• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.113-132
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• 1999

국내에서는 근래에 들어, 다양한 지반조건 및 현장여건을 지닌 지하굴착 및 사면보강 등의 현장에 쏘일네일링 공법의 적용이 점차 확대되어 왔다. 또한 쏘일네일링 공법의 설계는 일반적으로, 한계평형적 해석방법에 의거해 보강토체의 활동에 대한 소요안전율을 만족하는 단면을 우선 결정한 다음, 수치해석 프로그램을 이용하여 이 단면 전면벽체에서 예상되는 최대변위를 추가로 확인하는 비교적 단순화된 과정을 통해 이루어져 왔다. 그러나 쏘일네일링 공법의 경우 관련 설계변수가 비교적 다양한 특징을 지니고 있으며, 따라서 이와 같은 설계변수들 사이의 상호 연관성을 고려하는 보다 합리적인 설계법 제시 차원의 노력이 지속적으로 요구되는 실정이다. 이외에도 원지반 흙의 비등방성, 채취시료의 교란 정도 및 측정상의 오차 등 설계에 적용되는 각종변수가 지니고 있는 불확실성 등을 감안할 때, 현재 시점에서는, 축적된 다양한 현장의 계측자료를 수집하여 관련 설계변수 사이의 상호 연관성을 체계적으로 분석하려는 노력과 더불어 신뢰성 있는 효율적인 기법을 이용하여 경제성이 강조되는 최적화 설계 차원의 노력도 요구되는 시점으로 판단된다. 이와 같은 목적의 일환으로, 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 쏘일네일링 굴착벽체 시스템의 시공비용 최소화를 위한 최적설계기법을 제시하였으며, 또한 제시된 최적설계기법의 전제조건중의 하나로 고려되는 숏크리트 전면벽체의 발생변위를 합리적으로 예측하기 위해 인공신경망 이론을 도입하였다. 다양한 비교.분석과 더불어, 최종적으로는 제시된 쏘일네일링 굴착벽체 시스템 최적화 기법의 적합성 여부를 종합적으로 확인하기 위해, 실제 시공이 이루어진 현장의 설계단면과 제시기법에 의거해 최적화된 설계단면을 서로 비교.분석하였다.칠음 정도의 정량화 작업을 연구한 것이다.M SDS와 117mM $SOFTANOL\circledR-90$의 Log $K_m$은 각각 2.95-3.76, 2.95-3.49의 값을 나타내었다. 또한 SDS와 $SOFTANOL\circledR-90$의 경우 Log $K_m과\; Log\; K_{ow}$는 선형적인 관계를 보였다. 계면활성제 용액에서 BTEX의 분배 개념은 지반내 포집되어 있는 소수성 유기 오염물의 제거를 통한 지반복원과 효율성 평가에 중요한 역할을 할 것이다.largely ignored since the introduction of western medical science, and was considered something used only by the aged or the uneducated. Moreover, Health concerned practices and customary traditional therapy have been discarded in the clinical medicine as "unscientific" or "unsystematic". As described above, it is true that Korean nursing has developed in the quantitative aspect only adhering to western nursing intervention. Now it is the time to stop to hold ourself and to look back our past. To find and develop the originality of Korean nursing to

• Journal of Gastric Cancer
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• 제4권4호
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• pp.207-212
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• 2004

