소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 위험 부분을 예측하는위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 의해 구축된 퍼지 규칙 베이스를 이용한 위험도 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 예측 결과에 대한 원인 분석이 용이하고 높은 확정성과 적용성을 지니고 규칙수에 대한 제안이 없다. 이러한 내부특성들 비교의 모의 실을 통한 예측 정확도 비교를 통해 제안 모델이 타 모델들보다 우수함을 보였다.
목 적 : HSVtk 유전자를 암세포에 도입하여 GCV에 대해 선택적으로 감수성을 증가시키는 HSVtk/GCV 유전자 치료에서 방관자 효과는 모든 암세포에 유전자를 도입하지 않고도 치료효과를 얻을 수 있으므로 방관자 효과를 증강시킬 수만 있다면 HSVtk/GCV 유전자 치료의 효과를 극대화시킬 수 있다. HSVtk의 방관자 효과에 관한 기전으로는 간격결합분자들이 주요 역할을 하리라고 알려져 있다. 간격결합분자들은 세포간의 통신을 담당하는 connexin family이며, 주로 Cx43에 관해서는 많이 알려져 왔다. Cx37을 암의 유전자 치료에 이용 가능한 유전자로서의 가능성을 타진하기 위하여 HSVtk/GCV 유전자 치료에 Cx37 유전자를 직접 세포에 발현을 시켜 방관자 효과를 증가시킬 수 있는 새로운 방법의 가능성을 검토하였다. 방 법 : 효과의 검증을 위한 세포주로는 NIH3T3를 사용하였다. HSVtk가 형질도입된 NIH3T3 세포에 GCV의 농도별로 세포사를 관찰하였다. 또한 Cx37의 발현 여부에 따른 세포사멸의 효과를 검토하기 위하여 Cx37 발현 세포주와 비발현 세포주를 서로 다른 비율로 혼합 배양후 나타나는 세포사를 관찰하였다. 최종적으로 Cx37이 세포사멸을 직접적으로 매개하고 있음을 규명하기 위하여 Cx37 발현 표적세포를 크로미움으로 표지화한 후 Cx37 발현 세포주와 비발현 작동세포와 혼합 배양 시 사멸되는 세포로부터 유리되는 크로미움의 양을 측정하였다. 결 과: HSVtk 발현 세포는 GCV 농도에 비례하여 세포가 사멸되었으며 HSVtk/Cx37 동시 발현 세포는 HSVtk만 발현된 세포에 비해 2배 이상의 사멸 효과가 나타났다. 아울러 Cx37에 의해 유도되는 방관자 효과는 표적세포와 작동세포 모두에 Cx37이 발현되는 경우는 세포의 혼합배양 비율에 상관없이 80%에 이르는 세포가 사멸되었다. 특히 작동세포에 Cx37이 없더라도 표적세포에 Cx37이 발현하면 세포사멸은 Cx37이 매개되지 않는 경우에 비교하여 2배 이상의 증가를 보였다. 이러한 결과는 크로미움 유리 실험에서도 동일한 결과가 유도되어 Cx37은 세포사멸을 직접적으로 매개하고 있음이 나타났다. 결 론 : 이상의 결과로부터 HSVtk/GCV 유전자 치료에서 방관자효과를 나타내는 분자의 하나로 Cx37의 기능을 확인하였으며, Cx37은 방관자 효과를 증가시켜 유전자치료의 낮은 유전자 전이율을 극복하고 암의 자살 유전자 치료의 효과를 극대화할 수 있는 분자로 예측된다.
현재 홍수예경보에서는 강우-유출 모형, 통계학적 모형 등 다양한 모형을 사용하고 있으며, 우리나라에서는 특히 저류함수모형을 사용하여 홍수예보를 수행하고 있다. 이에 본 연구에서는 저류 함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용해 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하였다. 강우-유출 모형인 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형의 경우 매개변수 보정에 대한 연구를 추가하여 홍수예측 모형의 효율성의 증대를 도모 하였다. 매개변수 보정을 위하여 유전자 알고리즘, Pattern Search multi-start, SCE-UA등의 최적화 기법들을 이용하였고, 목적함수로는 WSSR과 SSR를 적용하여 그 결과를 비교, 분석하였다.
