International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.220-225
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2021
Human population growth rate is an important parameter for real-world planning. Common approaches rely upon fixed parameters like human population, mortality rate, fertility rate, which is collected historically to determine the region's population growth rate. Literature does not provide a solution for areas with no historical knowledge. In such areas, machine learning can solve the problem, but a multitude of machine learning algorithm makes it difficult to determine the best approach. Further, the missing feature is a common real-world problem. Thus, it is essential to compare and select the machine learning techniques which provide the best and most robust in the presence of missing features. This study compares 17 machine learning techniques (base learners and ensemble learners) performance in predicting the human population growth rate of the country. Among the 17 machine learning techniques, random forest outperformed all the other techniques both in predictive performance and robustness towards missing features. Thus, the study successfully demonstrates and compares machine learning techniques to predict the human population growth rate in settings where historical data and feature information is not available. Further, the study provides the best machine learning algorithm for performing population growth rate prediction.
Objective: Models for genomic selection assume that the reference population is an unselected population. However, in practice, genotyped individuals, such as progeny-tested bulls, are highly selected, and the reference population is created after preselection. In dairy cattle, the intensity of selection is higher in males than in females, suggesting that cows can be added to the reference population with less bias and loss of accuracy. The objective is to develop formulas applied to any genomic prediction studies or practice with preselected animals as reference population. Methods: We developed formulas for calculating the reliability and bias of genomically enhanced breeding values (GEBV) in the reference population where individuals are preselected on estimated breeding values. Based on the formulas presented, deterministic simulation was conducted by varying heritability, preselection percentage, and the reference population size. Results: The number of bulls equal to a cow regarding the reliability of GEBV was expressed through a simple formula for the reference population consisting of preselected animals. The bull population was vastly superior to the cow population regarding the reliability of GEBV for low-heritability traits. However, the superiority of reliability from the bull reference population over the cow population decreased as heritability increased. Bias was greater for bulls than cows. Bias and reduction in reliability of GEBV due to preselection was alleviated by expanding reference population. Conclusion: Cows are easier in expanding reference population size compared with bulls and alleviate bias and reduction in reliability of GEBV of bulls which are highly preselected than cows by expanding the cow reference population.
IM 모형(Isolation-with-Migration model; IM model)은 현존하는 집단들의 크기, 그 집단들이 공통 조상 집단으로부터 분리 된 분화 시간, 그리고 현존 집단 간의 이주율을 추정하는 데 널리 사용되는 진화 모형이다. IM 모형과 같은 진화 모형은 그 진화 모형 내 현존 집단으로부터 추출 된 DNA 염기서열을 분석하여 추정할 수 있다. 참인 진화 모형이 데이터가 추출되지 않은 미표본 집단(unsampled population) 혹은 소위 ghost라 불리는 집단을 포함할 때, 종종 이 미표본 집단을 제외한 진화 모델이 추론된다. 본 논문에서는 미표본 집단이 표본집단의 크기 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 모의실험을 수행하였다. 표본집단과 미표본집단 사이에 이주 사건들이 존재하는 경우, 표본집단의 크기의 추정량은 편향되었다. 그러나 미표본집단을 포함한 진화 모델이 추정되면 표본집단의 크기의 추정량은 많은 경우 개선되었다.
Kim, Jung-Mo;Lee, Dong-Hwan;Song, Yoon-Seok;Kang, Seong-Woo;Kim, Seung-Wook
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제17권1호
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pp.146-153
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2007
A mathematical competition model between normal flora and an invading pathogen was devised to allow analysis of bacterial infections in a host. The normal flora includes the various microorganisms that live on or within the host and act as a primary human immune system. Despite the important role of the normal flora, no mathematical study has been undertaken on models of the interaction between it and invading pathogens against a background of antibiotic treatment. To quantify key elements of bacterial behavior in a host, pairs of nonlinear differential equations were used to describe three categories of human health conditions, namely, healthy, latent infection, and active infection. In addition, a cutoff value was proposed to represent the minimum population level required for survival. The recovery of normal flora after antibiotic treatment was also included in the simulation because of its relation to human health recovery. The significance of each simulation parameter for the bacterial growth model was investigated. The devised simulation showed that bacterial proliferation rate, carrying capacity, initial population levels, and competition intensity have a significant effect on bacterial behavior. Consequently, a model was established to describe competition between normal flora and an infiltrating pathogen. Unlike other population models, the recovery process described by the devised model can describe the human health recovery mechanism.
