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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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[바이러스학 논문 포스터] tRNA Prediction by Codon Usage2025.04.271. tRNA 예측 이 연구에서는 박테리오파지의 tRNA 수를 예측하고, 박테리오파지와 숙주 박테리아 간의 코돈 사용 빈도를 비교하였습니다. 결과적으로 박테리오파지의 tRNA 수가 적을수록 더 많이 발견되었으며, 박테리오파지의 코돈 사용 빈도가 숙주 박테리아와 다르지 않은 것으로 나타났습니다. 향후 연구에서는 더 많은 샘플을 사용하여 정확성을 높이고, 박테리오파지의 tRNA 부재 또는 적은 이유를 규명할 필요가 있습니다. 1. tRNA 예측 tRNA(transfer RNA) 예측은 생물학 및 생명정보학 분야에서 매우 중요한 과제입니...2025.04.27
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