• 농업생명과학연구
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• 제50권1호
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• pp.1-22
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• 2016

본 연구에서는 농업 분야 유용미생물 자원의 국가적 확보 현황을 파악하기 위해 이들의 생물분류학적 정보를 수집하였으며 이들에 대해 생물 종 다양성 지수를 도입하여 평가하였다. 대표적인 생물다양성 평가방법인 Margalef's richness 및 Mehinick's index를 각각 적용한 경우 세균은 각각 8.537, 3.546, 진균은 각각 3.349, 2.167의 값을 나타내었다. 높은 수준의 다양성을 가지고 연구·개발되고 있는 이들 농업 분야 유용미생물 및 농산물의 수확 후 선도저하를 유발한다고 보고된 주요 미생물들의 분류학적 위치를 비교하였을 때 일부 미생물이 유사한 분류학적 위치를 보이는 것이 확인되었다. 따라서 친환경농업 분야 유용미생물의 연구개발 및 작물 내생 미생물에 관한 연구 등 농업 분야 미생물에 대한 전반적인 연구현황을 고찰하여 농산물의 수확 후 선도관리를 위한 보완책을 제시하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.848-849
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• 2017

차세대 염기 분석(NGS) 장비의 발달로 시퀀스 분석에 대한 연구는 가속화 되고 있다. 조각들로 이루어진 리드들을 어셈블하는 방법부터 이미 유전체의 정보가 알려진 데이터베이스를 이용하여 정보를 명명하는 방법까지 다양한 방법들에 대한 방법들이 주를 이루고 있다. 하지만 어셈블하는 툴마다 다른 입력 포맷을 요구하고 있어 NGS의 결과로 다양한 방법으로 어셈블하여 비교 분석하기 쉽지 않다. 뿐만 아니라 생물 학자들이 세포내의 진화나 계통발생학적 분류를 위한 연구를 위해서 유전체 지도 완성 후 세포내의 기관별 분리 분석이 필요하나 참고 시퀀스로부터 매핑 및 기관별 분리 분석을 위해 사용목적에 따라 입력 포맷이 다른 다른 툴을 사용해야한다. 따라서 본 논문에서는 핵, 색소체, 미토콘드리아와 같은 세포내 기관에 대한 정보를 알기 위해 최소의 정보를 입력하여 분석하고자하는 시퀀스을 입력하여, 최대한 유사하게 매칭되는 유전체를 찾아 분석하는 방법을 제안함으로써, 진핵세포내의 발생학적 연구에 도움이 되는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.492-494
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• 2012

MicroRNAs(miRNAs)는 mRNA의 발현량을 조절하여 단백질 생성량에 영향을 주는 것으로 잘 알려져있다. miRNA의 데이터베이스는 실험으로 증명된 결과를 중심으로 구성되어 있다. 하지만 miRNA 데이터베이스는 miRNA가 대상으로 하는 유전자 정보에 초점을 맞추고 있어서 그 이상의 질병정보를 얻기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 miRNA와 Protein-Protein Interaction(PPI) 통합 모델을 설계하여 miRNA의 의미적 확장 방법을 제시하고 있다. 또한 Online Mendelian Inheritance in Man(OMIM)을 이용한 miRNA, PPI, 관련 질병, 질병 표준화 관계의 확장방법을 찾아보았다. 이러한 접근 방법은 이형 데이터베이스를 연결하여 하나의 생물학적 시야를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.607-610
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• 2002

본 연구에서는 식품 안정성을 검사하기 위해 식품 내 미생물 농도를 계산하는 방법을 제안한다. 기존의 생물학적 방법을 보완하여 영상 분석에 기반한 자동화 방법으로 빠르고 보다 정확한 방법을 제안한다. 현미경으로 확대한 시료의 영상을 자동으로 분석하여 영상 내의 미생물의 수를 측정하면 여러 영상에 대한 결과를 통계적으로 분석하여 식품 내 미생물 농도를 보다 정확히 측정할 수 있다. 영상 처리 과정을 통해 영상으로부터 미생물군을 찾아내고, 해당 미 생물군을 모양에 따라 세 가지 종류-간균, 구균, 효모로 분류하고 계수한다. 제안하는 시스템의 성능을 실험으로 보였다. 영상 내에서 측정된 미생물의 수와 실제 미생물의 수의 비를 검토해 본 바, 본 시스템이 실용적임을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.743-754
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• 2017

