• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.6
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• pp.911-921
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• 2008

Visualization of the gene expression data on a low-dimensional graph is helpful in uncovering biological information contained in the data. In this study, we focus on two modified versions of the parallel coordinate plot. First one is the ePCP(enhanced parallel coordinate plot) which shows "near smooth" connecting curves between axes spaced proportionately to the proximity of re-ordered variables. Second one is APCP(Andrews' type parallel coordinate plot) which is obtained by rotating Andrews' plot that has a form of the parallel coordinate plot. Visualization procdures using ePCP and APCP are given for the lymphoma data case.

• KSBB Journal
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• v.32 no.1
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• pp.29-34
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• 2017

The completion of the Human Genome Project that identified all 3 billion base pairs in the human genome can be seen as a step towards understanding the relay of information and intention within an organism, or in other words, the language of life. The faculty of human language, key to differentiating humans from other animate species, works for conveying information to others by mapping meaning to sound based on syntactic structures. This resemblance between life and language has not gone unnoticed; the literature on RNA transcription and translation research regularly uses linguistic metaphors and the biolinguistic perspective of language has also been studied. By examining the biological characteristics of language and the linguistic characteristics of life, this study aims to identify key mechanisms shared between the two systems in order to promote a stronger connection between them. It furthers this goal by pointing out two general messages to which these mechanisms aim, productivity and accuracy, and discovers what lesson these messages give to a human society geared for sustainability.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.6
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• pp.737-742
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• 2003

In this paper, we propose a new wavelet-based fuzzy modeling using a DNA coding method. Generally, it is well known that the DNA coding method is more diverse in the knowledge expression and better in the optimization performance than the genetic algorithm (GA) because it can encode more plentiful genetic information based on the biological DNA. The proposed method makes a fuzzy model by using the wavelet transform, in which coefficients are identified by the DNA coding method. Thus we can effectively get the fuzzy model of nonlinear system by using the advantages of both wavelet transform and DNA coding method. In order to demonstrate the superiority of the proposed method, it is compared with the GA.

• Journal of the Korean Academy of Esthetic Dentistry
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• v.28 no.1
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• pp.42-53
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• 2019

I think the following conditions should be met for a successful anterior aesthetic restorations. They include the patient's facial and dental harmony, the coordination between the tooth and periodontal tissue, and the continuity with the adjacent teeth. However, in the laboratory process of making restorations, the dental technician works on the model without meeting the patient in person, so he or she has to rely on his or her knowledge and skills to make restoration within limited information. In this article, I discuss the biological criteria that I think as a dental technician and the forms of restorations and how to grant them to the sound periodontal condition.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.15-19
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• 2004

Ant Colony System(ACS) is a meta heuristic approach based on biology in order to solve combinatorial optimization problem. It is based on the tracing action of real ants which accumulate pheromone on the passed path and uses as communication medium. In order to search the optimal path, ACS requires to explore various edges. In existing ACS, the local updating rule assigns the same pheromone to visited edge. In this paper, our local updating rule gives the pheromone according to the number of visiting times and the distance between visited cities. Our approach can have less local optima than existing ACS and find better solution by taking advantage of more informations during searching.

• KSBB Journal
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• v.26 no.2
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• pp.131-138
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• 2011

Some computational approaches are needed for clarifying RNAi sequences, because it takes much time and endeavor that almost of RNAi sequences are verified by experimental data. Incorrectness of RNAi mechanism and other unaware factors in organism system are frequently faced with questions regarding potential use of RNAi as therapeutic applications. Our massive parallelized pair alignment scoring between dsRNA in Genebank and expressed sequence tags (ESTs) in Caenorhabditis elegans Genome Sequencing Projects revealed that this provides a useful tool for the prediction of RNAi induced cosuppression details for practical use. This pair alignment scoring method using high performance computing exhibited some possibility that numerous unwanted gene silencing and cosuppression exist even at high matching scores each other. The classifying the relative higher matching score of them based on GO (Gene Ontology) system could present mapping dsRNA of C. elegans and functional roles in an applied system. Our prediction also exhibited that more than 78% of the predicted co-suppressible genes are located in the ribosomal spot of C. elegans.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.295-308
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• 2015

We have experienced a substantial improvement in and cost-drop for genotyping that enables genetic epidemiological studies with large-scale genetic data. Genome-wide association studies have identified more than ten thousand causal variants. Many statistical methods based on linear mixed models have been developed for various goals such as estimating heritability and identifying disease susceptibility locus. Empirical results also repeatedly stress the importance of linear mixed models. Therefore, we review the statistical methods related with to linear mixed models and illustrate the meaning of their estimates.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2006.02a
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• pp.109-114
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• 2006

