Zepeda-Batista, Jose Luis;Saavedra-Jimenez, Luis Antonio;Ruiz-Flores, Agustin;Nunez-Dominguez, Rafael;Ramirez-Valverde, Rodolfo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권12호
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pp.1684-1688
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2017
Objective: From a review of published information on genetic association studies, a meta-analysis was conducted to determine the influence of the genes ${\kappa}-casein$ (CSN3) and ${\beta}-lactoglobulin$ (LGB) on milk yield traits in Holstein, Jersey, Brown Swiss, and Fleckvieh. Methods: The GLIMMIX procedure was used to analyze milk production and percentage of protein and fat in milk. Models included the main effects and all their possible two-way interactions; not estimable effects and non-significant (p>0.05) two-way interactions were dropped from the models. The three traits analyzed used Poisson distribution and a log link function and were determined with the Interactive Data Analysis of SAS software. Least square means and multiple mean comparisons were obtained and performed for significant main effects and their interactions (p<0.0255). Results: Interaction of breed by gene showed that Holstein and Fleckvieh were the breeds on which CSN3 ($6.01%{\pm}0.19%$ and $5.98%{\pm}0.22%$), and LGB ($6.02%{\pm}0.19%$ and $5.70%{\pm}0.22%$) have the greatest influence. Interaction of breed by genotype nested in the analyzed gene indicated that Holstein and Jersey showed greater influence of the CSN3 AA genotype, $6.04%{\pm}0.22%$ and $5.59%{\pm}0.31%$ than the other genotypes, while LGB AA genotype had the largest influence on the traits analyzed, $6.05%{\pm}0.20%$ and $5.60%{\pm}0.19%$, respectively. Furthermore, interaction of type of statistical model by genotype nested in the analyzed gene indicated that CSN3 and LGB genes had similar behavior, maintaining a difference of more than 7% across analyzed genotypes. These results could indicate that both Holstein and Jersey have had lower substitution allele effect in selection programs that include CSN3 and LGB genes than Brown Swiss and Fleckvieh. Conclusion: Breed determined which genotypes had the greatest association with analyzed traits. The mixed model based in Bayesian or Ridge Regression was the best alternative to analyze CSN3 and LGB gene effects on milk yield and protein and fat percentages.
문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.
Numerous epidemiological studies have shown stronger associations between $PM_{2.5}$ and both mortality and morbidity than $PM_{10}$. The association of $PM_{2.5}$ with respiratory mortality was examined in Seoul, during the period of $1996{\sim}2002$. Because $PM_{2.5}$ data were available for only 10% of this time period, a prediction regression model was developed to estimate $PM_{2.5}$ concentration. Death count due to respiratory-related diseases(total respiratory mortality; ICD-10, J00-J98) and death counts(cause-specific mortality) due to pneumonia(ICD-10, J12-J18), COPD(ICD-10, J40-J44) and asthma(ICD-10, J45-J46) were considered in this study. Averaged daily mortality was 5.6 for total respiratory mortality and 1.1 to 1.6 for cause-specific mortality. Generalized additive Poisson models controlling for confounders were used to evaluate the acute effects of particle exposures on total respiratory mortality and cause-specific mortality. An IQR increase in 5-day moving average of $PM_{2.5}(22.6{\mu}g/m^3)$ was associated with an 8.2%(95% CI: 4.5 to 12.1%) increase in total respiratory mortality The association of $PM_{2.5}$ was stronger for the elderly ($\geq$65 years old, 10.1%, 95% CI: 5.8 to 14.5%) and for males(8.9%, 95% CI: 2.1 to 11.3%). A $10{\mu}g/m^3$ increase in 5-day moving average of $PM_{2.5}$ was strongly associated with total respiratory mortality in winter(9.5%, 95% CI: 6.6 to 12.4%), followed by spring(3.1%, 95% CI: -1.2 to 7.5%), which was a different pattern with the finding in North American cities. However, our results are generally consistent with those observed in recent epidemiological studies, and suggest that $PM_{2.5}$ has a stronger effect on respiratory mortality in Seoul.
