지화학 자료는 환경 관리를 위한 중요한 환경 변수중 하나로 인식되어 왔다. 지화학 자료는 보통 공간적으로 산재되어 수집되기 때문에, 샘플링 되지 않은 지점에서의 속성값 예측과 더불어 부가적인 분석을 위해 예측에 수반되는 불확실성을 추정할 필요가 있다. 이 논문은 지시자 지구통계학이 지화학 자료의 공간적인 분포값의 제시뿐만 아니라 의사결정을 보조할 수 있는 정보를 제공하기 위해 유용하게 사용될 수 있는지를 예시하고자 한다. 카드뮴 자료의 추정사례 연구를 통해 확률론적 불확실성 모델링, 위험성 분석 등 지구통계학적 분석의 틀을 제시하였다. 지시자 크리깅을 통해 조건부 누적 분포 함수를 모델링한 후에, 기대값 추정치와 조건부 분산을 카드뮴의 추정값과 정량적 불확실성 추정을 위해 각각 계산하였다. 그리고 확률 임계치와 속성 임계치의 적용을 통해 오염/비오염 지역을 구분하였다. 또한 조건부 분산과 속성값과 임계치값의 차이를 모두 설명할 수 있는 변동 계수를 통해 추가적인 샘플링 지점을 추출하였다. 이 연구에서 적용한 지시자 지구통계학적 분석 틀은 불확실성을 고려한 의사 결정과 관련하여 지화학 자료를 포함한 환경 변수의 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 출산 후 1, 3, 6주가 경과한 산모에서 얻은 모유의 단백체 발현 양상과 과 발현 단백질을 검출하는 것을 목적으로 하였다. 샷 건 정량 단백체 분석법을 이용하여 모유 중의 단백질을 동정하였고, 각 수유단계 간에 정량적 비교를 하였다. 각 주의 모유 샘플은 두 명의 산모로부터 얻어진 모유를 혼합하였고, 각 샘플 마다 3회 반복 실험을 하였다. Casein은 모유 내에 가장 많이 존재하는 단백질로서 실험의 정확성을 위하여 제거하였고, 트립신을 이용한 절편 화로 모유 단백질들을 펩타이드로 변환하였다. 처리된 펩타이드들은 역상 C18 미세관 크로마토그래피 및 이온-트랩 질량분석기를 이용하여 분석하였으며, Spectra Counting으로 단백질의 정량적 비교를 하였다. 각 샘플 당, 80-109 개의 단백질을 중복 제거한 후 동정하였다. 당화 단백질, metabolic enzyme, 및 lactoferrin, Carboxylic ester hydrolase, Clusterin을 포함하는 chaperon 효소들이 주로 검출되었다. 각 반복실험에서 재현성 있게 검출되는 63개의 단백질에 대한 정량적 비교분석 결과 25개의 단백질이 통계적으로 유의하게 수유단계에 따라 변화하는 것을 확인할 수 있었고, 특히 Ig lambda-7 chain C region과 Tenascin은 시간에 따라 현저하게 감소하였다. 향후 이와 같은 수유 단계에 따른 모유 내 단백의 변화가 생리적으로 가지는 의미에 관하여 추가적인 연구가 필요하다 생각된다.
