본 논문에서는 대화형 시스템을 시험하기 위한 시험 사례를 마코프 연쇄의 통계적 확률 과정으로 생성하는 방안을 제시한다. 객체지향 방법론의 통합안인 UML에서는 클래스도(Class Diagram)가 표현할 수 없었던 시스템의 동적인 관점을 상태 전이도(State Transition Diagram)는 구체적으로 표현할 수 있다. 시스템의 사용법을 상태 전이도로 표현하고, 상태간의 전이 확률(Transition Probability)을 계산하여 사용법 연쇄(Usage Chain)를 구성한다. 사용법 연쇄는 다음 상태가 과거의 상태에 영향을 받지 않고 현시점의 상태에만 의존하는 이산 시간형 확률과정인 마코프 연쇄(Markov Chain)가 된다. 본 논문에서는 사용법 연쇄를 분석하여 상태 전이도의 상태와 원호가 어떤 범위에서 시험될 것인지 결정되었을 때, 사용법 연쇄의 전이 확률이 높은 순서별로 연결하여 시험 사례를 생성하는 방안을 제시하고, 예제를 설명한다.
데이터의 병행 읽기 성능을 높이기 위해서 데이터를 스트라이핑 방법으로 저장하는 시스템은 흔하게 볼 수 있다. 하지만, 시스템을 운영하다 저장장치를 확장해야 할 경우가 종종 발생하게 되는데 이때 기존의 데이터에 대해서 재구성을 수행한 후에만 시스템을 정상적으로 사용할 수 있다. 하지만 데이터의 양이 급속하게 증가하고 있는 상황에서 재구성 연산을 수행할 때 그 오버헤드로 인하여 서비스를 중단해야 하는 상황이 발생한다. 이 논문에서는 스트라이핑으로 데이터를 저장하는 시스템에서 저장장치가 확장되었을 때 모든 데이터를 대상으로 재구성을 수행하는 것이 아니라, 갱신 연산이 요청된 블록에 대해서만 재구성을 수행하는 연쇄적 재구성 기법을 제안한다. 사용자로부터 갱신이 요청된 블록이나 새로 저장될 블록은 추가된 디스크를 포함한 모든 디스크 수에 의해서 저장될 위치가 결정되고, 만일 이 위치가 새로운 디스크에 존재하면 연산이 종료된다. 하지만. 결정된 위치가 기존의 디스크라면 이미 이 위치에 존재하는 블록 또한 이동하게 된다. 이러한 현상으로 제안하는 방법은 연쇄적 재구성 방법이라 한다. 연쇄적 재구성 방법은 재구성 오버헤드를 분산시키는 효과를 가지면서 서비스 중단 시간을 줄일 수 있다. 하지만. 추가되는 디스크의 수가 기존 디스크의 수보다 적을 경우에는 사용자의 응답대기 시간이 길어지는 단점을 가진다.
지하 매질의 물성 정보는 지층 구조의 정확한 영상화를 위해 필요하며, 예측된 매질 물성 자체도 지하 매질 특성에 대한 중요한 정보를 제공해줄 수 있기 때문에 다양한 종류의 지층 물성 도출 알고리듬들이 개발되고 적용되어왔다. 그 중 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 확률론적인 접근 방법은 기존의 결정론적인 접근 방법과는 달리 지역 최소값 문제를 완화시킬 수 있으며 역산 결과의 불확실성을 정량화할 수 있다는 부분에서 장점을 가진다. 따라서 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 이용한 지층 물성 역산 알고리듬이 다양한 지구 물리 자료의 역산에 적용되어 왔으나 그 사례는 결정론적 접근 방법에 비해 매우 적다. 본 논문에서는 여러 형태의 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산 알고리듬 중 가역 도약을 적용한 가역 도약 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산을 탄성파 자료 역산에 적용한 다양한 사례들을 소개하고 각각의 특성을 설명한다. 또한 가역 도역 마르코프 연쇄 몬테 카를로 역산의 장단점에 대해 분석하고 향후 해당 알고리듬의 연구 방향 및 국내의 활용성에 대해 논의한다.
일정 시간간격으로 품질을 측정하는 공정관리절차의 경제적 설계에서는 그 특성의 규명이 측정시점의 이산성 (discreteness) 때문에 복잡하고 어렵다. 이 논문에서는 공정 탐색 절차를 Markov 연쇄(chain)로 표현하는 과정을 개발하였고, 공정분포가 공정주기 내에서 발생하는 잡음과 이상원인의 효과를 설명할 수 있는 ARIMA(0,1,1) 모형을 따를 때에 Markov 연쇄의 표현을 이용하여 공정탐색절차의 특성을 도출하였다. Markov 연쇄의 특성은 전이행렬에 따라 달라지며, 전이행렬은 관리절차와 공정분포에 의해 결정된다. 이 논문에서 도출된 Markov 연쇄의 표현은 많은 다른 형태의 관리절차나 공정분포에서도 그에 해당하는 전이행렬을 구하면 쉽게 적용될 수 있다.
