최근의 생물학 연구를 위한 기기의 자동화 및 고속화는 생물학 관련 정보량의 급증을 가져오고 있다. 예를 들어, DNA chip에서 얻어지는 마이크로어레이(microarray)는 수천 종류의 유전자의 발현량을 동시에 측정한다. 이러한 기술들은 생물의 세포나 조직에서 일어나는 일련의 다양한 현상을 전체적으로 조망하는 관점에서 관찰할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 이를 통한 생명공학의 전반적인 발전이 기대되고 있다. 따라서 대량의 생물학 관련 정보의 분석이나 데이터 마이닝이 행해지고 있으며 이를 위한 대표적인 기법들로는 각종 클러스터링(clustering) 및 신경망 계열의 모델 등이 있다. 본 논문에서는 확률그래프모델의 하나인 베이지안망(Bayesian network)을 생물정보분석에 이용한다. 구체적으로 유전자 발현패턴과 약물의 활성패턴 및 암 종류 사이의 확률적 관계를 모델링한다. 이러한 모델은 NCI60 dataset(http://discover.nci.nih.gov)에서 베이지안망을 학습함으로써 구성된다. 분석의 대상이 되는 데이터가 sparse하기 때문에 발생하는 어려움들을 해결하기 위한 기법들이 제시되며 학습된 모델에 대한 검증은 이미 생물학적으로 확인되어 있는 사실과의 비교를 통해 이루어진다. 학습된 베이지안망 모델은 각각의 유전자 간, 혹은 유전자와 처리된 약물 간의 실제 생물학적 관계를 다수 표현하며, 이는 제시되는 방법이 생물학적으로 유의미한 가설을 데이터 분석을 통해 효율적으로 생성하는데 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.
시계열에는 1년 주기의 계절변동이 포함되어 있다. 시계열의 기조적 움직임을 살펴보기 위해서는 시계열에서 계절 변동을 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정 프로그램 X-12-ARIMA에서는 F검정과 Kruskal-Wallis검정으로 시계열에 존재하는 계절변동(계절성)을 식별하고, 스펙트럼 그래프로 계절조정후 불규칙변동에 계절변동이 남아 있는 지 점검한다. 본 연구에서는 평활 검정을 계절성 검정에 적용한 평활 계절성 검정을 제안하고, 그 특성을 모의실험과 실제 시계열에 대한 계절성 검정을 통해 살펴보았다. 모의실험 결과를 보면 평활 계절성 검정이 X-12-ARIMA의 스펙트럼 분석을 계량화하고, 계절성 검정인 F검정과 Kruskal-Wallis검정을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
역학(epidemiology) 또는 임상(clinic) 자료를 분석하기 위한 주효 측도의 선택에 대한 연구가 계속되고 있지만, 주효 측도들이 일반적인 함수 형태로만 표현되는 경우에는 주효 측도들의 특징이나 관계를 이해하는 것이 쉽지 않다. 이 논문에서는 주효 측도의 선택 문제 보다는 이변량 자료에 대한 주효 측도 중에서 위험도차이(risk different: RD), 상대위험률(relative risk: RR), 그리고 교차비(odds ratio: OR)를 방사형 그림(radar diagram)을 사용하여 나타내고 이 그림을 이용하여 이들의 특성이나 관계를 살펴보았다. 방사형 그림은 이 측도들을 이해하는데 좋은 도구가 될 것이다.
행렬도(biplots)란 행과 열을 그래프에 동시에 나타내어 이들의 관계를 살피려는 다변량 그래픽분석 기법이다. 이를 활용하기 위해서 사용자들이 수작업으로 일일이 프로그래밍해야 했던 불편함엣 벗어나 GUI(Graphic User Interface)환경으로 메뉴에 의해서 사용하기에 편한 행렬도 시스템의 개발을 소개한다. 구체적으로 본 시스템의 개발 방법, 과정, 구성 그리고 예제를 통해 실행결과를 확인하고 결론을 통해 추후 연구과제와 발전방향을 제시한다.
