• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.99-121
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• 2009

최근 데이터마이닝 기법을 이용하여 기업의 부실을 예측하고자 하는 연구가 많이 이루어져 왔다. 여러 연구자들에 의해 다양한 데이터마이닝 기법이 연구되었으나 각 방법론이 장단점을 가지고 있기에 이를 보완적으로 사용하고자하는 결합기법에 대한 연구도 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 각 기법의 특성을 바탕으로 4가지 형태로 구분하고 각 형태의 대표적인 기법을 선택하여 이를 유전자알고리즘을 통하여 통합하는 기법을 제안한다. 유전자알고리즘은 전역최적화기법으로 다양한 기법의 결과를 유기적으로 통합하여 최적해 또는 유사최적해를 찾게 해 줄 것이다. 본 연구에서는 기업부실예측에서 유용한 모형을 찾기 위하여 단일모형, 기존의 통합모형과 본 연구에서 제안하는 유전자알고리즘 통합기법의 결과를 비교한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권3호
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• pp.238-247
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• 2007

유전자 알고리즘은 자연선택과 유전법칙을 적용하여 최적해를 탐색하는 방법으로, 본 연구에서 항공기용 가스터빈 엔진의 결함 진단을 위한 학습 알고리즘으로 사용되었다. 성능 저하를 고려한 구성요소는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈이며, 설계점에서 엔진의 단일 구성요소에 대하여 각각 성능 저하 예측을 수행한 후, 이를 바탕으로 결함 진단을 수행하였다. 학습데이터 수의 증가가 유전자 알고리즘을 이용한 성능 저하 예측 및 결함 진단에 미치는 영향을 분석하였으며, 결과적으로 결함치에 대한 RMS 오차율이 모두 3% 이내로 예측됨을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.85-89
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• 2005

도시발달과 인구증가로 인해 오늘날의 수자원 관리와 계획은 복잡하고 그 중요성은 더욱더 커지고 있으며, 인구와 재산의 집중현상으로 인하여 사소한 수문재해로 인해 막대한 인명과 재산피해를 초래될 수 있다. 이런 이유들로 인해 정확한 수문예측과 이를 통한 적절한 수자원 관리는 그 어느 때보다 중요한 인자로 인식되고 있다. 본 연구에서는 수문예측을 통한 소규모 댐으로의 정확한 월유입량 예측을 실시하여 실측유입량과 비교$\cdot$분석함으로서 수자원관리의 효율성을 향상시키고자 하였다. 수문예측을 위해서 확률론적 예측이 가능한 앙상블 예측기법(Ensemble Prediction Method)을 적용하였으며 과거 1968-1997년까지의 강우데이터와 수정 TANK모형을 이용하여 1998부터 2002년까지의 성주댐의 월유입량 앙상블을 생성하였다. 수문예측뿐만 아니라 유입량예측의 정확성을 향상시키기 위해 수정 TANK모형의 매개변수를 최적화기법 중의 하나인 유전자알고리즘을 이용하여 매개변수를 최적화하였으며 평창강유역과 보청천유역의 실측데이터를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다. 또한 강우발생시 과소하게 유출량이 산정되는 것을 보완하기 위해 매개변수를 평수기와 홍수기의 구분하여 모형을 적용하였다. 본 연구에서 제시된 앙상블 예측기법과 최적화된 수정 TANK모형을 이용하여 댐의 수자원을 관리한다면 효율적인 관리가 이루어 질 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.781-786
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• 2008

이 논문에서 우리는 선형결합으로 표현된 여러 가지 주가지수의 관계를 찾아내어 주식의 등락을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 중요한 점은 전체 주가지수 중에서 예측하는 지수와 관계가 있는 주가지수들을 선택하는 것과 그 주가지수의 적절한 관계를 찾아내는 것이다. 전체 주가지수와의 관계를 설정하는 것은 불가능하기 때문에 밀접한 관계가 있는 주가지수만을 이용하였고 주가지수의 관계를 찾는 방법으로 유전자 알고리즘(GA : Genetic Algorithm)을 사용하였다. 제안된 방법을 이용하여 2005년부터 2007년도까지의 실제 주가지수를 가지고 모의투자 시뮬레이션을 한 결과 모의 투자금액이 230% 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.425-427
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• 2003

