• 디지털융복합연구
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• 제13권3호
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• pp.155-165
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• 2015

기업부도예측은 재무 분야에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 1960년대 이후부터 꾸준히 연구되어져 왔다. 국내의 경우, IMF 사태 이후 기업부도예측에 관한 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 기업부도예측을 위해 높은 예측력과 동시에 과적합화의 문제를 해결한다고 알려진 SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 퍼지이론(fuzzy theory)을 활용해 입력변수를 확장하고, 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용해 유사 혹은 유사최적의 입력변수집합과 파라미터를 탐색하는 새로운 융합모형을 제시한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위하여 H은행의 비외감 중공업 기업 데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며, 비교모형으로는 로짓분석, 판별분석, 의사결정나무, 사례기반추론, 인공신경망, SVM을 선정하였다. 실험결과, 제안모형이 모든 비교모형들에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 우수한 예측 성능을 가진 다기법 융합 모형을 새롭게 제안하여, 부도예측 분야에 학술적, 실무적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.343-346
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• 2003

나날이 그 중요성이 증대되고 있는 생물정보학(Bioinformatics) 분야에서 이미 오래전에 유전자를 예측하고 분석할 수 있는 여러 가지 기법들이나 소프트웨어도구 들이 개발되어 있는 상태이며 현재 많은 생물학자들은 이러한 분석 도구들을 이용해 연구를 수행하고 있다. 비록 기존의 실험적인 방법 없이 여러 생물정보학 분석 도구를 이용해 효율적으로 유전자를 규명하고 기능을 분석하는 것이 가능해졌지만 아직까지 유전체 사업(Genome project)은 많은 시간과 비용이 드는 까다로운 작업임에는 틀림없다. 본 논문은 기존의 유전자 DB와 분석 도구들을 이용하여 유전체 사업 초기 단계에서 구체적인 유전자의 목록을 작성 할 수 있는 방법을 제안한다. 유전체 사업의 초기단계에서는 구체적인 유전자 정보를 얻기가 어려운 상황이나 제안된 기법을 사용하면 구체적인 유전자 정보를 초기에 파악 할 수 있게 된다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.651-669
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• 2018

본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.83-93
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• 2001

기업부실예측은 과거로부터 많은 연구가 이루어진 분야로, 주로 통계기법에 의한 분류예측문제로 다루어져 왔다. 최근에는 인공신경망, 의사결정나무 등 비선형성을 반영할 수 있는 인공지능 기법을 적용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 최적화에 주로 활용하는 인공지능 기법인 유전자 알고리즘을 규칙추출을 통한 기업부실예측 모형의 개발에 적용하고, 활용가능성을 검증하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권8호
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• pp.444-451
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• 2016

기존에는 lab-scale 연구에서 이론식을 기초로 막오염 모델식을 구성하였지만, 이러한 모델식은 여과, 역세, 배출이 연속적으로 이루어지는 실규모 현장에 적용하기에는 적합하지 않았다. 본 연구는 실제로 인천시 G-정수사업소에서 발생되는 배출수 처리를 위해 연속자동 운전되고 있는 침지막 공정을 대상으로 진행되었다. 정유량 조건에서 막오염 관리지표를 막간차압(Trans-Membrane Pressure, TMP)으로 결정하고 침지막 공정의 주요 운전변수인 총 투과유량과 조 내 SS농도를 독립변수로 하여 TMP의 시계열 예측을 시도하고 예측 가능성 및 적용성을 평가하였다. 유전자알고리즘을 이용한 시계열 예측모형을 구성한 결과, TMP 예측값이 펄스주기 형태와 경시적인 증가 추세 두 가지를 모두 반영하고 있어서 만족할 만한 결과가 나왔다. 두 번의 검증 결과, 선형회귀 방식으로 TMP 실측치와 예측치의 상관성(유의성)을 나타내면 각각 $r^2=0.721$, $r^2=0.928$ 수준이다. 본 연구에서는 하절기 자료를 활용하여 모델링 작업을 수행하였지만 추후에 연속자료가 더 쌓이면 같은 절차로 모델링 작업을 반복해서 더 높은 신뢰도의 예측모형을 구성할 수 있고 이를 실제 현장에 적용하여 2~3일 정도의 단기예측을 수행한다면 실제로 막공정을 에너지 효율적으로 운영하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1779-1786
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• 2014