본 논문에서는 고차원 대용량 자료의 시각화에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대하여 개발된 방법들에 대하여 논의하였다. 고차원 자료의 경우 2차원 공간상에 표현하기 위하여 중요 변수를 선택해야하며 다양한 시각적 표현 속성과 다면화 방법을 이용하여 좀 더 많은 변수들을 표현할 수 있었다. 또한 관심있는 뷰를 보이는 낮은 차원을 찾는 사영추정방법을 이용할 수 있다. 대용량 자료에서는 점들이 겹쳐지는 문제점을 흩트림과 알파 블렌딩 등을 이용하여 해결할 수 있었다. 또한 고차원 대용량 자료의 탐색을 위하여 개발된 R 패키지인 tabplot과 scagnostics, 그리고 대화형 웹 그래프를 위한 다양한 형태의 R 패키지들을 살펴보았다.
예후인자의 범주화는 질병의 진단, 치료법 결정 및 임상시험의 참여기준 설정 등에 매우 유용하다. 예후인자의 범주화 방법으로는 생물학적 이론에 따라 경계값을 정하는 방법, 자료의 그래프를 이용하는 방법, 모든 가능한 경계 값들을 적용해보는 최소 유의확률 방법 등이 있다. 또한 최소 유의확률 방법의 다중검정문제를 보완한 몇 가지 방법들이 있다. 본 연구에서는 우리 나라에서 높은 발생률을 보이는 간세포암종의 절제술을 받은 환자들에 있어서 간 절제술 후 재발위험이 높은 군을 구별하는 한 근거로 종양의 크기를 범주화하기 위한 경계값을 결정하고자 하였다.
콘크리트용 혼화재로 사용량이 날로 증대되고 있는 고로슬래그 미분말의 품질 차이가 콘크리트의 중성화에 어떠한 영향을 미치는지를 통계적으로 분석해 보았다. 현행 KS F 2563에 의하면 고로슬래그 미분말을 1종, 2종, 3종으로 구분하는데 3종에 해당하는 분말도 $4000cm^2/g$급 고로슬래그 미분말을 3곳으로부터 입수하여 Type A, B, C로 하여 다른 모든 조건은 동일하게 하고 혼입하였다. 본 연구에서는 기존의 그래프간의 단순비교를 통해 공학적 판단을 하는 오류를 배제하고자 평균값과 분산을 동시에 고려하는 통계적인 기법을 적용하였다. 분석기법에는 A, B, C 3개 집단간의 F검정과 각각의 쌍체비교를 위해 T검정 기법을 적용하여 통계적인 의미를 고찰해 보았다. 그 결과 유의수준 5%에서 중성화에 미치는 영향이 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.173-191
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1999
본 논문에서는 시각화된 회귀진단 툴을 소개하고자 한다. 시각화된 회귀진단 툴은 회귀진단에 필요한 여러 가지 통계량들과 다양한 잔차그림을 메뉴방식에 의해서 쉽게 구할 수 있게 하였으며, 또한 프로그램을 한글화하여 일반 사용자들이 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 프로그램이다. 특히 다양한 잔차그림을 쉽게 그릴 수 있게 하여 데이터의 분석결과를 시각화할 수 있도록 하므로써 그래프를 통한 회귀분석 교육에 활용하고자 한다. 이 툴을 개발하기 위해서 시각화 언어인 델파이 3.0을 사용하였다.
본고에서는 KTA에서 도서 자료 토탈 시스템의 일부로 개발하여 이용중인 단행본 검색 시스템에 대한 사용자의 이용 기능 분포도를 축적된 통계 자료를 이용하여 분석하고 각 이용 기능별 응답 시간과 각 이용 기능별 검색 성공율 및 전체 성공율을 통계적인 도표 와 그래프로 작성하여 시스템의 성능을 수치적으로 계량화하여 보았다.
SLA는 네트워크 서비스 사업자와 가입자 사이에 서비스 품질을 정의하는 협약으로서, 일정 수준의 서비스 제공을 위해 SLA 관리 시스템(SLM)의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 SLA에 대한 데이터 분석을 통해 네트워크 사업자에게 신속하고 효율적인 의사결정 지원정보를 제공할 수 있는 SLA 데이터 분석 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 SLM의 일반정보, 위반정보, 과금정보 등을 바탕으로, 각각 추이분석과 통계현황 기능을 수행한다. 분석 결과는 테이블, 그래프 등의 다양한 형태로 제공되며, 분석 결과에 대해서는 각각의 분석 모형에 대한 개요 및 기준치 등을 제시함으로써 시스템에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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