• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.346-355
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• 2002

이 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일생체 인식 대신에 얼굴, 입술, 음성을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 각 생체 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 음성은 멜 주파수에 의한 MFCC를 사용하였으며, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.

• 대한약학회:학술대회논문집
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• 대한약학회 2000년도 NEW STRATEGY FOR DRUG DEVELOPMENT IN POST-GENOMIC ERA(대한약학회)
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• pp.61-62
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• 2000

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.107-116
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• 2004

The advent of microarray technologies gives an opportunity to moni tor the expression of ten thousands of genes, simultaneously. Such microarray data can be deteriorated by experimental errors and image artifacts, which generate non-negligible outliers that are estimated by 15% of typical microarray data. Thus, it is an important issue to detect and correct the se faulty probes prior to high-level data analysis such as classification or clustering. In this paper, we propose a systematic procedure for the detection of faulty probes and its proper correction in Genechip array based on multivariate statistical approaches. Principal component analysis (PCA), one of the most widely used multivariate statistical approaches, has been applied to construct a statistical correlation model with 20 pairs of probes for each gene. And, the faulty probes are identified by inspecting the squared prediction error (SPE) of each probe from the PCA model. Then, the outlying probes are reconstructed by the iterative optimization approach minimizing SPE. We used the public data presented from the gene chip project of human fibroblast cell. Through the application study, the proposed approach showed good performance for probe correction without removing faulty probes, which may be desirable in the viewpoint of the maximum use of data information.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.777-782
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• 2002

본 연구는 인식의 정확성을 향상시키고, 사용자의 편이성을 고려하여 단일생체 인식 대신에 얼굴의 다중특징을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 얼굴의 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴의 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 얼굴의 요소간 거리 비율에 의한 특징값을 구하여, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.

• Journal of Photoscience
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• 제9권2호
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• pp.134-137
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• 2002

PYP consists of a water-soluble apoprotein and 4-hydroxycinnamyl chromophore bound to Cys69 via thiolester linkage, Upon absorption of a photon, the photocycle is initiated, leading to formation of several photo-intermediates. Among them, M intermediate is important to understand the signal transduction mechanism of PYP, because it is a putative signaling state. As well known, the dynamics of a protein is closely correlated with the occurrence of its function. Here we report the results of IO ns molecular dynamics (MD) simulation for the M intermediate in aqueous solution and discuss the characteristic feature of this state from a viewpoint of structural fluctuation.

• 생명과학회지
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• 제17권5호
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• pp.714-718
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• 2007

유전자의 구조 예측 및 발현 기작에 대한 연구는 매우 중요한 사안으로 대두되고 있다. 특히 유전자 발현 제어에 중요한 역할을 하는 프로모터 영역을 예측하는 것은 전체 생명체 네트워크 규명을 위한 단초를 제공하기 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 진핵생물의 유전자 프로모터 예측을 위한 Support Vector Machine(SVM) 활용방안에 대한 연구내용을 다루고 있다. 특성 벡터 값 생성을 위한 인코딩 방법 및 학습 데이터들의 구성에 대한 다양한 실험을 통해 SVM활용 방안에 대한 올바른 방향을 제시하고 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권7호
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• pp.848-854
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• 2010

The objectives of this study were to estimate genetic parameters for the carcass price and carcass traits contributing to carcass grading and to investigate the influence of each carcass trait on the carcass price using multiple regression and path analyses. Data for carcass traits and carcass prices were collected from March 2003 to January 2009 on steers of Korean cattle raised at private farms. The analytical mixed animal model, including slaughter house-year-month combination, linear and quadratic slaughter age as fixed effects and random animal and residual effects, was used to estimate genetic parameters. The effects of carcass traits on the carcass price were evaluated by applying multiple regression analyses. Heritability estimates of carcass traits were $0.20{\pm}0.08$ for carcass weight (CWT), $0.33{\pm}0.10$ for back fat thickness (BFT), $0.07{\pm}0.05$ for eye-muscle area (EMA) and $0.25{\pm}0.10$ for marbling score (MS), and those of carcass prices were $0.21{\pm}0.10$ for auction price per 1 kg of carcass weight (AP) and $0.13{\pm}0.07$ for total price (CP). Genetic correlation coefficients of AP with CWT and MS were $-0.35{\pm}0.29$ and $0.99{\pm}0.04$, respectively, and those of CP with CWT and MS were $0.59{\pm}0.22$ and $0.39{\pm}0.29$ respectively. If an appropriate adjustment for temporal economic value is available, the moderate heritability estimates of AP and CP might suggest their potential use as the breeding objectives for improving the gross incomes of beef cattle farms. The large genetic correlation estimates of carcass price variables with CWT and MS implied that simultaneous selection for both CWT and MS would be also useful in enhancing income.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제27권10호
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• pp.1387-1393
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• 2014