Choe, Eun Kyung;Rhee, Hwanseok;Lee, Seungjae;Shin, Eunsoon;Oh, Seung-Won;Lee, Jong-Eun;Choi, Seung Ho
Genomics & Informatics
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제16권4호
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pp.31.1-31.7
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2018
The prevalence of metabolic syndrome (MS) in the nonobese population is not low. However, the identification and risk mitigation of MS are not easy in this population. We aimed to develop an MS prediction model using genetic and clinical factors of nonobese Koreans through machine learning methods. A prediction model for MS was designed for a nonobese population using clinical and genetic polymorphism information with five machine learning algorithms, including naïve Bayes classification (NB). The analysis was performed in two stages (training and test sets). Model A was designed with only clinical information (age, sex, body mass index, smoking status, alcohol consumption status, and exercise status), and for model B, genetic information (for 10 polymorphisms) was added to model A. Of the 7,502 nonobese participants, 647 (8.6%) had MS. In the test set analysis, for the maximum sensitivity criterion, NB showed the highest sensitivity: 0.38 for model A and 0.42 for model B. The specificity of NB was 0.79 for model A and 0.80 for model B. In a comparison of the performances of models A and B by NB, model B (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] = 0.69, clinical and genetic information input) showed better performance than model A (AUC = 0.65, clinical information only input). We designed a prediction model for MS in a nonobese population using clinical and genetic information. With this model, we might convince nonobese MS individuals to undergo health checks and adopt behaviors associated with a preventive lifestyle.
Kwon, Tae-Eun;Yoon, Seokwon;Ha, Wi-Ho;Chung, Yoonsun;Jin, Young Woo
Journal of Radiation Protection and Research
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제46권4호
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pp.170-177
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2021
Background: The International Commission on Radiological Protection is preparing to provide reference dose coefficients for environmental radioiodine intake based on newly developed age-specific biokinetic models. However, the biokinetics of iodine has been reported to be strongly dependent on the dietary intake of stable iodine; for example, the thyroidal uptake of iodine may be substantially lower in iodine-rich regions than in iodine-deficient regions. Therefore, this study attempted to establish a system of age-specific thyroid dose estimation for South Koreans, whose daily iodine intakes are significantly higher than that of the world population. Materials and Methods: Korean age-specific biokinetic parameters and thyroid masses were derived based on the previously developed Korean adult model and the Korean anatomical reference data for adults, respectively. This study complied with the principles used in the development of age-specific biokinetic models for world population and used the ratios of baseline values for each age group relative to the value for adults to derive age-specific values. Results and Discussion: Biokinetic model predictions based on the Korean age-specific parameters showed significant differences in iodine behaviors in the body compared to those predicted using the model for the world population. In particular, the Korean age-specific thyroid dose coefficients for 129I and 131I were considerably lower than those calculated for the world population (25%-76% of the values for the world population). Conclusion: These differences stress the need for Korean-specific internal dose assessments for infants and children, which can be achieved by using the data calculated in this study.