L. monocytogenes는 최근 전 세계적으로 주목받고 있는 식중독의 원인체 중 하나로서 면역력이 약한 사람에게서 심각한 리스테리아증을 유발한다. 이 때문에 안전한 식품제공과 공중보건 증진 측면에서 L. monocytogenes균을 검출하는 것은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 현재 사용되고 있는 배지법에서 배양시간에 따른 검출능력을 비교해보고, 상용화된 L. monocytogenes 신속검출 키트의 유효성을 검증하는 것이다. 다양한 식품 샘플(훈제연어, 생식용 두부, 우유, 샐러드)에 총 20개의 샘플에서 일부분의 양성 결과가 나오도록 L. monocytogenes를 접종하였다. 이를 예비 증균과 배지에서의 배양을 거쳐 마지막으로 $Microgen^{TM}$ Listeria-ID를 이용하여 균을 확인하였다. 신속검출 키트인 $VIDAS^{(R)}$ Listeria monocytogenes II(LMO2)와 $REVEAL^{(R)}$ for Listeria 도 시행하여 배지법과 검출능력을 비교하였다. 배지법에서 배양시간을 24시간에서 48시간으로 늘리면 훈제연어는 0개에서 9개,두부는 0개에서 10개로, 우유는 2개에서 17개로, 샐러드는 4개에서 16개로 모든 식품 샘플에서 양성결과가 눈에 띄게 증가하였다. 따라서 24시간을 채택하고 있는 배지법에서의 예비증균 시간을 48시간으로 늘리는 것이 필요하다 할 수 있겠다. 신속검출키트와 배지법 사이에는 통계학적 유의차가 없는 것으로 나타나 배지법을 시행하기에 앞서 예비양성시험(presumptive screening)으로 활용하기에 알맞다고 사료된다.
비점오염원을 정량화하기 위해 국립환경과학원의 강우유출수 조사방법은 복합토지이용 유역 모니터링 방법으로 유출 초기 24시간동안은 1시간간격으로 채수 하는 것을 제안하였다. 그러나 고빈도 샘플링은 현장 및 분석 인력 및 비용이 과다해질 수 있다. 따라서, 본 연구는 1시간 간격 샘플링 방식에 비해 더 긴 샘플링 간격이 부하 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 풍영정천 유역을 토지이용현황에 따라 농촌 소유역, 도시 소유역, 유역말단으로 구분하여 채수 1시간간격과 다른 채수 시간간격에 따른 부하량의 차이를 비교하였다. BOD와 T-P는 4시간 간격까지는 부하량의 차이가 통계적으로 유의하지 않았지만, 1시간 간격 채수에 따른 부하량과 다른 채수간격 부하량의 차이가 10% 이하가 합리적이라고 판단 할 때 BOD와 T-P 모두 3시간 간격의 채수가 적합한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 효과적인 모니터링 체계를 구축하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.
단세포 RNA 시퀀싱 데이터(single-cell RNA-sequencing data, 이하 단세포 RNA 데이터)는 세포 조직으로부터 추출한 각 단세포 별 유전자의 신호를 기록한 데이터로, 세포 간의 이질성을 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 그러나 단세포 RNA 데이터는 샘플링 및 기술적인 한계로 인해 결측비율이 높고, 노이즈가 크다. 이러한 이유 때문에 기존의 군집화 방법을 적용하는 데에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 단세포 RNA 데이터 분석에서 모티브를 얻어 스펙트럼 군집화(spectral clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 유사도 행렬(similarity matrix) 계산에서 유전자 별로 가중치를 부여하여 기존의 단세포 데이터 분석 방법과 차별화하였다. 제안하는 군집화 방법은 유전자별 가중치를 부여함과 동시에 세포를 군집화한다. 군집화는 반복 알고리즘을 통해 제안하는 비볼록식(non-convex optimization)을 풀어 진행한다. 또한 실데이터 적용과 시뮬레이션을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 군집을 잘 구분하는 것을 보인다.
집중도는 사용자 연구에서 중요한 감성적 반응으로 고려되고 있다. 객관적인 측정 방법으로 심장반응을 이용하여 데이터화 한다면 집중도를 감시할 수 있다. 본 연구의 목적은 상호작용을 하는 상황에서 유발되는 집중도의 차이에 따른 심장 반응의 패턴 분석을 통해 객관적이고 정량적으로 집중도를 인식하는 방법을 개발하는 것이다. 대학생 피험자 60명이 집중도 실험에 참여하였고 실험하는 동안 피실험자들의 심전도를 측정하였다. 실험은 화살로 타겟을 맞추는 게임으로 쉬운 난이도와 어려운 난이도로 구성하였다. 심전도로 부터 시간 영역 인디케이터와 주파수 영역 인디케이터를 추출하였다. 독립 표본 t검정 결과, 심전도로부터 추출한 시간 영역 인디케이터인 RRI와 SDNN, rMSSD, pNN50에서 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 주파수 영역 인디케이터에서는 LF와 HF, lnLF, lnHF가 집중도 차이에 따라 통계적으로 차이가 유의미하였다. 이 중 집중도의 차이에 따라 패턴의 차이가 큰 RRI와 rMSSD, lnHF를 선정하여 통합 인디케이터를 생성하였다. 통합 인디케이터를 통해 도출한 룰베이스를 낮은 집중과 높은 집중 60개의 데이터 샘플을 통해 검증한 결과, 95%로 높은 인식 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 집중도 인식 방법을 콘텐츠를 비롯한 다양한 분야에 적용하여 집중도를 높일 수 있는 컨텐츠적 요소들을 개발한다면 효율 및 흥미를 증진시킬 것이라 기대된다.
