Objective: A set of microsatellite markers with high polymorphism from Tsaiya duck were used for the genetic monitoring and genetic structure analysis of Brown and White Tsaiya duck populations in Taiwan. Methods: The synthetic short tandem repeated probes were used to isolate new microsatellite markers from the genomic DNA of Tsaiya ducks. Eight populations, a total of 566 samples, sourced from Ilan Branch, Livestock Research Institute were genotyped through novel and known markers. The population genetic variables were calculated using optional programs in order to describe and monitor the genetic variability and the genetic structures of these Tsaiya duck populations. Results: In total 24 primer pairs, including 17 novel microsatellite loci from this study and seven previously known loci, were constructed for the detection of genetic variations in duck populations. The average values for the allele number, the effective number of alleles, the observed heterozygosity, the expected heterozygosity, and the polymorphism information content were 11.29, 5.370, 0.591, 0.746, and 0.708, respectively. The results of analysis of molecular variance and principal component analysis indicated a contracting Brown Tsaiya duck cluster and a spreading White Tsaiya duck cluster. The Brown Tsaiya ducks and the White Tsaiya ducks with Pekin ducks were just split to six clusters and three clusters when K was set equal to 6 and 3 in the Bayesian cluster analysis. The individual phylogenetic tree revealed eight taxa, and each individual was assigned to its own population. Conclusion: According to our study, the 24 novel microsatellite markers exhibited a high capacity to analyze relationships of inter- and intra-population in those populations with a relatively limited degree of genetic diversity. We suggest that duck farms in Taiwan could use the new (novel) microsatellite set to monitor the genetic characteristics and structures of their Tsaiya duck populations at various intervals in order to ensure quality breeding and conservation strategies.
Objective : The aim of this study is to investigate the curative effect of Bee Venom Acupuncture Therapy for pain and limited R.O.M (range of motion) of shoulder in stroke patients. Methods : The subjects of this study were 6 patients with shoulder pain in stroke sequelae. Routine Oriental Medical programs (Acupunture, moxibustion, herbal medicine and physical therapy) were maintained for each subject throughout this study. Single subject ABABAB design was adopted. Each period was 4 days as a rule. Only during the treatment period, Bee Venom Acupuncture Therapy was provided as intervention at the acupoints of LI15(Gyeonu), TE14(Gyeollyo), GB21(Gyeonjeong), LI14(Bino). The change of pain was measured with a Visual Analogue Scale(VAS). The pain threshold was measured using pressure algometer at the same acupoints where Bee Venom Acupuncture Therapy was provided. And the R.O.M of shoulder joint (flexion, extension, abduction, adduction, external rotation, internal rotation) was measured as well. Analysis was performed by Bayesian analysis using WinBUGS for the comparison of treatment(Bee Venom Acupuncture Therapy) and non-treatment. Results : The median overall improvement for difference in VAS was -2.219(-3.213, -1.175), for difference in external rotation of shoulder R.O.M was 9.992(-2.298, 18.49), for difference in tenderness score of LI14(Bino) by pressure algometer was 5.05(0.6283, 7.762). 95% credibility intervals being shown in brackets. However, the median overall improvement for difference in the other measurements was not significant. Conclusion : This study suggests that Bee Venom Therapy may be applicable to decrease pain and improve R.O.M of shoulder in hemiplegia patients with stroke. Further elaborated single subject designs need to be accumulated to confirm the effects of Bee Venom Acupunture Therapy on shoulder pain in patients with stroke sequelae.
