• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.736-738
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• 2003

수천 개의 유전자 발현 정보를 가지고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 대량의 생물정보를 빠른 시간 내에 분석하는 것이 가능하게 되었다. 유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링 방법은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 집단내의 유전자들의 기능을 밝히거나, 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 데이터를 분석하기 위한 퍼지 클러스터링 방법과 이를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하여 클러스터를 생성하고, 클러스터 결과를 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법을 사용하여 비교 평가한다. 베이지안 검증 방법은 각 유전자의 클러스터 멤버쉽을 확률로 이용하여 각 클러스터에 속할 확률을 계산하고, 이 값을 가장 크게 해주는 클러스터 집단을 선택한다. 이 방법은 기존의 퍼지 클러스터 검증 방법들과는 달리 클러스터 수에 무관한 평가가 가능한 장점을 가지고 있다. Serum과 Yeast 데이터에 대한 실험 결과, 베이지안 검증 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권11호
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• pp.2711-2722
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• 1993

Most of the current 2-D object recognition systems are model-based. In such systems, the representation of each of a known set of objects are precompiled and stored in a database of models. Later, they are used to recognize the image of an object in each instance. In this thesis, the approach method for the 2-D object recognition is treating an object boundary as a string of structral units and utilizing string matching to analyze the scenes. To reduce string matching time, models are rebuilt by means of fuzzy c-means clustering algorithm. In this experiments, the image of objects were taken at initial position of a robot from the CCD camera, and the models are consturcted by the proposed algorithm. After that the image of an unknown object is taken by the camera at a random position, and then the unknown object is identified by a comparison between the unknown object and models. Finally, the amount of translation and rotation of object from the initial position is computed.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1591-1601
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• 2004

유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 유전자 집단의 기능을 분석하는데 이용되고 있다. 유전자들은 다양한 functional family에 속할 수 있기 때문에 각 유전자의 클러스터를 하나로 결정짓는 기존의 클러스터링 방법보다 퍼지 클러스터링 방법이 유전자 클러스터링에 더 적합하다. 본 논문에서는 피지 클러스터 결과를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 베이지안 검증 방법은 확률기반의 방법으로 주어진 데이타에 대해 가장 큰 사후확률을 가진 클러스터 분할을 선택한다. 먼저 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법과 기존의 대표적인 4가지 퍼지 클러스터 검증 방법들을 4가지 데이타에 대해 퍼지 c-means알고리즘을 대상으로 비교 평가한다. 그리고 발아효모 세포주기 발현 데이타를 클러스터링한 후, 제안하는 방법으로 그 결과를 검증하여 분석한다.

• 월간양계
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• 제38권5호통권439호
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• pp.131-133
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• 2006

우리는 흔히 육계 하면 대충 키워서 가격이 적당하면 팔아 이윤을 내면 되는거 아니냐 하면서 참 쉽게만 생각해 왔다. 그러나 이제는 육계산업도 대형화, 집단화, 전업농화 되면서 방역이라는 개념이 들어 왔고, 적절한 사양관리 프로그램이나 방역의 개념 없이는 사육하기가 어려워진 것은 틀림없다. 특히 육종개량이 되어 더욱 증체가 빨라진 것은 사실이며, 사육 요점은 증체 속도에 따른 환경조건을 어떻게 만드느냐이며, 이를 위해서 입추에서 출하까지 매일 24시간 병아리와 환기상태 등의 변화를 관찰하고 이에 적합한 관리를 해야한다. 전염병 부분에서는 다른 축종과 다르게 매우 급속도로 퍼지고 피해도 한 농가당 수천 만원에 이르는 경우도 있어 방역 관리는 어느 축종보다도 중요하다고 하겠다. 즉 사육자는 임의대로 판단하지 말고 "정말로 병아리가 원하는 환경이 무엇인가?"를 사육자는 이해 해야하며 이것이 최대한 근접할 수 있도록 실현한다면 약제에 의존함이 없이 건강하고 만족할 만한 성적을 거둘 수 있을 것이다. 우리는 여기에서는 육계입추의 기본이 소독과 온도, 습도관리를 비롯한 사양관리, 백신 및 그로 인한 스트레스의 극복과 표준 프로그램을 제시하여 육계 병아리의 입추 전후부터 출하까지의 사양관리를 살펴보려 한다.