• 제목/요약/키워드: 집단 연산

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초위성체 마커를 활용한 가축다양성정보시스템(DAD-IS) 등재 재래닭 집단의 유전적 다양성 분석 (Genetic Diversity of Korean Native Chicken Populations in DAD-IS Database Using 25 Microsatellite Markers)

  • 노희종;김관우;이진욱;전다연;김승창;고응규;문성실;이현정;이준헌;오동엽;변재현;조창연
    • 한국가금학회지
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    • 제46권2호
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    • pp.65-75
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    • 2019
  • 본 연구는 세계식량농업기구(FAO) 가축다양성정보시스템(DAD-IS)에 등재되어 있는 우리나라 재래닭 집단의 유전적 다양성 및 외래품종과의 차별성을 분석하기 위해 25개의 초위성체(MS) 마커를 이용하여 총 18개 집단 548수의 유전자형을 분석하였고, 이를 토대로 기대($H_{\exp}$) 및 관측이형접합도($H_{obs}$), 다형정보지수(PIC), 유전거리, 유전적 균일도 등을 계산하였다. 마커별 다형성 분석 결과, 총 195개의 대립유전자가 나타났으며, $H_{\exp}$와 PIC의 경우 MCW0145에서 각각 0.646, 0.569로 가장 높았으며, $H_{obs}$의 경우 ADL0278에서 0.773으로 가장 높은 수치를 보이고 있었던 반면, MCW0078에서는 $H_{\exp}$, $H_{obs}$, PIC가 각각 0.263, 0.291, 0.217로 가장 낮은 것을 확인할 수 있었다. 집단간 다양성 분석 결과로는 MNA, $H_{\exp}$, $H_{obs}$, PIC 모두 황갈색재래종(KNY) 집단(각각 4.60, 0.627, 0.643, 0.563)에서 가장 높게, 횡성약닭(HYD) 집단(각각 1.84, 0.297, 0.286, 0.236)에서 가장 낮게 나타났다. 대립유전자형의 빈도를 바탕으로 계산된 18개 품종간의 DA 유전거리 분석 결과, 횡성약닭(HYD)와 화이트레그혼F(LGF) 집단 사이에서 0.675로 가장 먼 유전거리를 형성하고 있었으며, 같은 품종인 로드아일랜드레드 두 집단(RRC, RRD) 사이에서 0.027로 가장 가까운 유전거리를 보였다. 한편, 같은 품종임에도 불구하고, 코니시 두 집단(COS, COH)사이에서는 0.313의 비교적 먼 유전거리를 나타내고 있었다. 집단의 실제 구조를 확인하기 위한 집단별 균일도 분석 결과, K=15에서 최적의 K값(${\Delta}K:66.22$)을 얻을 수 있었으며, 18개의 집단 중 14개의 집단에서 90% 이상의 높은 유전적 균일도를 나타내며 독립적인 군락을 형성하고 있었다. 또한, 황갈색재래종(KNY), 현인흑계(HIC), 연산오계(KNO) 집단에서도 각각 88.9%, 83.9%, 76.3%로 독립적인 군락을 형성하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 반면, 제주재래닭(JJC)의 경우 독립적인 군락을 형성하지 못하고, 황갈색재래종(KNY) 집단이 속해 있는 2번 군락에서 가장 높은 44.3%의 균일도를 보이고 있었으며, 3번 군락(17.7%)과 8번 군락(19.1%)에도 일부 포함되어 있는 것으로 보아 집단 조성 과정에 있어 타집단과의 교잡이 일어났을 것으로 추정되며, 독립적인 집단으로 구분하는 것이 어렵기 때문에 추후 개체식별을 통한 지속적인 계획교배를 실시하여 유전적 고정화 작업이 이루어질 필요성이 있을 것으로 판단된다. 이상의 결과로 DAD-IS에 등재되어 있는 우리나라 재래닭 집단이 외래 토착종 집단과 확연하게 구분이 되며, 각 재래닭 집단간에도 비교적 뚜렷하게 구분되는 것을 확인함으로써, 고유 종자로서의 과학적인 근거를 확보할 수 있었으며, 추후 재래닭 유전자원에 대한 국가 수준의 관리 및 평가를 통해 다양한 육종 소재로 이용할 수 있는 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 보인다.

