• 제목/요약/키워드: 세포자동자 모델

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발생모델의 진화를 위한 DNA 코딩방법 (A DNA Coding Method for Evolution of Developmental Model)

  • 이동욱
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.389-395
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    • 1999
  • 최근 몇 년간 생물학적 발생에 대한 구조 및 둥작원리의 모델링에 대한 빠른 진전이 일어나고 있다. 세포자동자(cellular automata CA)와 린드마이어-시스템(L-system)은 다세포의 대표적인 발생/발달 모델이다. L-시스템은 식물의 그래픽 표현에 적용되어 오고 있으며 CA는 인고생명의 연구모델과 인공두뇌의 건축 등의 분야에 적용되어 오고 있다, 현재까지 CA와 L-시스템의 발생규칙은 설계자의 설계에 의존하고 있다. 그러나 진화연사방법을 도입하면 CA와 L-시스템을 자동으로 설계할수 있다. 발생규칙의 진화를 위해서는염색체의 코트화가 필요하다. DNA 코딩방법은 유전자의 중복과 여분을 가지고 있으며 규칙의 표현에 적합한 코딩방법이다. 본 논문에서는 CA와 L-시스템의 규칙을 진화시키기 위한 DNA 코딩 방법을 제안한다.

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복잡계이론 기반하 EINSTein 모형을 이용한 상륙전 적용에 관한 연구 (A Study on Applying Amphibious Warfare Using EINSTein Model Based on Complexity Theory)

  • 이상헌
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.114-130
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    • 2006
  • 본 논문은 아인스타인 시뮬레이션모형을 활용하여 상륙전을 묘사하는 복잡계이론을 다룬다. 아인스타인모형은 지상전에서 창발적인 자기조직화를 실험하기 위한 행위자 기반 모델이다. 상륙전의 다양한 형태중 상륙기습, 상륙돌격작전을 아인스타인 모형을 이용 구축하였으며 다양한 입력요소의 변경을 통하여 공간적 요소와 정성적 요소에 따른 전투양상의 변화를 확인할 수 있다. 즉, 통신요소의 변경, 탐지센서의 변경, 병력 재배치, 병력의 분산과 집중, 정성요소의 변경 등을 통해서 기존 란체스터형 전투모형의 단점을 보완함과 동시에 다양한 형태의 전투에 대한 모의 가능성과 발전 가능성을 확인할 수 있다.

양전자 단층 촬영 영상을 사용한 악성 흉수 진단을 위한 컨볼루션 신경망 기반 딥러닝 모델의 성능 평가 (Performance Evaluation of a Convolutional Neural Network Models for Diagnosing Malignant Pleural Effusion Using Positron Emission Tomography)

  • 김예지;이종민;유승진;김보근;이현;최윤영;이수진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.17-18
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    • 2024
  • 악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

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유체 흐름 안에서 두 종의 생물막 성장 시뮬레이션 모델 (Simulation Model of Dual-Species Biofilm Growth in Hydrodynamic Flow)

  • 전원주;이상희
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.97-105
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    • 2011
  • 하천에서, 생물막은 녹갈색의 얇은 막의 형태로 돌, 식물, 그리고 기타 구조물의 표면에 부착되어 있다. 생물막은 주로 영양물의 순환, 수질정화, 바닥 침전물 제거, 그리고 먹이사슬내의 에너지 흐름에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서, 우리는 유체 흐름 안에서, 독소-생산 종과 독소-민감 종의 복합적 생물막을 전산 모사하는 모델을 개발하였다. 유체 흐름으로는 균일한 흐름과 불 균일한 흐름 두 가지를 고려하였다. 균일한 흐름은 확률 프로세스로 구현되었으며, 불 균일한 흐름은 나비어-스톡스 방정식으로 구현되었다. 모델에서, 독소-생산종과 독소-민감종 간의 상호작용을 고려하기 위해, 종 개체의 번식률과 사망률이 고려되어졌다. 우리는 서로 다른 두 유체 흐름 내에서 전산 모사 되어진 생물막의 구조적 형상에 대해서 간략히 논의 하였다.

인공생명체와 그들을 둘러싸는 환경으로 구성 되어지는 가상생태계 모델링 (Modeling Virtual Ecosystems that Consist of Artificial Organisms and Their Environment)

  • 이상희
    • 한국농림기상학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.122-131
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    • 2010
  • 본 논문은 가상 생태계의 개념과 가상생태계를 구현하는데 중요하게 사용되어 질 수 있는 세 가지 수학적-물리학적 접근법을 응용 예와 함께 소개 하였다. 가상생태계란 개체기반 모델로써 인공생명체들이 가상 환경하에서 스스로 행동하면서 살아가는 것을 모사하는 컴퓨터 내에 구현된 생태계를 의미한다. 생물의 무리행동을 전산 모사하는 분자동역학모사 접근법과, 흰개미 영토를 전산 모사하는 확률적 격자모델 접근법, 그리고 생물막 성장을 전산 모사하는 규칙기반-세포자동자모델 접근법을 소개하였다. 실 생태계와의 유사성을 높이기 위해 가상생태계 모델은 많은 변수들을 사용하여야 하지만, 기술적인 측면에서 이러한 변수들을 모두 결정하기는 어렵다. 그러나 현재의 눈부신 컴퓨터 성능향상에 힘입어 많은 부분이 극복 되어 지고 있다. 특히, 가상생태계는 기후변화와 같은 환경재앙을 포함하여 많은 복잡한 생태학적 현상을 개체수준의 낮은 계층에서부터 생물집단 또는 외부 환경수준과 같은 높은 계층까지를 통합적으로 이해하는데 큰 도움을 줄수 있을 것이다. 마지막으로 논문에서는 높은 수준의 계층인 기후변화가 낮은 수준의 계층인 개체기반의 흰개미 생태계에 미치는 복잡한 문제를 어떻게 다룰 수 있는지에 대한 예를 들고 간략하게 논의하였다.