• 한국수정란이식학회지
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• 제28권2호
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• pp.79-85
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• 2013

The recent development in genetic assisted selection (combining traditional- and genome assisted selection method) and reproduction technologies will allow multiplying elite cow in Hanwoo small farm. This review describes the new context and corresponding needs for genome assisted selection schemes and how reproductive technologies can be incorporated to get more genetic gain for cow genetic improvement in Hanwoo. New improved massive phenotypes and pedigree information are being generated from commercial farm sector and these are allowing to do genetic evaluation using BLUP to get elite cows in Korea. Moreover cattle genome information can now be incorporated into breeding program. In this context, this review will discuss about combining the reproductive techniques (Multiple Ovulation Embryo Transfer; MOET) and genome assisted selection method to get more genetic gain in Hanwoo breeding program. Finally, how these technologies can be used for multiplication of elite cow in small farm was discussed.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.30-37
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• 2023

Alzheimer's disease (AD) symptoms are being treated by early diagnosis, where we can only slow the symptoms and research is still undergoing. In consideration, using T1-weighted images several classification models are proposed in Machine learning to identify AD. In this paper, we consider the improvised feature selection, to reduce the complexity by using wrapping techniques and Restricted Boltzmann Machine (RBM). This present work used the subcortical and cortical features of 278 subjects from the ADNI dataset to identify AD and sMRI. Multi-class classification is used for the experiment i.e., AD, EMCI, LMCI, HC. The proposed feature selection consists of Forward feature selection, Backward feature selection, and Combined PCA & RBM. Forward and backward feature selection methods use an iterative method starting being no features in the forward feature selection and backward feature selection with all features included in the technique. PCA is used to reduce the dimensions and RBM is used to select the best feature without interpreting the features. We have compared the three models with PCA to analysis. The following experiment shows that combined PCA &RBM, and backward feature selection give the best accuracy with respective classification model RF i.e., 88.65, 88.56% respectively.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2003년도 춘계 학술대회지
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• pp.35-35
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• 2003

• 항공우주산업기술동향
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2008

본 논문에서는 우주인 선발부터 발사/귀환까지 한국 우주인 배출 사업을 전체적으로 정리하고 아울러 사업수행을 통해 얻은 기술 및 결과에 대해 자세히 소개될 것이다. 한국 우주인 배출 사업은 우주인 선발, 훈련, 우주실험 등과 관련된 유인우주기술을 습득하고 이 사업을 통해 국민들에게 과학과 우주에 대해 관심을 유도하여 과학문화를 확산하는 목적을 가지고 2005년 11월에 시작되었다. 2006년에는 우주인 선발 기준을 마련하고, 한국 우주인 배출을 위한 우주인 선발과정을 1차에서 4차까지 진행하여 우주인 2인을 최종 선발하였다. 그리고 2007년에는 우주인 2인이 러시아 가가린 훈련센터에서 우주인 훈련을 받았다. 그리고 한국 우주인이 국제우주정거장(ISS; International Space Station)에서 수행할 18가지의 우주과학실험과 3가지의 국제공동 실험을 개발하였다. 2008년 4월 한국 최초 우주인 이소연 박사가 카자흐스탄 바이코누르 발사장에서 소유즈 우주선을 타고 ISS로 올라가 계획된 우주실험 및 임무를 수행하고 무사히 귀환하였다. 위와 같이 본 논문에서는 이러한 일련의 과정(우주인 선발, 훈련, 우주실험 장비 개발 등)을 자세히 기술할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제23권7호
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• pp.504-512
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• 1990

In experiment 1, dietary self-selection of the 3 macronutrients, protein, fat, and carbohydrate were examined in male rats given 3 food cups of 80% carbohydrate, 80% protein, and 70% fat diets simultaneously. All the rats showed normal growth pattern and organ weight, which means they have ability to select just right kinds and amounts of nurients in order to support their growth and development. Mean values of caloric intake, body weight gain, serum lipid values and empty carcass compositions were not significantly differ between the upper and lower quartile groups of fat proportion of empty carcass compared to the lower quartile group(LF). Same feeding design was employed in experiment 2 where the effect of mild electric stress on food selection was studied. The rats in both control and electric stress group revealed a normal growth curve and organ weights. The rats in both control and electric stress group revealed a normal growth curve and organ weights. The stress group showed higher caloric intake and body weight gain than control group, but no significant effects of stress on serum and empty carcass components was found. Even though normal rats seemed to select macronutrients according to their physiolosical needs, there were individual differences in food selection whether they were exposed to stress or not. Therefore life long individual food selection pattern may have a great influence on nutritional status and chronic degenerative diseases of eldery, and on aging process.

