• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제31권2호
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• pp.167-179
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• 2018

Objective: The aim of this study was to create a set of microsatellite markers with high polymorphism for the genetic monitoring and genetic structure analysis of local goose populations. Methods: Novel microsatellite markers were isolated from the genomic DNA of white Roman geese using short tandem repeated probes. The DNA segments, including short tandem repeats, were tested for their variability among four populations of geese from the Changhua Animal Propagation Station (CAPS). The selected microsatellite markers could then be used to monitor genetic variability and study the genetic structures of geese from local geese farms. Results: 14 novel microsatellite loci were isolated. In addition to seven known loci, two multiplex sets were constructed for the detection of genetic variations in geese populations. The average of allele number, the effective number of alleles, the observed heterozygosity, the expected heterozygosity, and the polymorphism information content were 11.09, 5.145, 0.499, 0.745, and 0.705, respectively. The results of analysis of molecular variance and principal component analysis indicated a contracting white Roman cluster and a spreading Chinese cluster. In white Roman populations, the CAPS populations were depleted to roughly two clusters when K was set equal to 6 in the Bayesian cluster analysis. The founders of private farm populations had a similar genetic structure. Among the Chinese geese populations, the CAPS populations and private populations represented different clads of the phylogenetic tree and individuals from the private populations had uneven genetic characteristics according to various analyses. Conclusion: Based on this study's analyses, we suggest that the CAPS should institute a proper breeding strategy for white Roman geese to avoid further clustering. In addition, for preservation and stable quality, the Chinese geese in the CAPS and the aforementioned proper breeding scheme should be introduced to geese breeders.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.117-126
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• 2000

링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.83-97
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• 2000

직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권1호
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• pp.77-93
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• 2015

The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제23권6호
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• pp.239-254
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• 2006

The 3rd Japan-Korea Workshop on Acupuncture and EBM was held at Kanazawa on June $16^{th}$. From Korea team, 4 papers were presented. Dr. Hahn introduced a new approach of data analysis on series of n-of-1 trials using the Bayesian statistics. It offered important information for the future n-of-1 trials. Dr. Park clearly demonstrated the significance of various sham devices proposed and stressed the importance of research questions when we choose the control intervention in RCT. Dr. Lee reported the results of survey in Korean Medical Doctors (KMD) for their point selection and techniques to the distal and local points. Dr. Kim presented the results of face to face survey on the KMD with 28 items for acupuncture treatment on the knee OA. Finally, a draft of protocol was introduced by Dr. Kim. The title was "multi-center, a randomized, single blinded, two arms, parallel-group study to compare the effectiveness and safety of 'individualized acupuncture' and 'standardized minimal acupuncture' in Korean and Japanese patients with knee osteoarthritis (Phase IV)". From Japan team, 7 speakers presented their comments and proposals on the protocol. Dr. Takahashi introduced several issues regarding n-of-1 trials and pointed out the importance of obtaining generalizability from n-of-1 trials. Dr. Shichidou pointed the importance of research design, selection of outcome measures and reduction of biases. Dr. Itoh presented the results of point selection for the knee OA based on the literature survey. Dr. Sumiya introduced several differences between KMD and Japanese acupuncturists based on the questionnaire used in KMD survey. Dr. Furuya demonstrated a result of press tack needle and its sham device on shoulder stiffness. Dr. Yamashita introduced the results of literature survey regarding adverse events occurred by acupuncture on knee OA. Dr.Tsukayama stressed the importance of responsibility of Institutional Review Board (IRB) for the conduction of clinical trials. After several issues were discussed, the need of continued meeting for final protocol development was agreed, then the workshop was closed.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.70-77
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• 2009