퍼지 논리를 이용한 병렬 유전 알고리즘 (Parallel Genetic Algorithm using Fuzzy Logic)

  • 안영화;권기호
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제13A권1호
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    • pp.53-56
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    • 2006
  • 유전 알고리즘은 자연 선택과 유전적 성질에 기반을 둔 알고리즘으로 기존 방법으로는 쉽게 해결할 수 없는 어려운 문제에서도 성공적으로 적용되었다. 기존의 유전 알고리즘은 해 집단이 큰 경우 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 병렬 유전 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 기존의 유전 알고리즘의 확장이라 할 수 있다. 병렬 유전 알고리즘에서 중요한 요소는 이주와 유전 연산으로 이를 적절하게 설계함으로서 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 기존의 병렬 유전 알고리즘을 개선하고자 한다.

대화형 유전자 알고리즘의 성능향상을 위한 지식기반 인코딩 (A Knowledge-based Encoding for Performance Improvement of Interactive Genetic Algorithm)

  • 김희수;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.211-213
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    • 2000
  • 진화 연산은 최적화 및 분류 작업을 필요로 하는 대부분의 응용 분야에서 매우 효율적인 해결 방법을 제시해 주지만, 예술이나 감성 등의 특정 분야에의 적용에 있어서는 그 한계를 드러낸다. 이를 극복하기 위해서 여러 가지 기술들이 제안되었으며, 이 중에서 특히 대화형 유전자 알고리즘이 오늘날 널리 연구되고 있다. 대화형 유전자 알고리즘은 상호 작용을 통하여 사용자의 평가치를 개체의 적합도로 받아들이고, 이를 기반으로 집단을 진화시키는 방법이다. 본 논문에서는 이를 의상디자인 지원 시스템에 적용시킴으로써 일반적으로 나타내기 어려운 사용자의 선호도나 감성을 디자인 과정에 반영할 수 있었다. 또한, 이론에 기반한 분석 및 실험적인 결과를 통해, 제안된 인코딩 방법이 유용함을 알 수 있었다.

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유전자 발현 분석을 위한 공진화적 바이클러스터링 기법 (Gene Expression Analysis by Co-evolutionary Biclustering)

  • 정제균;김수진;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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    • pp.22-24
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    • 2006
  • 마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과. 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.

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4학년 아동들의 수학적 문제설정 활동의 효과

  • 조제호;신인선
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제8권
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    • pp.121-135
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    • 1999
  • 본 연구는 초등학교 수학의 연산 영역에 있어서, 문제설정활동의 두 가지 방법(문제꾸미기, 문제만들기) 중 어느 방법이 4학년 아동의 수학적 문제해결력에 더 효과적인지 알아보고, 아동의 학습능력수준과 성별에 따라 수학적 문제해결력의 신장에 더 유용한 문제설정방법을 찾아보는데 그 목적이 있었다. 그 결과 '문제꾸미기'에 의한 문제설정방법이 학습 수준이 상 ${\cdot}$중위 집단에서 유용한 방법이며, 문제해결력 요소 중 문제구성력과 전략적용력을 신장시킬 수 있다는 방법이라는 것을 알 수 있었고 남녀성별에 따른 유의미한 차이는 없었다. 이런 연구 결과로 주어진 문제를 조건과 내용을 바꾸는 다소 쉬운 문제설정 방법보다는 어떤 상황만 제시하고 그 상황 속에서 문제를 만들어보는 문제꾸미기의 문제설정 방법이 문제해결력의 신장에 도움이 됨을 알 수 있었다.

