들을 구분하여 주는 특이적 PCR 단편들을 확인할 수 있었다. 유전적 유사도 분석에서 한강, 금강의 서한아 수계 집단들과 섬진강, 낙동강의 남한아 수계 집단들의 유전적 유사도는 0.49~0.53로 낮게 나타났고 유전적 거리는 0.63~0.71로 높게 나타났다. 유전적 거리에 기초한 UPGMA dendrogram 분석에서도 서한아 수계와 남한아 수계의 집단들이 명확하게 구분되었다. 따라서 서한아와 남한아 수계의 쉬리 집단은 유전적 구조에 있어 큰 차이가 있으며, 남한아 수계의 쉬리는 서한아 수계 쉬리와 진화적으로 뚜렷하게 구분되는 집단으로 판단된다.
공시된 교잡종에 대한 중요 식물학적 특성에 대해, 잡종강세를 양친 중간 값으로 나타낸 결과 공시종 중에서 잡종강세가 현저한 간장의 평균 값은 77.2%이었고 37.8% 착수고는 83.8%로 나타났다. 각 교잡종별 잡종강세 정도 간장의 경우 H-11에서 162%로 가장 높았고, 착수고는 H-14에서 116.7%로 높았다. 개화기는 대부분의 교잡종에서 부(-)의 값을 보여 교잡종이 교배친보다 개화기가 단축되었는데 특히 H-5는 -27%로 개화기가 빨랐다. 전체 이삭길이의 평균 잡종강세는 37.8%로 낮게 나타났으나 H-29 교잡종은 96.2%로 높 나타났다. 또한, 10개의 primer 이용한 계통간 상호교배에 의한 교잡종에 대한 SSR 마커를 이용한 유전적 거리에 대한 분석결과 크게 4그룹으로 분류 되었다. CNU16과 CNU14간에 가장 가까운 근연계수를 보였고, CNU6과 CNU9간 그리고 CNU19와 CNU13간에 가장 먼 근연계수를 보였다. 간장은 CNU454, CNU457간의 조합인 2군과 4군간의 조합에서 잡종강세가 162%로 가장 높았고, 이삭길이는 CNU258/CNU251, CNU915/CNU799 및 CNU427/CNU36 조합에서 높은 값을 보였다. 유전적 거리는 근연관계가 멀수록 값이 낮고, 반대로 근연관계가 가까울수록 유전적 거리는 낮게 나타나는데 이삭길이 등은 유전적 거리가 가까운 90%의 높은 값을 보였다.
가시아메바 (Aconthamoeba) 속의 종 동정과 분류 체계를 확립하기 위해 18종의 대표주를 포함 한23분리주들의 185rRNA 유전자를 PCR로 증폭하고, RFLP를 비교 분석하는 riboprinting을 시행하였다. 이에 근거한 dendrogram은 형태학적 일 grouping과 잘 부합하였다. 형태학적 제1군에 속 한 별가시아메바와 A.tubiahi는 형태학적 제2군 및 제3군의 분리주들로부터 가장 먼저 분지해 나왔으며, 서로간에도 매우 큰 유전적 거리를 나타내었다. 형태학적 제3군의 4분리주 중 A. cuLbertsonj A. hedvi 및 A.pulesti 는neAfsis는 서로간에 큰 유전적 거리를 나타내어 합당한 분류로 인정할 수 있었으나, A. Ppustulosa는 A. pqlestinenis와 유전적으로 매우 가깝게 나타나 A. pdestinensis로 재동정되어야 할 것으로 판단되었다. 형태학적 제2군의 분리주들은 0.2%의 유전 적 거리를 기준으로 하여 6개의 분지군으로 나누어졌다. 그 중 18S rRNA 유전자 내에 intron을 포함하고 있는 A. griffini가 나머지 분리주들과 가장 큰 유전적 거리를 나타내었다. 카스텔라니가시 아메바 Castellani주, Ma주, A. quplnvi13주, 담수가시아메바 L3a주, 대식가시아메바 Jones주 및 A. triangdris SH621주가 하나의 분지군을 형성하였으며, 그 중 A. quina Vil3와 담수가시아메바 L3a주는 카스텔라니가시아메바로 재동정되어야 할 것으로 판단되었다. Chang주는 A. hntchetti로, A. mcuritaniensis, A. divionensis와 A. puraAivionenis는 A. rhysodes로 재동정되어야 할 것으로 판단되었다. Neff주는 카스텔라니가시아메바보다는 대식가시아메바와 유전적으로 훨씬 가까웠다. Riboprinting은 임상 및 환경에서 분리되는 가시아메바 분리주의 빠른 동정에도 유용할 것으로 사료된다.
RAPDs 분석에 의한 양친의 유전적 유사성 정도가 F1 잡종강세 예측에 효율적으로 이용될 수 있는지 알아보고자 통일형 6 품종(밀양42, IR747, 백운찰벼, 삼강벼, 수원307, 이리356) 간 반이면 교배 F1 15조합을 작성하였다. 양친과 F1을 공시하여 조사한 수량 등 8개의 특성과 RAPDs 분석을 통해 구한 양친의 유전적거리와의 관계를 조사하였다. 120개의 Operon 프라이머를 6개 품종의 DNA 증폭에 이용한 결과 3367개의 밴드가 발생되었으며 이중 168개가 6개 품종 중 1개 이상의 품종에서 변이를 보였다. 6품종간 유전적 거리는 최소 0.157(백운찰벼와 수원 307호 간), 최대 0.383(삼강벼와 이리356호 간)의 분포를 보였다. 잡종강세의 정도는 정조수량(129%), 수당립수(125%), 수장(109%) 등이 높은 잡종강세를 보였고, 유전적거리는 수당립수와 통계적으로 유의한 부의 상관을 보였지만, 정조수량, 천립중 등과는 유의한 상관을 보이지 않았다.