RNA는 세포내에서 유전자 발현에 직, 간접적으로 중요한 역할을 하며, RNA 구조는 세포 내에서의 기능과 깊은 연관이 있기 때문에 RNA 구조를 예측하는 것은 중요한 의미를 갖는다, 본 논문에서는 진화연산의 한가지인 유전자 프로그래밍(genetic programming) 방법을 사용하여 염기서열 정보를 참고하는 RNA 구조 문법의 학습 방법을 보여 준다. 이 RNA 구조를 의미하는 문법을 트리(tree)형태의 함수로 코드화(encoding) 한 후 이것을 유전자 프로그래밍 방법으로 진화시킨다. 진화를 통해 최적의 적합도를 갖는 트리의 문법을 테스트 데이터를 통해 평가한 결과 0.893의 특이도(speicificity)와 0.752의 민감도(sensitivity)를 보였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.38-43
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• 1997

이 논문의 목적은 신경망 이론에 의한 노심특성평가 모델과 유전자 기법을 써서 가압경수로 노심의 최적화 재장전 모형을 결정하는데 있다. 이를 위해 OLL(Optimization Layer by Layer)신경망을 구축하고 이를 영광 3호기 재장전주기 노심특성(특히 연료집합체 출력분포와 임계붕산농도)을 예측할 수 있도록 훈련하여 영광3호기 재장전주기 특성 해석용 OLL 신경망을 만들었다. 그리고 통상의 유전자 기법을 활용하여 매세대당 150개의 장전모형들을 생산하고 이들을 대상으로 1000세대에 걸친 유전자 기법에 의한 최적화 과정을 통해 영광 3호기 노심의 평형주기 최적 모형을 결정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.289-291
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• 2005

최근 유전자 칩의 발전으로 다양하고 방대한 양의 유전자 정보를 이용한 정확하고 신뢰성 높은 분류, 군집 및 질병을 예측하는 분석 기법이 증가하고 있다. 하지만 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법의 종류는 많지가 않으며 주로 통계적인 방법에 의존하여 유전자를 선택하는 기법을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망의 결합을 통한 데이터마이닝을 기반으로 신뢰성 높은 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법에 대하여 연구을 진행하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.288-297
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• 2003

본 논문은 진화 알고리즘(Evolutionary algorithm)의 기법중의 하나인 유전자 프로그래밍(Genetic programming)을 이용하여 miRNA 유전자를 발굴하기 위한 알고리즘을 소개하고 있다 miRNA는 세포내에서 유전자의 전사를 중지시킴으로써 유전자의 발현을 직접적으로 조절하게 되는 작은 RNA 집단 중의 하나이다. 그러므로 miRNA를 유전체 데이터에서 동정해내는 작업은 생물학적으로 상당히 중요하다. 한편 유전체 데이터에서 miRNA를 동정해내는 알고리즘은 생물학적 실험에서의 시간과 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 생물학적으로 miRNA를 동정하는 많은 어려움을 덜어주게 된다. 하지만 계산학적으로 miRNA의 동정은 1차 염기서열상의 통계적인 중요도가 부족하여 기존의 유전자 예측 알고리즘을 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 miRNA의 염기서열보다는 2차구조에서 더 많은 유사성을 갖는다는 점을 착안하여, 2차구조내에서 공통적인 구조를 찾아내고, 그 정보를 이용하여 miRNA를 동정해내는 방법으로 접근하였다. 이 알고리즘의 성능평가를 위해 우리는 test set을 이용하여 학습된 모델의 특이도(= 34/38)와 민감도(= 38/67)를 계산하였다. 평가결과 본 알고리즘이 기존의 miRNA 예측 프로그램보다 높은 특이도를 갖고 있으며, 유사한 수준의 민감도를 갖고 있음을 보여 주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.301-303
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• 2004

microRNA(miRNA)는 -22 nucleotide(nt)의 단일가닥 (single-stranded) RNA 분자로서 mRNA의 3'-untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 1184개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 비선형의 데이터를 학습할 수 있어 miRNA target예측에 적합하다. miRNA와 mRhA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 기존 예측방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.150-157
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• 2004

microRNA (miRNA)는 21-25 nucleotide (nt)의 single-stranded RNA 분자로서 mRNA의 3' untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 수백 개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target 유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 Caenorhabditis elegans mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 복잡한 비선형 데이터를 잘 분리해내고 불완전하고 잡음이 많은 입력에 강하기 때문에 miRNA target 예측에 적합하다. miRNA와 mRNA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 민감도 0.59, 특수도 0.99의 성능을 갖는 신경망을 구현하였다. 신경망 입력 값을 달리하여 각각의 특성이 결과에 미치는 영향을 분석하였고 기존 예측 방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.