확률적 방법에 기반한 화학 반응 모형의 모수 추정 방법

최보승

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최보승

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제26권 제4호

발행연도: 2015.8

수록면: 813 - 826 (14page)

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본 연구는 화학 반응 모형의 추정 문제를 다루고 있다. 화학 반응 모형이란 생화학 분야에서 종(species) 들 간의 상호작용을 통한 변화 과정을 설명하기 위한 모형으로 생화학 분야 뿐 만 아니라 질병의 확산과정을 설명하는데 적용하는 모형이다. 본 연구에서는 화학 반응 모형 안에서 종들의 움직임이 확률적이라는 가정하에 Gillespie 알고리즘을 이용하여 모형 추정을 위한 우도함수를 구축하였다. 제한적인 자료구조 하에서 베이지안 접근법에 기반하여 MCMC (Markov chain Monte Carlo) 방법에 기반한 모수의 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법들은 생태계 포식자-피식자 관계를 설명하기 위한 Lotka-Volterra 모형과 유전자 전사 (gene transcription) 과정을 설명하기 위한 L1 retrotransposition 모형에 적용하였다. 그 결과 우수한 추정 결과를 보였다.

#MCMC #마르코프 연쇄 몬테 카를로 방법 #stochastic kinetic reaction model #Lotka-Volterra model #로트카-볼테라 모형 #질레스피 알고리즘 #화학 반응 모형 #Gene transcription model #Gillespie algorithm #유전자 전사

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[단행본] - Andersson, H. / 2000 / Stochastic epidemic models and their statistical analysis / Springer

[학술지(정기간행물)] - Boys, R. J. / 2008 / Bayesian inference for a discretely observed stochastic kinetic model / Statistics and Computing 18 : 125 ~ 135

[학술지(정기간행물)] - Choi, B. / 2012 / Inference for discretely observed stochastic kinetic networks with applications to epidemic modeling / Biostatistics 13 : 153 ~ 165

[학술지(정기간행물)] - Gelman, A. / 1992 / Inference from iterative simulation using multiple sequences / Statistical Science 7 : 457 ~ 472

[학술지(정기간행물)] - Gillespie, D. T. / 1977 / Exact stochastic simulation of coupled chemical reactions / The Journal of Physical Chemistry 81 : 2340 ~ 2361

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