• 제목/요약/키워드: BP 모델

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초분광 영상기술을 이용한 수박종자 발아여부 비파괴 선별기술 개발 (Development of Non-Destructive Sorting Technique for Viability of Watermelon Seed by Using Hyperspectral Image Processing)

  • 배형진;서영욱;김대용;;박은수;조병관
    • 비파괴검사학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.35-44
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    • 2016
  • 본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.

동양달팽이(Nesiohelix samarangae)의 arginine kinase 유전자 분석 및 발현 패턴에 관한 연구 (Identification, sequence characterization and expression analysis of the arginine kinase gene in response to laminarin challenge from the Oriental land snail, Nesiohelix samarangae)

  • 정지은;이용석
    • 한국패류학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.171-179
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    • 2013
  • 동양달팽이의 arginine kinase 유전자는 염기서열 1065개로 이루어져있으며 355개의 아미노산으로 이루어져 있으며, BLAST 결과를 토대로 유사도가 높은 25개의 참고 서열과 동양달팽이의 arginine kinase의 아미노산 서열을 MEGA5 프로그램의 clustalW 모듈을 이용하여 multiple sequence alignment 를 수행한 결과, 연체동물문에 속하는 복족강 (5종), 두족강 (5종), 이매패강 (4종) 등에 속하는 생물들이 같은 군으로 묶였으며, 절지동물문 곤충강 에 속하는 나비목 (2종), 벌목 (1종), 노린재목 (2종) 등에 속하는 생물들이 같은 군으로 묶이고, 갑각강 (5종), 거미강 (1종) 에 속하는 생물들이 묶이는 것을 알 수 있었다. Psipred 소프트웨어를 통해 2D 구조를 비교 분석한 결과도 multiple align 및 phylodendrogram 결과와 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 시간에 따른 arginine kinase의 발현양상을 확인한 결과 control에 비하여 6시간에서 약 1.2배 정도 발현이 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 12시간이 지나면 점차 감소하는 것을 확인할 수 있었다. EST를 통해 밝혀진 N. samarangae 의 Ark 서열은 근연종들의 서열과 일치함을 알 수 있었으며, 본 연구 결과를 통해 무척추동물에서의 선천성 면역 관련 유전자 연구에 동양달팽이가 좋은 모델이 될 수 있음을 제시하고 있다.

AIC(AKaike's Information Criterion)을 이용한 교통량 예측 모형 (Traffic Forecasting Model Selection of Artificial Neural Network Using Akaike's Information Criterion)

  • 강원의;백남철;윤혜경
    • 대한교통학회지
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    • 제22권7호
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    • pp.155-159
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    • 2004
  • 최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다