하나의 reader와 여러 tag로 구성된 RFID 망에서 tag의 응답 간 충돌을 중재하기 위해 tag가 응답하도록 여러 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 방식이 소개되었다. 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에서는 tag 인식의 효율이 극대화되기 위해 프레임 별 슬롯의 수가 최적화되어야 한다. 이러한 최적화는 tag의 수를 필요로 하나 reader는 tag의 수를 알기 힘들다. 본 논문에서는 별도로 tag의 수를 추정하지 않고 슬롯의 수에 대해 직접 Bayes action을 취하는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기초한 tag 인식 방식을 제안한다. 구체적으로 Bayes action은 tag의 수가 갖는 사전 분포, 어떤 tag도 응답하지 않은 슬롯의 수에 대한 관찰값, 그리고 인식률을 반영한 손실 함수를 결합한 결정 문제를 풀어 구한다. 또한 tag의 수가 갖는 사전 분포의 진화를 통해 각 프레임에서 이러한 Bayes action을 지원한다. 모의 실험 결과로부터 진화하는 사전 분포와 Bayes action의 쌍은 robust 방식을 이루어 tag의 수의 참값과 초기 추측값의 큰 괴리에도 불구하고 일정 수준의 인식률을 얻을 수 있음을 관찰한다. 또한 제안하는 방식은 tag의 수에 대한 고전적인 추정값을 사용하는 방식에 비해 높은 인식 완료 확률을 얻을 수 있음을 확인한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제30권12호
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• pp.1684-1688
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• 2017

Objective: From a review of published information on genetic association studies, a meta-analysis was conducted to determine the influence of the genes ${\kappa}-casein$ (CSN3) and ${\beta}-lactoglobulin$ (LGB) on milk yield traits in Holstein, Jersey, Brown Swiss, and Fleckvieh. Methods: The GLIMMIX procedure was used to analyze milk production and percentage of protein and fat in milk. Models included the main effects and all their possible two-way interactions; not estimable effects and non-significant (p>0.05) two-way interactions were dropped from the models. The three traits analyzed used Poisson distribution and a log link function and were determined with the Interactive Data Analysis of SAS software. Least square means and multiple mean comparisons were obtained and performed for significant main effects and their interactions (p<0.0255). Results: Interaction of breed by gene showed that Holstein and Fleckvieh were the breeds on which CSN3 ($6.01%{\pm}0.19%$ and $5.98%{\pm}0.22%$), and LGB ($6.02%{\pm}0.19%$ and $5.70%{\pm}0.22%$) have the greatest influence. Interaction of breed by genotype nested in the analyzed gene indicated that Holstein and Jersey showed greater influence of the CSN3 AA genotype, $6.04%{\pm}0.22%$ and $5.59%{\pm}0.31%$ than the other genotypes, while LGB AA genotype had the largest influence on the traits analyzed, $6.05%{\pm}0.20%$ and $5.60%{\pm}0.19%$, respectively. Furthermore, interaction of type of statistical model by genotype nested in the analyzed gene indicated that CSN3 and LGB genes had similar behavior, maintaining a difference of more than 7% across analyzed genotypes. These results could indicate that both Holstein and Jersey have had lower substitution allele effect in selection programs that include CSN3 and LGB genes than Brown Swiss and Fleckvieh. Conclusion: Breed determined which genotypes had the greatest association with analyzed traits. The mixed model based in Bayesian or Ridge Regression was the best alternative to analyze CSN3 and LGB gene effects on milk yield and protein and fat percentages.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.287-297
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• 2011

전자메일은 사용의 편리성과 정보전달의 신속성 때문에 널리 사용되고 있지만, 광고목적이나 악의성을 갖는 스팸메일의 양도 증가하여 사회적 경제적으로 큰 문제를 야기한다. 스팸메일을 필터링하기 위한 방법은 수용 전 단계와 수용 후 단계로 나누어서 접근할 수 있는데, 수용 후 접근의 경우는 메시지로부터 단어나 문장 단위로 자질을 추출하고 그로부터 학습이나 매칭방법을 통하여 필터링을 하는 과정을 포함한다. 하지만, 필터링을 우회하기위해 스패머는 계속적으로 단어를 변형시켜 메일을 발송시키고 있다. 특히 한국어의 경우는 특성상 한 음절을 이루는 음소의 변화로부터 변형이 가능하기 때문에 그 변칙적 사용이 더 다양하다고 할 수 있다. 따라서, 기존의 정규식이나 학습알고리즘은 대처에 한계를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 한글의 변칙어를 인식할 수 있는 방법을 제안함으로서 스팸메일분류 시스템의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해, 자소접근방법을 사용하고, Smith-Waterman알고리즘을 적용하였다. 메일서버로부터 추출한 필터키워드와 메일로부터 제안한 방법을 실험한 결과 유사도 수준에 따라 한글 변칙어들을 정확히 인지해 낼 수 있었다. 실험을 통해 소요 공간 및 시간은 허용될 수 있는 수준임을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.451-458
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• 2015