구조물의 최적 설계는 유한요소해석과 그것을 상용할 수 있는 컴퓨터 기술의 진보와 함께 발전해 오고 있다. 특히 위상 최적설계는 제한 조건들을 만족하는 구조물의 형상뿐만 아니라 최적 위상을 산출할 수 있다는 점에서 최근들어 많이 사용되고 있다. 일반적으로 유한요소해석은 영계수나 프와송 비와 같은 구조물의 재료특성 계수와 작용 하중 같은 변수들의 확정된 값을 가정하여 사용하나, 실제적으로 이러한 값들은 외부 환경의 영향이나 제조과정의 에러 등으로 인한 불확실성을 가진다. 따라서 정적 또는 동적인 구조응답 해석에서 다른 추이를 보일지도 모르며, 이는 구조물의 최적설계에도 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 구조물의 정적응답 해석에 대해 불확실성을 고려하는 간격 유한요소방법을 이용하여 구조물의 위상최적설계를 수행하고 그 해법을 제시하였다. 구조물의 최적설계 결과는 이전에 사용되었던 결과와 비교를 통하여 그 타당성을 입증하였다. 본 해석방법은 기존의 밀도분포법과 유한요소해석에 의한 위상설계와 비교하여 간단한 방법으로 서 선형 탄성 구조 응답의 불확실성을 고려하는 대체적인 구조물의 위상 최적결과를 예측할 수 있다.
본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.
교차로는 단일로에 비해 많은 상충점을 가지고 있어 사고의 잠재성이 더욱 높다고 볼 수 있다. 2006년 경찰청 자료에 의하면 교차로 부근의 교통사고가 단일로 교통사고에 비해 크게 증가하고 있는 것으로 나타났다. 그 중 신호교차로의 경우는 비신호교차로에 비해 교통사고 영향요인이 다양하고 개선의 여지가 많아 사고가 일어나는 원인을 예측하고, 교차로 위험요소에 따른 적절한 대비책을 사전에 마련할 수 있다면 안전측면에서 큰 효과를 얻을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 도시부 4지 신호교차로를 대상으로 과거 사고이력자료와 교차로 현장 조사를 활용하여 사고예측 모형 및 사고심각도 모형을 개발하였다. 본 연구는 크게 4단계로 나누어 진행되었다. 첫째, 기존 연구된 사고모형을 분석하였으며 둘째, 교통사고에 영향을 미치는 변수를 선정하였고 셋째, 통계적 방법론을 활용한 사고예측모형을 개발, 넷째, 모형의 검증을 실시하였다. 본 연구에서 개발된 신호교차로 교통사고 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로 신호교차로의 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
이 논문은 고강도 후크형 강섬유 보강량과 형상비에 따른 콘크리트의 압축 및 휨 성능에 미치는 영향에 대하여 다룬다. 이를 위하여 총 10개 콘크리트 배합이 계획되었다. 설계기준강도 30 MPa인 콘크리트에 형상비(l/d)가 64, 67, 80인 강섬유를 0.25%, 0.50%, 0.75% 혼입하여 강섬유 보강콘크리트가 제조되었다. 형상비 64, 67, 80인 강섬유의 인장강도는 각각 2,000, 2,400, 2,100 MPa이다. 시험 결과로부터 고강도 후크형 강섬유의 혼입량은 콘크리트의 압축 및 휨 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 강섬유 혼입량이 증가함에 따라 푸아송비 및 압축인성은 향상되었으나 콘크리트의 압축강도 및 탄성계수에 큰 변화를 보이지 않았다. 강섬유 보강 콘크리트의 균열발생후 휨거동의 특성을 나타내는 잔여 휨강도 및 노치에서 시작된 균열면에서 에너지 소산능력은 강섬유의 혼입률 및 형상비에 따라 크게 좌우되었다. 특히 MC2010에서 정의된 사용 및 극한 상태한계에서의 잔여 휨강도는 강섬유 혼입량과 형상비가 증가함에 따라 증가되었다.