목적: 고형암이 주위조직으로의 침윤과 타장기로의 전이에는 단백분해효소의 활동이 필요하다. Urokinase type plasminogen activator (uPA)는 serine proteinase의 하나로 세포주의 단백분해와 혈관형성에 중요한 물질로서 고형암의 침윤과 전이에 중요한 역할을 한다. uPA는 유방암, 폐암, 방광암, 위암, 직장결장암, 난소암, 및 연조직 육종에서 중요한 예후지표로 알려져 있다. 본 연구에서 저자들은 위암 조직과 정상 점막에서 uPAR유전자의 발현양상에 대해서 조사하고 기존에 알려진 예후인자와의 연관성을 비교 분석하여 향후 중요한 분자학적 치료 target으로의 역할로서의 의의를 살펴보고자 한다. 대상 및 방법: 1997년 5월 이후 위암으로 진단되어 근치적 혹은 고식적 위장절제술을 시행한 위암 환자 35명을 대상으로 하였다. Northern blot analysis와 RT-PCR을 통해 uPAR mRNA의 발현을 확인하였으며, RNA추출을 위한 재료는 위장절제술 직후 종양조직과 동결절편 생검상 종양세포가 없는 것으로 확인된 부위의 정상 위암 조직을 동일 환자로부터 추출하였다. 이들 환자의 육안적 소견, 조직학적 소견, 생존율 등은 내시경과 수술보고서 병리보고서, 병록지 등을 참고하였다. 결과: uPAR mRNA의 expression과 환자의 예후와의 관계를 평가하기 위해서, gene expression과 이미 확립된 clinicopathologic prognostic와의 관계를 비교하였다. 이러한 factor를 중에서 uPAR mRNA expression은 림프절 전이 여부 (P=0.03), TNM stage (P=0.01)와는 일정한 연관성이 있음을 보였으며, 나이나 성별, 종양크기, histologic type, Lauren classification, Ming classification, serosa invasion, vascular invasion, lymphatic vessel invasion, Neural invasion, omental invasion, macroscopic type와는 상관관계를 보이지 않았다. 결론: 종양 세포에서 uPAR를 평가하는 것은 위암의 예후 뿐만 아니라 질병의 재발을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권3호
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• pp.213-222
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• 2010

본 연구에서는 리그닌 전구물질 생합성에 관여하는 CCoAOMT (Caffeoyl-CoA-O-methyltransferase)유전자의 발현을 분자생물학적으로 억제시킨 상태와 정상적인 상태에서 생장한 현사시나무를 대상으로 홀로셀룰로 오스, 리그닌과 단당류 조성에 관한 정량 분석을 각각 실시하였다. 그리고 각각의 목질바이오매스로부터 MWL (milled wood lignin)을 추출하여 메톡실기정량, DFRC, Py-GC/MS, GPC, $^{13}C$ NMR 분석 등 리그닌의 화학 구조적 특성을 비교하였다. 정상재와 형질전환체의 홀로셀룰로오스 함량은 각각 81.6%와 82.3%로 큰 차이는 없었지만, 리그닌 함량은 각각 21.7%와 18.3%로 형질전환체가 약 3.4% 정도 낮았다. 정상재와 형질전환체의 구성 단당류 분석결과, 글루코오스는 각각 511.0 mg/g와 584.8 mg/g, 그리고 자일로오스는 각각 217.8 mg/g와 187.5 mg/g로 나타나 CCoAOMT 발현억제는 단당류 조성에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 각 시 료로부터 단리한 리그닌(MWL)의 메톡실기 정량에 따르면 CCoAOMT 발현을 억제한 시료에서 약 7% 정도의 메톡실기가 감소하는 것으로 나타났고, 이는 $^{13}C$-NMR 분석과 Py-GC/MS 분석을 통하여 확인할 수 있었다. 또한 Py-GC/MS 분석에 의하면 정상재와 형질전환체 리그닌의 G/S 비율이 각각 0.59와 0.44로 나타난점으로 미루어 CCoAOMT 발현 억제는 리그닌 생합성 과정에서 G unit 생합성보다 S unit 생합성에 더 많은 영향을 미치는 것으로 예측할 수 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권3호
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• pp.165-171
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• 2013