Single Nucleotide Polymorphism(SNP)는 인간 유전자 서열의 0.1%에 해당하는 부분으로 이는 각 개인의 체질 및 각종 유전질환과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다. 최근 이 SNP정보의 패턴을 이용 질병의 진단 및 치료에 연관지으려는 노력이 시도되고 있다. 그러나 아직 SNP를 이용한 효율적인 분석방법에 대한 전산학적 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 대표적인 패턴인식기 중 하나인 Support Vector Machine(SVM)을 이용 한국인의 대표적인 유전질환으로 알려진 만성간염에 대해서 관련된 SNP에 대한 패턴 인식율 측정을 실험하였다. 실험 데이터는 간 및 소화기 질환 유전체 센터에서 얻어진 만성간염 환자와 관련 SNP정보를 사용하였으며, 실험 결과 전체 SNP 정보를 모두 가지는 환자그룹에 대한 학습인식율이 66.46%로 나타났으며, 부분그룹에서는 72.91%로 높은 인식율을 보였다. 이 결과는 SNP 정보를 이용한 만성간염의 초기진단예측에 SVM을 효율적으로 사용할 수 있음을 보인다.
소자 수율을 향상시키기 위해서는 웨이퍼 전체에 걸쳐 플라즈마 공정특성이 균일하게 분포되어야 한다. 본 연구에서는 Actinomeric 광 반사분광기 (Otical Emission Spectroscopy) 정보를 이용하여 식각률 비균일도에 대한 모델을 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획 법을 적용하여 수집되었다. 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 개발된 모델은 발표된 이전의 모델에 비해 17% 증진된 예측성능을 보였다.
정보통신 기술은 아날로그 산업에서 디지털 산업을 거쳐 현재는 스마트 산업으로 이어지는 수단으로 활용되어 왔다. 특히 산업 사회생활에서 문서로 직접 주고받던 환경에서 메일, 전자문서 교환 등으로 바뀌면서 편리성과 비용절감을 통해 산업 사회생활 발전에 기여하고 있다. 최근 빅데이터 기술은 대용량 정보를 분석하여 기상예측, 신약개발, 유전자 분석 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 대용량 정보 안에는 개인 식별을 할 수 있는 정보가 포함되어 있어, 빅데이터 기술을 바로 적용하기에는 개인정보보호법이 정하는 개인정보보호 이용에 관한 법률에 대한 준비가 미흡한 실정이다. 예를 들어 공공기관의 데이터를 활용하여 날씨 예측, 재난 방재 서비스 등을 통해 국민의 삶을 제고함과 동시에 경제적으로 많은 이익을 가져올 수 있다. 그러나 개인정보를 타인이 악의적으로 이용할 수 있어 개인에게 경제적, 정신적 피해를 줄 수 있다. 또한 개인정보의 노출은 과거와 달리 삭제되거나 잊혀지지 않고 영구적으로 재사용이 가능하기 때문에 이를 사전에 막을 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본고는 빅데이터 등장에 따른 시장구조 변화 및 경제적 파급효과를 분석하고, 법리적 분석을 바탕으로 빅데이터 기술이 올바르게 시장에 정착할 수 있은 법(규제)방안을 제시하고자 한다.
고객관리가 기업의 성패를 좌우하는 중요한 화두로 떠오르면서 보다 쉽고 편리하게 고객의 다양한 Pattern을 발견하고 예측하기 위해 많은 기업들이 CRM과 eCRM을 빠르게 도입하고 있고 Data Mining 기법이 대표적으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Data Mining을 적용함에 있어서 Genetic Algorithm의 무작위 초기화법과 유도된 초기화법을 동시에 사용하는 새로운 집단 초기화 방법을 적용하여 A할인점의 2004년도와 2005년도 우수고객을 예측하였고 실제 고객 데이터와의 비교를 통해 본 논문에서 제안한 새로운 집단 초기화 방법의 성능을 입증하였다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.
이 논문에서는 비침윤성 방광암 환자의 재발 예측을 위해 마이크로어레이 데이터에서 최적의 속성 부분 집합을 찾고 이를 비교 평가한다. 정보 이득(information gain)을 통해 구한 상위 40개, 80개, 100개의 속성 집합과 FCBF(fast correlation based filter) 알고리즘을 적용하여 구한 최적의 속성 부분집합을 SVM 분류 모델에 적용하여 정확도를 비교 평가한 결과 정보 이득을 적용한 상위 100개 속성 부분집합의 분류 정확도가 가장 높게 나왔으며, FCBF 알고리즘을 적용한 속성 집합은 비교적 적은 속성을 사용하면서 이와 비슷한 분류 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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