시장 상황의 변화에 따라 상품의 효율적인 공급을 위해 기업은 한정된 예산 내에서 공급 사슬을 변화시킬 필요가 있다. 또한, 경쟁의 심화로 공급 사슬 내에서의 비용 절감뿐만 아니라 적절한 공급 사슬의 구성을 통해 상품의 정시 배송 등 고객 만족도를 높이는 것은 점점 더 중요한 요소로 고려되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 공급 사슬 확장에 따른 네트워크 재설계 문제를 다루고 있으며 이에 따른 수리 모형을 제안한다. 또한 유전 알고리즘을 이용하여 예산 제한의 변화에 따른 총 가중 거리의 변화를 계산하여 경영진의 의사결정을 도울 수 있는 방법을 모색한다.
본 연구는 1990년부터 2008년까지 서울경마공원과 부산 경마공원에서 활동한 경주마 13,458두의 총 245,979개의 경주관측기록을 이용하여 국내 더러브렛 경주마의 유전능력과 연도별 개량량을 분석하였다. 모든 관측치들의 주파기록을 1400m 경주거리에 맞추어 보정하고, 기수와 조교사에 대해 평균수득상금의 순위에 따라 번호를 부여하였으며, 후보 설명변수들에 대해 AIC, BIC를 사용한 단계적 변수 선발법을 적용하였다. 19년간 국내에서 활동한 경주마들의 주파기록에 대한 유전력과 반복력은 각각 0.322, 0.332로 추정되었고, 연평균 표현형 개량량과 유전적 개량량은 -0.166초, -0.161초로 산출되었다. 경주마의 유전모수와 개량량의 추정 연구에 있어 무엇보다 설명력 높은 개체모형의 수립이 중요하다고 생각되며, 이는 실제 경주마의 능력을 효과적으로 반영하는 반응변수의 설정과 통계학적 기법을 활용한 체계적인 설명변수의 선발을 통해 가능하다
표정 인식은 다양한 분야에서 지속적인 연구의 주제로서 자리 잡아 왔다. 본 논문에서는 얼굴 이미지 랜드마크 간의 거리를 계산하여 추출된 특징을 사용해 각 랜드마크들의 관계를 분석하고 5가지의 표정을 분류한다. 다수의 관측자들에 의해 수행된 라벨링 작업을 기반으로 데이터와 라벨 신뢰도를 높였다. 또한 원본 데이터에서 얼굴을 인식하고 랜드마크 좌표를 추출해 특징으로 사용하였으며 유전 알고리즘을 이용해 상대적으로 분류에 더 도움이 되는 특징을 선택하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 표정 인식 분류를 수행하였으며 제안된 방법을 이용하였을 때가 CNN을 이용하여 분류를 수행하였을 때 보다 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.
본 연구의 목적은 상추(Lactuca sativa)의 expressed sequence tag(EST)로부터 simple sequence repeat(SSR) 마커를 개발하고, 개발된 EST-SSR 마커를 이용하여 상추의 3가지 야생종의 유전자원 9점과 61개의 유통품종을 식별하는 것이다. NCBI 데이터베이스로부터 총 81,330개의 상추 EST를 대상으로 SSR을 탐색하였고, 총 4,229개의 SSR을 발견하였다. SSR의 반복 motif 중 trinucleotide(59.12%, 2,500개)가 가장 많았고, 그 다음으로 dinucleotide(29.70%, 1,256개), hexanucleotide(6.62%, 280개) 순의 분포를 나타내었다. EST로부터 총 474개의 EST-SSR primers를 개발하였고, 이 중 267개의 primer를 9점의 유전자원과 61품종에 대한 유전적 다양성 평가에 활용하였다. 267개의 마커 중 47개의 EST-SSR 마커가 7개 품종 내에서 다형성을 보였으며, 이 중 다형성 정도와 반복 재현성 및 밴드의 선명성을 고려하여 26개의 EST-SSR 마커를 선발하였다. 최종 선발된 26개의 SSR 마커를 이용하여 70개 공시재료를 분석한 결과 대립유전자 수는 총 127개였으며, 최소 2개에서 9개의 분포를 나타내었으며 마커당 평균 대립유전자 수는 4.88개를 나타내었다. PIC평균값은 0.542로 나타났으며, 0.269-0.768의 범위를 나타내었다. 70개 공시재료의 유전적 거리는 0.05-0.94로 나타났으며, 유사도 지수 0.34를 기준으로 할 때 7개의 주요 그룹으로 나누어졌다. 26개의 EST-SSR 마커를 이용한 유전적 다양성 분석 결과 9점의 유전자원과 61개의 유통품종이 마커의 유전자형에 의해 모두 식별이 되었다. 본 연구를 통해 신규 개발된 EST-SSR 마커는 상추의 품종식별과 구별성, 균일성, 안정성 검정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