구상나무(Abies koreana)의 유전다양성 복원 전략 수립을 위해 지리산의 반야봉, 벽소령, 천왕봉 아집단들에 대한 유전다양성과 아집단 간 유전분화율을 추정하였다. 아집단 평균 유전다양성은 대립유전자수(A)가 7.8개, 평균 유효대립유전자수($A_e$)가 4.9개, 이형접합도 관찰치($H_o$)가 0.578, 이형접합도 기대치($H_e$)가 0.672이었다. 3개 아집단들의 평균 유전다양성($H_e=0.672$)은 지리산 집단 수준의 유전다양성($H_e=0.778$)과 구상나무 종 수준의 유전다양성($H_e=0.759$)보다 낮았으나, 전나무 속 타 수종들과 비교하면 높은 것으로 나타났다. 아집단 간 유전분화율은 F-통계분석($F_{ST}$)에서 0.014였고, AMOVA 분석(${\Phi}_{ST}$)에서 0.004로 나타났다. 베이지안 군집분석에서 지리산 내 아집단 간 유전분화가 거의 없는 것으로 나타났다. 그러므로 3개 지역으로부터 모수들을 충분히 선정하여 종자를 채취한다면, 유전적으로 다양한 복원재료를 확보할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 ISO GUM(불확도 표현 지침서)의 불확도 평가 방법을 보완하기 위해, 몬테카를로 방법(Monte Carlo Method, MCM)을 적용한 불확도 해석 프로그램을 개발하고, MCM과 GUM의 평가 결과를 비교하였다. 그 결과 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 측정량의 확률 분포가 정규 분포가 아닌 때에도 MCM 방법은 정확한 포함 구간을 제공한다. 둘째, 정규 분포가 아닌 다른 분포들 몇몇 개가 합성되는 경우 그 확률 분포가 정규로 보이더라도 실제로는 정규가 아닌 경우가 있으며, 이의 판단은 합성 분산의 확률 분포로 할 수 있다. 셋째, 자유도가 낮은 A형 불확도가 불확도 평가에 포함된 경우 GUM은 포함 구간을 저평가하는 것을 알 수 있었고, 이러한 저평가 문제는 A형 표준 불확도에 t-분포의 표준 편차를 곱해주면 사라지는 것을 알 수 있었다. 이 경우 합성 분산의 유효 자유도는 확장 불확도 계산에 불필요하고, 신뢰의 수준 95 %의 포함 인자는 1.96이 적정한 것을 알 수 있었다.
배터리는 최근 여러 분야에서 중요한 에너지원 역할을 하고 있는데, 사용 중 충방전을 거듭하면 용량이 점차 저하되며 초기 대비 80% 이하로 떨어지면 고장으로 간주되므로, 이를 예측하기 위한 수명 예측 기법이 활발히 개발되고 있다. 본 연구에서는 사용중인 배터리에 대해 충전곡선 기울기를 이용하여 배터리의 용량을 평가하고 이를 바탕으로 잔존수명을 예측하는 새로운 방법을 제안하였다. 이 과정에서 발생하는 여러 불확실성을 고려하기 위해 베이지안 접근법에 기반한 파티클 필터 방법을 활용하였고 그 결과 잔존수명을 확률분포로 구하였다. 개발된 방법을 미국 NASA Ames 연구소와 본 연구실에서 직접 수행한 배터리 충방전 시험 데이터에 대해 각각 적용한 결과 충전곡선 기울기가 용량 열화를 잘 나타내며 파티클 필터로 예측된 잔존수명 신뢰구간은 실제 수명을 잘 포함함을 확인할 수 있었다.