유기인체 살충제인 Pyraclofos에 저항성인 집파리를 profenofs로 7세대 도태시킨 P-Pro 계통을 이용하여 Pro-fenofos 저항성의 유전학적인 분석을 행하였다. Profenofos저항성은 불완전우성으로 나타났기 때문에 가시돌연변이로 각 염색체를 표식한 감수성 ac;ar;bwb;ye;snp 계통을 이용하여 $F_1$male-backcross에의한 연쇄군분석을 한 결과, 이 계통의 profenofos 저항성의 우성유전자는 각 염색체에 고루 존재하지만 제 2 염색체와제 5염색체 상의 유전자에 크게 지배받으면 웅성결정인자 M은 제 3염색체와 관련이 있는 것으로 나타났다.
농협 연쇄점을 정보화로 인한 商的 유통의 합리화와 재고 집약형 대규모 물류센터의 다극화로 물적 유통 의 집약화가 이루어져 유통의 효율성을 높였고, 수송도 외부수주로 이루어지고 있다. 이에 따라 생활용품과 농산물의 배송방식은 각각 루트배송과 정시 일괄배송으로 상품의 특성에 따라 그 배송권이 형성되었다. 한편 상품 판매활동에 의한 공간적 특성은 답작농업의 발달과 서비스업 취업 정도에 따라 판매 상품류의 구성이 결정된다는 점이 밝혀졌다. 그러나 일상생왈 상품인 가공 식품류와 잡화류는 농협 연쇄점이 입지한 지역유형에 영향을 받지 않고 판매된다는 점이 규명되었다.
고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
유전자들의 그룹은 복잡한 상호작용들을 통해 세포의 기능이 조절되며 이러한 상호작용을 하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크 (GRNs: Gene Regulatory Networks)라고 한다. 이전의 유전자 발현 분석 기법인 군집화와 분류는 단지 상동성에 의한 유전자들 사이의 소속을 결정하는 데에는 유용하나 분자 활동에서의 같은 클래스에서 발견되어지는 유전자들 사이의 조절 관계를 식별할 수 없다. 더욱이 유전자들이 어떻게 연관되는 지와 유전자들이 서로 어떻게 조절하는지에 대한 매커니즘의 이해가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 시계열 마이크로어레이 데이터로부터의 유전자들의 조절 관계를 발견하기 위해서 빈발 패턴 마이닝과 연쇄 규칙을 이용한 새로운 접근법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 빈발 패턴 마이닝 적용을 위한 적절한 데이터 변환 방법을 제안하였고 FP-growth을 이용하여 유전자 발현 패턴들을 발견한다. 그런 다음, 연쇄 규칙을 이용하여 빈발한 유전자 패턴들로부터 유전자 조절 네트워크를 구축하였다. 마지막으로 제안된 기법의 검증은 공개된 유전자들의 조절 관계와 실험 결과의 일치함을 보임으로써 평가하였다.
목 적 : 소아 감염병 중 가장 흔한 상기도 감염의 원인이 되는 A군 연쇄구균 상기도 감염은 급성기 합병증 뿐만 아니라, 류마티열이나 사구체 신염과 같은 후기 합병증의 가능성 때문에 정확한 진단과 치료가 중요하다고 하겠다. A군 연쇄구균이 원인이 되는 상기도 감염은 5~30% 정도에 불과하나 실제 상기도 감염시 많은 임상의사들이 부적절한 항생제 사용을 하게되는 것을 볼 수 있다. 또한 항균제의 부적절한 사용에 따른 항균제 내성 세균이 증가추세에 있는 실정이고, 외래 상기도 감염 환자에게 있어서 항생제 투여 여부를 결정할 수 있는 당위성을 제공하는 신속검사에 대한 유용성을 알아보고자 한다. 방 법 : 2000년 10월부터 2001년 1월까지 경희의료원 소아과 외래와 마산파티마병원 소아과 외래를 방문하였던 상기도 감염 환아 중 임상적으로 인두 편도염이 의심되었던 87명을 대상으로 신속검사와 인두배양검사를 동시에 실시하였다. 환아로 부터 소독된 면봉을 이용하여 양쪽 편도와로 부터 검체를 2회 채취하여 신속검사와 혈액한천배지에 각각 접종하였다. 신속검사는 접종즉시 키트내 삽입된 지침서에 따라 시행하였고 혈액한천배지에 접종하였던 배지는 흔히 사용되는 방법으로 배양하여 두 검사의 일치율 유무를 검토하였다. 결 과 : 인두 편도염 증세를 보인 87명의 환아 중 균배양 검사에서 39명에서 A군 연쇄구균이 배양되었으며, 이중 신속검사에 대한 양성예측율은 92.3%(39명 중 36명)이었으며, 예민도는 81.8%(44명 중 36명)을 보였다. 신속검사의 특이도는 93.0%(43명 중 40명)이었으며, 음성 예측율은 83%(48명 중 40명)을 보였다. 결 론 : 신속검사의 양성 예측율과 특이도가 매우 높은 결과를 보였으며, 외래 상기도 감염 환자에서의 항생제 사용여부를 결정하는데 있어 간편하게 시행할 수 있는 방법이라고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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