소나무의 유전다양성과 유전구조를 추정하기 위해 9개의 ESTP 표지를 13개 소나무 집단에 적용하였다. 소나무 집단의 유전다양성은 관찰된 대립유전자 수(A)가 2.2개, 유효 대립유전자 수(Ae)가 1.8개, 다형적 유전자좌 비율(P)이 98.8%, 이형접합도 관찰치(Ho)가 0.391, 이형접합도 기대치(He)가 0.402로 나타났다. 안강과 강릉 집단을 제외한 11개 집단이 하디-바인베르그 평형을 만족하였다. 집단간 유전분화도(FST)는 0.057으로, 동위효소나 nSSR 표지분석 결과보다 강하게 나타났다. 군집분석에서 집단의 유전적 거리와 지리적 분포간에 뚜렷한 연관성은 확인할 수 없었으며, 집단의 유전분화와 지리적 인접성도 상관이 없는 것으로 나타났다(Mantel 검증, r = 0.017, P = 0.344). 유전자좌에 대한 FST-outlier 분석을 실시한 결과, 빈도주의 방법에서는 FST 값이 신뢰하한 이하인 3개 유전자좌와 신뢰상한 이상인 3개 유전자좌가 특이값으로 추정되었고, 베이즈 방법에서는 3개 유전자좌들만 특이값으로 확인되었다. 두 방법에서 공히 특이값으로 판정된 3개 유전자좌(sams2+AluⅠ, sams2+RsaⅠ, PtNCS_p14A9+HaeⅢ)중 sams2 표지에서 유래된 2개 유전자좌는 balancing selection의 영향을 받는 것으로 추정되었다.
본 논문은 유전자의 기능이 비슷한 정도에 따른 사전정보의 값을 부여하며, 클러스터링시 사전정보를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 문제인 유전자는 각기 다양한 기능을 하는 특징적인 것으로 사전정보의 형태를 1과 0등으로 구분하던 과거의 방식으로는 정의하기가 어렵다. 유전자간의 비슷한 정도에 따라 사전정보의 값이 정해져야 하는 것은 필요하며, 이는 생물학자가 구축해놓은 유전자 온톨로지의 분석을 통하여 산출한다. 유전자 온톨로지는 기능별 카테고리로 분류하며, 세부 기능은 하위의 카테고리로 형성된 거대한 트리 구조의 형태를 띤다. 온톨로지 분석을 통해 형성된 사전정보의 값은 0과 1사이의 연속적인 값으로 형성이 되며, 이 값은 클러스터링 과정 중 거리 계산에 활용함으로써, 그 결과의 성능이 우수함을 보인다.
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.
본 연구는 토종닭 순계(적갈계통, 황갈계통), 토종닭 실용계와 오골계 및 외래품종(Hy-Line Brown: HB, White Leghorn: WL)을 대상으로 13종의 MS marker (ADL0309, ADL181, ADL190, ADL279, LEI0073, LEI0192, MCW083, MCW120, MCW153, MCW214, MCW217, MCW226, MCW322)을 활용하여 집단 및 품종간의 유전적 다양성을 분석 하였다. 13종의 MS marker 내에서 총 120개의 대립유전자를 확인 하였으며 평균 9.2개의 대립유전자를 보유한 것으로 나타났다. 관측된 이형질성, 기대되는 이형질성 및 PIC의 평균값은 각각 0.63, 0.72 그리고 0.678로 확인되었다. 가장 많은 평균대립유전자를 보유한 집단은 토종닭 실용계집단이 5.9로 확인 되었으며 기대되는 이형질성이 0.629로 비교적 높게 나타났다. 이는 토종닭 순계 집단을 이용한 3원 교잡을 통해 실용계집단을 생산하는 과정에서 기인한 것으로 추정된다. 집단 및 품종간의 유전적 유연관계를 분석한 결과 토종닭 순계집단 (R, Y)과 실용계집단(C)은 서로간에 가까운 유전적 거리를 유지하고 있는 것으로 확인되었다. 각 MS marker별 품종간의 이형접합률을 이용하여 각 개체들의 집단 내에서 품종을 식별 할 수 있는 확률인 누적품종식별력(CPD) 값을 계산한 결과 13종의 MS marker를 이용하여 개체의 품종을 구분할 수 있는 확률이 99.461%로 나타났다.
