• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2005.09a
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• pp.243-248
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• 2005

도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.235-237
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• 2005

도메인 조합 기반의 단백질-단백질 상호작용 예측 기법(DCPPIP)은 효모 단백질에 대하여 뛰어난 정확도를 보여준다. 그러나 다른 종에서의 예측 정확도 및 기법의 유효성은 아직까지 검증되지 않고 있다. 본 논문에서는, 초파리 및 인간 단백질을 이용한 예측 정확도 검증 및 이종간의 상호작용 예측 실험의 결과를 기술한다. 초파리와 인간 단백질의 실험에서는 각각 10,351개와 2,345개의 상호작용 단백질 쌍이 사용되었다. 초파리와 인간의 상호작용 단백질 쌍 중 $80\%$와 $20\%$를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며. 상호작용이 없는 단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 정확도는 실험집단 중 학습집단과 도메인이 완전히 혹은 부분적으로 겹치는 쌍들에 대하여 계산하였다. 이 결과 초파리에서는 약 $77\%$의 민감도와 $92\%$의 특이도가 확인되었고 인간 단백질에 대하여는 약 $96\%$의 민감도와 $95\%$의 특이도를 보여주었다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모+초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, H. pylori, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 결과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠 수륵 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.3
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• pp.157-162
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• 2016

The limitation of a human's visual perception is considered to be 60 frames per second, This study investigated the effects of fast update rates (above 60 fps) in terms of interaction accuracy. Initial experiments showed that the interaction accuracy increased at rates faster than 60 fps. We assumed that either or both of the following two situations would cause such an effect: the user could recognize rendering rates faster than 60 fps, or the input processing rates were significant for the high accuracy. To evaluate the significance of these events, we conducted a second and third experiment. Although the display refresh rate was also fixed at 60 fps (by disabling the vertical sync), the rendered image actually differed for 60 fps and 150 fps. This research shows that faster update rate is necessary to achieve high interaction accuracy, and its limit is far over the usually considered 60 fps.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.10
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• pp.851-860
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• 2009

Recently, among the computational methods of protein-protein interaction prediction, vast amounts of domain based methods originated from domain-domain relation consideration have been developed. However, it is true that multi domains collaboration is avowedly ignored because of computational complexity. In this paper, we implemented a protein interaction prediction system based the Interaction Significance matrix, which quantified an influence of domain combination pair on a protein interaction. Unlike conventional domain combination methods, IS matrix contains weighted domain combinations and domain combination pair power, which mean possibilities of domain collaboration and being the main body on a protein interaction. About 63% of sensitivity and 94% of specificity were measured when we use interaction data from DIP, IntAct and Pfam-A as a domain database. In addition, prediction accuracy gradually increased by growth of learning set size, The prediction software and learning data are currently available on the web site.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.285-288
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• 2010

유체저장탱크가 외부로부터 지진과 같은 동적하중을 받게 될 경우 유체와 구조물의 상호작용(Fluid-Structure Interaction)으로 인하여 일반적인 구조물과는 상이한 거동을 보이게 된다. 이러한 복잡한 상호작용을 고려하여 현재 내진 설계에서는 Housner와 Haroun의 이론을 적용한 단순화 모델들이 사용되고 있다. 이들 모델은 유체의 거동을 대류(convective) 성분과 충격(impulsive) 성분으로 구분하여 집중질량으로 단순화 한다. 하지만 점차 대형화되고 있는 유체저장탱크의 정확한 동적 거동 특성을 파악하고, 지진하중과 같은 방향성을 가진 하중에 대한 구조물의 정확한 응답을 해석하려면 단순화 모델의 적용성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 지진하중을 받는 유체저장탱크의 동적거동을 집중질량 모델과 3차원 모델을 이용하여 해석하였다. 나아가 해석결과의 차이를 분석하여 단순화 모델의 정확도 향상을 위한 내진설계변수 산출에 관하여 향후 연구방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1115-1118
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• 2011

단백질 사이의 상호작용 네트워크(PPI network: Protein-Protein Interaction network)를 이용하여 단백질 기능을 예측 하는 것은 단백질 기능 예측 기법들 중에서 중요한 작용을 한다. 하지만 PPI를 이용한 단백질 기능 예측은 기능의 복잡도와 다양성으로 인해 제한적인 결과를 나타내 왔다. 따라서 본 논문에서는 기존의 연구들 보다 높은 정확도로 단백질 기능을 예측하기 위해 기능 예측을 하려는 단백질과 상호작용 하는 단백질들에 그래프 마이닝 기법을 적용하여 빈발 2-노드 상호작용 패턴을 찾고, 그 패턴을 이용하여 단백질 기능을 예측하는 접근법을 제안하였다. 실험데이터로 DIP(Database of Interacting Proteins)에서 제공하는 단백질 상호작용 데이터를 사용하였으며, 다른 기존의 단백질 기능 예측 기법들보다 높은 정확도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.286-288
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• 2004

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려지지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 일반적으로 이 단백질 기능 예측 알고리즘들은 대규모의 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵에서 Guilt-by-Association 개념 기반으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 단백질 기능 예측 모델을 개발하였다. 특히, 이 모델은 대량의 상호작용 데이터에서 정확한 기능 예측을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이를 위해 Yeast에 대한 단백질 상호작용 맵, Homology 및 Interaction Generality를 이용하여 이 모델을 평가하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.2
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• pp.97-118
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• 2011

The study examines the interactive effect of spoken words and imagery not synchronized in audio/image surrogates for video gisting. To do that, we conducted an experiment with 64 participants, under the assumption that participants would better understand the content of videos when viewing audio/image surrogates rather than audio or image surrogates. The results of the experiment showed that overall audio/image surrogates were better than audio or image surrogates for video gisting, although the unsynchronized multimedia surrogates made it difficult for some participants to pay attention to both audio and image when the content they present is very different.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.968-971
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• 2013

이 논문에서는 FSM(Finite State Machine) 기반 온라인 게임 서버 테스트 자동화 시스템을 제안한다. 게임 서버의 테스트 자동화는 테스트로 인한 비용, 시간적 제약, 테스트 자원의 재사용 측면에서 이득이 있다. 기존의 테스트 자동화 방식은 사용자간의 상호작용을 고려하지 않기 때문에 게임 서버의 성능에 대한 정확한 측정이 어렵다. 또한, 실제 서비스 시에 수용할 수 있는 동시 접속 인원수를 예측하기 어렵다. 이 논문에서 가상 유저를 이용한 테스트를 할 경우 FSM 을 이용하여 가상유저간의 상호작용이 가능하게 한다. 이를 이용하여 게임 서버의 성능 측정의 정확도 개선이 가능하다. 제안 시스템을 검증하기 위해 상호작용을 고려하지 않은 테스트 방법과 비교 평가 하였다.