• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.124-131
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• 2015

단백질의 구조를 예측하기 위해서 구조가 알려져 있는 단백질 중 진화적으로 유사한 단백질의 구조 정보를 이용하는 Template Based Modeling (TBM) 방법이 현재까지 가장 효과적으로 많이 사용되고 있다. 단백질의 삼차 구조를 이루는 단위 중에서도 고리 부분은 효소 활성 부위 또는 리간드 결합 부위 등으로 작용하여 단백질의 생물학적 기능에 연관되어 있다. 하지만 진화적으로 가까운 단백질이어도 고리 부분은 서열이 잘 보존되지 않아 충분한 구조 정보를 주지 못하고 TBM 방법으로 고리 구조까지 정확히 예측을 할 수 없다. 따라서 TBM 방법으로 예측한 구조의 고리 부분을 주형 정보에 의존하지 않고 다시 예측하여 전체 구조를 정밀화하는 과정이 중요하다. 이번 연구에서는 이를 위해 자유 에너지를 고려한 고리 구조 예측 방법을 적용하여 그 효과를 검증해보았다.

• 한국동물학회지
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• 제36권4호
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• pp.505-513
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• 1993

칠성장어(Lampetro juponico) 골격근의 젖산수소이탈효소(EC 1. 1. 1.27, Lactate dehvdrogenase LDH) 동위효소 꺽지(Coreoperco herzi)의 LDH Aa 동위효소 및 소(Bos taurus)의 LDH B4 동위효소를 affinity chromatography로 정제하였고, 대구(Gadus macrocephcfus)의 LDH Ca 동위효소를 affinity chromatography와 OEAE-Sephacel chromatography로 정제하였다. 칠성장어 골격근 LDH 동위효소는 affinity chromatography에서 buffer를 유입한 후 용출되는 분획에서 모두 확인되었고, 정제한 칠성장어 골격근의 LDH에 대한 항체는 꺽지 LDH A4, C4 및 54 동위효소, 대구 LDH A4 및 B4 동위효소 그리고 생쥐(MUS musculus) LDH A4 등위효소와 복합체를 형성하였다. 칠성장어 골격근조직에서는 비각우 및 Ldh절가 발현되고 하부단위체 A의 구조는 하부단위체 B의 구조와 유사하며, 하부단위체 A는 진화상 보존적 이지만 하부단위체 C는 진화속도가 상당히 빠른 것으로 사료된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권3호
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• pp.509-517
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• 2016

학생들의 진화에 대한 대안개념(목적론, 용불용설 등)이 과학사에서 나타나는 설명의 발전 형태와 유사하다는 연구는 있었다. 하지만 과학사적으로 설명의 발달과정을 반영하여 부분점수를 주는 평가방식은 활용되지 않았다. 이 연구의 목적은 창조론에서 자연선택까지 과학사적 발달과정을 반영하여 부분점수를 주는 방법을 제안하고 이 방법이 타당한지에 대한 양적인 증거를 수집하는 것이다. 이 연구는 과학사에 근거하여 진화개념검사도구의 학생응답을 순위선다형점수로 변환하고 부분채점모형의 라쉬모델분석을 포함한 통계적 방법으로 새로운 평가방식이 타당한지 확인하였다. 또한 개념발달이 인간, 동물, 문항의 상황에 따라 다른지 확인하였다. Ha(2007)가 개발한 검사도구를 활용하여 1711명의 초, 중, 고등학생과 비전공, 전공생물 교사를 대상으로 생성한 자료를 통하여 분석하였다. 창조론, 목적, 의도, 용불용설, 자연선택에 0점에서 4점씩 부분점수로 제시한 평가방법은 Cronbach alpha를 통한 내적일관성 신뢰도, 라쉬분석의 MNSQ값 등 통한 문항적합도를 확인한 결과 타당한 것으로 확인되었다. 초등학생과 중학생들의 개념수준은 의도에서 용불용설 단계에, 고등학생부터 용불용설 이후의 단계로 개념발달이 이루어지고 있었다. 진화설명의 발달 과정은 인간, 동물, 식물에 따라 차이가 나타남을 확인할 수 있었다. 이 연구는 과학사와 학생들의 개념발달이 유사하다는 기존의 주장에 새로운 양적증거를 추가하고, 진화개념 평가를 위한 새로운 분석방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.59-66
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• 2004

본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반 한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실 영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.10-19
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• 1999

셀룰라 오토마타 신경망(CANS)은 생물학적 발생과 진화에 기반한 신경망 모델이다. CANS에서 각 뉴런은 상호간에 국소적인 연결을 갖고 있으며 카오스 뉴런 모델의 동작 방정식에 따라 펄스의 형태로 동작한다. 신경망은 초기 패턴을 셀룰라 오토마타(CA) 규칙에 따라 발생시켜 얻어진다. 기존의 연구에서는 유용한 기능을 얻기 위하여 초기패턴을 진화시켰다. 그러나 이 방법은 신경망의 표현공간을 모두 나타낼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 신경망의 표현공간이 작아지는 문제점을 개선하기 위한 CA의 발생규칙을 진화시키는 방법을 제안한다. DNA 코딩은 코딩의 중복과 여분을 효과적으로 사용하며 규칙의 표현에 매우 적합하다. 본 논문에서는 CA 규칙의 일반적인 표현방법을 제시하고 DNA 코드를 CA 규칙으로 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자율이동로봇의 제어기에 사용하여 주행 문제에 적용함으로써 그 유효성을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제29권9호
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• pp.1047-1054
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• 2019