• 한국작물학회지
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• 제25권1호
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• pp.39-46
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• 1980

영남작물 시험장에서는 우리 나라 남부지방의 답이작에 적합한 조숙 안전 다수성 보리 신품종을 보다 효율적으로 육성하기 위하여 1975년부터 보리의 웅성불임을 이용한 누환선발육종을 실시한 결과 1978년에 보리의 순환선발집단인 RSPYB#1을 육성하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 갈다. 1. 집단육성에 이용된 재료는 미국 California 와 Idaho 및 Montana 지방에서 육성된 Composite cross F_2 집단과 우리 나라 육성계통의 혼합집단을 사용 하였다. 2. 집단육성 과정에서 각 Cycle의 F_1 세대에서는 종자증식만 하고 F_2 세대에서는 웅성불임과 웅성임성을 인공교배 하였다. 3. 웅성불임 재료에 우리 나라 육성계통의 혼합집합이 2회 교잡되므로서 이론적으로 75%의 적응률을 가졌으며 남부지방의 답이작하에서 그 Cycle 이 반복되어 왔으므로 답이작에 대한 적응도가 높은 것으로 인정된다. 4. 각 Cycle의 F_2 세대에서는 우량개체를 주별로 선발하였고 선발된 계통은 계통 육종법에 따라 재배하였으며 유망한 계통은 생산력 검정시험에 공시하여 수량과 특성을 검정하였다. 5. 보리순환선발집단 RSPYB# 1에서 선발된 계통들은 기존장여 품종들에 비하여 조숙 다수성으로 답이작에 적응도가 높은 경향이었다. 6. 보리순환선발집단 RSPYB# 1은 Cycle이 진전될수록 답이작에 더욱 우수한 계통들이 선거될 것으로 기대된다.

• 한국생명과학회:학술대회논문집
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• 한국생명과학회 2001년도 제31회 학술심포지움 및 춘계학술대회
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• pp.84-84
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• 2001

• 한국식물병리학회:학술대회논문집
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• 한국식물병리학회 2002년도 총회 및 추계학술발표회
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• pp.52.3-53
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• 2002

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2008

이 기종의 네트워크와 시스템 자원으로 구성된 그리드 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기 위해서는 효과적인 그리드 자원선택이 필수적이다. 이를 위해 본 논문은 의사결정 트리 기법을 이용한 그리드 자원선택 시스템을 제안한다. 이 시스템은 자원 정보를 기록한 데이터 셋을 바탕으로 사용자들이 선택하는 자원들을 처리 할 데이터의 특성과 사용자의 요구사항으로 분석해서 자원선택을 위한 의사결정 트리를 구축한다. 그리드 사용자의 자원 요청 시 의사결정 트리를 탐색하여 사용자 요구 및 작업 특성에 적합한 자원들을 선택하여 작업을 할당함으로써 사용자 만족도를 향상시킴은 물론 전체 그리드 시스템의 성능을 개선한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 의사결정 트리 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G 및 Nimrod-G와 비교하여 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 더 적은 작업 손실 및 처리시간을 제공함으로써 그리드 자원선택 및 데이터 분산 처리에 효과적이라는 사실을 증명한다

• 대한산업공학회지
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• 제42권5호
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• pp.314-326
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• 2016

The purpose of variable selection techniques is to select a subset of relevant variables for a particular learning algorithm in order to improve the accuracy of prediction model and improve the efficiency of the model. We conduct an empirical analysis to evaluate and compare seven well-known variable selection techniques for multiple linear regression model, which is one of the most commonly used regression model in practice. The variable selection techniques we apply are forward selection, backward elimination, stepwise selection, genetic algorithm (GA), ridge regression, lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) and elastic net. Based on the experiment with 49 regression data sets, it is found that GA resulted in the lowest error rates while lasso most significantly reduces the number of variables. In terms of computational efficiency, forward/backward elimination and lasso requires less time than the other techniques.