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초록·키워드 목차

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

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