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정칙 이진 행렬을 이용한 메타 유전 알고리즘 설계 방안 (A Design Methodology of Meta Genetic Algorithms Using Nonsingular Binary Matrices)

  • 박하얀;김용혁;윤유림
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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    • pp.508-513
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    • 2010
  • 본 논문에서는 정칙 이진 행렬을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선할 수 있는 메타 유전 알고리즘을 설계한다. 정칙 이진 행렬은 유전 알고리즘에서 사용되는 이진 인코딩에서의 기저 변환에 중요하게 쓰일 수 있다. 이 논문에서는 정칙 이진 행렬의 기저 변화를 위한 아이디어와 더불어 정칙 이진 행렬의 표현과 재조합 연산에 대한 아이디어를 제시했던 연구들을 소개하고, 메타 유전 알고리즘을 위한 변이와 초기 해집단 생성, 평가에 대한 방법론을 제시한다.

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개선 클러스터링 화음탐색법 개발 및 다양한 최적화문제에 적용 (Development of Improved Clustering Harmony Search and its Application to Various Optimization Problems)

  • 최지호;정동휘;김중훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.630-637
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    • 2018
  • 본 연구에서는 최적화 기법의 하나인 화음탐색법 (HS: Harmony Search)에 클러스터링 기법을 적용하여 개선된 형태의 HS를 제안하였다. HS는 음악의 즉흥연주를 모방하여 개발되었으며 무작위선택, 기억회상, 음조조정의 세 가지 연산을 이용하여 최적해를 반복적으로 탐색해 나간다. 기존의 HS의 경우, 세 가지 연산 중 기억회상을 진행할 때 해집단의 저장 공간인 해저장소 (HM: Harmony Memory)에 있는 해를 선택하는데, 이 과정에서 적합도를 정량화한 목적함수 값에 상관없이 모두 동일한 확률로 해의 선택이 이루어지고, 이에 따라 최적의 해를 탐색하는 속도가 상대적으로 낮다. 본 연구에서 제안한 개선 클러스터링 화음탐색법 (ICHS: Improved Clustering Harmony Search)는 HM에서 목적함수의 값을 기준으로 클러스터링 기법을 적용하여 목적함수 값이 유사한 솔루션들이 하나의 해집단을 형성하도록 클러스터링을 수행한다. 이를 통해 만들어진 클러스터 중 상대적으로 목적함수 값이 우수한 클러스터에는 더 높은 선택 확률을 부여하여, 적합도가 높은 클러스터에 포함된 해의 결정변수가 선택될 확률을 높게 하는 역할을 한다. 본 연구에서는 ICHS의 효율성을 검증하기 위하여 개발 기법을 기존 논문에서 제시된 수학적 최적화 문제에 적용하였고 우수한 해탐색 성능을 확인할 수 있었다. 또한 실제 공학 문제에 대한 적용성 평가를 위해 개발 기법을 대규모 상수도관망 관경최적화 문제에 적용하였다. 상수도관망 최적설계에 대한 ICHS의 적용 결과, 기존 최적화 기법에 비해 우수한 해를 안정적으로 도출할 수 있는 것으로 나타났다.

유전자 알고리즘을 이용한 최적침투경로 분석 (Analysis of Optimal Infiltraction Route using Genetic Algorithm)