연구배경: Macrolide란 구조식에 14-number macrocyclic lactone ring을 갖는 항생제를 총칭한다. 최근 개발된 clarythromycin, azythromycin, roxithromycin 등은 기존의 erythromycin에 비하여 소화관 흡수가 용이하고, 반감기가 길며, 위장관 부작용은 덜하면서 몇몇 세균속에 대해서는 더욱 강력한 항균 효과가 있다고 알려져 있다. Erythromycin은 간장의 cytochrome P-450 효소계에 의해 불활성화 되기 때문에, 특히 호흡기 질환 환자에서 사용되는 theophylline의 혈중농도를 증가시켜 theophylline toxicity를 초래할 수 있다고 알려져 있다. 그러나 현재까지 new macrolide에 있어서는 이러한 효과에 대해서는 임상 연구가 미미한 실정이다. 방 법: 기관지 천식환자에서 erythromycin (1000mg/day), clarithromycin(500mg/day), azithromycin(500mg/day), roxithromycin(300mg/day) 등을 theophylline(400mg/day)과 경구 복합 투여하여, 투여전, 투여 후 1주 및 4주(azythyromycin은 1주)에 각각 theophylline 혈중 농도와 청소율을 측정하여 혈중 theophylline 농도 및 청소율에 대한 erythromycin과 new macrolides 항생제의 영향을 평가하고자 하였다. 결 과: Erythromycin과 roxithromycin 투여군에서는 투여 1주 후부터 유의한 theophylline 혈중농도의 상승을 보였으며 특히, erythromycin 투여군에서는 2예에서 병합 투여를 중지하였다. 이러한 소견은 theophylline 청소율에서도 유사하였으나 1주 및 4주간에는 유의한 상승소견을 보이지 않았다. Clarithromycin, azithromycin 투여군에서는 병합 투여중 유의한 혈중 농도의 상승이나 청소율의 감소 소견은 관찰되지 않았다. 결 론: 이상의 결과로 erythromycin 혹은 roxithromycin 투여 환자에 대하여 theophylline을 동시에 복합 투여하는 경우 혈중 theophylline 농도가 예상보다 증가될 수 있으므로 적절한 주기적 관리가 요할 것으로 사료된다.
결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
기계학습 기법을 이용한 문서분류시스템의 정확도를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것은 학습문서 집합의 선택과 그것의 구성방법이다. 학습문서집합 선택의 문제란 임의의 문서공간에서 보다 정보량이 큰 적은 양의 문서집합을 골라서 학습문서로 채택하는 것을 말한다. 이렇게 선택한 학습문서집합을 재구성하여 보다 정확도가 높은 문서분류함수를 만드는 것이 학습문서집합 구성방법의 문제이다. 전자의 문제를 해결하는 대표적인 알고리즘이 능동적 학습(active learning) 알고리즘이고, 후자의 경우는 부스팅(boosting) 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 Naive Bayes 문서분류 알고리즘에 적응해보고, 이때 생기는 여러 가지 특징들을 분석하여 새로운 학습문서집합 구성방법인 AdaBUS 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 능동적 학습 알고리즘의 아이디어를 이용하여 최종 문서분류함수룰 만들기 위해 임시로 만든 여러 임시 문서분류함수(weak hypothesis)들 간의 변이(variance)를 높였다. 이를 통해 부스팅 알고리즘이 효과적으로 구동되기 위해 필요한 핵심 개념인 교란(perturbation)의 효과를 실현하여 문서분류의 정확도를 높일 수 있었다. Router-21578 문서집합을 이용한 경험적 실험을 통해, AdaBUS 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Naive Bayes 알고리즘에 기반한 문서분류시스템의 정확도를 보다 크게 향상시킨다는 사실을 입증한다.
기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 방파제 하부지반을 저치환율 재료로 보강 및 개량하기 위한 치환율과 재하중 방치기간을 확률론적 최적화 기법을 이용하여 분석하였다. 해석에 필요한 확률변수의 불확실성을 최소화하기 위하여 사전자료를 활용한 베이지안 갱신결과 최대 39.8% 포인트까지 불확실성이 감소하였고, 특히 사전함수의 표본수가 더 많은 구간의 감소폭이 컸다. 치환율 결정을 위하여 저치환율 단면 중 15~40% 범위에서 일계신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 의해 해석한 결과 목표파괴확률을 만족하는 치환율은 심층고결처리 및 쇄석다짐말뚝 구간에서 각각 20% 및 25% 이상으로 나타났다. 치환율에 대한 최적화를 위하여 생애주기비용 분석을 실시한 결과 목표파괴확률을 만족하는 범위 내에서 최적 치환율이 산정되었으며, 두 구간에서 각각 20% 및 30%가 가장 경제적인 것으로 결정되었다. 재하중의 방치기간에 대한 확률론적 해석결과 3개월 이상인 경우 모두 목표파괴확률을 만족하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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