• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.1
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• pp.63-75
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• 2014

정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.65-72
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• 2011

We stand at real world that some practical use method of gene information appears in succession by entrance on the stage of advanced techonlogy. As a lot of studies and development are achieved based on analysis of bio data, necessity of a tool that can help correct interpretation of data is required more and more in a lot of targets of bioinformatics to search new relation and information are established. In this paper, we are offered in existing I wish to offer user a more convenient study tool developing system that can supplement shortcomings of various tools for data analysis. So we've designed to offer in united environment that is not environment that is parted ORF driving out, bio information retrieval and work of similarity comparison lamp to work for bio data analysis and offers lacking consecutiveness in existing analysis system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.46-48
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• 2006

현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.1
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• pp.53-61
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• 2019

The extracellular matrix, which provides the structural and biochemical support of surrounding cells, is a cell physiological modulator that controls cell division and differentiation. In the bio sector, the company produces Scapold, a three-dimensional support for tissue engineering, and cultivates stem cells in the produced Scapold to be transplanted into animals to assess tissue regeneration. This depends on components such as collagen in the tissue. Therefore, it is very important to identify the inclusion rate and distribution of components in the tissue, and the data are obtained by analyzing the color of the dyed tissue image. The process from image collection to analysis is costly, and the data collected and analyzed are managed in different formats by different research institutions. Therefore, data integration management and analysis results search are not being performed. In this paper, we establish a database that can manage relevant bigdata in an integrated manner, and propose a bio-image integrated management and retrieval system that can be searched based on color, an important analytical measure in this field of study.

• 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.

• Review of KIISC
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• v.25 no.3
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• pp.66-76
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• 2015

최근 카드사 정보 유출과 더불어 유출된 개인정보를 악용한 범죄가 빈번하게 일어남에 따라 정보보호에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 국내 스마트폰 가입자 수도 4100만 명을 넘어가면서 모바일 보안에 대한 중요성 역시 강조되고 있는 가운데 지문, 홍채, 얼굴, 목소리, 눈동자 등 개개인의 고유 정보를 이용하여 인증하는 바이오 인식 기술이 주목을 받고 있다. 최근 휴대폰 제조업체들도 스마트폰 기기 내에 바이오 인식 기술을 탑재하여 기존의 인증 방식인 잠금 패턴이나 PIN 방식보다 강화된 보안성을 제공하고 있다. 또한 모바일 결제 서비스 이용 증가에 따라 바이오 인식 결제 서비스를 제공.이용할 수 있어 그 활용성은 매우 클 것으로 전망된다. 하지만 바이오 데이터의 안전한 처리 문제, 바이오 인식 서비스의 부족 등과 같은 문제점이 따르는 실정이다. 본고에서는 바이오 인식 기술의 적용 현황 및 국내외 동향을 살펴보고 바이오 인식 시장의 문제점 분석과 이에 따른 개선 방향에 대해서 연구한다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.3
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• pp.42-47
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• 2017

바이오메트릭스는 사용자가 가지는 신체적, 행동적 고유한 특성이기 때문에 유출 사고나 프라이버시 침해 사고에 매우 취약하다. 이러한 취약점을 보호하기 위하여 바이오메트릭스 시스템이 생성하는 템플릿은 반드시 원래의 데이터로 복원이 불가능하고, 취소 가능한 특성을 지녀야 한다. 본 논문에서는 바이오메트릭스 템플릿을 보호하는 특성을 부여하는 기법들을 분석하고, 특성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.61-62
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• 2022

알츠하이머성 치매는 현존하는 치료법이 없어 경도인지장애 단계에서의 예방이 중요하다. 지금까지의 알츠하이머 연구는 대부분이 뇌영상 마커와 뇌척수액 마커에 집중되어 있었으며, 경도 인지 장애 단계에서의 탐색은 더욱 적었다. 이러한 점에서 혈액 유전자 발현을 이용한 경도 인지장애 단계 예측은 인지 능력에 따른 관련 유전자 식별과 접근 가능한 진단 및 치료 바이오 마커 탐색에 기여할 수 있다. 그러나 유전자 발현 데이터의 경우 환자 수에 비해 높은 차원을 가지기 때문에 과적합을 막고 질병 관련 유전자를 식별하기 위해서는 데이터에서의 의미 있는 차원만을 뽑아내는 차원 축소가 선행되야 한다. 본 연구는 유전자 발현데이터에서의 인지장애 분류를 위해 차원 축소기법과 신경망을 적용하여 인지 장애 정도를 예측하였다. 그 결과, Lasso 이용 차원축소와 신경망을 이용하여 97%의 정확도로 정상과 조기 경도 인지장애, 후기 경도 인지장애 환자를 분류 할 수 있었으며, 더 적은 차원에서도 분류가 가능했다. 이는 혈액 유전자 발현을 이용해 경도 인지장애 단계를 예측한 첫 번째 연구이며, 인지능력 저하에 따른 혈액 유전자 발현의 연관성을 확인하고 향후 조기 진단, 치료 표적 탐색에 기여한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.11 no.3
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• pp.166-173
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• 2008

Recently, problem of earth environment being attended with international issue, people are concerned about the environmentally-friendly and renewable biomass energy. Especially, the forest biomass is more important because Korea have to control carbon footprint for Kyoto Protocol and Convention on Climate Change. In case of Korea, forest area covers the land about 2/3 of all country. It is needed that more economical and efficient method to estimate the biomass by remote sensing data which include wide coverage and is progressed by one-step. In this study, we estimate forest biomass with LiDAR data and aerial photograph. Three biomass equation is used and estimate mean biomass of single tree and entire biomass in plots. The results are compared with field data. $R^2$ of the mean biomass of single tree is greater than 0.8 and that of entire biomass in plots is greater than 0.65. In conclusion, the method using remote sensing data is verified more economical and efficient than previous field data method.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.1
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• pp.381-391
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• 2017

Biometric technology is a technology for authenticating a user using the physical or behavioral features of the inherent characteristics of the individual. With the necessity and efficiency of the technology in the fields of finance, security, access control, medical welfare, inspection, and entertainment, the service range has been expanding. Biometrics using biometric information such as fingerprints and faces have been exposed to counterfeit and disguised threats and become a social problem. Recent studies using a bio-signal from the inside of the body other than the bio-information of the external body are being developed. This paper analyzes the recent research and technology of biometric systems using bio-signals, ECG, heart sounds, EEG, and EMG to present the skills needed for the development direction. In the future, utilizing the deep learning to build and analyze database to manage bio-signal based big data for the complex condition of individuals, biometrics technologies suitable for real time environment are expected to be researched.