• 생명과학회지
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• 제22권7호
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• pp.871-879
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• 2012

배수체는 무핵 감귤 육종 프로그램 있어서 잠재적으로 매우 중요한 유전자원이다. 무핵성은 만다린 품종이 갖추어야 할 가장 유망한 형질 중 하나이고 3배체는 영구적으로 무핵이다. 새로운 3배체 잡종은 이종속간 배수체의 교배 또는 저빈도의 2배성 배우체 형성과 합성 같은 행동에 기인된 2배체 이종간 교배로도 이룰 수 있다. 그러나 소립의 $F_1$ 합성 종자로 발달된 이 같은 형태에 기초한 육종은 효과적인 무균적 배 적출 및 배양법 없이는 불가능하다. 본 연구에서, 무균의 배배양을 이용하여 단배의 2배체 제주 재래귤과 만다린잡종에서 방임 수분되어 자연적으로 발생한 소립종자로부터 유묘를 얻었고 배수 검정기를 이용하여 배수 정도를 검정하여 다양한 수준의 배수체를 획득하였다. 총 792 과실을 이용하여 10,289 개의 획득된 종자를 분석하여 과실당 평균 13개의 종자가 함유됨을 알 수 있었다. 정상종자와 유사한 형태로 발달된 소립종자의 과실 내 평균 함유율은 7.1%였다. 과실당 소립종자의 평균 출현 빈도는 '클레멘타인', '하레히메', '감자', '편귤', '사두감' 그리고 '윌킹' 순으로 각각 8.9, 10.2, 2.6, 3.1, 2.8, 그리고 7.0%였다. 종자 크기가 조사된 '클레멘타인' 품종 내 정상 종자의 평균 크기는 $49.52{\pm}0.07mm^2$ 였고 반면에 소립종자는 $7.95{\pm}0.04mm^2$로 전자보다 1/6배 더 작았다. 이러한 분류 기준으로 총 731개의 소립종자를 획득하였다. 이들 소립종자 중 일부는 무균의 배 배양이 수행되었고 기내 발아되어 회복된 모든 개체들은 단 하나의 배가 확인되었고 건전하게 발육하였다. 3배체 발생 빈도 비교에 있어서, '클레멘타인'은 '윌킹'과 제주 재래귤인 '편귤' 품종에 비해 각각 14배와 109배 높게 나타난 바 전자는 3배체 발생이 높음을 알 수 있었다. 자연 발생적인 배수체에 관한 기초 정보는 무핵 감귤 개발을 위해 3배체 고정종 합성에 활용될 수 있으며 그 효율 증진에도 기여할 것이라 여겨진다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.415-417
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• 2008

기상자료는 매순간 방대한 양으로 쏟아져 나온다. 본 논문은 이 방대한 양의 자료를 토대로 신경망을 학습시켜 정보(예보)를 도출시키는 데 얼마나 적합한지 확인하고자 함에 있다. 과거 의사결정나무를 통해서 위와 같은 연구가 진행된 바 있으나, 현재 우리나라에서 신경망을 통한 분석은 전무한 상태이다. 따라서 우리나라 3개지역을 선정 96년도부터 05년까지의 10년간의 9, 10월 지상자료를 토대로 안개예보에 신경망이 적합한지에 대해 연구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권1호
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• pp.1-10
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• 2007

In this paper, we focus on churn analysis for the first successful candidates in the entrance examination on 2006 year using Clementine, data mining tool. The goal of this study is to apply decision tree including C5.0 and CART algorithms, neural network and logistic regression techniques to predict a successful candidate churn. And we analyze the churning and nochurning successful candidates and why the successful candidates churn and which successful candidates are most likely to churn in the future using data from entrance examination data of K university on 2006 year.

• 대한간호학회지
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• 제40권3호
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• pp.378-388
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• 2010

Purpose: This study was designed to build a theoretical frame to provide practical help to prevent and manage adolescent internet game addiction by developing a prediction model through a comprehensive analysis of related factors. Methods: The participants were 1,318 students studying in elementary, middle, and high schools in Seoul and Gyeonggi Province, Korea. Collected data were analyzed using the SPSS program. Decision Tree Analysis using the Clementine program was applied to build an optimum and significant prediction model to predict internet game addiction related to various factors, especially parent related factors. Results: From the data analyses, the prediction model for factors related to internet game addiction presented with 5 pathways. Causative factors included gender, type of school, siblings, economic status, religion, time spent alone, gaming place, payment to Internet cafe$\acute{e}$, frequency, duration, parent's ability to use internet, occupation (mother), trust (father), expectations regarding adolescent's study (mother), supervising (both parents), rearing attitude (both parents). Conclusion: The results suggest preventive and managerial nursing programs for specific groups by path. Use of this predictive model can expand the role of school nurses, not only in counseling addicted adolescents but also, in developing and carrying out programs with parents and approaching adolescents individually through databases and computer programming.

