• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.268-270
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• 2004

주어진 셀이나 조직에 발현된 단백질 프로파일의 구조적인 분석을 다루는 단백질체학(Proteomics) 연구에 있어서, 질병에 대한 마커 단백질(marker proteins)을 도출(identification)하는 것은 핵심 논점 중 하나이다. 수십 개의 샘플로부터 추출한 셀이나 조직 내에는 수많은 단백질이 포함되어 있으며, 존재하는 단백질의 질병에 의한 발현량(expression level) 변화 및 임상 특성에 의한 영향을 분석하기 위해서 데이터베이스와 데이터 마이닝 기술의 활용이 효과적이다. 본 논문에서는 질병 일 임상 특성에 따른 단백질의 발현량 변화를 분석하기 위한 OLAP 데이터 큐브(Data cube)의 응용 방법과 단백질 데이터의 분석에 적합한 척도(measure)를 제안하고, 유효성을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1091-1096
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• 2002

이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다. 현재까지, 주어진 약 11,500 단백질들에 대해, 생물적으로 의미 있는 데이터를 약 40% 정도 데이터베이스 화 했다. 본 개발된 시스템은 프로티오믹스 연구에서 데이터 분석에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.109-110
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• 2017

본 연구에서는 2016년 전 세계에 공포를 안겼던 지카 바이러스(Zika virus)와 최근 아열대성 기후의 확대로 인해 향후 대유행이 예상되는 뎅기 바이러스(Dengue virus)의 구별 진단 방법에 대해 논의하고자 한다. 두 바이러스는 모두 플라비바이러스 속(Flavivirus genus)에 해당되며, 동일한 단백질 도메인(domain)으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 여러 도메인 중에서도 진단에 유리하다고 판단되는 비구조단백질 1(NS1, non-structural protein 1)을 선정하였으며, UniProt (Universal Protein Resource) 데이터베이스를 활용하여 지카 바이러스와 뎅기 바이러스의 비구조단백질 1의 아미노산 서열을 상호 비교 분석 하였다. 더 나아가 IEDB (Immune Epitope Database) 데이터베이스를 활용하여 비구조단백질 1의 아미노산 중, 진단에 용이한 에피토프로 예상되는 5개의 후보를 도출하였다. 최종적으로 후보군으로부터 지카 바이러스와 뎅기 바이러스를 구별하여 진단할 수 있다고 판단되는 에피토프(펩타이드)를 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1828-1833
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• 2005

이질적인 생물 데이터베이스의 통합은 데이터간의 연계 분석의 필요성이 높아짐에 따라 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 이러한 데이터베이스들은 초기에 이질적 환경에서 각기 다른 목적에 의해 생성되므로 포맷, 설계자가 불일치하는 등 여러 가지 문제점으로 인해 통합하는데 어려움이 따른다. 그러므로 이질적인 데이터베이스의 통합을 위해서는 초기단계의 설계가 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 대표적인 핵산 데이터베이스인 Genbank와 단백질 데이터베이스인 Swiss-Prot을 통합하기 위해 ER 모델을 사용하여 개념적 모델을 보인 후, 이를 합병하여 통합모델을 제시한다. 또한, 핵산-단백질 자료로 연계되는 정보를 통합 서비스할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 바이오 게이트웨이 시스템은 개념적 설계 단계에서 가장 원자적인 단위로 분할하여 모델링 함으로써 정교한 질의 처리가 가능하고, 사용자가 상세 조건을 알고 있을 경우에 기존의 검색시스템과 달리 여러 번의 검색 과정을 거치지 않고, 단시간에 원하는 결과를 얻을 수 있다는 장점을 지닌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.309-314
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• 2005

본 논문에서는 생명공학 정보를 포함하는 분산 웹 데이터베이스들로부터 관련성에 기반하여 목표 데이터를 추출하는 기법들을 분석한다. 더불어 이 분석을 기본으로 단백질 데이터의 지식 확장 방법의 설계 및 구현을 제안한다. 웹 데이터베이스를 위한 데이터 추출기는 수동 추출, 반자동 추출, 자동 추출 방법 등의 구현방법이 가능하다. 웹 데이터 추출기는 해당 웹 페이지에서 목표 데이터를 검색 및 추출하기 위하여 식별자를 이용하는 것이 일반적이다. 본 논문은 웹 데이터 추출 기법을 이용한 유기체 단백질 관련 데이터베이스 시스템의 설계와 구현을 기술한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.332-336
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• 2009

