• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1591-1601
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• 2004

유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 유전자 집단의 기능을 분석하는데 이용되고 있다. 유전자들은 다양한 functional family에 속할 수 있기 때문에 각 유전자의 클러스터를 하나로 결정짓는 기존의 클러스터링 방법보다 퍼지 클러스터링 방법이 유전자 클러스터링에 더 적합하다. 본 논문에서는 피지 클러스터 결과를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 베이지안 검증 방법은 확률기반의 방법으로 주어진 데이타에 대해 가장 큰 사후확률을 가진 클러스터 분할을 선택한다. 먼저 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법과 기존의 대표적인 4가지 퍼지 클러스터 검증 방법들을 4가지 데이타에 대해 퍼지 c-means알고리즘을 대상으로 비교 평가한다. 그리고 발아효모 세포주기 발현 데이타를 클러스터링한 후, 제안하는 방법으로 그 결과를 검증하여 분석한다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제65권3호
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• pp.195-202
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• 2022

콩잎의 기능성식품소재연구가 활발히 진행되고 있지만 기능성 식품소재로서 콩잎을 관리할 수 있는 밸리데이션 방법은 제시되지 않고있다. 본 연구에서는 콩잎에서 7개의 kaempferol 유도체를 UHPLC-ESI-Q-TOF-MS로 동정하고 이들 중 camelliaside A를 지표물질로 선정하였다. 콩잎열수추출물에서 camelliaside A를 정량할 수 있는 HPLC-UVD 밸리데이션 방법을 식품의약품안전처의 건강기능성식품에 대한 가이드라인에 따라 구축하였다. 개발된 HPLC-UVD 밸리데이션 방법은 특이성, 정확도, 일내정밀도, 일간정밀도, 검출한계, 정량한계 및 직선성에서 가이드라인을 만족하는 결과값으로 검증되었다. 또한 camelliaside A 분석법을 콩잎열수추출물에 적용하여 적합한 수준의 평가값을 얻었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권5호
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• pp.437-454
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• 2022

The hydro-mechanical (HM) two-way sequential coupling in the TOUGH2-FLAC3D linking algorithm is validated completely and successfully in both M to H and H to M directions, which are initiated by mechanical surface loading for geomechanical validation and hydrological groundwater pumping for hydrogeological validation, respectively. For such complete and successful validation, a TOUGH2-FLAC3D linked numerical model is developed first by adopting the TOUGH2-FLAC3D linking algorithm, which uses the two-way (fixed-stress split) sequential coupling scheme and the implicit backward time stepping method. Two geomechanical and two hydrogeological validation problems are then simulated using the linked numerical model together with basic validation strategies and prerequisites. The second geomechanical and second hydrogeological validation problems are also associated with the Mandel effect and the Noordbergum and Rhade effects, respectively, which are three phenomenally well-known but numerically challenging HM effects. Finally, sequentially coupled numerical solutions are compared with either analytical solutions (verification) or fully coupled numerical solutions (benchmarking). In all the four validation problems, they show almost perfect to extremely or very good agreement. In addition, the second geomechanical validation problem clearly displays the Mandel effect and suggests a proper or minimum geometrical ratio of the height to the width for the rectangular domain to maximize agreement between the numerical and analytical solutions. In the meantime, the second hydrogeological validation problem clearly displays the Noordbergum and Rhade effects and implies that the HM two-way sequential coupling scheme used in the linked numerical model is as rigorous as the HM two-way full coupling scheme used in a fully coupled numerical model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.949-954
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• 2009

The autoregressive process is applied in this paper to kernel regression in order to infer nonlinear models for predicting responses. We propose a kernel method for the autoregressive data which estimates the mean function by kernel machines. We also present the model selection method which employs the cross validation techniques for choosing the hyper-parameters which affect the performance of kernel regression. Artificial and real examples are provided to indicate the usefulness of the proposed method for the estimation of mean function in the presence of autocorrelation between data.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.108-114
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• 2014

This paper describes a method to set an intensity-based initial validation gate for tracking filter while preserves the ability of tracking a target with maximum speed. First, we collected real data set of signal versus distance of an airplane target. And at each data point, we computed maximum distance the target can move. And a function is modeled to expect the maximum moving pixels on the lateral direction based on the intensity of the detected target in IR image sequence. The initial prediction error covariance can be computed using this function to decide the size of the initial validation gate. The simulation results show the proposed method can set the appropriate initial validation gates to track the targets with the maximum speed.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권5호
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• pp.541-547
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• 2010

