작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(Epm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(Eem)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, Epm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의 클러스터링 방법은 통계적 방법에 근거하여 좋은 성능의 파라미터를 획득할 수 있어 주어진 모델에 대한 ANFIS의 성능을 개선할 수 있다. 이들 방법의 유용함을 전형적인 다변수 비선형 데이터인 자동차 연료 예측 문제와 정수장 응집제 주입 문제에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 성능이 개선되는 것을 통하여 보였다.
본 논문은 스마트카드에서 방사되는 전자파를 이용한 암호 분석용 소형 루프 프로브 설계와 프로브에 유기된 전자파 신호의 분석에 관한 연구이다. 암호 분석용 프로브는 일반적인 전자장 측정용 프로브와는 다르다. 그 이유는 제시된 프로브의 목적은 암호 장비의 비밀 키 해독에 필요한 정보를 얻기 위함이기 때문이다. 스마트카드에서 발생된 파형을 분석하여서 전자파 공격을 시도하기 때문에 프로브에 유기된 전압의 파형과 IC 칩에서 발생된 파형은 가능한 한 서로 동일해야 한다. 그 목적을 위해서 전자파를 이용한 암호 분석, 신호원의 근사 모델링, 암호 분석용 프로브의 특징, 전자파 신호 측정 그리고 프로브의 교정에 대한 검토가 필요하다. 스마트카드 칩의 소비 전력 신호와 제안된 프로브를 이용한 전자파 신호를 측정하고 두 신호를 EMA의 관점에서 비교하였다. ARIA 알고리즘을 적용하여 제안된 비접촉 암호 분석용 프로브의 적합성 여부를 실험적으로 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1309-1317
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2013
일반화 지수분포 (generalized exponential distribution)를 따르는 점진 제 1종 구간 중도절단 (progressive type-I interval censoring) 표본에서 모수 추정은 Chen과 Lio (2010)가 최대우도 추정법 (maximum likelihood estimation), 중간점 근사법 (mid-point approximation method), EM 알고리즘 (expectation maximization algorithm), 적률 추정법 (method of moments estimation; MME)으로 하였으며, 그 방법들 중 평균제곱오차 (mean square error; MSE)가 가장 작은 추정법은 중간점 근사법이다. 하지만 중간점 근사법을 바탕으로 최대우도 추정법을 이용하여 모수를 추정하려고 한다면 모수에 대한 해를 전개할 수 없기 때문에 수치 해석적인 방법을 이용하여 추정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 근사 최대우도 추정법 (approximate maximum likelihood estimation)을 이용하여 두 종류의 모수를 추정하고, 모의실험을 통하여 수치해석학적인 방법을 이용한 중간점 근사법의 해 (estimate of mid-point approximation method; MP)와 제시한 두 가지 추정량을 평균제곱오차 측면에서 비교한다.
본 연구는 2005년에 생산한 넙치 선발 1세대의 초기 성장에 대한 유전모수 및 유전능력평가 결과의 재현성을 검정하기 위해 부화 후 180일령 넙치의 성장형질 측정치를 EM-REML 알고리즘(Misztal, 2001)을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였으며, 추정된 육종가를 기준으로 선발된 우량 친어와 열등한 친어간의 교배에 의해 2006년에 생산된 가계를 이용하여 유전 능력평가의 재현성을 검정하였다. 넙치 선발 1세대의 부화 후 180일령 체중, 전장, 체고, 체형 지수 및 비만도의 유전력은 각각 0.564, 0.590, 0.588, 0.306, 0.332로 추정되었다. 체중 및 전장의 각 교매그룹별 최소자승평균치에 있어서 우량친어간의 교배에 의해 생산된 가계($S{\times}S$)가 각각 $145.6{\pm}1.8\;g$, $22.4{\pm}0.1\;cm$로 나타났고, 우량친어와 열등친어간의 교배에 의해 생산된 가계($S{\times}I$)가 각각 $133.2{\pm}2.5\;g$, $22.1{\pm}0.1\;cm$로 나타났으며, 열등친어간의 교배에 의해 생산된 가계($I{\times}I$)가 각각 $114.0{\pm}2.1\;g$, $21.1{\pm}0.1\;cm$로 나타났다. 체형 관련 형질인 체형지수와 비만도의 각 교배그룹별 최소자승평균치에 있어서, $S{\times}S$ 가계가 각각 $2.756{\pm}0.005$, $12.74{\pm}0.04$로 나타났고, $S{\times}I$가계가 각각 $2.817{\pm}0.008$, $12.20{\pm}0.06$으로 나타났며, $I{\times}I$가계가 각각 $2.863{\pm}0.007$, $11.90{\pm}0.05$로 나타났다. 이상의 결과에서 넙치의 성장초기인 부화 후 180일령의 유전력은 대체적으로 높게 추정되어 선발육종 대상어종으로 적합한 것으로 판단되며, 유전능력평가의 재현성도 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 한우 유전체 전장에 존재하는 고밀도 단일염기다형을 DNA chip을 이용하여 각각의 유전자형을 구명하고, 동일염색체 내에 존재하는 각 표지인자쌍의 연관불평형을 성 염색체를 제외한 모든 상염색체에서 추정하여 물리적 거리별 연관불평형의 정도를 확인하고 이러한 결과를 이용하여 한우 집단의 유효집단 크기를 추정하기 위하여 실시하였다. 한우개량사업소에서 2005년부터 2008년까지 후대검정에 공시된 후보종모우 및 후대 검정우 288두에 대해 혈액을 채취하고 Bovine SNP 50 DNA Chip을 이용하여 유전자형을 분석하였으며, 총 51,582 표지인자 중 결측률이 10% 이상인 표지인자 1개 및 다형성이 없는 표지인자 10,730개에 대해 사전제거를 실시하고 남은 40,851개의 SNP표지인자를 본 분석에 활용하였다. 연구 결과, 성 염색체를 제외한 상 염색체의 총 SNP표지인자의 길이는 2,541.6 Mb였으며, 염색체별 평균 SNP표지인자간 거리는 0.55에서 0.74로 분포하였으며, EM알고리즘을 이용하여 염색체별 연관불평형을 추정해 보았을 때, 기존의 보고된 연구와 유사하게 표지인자간 거리가 짧을수록 높게 나타나는 지수형태의 그래프를 나타냈으며, SNP표지인자간 거리에 따른 $r^2$를 보면, 0 Mb에서 0.1 Mb일 때 0.136, 0.1-0.2 Mb에서 0.06로 나타났다. Luo (1998)의 연구결과를 한우에 적용시켰을 때, 전체분산의 5%이상 설명하는 양적형질좌위 발굴을 위해서 약 2,000두의 표현형 자료가 필요할 것으로 사료되었다. 또한 한우의 세대별 유효집단 크기에 대해 추정해 본 결과, 현재 한우의 유효집단크기는 84두로 추정되었고, 지금으로부터 약 50세대 이전의 유효집단 크기는 1,150두로 추정되었다. 가축에서 인공수정이 도입(1960년대)된 이 후 개량의 가속화로 인해 한우의 유효집단 크기가 급격히 감소한 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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