본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.
치주질환은 치아 지지조직의 파괴로 튿정 지어지는 감염성 질환으로서 이것은 주로 조직의 교원질 성분을 분해시키는 MMP(matrix metalloproteinase)에 의해 이루어진다. 한편, 여러 연구에서 당뇨병과 치주질환의 심도와의 관계에 대한 논의가 있어왔으며 당뇨병이 치주염을 포함한 구강 감염에 대한 감수성을 증가시키며 역으로 만성 치주염의 염증성 매개물질에 의해 인슐린 작용이 방해받을 수 있음을 보고하였다. 본 연구의 목적은 만성 치주염 환자와 제 2형 당뇨병을 동반한 만성 치주염 환자의 치은조직에서 MMP-13과 elastase의 발현 양상을 비교하여 병리 기전의 차이점을 규명하고, 두 단백질간의 상호관계를 알아보기 위한 것이다. 경북대 병원 치주과에 내원한 환자의 비당뇨 환자의 정상 치은 부위, 비당뇨 환자의 만성 치주염 부위, 제 2형 당뇨병 환자의 만성 치주염 부위에서 각각 8개의 변연 치은을 채득하여 액화 질소에 급속 동결시켰다. 모든 조직 샘플에서 동량의 단백질을 western blotting을 통해 분석하여였고, densitometer를 이용하여 정량한 후 ANOVA 분석으로 통계처리 하였다. 결과분석에서 MMP-13은 제 2형 당뇨를 가진 환자의 염증성 조직에서 가장 높게 발현되었고 전신적으로 건강한 환자의 염증성 조직과 정상 조직에서는 유사한 양상을 보였으며 그 차이는 통계적으로 유의하였다. 또한 elastas는 그룹간에 유의한 차이 없이 유사한 양상으로 발현되었고, 염증성 조직에서도 당뇨병의 유무에 관계없이 유사하게 나타났다. 한편 조직내 MMP-13과 elastase의 발현 양상간에 유의한 상관관계는 보이지 않았다. 결론적으로 MMP-13은 당뇨병을 동반한 환자의 치은 염증초직에서 유의하게 증가되어 나타났으며, 전신적으로 건강한 환자의 염증조직과 당뇨를 동반한 환자의 염증조직에서 MMP-13과 elastase의 발현양상은 큰 상관관계가 발견되지 않았다.
본 연구에서는 지구물리 자료의 베이지안 역산을 효과적으로 수행하는 방법에 관해 논의하였다. 베이지안 처리에서 가장 문제가 되는 사전확률분포를 구하기 위해 지구통계학적 방법을 적용하였으며, 사후확률분포의 추정을 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 적용하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료의 2차원 역산을 위해 슐럼버저배열 전기비저항탐사 자료와 시추공 자료를 사전 정보로 이용하였으며, 이들 사전정보에 대해 지구통계학적 방법을 적용하여 사전확률분포를 작성하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료를 최대 우도함수로 하는 사후확률분포는 차원이 매우 높은 적분을 요구하므로, 이를 추정하기 위해 MCMC기술을 적용하였으며, 보다 효율적인 접근을 위해 Gibbs샘플링 방법을 이용하였다. 그 결과 비모수적 방식으로 사후확률분포를 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 해를 구할 수 있었으며, 주변화(marginalization)된 사후확률분포를 이용하여 다양한 분석을 적용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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