물리현상의 난해성으로 인해 수학적인 관계식이 제시되기 어려운 경우 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법이 적용되어 왔다. 수리학 분야의 대표적인 예로 교각주위 국부세굴 문제를 들 수 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 진화된 방법인 GEP 기법을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하는 방법을 제시하였다. 64개의 실험 자료를 이용하여 GEP 모형을 학습시켜 회귀식을 구축하였으며, 33개의 실험 자료를 이용하여 구축된 모형의 검증을 실시하였다. 평형세굴심 예측을 위하여 차원을 갖는 일반 변수와 표준화된 변수로 GEP 모형을 구축하여 예측 결과를 비교하였는데, 차원을 갖는 변수에 의한 GEP 모형이 세굴심을 더 잘 예측하는 것으로 나타났다. 구축된 GEP 모형을 두 가지 현장 실측자료에 적용하였다. 적용 결과, 실험 자료에 적용한 경우에 비해 예측의 정확도가 낮아지는 것을 확인하였다. 또한, 현장 실측자료를 이용하여 학습시킨 경우 실험 자료를 이용하는 경우 보다 예측 능력이 많이 향상되는 것으로 나타났다. GEP 모형의 적용성을 위해 ANN 모형과의 비교를 수행하였으며, 본 연구에서 사용된 GEP 모형이 교각주위 국부세굴 예측에 대하여 실내 및 현장 모두 ANN 모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.415-422
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• 2022

이기종인 온주감귤 유전자(A=20.57, C=32.71, G=30.01, U=16.71%)와 커피 유전자(A=20.66, C=31.76, G=30.187, U=16.71%)는 95%이상이 유전자비가 동일하다. 이기종이면 일반적으로 유전자 결합이 안 되는 것으로 알려졌다. 그러나 유전자 기능적-유사성이 95%이상에서 Chargaff 룰과 Shannon Entropy 조건을 만족하면 접목이 가능하며, 새품종인 Coffrange가 된다. 우리는 DNA-RNA를 세계최초 BCJM 행렬로 풀어 미국특허 및 국제저널에 발표했다. 모든 동식물과 바이러스도 사람이 유전자와 비슷하다. 이점에 착안, 코로나-19와 인체의 유전자 특성을 풀어 영국 행렬교재에 6월 발표했다. 식물에서는 유전자 위치를 쉽게 바꾸는 기법인 BCJM-Transposon으로 처리한다. 시뮬레션에서는 행렬이 Cut & Paste와 Transpose로 성공할 수 있음을 예측했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1588-1591
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• 2007

산업화와 도시화에 따라 용수사용량이 증가되면서 용수부족이 나타나기 시작하였다. 용수부족을 보다 효율적이며 경제적으로 용수수급계획을 하기 위한 관심이 고조되고 있다. 물수지 분석의 최적화기법을 연구하기 위하여 새로운 기법으로 부각되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서는 물수지 분석 중 하나인 저수지 모의운영 방법을 사용하였으며 대상지역으로는 낙동강 유역인 임하댐을 중심으로 모의를 하였으며 실제 유입량 자료와 유입량 예측기법을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 모형의 구성은 임하댐을 상태로 하는 모형을 구성하였고, 목적함수는 저수지 모의기법에서 설정한 말기저수위를 우선적으로 만족시키고, 임하댐의 용수공급량을 만족시키는 것으로 구성하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 물수지 분석의 최적화 방안을 실행하였는데 이러한 방법을 통하여서 보다 나은 용수수급계획을 할 수 있을 것이라 기대된다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.708-711
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• 2017

전기적 신호의 이상으로 발생하는 심방 부정맥은 심방세동으로 발전하는 대표적 심장 질환이다. 이러한 원인에는 세포 내 이온 채널의 유전적 결함으로 인한 기전이 알려져 있다. 지속적인 연구로 밝혀진 대표적인 유전적 질환 중 하나로서 KCNH2 유전자 돌연변이가 있다. 본 연구에서는 KCNH2 유전자 돌연변이가 심방부정맥을 유발하는 연관성연구를 기반으로 심실에서의 심장 질환 발현 연관성을 확인하고 심실부정맥과 심실세동 가능성을 예측하였다. 이를 위해 Ten tusscher 세포 모델에 KCNH2 유전자의 N588K, L532P 변이를 적용하여 2차원과 3차원 시뮬레이션을 진행하였다. wild-type(WT)과 mutant-type(MT)의 전기전도 패턴을 비교했다. 그 결과 WT의 전도파형이 일찍 자가소멸(self-termination) 되는 것과 대조적으로 MT는 회귀성 파형이 유지되었다(WT : 3.6초간 유지, MT : 지속적). 따라서 본 연구를 통해 KCNH2 유전자 돌연변이가 심실 조직의 취약성 (Action Potential Duration 감소, WT : 270 ms, N588K : 130 ms, L532P : 100 ms)을 증가시켜 부정맥의 요인이 됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.799-801
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• 2005

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.