기존 멀티모달 학습 기법의 대부분은 데이터에 포함된 컨텐츠 모델링을 통한 지식획득보다는 이미지나 비디오 검색 및 태깅 등 구체적 문제 해결에 집중되어 있었다. 본 논문에서는 멀티모달 개념계층모델을 이용하여 만화 비디오로부터 컨텐츠를 학습하는 기법을 제안하고 학습된 모델로부터 등장인물의 특성을 고려한 자막을 생성하는 방법을 제시한다. 멀티모달 개념계층 모델은 개념변수층과 단어와 이미지 패치의 고차 패턴을 표현하는 멀티모달 하이퍼네트워크층으로 구성되며 이러한 모델구조를 통해 각각의 개념변수는 단어와 이미지패치 변수들의 확률분포로 표현된다. 제안하는 모델은 비디오의 자막과 화면 이미지로부터 등장 인물의 특성을 개념으로서 학습하며 이는 순차적 베이지안 학습으로 설명된다. 그리고 학습된 개념을 기반으로 텍스트 질의가 주어질 때 등장인물의 특성을 고려한 비디오 자막을 생성한다. 실험을 위해 총 268분 상영시간의 유아용 비디오 '뽀로로'로부터 등장인물들의 개념이 학습되고 학습된 모델로부터 각각의 등장인물의 특성을 고려한 자막 문장을 생성했으며 이를 기존의 멀티모달 학습모델과 비교했다. 실험결과는 멀티모달 개념계층모델은 다른 모델들에 비해 더 정확한 자막 문장이 생성됨을 보여준다. 또한 동일한 질의어에 대해서도 등장인물의 특성을 반영하는 다양한 문장이 생성됨을 확인하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제19권1호
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• pp.81-87
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• 2012

본 논문에서는 마이크로 BGA 패키지 내외부의 마이크로 볼의 3차원 형상을 측정하는 광학 측정 시스템을 제안하고 이를 구현한다. 대부분의 시각 검사 시스템은 마이크로 볼의 복잡한 반사 특성 때문에 검사에 어려움을 겪고 있다. 정확한 형상의 측정을 위해서, 특별히 설계된 시각 센서 시스템을 제안하고, 위상이송 모아레 간섭계의 측정원리에 기반한 형상측정 알고리즘을 제안한다. 센서 시스템은 4개의 서브시스템을 보유한 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템으로 구성된다. 패턴 투사용 서브시스템은 공간상으로 서로 상이한 투사 방향을 가지며, 이는 측정 물체에 각기 다른 입사 방향을 가지는 패턴 조명이 투사될 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 위상이송 모아레 간섭계의 구현을 위한 정밀 위상이송을 위해서, 각 서브시스템의 패턴 격자는 PZT 구동기를 이용하여 일정 간격으로 이송한다. 최종적으로 측정되는 마이크로 볼의 경면반사와 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위해서, 다중 패턴 투사 시스템과 영상획득 시스템을 구현하고, 이를 테스트한다. 특히, 다중 프로젝션을 이용하여 획득되는 다중 높이 정보를 효과적으로 융합하기 위하여, 베이지안 센서 융합 이론을 기반으로한 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 제안되는 시스템의 원리검증과 성능확인을 위해, 마이크로 BGA볼과 기판 범프의 측정대상물에 대해서, 측정 반복성을 중심으로 실험이 수행되었으며, 획득된 실험 결과를 분석하고 논의한다.