• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.212-216
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• 2008

기존의 알려진 데이터에 기반하여 분류 알고리즘을 통해 새로운 생물학적인 사실을 예측하는 것은 생물학 연구에 매우 유용하다. 하지만 생물학 데이터 분류 문제에서 positive 데이터만 존재할 뿐, negative 데이터는 존재하지 않는 경우가 많다. 이와 같은 상황에서는 많은 경우에 임의로 negative data를 구성하여 사용하게 된다. 하지만, negative 데이터는 실제로 negative임이 보장된 것이 아니고, 임의로 생성된 데이터의 특성에 따라 분류 성능 및 모델의 특성에 많은 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 클래스 분류 알고리즘 중 하나인 support vector data description(SVDD) 방법을 이용하여 실제 microRNA target 예측 문제에서 positive 데이터만을 이용하여 학습하고 분류를 수행하였다. 이를 통해 일반적인 이진 분류 방법에 비해 이와 같은 방법이 실제 생물학 문제에 보다 적합하게 적용될 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.90-91
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• 2013

본 논문에서는 모델예측제어를 기반으로 스위치드 릴럭턴스 전동기의 전류제어기 속응성 개선을 위한 방법을 제안한다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 광범위한 속도 영역에서 운전이 가능하고 돌극형 구조로써 견고하고 강인한 구조를 갖는다. 그러나 회전자 위치에 따라 인덕턴스가 변하기 때문에 고정 이득을 가지는 비례적분 전류제어기는 과도상태 응답특성이 저하되는 단점이 있다. 모델예측제어 기법을 통해 과도상태 응답특성을 개선한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 제어기법의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.769-771
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• 2003

PromSearch는 DNA 염기서열 상에서 프로모터의 위치를 예측하는 프로그램이다. 다루는 대상은 인간 DNA의 프로모터이며, 프로모터의 TSS(transcription start site, 전사시작지점)를 예측하는 것을 목표로 한다. 프로모터 영역을 세분하여 각 영역에 대한 프로파일을 PWM(position weight matrix)을 이용해 작성하며, 임의의 염기서열이 입력으로 주어지면 세분한 영역의 점수를 신경망을 이용해 통합하여 프로모터 여부와 TSS의 위치를 결정한다. 프로모터 영역의 분할은 코어 프로모터의 구성 요소인 TATA-box와 Inr, DPE(downstream promoter element), 그리고 코어 프로모터의 위쪽으로 150bp 크기의 영역 등으로 4분할하였다. Fickett의 데이터를 이용한 평가 결과 sensitivity 43%, specificity 88fp(1/376bp)의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.253-255
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• 2005

DNA 연산 과정의 열역학적 통계 물리학적 예측 모델을 기술한다. 온도를 천천히 내리는 시험관에서의 DNA string 들의 결합은 Metropolis 알고리즘과 진화 연산의 일종인 simulated annealing 알고리즘으로 설명될 수 있다 본 논문에서는 정리 증명 문제를 통해 위의 통계 물리학적 모델이 DNA 연산에 적용될 수 있음을 보인다. 여섯 종류의 DNA 가닥들의 시뮬레이션 결과와 온도에 대한 실험적인 fluorescence intensity의 비교를 통해 이 모델이 유효함을 보인다. 또한 목표 DNA 개수를 시뮬레이션으로 예측하고 그 결과를 electrophoresis gel image 와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.235-239
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• 2010

MicroRNA는 RNA로 전사된 유전자와의 상보결합을 통해 유전자 발현을 억제하는 조절인자이다. MicroRNA 생성과정에서 pre-microRNA의 3' 또는 5' 부근의 strand가 선택되어 mature 시퀀스가 되고 유전자 조절에 직접 작용하게 된다. 하지만 어떤 특징을 가진 strand가 선택 되는지에 대한 정확한 메커니즘은 아직 연구되어 있지 않다. 본 논문에서는 microRNA 시퀀스 정보를 바탕으로 하이퍼망을 구성하여 strand 선택 예측 모델을 구축하였다. 실험 결과 하이퍼망 학습을 통해 microRNA strand 선택에 중요한 영향을 미치는 시퀀스 특징을 찾을 수 있었고, strand 선택을 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.637-639
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• 2004

