• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.3
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• pp.648-657
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• 2018

The purpose of this study was to analyze the labeling of commercial protein bars in Korea and USA to develop Korean protein bars. Furthermore, we compared protein contents of products with daily protein intake, DRI, and AMDR. The protein bars were sampled in off- and on-line markets of both countries, with 17 in Korea and 113 in the US. As the results, since US products have bigger than one serving size than Korean ones, the intake of overall nutrients is higher, especially protein and sodium. Protein contents (per 100 g) of products in US were higher than those of Korea. The highest protein was soy protein isolate (SPI) in Korea and whey protein isolate (WPI) in the US. This is thought to be influenced by the preference and familiarity of food according to the country. In conclusion, since there are difference in eating habits, intake and preference of the protein source, it is necessary to develop suitable protein bars for Koreans. Therefore, this research provides the baseline of protein bars for consumers to choose products.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.283-285
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• 2005

단백질 상호작용 네트워크에는 단백질들로 구성된 패스웨이와 콤플렉스 등과 같은 의미 있는 바이오 컴포넌트들이 존재한다. 하지만, 단백질 상호작용 네트워크는 방대한 단백질들과 상호작용 관계들로 구성되어 있고 많은 잘못된 정보들을 포함하고 있다. 따라서, 사용자가 정확한 단백질에 대한 식별자로 구성된 질의를 통해 원하는 바이오 컴포넌트를 탐색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 바이오 컴포넌트를 식별자뿐만 아니라 단백질 및 상호작용 관계의 다양한 특징들을 이용하여 탐색할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 단백질 상호작용 네트워크에는 잘못된 정보들이 많이 포함하고 있으므로 주어진 질의와 근접하게 일치하는 결과들도 제시할 수 있는 질의 연산자들을 제공하여 보다 다양한 관점에서 검토할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.799-801
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• 2003

생물정보학 분야에서의 온톨로지는 다양한 생물학적 의미들을 표현하는 구조로 되어 있으며, 생물학 데이터의 의미를 효과적으로 해석할 수 있는 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 특히 바이오 온톨로지는 생물학 데이터베이스로부터 정보에 대한 탐색과 추론 등 의미 전달 과정에서 중심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 단백질 구조 예측을 지원하는 다중 에이전트시스템인 APSS내에서 각 구성원 에이전트들간에 온톨로지에 기초한 정확한 구조 정보의 전달을 통해 효과적인 단백질 구조 예측 작업을 지원하고자 한다. 이를 위하여 먼저 단백질 구조 관련 바이오 온톨로지의 설계방법을 제시하고, 이것에 기초한 실제 바이오 온톨로지의 설계에 대해 설명한다. 그리고 이렇게 구축된 단백질 구조 온톨로지를 APSS시스템 안에서 어떻게 응용하였는가에 대해서도 설명한다.

• Journal of Adhesion and Interface
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• v.9 no.4
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• pp.34-42
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• 2008

잠재적인 생체의료용 소재로서 홍합접착단백질은 그 동안 커다란 관심을 받아왔었다. 홍합접착단백질은 환경친화적인 수중접착제로써 강하면서도 유연하게 다양한 물질들의 표면에 접착하며 수분에 강하고 인체에 무해하며 생분해되는 특성을 가지고 있다. 여러 가지의 홍합접착단백질들이 홍합으로부터 발견되어 그 특성들이 연구되었으며 홍합의 접착기작에 대한 생화학적 지식들이 축적되어 왔다. 또한 이렇게 가능성이 높은 해양홍합유래의 바이오-접착소재를 현실화하려는 많은 노력들이 시도되어 왔다. 본 고에서는 홍합접착단백질의 기능적 생산에 초점을 맞추어 다양한 개발 접근방법들의 진행들의 추이를 정리하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.677-679
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• 2014