  • 방수남;손홍규;김상필;김창재;허준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.59-68
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    • 2011
  • 최적침투경로 분석은 GIS 기술을 군사적 목적을 위해 유용하게 사용할 수 있는 대표적인 분야 중 하나이다. 그러나 군사목적의 최적경로분석은 일반적인 최적경로분석이 네트워크 데이터에서 이루어지는 것과는 달리 래스터 데이터에서 이루어져야한 필요가 있으며, 래스터 데이터에서의 연산량은 네트워크 데이터를 사용할 때에 비해 급격히 증가하기에, 연산량은 많으나 일반적으로 네트워크 데이터에서 최적경로 탐색을 위해 사용되는 Dijkstra 알고리즘과 같은 방법을 적용시키기 어렵게 만든다. 따라서, 본 연구에는 최적화문제에서 우수한 성과를 거둔 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 최적경로분석에 적용시켜 문제를 해결하고자 하였다. 이를 위해 최적침투경로를 적의 탐지에 발각될 확률을 최소화 시킬 수 있는 경로로 결정하고, 래스터 데이터에서의 침투경로분석에 적합한 2차원 2진 배열 (2D binary array)형태의 유전자형 및 이들의 교차(crossover) 및 변이(mutation) 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 대한 실험은 개체집단의 크기를 500, 1000, 2000, 3000으로 증가시켜가며 각각의 경우에 대해 30번씩 실험을 수행하였다. 실험결과 세대가 거듭될수록 평균 누적탐지확률이 안정적으로 감소하며 성공적으로 최적침투경로를 찾아 수렴하였으며, 개체집단의 크기가 커질수록 그 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

A Study on Programming Concepts of Programming Education Experts through Delphi and Conceptual Metaphor Analysis

  • Kim, Dong-Man;Lee, Tae-Wuk
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.277-286
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    • 2020
  • 이 연구의 목적은 전문가 집단을 대상으로 프로그래밍 교육에 필요한 프로그래밍 개념의 구성원을 도출하여 학습자의 개념화를 돕는데 있다. 이를 위해 변수, 연산자, 제어 구조 등의 프로그래밍 요소를 질적 연구 방법인 개념적 메타포 분석 방법을 적용하여 프로그래밍 교육 전문가 집단이 형성한 개념의 전형적 속성을 확인하고 델파이 연구 방법을 통해 타당성을 확보하였다. 이 연구의 결과로 프로그래밍 개념의 전형적 속성 17가지를 도출하였다. 이를 바탕으로 내린 결론은 프로그래밍 교육에서 학습자가 1)변수 개념은 데이터를 저장하는 방법, 이름을 정하는 방법, 변수의 주소가 갖는 의미, 값을 변하게 하는 방법, 변수의 다양한 형태, 변수가 갖는 크기의 의미 등, 2)연산자 개념은 사칙 연산 방법, 논리적인 처리 방법, 우선순위에 따른 연결 방법, 연산 기호의 의미, 비교하는 방법 등, 3)제어 구조 개념은 실행 흐름 제어 방법, 참/거짓으로 논리적 판단 방법, 실행 규칙 설정 방법, 선택적 실행 방법, 순차적 실행의 의미, 반복적 실행 방법 등을 이해하도록 교육 내용을 보다 구체적으로 설정해야 한다는 것이다.

특이치 분해를 위한 최적의 2차원 멀티코어 시스템 탐색 (Exploration of an Optimal Two-Dimensional Multi-Core System for Singular Value Decomposition)

  • 박용훈;김철홍;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.21-31
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    • 2014
  • 특이치 분해는 다양한 분야의 데이터 집단에서 고유한 특성을 찾는 특징 추출 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 특이치 분해의 복잡 행렬 연산은 많은 연산 시간을 요구한다. 본 논문에서는 특이치 분해의 대표적인 알고리즘인 one-sided block Jacobi를 고속 처리하기 위해 2차원 멀티코어 시스템을 이용하여 효율적으로 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한, one-sided block Jacobi 알고리즘의 다양한 행렬 ($128{\times}128$, $64{\times}64$, $32{\times}32$, $16{\times}16$)을 서로 다른 2차원 PE 구조에 구현하고 성능 및 에너지를 분석함으로써 각 행렬에 대한 최적의 멀티코어 구조를 탐색한다. 더불어 동일한 행렬의 one-sided block Jacobi 알고리즘에 대해 선택된 멀티코어 구조와 상용 고성능 그래픽스 프로세싱 유닛 (GPU)과의 성능 비교를 통해 제안한 2차원 멀티코어 방법의 잠재 가능성을 확인한다.