생물정보분야에서 올리고뉴클레오타이드(oligonucleotide)를 제작하는 문제는 시간을 많이 소모하는 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 해시를 이용한 가속계산이 주로 쓰이고 있고 BLAST란 프로그램이 대표적으로 생물정보분야에서 사용되고 있다. BLAST류의 프로그램들은 DNA서열의 특성에 따라 시드를 변형하여 해시를 개선하는 알고리즘을 적응하여 서열간의 유사도가 높은 부분을 찾는다. 그러나 이 프로그램들은 원래 올리고뉴클레오타이드 제작을 위해서가 아닌 지역정렬 문제를 해결하기 위한 방법들로써 발전하여 왔으므로 본 문제에 효율적인가에 대한 검증이 아직까지 이루어지지 않았다. 우리는 BLAST류의 프로그램에서 사용된 시드(seed)들이 올리고뉴클레오타이드 제작에 효과적인가를 판단할 수 있는 효율적이고 차별적인 잣대를 제시하고 이에 따라 다섯 종류의 대표적인 시드를 평가하였다. 평가에서 spaced seed라는 시드가 가장 좋은 결과를 보임을 정량적으로 계산할 수 있었다.
Kim, Sangsoon;Jahng, Seungmin;Yu, Kyung-Ho;Lee, Byung-Chul;Kang, Yeonwook
대한치매학회지
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제17권3호
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pp.100-109
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2018
Background and Purpose: Although the clock drawing test (CDT) is a widely used cognitive screening instrument, there have been inconsistent findings regarding its utility with various scoring systems in patients with mild cognitive impairment (MCI) or dementia. The present study aimed to identify whether patients with MCI or dementia exhibited impairment on the CDT using three different scoring systems, and to determine which scoring system is more useful for detecting MCI and mild dementia. Methods: Patients with amnestic mild cognitive impairment (aMCI), vascular mild cognitive impairment (VaMCI), mild Alzheimer's disease (AD), mild vascular dementia (VaD), and cognitively normal older adults (CN) were included. All participants were administered the CDT, the Korean-Mini Mental State Examination (K-MMSE), and the Clinical Dementia Rating scale. The CDT was scored using the 3-, 5-, and 15-point scoring systems. Results: On all three scoring systems, all patient groups demonstrated significantly lower scores than the CN. However, while there were no significant differences among patients with aMCI, VaMCI, and AD, those with VaD exhibited the lowest scores. Area under the Receiver Operating Characteristic curves revealed that the three CDT scoring systems were comparable with the K-MMSE in differentiating aMCI, VaMCI, and VaD from CN. In differentiating AD from CN, however, the CDT using the 15-point scoring system demonstrated the most comparable discriminability with K-MMSE. Conclusions: The results demonstrated that the CDT is a useful cognitive screening tool that is comparable with the Mini-Mental State Examination, and that simple CDT scoring systems are sufficient for differentiating patients with MCI and mild dementia from CN.
Objectives : In the Korean Pharmacopoeia 12th edition (KP 12) and the Korean Herbal Pharmacopoeia (KHP), two authentic herbal medicines are described, namely Bang-gi (Cheong-pung-deung) and Mok-bang-gi, respectively. In China, Bun-bang-gi is also used as herbal medicine. This study was conducted to develop a molecular authentication tool for distinguishing the three herbal medicine used as Bang-gi, which are Sinomeni Caulis et Rhizoma (Rhizome of Sinomenium acutum), Stephaniae Tetrandrae Radix (Root of Stephania terandra), and Cocculi Radix (Root of Cocculus trilobus). Methods : Twelve samples of three species (four samples of S. acutum, five samples of S. tetrandra, and three samples of C. trilobus) were collected from different habitats. The sequences of internal transcribed spacer (ITS) regions were obtained and comparatively analyzed to design the species-specific sequence characterized amplified region (SCAR) primers. The specificity of each pair of SCAR primers that amplified species-specific amplicon was evaluated for establishing the singleplex and multiplex PCR assay tools. Results : The singleplex SCAR markers show discriminability in C. acutum, S. tetrandra, and C. trilobus. These SCAR markers were also efficiently authenticated three species in the multiplex SCAR amplification using single PCR reaction. Furthermore, these PCR assay methods were applicable to authenticate dried herbal medicines distributed in the markets. Conclusions : The SCAR markers and PCR assay tools help discriminate the three herbal medicines used as Bang-gi at the species levels and provide a reliable genetic method to prevent the inauthentic distribution of these herbal medicines.
The present work proposes a classification system for the HEp-2 cell images using an unsupervised deep feature learning method. Unlike most of the state-of-the-art methods in the literature that utilize deep learning in a strictly supervised way, we propose here the use of the deep convolutional autoencoder (DCAE) as the principal feature extractor for classifying the different types of the HEp-2 cell images. The network takes the original cell images as the inputs and learns to reconstruct them in order to capture the features related to the global shape of the cells. A final feature vector is constructed by using the latent representations extracted from the DCAE, giving a highly discriminative feature representation. The created features will be fed to a nonlinear classifier whose output will represent the final type of the cell image. We have tested the discriminability of the proposed features on one of the most popular HEp-2 cell classification datasets, the SNPHEp-2 dataset and the results show that the proposed features manage to capture the distinctive characteristics of the different cell types while performing at least as well as the actual deep learning based state-of-the-art methods.
