• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.12-17
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• 2003

데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제37권4호
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• pp.229-236
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• 1999

In order to refer to the basic information regarding the identification of isolates obtained from a contact lens container in Korea, the isoelectric focusing gel electrophoresis was employed to compare the isoenzyme band patterns among Acanthamoeba spp. including eight isolates and the simple pairwise dissimilarity analysis was carried out. For an alkaline phosphate development, isolate 7 and Acanthamoeba polyphaga showed homologous band patterns, and isolates 1, 2, and 3 showed the same patterns. For lactate dehydrogenase, similar patterns were observed in isolates 2 and 3. Isolates 3 and 5 showed homologous band patterns for malate dehydrogenase and glucose phosphate isomerase. For hexokinase, isolates 4, 7, and A. hatchetti showed the same band patterns. In others, a considerable number of interstrain polymorphisms was observed in nine isoenzyme band patterns. In Acanthamoeba group II, genetic distances among isolates 1, 2, 3, 4, and 5 ranged from 0.104 to 0.200. In comparison to A. castellanii, A. hatchetti, and A. poIyphaga, genetic distances of isolates 7 and 8 were 0.254 and 0.219, respectively. In Acanthamoeba group III, including A. culbertsoni, A. healyi, and A. royreba, isolate 6 had genetic distances which ranged from 0.314 to 0.336. Finally, when comparing to the six reference Acanthamoeba, it was possible to classify isolates 1, 2, 3, 4, and 5, as genetically close-related species and as independent species group. Furthermore, isolates 6, 7 and 8 were identified as independent species as well.

• 생명과학회지
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• 제14권2호
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• pp.345-350
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• 2004

한국내 물오리나무(Ainus hirsuta) 집단의 미소지리적 변이를 공간적 상관관계에 적용하였다. 분리된 등급간 대립유전자의 각 형태의 산출을 정규분포 편차 통계에서 임의분포를 하고 있는지를 검정하였다. 모든 경우에서 예상 값이 유의성을 가지는지 Moran의 I값으로 추정한 결과 120 경우 준 24 경우(20.0%)에서 유의성을 나타내었다. 이들 값 중에서 17 경우는 음의 값을 나타내었는데 이는 한국의 물오리집단이 10등급 간격에서 유사하지 않다는 점을 시사하였다. 그 한 원인으로는 화목(火木)을 위한 인간의 간섭을 추정할 수 있다. 열매를 맺는 가지나 줄기의 간헐적인 벌목에 의해 유전자 유동이 조장되었기 때문일 것이다. 한편, 그루터기나 밑둥으로부터 영양번식을 할 수 있는 능력 또한 유전적 구조를 어지럽히는 한 요인으로 작용한 것으로 사료된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제43권2호
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• pp.157-163
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• 2016

본 연구는 국내 동, 서 및 남해안 바닷가 근처 사구지역에서 자생하는 번행초 55개체를 수집하여 AFLP 마커시스템을 적용하고 이들 유전자원들간의 유전다양성 차이를 알아보기 위하여 실시하였다. 우선 전체 게놈의 특이적 부위를 절단하기 위하여 제한효소로 EcoRI과 MseI 12개 조합을 활용하였고, 그 결과 총 1,279 절편을 확보할 수 있었다. 이 결과는 제한효소 조합당 평균 107개의 절편이 생산된 것으로 이 중 평균 62개(약 58%)가 유전자원간에 다형성을 나타냈다. 이와 같이 유전자원간에 다형성을 보인 게놈 절편을 대상으로 유전다양성을 분석한 결과 조사된 55개체 번행초 유전자원 집단은 29%의 유전적 차이를 보이는 것을 알 수 있었다. 또한 군집분석을 통해 유전적 차이를 보이는 그룹을 분류한 결과 국내 자생 번행초 유전자원은 총 7개의 집단으로 나누어짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 국내외 최초의 번행초 유전 다양성 평가 정보는 향 후 품종 육성을 위한 교배친의 선발에 적용하여 다양한 유전적 차이를 보이는 분리집단을 확보하는 데 활용이 가능할 것으로 생각된다.

• 원예과학기술지
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• 제17권3호
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• pp.352-354
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• 1999

꽃도라지(Eustoma grandiflorum) 조직배양시 발생한 5개의 변이체와 모본을 이용하여 PCR 반응으로 나타난 RAPDs 밴드 형태로 유전적인 변이 유무를 확인하려고 하였다. 6개의 분류군은 엽수, 옆모양, 줄기직경, 초장 그리고 옆면적과 같은 형태적인 특징이 달랐다. 실험한 20개의 임의 primers 중에서 모본과 변이체에서 모두 밴드를 나타낸 5개 PCR 반응에서 증폭밴드는 총 34개였으며 64.7%의 다형성을 나타냈다. 밴드의 유무를 코드화하여 NTSYS-PC (ver. 1.5)분석으로 나타난 변이체들의 유전적인 거리값의 차이가 변이체인 5개체와 정상 식물체간 비유사성 계수는 0.72에서 0.91로 밀접한 유사성을 나타냈으며 거리값이 0.79에서 두 그룹으로 나뉘어졌기 때문에 변이체의 형태적인 차이와 거의 일치되는 유전적인 차이를 나타냈다.

• 한국환경생태학회지
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• 제17권2호
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• pp.169-176
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• 2003

RAPD를 이용하여 국내에 생육하는 4종의 자생 민들레와 2종의 귀화 민들레 종간의 유전적인 유연관계를 분석하였다 Primer Screening을 통해 선발된 30개의 Primer를 이용하여 RAPD를 행한 결과, Polymorphic band 수는 141개로 나타나 민들레 종간의 유전적인 차이 분석이 가능하였다. Primer OPC12, OPD16, OPK16, OPK17, OPK20, OPSI에서는 각 종마다. 특정 밴드가 있는 것으로 조사되었다. 특히 OPS8에서는 564bp에서 귀화종인 서양민들레 종에서만 특이 밴드가 나타났다. RAPD분석결과 자생종과 귀화종 민들레들은 명확히 2군으로 구분되었다. 1군에는 서양민들레. 붉은씨서양민들레 등의 귀화종 그룹이었으며, II군은 민들레, 산민들레, 좀민들레, 횐민들레 등의 자생종 민들레 그룹으로 나뉘어졌다. Bootstrap 방법으로 6종의 유연관계를 분석한 결과도 비유사계수를 통한 방법으로 분석한 결과와 매우 유사하였다 우리 나라에서 자생하는 민들레속 6종의 주요형질을 조사한 결과 I군에 속하는 민들레류는 II군에 속한 종들에 비해 개화일수가 길고, 외총포편의 방향이 다르며 털의 유무 또한 다른 특징이 있었다. ll군에 속하는 횐민들레는 다른 민들레종과는 화색에서 확연한 차이를 보였으며 자생종들 속에서도 잎의 방향과 발아의 생리적 특성 등 유전적으로 여러 다른 점이 복합적으로 작용함으로서 II군내에서도 유전적 거리가 가장 먼 것으로 나타났다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.175-181
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• 2014

정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.