최근 Human 지놈 프로젝트를 포함한 다양한 종의 지놈 프로젝트가 수행되고 수많은 지놈정보가 생산되고 있으며 이를 해석하고 서로 연관성를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 즉 최신 생명공학과 관련된 연구방향이 DNA의 구조적 해석에서 기능 해석과 유전자들의 상호연관성을 규명하는 방향으로 변화하고 있으며 이를 위한 강력한 도구로서 DNA microarray (DNA chip)는 방대한 양의 지놈 정보를 이용하여 단시간에 대량으로 고속처리하여 효율적으로 유전자 기능을 분석할 수 있는 주목받고 있는 방법이다. DNA microarray 실험과 분석에 있어 데이터분석, 재현성, 종간의 비교, 확인실험 및 비용 등의 문제가 있지만 유전자발현양상 데이터로부터 정확한 환자의 예후를 예측할 수 있는 비교적 적은 유전자 그룹의 진단마커를 찾거나, 하나의 유전자가 아니라 mouse 전체 지놈의 유전자발현 패턴을 인간의 암을 위시한 각종 질병 연구를 위한 발현 신호나 변화 등을 발견하여 신약개발 등에 활용하고자 하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 서로 다른 종간에 비슷한 phenotype의 유전자발현도 진화적으로 보존되었다는 전제 하에서 지놈 sequence의 비교연구가 가능하고 DNA microarray 발현 데이터에 근거하여 독립적으로 각 종간의 유전자발현패턴을 비교함으로써 난치병 등을 새롭게 분류할 수 있다. 즉, 암세포 등에서 유전자발현 양상은 유전학적, 환경적 alteration들이 잘 반영되어 있다고 간주하고, 이러한 양상을 바탕으로 인간의 암을 위시한 다양한 질병 연구를 위한 최적의 mouse 모델을 찾을 수 있고, 이는 결국 새로운 치료 방법 개발이나 맞춤의학 실현에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 특히 pathway 타겟으로 하는 치료를 위해서는 Human-mouse 비교를 통한 발현 신호를 찾는 것이 진단에서는 매우 유용한 방법이다. 이를 위한 고성능의 분석방법이나 시스템의 개발이 중요하게 된다.. 관류의 정도와 조영증강정도를 중심으로 관류 MR 영상소견과 조직학적 소견을 관련지어 분석하였다. 결과: 조영증강 T1강조MR영상에서 환상조영증강을 보이는 다형성 교보세포종 2예에서는 변연부 외륜이 고관류를, 중심부의 괴사부위는 저관류로 나타났다. 저등급 교종은 경계가 불분명한 저관류부위로 보였다. 뇌농양 2예는 변연부 외륜이 경도의 고관류를, 중심부는 저관류로 나타났다. 뇌수막종은 미만성의 균일한 중등도 혹은 고도의 고관류로 보였으며, 임파종과 배아종은 경계가 명확한 저관류부위로 나타났다. 신경세포종은 종괴\ulcorner 일부에 중등도 혹은 고도의 고관류부위가 관찰되었고, 전이암은 다수병변중 일부에서 중등도의 고관류를 보였다. 방사선괴사는 저관류부위내에 국소적 고관류부위를 보였다. 결론: 관류 MR영상은 뇌종양의 관류상태를 비교적 잘 반영하며, 조직학적 특성을 예측하는데에 도움을 주 수 있을 것으로 기대된다. 뇌종야에서의 관류MR영상의 분명한 역할을 규명하기 위해서는 앞으로 더 많은 임상적 연구가 필요할 것으로 생각된다.조증 환자의 자극성 전타액내 lactobacilli양은 peroxidase system을 함유한 세치제를 사용한 군에서 대조군에 비해 상대적으로 낮게 나타났으나(p = 0.067) 통계학적 유의성은 없었다.같은 예에서 찾아 볼 수 있다. 첫째, 발음상으로 동사의 변화형에서 "porte[$p{\jmath}rte$](들다: 현재형), porte[$p{\jmath}rte$](과거분사형), porta[$p{\jmath}rte$](단순과거형)"등이 대립되며, 이휘 "Porto[$p{\jmath}rte$](포르토)"와도 대립된다. 둘째, 어휘적 대립 "le haut[$l{\partial}o$](위)/l'eau[lo](물)"와 형태론적 대립 "le[$l{\partial}$](정관사, 남성단수)/l

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.323-328
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• 2006

Proteins in a cell appear as spots in a two dimensional gel image which is used in protein analysis. The spots from the same protein are in near position when comparing two gel images. Finding out the different proteins between a normal tissue and a cancer one is important information in drug development. Automatic matching of gel images is difficult because they are made from biological experimental processes. This matching problem is known to be NP-hard. Neural networks are usually used to solve such NP-hard problems. Hopfield neural network is selected since it is appropriate to solve the gel matching. An energy function with location and distance parameters is defined. The two spots which make the energy function minimum are matching spots and they came from the same protein. The energy function is designed to reflect the topology of spots by examining not only the given spot but also neighborhood spots.