This study aimed to estimate genetic correlation between carcass grading and retail productivity traits and to estimate the correlated response on retail productivity traits through selection for carcass grading traits in order to assess the efficacy of indirect selection. Genetic parameters were estimated with the data from 4240 Hanwoo steers using mixed models, and phenotypes included carcass weight (CWT), back fat thickness (BFT), eye muscle area (EMA), marbling (MAR), and estimated lean yield percentage (ELP) as the carcass grading traits, and weight and portion of retail cuts (RCW and RCP), trimmed fats (TFW and TFP) and trimmed bones (TBW and TBP) as the lean productivity traits. The CWT had positive genetic correlations with RCW (0.95) and TFW (0.73), but its genetic correlation with RCP was negligible (0.02). The BFT was negatively correlated with RCP (-0.63), but positively correlated with TFW and TFP (0.77 and 0.70). Genetic correlations of MAR with TFW and TFP were low. Among the carcass grading traits, only EMA was positively correlated with both RCW (0.60) and RCP (0.72). The EMA had a relatively strong negative genetic correlation with TFW (-0.64). The genetic correlation coefficients of ELP with RCP, TFW, and TFP were 0.76, -0.90, and -0.82, respectively. These correlation coefficients suggested that the ELP and EMA might be favorable traits in regulating lean productivity of carcass.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.155-162
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• 2008

DNA 염기 서열이나 단백질 아미노산 서열과 같은 생물학적 서열 데이터들은 일반적으로 많은 수의 항목들을 가지고 있다. 생물학적 데이터 서열들에는 보통 빈번하게 발생하는 수 백개의 항목으로 이루어진 연속된 서열들이 존재한다. 이들 서열들에서 빈번하게 발생하는 연속 서열을 검색하는 것은 생물학적 서열 분석에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 이전에는 순차 패턴을 효과적으로 발견하고자 하는 많은 연구들이 수행되었으며 대부분의 기존 순차패턴 마이닝 기법들은 Apriori 알고리즘을 기반으로 한다. PrefixSpan 알고리즘은 Apriori 기반의 가장 효율적인 순차패턴 마이닝 기법이다. 하지만 이 알고리즘은 길이-1인 빈발 패턴들로 부터 서열 패턴을 확장해나가는 방식이다. 따라서 길이가 긴 연속 서열을 포함하는 생물학적 데이터서열들에 대한 검색방법으로는 적합하지 않다. 최근에는 기존의 PrefixSpan방식을 이용하면서도 반복적인 처리과정을 줄인 MacosVSpan이 제안되었다. 하지만 이 알고리즘 또한 길이가 긴 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번하게 발생하는 연속 서열들을 검색하기에는 효율적이지 않다. 본 논문에서는 많은 양의 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번한 연속서열을 고정길이 확장 트리를 이용하여 효과적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고 다양한 환경에서 실험을 통해 제안하는 방식이 MacosVSpan알고리즘에 비해 검색성능이 보다 우수함을 보인다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제52권2호
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• pp.157-164
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• 2010

본 연구는 성숙한 한우 암소 도체에서 몇 개의 도체형질들이 경락단가나 도체가격과 같은 가격변수의 변이에 미치는 영향력을 파악하기 위하여 도체형질과 가격변수들 간의 상관관계 추정, 다중회귀분석 및 경로분석 등을 실시했다. 자료는 강원도 홍천지역 한우 사육농가에서 번식우로 사용되다 2008년도에 도축된 96두의 도체 판정결과를 이용하였다. 도축된 암소들의 도축시 평균 나이는 약 51개월 령이었으며, 도살시 생체중, 냉도체중, 등지방두께, 등심면적, 9단계로 구분하여 평가한 근내지방도 및 도체율의 평균치는 각각 556.81 kg, 319.24 kg, 10.95 mm, $78.08\;cm^2$, 3.92 및 57.19%였다. 그리고 도체경락단가와 도체가격은 각각 12,681원 및 4,070천원이었다. 경락단가와 상관계수가 큰 형질은 MAR, DP 및 EMA 등이었고 육량지수는 상관계수가 제일 작았다. 도체 경락단가를 종속변수로 CWT, BFT, EMA MAR 및 DP등 5개의 도체 형질을 독립변수로 적합시켜 추정한 다중회귀 방정식에서 모형 방정식의 결정계수는 69.86%였고, 도체가격을 종속변수로 하여 추정한 모형 방정식의 결정계수는 85.43%였다. 다중회귀 분석에서 CWT, BFT, EMA, MAR 및 DP의 표준화 편회귀계수는 AP를 종속변량으로 한 방정식에서 각각 -0.028, -0.106, 0.107, 0.814, 0.075, 그리고 CP를 종속변량으로 하는 방정식에서는 각각 0.561, -0.060, 0.083, 0.590, 및 0.051으로 나타나 AP의 변이에 큰 영향을 미치는 형질은 MAR 이었고, CP의 변이에 큰 영향을 미치는 형질은 CWT와 MAR이었던 것으로 판단된다. 경로분석 결과에서도 AP의 변이에 큰 영향을 미치는 형질은 MAR로서 직접효과와 간접효과를 합친 MAR의 기여도는 0.668이었다. 그리고 CP의 변이에 영향을 미치는 MAR의 기여도는 0.408 그리고 CWT의 기여도는 0.397이었다. 이상의 결과를 종합해보면 육량지수는 AP나 CP에 큰 영향을 미치지 않으며 AP의 변이에 영향을 크게 미치는 것은 MAR이고 CP에 영향을 크게 미치는 형질은 MAR과 CWT였다.