고성능 해양모델을 개발하기 위하여 적시 컴파일(Just-In-Time) 언어인 줄리아 언어를 사용하였고, 운동량 방정식의 해를 구하기 위해 연속완화법으로 푸아송 방정식을 푸는 코드를 작성하였다. 다음으로, 줄리아 계산 코드를 시험하기 위하여 두 가지의 모델을 구축하였다. 첫 번째로, 일정한 유량의 생성/소멸(source/sink) 조건을 시험하기 위해 단순한 수로 형태를 모델링하였고, 두 번째로, 조석 외력(tidal forcing) 및 전향력(Coriolis force), 난류확산계수로 인한 효과 등을 시험하기 위해 황해(Yellow Sea)를 단순화하여 모델링하였다. 모델은 두 가지 시나리오 안에서 총 8개의 실험안으로 테스트되었다. 테스트 결과, 시나리오 1에서 3가지 실험안의 수심 평균된 유속은 이론 값에 완벽하게 수렴하였고, 해저마찰로 인한 수직적 유속 구배를 잘 보여주었다. 또한 시나리오 2에서는 황해의 무조점과 우리나라 서해 중부와 남부 연안의 조석 특성을 잘 재현하였고, 전향력과 수직 난류확산계수에 따른 결과의 차이를 잘 보여주었다. 따라서, 줄리아 언어를 이용한 해양모델을 개발하는 데에 성공하였다고 판단되며, 이는 해양모델이 고전적인 컴파일 언어에서 적시 컴파일 언어로 성공적으로 넘어가는 단계에 오게 됐다는 것을 시사한다.
복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.
유럽과 미국을 비롯한 선진 산업국가에서 1930년에서 1950대 사이에 발생하였던 일련의 대기오염사건을 경험한 이후, 대기오염과 인체건강영향과의 상관성을 평가하려는 체계적인 연구수행이 있어왔다. 국내에서도 최근 2-3년 동안 단면적 연구 설계에서 벗어나 시계열적 분석방법을 적용한 연구결과들이 발표되었으며, 외국에서의 결과와 유사하게 현재 수준의 대기오염도에서도 인체건강영향 특히 조기사망발생과 유의한 상관성이 있음이 제시되었다. 특히 서울시를 대상으로 한 일련의 연구결과가 대기오염도와 일별사망과에 유의한 상관관계가 있음을 보이고 있어 이에 대한 보다 정밀한 연구수행 필요성이 제기되었다. 따라서 본 연구는 메타분석적 방법론을 적용하여 서울시내의 구별분석 결과를 통합하여 기존의 연구결과와 비교함으로써 대기오염과 인체건강영향의 원인적 상관성을 규명하는 보조적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 대기오염 자동측정기가 설치된 서울시 내 총 18개 구를 대상으로 대기오염도와 사망과의 상관관계를 추정하는 구별 예측치를 산출하였다. 이렇게 산출된 각 개별 예측치는 전체로서 총괄되는 가중평균 예측치를 계산하기 위하여 사용되었으며 이 때 모수효과 모형 또는 랜덤효과 모형을 적용하여 가중평균 예측치를 산출하였다. 지역별 또는 구별 예측치간의 변이차를 검정하는 동질성 검정의 결과 세 오염물질의 경우 모두 지역간 변이가 큰 것으로 평가되었으며 따라서 랜덤효과 모형의 결과를 최종결과로 선정하여 제시하였다. 랜덤효과 모형의 결과를 보면 총부유분진과 아황산가스의 경우 일별사망과 유의한 상관관계가 있는 것으로 평가되었으나 오존의 경우는 그렇지 않았다. 또한 메타분석 결과가 기존의 연구결과와 비교할 때 유사하게 평가된 점으로 미루어 현재 수준의 대기오염도와 일별사망 또는 인체건강영향과 밀접한 상관관계가 있음을 알 수 있다. 메타분석 방법을 적용하였어도 직접적 개인노출평가가 이루어지지 않았다는 점에서 정보편견의 가능성을 제외할 수 없다. 그러나 이러한 메타분석 방법이 기존의 연구(서울시 전체를 대상으로 하는)에 비하여 정보편견을 어느정도 줄여줄 수 있을 것으로 기대되었으며, 분석결과 기존 연구에서 제시하는 것과 매우 유사함을 알 수 있다. 결론적으로 대기오염 역학 연구에 있어서 이와 같은 메타분석적 방법이 유용하며, 본 연구결과도 기존의 연구에서와 같이 현재 수준의 대기오염도가 인체 건강에 위해한 영향을 미칠 수 있음을 보여 준다는 점에서 향후 보다 강화된 대기오염관리 방안 마련의 필요성을 제기한다고 하겠다. 이를 위하여 대기 오염기준치의 강화뿐 아니라 대기오염에 민감한 인구집단, 즉 어린이나 노약자 등에 대한 각별한 감시와 연구수행이 필요시 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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