• 대한간호학회지
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• 제43권1호
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• pp.1-10
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• 2013

Purpose: The purpose of this study was to develop a prediction model for the characteristics of older adults with depression using the decision tree method. Methods: A large dataset from the 2008 Korean Elderly Survey was used and data of 14,970 elderly people were analyzed. Target variable was depression and 53 input variables were general characteristics, family & social relationship, economic status, health status, health behavior, functional status, leisure & social activity, quality of life, and living environment. Data were analyzed by decision tree analysis, a data mining technique using SPSS Window 19.0 and Clementine 12.0 programs. Results: The decision trees were classified into five different rules to define the characteristics of older adults with depression. Classification & Regression Tree (C&RT) showed the best prediction with an accuracy of 80.81% among data mining models. Factors in the rules were life satisfaction, nutritional status, daily activity difficulty due to pain, functional limitation for basic or instrumental daily activities, number of chronic diseases and daily activity difficulty due to disease. Conclusion: The different rules classified by the decision tree model in this study should contribute as baseline data for discovering informative knowledge and developing interventions tailored to these individual characteristics.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.3400-3411
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• 2013

본 연구의 목적은 회복실 환자의 평균 체류시간을 알아보고, 체류시간에 미치는 요인들을 파악하여 회복실 체류 시간 예측을 위한 분석을 하기 위함이다. 본 연구의 대상자는 상급 종합병원에 입원한 전신 마취 하에 일반외과 수술을 받은 18세 이상 성인 남녀 환자 중 회복실로 입실한 환자를 1,500명을 대상으로 하였고 이중 1,293건을 분석하였다. 회복실 체류시간에 영향을 미치는 요인으로 32항목을 측정하였다. 평균 회복실 체류시간은 72.02분이었다. 수술주기별 관련요인과 회복실 체류시간의 관계를 살펴본 결과 나이, 수술종류, 수술시간, 진통제사용회수가 유의미한 관계를 나타내었다 회복실 체류시간에 가장 영향을 많이 주는 변수는 수술종류이며 그 다음 EKG 이상여부, 나이, 마취제, 수술시간으로 나타났다. 범주 I(30분~60분)은 2개의 경우, 범주 II(61분~90분)도 2개의 경우, 범주 III(91분~120분)은 4개의 경우로 분석되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.3973-3982
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• 2012

본 연구의 목적은 노인요양시설 입소노인의 인지장애 및 그와 관련된 요인을 파악하여 조기 개입을 통해 인지장애 악화방지 및 개선을 도모하기 위함이다. 서울과 경기도 소재 노인요양시설 5개소에서 생활하는 65세 이상의 노인 229명에 대한 자료를 수집하여 SPSS statistic 18.0과 Clementine 11.1 프로그램을 이용하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. MMSE-K 도구를 사용하여 인지장애 여부를 선별하였으며 노인요양시설 입소대상자의 인지장애의 관련요인으로 성별(OR=2.41, p=.035), 연령(75-84세: OR=3.26, p=.002, 85세 이상: OR=4.46, p<.001), 입소전 동거여부(OR=2.17, p=.015), 청력(OR=8.88, p=.004), 치매가족력(OR=4.39, p=.009), 일상생활 수행능력(OR=0.82, p<.001), 고혈압(OR=4.07, p<.001), 당뇨병(OR=3.42, p=.001) 등이 최종 확인되었다. 따라서 본 연구에서 도출된 인지장애 관련요인 중 조절 가능한 요인을 중심으로 노인요양시설 대상자에게 지속적인 중재를 제공한다면 건강의 유지, 증진으로 이어져 삶의 질 향상을 도모할 수 있을 것이다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제42권4호
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• pp.326-335
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• 2015