생명현상은 기능적 요소인 단백질의 활성에 의해 유지되고 조절된다. 최근 단백질의 복잡한 네트워크 정보가 생명현상을 조절하는 기능적 단위로 인식되면서 단백질 네트워크의 최소 단위인 단백질-단백질 상호작용 정보의 중요성이 강조되고 있다. 특히 단백질의약품의 경우 단백질 네트워크 상에서 리셉터 단백질과 리간드 단백질 사이의 상호작용에 의해서 약효가 나타나도록 설계되기 때문에 상호작용에 관여하는 인터페이스 정보의 확보가 필수적이다. 단백질-단백질 상호작용 인터페이스 확인을 위한 연구들이 활발히 이루어지고 있으나 인터페이스 정보의 가시화에 대한 연구는 극히 제한적이다. 본 논문에서는 리셉터 단백질과 리간드 단백질에 대한 3차구조 분석을 통해 단백질-단백질 상호작용에 관여하는 인터페이스 정보를 가시화하였다. 기존의 단백질 3차구조 정보 서비스 사이트인 PDB에서 확인할 수 없는 인터페이스 정보를 3차원으로 시각화하여 인터페이스 상에 위치하는 아미노산 정보를 새롭게 제공함으로써 의약품 연구자들이 단백질 구조와 인터페이스 구조를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 이는 의약품 등 단백질-단백질 상호작용 정보를 활용하는 바이오 산업 분야에 필요한 정보를 제공함으로써 산업 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.541-542
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• 2011

최근 웹 서비스 기술을 이용하여 질병이나 단백질과 같은 바이오 데이터의 분류 및 제공하는 것과 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 웹 서비스 기반 바이오 데이터 서비스에 대한 연구는 데이터베이스의 구축을 중심으로 보고되고 있으나 이를 기반으로 한 분석 응용 도구에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 통합 바이오 데이터베이스를 구축하고 이를 활용한 가시화 시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템을 이용하여 특정 질병에 관련된 단백질 정보를 신호 전달 경로 네트워크상에 가시화하여 연구자에게 직관적으로 주요 단백질에 대한 네트워크내의 위치 정보를 제공한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.6
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• pp.573-584
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• 2003

Recent massive data generation by genomics and proteomics requires bioinformatic tools to extract the biological meaning from the massive results. Here we introduce ROSPath, a database system to deal with information on reactive oxygen species (ROS)-mediated cell signaling pathways. It provides a structured repository for handling pathway related data and tools for querying, displaying, and analyzing pathways. ROSPath data model provides the extensibility for representing incomplete knowledge and the accessibility for linking the existing biochemical databases via the Internet. For flexibility and efficient retrieval, hierarchically structured data model is defined by using the object-oriented model. There are two major data types in ROSPath data model: ‘bio entity’ and ‘interaction’. Bio entity represents a single biochemical entity: a protein or protein state involved in ROS cell-signaling pathways. Interaction, characterized by a list of inputs and outputs, describes various types of relationship among bio entities. Typical interactions are protein state transitions, chemical reactions, and protein-protein interactions. A complex network can be constructed from ROSPath data model and thus provides a foundation for describing and analyzing various biochemical processes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.69-72
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• 2001

유전체 연구를 위해 구축된 바이오 데이터베이스는 해당 프로젝트의 목적에 따라 서로 다른 주체에 의해 독립적으로 구축되어 왔다. 그러나 바이오 데이터의 효과적인 판용을 위해서는 그러한 이질적인 바이오 데이터베이스의 정보를 상호 연계하여 분석한 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 핵산 데이터베이스인 GenBank와 단백질 데이터베이스인 SWISS-PROT, 문헌 데이터베이스인 PubMed의 데이터 구조를 개체-관련성 도표로 각각 모델링한 후 합병하여, 핵산-단백질-문헌자료로 연계되는 정보를 통합 서비스할 수 있는 모델과 시스템 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.166-168
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• 2012

바이오 문헌으로부터의 의미 있는 객체 추출 및 상호작용 관계 추출은 수 많은 바이오 문헌으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 필수적인 과정이다. 특히 문헌으로부터 유전자 또는 단백질 이름과 같은 바이오 객체를 정확하게 인지하는 것은 새로운 객체인식의 어려움과 객체를 찾기 위한 특징 패턴의 다양성으로 인해 도전적인 과제로 남아있다. 본 논문에서는 전처리 과정을 거친 문헌 데이터로부터 12개의 의미 있는 속성들을 선택하였다. 선택된 속성에 데이터마이닝 기법중 하나인 속성 추출 기법을 적용하여 객체를 분류하는데 있어 의미 있는 속성들을 추출하였다. 특징 추출 방법과 분류 알고리즘이 분류 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 각 방법의 정확도를 사용하여 분류 성능을 비교였으며, Gain Ratio Attribute Evaluation과 Symmetrical Uncertainty Attribute Evaluation 기법에 의해 추출된 속성이 가장 정확한 분류 성능을 보여주었다.

• Feed Journal
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• v.5 no.5 s.45
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• pp.112-116
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• 2007