본 연구에서는 비선형예측기법으로서 현재 많은 관심을 받고 있는 인공신경망을 사용하여 컨테이너 물동량 예측을 수행하여 ARIMA모형과 비교하였다. 인공신경망의 예측성과에 많은 영향을 주는 네트워크 구조설계에 있어 기존의 선행연구들은 경험에 바탕을 둔 방법론을 사용하였다. 하지만 본 연구에서 그 대안으로 구조설계 문제에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서 효과적으로 알려진 유전알고리즘을 사용하였다.
본 연구는 폐쇄종돈군을 유지하면서 장기간 선발육종을 실시한 Landrace 및 Yorkshire 모계 종돈집단에서 임신기간, 총산자수, 이유후초종부일 및 사산두수에 대한 유전적 변이성을 제시함으로써 이들 형질들에 대한 선발지표에 참고자료를 제시하고자 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 상기의 형질들에 대하여 사전 이상치를 제외한 후, Landrace 품종에서 1,910두의 모돈으로부터 수집된 7,616복의 기록 및 Yorkshire 품종 2283두의 모돈으로부터 수집된 총 10,454복의 기록을 이용하였다. 분석형질들에 대한 유전변이를 추정하기 위하여 상기의 4개 형질을 동시에 고려한 혼합모형을 설정하였으며, 특히 사산두수에 대하여는 정규성에 크게 위배되기 때문에 범주형 자료로 가정하여 다형질 선형-임계형 반복동물개체모형을 설정하여 분석하였다. 분석방법으로서는 Bayesian 추론의 일종인 Gibbs Sampling (GS) 방법에 의하여 모수의 사후분포 함수로부터 모수에 대한 GS을 50,000회 실시하고 burn-in을 제외한 후 모수의 사후분포에 대한 통계량을 제시하였다. 유전변이를 추정한 결과, 임신기간에 대한 유전력은 0.21~0.35로 추정되었고, 이유후초종부일에서는 0.16~0.23, 총산자수는 0.14~0.16 및 사산두수에 있어서는 0.09~0.10으로 추정되었다. 임신기간에 대한 유전상관 추정치는 총산자수 및 사산두수에서 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었고 총산자수와 사산두수와는 정의 상관을 갖는 것으로 추정되었다. 총산자수와 이유후초발정일 간의 유전상관은 낮은 부의 상관을 갖는 것으로 추정되었으며 임신기간과 이유후 초종부일 간에는 유전적 상관관계가 매우 미약한 것으로 분석되었다. 따라서 총산자수를 개량하고자 할 때, 사산두수를 고려하여 선발지표를 설정함이 타당할 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 국가단위 한우 유전능력평가에 적용하고 있는 유전력이 적절한지를 검토하기 위하여 그간의 검정자료를 활용하여 유전모수를 추정하였으며, 향후 보증씨수소 선발지수의 개선 등을 위하여 다형질 개체모형을 활용하기 위한 기초자료로 다형질 모형을 적용하여 도체형질간 유전상관을 추정하였다. 연구결과 도체형질의 유전모수 추정치는 단형질과 다형질에서 매우 유사한 유전력을 나타냈으며 그간 연구자들이 보고한 유전력 범위 안에 있는 것으로 나타나, 아직까지는 국가단위 한우유전능력평가에 적용하고 있는 유전력을 변경할 필요는 없는 것으로 나타났다. 다만, 본 연구에서 추정한 형질 중 근내지방도 형질의 유전력이 그간 추정한 값보다 낮게 추정된 것은 근내지방도판정기준이 변경되어 기존의 1~7등급이 1~9등급체계로 변경한 문제와 8, 9등급을 7등급으로 조정하여 분석한 것에 의한 것일 수도 있을 것으로 보여 근내지방도를 변경 전과 변경 후를 다른 형질로 보아 다형질 분석을 실시하는 등 추가연구가 필요한 것으로 보인다. 한편, 도체중과 배장근단면적 간의 유전상관이 0.63으로 추정되어 현 보증씨수소 선발지수에 포함된 두 형질 중 어느 한 형질은 제거하여도 될 것으로 나타났으며, 현재와 같이 단형질 모형으로 추정한 육종가를 이용하여 선발지수를 구성할 경우 형질간의 유전상관이 고려되지 못하여 선발이 목표와 다르게 이루어질 수 있으므로 다형질 모형을 적용하여 육종가를 추정하고 이를 선발지수에 적용하는 것이 바람직할 것으로 사료된다. 또한 당대검정에서 1차 선발한 가축의 자손에 대하여 능력검정을 실시하는 체계에서는 선택된 자료만 활용하게 되므로 유전모수 추정에 영향을 미칠 수 있으므로 당대검정과 후대검정자료를 동시에 활용하여 유전모수를 추정하는 등에 대한 추가 연구가 필요한 것으로 사료된다.
생체센서, 나노안테나, 테라헤르츠 전송선, 나노레이저, 물성분석기의 기본구조로 쓰이는 나노원기둥 배열의 전자기적 특성을 해석할 수 있는 기법을 소개한다. 테라헤르츠 이상 주파수에서는 반드시 금속을 유전체로 모형화해야한다. 전자기파가 유전체 나노원기둥 배열에서 반사와 투과되는 특성을 공진주파수 관점에서 연구하여 다양한 첨단응용에 활용할 수 있다.
약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.
유전적 질환이 있는 가계에서 출생하는 자녀중에서 유전적인 질환을 보유할 수 있는 확률을 예측하는 방법의 하나로서 우도추정치(likelihood estimator)를 사용하는 것은 분리분석(segregation analysis)에서 중요한 역할을 하고 있다. Elston과 Stewart(1971)는 이러한 분석방법의 일반적인 통계모형을 정립하였으며 필자(1974)와 Morton 등 (1974)은 complex segregation이 될 때에 분석되는 4가지의 통계모형을 주장하였다. 본 연구의 목적은 multiple ascertainment $\pi$가 존재하는 경우 분리확률모수(segregation parameter) $\theta$의 우도추정치를 구하고 둘째로 oligogenic case에 대한 이론적인 배경을 구명하고자 한다.
