• Journal of the East Asian Society of Dietary Life
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• v.11 no.4
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• pp.247-258
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• 2001

This study focused on the recognition and information need for GMO(Genetically Modified Organism). The data were collected from 350 adults living in Daegu and Busan by means of a self-administered questionnaire. Frequencies and chi-square tests were conducted by SPSS Windows. The results of the survey were as follows: (1) the concerns about GMO were high but recognition was low. (2) many respondents were worried about the safety of GMO. (3) many people desired the labelling of GMO, and (4) the need for information about GMO was high and most respondents wanted to be informed about safety of GMO. This study suggests that the consumer education about GMO should be conducted through mass media and consumer protection organizations.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.1
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• pp.116-122
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• 2017

유전체 분석을 위한 시퀀싱 기술의 발전으로 유전체 데이터량이 폭발적으로 증가하고 있다. 저장 및 관리 비용 절감을 위해 유전체 데이터 압축 기술이 연구되고 있지만, 국제 표준의 부재로 다양한 포맷들이 사용되고 있다. 최근, MPEG에서 유전체 데이터의 압축 및 저장 표준에 대한 필요성을 받아들여 표준화 작업이 진행 중이다. 본고에서는 유전체 분석의 기본이 되는 염기서열의 분석 과정을 소개하고, 유전체 데이터 압축 및 저장 기술의 표준화 동향에 대해서 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.473-476
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• 2005

본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현을 다룬다. 유전 알고리즘은 생물의 진화과정에서 일어나는 자연선택과 같은 유전법칙을 모방한 확률적 탐색기법이다. 유전 알고리즘에서는 염색체를 하나의 리스트 혹은 문자열로써 다룬다. 리스트나 문자열 처리 위주인 유전 알고리즘의 경우, 기존의 C/C++/Java 보다 표현력이 풍부한 Python 으로 프로그래밍할 경우 별도의 라이브러리 없이 쉽게 구현이 가능하다. 본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현 방법에 대해 소개하고, 추가적으로 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.8
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• pp.107-112
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• 2002

이 글에서는 많은 연구자들이 찾고자하는 예방 및 치료법의 대상이 되는 질병 중에서 유전질환에 대해서 말하고자 한다. 먼저, 어떤 질병이든지 그 질병에 대한 종합적인 분석이 바탕이 되어야 치료법 및 약이 개발될 수 있다. 유전질환도 마찬가지이다. 유전질환의 발병 및 증상에 대한 자료들이 체계적으로 수집되고 종합적으로 관리되어야 그 예방 및 치료법 개발을 위한 기반이 마련되는 것이다. 특히 유전질환은 지역이나 인종에 따라 그 양상이 다를 수가 있어 한국인의 민족적 유전 특성에 따른 질환 특이성이 고려된 유전질환의 종류와 발생 빈도, 유전자 변이에 대한 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2018.10a
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• pp.130-130
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• 2018

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2019.09a
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• pp.201-201
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• 2019

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.3 no.1
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• pp.59-63
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• 1974

표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.

• Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.81-85
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• 2000

마이크로파대역에서 우수한 유전적 특성을 가지며 소결이 90$0^{\circ}C$ 이하에서 가능하여 Ag와 동시 소결이 가능한 유전체 조성을 개발하여 RF MCM-C(Multi-chip Module on Ceramic) 제조를 위한 유전체 테잎 제조에 대한 기초적인 실험과 Ag 전극과 동시소성에 대한 반응성 실험을 하였다. 본 실험에 앞서 개발된 유전체 조성의 마이크로대역에서의 유전특성은 유전율 24, 품질계수 30,000 이상, 공진주파수 온도계수 37 ppm/$^{\circ}C$ 이었고 소결온도는 85$0^{\circ}C$이었다. 이 유전체를 이용결함 없는 테잎 제조를 위한 유기용매의 선택, 바인더 및 가소제의 량 및 비에 따른 테잎의 소결 전 .후의 상태를 비교.분석하여 최적의 조성비를 결정하였다. 테잎과 은전극과의 반응성 실험결과 은과 유전체의 상호확산은 거의 이루어지지 않음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1195-1198
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• 2011

최근 의료 분야에 대한 관심이 높아짐에 따라 유전체 데이터를 수집하고 관리하여 분석하는 기술에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 유전체 데이터는 크게 유전체 데이터를 분석하는 전처리단계와 유전체 데이터로부터 변이된 유전체 데이터를 생성하는 후처리단계를 통해 분석된다. 이러한 분석 과정은 많은 시간이 소요되며, 후처리단계에서 결과 데이터는 분석 알고리즘 및 처리 기법에 따라 상이한 결과 데이터를 생성한다. 또한, 유전체 데이터의 각 파이프라인 별 분석된 데이터의 관리가 필요하다. 본 논문에서는 유전체 데이터의 특성을 고려하여, 유전체 데이터 유래 관리를 위한 메타데이터를 설계한다. 아울러 데이터 유래 메타데이터는 자신의 이전데이터들의 결과데이터에 신속한 접근이 가능해야하며, 자신과 유사한 데이터 유래를 지닌 파이프라인의 상세 정보를 신속하게 검색하는 색인구조가 필요하다. 따라서 이를 고려한 유래 메타데이터 검색 알고리즘을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2023.04a
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• pp.136-136
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• 2023