• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.150-157
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• 2004

microRNA (miRNA)는 21-25 nucleotide (nt)의 single-stranded RNA 분자로서 mRNA의 3' untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 수백 개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target 유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 Caenorhabditis elegans mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 복잡한 비선형 데이터를 잘 분리해내고 불완전하고 잡음이 많은 입력에 강하기 때문에 miRNA target 예측에 적합하다. miRNA와 mRNA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 민감도 0.59, 특수도 0.99의 성능을 갖는 신경망을 구현하였다. 신경망 입력 값을 달리하여 각각의 특성이 결과에 미치는 영향을 분석하였고 기존 예측 방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.71-89
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• 2003

Although many studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective in the classification problems. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques. This study proposes the linearly combining methodology of different classification techniques. The methodology is developed to find the optimal combining weight and compute the weighted-average of different techniques' outputs. The proposed methodology is represented as the form of mixed integer programming. The objective function of proposed combining methodology is to minimize total misclassification cost which is the weighted-sum of two types of misclassification. To simplify the problem solving process, cutoff value is fixed and threshold function is removed. The form of mixed integer programming is solved with the branch and bound methods. The result showed that proposed methodology classified more accurately than any of techniques individually did. It is confirmed that Proposed methodology Predicts significantly better than individual techniques and the other combining methods.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.1 no.1
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• pp.111-121
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• 1997

An investigation was performed to study the predicting the joint strength of mechanical fasteners. Bearing failure is most important failure mode for designing joint. So in this study, the prediction method in consideration with bearing failure was chosen. In the proposed method, the characteristic length is combined with the Yamada-Sun failure criterion, Tsai-Hill failure criterion and characteristic length for Tension and Compression is determined from investigation. Especially the length of compression is determined from the "bearing failure test" that newly conceived to take bearing failure into consideration. The proposed prediction method was applied to quasi-isotropic carbon/epoxy joint showing net-tension and bearing failure experimentally. Good agreement was found between the predicted and experimental result for each joint geometry. geometry.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2014.03a
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• pp.399-408
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• 2014

신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 알아보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction이란 생채 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측에 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형과 각각의 모형 아래에 분자를 하나 더 쌓은 모형을 추가하여 양자역학 재산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, 상대적으로 B3LYP의 경우에는 세가지 모델에서 모두 제대로 된 에너지 변화를 계산하지 못하였으며, M06_2X와 M05_2X의 결과에서는 거리에 따른 ${\pi}-{\pi}$ interaction 에너지의 변화를 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.2
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• pp.251-259
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• 2012

This paper applies forecasting models such as ARIMA, Holt-Winters and AR-GARCH models to analyze daily tourism data in Korea. To evaluate the performance of the models, we need single and double seasonal models that compare the RMSE and SE for a better accuracy of the forecasting models based on Armstrong (2001).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.267-271
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• 2004

2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.293-303
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• 2003

Under the case that we know the period and the reason of external events, we reviewed the method of model identification, parameter estimation and model diagnosis with the former papers that have been studied about the linear time series model with intervention, and compared with nonlinear time series model such as ARCH, GARCH model that it has been used widely in economic models, and also we compared with the combination prediction method that Tong(1990) introduced.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.814-816
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• 2003

오늘날 핵산과 단백질의 결합체에 관한 자료가 PDB(Protein Data Bank)와 같은 공공 데이터베이스에 급속도로 증가되고 있고 하나하나의 자료 자체도 많은 양의 데이터를 가지고 있기 때문에 더 이상 수작업으로 이를 분석하기란 거의 불가능할 뿐 아니라 정확도에 많은 문제가 있다. 그래서 본 연구에서는 방대한 생물학 자료를 효율적으로 분석하기 위해 자동화된 알고리즘을 개발하여 수작업에 의존하던 기존방식을 개선하였다. 이 알고리즘으로 51개의 RNA와 단백질간의 결합구조로 구성된 Dataset과 129개의 DNA와 단백질 간의 결합구조로 구성된 Dataset 분석하여 각각의 경우에 있어서의 결합성향과 결합유형을 찾아내었다. 이러한 본 연구의 결과가 아직 구조가 밝혀지지 않은 단백질-핵산간의 결합부위를 예측하는 알고리즘 개발에 기초 자료로 이용될 수 있다. 신약을 개발하는 과정에서 표적단백질의 결합부위를 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.19 no.2
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• pp.55-71
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• 2013

The prediction model is the main factor affecting the performance of a knowledge-based system for bankruptcy prediction. Earlier studies on prediction modeling have focused on the building of a single best model using statistical and artificial intelligence techniques. However, since the mid-1980s, integration of multiple techniques (hybrid techniques) and, by extension, combinations of the outputs of several models (ensemble techniques) have, according to the experimental results, generally outperformed individual models. An ensemble is a technique that constructs a set of multiple models, combines their outputs, and produces one final prediction. The way in which the outputs of ensemble members are combined is one of the important issues affecting prediction accuracy. A variety of combination schemes have been proposed in order to improve prediction performance in ensembles. Each combination scheme has advantages and limitations, and can be influenced by domain and circumstance. Accordingly, decisions on the most appropriate combination scheme in a given domain and contingency are very difficult. This paper proposes a confidence-based selection approach as part of an ensemble bankruptcy-prediction scheme that can measure unified confidence, even if ensemble members produce different types of continuous-valued outputs. The present experimental results show that when varying the number of models to combine, according to the creation type of ensemble members, the proposed combination method offers the best performance in the ensemble having the largest number of models, even when compared with the methods most often employed in bankruptcy prediction.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1997.04a
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• pp.269-279
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• 1997

An investigation was peformed to study the predicting the joint strength of mechanical fasteners. Bearing failure is most important failure mode for designing joint. So in this study, the prediction method in consideration with bearing failure was chosen. In the proposed method, the characteristic length is combined with the Yamada-Sun failure criterion, Tsai-Hill failure criterion and characteristic length for Tension and Compression is determined from investigation. Especially the length of compression is determined from the "bearing failure test" that newly conceived to take bearing failure into consideration. The proposed prediction method was applied to quasi-isotropic carbon/epoxy joint showing net-tension and bearing failure experimentally. Good agreement was found between the predicted and experimental result for each joint geometry.