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연관분석을 위한 베이지안 모형 선택: 상호상관성 변수를 중심으로
서영주,Suh, Young-Ju 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.3
본 저자는 앞선 연구에서 제안한 SSVS 방법을 이용하여 한 양적형질에 대한 연관분석에 있어, QTL에 가까이 있는 관련된 표지유전자들의 위치를 정하고자 한다. 본 논문에서는 QTL에 연관되어 있고 동시에 서로 연관되어 있는 몇 가지 표지유전자들을 대상으로 하는데, 이 유전자 좌위들의 i.b.d. 값들을 상호 상관이 있는 예측변수로서 고려하여, SSVS 방법으로 분석한다. 두개의 QTL에 강하게 연관되어 있는 표지유전자들 만을 동시에 고려한 분석의 결과, QTL에 가장 가까이 위치한 표지 유전자가 다른 유전자들보다 더 분명하게 양적형질과의 관련성을 보여주었다. SSVS를 이용한 상호 상관이 있는 표지 유전자들의 분석의 결과는 전통적인 다중회귀분석을 이용한 결과와 거의 일치했다. 본 모의실험을 바탕으로, 복합 양적형질에 대하여 서로 연관된 다중의 표지유전자들을 동시에 연관분석을 수행하는 데에 SSVS 방법이 상당히 유용하다고 결론 내린다. We identify the correct chromosome and locate the corresponding markers close to the QTL in the linkage analysis of a quantitative trait by using the SSVS method. We consider several markers linked to the QTL, as well as to each oyher and thus the i.b.d. values at these loci generate collinear predictors to be evaluated when using the SSVS approach. The results on considering only closely linked markers to two QTL simultaneously showed clear evidence in favor of the closest marker to the QTL considered over other markers. The results of the analysis of collinear markers with SSVS showeed high concordance to those obtained using traditional multiple regression. We conclude based on this simulation study that the SSVS is quite useful to identify linkage with multiple linked markers simultaneously for a complex quantitative trait.
한국인 하악전돌증환자의 유전적 영향과 유전율에 대한 분석
김영호(Young Ho Kim),조한영(Han Young Cho),백채환(Chae Hwan Baek),이아영(Ah-Young Lee),김군종(Gunjong Kim),김휘영(Whi Young Kim),서영주(Young Ju Suh),백승학(Seung-Hak Baek),홍종락(Jongrak Hong),팽준영(Jun-Young Paeng) 대한구강악안면외과학회 2010 대한구강악안면외과학회지 Vol.36 No.6
Introduction: This study examined the genetic influence of mandibular prognathism epidemiologically in Korean families. Materials and Methods: Over a 5-year period from 2005 to 2009, a questionnaire with a pedigree chart was given to 100 (male 51, female 49) probands with skeletal Class III mandibular prognathism, who had undergone orthognathic surgery in Samsung Medical Center. Results: The average age of the probands was 22.1. The average SNA, SNB and ANB angles of the probands were 81.2, 84.1and -2.9, respectively. A total of 2729 (male 1,354, female 1,375) family members were examined, and the affected ratio of the families was 3.5% with no significant difference between genders. 45% of families had at least one member with a Class III malocclusion other than the proband. The affected ratio of the first-degree relatives (10.9%) was significantly higher than those of the second-degree (3.3%) and third-degree (1.9%) relatives. The affected ratio of the total relatives from the male probands (4.2%) was significantly higher than that of the female probands (2.8%). Heritability (h2, Falconer’method) was estimated to be 29.8% (0.298±0.059) in first-degree relatives. Conclusion: These results showed the significant influence of mandibular prognathism with relatively low heritability in first-degree relatives in Korean families of probands, who had undergone orthognathic surgery to correct a skeletal Class III malocclusion.
