• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.693-703
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• 2010

대개 인간의 질병과 관련된 유전자나 가축의 경제적인 특성과 관련된 유전자는 주로 상호작용으로 일어난다. 유전자의 상호작용을 찾기 위한 방법으로 다양한 방법들이 제시되었다. 본 논문에서는 유전자의 상호작용 효과를 규명하기 위해 개발된 확장된 MDR방법(E-MDR)과 더미변수를 활용한 MDR방법(D-MDR), 대규모 유전자들 중에서 주요 유전자 조합을 선별하는 SNPHarvester방법을 비교하여 인간의 질병이 아닌 한우의 경제적인 특성에 적용하여 우수한 유전자 조합을 선별하고 우수 유전자형을 밝힌다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.579-586
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• 2009

통계모형의 상호작용 효과를 분석하기위해 비모수적인 방법인 다중인자 차원 축소(MDR)방법을 사용해 왔다. MDR 방법은 사례-대조 데이터에만 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 Regression tree 알고리즘과 더미 변수를 활용한 회귀분석 알고리즘을 사용하여 다중 범주를 High 범주와 Low범주로 분류함으로써, MDR방법에서 연속형 데이터에 적용 할 수 없는 문제를 해결하는 방법으로 제시된 Expanded MDR방법과 Dummy MDR방법을 한우의 주요 경제형질(longissimus muscle dorsi area: LMA, carcass cold weight: CWT, average daily gain: ADG)데이터에 적용하여 한우의 경제형질에 영향을 주는 주요 SNPs 마커를 규명하고, Permutation test를 통해 그 결과를 비교한다.

• Genomics & Informatics
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• 제16권4호
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• pp.37.1-37.3
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• 2018

Gene-gene interaction is a key factor for explaining missing heritability. Many methods have been proposed to identify gene-gene interactions. Multifactor dimensionality reduction (MDR) is a well-known method for the detection of gene-gene interactions by reduction from genotypes of single-nucleotide polymorphism combinations to a binary variable with a value of high risk or low risk. This method has been widely expanded to own a specific objective. Among those expansions, fuzzy-MDR uses the fuzzy set theory for the membership of high risk or low risk and increases the detection rates of gene-gene interactions. Fuzzy-MDR is expanded by a maximum likelihood estimator as a new membership function in empirical fuzzy MDR (EFMDR). However, EFMDR is relatively slow, because it is implemented by R script language. Therefore, in this study, we implemented EFMDR using RCPP ($c^{{+}{+}}$ package) for faster executions. Our implementation for faster EFMDR, called EMMDR-Fast, is about 800 times faster than EFMDR written by R script only.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1239-1247
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• 2009

인간의 질병 또는 가축의 경제적인 특성에 관한 유전자의 규명은 매우 중요한 관심사이며, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상은 매우 중요한 과제이다. 이를 연구하기 위해 기존 EST_based SNP 연관지도를 사용하여 발굴한 유전자로 연구되어왔으나 이는 통계학적 모델에 기반한 연관지도 작성법으로 실제 위치와는 차이가 있을 수 있다. 따라서 Lee (2009)에 의해 EST_based SNP 연관지도와 염기서열 분석으로 작성되어지는 Gene on sequence를 함께 고려하여 한우의 경제형질 연관 후보 DNA marker들이 발견되었다. 한편, 통계모형의 상호작용 효과를 고려할 때, 유전자와 같은 범주형 data에서 범주가 많을 경우 상호작용의 조합이 많아지므로 종종 모수들의 상호작용에 대한 해석과 모형을 결정하는 것이 어려울 수 있다. 그래서 비모수적인 방법으로 다중인자 차원축소방법 (MDR)을 사용해왔으며, 사례_대조 데이터에만 적용가능 MDR방법을 연속형 데이터에도 적용하기 위해 CART알고리즘을 적용한 확장된 다중인자 차원축소방법(E-MDR)이 제안되었다. 본 연구에서는 새롭게 발견된 단일염기다형성 (SNP)으로부터 E-MDR방법을 적용하여 한우의 경제형질(일당중체량, 근내지방도)에 영향을 주는 우수 유전자 단일염기다형성을 규명하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권5호
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• pp.667-678
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• 2010

인간의 유전자 상호작용을 분석하기 위해 제시된 다중인자 차원축소방법은 연속형자료에는 적용할 수 없다. 그래서 이를 보완한 CART 알고리즘을 활용한 확장된 다중인자 차원축소방법이 제안되었다. 하지만 CART 알고리즘을 활용한 확장된 다중인자 차원축소방법의 검정력이 밝혀지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 모의실험을 통하여 CART 알고리즘을 활용한 확장된 다중인자 차원축소방법의 우수한 검정력을 평가하고, 확인된 검정력을 바탕으로 실제 한우 데이터에 적용하여 한우의 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자조합을 규명하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제20권1호
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• pp.27-34
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• 1988

1990년 중반에는 우리나라 모든 원자력 발전소의 사용 후 핵연료 저장조의 용량부족이 예견된다. 따라서 조밀화 집합체로 저장하는 MDR 방법을 가장 저장용량이 적은 9, 10호기 원전의 저장용량을 확장시키는데 적용하고자 하였다. 이러한 방법을 채택할 때 9,10원전의 사용후 핵연료 저장조의 안전성을 확인하기 위해 격자 간격과 저장통 두께를 변화시키면서 중성자 증배계수를 AMPX-KENO IV코드로 계산하였다. 그리고 이 전산체제를 검증하기 위해 1981년 B & W에서 실시한 임계실험에 대하여 검증계산을 수행하였다. 또한 가상사고로써 malposition사고도 모사하였다. 그 결과, 원전 9, 10호기의 핵연료 조밀화 저장법은 안전하며, 설비 및 냉각공간을 고려하여 9/3 노심분을 27/3 노심분의 저장 용량으로 확장할 수 있을 것이다.