돼지 유전체 전장의 고밀도 단일염기다형 유전자형을 이용하여 혈연관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. 이상치를 제거한 랜드레이스 순종돈 448두의 40,706개 단일염기다형 유전자형 정보를 이용하였으며, G05, GMF, GOF, $GOF^*$ 및 GN의 5가지 방법을 이용하여 유전체 관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. GOF 방법에 의하여 계산된 혈연계수가 기존의 혈통정보를 이용한 혈연계수와 가장 작은 편차를 나타내고 평균소수대립유전자빈도를 이용하는 GMF 방법에서는 큰 차이가 나타나 대립유전자빈도 기준이 혈연계수의 평균이동을 유발함을 확인하였으며, $GOF^*$를 제외한 모든 방법에서 정규 분포형태의 멘델리안샘플링이 나타나는 것을 확인하였다. 등지방두께 평균과 90 kg 도달일령에 대한 육종가 추정 모형을 설정하고 유전체 관계행렬을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정한 결과 혈통정보를 이용한 육종가와의 상관은 GOF 방법에서 가장 높게 나타났으며, 유전체 관계행렬의 척도(scale)에 베타함수를 이용한 $GOF^*$의 경우 모든 형질에서 유전분산이 크게 추정되어 분모부분을 구성하는 척도는 유전모수 추정치 영향하는 것을 확인하였다. 동일한 표현형 정보량을 이용할 경우 유전체관계행렬을 이용한 육종가 추정의 정확도가 혈통정보를 이용한 육종가보다 높게 나타났으며, 90 kg 도달일령보다는 등지방두께 평균에서 그 차이가 더 크게 나타났다. 집단 내 누적 표현형자료가 부족한 경우, 외래 유전자원이 도입되어 집단 내 혈연관계가 부족할 경우 또는 멘델리안 분포가 전혀 고려되지 않는 어린 동복자손의 육종가를 예측해야 하는 경우에 유전체 정보를 활용하면 유전능력 평가의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제18권2호
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• pp.62-67
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• 2018

헌터증후군이라고 불리는2형 뮤코다당증은 리소좀 축적 질환 중 하나로 이두로네이트 2-설파타제 효소의 기능 저하로 인해 여러 세포와 조직에 글리코사미노글리칸이 축적되어 여러 장기 기능에 부전을 초래하는 선천성 대사질환이다. 헌터증후군은 X 염색체의 장완(Xq28)에 위치하고 있는 IDS 유전자의 변이로 인하여 발생하며 최근까지 350개 이상의 변이가 보고되어 있다. 헌터증후군은 중추 신경계 증상 및 인지 기능 저하 정도에 따라 중증 표현형과 경증 표현형으로 나뉘는데, 표현형은 유전자 변이의 종류와 연관이 있기 때문에 변이를 아는 것은 추후 예후를 예측하는 데에 도움이 된다. 저자들은 최근 항경련제로 조절되지 않는 영아연축으로 내원한 7개월 남에서 엑솜 시퀀싱을 통하여 헌터 증후군을 진단하였다. 환아는 생후 2개월에 난청을 진단 받고 생후 3개월 경 영아연축으로 비가바트린, 프레드니솔론를 복용하였으나 영아연축이 호전되지 않았고, 이에 대한 검사로 시행한 엑솜시퀀싱 상 우연히 반접합체인 어머니로부터 유전된 c.851C>T (p.Pro284Leu) 변이가 발견되었다. 소변을 통한 뮤코다당증 선별 검사인 CPC 검사 결과는 생후 8개월까지 음성이었으나 생후 9개월에는 양성 결과를 보였고, 효소대체요법이 시작된 3개월 이후인 생후 12개월 째에는 다시 음성이 되었다. 생후 15개월인 현재까지 헌터증후군의 특징적인 얼굴 모습이나 간비비대, 관절 구축 등의 증상은 관찰되고 있지 않으며, 조절되지 않는 영아 연축으로 약물 치료를 지속하고 있다. 이를 통하여 환아의 신경학적 증상이 중증 헌터증후군의 임상 증상이 아닌 헌터증후군과 동반된 다른 질환에 의한 것으로 보인다. 저자들은 특징적인 증상이 나타나기 이전인 생후 7개월에 엑솜시퀀싱을 통하여 헌터증후군을 진단하였고 생후 9개월부터 효소대체요법을 시행하여 이에 대해 보고하는 바이다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권6호
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• pp.885-890
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• 2003