김태성,서영주,이용주,김회린,Kim Tae-Sung,Suh Young-Joo,Lee Yong-Ju,Kim Hoi-Rin 대한음성학회 2006 말소리 Vol.57 No.-
In this paper, we introduce two retrieval methods for photos with speech documents. We compare the pattern of speech query with those of speech documents recorded in digital cameras, and measure the similarities, and retrieve photos corresponding to the speech documents which have high similarity scores. As the first approach, a phoneme recognition scheme is used as the pre-processor for the pattern matching, and in the second one, the vector quantization (VQ) and the dynamic time warping (DTW) are applied to match the speech query with the documents in signal domain itself. Experimental results show that the performance of the first approach is highly dependent on that of phoneme recognition while the processing time is short. The second method provides a great improvement of performance. While the processing time is longer than that of the first method due to DTW, but we can reduce it by taking approximated methods.
감마 혼합 모형을 통한 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석 사례연구
김정환,서영주,원성호,나정원,이우주,Kim, Jeonghwan,Suh, Young Ju,Won, Sungho,Nah, Jeung Weon,Lee, Woojoo 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.2
전통적으로 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석에서는 선형 혼합 모형이 사용되어 왔다. 그러나 그 모형은 관심있는 표현형과 연관된 유전자좌를 찾는 것에 있어서 검정력이 문제가 되는 것으로 지적되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이러한 검정력 문제를 개선하는 방법으로 감마 혼합 모형을 고려하였고, 검정력과 제 1종 오류의 관점에서 선형 혼합 모형과 성능을 서로 비교하여 보았다. Genetic Analysis Workshop 13에서 제공된 자료를 이용하여 살펴본 결과, 감마 혼합 모형이 검정력에 있어서 큰 이득을 볼 수 있는 것으로 나타났다. Traditionally, sib-pair linkage analysis with repeated measures has employed linear mixed models, but it suffers from the lack of power to find genetic marker loci associated with a phenotype of interest. In this paper, we use a gamma mixed model to improve sib-pair linkage analysis and compare it with a linear mixed model in terms of power and Type I error. We illustrate that the use of gamma mixed model can achieve higher power than linear mixed model with Genetic Analysis Workshop 13 data.
기계학습 알고리즘 기반의 가스정압기 이상상태 진단에 대한 연구
서찬양(Chan-Yang Seo),서영주(Young-Joo Suh),김동주(Dong-Ju Kim) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.4
본 논문에서는 정압기의 이상 상태 진단을 위한 기계학습 방법을 제안한다. 일반적으로 설비의 이상 상태 탐지를 위한 기계학습 모델 구현에는 관련 센서의 설치와 데이터 수집 과정이 동반되나, 정압기는 설비 특성상 안전문제에 매우 민감하여 추가적인 센서 설치가 매우 까다롭다. 이에 본 논문에서는 센서의 추가 설치 없이 정압기 설비에서 자체 수집되는 유량과 유압 데이터만을 가지고 정압기의 이상 상태를 조기에 판단하는 기계학습 모델을 제안한다. 본 논문에서는 정압기의 비정상데이터가 충분하지 않은 관계로, 모델 학습 시 오버 샘플링(Over-Sampling)을 적용하여 모델이 모든 클래스에 균형적으로 학습하도록 하였다. 또한, 그레이디언트 부스팅(Gradient Boosting), 1차원 합성곱 신경망(1D Convolutional Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory)등의 기계학습 알고리즘을 적용하여 정압기의 이상 상태를 판단하는 분류모델을 구현하였고, 실험 결과 그레이디언트 부스팅 알고리즘이 정확도 99.975%로 가장 성능이 우수함을 확인하였다. In this paper, we propose a machine learning method for diagnosing the failure of a gas pressure regulator. Originally, when implementing a machine learning model for detecting abnormal operation of a facility, it is common to install sensors to collect data. However, failure of a gas pressure regulator can lead to fatal safety problems, so that installing an additional sensor on a gas pressure regulator is not simple. In this paper, we propose various machine learning approach for diagnosing the abnormal operation of a gas pressure regulator with only the flow rate and gas pressure data collected from a gas pressure regulator itself. Since the fault data of a gas pressure regulator is not enough, the model is trained in all classes by applying the over-sampling method. The classification model was implemented using Gradient boosting, 1D Convolutional Neural Networks, and LSTM algorithm, and gradient boosting model showed the best performance among classification models with 99.975% accuracy.