• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 정신신체의학
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• 제27권2호
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• pp.101-110
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• 2019

연구목적 중환자실 환자들의 섬망 발생 유무와 관련이 되어 있는 것으로 알려진 많은 임상 지표들이 있지만, 이 중 실제 섬망군과 비섬망군을 분류하는 데 있어서 어떠한 지표가 보다 중요한 역할을 하는지에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않았다. 본 연구는 중환자실 내에서 섬망이 발생한 군과 발생하지 않은 군 사이의 재실 기간 내 특징을 비교하고, 두 군을 효과적으로 구분할 수 있는 임상 지표들을 확인하고자 하였다. 방 법 2013년 3월 1일부터 2017년 5월 31일까지 강남세브란스병원 중환자실에 있던 6386명의 환자들 중, 섬망과 연관성을 보일 것으로 예상되는 40개의 임상 지표에 대한 데이터가 재실 기간 중 적어도 한 번 이상 측정되거나, 확인이 가능한 환자 1559명을 대상으로 하였다. 무작위 부분집합 특징 선택 방법 및 주성분분석을 사용하여 섬망과 비섬망을 구분하는 데에 기여도가 높은 특징들의 순위를 구하고, 몇 개의 상위 지표가 동시에 사용되었을 때에 섬망과 비섬망을 가장 효율적으로 판별할 수 있는지를 확인하였다. 확인된 상위 지표만을 이용한 것과 전체 임상 지표를 모두 사용하였을 때의 섬망과 비섬망을 구분할 수 있는 정확도에 대해서 비교 분석하였다. 결 과 총 40개 변수 중 32개의 변수에서 섬망과 비섬망군 간 유의미한 차이를 보였다. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)상, 상위 6개 변수인 리치몬드 흥분 진정 척도(Richmond Agitation Sedation Scale, RASS), 도뇨관 사용 유무, 혈관 카테터 사용 유무, 해밀턴 불안 척도(Hamilton Anxiety Rating Scale, HAM-A), 혈액 요소 질소(Blood Urea Nitrogen, BUN), 급성 생리학 및 만성 건강 평가-II (Acute Physiology and Chronic Health Examination II, APACHE II)를 사용했을 때에 섬망과 비섬망군이 가장 잘 구분되었다. 이들 상위 6개 변수에 대해 단일 변수 로지스틱 회귀분석 시행 시 모두 섬망 여부 결정에 대한 유의성을 보였다. 다중 변수 회귀분석 시행 시, 혈관 카테터 사용 유무 를 제외하고 나머지 5개 변수에서 모두 섬망 여부 결정에 대한 유의성을 보였다. 수신자판단특성곡선 분석 결과 신뢰구간 95%에서 곡선하면적 0.818로 높은 판별력을 보였다. 전체 임상 변수를 모두 사용한 수신자판단특성곡선 분석 결과에서는 곡선하면적 0.881로 매우 높은 판별력을 보였다. 결 론 본 연구 결과, 리치몬드 흥분 진정 척도, 도뇨관 사용 유무, 혈관 카테터 사용 유무, 해밀턴 불안 척도, 혈액 요소 질소, 급성 생리학 및 만성 건강 평가-II가 섬망이 발생한 군과 섬망이 발생하지 않은 군을 구분하는데 가장 유용하였다. 중환자실 환자 중 리치몬드 흥분 진정 척도 및 해밀턴 불안 척도 점수가 과도하게 낮거나, 도뇨관 및 혈관 카테터 등의 침습적인 시술을 사용하였을 경우 좀 더 집중적인 모니터링을 통해 섬망의 가능성을 살펴보아야 할 것이다.

• 한국가금학회지
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• 제43권4호
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• pp.273-279
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• 2016

GHSR 유전자 변이에 대한 선행연구는 몇몇의 변이가 닭의 성장형질에 영향을 미칠 수 있으며, 유전자마커로써 활용될 수 있음을 보고하였다. 하지만 한국재래계를 대상으로 하는 유전연구는 매우 미흡하고, 외래계 대상의 유전자마커의 도입에는 검증실험이 선 요구된다. 따라서 본 논문은 GHSR 유전자의 성장형질과의 연관성을 확인하며, 한국재래계에 적용할 수 있는 유전자마커를 제시하고자 하였다. 국립축산과학원에서 사육 중인 6계통의 한국재래계 220수를 공시재료로 하여 닭의 체중과의 연관성이 보고된 바 있는 GHSR 유전자의 c.739+726SNP 유전자형을 PCR-RFLP 방법을 통하여 분석하였다. 이후 집단 내에서 30수를 선발하여 염기서열 분석을 수행함으로써 한국재래계내 유전자 변이를 확인하였다. c.739+726SNP을 포함하여 염기서열 분석을 통해 파악된 유전자 변이와 한국재래계의 경제형질과의 연관성 분석에는 SPSS version 22.0을 이용하였다. c.739+726SNP은 전체계 군(n=220)에서 150일령 체중과 270일령 체중과의 연관성을 확인할 수 있었으며(p<0.01), 모색에 의해 구분된 계통별 분석에서는 한국재래계(Gray) 계군에서 150일령 체중과의 연관성이(p<0.05), 한국재래계(White) 계군에서 산란수와 연관성이 확인되었다(p<0.05). 또한 염기서열 분석을 통해서 확인한 513A>G, 517A>T SNP 유전자형에 따라 각각 체중과 산란수에서 통계적으로 유의미한 차이를 확인할 수 있었다(p<0.05). 이러한 결과는 외래육계와 유전적 차이를 가지는 한국재래계의 유전정보를 제공하고, 적합한 분자유전마커를 개발하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, GHSR 유전자내의 유전변이가 분자유전마커 기반의 선발육종에 사용될 수 있을 것이라 사료된다.