• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.40-42
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• 2006

유전자 발현에 있어서의 조절작용은 유전자간의 복합적인 상호작용의 결과에 기인한다. 따라서 이러한 현상으로부터 기능적으로 연관된 유전자 군을 식별하기 위해서는 단일 유전자보다는 복수의 유전자군의 발현패턴을 대상으로 하게 된다. 이 경우 발현패턴의 시간에 따른 다양하고 복잡한 특징들은 은닉변수학습 모형을 이용하므로서 보다 명확하게 표현될 수 있고, 유사한 기능을 가진 유전자 군을 탐색 하는데에 효과적으로 이용될 수 있다. 본 논문에서 제시된 은닉변수학습 모형은 이스트 Cell Cycle 데이터에 적용한 결과 특정 조절유전자에 대하여 생물학적으로 연관된 유전자 군을 찾는 데에 다른 방법과 비교하여 효과적임을 보일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.7-9
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• 2006

단백질 상호작용 관계들은 고 성능 실험 기법을 이용한 생물학적 실험에 의해서 대규모로 추출되고, 동시에 이들을 구성하는 단백질 데이터 역시 공공 데이터베이스에 빈번하게 갱신되고 있다. 이 갱신으로 인하여 인터넷을 통해 공개되는 공공 데이터베이스와 PPI(Protein-Protein interaction) 네트워크에 포함된 단백질 데이터가 서로 일치하지 않게 된다. 본 논문에서는 PPI 네트워크에 존재하는 단백질을 래퍼(Wrapper)를 이용하여 빈번하게 갱신되는 공공 데이터베이스의 단백질로 식별하고, 이 식별을 통해 PPI 네트워크에 존재하는 데이터들을 항상 최신 데이터로 동기화함으로써 데이터의 실시간성을 제공하고 데이터에 대한 신뢰도를 보장할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.420-422
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• 2012

DNA 메틸화는 후성유전학의 한 유형으로 유전자 발현을 조절하여 질병을 비롯한 다양한 생물학적 프로세스에 영향을 준다고 알려져 있다. 따라서 DNA 메틸화 정도와 인간 질병과의 연관성에 관한 연구는 질병의 원인 및 기전을 밝히고 메틸화 프로세스 조절을 통한 질병 치료 방법 개발을 위한 기반이 될 수 있다. 유전자 발현 조절 및 질병 발생은 많은 인자들의 복합적인 상호작용에 영향을 받으므로, 여러 위치에서의 메틸화 정도들의 고차원 조합을 이용한 질병과의 연관 관계 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 진화 연산과 가중치 학습에 기반하여 유방암 발생과 연관되어 있는 메틸화 위치의 고차 상호작용을 탐색할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.453-461
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• 1999

최근 들어 생물학적 두뇌에 대한 관심이 높아지고 있으며, 그에 따라 인공두뇌의 개발이나 두뇌의 기능을 밝히고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 특히 셀룰라 오토마타는 간단한 규칙들의 조합으로 복잡한 현상을 표현하는 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델일 기대된다. 셀룰라 오토마타 상에서 특정한 기능을 갖도록 신경망 모듈들을 진화시킨 후, 이들을 결합하여 인공두뇌를 개발하고자 하는 시도가 있다. 본 논문에서는 이러한 접근방식의 유용성을 보여주기 위하여 적당한 크기의 셀룰라 오토마타 공간에서 신경망을 만들어내어 이동 로봇의 제어기를 진화방법으로 구성하고자한다. 실험결과 로봇이 벽과 충돌하지 않고 잘 움직일 수 있도록 진화된 제어기를 얻을 수 있었다. 또한 다각적인 분석과정을 통해 진화된 제어기의 구조와 그 작동과정으 밝혀내고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.232-234
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• 2005

본 논문에서는 생물학적 실험에 의해 추출된 특정 종의 단백질 상호작용 관계를 다른 여러 종에서 이미 밝혀진 단백질 상호작용 관계들을 통해 검증할 수 있는 방법을 제안한다. 이 검증을 위해 기본적으로 요구되는 이종간 단백질들 사이의 상동성 관계는 Swiss Prot 데이터베이스의 모든 단백질들에 대해 이름 패턴, 키워드, 서열 비교를 통해 구축된다. 즉, 특정 종에 대한 단백질 상호작용 관계를 여러 종의 단백질 상호작용 관계들로 상동화하고, 이 상동화된 관계들이 각각의 종에 어떠한 형태로 존재하는지의 여부를 판단함으로써 검증된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.139-141
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• 2001