감귤은 전 세계적으로 가장 많이 생산되는 주요 과수작물이고 비타민 C와 구연산 및 감귤 고유의 플라보노이드를 비롯한 다양한 기능성 성분으로 인해 건강 기능성 식품 소재로도 각광받고 있다. 그러나 긴 유년기와 배우체 불임, 주심배 발생 및 고도의 유전적 잡종성 등 감귤 특유의 생식생물학적 특성으로 인해 교배를 통한 전통 육종의 품종개발에 있어서는 가장 어려운 작물에 속한다. 지구 온난화, 소비자 욕구 변화 등으로 인해 고품질 감귤의 안정적 생산과 품종 다양화를 위한 체계적 육종 프로그램의 도입이 시급한 실정이다. 감귤에서도 분자 육종 프로그램을 통한 품종 육성을 위해 세계적으로 가장 많이 재배되는 스위트 오렌지와 클레멘타인 만다린에 대한 고품질 표준 유전체 정보가 최근에 확보되었다. 표준유전체 서열을 기반으로 다양한 품종 및 교배집단들에 대한 유전체 해독, 비교유전체 분석, GBS 등을 통해 형질연관 마커 발굴, 유전자 기능 연구 등이 이루어질 것으로 전망된다. 아울러 다양한 전사체 분석이 이루어지고 있으며, 유전자 기능 및 유전자 co-expression 네트워크의 이해를 증진할 수 있을 것이다. 유전체 및 전사체 분석을 통해 확보한 대규모 SNP, InDel 및 SSR의 다형성 분자마커 big data를 이용한 고밀도 연관 및 물리 지도 작성이 이루어지고 있고, 궁극적으로 통합지도 작성이 이루어지게 될 것이다. 이를 통해 가까운 장래에 감귤 특이 주요 농업형질 연관 유전자의 정확도 높은 map-based 클로닝 및 빠르고 효율적인 분자표지 선발육종이 이루어질 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.851-858
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• 2009

집단 따돌림을 청소년 문제로 국한했던 것과는 달리 오늘날 직장 내 집단 따돌림은 커다란 문제로 대두되고 있다. 국제 노동기구(ILO)의 따돌림 관련 유수의 보고와 국내의 경우를 볼 때 직장 내 따돌림 경험 응답 비율이 9.1%('03)에서 30.7%('08)로 증가하고 있다. 이러한 따돌림은 개인적, 사회적으로 커다란 손실을 초래한다. 제안한 알고리즘은 사용자 프로파일을 통해 현재 Mobbing(집단 따돌림)1) 희생자뿐 만 아니라 잠정적인 Mobbing 희생자의 가능성을 파악하여 효율적인 인원관리가 가능하다. 본 논문에서는 Mobbing 현상에 관련된 사용자 프로파일 즉, 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 ‘1', 관계가 없으면 ‘0'으로 표현한다. 그리고 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들이 포함된 요소가 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 online social network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G22) Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 파악하고 이를 토대로 효율적인 인원관리에 기여할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1-12
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• 2009

집단따돌림(모빙: Mobbing, 이하 '모빙')은 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며 군 조직도 예외가 될 수 없다. 군 조직에서의 모빙 현상은 성인사회 따돌림의 형태인 심리적 배제뿐만 아니라 때로는 심리적, 신체적 괴롭힘까지 나타나기 때문에 자살이나 난동 같은 심각한 군기 사고로 이어지기도 한다. 특히 군 조직에서는 집단 따돌림 예방을 위한 여러 가지 제도 및 관리방안의 시행에도 불구하고 그 피해자가 계속 발생하므로 문제 해결을 위한 어떤 제도와 관리방안을 마련하는 것 보다 그 희생 대상자와 잠정적 희생 대상자를 파악하는 것이 보다 효율적이라는 것을 말해준다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 모빙 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성 (Attribute)들을 선정한다. 이후 자체 개발한 Gunwoo's 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 나와 커뮤니티를 형성한 그룹들에 대해 연관성 유무에 따라 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하여 지수화 한다. 그리고 나와 사용자들 간의 유사도 산정을 위해 유사도 함수(Dice 계수)를 적용한다. 다음으로 SPSS 클레멘타인의 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network) 알고리즘을 통해 7개 요소들에 대한 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing Value(이하 '모빙 지수')를 산정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현재의 모빙 희생자와 잠정적인 희생자를 파악하여 희생자 관리 개선에 도움이 될 것이다.