두 제제의 생체이용률을 비교하여 동등성을 입증하는 생물학적 동등성 시험은 표준 $2{\times}2$ 교차설계를 원칙으로 하고 있으나, 최근에는 제제의 특성이 고변동성으로 인해 표준 $2{\times}2$ 교차설계를 사용할 경우 지나치게 많은 피험자가 필요하게 되면서, EMA나 MFDS 등에서는 $2{\times}2$ 교차설계를 확장한 $2{\times}4$, $4{\times}2$ 또는 $4{\times}4$ 등의 고차원 설계를 권장하고 있다. $2{\times}3$ 교차설계는 표준 $2{\times}2$ 교차설계에서 1기간을 확장한 설계로 불균형 설계이기는 하지만 $2{\times}4$ 교차설계와 비교해서 경제적, 윤리적 측면에서 장점을 갖고 있는 설계라 할 수 있다. 본 연구에서는 $2{\times}3$ 이중설계를 활용하는 생물학적 동등성 시험에서 설계의 통계적 특성을 고찰해 보고, 생물학적 동등성 평가를 위한 통계적 설계 및 추론 절차를 새롭게 개정된 의약품동등성시험기준을 적용하여 논의한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.73-75
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• 2006

생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국어병학회지
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• 제6권1호
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• pp.65-70
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• 1993

아가미는 체조직 중에서도 가장 섬세하고도 미묘하게 적응된 조직학적 구조를 갖고 있을 뿐 아니라 환경수에 직접 노출되어 있기 때문에 수중의 각종 생물학적 및 물리화학적 유해인자에 쉽게 영향을 받을 수 있는 곳이다. 아가미를 구성하는 조직성분중에서도 특히 이차새변상피는 단층 내지 두층의 얇은 상피세포로 구성되어 있어 효율적인 가스교환을 할 수 있게 하지만, 이러한 구조의 특수성이 오히려 각종 유해 인자의 침입 또는 이들에 의한 손상을 쉽게 할 수 있다. 아가미는 호흡기능 뿐만 아니라, 장 및 신장과 함께 삼투압의 조절, 노폐물의 배설의 기능도 갖는다. 그러므로, 새변상피의 괴사나 비후와 같은 형태학적 변화는 호흡, 분비 및 배설기능의 장애를 야기할 수 있으므로 새변상피의 기능적 및 형태학적 유지는 무엇보다 중요하다 하겠다. 여기에서는 어떤 특정질병 또는 원인체에 관련한 병리조직학적 변화보다는 일반적으로 아가미조직의 조직학적 특수성을 우선 깊이 이해하고, 그 특성에 관련된 비특이적인 병리조직학적 변화를 중심으로 기술함으로써, 특정 원인체와의 병리조직학적 반응에 대한 보다 정확한 해석을 기하고자 이미 보고 및 출판된 정보를 토대로 하여 여기에 정리하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권10호
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• pp.397-402
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• 2019

암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.

• 생물정신의학
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• 제6권1호
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• pp.21-29
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• 1999

외상성 뇌 손상은 다양한 신경행동학적 후유증을 나타낸다. 불안정한 기분, 무감동증, 공격성, 충동성, 과민성 등을 나타내고 기억력 상실, 집중력 장해, 정보처리 지연, 지남력 감소, 자기인식 결여, 및 문제 해결 능력의 결여 등 인지 기능의 손상을 나타낸다. 이러한 신경행동학적 증상은 직업과 가정을 포함하는 개인의 역할 수행에 다양한 충격을 주고 이는 또한 다양한 정도의 감정적 어려움을 더하게 되어, 이러한 생물학적, 심리적, 사회적 요인들이 우울증을 일으킨다. 외상성 뇌 손상이후의 우울증의 발병률은 주요 우울증이 25~50%, 기분저하 장애가 15~30%로 보고되고 있다. 외상성 뇌 손상이후의 우울증의 양상은 근본적으로는 일반적인 우울증의 양상과 별다른 차이가 없는 것으로 보고된 바 있다. 뇌 손상이후의 시간에 따라 우울증 양상에서의 차이를 보여 첫 6개월에 나타나는 경우에는 불안, 초기 불면증, 기분의 조석 변동, 및 식욕 장애 등이, 그리고 12개월의 경우에는 말기 불면증, 성욕 상실, 집중력 저하 등이 각각 두드러진 것으로 보고된 바 있다. 또한 외상성 뇌 손상이후의 급성 기에 발생하는 우울증은 보다 더 생물학적 원인이 관여하는 것으로, 지연성 우울증의 경우에는 심리적인 요인들이 더 많이 관여하는 것으로 보고되고 있다. 좌측전반부 병소와 주요 우울증의 연관성이 여러 연구에서 보고되고 있으며, 특히 불안을 호소하는 우울증은 우반구 병소와 그리고 불안의 호소가 적은 우울증은 좌측 전반부와 연관된다고 보고되었다. 외상성 뇌 손상이후에 우울증을 나타내는 경우의 병리생리학적 변화는 우울증의 원인론과 연관되어 많은 관심을 받고있으나 아직 어떠한 결론을 도출해내기에는 이르다. 치료에는 fluoxetine, desipramine 등 부작용이 적은 항우울제가 선택된다.

• 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.