Pharmacogenomics는 개인의 유전적 성향과 약물에 대한 반응간의 관계에 대해 연구하는 학문이다. 이를 위해 DNA microarray 데이터를 비롯한 대량의 생물학 데이터가 구축되고 있으며 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서 기계학습과 데이터 마이닝의 여러 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 pharmacogenomics를 위한 생물학 데이터의 효율적인 분석 수단으로 베이지안망(Bayesian network)을 제시한다. 배이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)로 유전자 발현과 약물 반응 사이의 확률적 의존 관계를 분석하는데 적합하다. NC160 cell lines dataset으로부터 학습된 베이지안 유전자망(Bayesian genetic network)이 나타내는 관계는 생물학적 실험을 통해 검증된 실제 관계들을 다수 포함하며, 이는 배이지안 유전자망 분석을 통해 개략적인 유전자-유전자, 약물-약물, 유전자-약물 관계를 효율적으로 파악할 수 있음을 나타낸다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.33 no.2
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• pp.191-208
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• 1998

제주도의 기온온난화가 한라산 고산식물 분포에 미치는 영향에 대한 연구의 하나로 한라산 고산식물 8종의 수평 및 수직 분포역과 생육환경이 조사되었다. 그 결과 희귀하거나 멸종 위기 상태에 있는 고산식물들에 관한 생물지리학적 기초 자료와 정보가 축적되었다. 한라산 고산식물은 분포특성에 따라 8가지 유형으로 분류되며, 그 중 70퍼센트 정도가 한반도의 고산지나 일본열도의 것들과 공통적인 것으로 밝혀졌다. 이들은 빙하기 동안 동북아시아에서 한반도를 거쳐 제주도로 유입되었고, 일부는 일본열도에 전파된 것으로 생각된다. 현재 이들 고산식물은 열악한 기후, 척박한 토질과 지질 그리고 동결과 융해가 반복되는 주빙하성 환경에 적응하여 산정부 일대에 주로 분포한다. 본 연구는 한라산 고산식물의 분포와 과거 및 현재 환경과의 관계에 대한 기초 자료를 구축하여, 한반도의 자연환경 변천사를 파악하고, 기온온난화가 지속될 때 한라산 고산경관과 생태계가 당면할 문제를 파악하고 대안을 제시하는데 필요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.293-294
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• 2012

최근 매우 빠른 속도로 축적되는 생물학적 데이터를 효과적으로 제공하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 단순하게 데이터를 수집하고 향후 연구에 활용하기 위한 데이터베이스 구축을 중심으로 진행됐다. 따라서 본 논문에서는 분자마커 등에 대한 데이터베이스의 구축으로 생성한 원천 정보에 대한 효과적인 검색 및 데이터 분석을 제공하기 위해, 고추 분자 마커분석을 위한 웹 서비스를 설계하고 구현한다. 고추 분자 마커 분석을 위한 웹 서비스는 웹 기반 사용자 인터페이스를 이용하여 고추분자 마커에 대해 손쉽게 접근할 수 있는 인터페이스를 제공하며, 사용자에게 분석된 분자 마커에 대한 상세 정보를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.67-69
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• 2003

바이오네트웍 모델링은 유전자네트웍, 단백질네트웍, 대사회로, 신호전달회로네트웍등에 대하여 각 요소간의 관계를 그래프이론을 통하여 표현하는 작업을 말한다. 특히 조절네트웍의 모델링은 다양한 생물학적 실험 데이터로부터 단백질들간의 활성과 불활성 관계를 유추해내는 것을 말한다. 현재 조절네트웍 모델링을 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 있으나 응용적인 측면에서 유추된 네트웍은 활용성이 부족하다. 본 논문에서는 In Vitro상에서 DNA 컴퓨팅을 이용하여 간단한 연산을 수행함으로서 유전자 조절 기전을 모델링하고자 한다. 이러한 방법의 장점은 DNA컴퓨팅의 연산이 세포의 현재 또는 다음 상태를 In Vivo 상에서 구현되어 진단 등의 문제에 응용될 수 있다는 가능성을 제시해 준다는 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.232-234
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• 2005

본 논문은 세포 내에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 상호작용 관계 네트워크에서 생물학적인 의미 연관성을 가지는 부분 네트워크를 콤포지트로 추상화할 수 있는 방법을 제안한다. 이 추상화를 위해 네트워크에서 구조적으로 완전한 부분 네트워크, 개념적으로 인접한 부분 네트워크 그리고 두 조건을 모두 만족하는 부분네트워크를 탐색한다. 따라서, 사용자는 방대한 네트워크을 개념적인 관점에서 분석할 수 있으며, 특정한 의미을 가지는 부분 네트워크를 쉽게 검색할 수 있다.