본 연구는 재래돼지와 랜드레이스 품종을 기초축으로 조성한 F2 집단의 일령별 체중 자료를 이용하여 비선형 회귀에 의해 추정한 개체별 성장곡선 모수 및 성장 특성치에 대한 LEPR 관련 초위성체 표지인자의 다형성에 따른 효과를 추정함으로써 Leptine 수준에 따른 성장 형질의 특성을 규명하고자 실시하였다. 조사된 F2 집단에 대해 개체별 성숙체중(A)과 성숙률(k)의 평균은 각각 179.69${\pm}$4.40kg 및 0.3103${\pm}$0.0043으로 추정되었으며, 성장 특성에 대한 성의 효과는 통계적 유의성이 없었으며 (p〉.05), 성숙체중(A) 및 최대 증체 속도($\partial$W$_{t1}$/$\partial$t)는 분만 그룹에 따른 유의적인 차이를 보였다(p〈.05). 조사된 모든 성장특성에 대해 LEPR 표지인자의 다형성 효과는 유의적으로 나타났으며(p〈.05), AA 유전자형을 가지는 개체는 만숙성이며, 반면 유전자형이 DD인 경우, 조사된 유전자형들 가운데 초기 성장이 빠른 조숙성의 성장 특성으로 가지지만, 성장률의 증가추세가 일찍 감소하며, 성숙체중의 최대치는 낮을 것을 추정되었다. 따라서 조사된 LEPR 관련 표지인자 유전자형의 다형성에 따른 성장 특성의 해석 및 예측이 가능하며, 그 범위는 생애 전반에 걸쳐 적용해야 할 것으로 사료된다.

• 미생물학회지
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• 제47권1호
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• pp.14-21
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• 2011

리보플라빈 생성효소(riboflavin synthase)는 기질인 두 분자의 6,7-dimetyl-8-ribityllumazine과 결합 후, 4-탄소 단위(4-carbon unit)의 자리 옮김 반응을 거쳐 한 분자의 리보플라빈과 한 분자의 pyrimidine 유도체를 형성하는 반응을 촉매한다. 대장균(Escherichia coli) 리보플라빈 생성효소의 아미노-말단 도메인 절반(N-terminal domain half)과 카복시-말단 도메인 절반(C-terminal domain half)은 매우 유사한 내부 자체 아미노산 서열(intra-molecular amino acid sequence)을 갖는다. 아미노-말단 영역 리보플라빈 생성효소(N-RS) 단백질의 구조와 형광 특성을 알아보기 위하여 중합효소 연쇄 반응과 위치지정 돌연변이를 통하여 10개 이상의 돌연변이 아미노-말단 리보플라빈 생성효소 단백질을 코드 하는 유전자를 증폭시켜 pQE30 벡터에 삽입한 재조합 플라스미드를 제조하여, 과발현시킨 후 분리 정제하였다. 대부분의 아미노-말단 도메인 리보플라빈 생성효소의 돌연변이 단백질들은 야생형과 같이 형광성 리간드인 6,7-dimetyl-8-ribityllumazine 혹은 리보플라빈과 결합할 수 있는 능력을 지니고 있었으나, N-RS C47D, N-RS ET66,67DQ 돌연변이 단백질의 경우는 리간드와의 결합능력이 현저히 떨어져 형광을 띠지 않았다. 대부분의 돌연변이 단백질들의 형광 세기는 야생형 단백질(N-RS wt)보다 낮았으나, N-RS C48S는 예외적으로 야생형 단백질에 비해 2배 이상의 형광세기를 가졌다. 이와 같은 결과를 바탕으로 리보플라빈 생성효소와 형광성 리간드 사이의 상호작용을 예측 할 수 있으며, N-RS C48S 돌연변이 단백질의 형광성을 활용하여 효과적으로 효소 저해제를 발굴할 수 있는 고속다중 스크리닝 법(high-throughput screening system)으로써 활용될 수 있을 것이다.