유전체 분석에서 중요한 부분 중 하나는 기능이 알려지지 않은 미지 단백질에 대한 기능 예측이다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 분석하는 것은 미지 단백질에 대한 기능을 보다 쉽게 예측할 수 있게 한다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크로부터 미지 단백질의 기능을 예측하기 위한 다양한 연구들이 시도되어 왔다. 카이-제곱(Chi-square) 방식은 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 통해 기능을 예측하고자 하는 연구 중 대표적인 방식이다. 하지만 카이-제곱 방식은 네트워크의 토폴로지를 반영하지 않아 네트워크 크기에 따라 예측의 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카이-제곱 방식을 보완하여 정확성을 높인 새로운 기능 예측 방법을 제안한다 이를 위해 MIPS, DIP 그리고 SGD와 같은 공개된 단백질 상호작용 데이터베이스들로부터 데이터를 수집하여 분석하였다. 그리고 제안된 방식의 우수성을 입증하기 위해 각 데이터베이스들에 대해 카이-제곱방식과 제안하는 보완된 카이-제곱(Modified Chi-square)방식으로 예측해보고 이들의 정확성을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.703-705
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• 2002

정보의 급속한 확산과 더불어 체계적이고 효율적으로 정보를 분류하고 활용할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 생물정보에 있어서도 기존에 축적된 많은 정보뿐만 아니라 새로 밝혀지는 정보들을 자동적으로 분류하고 재활용하는 방법의 일환으로 귀납적 논리 프로그래밍을 적용한 방법론이 채택되고 있다. 본 논문에서는 귀납적 논리 프로그래밍을 이용하여 단백질 구조 분류 데이터베이스론 생성하고 이를 기반으로 단백질 폴더에 내재된 공통의 규칙들을 발견하고, 새로운 단백질에 적용하여 구조를 예측할 수 있는 방법론에 대하여 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.244-246
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• 2004

최근 들어 정보 시스템들 간에 폭넓게 보급되고 있는 대표적인 서비스 구조들로 에이전트 서비스와 웹 서비스가 있다. 이 두 서비스간의 연동이 가능하다면 더 다양한 형태의 에이전트 서비스와 웹 서비스 응용 시스템들의 개발이 가능하고, 서비스의 가용성도 한층 높아질 것이다. 본 연구에서는 생명과학 연구의 중요한 정보 자원의 하나인 단백질 구조 데이터베이스인 PDB의 가용성을 높이고, 단백질 구조 정보를 이용한 보다 다양한 응용 시스템 개발을 지원하기 위해, 에이전트 서비스-웹 서비스 게이트웨이를 이용한 단백질 구조 정보 시스템 PSIS를 설계하고 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.9-14
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• 2007

단백질 분류는 현대 생물학의 큰 도전과제이다. 현재 여러 단체에 의해 잘 관리되는 상세한 주석이 달린 많은 양의 단백질 정보들이 존재한다. 이러한 데이터베이스의 덕분으로 다양한 물리 화학적 특성과 주석들에 기반하고 있는 분류 기법들이 연구되고 있다. 특히 아미노산들로 이루어진 단백질 서열이 해당 단백질의 분류에 중요한 역할을 하는 진화적 기록들의 단서가 되기 때문에 단백질 서열들에 대한 연구가 활성화되고 있다. 비록 단백질 서열이 단백질 분류 문제의 중요한 특징이 된다고 해도 단순한 단백질 서열만으론 해당 단백질에 대한 충분한 정보를 얻을 수 없으며, 타 종 간에도 기능상 유사성 때문에 서로 비슷하게 판별될 수 있다. 이러한 문제점에 착안해서 우리는 오토마타 종 분류기라고 부르는 새로운 시스템적인 종 분류 접근 방법을 제안한다. 이 시스템의 클러스터링과 종 분류 판별 성능에 대한 평가 실험을 수행해본 결과 상대적으로 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.160-162
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• 2002

서열 시퀀싱을 통해 등장하는 원시 데이터들을 대상으로 유사한 서열과 기능 예측에 사용되는 모티프 데이터베이스들은 원시 데이터 생성 속도가 빠르게 증가함에 따라 그 중요성 또한 나날이 증가하고 있다. 그러나, 이러한 모티프 데이터베이스들은 서로 독자적으로 개발되고 발전되어 왔기 때문에 각각 서로 다른 형식의 데이터를 사용하고 있어 이에 대한 검색결과도 데이터베이스마다 서로 이질적인 형태로 제공하고 있다. 그러므로 사용자는 각 데이터베이스에서 사용하는 데이터 구조들에 대한 전반적 지식을 습득해야 할 뿐만 아니라 중복된 반복 검색 작업을 하여야 한다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 독립적인 모티프 데이터베이스들의 자원을 분해하고, 합병하는 과정을 거쳐 하나의 통합된 모티프 데이터베이스를 구축하였다. 또한 데이터베이스의 각 엔트리당 단백질의 3차 구조 정보, 분류 정보, 샘플 정보의 지원을 가능케 하여 기존 검색 조건을 개선하였다. 이 데이터베이스 구축으로서 사용자는 모티프 데이터베이스 검색에 대한 streamline적인 검색이 가능할 뿐만 아니라 기존의 통합된 데이터베이스에서 지원되지 못한 구조 정보, 분류 정보 검색을 가능케 하였다.