8 MHz 고주파 유전형 가열장치로 모형을 가열할 때에 전극의 크기와 모형의 두께에 따른 온도 분포를 알아보기 위하여 다양한 크기의 전극과 다양한 두께의 모형을 조합하여 실험하였다. 전극은 10, 15, 20, 25, 그리고 30 cm 크기를 사용하였고 모형은 10, 15, 20, 25, 그리고 30 cm 두께를 사용하였다. 모형의 두께가 25 cm 이상일 경우에는 전극의 크기가 모형의 두께보다 크거나 혹은 같을때에 중심부에 균일한 온도 분포를 얻을 수 있었으나, 모형의 두께가 20 cm 이하일 경우에는 전극의 크기가 모형의 두께와 같을 때는 균일한 온도 분포를 얻을 수 없었고 전극의 크기가 모형의 두께보다 클 때만 균일한 온도 분포를 얻을 수 있었다. 크기가 다른 한쌍의 전극을 사용하여 가열시에는 작은 전극 쪽으로 가열 부분이 집중되었고 그 현상은 전극크기의 차가 클 수록 심하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1057-1067
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2014
인간게놈 프로젝트 이후 질병과 연관된 변이유전자를 탐색하기 위해 유전형질의 차이에 영향을 주는 단일 유전자를 중심으로 전장유전체 연관성 연구가 활발하게 진행되어왔다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 접근한 단일유전자 분석방법에 한계점이 발견되면서 최근에는 다중유전자 분석방법이나 유전자-유전자간의 상호작용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중이다. 이 중 다중차원축소방법은 유전자-유전자간의 상호작용의 연관성을 찾아내기 위하여 고차원을 일차원으로 축소하는 방법으로 이진형 반응변수를 기반으로 크게 활용되고 있다. 본 논문에서는 이 방법을 생존시간으로 확장하여 생존시간과 연관된 유전자-유전자간의 상호작용을 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 가속화 고장시간 회귀모형 하에서 표준화잔차 스코어를 분류기준으로 사용하여 다중차원축소방법을 적용하는 방법으로 AFT-MDR이라고 지칭하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여 기존에 제안된 Surv-MDR과 Cox-MDR과의 검정력을 비교하였으며 국내의 백혈병환자 자료분석에 적용하였다. 시뮬레이션 결과로부터 AFT-MDR은 유전율이 높을수록 검정력이 커지며 회귀모형에 기반하여 공변량의 효과를 고려할 수 있다는 장점이 있으나 센서링 비율이 높아지면서 검정력이 매우 떨어진다는 단점이 발견되었다. 따라서 이를 보완하기 위한 추후연구의 필요성이 요구된다.
국내에서는 우리 고유의 재래돼지가 보존되고 있으나 성장 및 번식능력이 낮고 등지방두께가 두꺼워 경제성이 떨어진다는 이유로 농가에서 사육을 기피하고 있다. 하지만, 나고야의정서 발효 등에 따라 고유 유전자원의 중요성은 커지고 있으며 따라서, 고유 유전자원인 재래돼지를 활용한 신 계통 개발의 중요성은 점차 커지고 있다. 본 연구는 개체모형을 이용하여 돼지의 경제적 형질에 대한 유전모수 및 유전적 변화의 추정을 통해 모체유전효과가 돼지의 경제 형질에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 자료는 국립축산과학원으로부터 2000년부터 2015년까지 수집한 두록종, 재래돼지 그리고 합성종(재래돼지${\times}$두록종)의 자료를 사용하였다. 본 연구에 사용된 경제형질은 일당증체량과 등지방두께를 이용하였으며 분석에 사용된 Model식은 개체효과만을 고려한 Model 1과 모체효과를 추가한 Model 2 그리고 모체 영구환경효과가 포함된 Model 3을 사용하여 분석에 이용하였다. 분석 결과 상가적 유전력이 모체효과 유전력보다 높은 유전력을 나타냈으며 상가적 유전분산과 모체 유전분산 간의 유전상관은 모든 품종에서 강한 부(-)의 상관관계를 가지는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 좀 더 효율적인 개량 효과를 거두기 위해서는 품종 및 형질 또는 개량 방향에 따라 개체 효과와 모체유전효과 그리고 유전상관을 적절히 고려해야 할 것으로 사료된다.
본 논문은 일반적인 SPICE 시뮬레이터에서 사용 가능한 PCB 평판 해석 모형을 제안한다. 제안된 모형은 주파수에 따라 증가하는 두 가지 손실, 즉, 표피 손실과 유전 손실의 영향을 반영한다. 평판은 메시(mesh) 구조로 조각을 낸 후, 각각의 단위모형은 전송선 소자와 손실 모형을 이용하여 모형화된다. 손실 모형은 DC 손실을 위해서 하나의 저항이 요구되고, 표피 손실을 위해 직렬 RL ladder 회로, 유전 손실을 위해서 직렬 RC ladder 회로가 요구된다. 제안된 모형의 검증을 위해 주파수 가변저항을 사용한 SPICE ac 해석결과를 통해 비교하고, 전형적인 데스크탑 PC용 FR4 4층 PCB 적층 구조를 만들어 VNA 측정치와도 비교할 것이다. 이 모형은 RLGC 수동 소자들로만 구성되므로 주파수 영역 및 시간 영역에서도 다양한 선형/비선형 소자들과 결합하여 과도 해석이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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