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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 903 - 909 (7page)
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예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 염기서열이 완전히 밝혀진 동물로 유전자 기능 분석, 동물 행동 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되는 대표적인 생물 종이다. 그동안 선충을 이용해 물의 오염 여부를 판별하기 위한 바이오 모니터링 시스템에 대한 여러 연구들이 있었다. 본 논문은 하천의 수질 오염의 원인이 되는 화학물질을 식별하기 위해 선충의 수영 행동이 활용 가능한 지를 보여주기 위해 기계학습 기반의 바이오 모니터링 시스템을 제안한다. 선충의 수영 행동을 대표하기 위해 선충을 대상으로 가지 길이 유사성(Branch Length Similarity) 엔트로피를 계산한다. 그리고 BLS 엔트로피의 조합인 BLS 엔트로피 프로파일을 클러스터링 알고리즘을 사용해 몇 가지 패턴으로 유형화하여 데이터 집합을 만든다. 0.1ppm 농도의 포름알데히드, 벤젠, 톨루엔이 첨가된 아레나에서 선충의 수영 행동을 촬영하고 개발한 히든 마코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)의 성능을 검증한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징 추출
Ⅲ. HMM 기반의 모니터링 시스템
Ⅳ. 실험 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Y. S. Park, N. I. Chung, K. H. Choi, E. Y. Cha, and S. K. Lee, “Computational characterization of behavioral response of medaka (Oryzias latipes) treated with diazinon,” Aquatic Toxicology, vol. 71, no. 3, pp. 215-228, 2005.
L. O. Teles, M. Fernandes, J. Amorim, and V. Vasconcelos, “Video-tracking of zebrafish (Danio rerio) as a biological early warning system using two distinct artificial neural networks: Probabilistic neural network (PNN) and selforganizing map (SOM),” Aquatic Toxicology, vol. 165, pp. 241-248, 2015.
M. Fernandes, J. Amorim, V. Vasconcelos, and L. O. Teles, “Resilience assessment of a biological early warning system based on the locomotor behavior of zebrafish (Danio rerio),” Environmental Science and Pollution Research, vol. 23, pp. 18858-18868, Jun, 2016.
S. Villa, D. N. Valeria, P. Tanita, B. Francesco, M. Francesco, F. Antonio, and L. Valeria, “Comparison of the behavioural effects of phamaceuticals and pesticides on Diamesa zernyi larvae(Chironomidae),” Environmental Pollution, vol. 238, pp. 130-139, 2018.
Q. A. V. Le, S. S. Sekhon, L. Lee, and J. H. Ko, “Daphnia in water quality biomonitoring - “omic” approaches,” Toxicology and Environmental Health Sciences, vol. 8, no. 1, pp. 1-6, 2016.
L. O. Teles, M. Fernandes, J. Amorim, and V. Vasconcelos, “Video-tracking of zebrafish (Danio rerio) as a biological early warning system using two distinct artificial neural networks: Probabilistic neural network (PNN) and selforganizing map (SOM),” Aquatic Toxicology, vol. 165, pp. 241-248, 2015.
M. Fernandes, J. Amorim, V. Vasconcelos, and L. O. Teles, “Resilience assessment of a biological early warning system based on the locomotor behavior of zebrafish (Danio rerio),” Environmental Science and Pollution Research, vol. 23, pp. 18858-18868, Jun, 2016.
S. Villa, D. N. Valeria, P. Tanita, B. Francesco, M. Francesco, F. Antonio, and L. Valeria, “Comparison of the behavioural effects of phamaceuticals and pesticides on Diamesa zernyi larvae(Chironomidae),” Environmental Pollution, vol. 238, pp. 130-139, 2018.
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