메타모델의 정확도를 엄밀하게 검증하는 것은 메타모델링에서 중요한 연구주제이다. k 점 선택교차검증기법이 많은 계산시간을 요구하면서도 메타모델의 정확도를 정략적으로 측정하지 못한다. 최근들어, 평균 $_0$ 기준이 메타모델의 정확도를 정량적으로 제공하기 위하여 제안되었다. 그러나 평균 $_0$ 검증 기준은 크리깅 메타모델이 부정확함에도 불구하고 일찍 수렴하는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 최대엔트로피를 이용한 순차적 실험계획에서 크리깅모델의 평균과 분산을 이용한 정확도 평가기법을 제안한다. 이 제안한 기법은 평균 및 분산을 계산할 때 수치해석으로 구하는 것이 아니라 크리깅메타모델을 직접 적분하여 구하기 때문에 k 점 선택교차검증기법보다 효율적이며 정확하다. 제안한 기준은 실제 응답의 평균제곱오차의 경향과 매우 유사하여 순차적 실험계획의 수렴기준으로 사용할 수 있다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제21권1호
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• pp.100-108
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• 2011

A method for the rapid detection and quantification of Newcastle disease virus (NDV) produced in an animal cell culture-based production system was developed to enhance the speed of the NDV vaccine manufacturing process. A SYBR Green I-based real-time RT-PCR was designed with a conventional, inexpensive RT-PCR kit targeting the F gene of the NDV LaSota strain. The method developed in this study was validated for specificity, accuracy, precision, linearity, limit of detection (LOD), limit of quantification (LOQ), and robustness. The validation results satisfied the predetermined acceptance criteria. The validated method was used to quantify virus samples produced in an animal cell culture-based production system. The method was able to quantify the NDV samples from mid- or late-production phases, but not effective on samples from the early-production phase. For comparison with other quantifiable methods, immunoblotting, plaque assay, and tissue culture infectious dose 50 ($TCID_{50}$) assay were also performed with the NDV samples. The results demonstrated that the real-time RT-PCR method is suitable for the rapid quantification of virus particles produced in an animal cell-culture-based production system irrespective of viral infectivity.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권2호
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• pp.283-292
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• 2008

커널밀도함수의 추정을 이용한 분류 문제에서 평활모수(smoothing parameter, bandwidth)의 선택은 핵심적으로 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 분류에서 베이즈 리스크를 최적화하기 위한 평활모수의 선택이 각 개별 확률밀도함수를 추정하기 위한 최적의 평활모수와 어떤 관계가 있는지 살펴보았다. 실제 상황에서 사용할 수 있는 평활모수의 선택 방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 교차확인법(cross-validation)을 이용하는 것을 비교한 결과, 붓스트랩 방법은 Hall과 Kang (2005)에서 밝혀진 이론적인 성질에 부합하는 반면 교차확인법은 그렇지 못함을 확인하였다. 또한, 각 방법으로 정한 평활모수를 사용하여 오분류율을 조사해 본 결과에서도 붓스트랩 방법이 우월함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권4호
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• pp.313-320
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• 2007

본 논문에서는 MS 워드프로세서의 입력 파일에 대한 유효성을 검사하여 MS 워드프로세서의 보안 취약성을 분석하는 방법을 제안하였다. 즉, 워드프로세서에 적용되는 입력 파일의 헤더 정보를 분석함으로써, 그 입력 파일에 존재하는 취약성을 검출하였다. 본 논문에서 수행한 입력 파일 유효성 테스팅은 기존 결함 주입 도구인 Holodeck 및 CANVAS 등으로는 테스트할 수 없다. 제안한 방법은 헤더를 가진 데이터 파일을 입력으로 사용하는 한글, MS 엑셀 등의 입력 파일에 대한 취약성 검출에도 적용될 수 있다. 또한, 대상 소프트웨어들의 결함 허용성 평가 및 신뢰성 평가에도 사용될 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.190-194
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• 2023

By looking the importance of communication, data delivery and access in various sectors including governmental, business and individual for any kind of data, it becomes mandatory to identify faults and flaws during cyber communication. To protect personal, governmental and business data from being misused from numerous advanced attacks, there is the need of cyber security. The information security provides massive protection to both the host machine as well as network. The learning methods are used for analyzing as well as preventing various attacks. Machine learning is one of the branch of Artificial Intelligence that plays a potential learning techniques to detect the cyber-attacks. In the proposed methodology, the Decision Tree (DT) which is also a kind of supervised learning model, is combined with the different cross-validation method to determine the accuracy and the execution time to identify the cyber-attacks from a very recent dataset of different network attack activities of network traffic in the UNSW-NB15 dataset. It is a hybrid method in which different types of attributes including Gini Index and Entropy of DT model has been implemented separately to identify the most accurate procedure to detect intrusion with respect to the execution time. The different DT methodologies including DT using Gini Index, DT using train-split method and DT using information entropy along with their respective subdivision such as using K-Fold validation, using Stratified K-Fold validation are implemented.