Objective: This was to develop headforms for the labor population, based on a three-dimensional(3D) face dimensions data base(DB) and a principal component analysis(PCA) fit test panel, in selection, use and maintenance of respirators in Korea. Methods: This study was part of a two-year-project initiated in 2021. The study was designed and conducted in line with ISO 16976-2 while subjects were those employed in the development of the PCA fit test panel. The approaches included literature review; examination on conformity of the 3D face dimensions DB; and development of headforms representing the labor population. The mean data were used in order to construct each model of the headforms through a way of 3D modeling and 3D printing technology. Results: A total of 2,752 subjects were determined. Five models of headforms(small, medium, large, long-narrow, short-wide) were completely constructed for the labor population. For example, means of the 10 face dimensions for medium headform model were: minimum frontal breadth 106 mm, face width 136 mm, jaw width 127 mm, face length 111 mm, interpupillary distance 69 mm, head breadth 164 mm, nose protrusion 12 mm, nose breadth 34 mm, nasal root breadth 35 mm, and nose length 50 mm. Conclusions: Five models of headforms were newly constructed using the study data. It is likely desirable that the constructed headforms, together with the 3D face dimensions DB as well as the PCA fit test panel, can be utilized more effectively in selection, use and maintenance of respirators for users including the labor population.
Yellow croacker, Tseudociaena manchurica Jordan et Thompson in the Yellow Sea and East China Sea are subjected to be caught by trawl nets throughout the year. First indices of population size in every period 8re calculated. Considering present status of the yellow croacker fishery and ecology of the fish, mathematical models must have been established in order to determine catchability coefficient, natural m ortali ty, fishing mortality, recrui ting coefficient of the fish ing ground, and dispersion coefficienl from the fishing ground. The results an, summmarized as follows: Catchabil i ty coefficient $(C) = 2. 2628 {\times} 10^{-5}$ Natural mortality (M)=0.3293 Population for lhe first half season(July 1st to the following January 3lst) Initial population = 14, 621 $/\frac{M}{T}$ Recruitment =45, 597 $/\frac{M}{T}$ Natural mortality = 8, 660 $/\frac{M}{T}$ Final population =42, 970 $/\frac{M}{T}$ Population for the latter 1131f scason(February 1st to June 30th) Initial population = 69, 170 $/\frac{M}{T}$ Dispersion =51, 688 $/\frac{M}{T}$ Natural mortality = 6, 082 $/\frac{M}{T}$ Final population = 1, 802 $/\frac{M}{T}$.
The prediction of externally visible characteristics from DNA has been studied for forensic genetics over the last few years. Externally visible characteristics include hair, skin, and eye color, height, and facial morphology, which have high heritability. Recent studies using genome-wide association analysis have identified genes and variations that correlate with human visible phenotypes and developed phenotype prediction programs. However, most prediction models were constructed and validated based on genotype and phenotype information on Europeans. Therefore, we need to validate prediction models in diverse ethnic populations. In this study, we selected potentially useful variations for forensic science that are associated with hair and eye color, iris pattern, and facial morphology, based on previous studies, and analyzed their frequencies in 1,920 Koreans. Among 20 single nucleotide polymorphisms (SNPs), 10 SNPs were polymorphic, 6 SNPs were very rare (minor allele frequency < 0.005), and 4 SNPs were monomorphic in the Korean population. Even though the usability of these SNPs should be verified by an association study in Koreans, this study provides 10 potential SNP markers for forensic science for externally visible characteristics in the Korean population.
Kim, Ki-Bum;Park, Joon;Seo, Jee-Won;Yu, Young-Jun;Hyun, In-Hwan;Koo, Ja-Yong
Environmental Engineering Research
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제23권4호
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pp.406-419
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2018
In planning public service systems such as waterworks, the design population is very important factor. Owing to the limitations of the indirect method, two new models, which take into consideration urban characteristics, were developed to accurately predict external migration rate (EMR), which is an essential component in estimating reliably the design population. The root mean square error (RMSE) between the model values and observed values were 10.12 and 15.58 for the metropolitan cities and counties respectively and were lower compared to RMSE values of 27.31 and 28.79 obtained by the indirect method. Thus, the developed models provide a more accurate estimate of EMR than the indirect method. In addition, the major influencing factors for external migration in counties were development type, ageing index, number of businesses. On the other hand, the major influencing migration factors for cities were project scale, distance to city center, manufacturing size, population growth rate and residential environment. Future medium and long-term studies would be done to identify emerging trends to appropriately inform policy making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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