본 연구에서는 21문항짜리 연민적 사랑척도(CLS: Compassionate Love Scale, Sprecher & Fehr, 2005)에 대한 비판적 검토를 토대로 두 개의 연구를 통해 12문항으로 단축한 한국판 척도를 친지판과 일반인판으로 제시하였다. 연구1에서는 CLS의 일반인판 21문항을 번안하여 207명의 대학생에게 실시한 자료를 통해 각 문항의 변별력, 내적합치도에 미치는 영향 등을 토대로 21문항 척도의 요인구조와 신뢰도를 거의 손상시키지 않는 12문항을 선별하였다. 연구2에서는 269명의 대학생 자료를 수집하여, 12문항 척도의 요인구조의 안정성과 신뢰도를 재검토하였고, 관련된 다른 척도들과의 상관계수를 검토하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시한 한국판 아주 연민사랑척도(ACLS; Ajou Compassionate Love Scale)는 원척도에 비해 문항수가 12개로 훨씬 짧으면서도 구조적으로 동일하고, 신뢰도가 .90을 넘으며, 다른 척도들과의 상관계수도 이론적 예상과 일치하는 효율적이며 타당한 척도로 나타났다. 연구의 한계와 함의에 대해 논의하였다.
본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.
모바일 기기 데이터를 활용한 분석에서 사용자의 프라이버시를 보호하는 것이 주요한 이슈로 대두됨에 따라 데이터를 외부로 전송하지 않고 모바일 기기 안에서 분석을 수행하는 기기내 분석이 주목 받고 있다. 기기 내 분석을 활용하면 문자 메시지, 검색 단어, 북마크, 연락처등 매우 개인적이지만 성별 구분에 효과적이라고 알려진 모바일 텍스트를 이용한 성별 예측이 가능하며, 사전에 선정된 단어들의 집합을 모바일 기기로 전송하여 이 단어들과 모바일 텍스트를 비교를 통해 성별을 예측하는 단어 비교 방식을 이용하면 모바일 기기의 제한된 자원 문제를 극복할 수 있다. 특히, 확실한 근거를 이용하여 필터링 한 후 예측을 수행하면 정확도를 극대화하고 복잡도를 낮출 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단어의 식별력과 인기도를 순차적으로 고려하는 2단계의 기기 내 성별 예측 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법론은 소수의 높은 식별력을 가지는 단어를 이용하여 전체 사용자의 성별을 예측하고 이어서 인기도가 높은 단어를 활용하여 앞서 예측이 되지 않은 사용자의 성별을 예측한다. 실제 데이터를 이용한 실험에서 제안하는 방법론은 비교 방법론보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
ROC곡선의 AUC는 측전도구의 기준 타당도를 나타내는 가장 일반화된 지표다. 본 연구는 ROC분석법을 이용하여 현행의 근로자건강진단에서 업무관련성 근골격계 질환의 고위험군을 변별하는 표준 설문지를 개발하고자 하였다. 컴퓨터를 이용하는 선박 설계업 종사자 89명, 전화번호 안내원 113명, 일반 직업 여성 79명, 주부 89명 등 총 370명의 일차 연구대상군에 대한 재활의 학과 전문의의 최종 진단결과를 기준으로 1996년에 개발된 '근로자의 신체 증상에 관한 설문지'의 응답결과를 비교하였다. 근골격계 질환과의 관련성이 높은 문항조합을 선정하고 문항별 가중치를 산출하기 위해 로짓회귀분석, 상관분석 등을 실시하였으며, 문항조합 및 가중치 산출방법이 서로 다른 4가지 설문모형에 따른 AUC를 비교 하였다. 또한, 국내 모 자동차조립공장 근로자 225명의 설문결과와 산업의학 전문의의 진단결과 자료를 이용하여 4가지 설문모형의 AUC 재현도를 확인하였다. 분석 결과, 통계적으로 유의 한 차이는 없었으나 문항수를 줄여도 문항별 응답수준별 가중치를 부여하면 AUC가 일관되게 증가함을 확인하였다. 증상문항 4개와 신체부위문항 7개를 통합한 11개 문항에 가중치를 부여하는 모형이 변별력, 재현도, 편의성 측면에서 우수한 것으로 나타나, 이를 기준으로 새로운 업무관련성 근골격계 질환 설문지를 설계할 수 있었다. 문항수가 적으면서도 타당도는 높은 설문지를 개발하고, 상대적인 비교평가에 쓰일 수 있는 정량적 가중치를 제시한 것이 본 연구의 주요성과라 할 수 있다. 본 연구는 전문의 사이의 진단기준 차이를 고려하지 못한 점, 다양한 인구집단에 적용할만한 절대적인 참고치를 제시하지 못한 점 등에서 한계가 있다. 그러나, '측정 도구의 정량적 타당도 검증을 통한 질병 감시용 도구 개발'이라는 본 연구의 기본 취지 및 접근방법은 향후 조직적인 질병 예방활동에 활용될 여지가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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