• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.67-72
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• 2006

The aim of this paper is to discuss the effect of missing values in detecting differentially expressed genes in a cDNA microarray experiment in the context of a one sample problem. We conducted a cDNA micro array experiment to detect differentially expressed genes for the metastasis of colorectal cancer based on twenty patients who underwent liver resection due to liver metastasis from colorectal cancer. Total RNAs from metastatic liver tumor and adjacent normal liver tissue from a single patient were labeled with cy5 and cy3, respectively, and competitively hybridized to a cDNA microarray with 7775 human genes. We used $M=log_2(R/G)$ for the signal evaluation, where Rand G denoted the fluorescent intensities of Cy5 and Cy3 dyes, respectively. The statistical problem comprises a one sample test of testing E(M)=0 for each gene and involves multiple tests. The twenty cDNA microarray data would comprise a matrix of dimension 7775 by 20, if there were no missing values. However, missing values occur for various reasons. For each gene, the no missing proportion (NMP) was defined to be the proportion of non-missing values out of twenty. In detecting differentially expressed (DE) genes, we used the genes whose NMP is greater than or equal to 0.4 and then sequentially increased NMP by 0.1 for investigating its effect on the detection of DE genes. For each fixed NMP, we imputed the missing values with K-nearest neighbor method (K=10) and applied the nonparametric t-test of Dudoit et al. (2002), SAM by Tusher et al. (2001) and empirical Bayes procedure by $L\ddot{o}nnstedt$ and Speed (2002) to find out the effect of missing values in the final outcome. These three procedures yielded substantially agreeable result in detecting DE genes. Of these three procedures we used SAM for exploring the acceptable NMP level. The result showed that the optimum no missing proportion (NMP) found in this data set turned out to be 80%. It is more desirable to find the optimum level of NMP for each data set by applying the method described in this note, when the plot of (NMP, Number of overlapping genes) shows a turning point.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1239-1247
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• 2010

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 여러 수명 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 콤페르쯔, 파레토, 로그-로지스틱 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.

• Food Science and Biotechnology
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• 제18권2호
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• pp.537-540
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• 2009

Bactericidal efficacies of various sanitizers and disinfectants against 10 Bacillus cereus strains isolated from Korean foods and 8 standard B. cereus strains were investigated. The sanitizing capabilities of ethanol, iodine, chloride, quaternary ammonium, hydrogen peroxide, and peroxide acetic acid were investigated using the EN 1276 method based on quantitative suspension testing. The resistance against sanitizers and disinfectants was higher for wild-type than standard strains, and the bactericidal activities decreased in dirty conditions. Ethanol, chlorine, and iodine at the maximum level allowed under Korean food sanitation laws showed a great effectiveness against B. cereus. Hydrogen peroxide at 1,100 ppm showed the lowest bactericidal activity against B. cereus. These results indicate that the legally allowed maximum concentrations of sanitizers and disinfectants in Korea do not reduce all B. cereus strains by at least $5\;{\log}_{10}\;CFU/mL$.

• 한국식품영양학회지
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• 제21권2호
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• pp.176-183
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• 2008

This study examined the anti-microbiological effects of chlorine treatment on the surface of fresh fruits, in order to improve microbiological safety in school foodservice operations. Non-peeled fruit(strawberries) and peeled fruit(bananas) were treated with different concentrations of chlorinated water and rinsing numbers, followed by microbiological testing. The fruits were immersed at different concentrations of chlorinated water(0 ppm, 50 ppm, and 100 ppm) and durations(3 min and 5 min), and were then rinsed with tap water(one time, two times, or three times). The total viable cell counts of both the strawberries and bananas ranged from $10^3$ CFU/g to $10^4$ CFU/g, and coliform levels ranged from $10^2$ CFU/g to $10^3$ CFU/g. As the chlorine concentration, immersion time, and rinsing number increased, anti-microbiological activity increased. The largest microbial reduction was shown with immersion for 5 min in 100 ppm chlorinated water and three rinsings. In the strawberries, this treatment reduced the initial population of total viable cells and coliforms by 3.29 log CFU/g and to an undetectable level, respectively, no total viable cells or coliforms were detected on the banana surface following this treatment. However, after a sterilization treatment with immersion for 5 min in 50 ppm chlorinated water and three rinsings, the total viable cell counts and coliform counts of the strawberries and bananas decreased to acceptable levels, based on the microbiological standards for ready-to-eat foods. Overall, it was shown that the sterilization treatment of 50 ppm chlorinated water, soaking for 5 min, and three rinsings provided an effective reduction in surface microbes, and enhanced the microbiological safety of the fruit.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권10호
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• pp.997-1004
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• 2017

엘리베이터 와이어로프의 수명은 제품의 매우 중요한 특성 가운데 하나로서 사용자의 안전 및 장비의 정비 정책과 밀접한 관계가 있다. 엘리베이터 와이어로프의 수명을 사용조건에서 측정하는 것은 매우 비경제적이다. 이 연구에서는 엘리베이터 와이어로프 (8x19W-IWRC)의 가속열화시험 데이터를 활용하여 와이어로프의 수명을 추정하는 방법을 다루었다. 굽힘피로시험기를 이용하여 가속열화시험을 진행하였으며 가속변수로는 인장하중을 사용하였다. 와이어로프의 수명은 대수정규분포를 가정하였고, 선형회귀모형을 이용하여 가수명을 구한 후 가속수명모형을 이용하여 와이어로프의 수명을 추정하는 방법과 고장 확률에 대한 로지스틱 회귀모형을 이용하여 추정하는 방법을 제시하고 두 모형의 수명 추정결과를 비교하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권10호
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• pp.217-230
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• 2012

본 논문에서는 하드웨어 장비의 성능 및 기능을 검증하기 위한 방법으로 시험장비와 하드웨어 장비간의 연동시험을 하기 위한 점검 프로그램 설계 방법을 제안한다. 제안하는 점검 프로그램은 장비 스트레스를 최악의 조건에서 기능을 검증하여 사전에 고장 유무를 확인하고 수리함으로써, 비행체에 탑재하여 발생하는 고장률을 최소화하는 방안이다. 그리고 UML을 이용하여 객체 지향적으로 소프트웨어를 설계함으로써 다른 장비에 쉽게 적용할 수 있다. 점검 프로그램은 Architecture package와 Hardware package로 구성되어 있다. Architecture package는 시스템 관리, 로그분석, 메시지 수신 및 분석하는 역할을 한다. 시스템 관리에서 사용하는 메시지는 점검하기 위한 정보를 정의하고, 정의된 메시지는 이더넷으로 시험장비와 송수신한다. Hardware package는 점검해야 하는 하드웨어 및 시스템 관련 하드웨어를 관리하는 역할을 한다. 점검해야 하는 하드웨어는 내부 점검과 송수신 점검으로 구별되어 있다. 내부 점검은 하드웨어 자체적으로 점검하여 그 결과를 시험장비로 전송하는 방법이다. 송수신 점검은 통신디바이스 점검으로써 데이터를 전송하거나 수신하여 점검하는 방법이다. 모든 점검은 병렬적으로 점검함으로써 최악의 조건에서 장비의 고장유무를 확인한다. 시험한 결과는 약 1시간 동안에 디바이스들은 적게는 482번에서 많게는 15003번 점검하는 것을 확인하였다. 점검 프로그램은 하드웨어 장비의 신뢰성을 검증하는 환경/EMI 시험에 사용한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1097-1104
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• 2021

온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.