본 연구는 한우 유전체 전장에 존재하는 고밀도 단일염기다형을 DNA chip을 이용하여 각각의 유전자형을 구명하고, 동일염색체 내에 존재하는 각 표지인자쌍의 연관불평형을 성 염색체를 제외한 모든 상염색체에서 추정하여 물리적 거리별 연관불평형의 정도를 확인하고 이러한 결과를 이용하여 한우 집단의 유효집단 크기를 추정하기 위하여 실시하였다. 한우개량사업소에서 2005년부터 2008년까지 후대검정에 공시된 후보종모우 및 후대 검정우 288두에 대해 혈액을 채취하고 Bovine SNP 50 DNA Chip을 이용하여 유전자형을 분석하였으며, 총 51,582 표지인자 중 결측률이 10% 이상인 표지인자 1개 및 다형성이 없는 표지인자 10,730개에 대해 사전제거를 실시하고 남은 40,851개의 SNP표지인자를 본 분석에 활용하였다. 연구 결과, 성 염색체를 제외한 상 염색체의 총 SNP표지인자의 길이는 2,541.6 Mb였으며, 염색체별 평균 SNP표지인자간 거리는 0.55에서 0.74로 분포하였으며, EM알고리즘을 이용하여 염색체별 연관불평형을 추정해 보았을 때, 기존의 보고된 연구와 유사하게 표지인자간 거리가 짧을수록 높게 나타나는 지수형태의 그래프를 나타냈으며, SNP표지인자간 거리에 따른 $r^2$를 보면, 0 Mb에서 0.1 Mb일 때 0.136, 0.1-0.2 Mb에서 0.06로 나타났다. Luo (1998)의 연구결과를 한우에 적용시켰을 때, 전체분산의 5%이상 설명하는 양적형질좌위 발굴을 위해서 약 2,000두의 표현형 자료가 필요할 것으로 사료되었다. 또한 한우의 세대별 유효집단 크기에 대해 추정해 본 결과, 현재 한우의 유효집단크기는 84두로 추정되었고, 지금으로부터 약 50세대 이전의 유효집단 크기는 1,150두로 추정되었다. 가축에서 인공수정이 도입(1960년대)된 이 후 개량의 가속화로 인해 한우의 유효집단 크기가 급격히 감소한 것으로 사료되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.597-604
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2017
본 연구는 홀스타인 젖소, 923두에 대한 단일염기다형성 (SNP) 42,201개를 이용하여 국내 젖소집단의 유전적 특성 및 유효집단크기를 조사하고자 실시하였다. 염색체별 인접 단일염기다형성간의 평균 연관불평형 ($r^2$)은 0.22로 추정되었으며, 14번 염색체 (0.26)에서 가장 높은 반면, 27번 염색체 (0.17)에서 가장 낮게 나타났다. SNP간의 물리적 거리가 25Kb 미만인 경우에서 $r^2$은 $0.31{\pm}0.33$으로 추정되었으며, SNP간 물리적 거리가 증가할수록 $r^2$은 현저히 감소하였다. SNP간 물리적 거리가 2.5Mb 이상에서의 $r^2$은 0.04로 25Kb 미만인 경우와 비교할 때 0.27 (87.1%) 감소하였다. 국내 홀스타인 젖소의 유효집단크기는 세대수와 비례하여 감소하는 경향을 나타내었으며, 1~5세대에서 110두로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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