• 제목/요약/키워드: Association Matrix

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선형혼합모형을 이용한 유전체 자료분석방안에 대한 연구 (Efficient strategy for the genetic analysis of related samples with a linear mixed model)

  • 임정민;성주헌;원성호
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권5호
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    • pp.1025-1038
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    • 2014
  • 가족 자료를 활용한 연속형 표현형의 전장유전체분석 (genome-wide association analysis)은 주로 선형혼합모형을 이용하며, 분산공분산행렬은 가족 구성원간의 유전적 거리를 고려하여 결정된다. 그러나 가족 구성원들의 표현형의 유사성은 유전적 요인과 환경적 요인에 의하여 발생함에도 불구하고, 표현형의 유사성은 단지 유전적 요인에 의해서 발생한다고 가정한다. 예를 들어 키의 경우 부부 사이에 양의 상관관계가 존재하나 유전적 요인만 고려하여 독립으로 가정한다. 선형혼합 모형에서 분산공분산 구조를 잘못 가정하는 경우, 검정통계량의 1종 혹은 2종의 오류를 적절히 관리할 수 없다. 본 논문에서는 다양한 유형의 분산공분산구조를 가정할 수 있는 선형혼합모형과 이를 기반으로 한 검정통계량을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 모형보다 통계적 검정력이 우수함을 확인하였다. 또한 체질량지수 (body mass index; BMI)의 전장유전체 분석에 적용하여 기존에 알려지지 않은 새로운 원인 유전자를 규명하였다.

비즈니스 데이터 보호를 위한 decision matrix 설계 방법론 및 등급별 보호조치 기준 연구 (The research of Decision Matrix design methodologies for business data protection and protection by data leveling)

  • 신동혁;최진구
    • 융합보안논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.3-15
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    • 2016
  • 비즈니스 데이터란 회사 업무 진행 과정 중에 생성, 저장, 이용, 전달되는 모든 온오프라인 형태의 문서 및 전자적 데이터를 의미하며, 영업, 조직, 매출, 마케팅, 배송 관련된 모든 데이터를 의미한다. 대부분의 회사에는 사내 문서 생성 및 보안 관리 가이드에 의거하여 비밀, 대외비의 등급은 이미 존재하나, 실제 사용하고 있는 비즈니스 데이터를 상세히 분석하여 반영할 수 있는 의사결정 기준 수립이 미흡하다. 본 논문에서는 비즈니스 데이터를 분류할 수 있는 정성적, 정량적인 기준(평가 지표)을 수립하기 위한 비즈니스 데이터 decision matrix를 설계할 수 있는 방안을 제시하고, 각 등급별로 보호할 수 있는 기준을 제시해보고자 한다.

탈회된 인체 이종골 매식체의 조직 반응에 대한 실험적 연구 (EXPERIMENTAL STUDY ON TISSUE RESPONSE OF DEMINERALIZED XENOGENIC BONE MATRIX IN EXTRASKELETAL SITE)

  • 진국범;김수남;엄인웅;김귀희
    • Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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    • 제14권3호
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    • pp.245-253
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    • 1992
  • To evaluate the tissue response of demineralized and undimineralized xenogeneic bone-martrix graft in extraskeletal site, we prepared human bone as a implant matrix, and outbred mouse as a recipient. Before clinical application of bank bone of human in Wonkwang university, we should confirm the allogeneic bone grafts us a biologically useful bone graft substitutes, obtanined from the patients receiving oral and maxillofacial surgery. The clinical evaluation and histologic studies showed that both (demineralized and undemineralized) xenogeneic bone matrix grafts were not rejected and that they seemed to stimulate new bone formation at the transplanation site. Undemineralized xenogeneic bone marb6 grafts showed minimal bone induction and gradual demineralization with slow resorption and showed that the differentiation of cells showing fibroblastic activity adjacent to the sop tissue were slowly and less frequently than demineralized bone. Characteristical differences between the demineralized and undemineralized matrix were the appearance of foreign body giant cells (multinucleated giant cells) and the evidence of sloe resorption in undemineralized bone matrix.

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곡률 정보를 이용한 3차원 거리 데이터 정합 (Registration of the 3D Range Data Using the Curvature Value)

  • 김상훈;김태은
    • 융합보안논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.161-166
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    • 2008
  • 본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.

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사전정보 활용을 위한 관련 규칙 기반의 Ensemble 클러스터링 (Association-rule based ensemble clustering for adopting a prior knowledge)

  • 고송;김대원
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.67-70
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    • 2007
  • 본 논문은 클러스터링 문제에서 사전 정보에 대한 활용의 효율을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 클러스터링에서 사전 정보의 존재 시 이의 활용은 성능을 개선시킬 수 있는 계기가 될 수 있으므로 그의 활용 폭을 늘리기 위한 방법으로 다양한 사용 방법의 적용인 semi-supervised 클러스터링 앙상블을 제안한다. 사전 정보의 활용 방법의 방안으로써 association-rule의 개념을 접목하였다. 클러스터 수를 다르게 적용하더라도 패턴간의 유사도가 높으면 같은 그룹에 속할 확률은 높아진다. 다양한 초기화에 따른 클러스터의 동작은 사전 정보의 활용을 다양화 시키게 되며, 사전 정보에 충족하는 각각의 클러스터 결과를 제시한다. 결과를 총 취합하여 association-matrix를 형성하면 패턴간의 유사도를 얻을 수 있으며 결국 association-matrix를 통해 클러스터링 할 수 있는 방법을 제시한다.

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