이동성 유전인자는 인간 유전체의 45%를 차지하며 기능성 유전자 내부로 자유롭게 들어갈 수 있다. 이들은 진화과정에서 중복현상으로 다수의 복사수로 생성되며, 생물종다양성 및 계통유전체학 분야에 기여한다. 이동성 유전인자의 대부분은 메틸화 또는 아세틸화 현상과 같은 후성유전학적 조절에 의해 제어된다. 다양한 생물종은 그들만의 고유의 이동성 유전인자를 가지고 있으며, 일반적으로 DNA트란스포존과 레트로트란스포존으로 나뉜다. 레트로트란스포존은 LTR의 유무에 따라 다시 HERV와 LINE으로 구분된다. 이동성 유전인자는 프로모터, 인핸서, 엑손화, 재배열 및 선택적 스플라이싱과 같은 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 또한 이들은 유전체의 불안정성을 야기시켜 다양한 질병을 유발하기도 한다. 따라서, 암과 같은 질병을 진단하는 바이오 마커로 사용될 수 있다. 최근, 이동성 유전인자는 miRNA를 만들어 내는 것으로 밝혀졌으며, 이러한 miRNA는 타겟 유전자의 seed 영역에 결합함으로서 mRNA의 분해 및 번역을 억제하는 역할을 수행한다. 이동성 유전인자 유래의 miRNA는 기능성 유전자의 발현에 큰 영향을 미친다. 다양한 생물종과 조직에서 서로 다른 miRNA의 비교 분석 연구는 생물학적 기능과 관련하여 진화학과 계통학 영역에서 흥미 있는 연구 분야라 할 수 있겠다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.288-297
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• 2003

본 논문은 진화 알고리즘(Evolutionary algorithm)의 기법중의 하나인 유전자 프로그래밍(Genetic programming)을 이용하여 miRNA 유전자를 발굴하기 위한 알고리즘을 소개하고 있다 miRNA는 세포내에서 유전자의 전사를 중지시킴으로써 유전자의 발현을 직접적으로 조절하게 되는 작은 RNA 집단 중의 하나이다. 그러므로 miRNA를 유전체 데이터에서 동정해내는 작업은 생물학적으로 상당히 중요하다. 한편 유전체 데이터에서 miRNA를 동정해내는 알고리즘은 생물학적 실험에서의 시간과 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 생물학적으로 miRNA를 동정하는 많은 어려움을 덜어주게 된다. 하지만 계산학적으로 miRNA의 동정은 1차 염기서열상의 통계적인 중요도가 부족하여 기존의 유전자 예측 알고리즘을 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 miRNA의 염기서열보다는 2차구조에서 더 많은 유사성을 갖는다는 점을 착안하여, 2차구조내에서 공통적인 구조를 찾아내고, 그 정보를 이용하여 miRNA를 동정해내는 방법으로 접근하였다. 이 알고리즘의 성능평가를 위해 우리는 test set을 이용하여 학습된 모델의 특이도(= 34/38)와 민감도(= 38/67)를 계산하였다. 평가결과 본 알고리즘이 기존의 miRNA 예측 프로그램보다 높은 특이도를 갖고 있으며, 유사한 수준의 민감도를 갖고 있음을 보여 주고 있다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.81-87
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• 2010

Lovelock은 지구의 생물과 무생물이 상호작용하며 진화하거나 환경을 변화시킨다는 '가이아 이론'을 발표하고 그 이론을 증명하는 수치 모델인 '데이지월드'를 제시하였다. Lovelock은 이모델을 이용하여 생명체가 행성의 온도를 일정하게 유지하는데 기여한다는 것을 보였다. 본 연구에서는 보다 생명체가 다양할 때 온도의 항상성이 어떻게 되는지 알아보고자 하였다. 또한 질병이나 천재지변으로 특정 종이나 전체 종의 수가 급격하게 줄었을 때 생물의 다양성이 생태계 전체에 어떤 영향을 주는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해서 Lovelock의 데이지월드에서 식물의 수를 증가하였을 뿐만 아니라 동물과 미생물을 추가한 새로운 데이지월드를 제시하였다. 순환적 생태계를 가진 이 모델을 이용하여 생물의 종이 다양해질 때 온도의 항상성이 더 잘 유지된다는 것을 확인하였으며, 생태계에 변화가 일어났을 때 복원도 더 빠르다는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.253-261
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• 2004

게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 유전자알고리즘에서 단성생식과 양성생식을 혼용하여 개체진화 속도를 향상시키는 방법에 대하여 제안한다. 단성생식은 암수의 구분이 없는 세균이나 단세포 생물이 두 개의 개체로 분열되는 방법으로 유전적으로 지역적 탐색에 유리하며 양성생식은 암수의 구분이 있는 개체가 만나 생식하는 방법으로 유전적 다양성을 확보하는데 유리하다. 이러한 특성은 유전자알고리즘에서 개체의 진화속도를 향상시키는데 적절히 이용될 수 있다. 본 논문에서는 선택된 개체가 상대적으로 좋은 개체의 경우 진화를 위하여 지역적 탐색을 강화하는 단성생식을 하게 하고 상대적으로 좋지 않은 개체의 경우 유전자의 다양성을 확보하여 전역적 탐색을 강화하는 양성생식을 하게 하였다. 단성생식의 경우 지역적 탐색을 강화하기 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 낮추었으며 양성생식의 경우 유전자의 다양성 확보를 위하여 돌연변이 확률을 기존의 유전자알고리즘 보다 크게 높였다. 4가지 함수최적화 문제에 적용해본 결과 3개의 함수에서 성능이 매우 좋았으나 전역 최적해가 분산되어 있는 4번째 함수에서는 성능이 좋지 못하였다. 이는 전역최적해가 분산되어 있는 경우 안정적 진화에 혼란을 주기 때문인 것으로 판단된다.