많은 변수(variable)라 피처(feature)를 포함하는 대규모 데이터에 기계학습 방법론을 적용하는데 있어 그 예측 성능을 향상시키기 위한 방법으로 피처 선택(feature selection)기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 다른 연구를 위한 사전 데이터 분석 작업에 유용하게 사용될 수 있는 단순한 순위기반 피처 선택 방법론은 피처의 중요한 특성을 간과하는 경우가 많으며, 따라서 예측 성능의 향상을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 정보 이론에 기반한 supervised 피처 선택 방법과 이것을 보완할 수 있는 unsupervised 피처 선택 방법을 제시했다. 서로 다른 특성을 가진 다섯 개의 데이터셋에 대해 실험한 결과. 제시된 방법이 기존 방법보다 나은 예측 성능을 보임을 확인했다. 또한 두 방법에서 얻어진 피처들을 결합해 사용할 경우 한가지 방법만으로 추출된 피처를 사용할 경우보다 나은 기계 학습 성능을 보임을 확인했다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.2B
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• pp.113-121
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• 2012

When a heavy rain brings flooding, a high turbid water is flowing into a reservoir. In this study, the effectiveness of the intake structures for the selective withdrawal from the various levels of a stratified reservoir was evaluated by the field experiments and the numerical modeling of the three-dimensional approaching flows. The temperature, the turbidity, and the velocity fields for the selective withdrawal were measured using both YSI6600EDS and YSI6600ADV, respectively. A threedimensional model, FLOW-3D, was used to predict the performance of the intake tower in Imha reservoir. The comparisons of the vertical velocity field showed a good agreement with the field measurements. The efficiency of the turbid-water elimination of the selective withdrawal method from low levels was higher up to 46% than that of the surface withdrawal. From the analysis of the numerical simulation, the efficiency of turbidity elimination increased by 10% for the selective withdrawal from middle levels, and by 30% from low levels. These results showed that the selective withdrawals from middle and low levels are more effective than the surface-water intake. The similar results were obtained by the one-dimensional model, SELECT, which is much more computationally time-efficient.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.30 no.1
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• pp.69-78
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• 2008

An integration study of watershed model(HSPF, Hydological Simulation program-Fortran) and reservoir water quality model (CE-QUAL-W2) was performed for the evaluation of turbid water management in Yongdam reservoir. The watershed model was calibrated and analyzed for flow and suspended solid concentration variation during rainy period, their results were inputted for reservoir water quality model as time-variable water temperature and turbidity. Results of the watershed model showed a good agreement with the field measurements of flow and suspended solid. Also, results of the reservoir water quality model showed a good agreement with the filed measurements of water balance, water temperature and turbidity using linkage of the watershed model results. Integration of watershed and reservoir model is an important in turbid water management because flow and turbidity in stream and high turbidity layer in reservoir could be predicted and analyzed. In this study, the integration of HSPF and CE-QUAL-W2 was applied for the turbid water management in Yongdam reservoir, where it is evaluated to be appliable and important.

• Journal of Wetlands Research
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• v.24 no.1
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• pp.25-37
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• 2022

Climate change is becoming increasingly unpredictable. This has led to changes in various systems such as ecosystems, human life and hydrological cycles. In particular, the recent unpredictable climate change frequently causes extreme droughts and torrential rains, resulting in complex water resources disasters that cause water pollution due to inundation and retirement rather than primary disasters. SWAT was used as a watershed model to analyze future runoff and pollutant loads. The climate scenario analyzed the RCP4.5 climate scenario of the Meteorological Agency standard scenario (HadGEM3-RA) using the normal quantitative mapping method. Runoff and pollutant load analysis were performed by linkage simulation of climate scenario and watershed model. Finally, the results of application and verification of linkage model and analysis of future water quality change due to climate change were presented. In this study, we simulated climate change scenarios using artificial neural networks, analyzed changes in water temperature and turbidity, and compared the results of dams with artificial neural network results through W2 model, a reservoir water quality model. The results of this study suggest the possibility of applying the nonlinearity and simplicity of neural network model to Hapcheon dam water quality prediction using climate change.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.7
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• pp.461-470
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• 2024

This study aimed to predict total phosphorus (T-P) to address early eutrophication caused by nutrient influx from various human activities. Traditional T-P monitoring systems are labor-intensive and time-consuming, leading to a global trend of using direct reading sensors. Therefore, this study utilized water quality parameters obtained from direct reading sensors in a two-stage T-P prediction process. The importance of turbidity (Tur) in T-P prediction was examined, and an analysis was conducted to determine if T-P prediction is possible using only direct reading sensor parameters by adding automatic water quality analyzer parameters. The study found that T-P concentrations were higher in the mid-lower reaches of the Nakdong River basin compared to the upper reaches. Pearson correlation analysis identified water quality parameters highly correlated with T-P at each site, which were then used in multiple linear regression analysis to predict T-P. The analysis was conducted with and without the inclusion of Tur, and the performance of models incorporating automatic water quality analyzer parameters was compared with those using only direct reading sensor parameters. The results confirmed the significance of Tur in T-P prediction, suggesting that it can be used as a foundational element in the development of measures to prevent eutrophication.