유전 알고리즘은 강인한 탐색과 최적화 기술이기는 하나 조기 수렴과 국부 최적해에 수렴하는 문제점들을 내포하고 있다. 모집단의 다양성이 작은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 감소하고, 국부 최적해에 수렴하지만, 모집단의 다양성이 높은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 증가하고 전역 최적해에 수렴할 수 있으나 유전 알고리즘은 발산할 수도 있다. 유전 알고리즘이 전역 최적해에 수렴하는 것을 보장하기 위해서는 유전 연산자가 적절하게 선정되어야 한다. 본 논문에서는 조기 수렴으로부터 벗어나기 위하여 모집단의 다양성을 유지하도록 평균해밍거리와 적합도 값을 혼합한 함수를 이용한 유전 연산자들을 제안하였다. 모의실험을 통하여 다양성의 유지를 위한 돌연변이 연산자와 수렴 특성의 향상을 위한 다른 유전자들의 효과를 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안한 유전 연산자들이 조기 수렴이나 국부 최적해에 수렴하는 경우를 피하는데 유용한 방법임이 확인되었다.
본 연구에서는 유럽 양송이 자원들을 SSR marker를 통해 유전적 다양성과 집단 구조, 유전적 분화에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 유럽의 양송이 자원들은 유전적 거리기반의 4개의 그룹으로 나뉘었고 집단구조 분석을 통하여 2개의 subpopulation으로 이루어져 있었다. 본 연구에서 사용한 SSR 마커로 유럽의 양송이 자원들은 지리적 그리고 갓색으로 구분되지 않았다. 유전적 다양성은 유전적 거리기반의 그룹에서는 Group 4, 집단구조 분석을 통한 subpopulation에서는 Pop. 2의 다양성이 높았다. 그리고 양송이 자원들은 유전적 분화가 매우 낮았다. 본 연구의 결과는 차후 양송이의 육종 등에 이용 할 수 있을 것이다.
본 논문은 웨이블릿 변환과 선형 판별 분석법 그리고 유전알고리즘을 이용하여 걸음걸이 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 걸음걸이 에너지 영상에서 웨이블릿 변환으로 분해된 4개의 대역을 얻는다. 분해된 대역을 선형 판별 분석법으로 영상의 특징을 추출한다. 추출된 4개 대역의 특징들과 학습영상의 특징들 사이의 유클리디안 거리를 계산하고, 각 대역에서 계산된 거리 값에 유전알고리즘으로 최적화된 4개의 가중치를 부여한다. 4개 대역의 거리 값과 가중치와의 선형결합으로 계산된 새로운 거리 값을 바탕으로 최근접 이웃 분류 방법을 이용하여 인식 실험을 수행한다. 실험 결과에서 가중치 융합 전 인식률 보다 융합 후 인식률이 더 높은 것을 확인 할 수 있다.
외판원문제(Traveling Salesman problem: TSP)는 전형적인 조합최적화 문제로 위치하는 n개의 모든 지점을 오직 한번씩만 방문하는 순회경로를 결정하는 과정에서 순회비용 또는 순회거리를 최소화한다. 따라서 본 논문에서는 종래의 NP-hard문제로 널리 알려진 TSP를 해결하기 위해서 메타 휴리스틱기법 중에서 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용한다. 마지막으로, 유전 알고리즘을 이용해 외판원문제에 적합한 성능을 보이는 유전 연산자를 찾아내기 위해 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 평가를 한다.
닭은 전체 염기서열의 길이가 포유류에 비해 3분의 1 정도로 비교적 작은 유전체를 가지고 있기 때문에 인간의 주요한 단백질 공급원으로써의 중요성뿐 아니라, 동물의 형질연관 유전자 연구 및 발생유전학적 연구에 좋은 모델 동물이다. 따라서 본 연구에서는 한국재래닭 이용성을 증대시키는 목적으로 한국재래닭의 유전적 구조를 이해하고, 다양한 응용연구의 토대를 마련하기 위하여 131개의 microsatellite (MS) 마커와 8개의 SNP 마커 유전자형을 이용하여 한국재래닭의 유전적 연관지도를 작성하였다. 그 결과, 한국재래닭의 유전 연관지도의 총 길이는 2729.4 cM으로 확인되었고, 연관지도 작성에 사용된 각 마커 간의 거리는 평균 19.64 cM으로 계산되었다. 모든 마커의 유전적 거리와 물리적 거리의 순서는 GGA8의 ADL0278과 MCW0351의 물리적 거리의 순서가 바뀐 결과만 제외하고, 이전의 연구결과와 매우 유사한 결과를 나타내었다. 또한 macrochromosome과 microchromosome의 재조합률을 비교해 본 결과, macrochromosome이 microchromosome보다 3.7배 크게 나타나, 이전에 보고와 유사한 결과를 나타내었다. 유전 연관지도의 암수에 따른 차이에서는 GGA1, 7, 13, 27의 네 개의 염색체에서 암, 수의 성별에 따른 차이를 나타내었다. 각 마커의 평균 대립유전자 수와 이형접합도(Hexp), 다형성(PIC) 수치는 각각 5.5, 0.63, 0.58로 유전적 지도를 작성하기에 충분하 다형성을 가진 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 결과는 한국재래닭의 유전적 구조를 이해하고, 유전체 QTL 연구와 같은 응용연구에 기초자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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