• 제목/요약/키워드: 생물학적 정보

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영상정보를 이용한 8개의 모듈로 구성된 뱀 로봇의 움직임 제어 (Snake-like Robot Motion Control consisted of 8 Module Using an image data)

  • 김성주;남선진;김종수;김용택;전홍태
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.219-222
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    • 2002
  • 현재 인간처럼 직립 보행을 하거나 강아지처럼 인간과 함께 공존하도록 고안된 다양한 형태의 로봇이 개발되고 있다. 인간에게 보다 친숙한 로봇의 시대가 도래한 것이다. 본 논문에서는 뱀처럼 동작할 수 있는 뱀 형태의 로봇을 구현하고자 한다. 각 모듈은 수직, 수평 이동의 동작을 할 수 있는, 2 DOF를 가지는 모듈을 구성하였다. 여러 개의 모듈의 동작을 동시에 제어 합으로써 뱀의 다양한 동작을 구현하였으며 시각정보의 입력을 받아 물체의 색상과 물체의 형태를 인식할 수 있도록 구현하였다. 각 모듈에서는 2개의 모터 제어기를 내장하고 있으며, 전체 모듈의 제어를 담당하는 중앙처리 장치에서는 실시간 각 모듈의 모터에 동작 신호를 전달하도록 구성하였다. 생물학적으로 관찰한 결과 뱀의 이동은 이동 지점의 환경에 따라 매우 다양하다. 사막에서의 이동과 정글에서의 이동이 다른 형태로 이루어짐을 알 수 있다. 이에, 본 논문에서는 뱀의 다양한 이동 동작을 모방하도록 각 모듈을 제어하였으며, 전체 동작을 관찰하였다. 로봇의 구현 결과 뱀의 이동시 보이는 다양한 동작과 유사한 형태의 동작을 구현할 수 있다

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회귀모델과 신경회로망에 의한 오이 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측 (Estimation of Individual Leaf Area, Fresh and Dry Weights of Cucumber by Regression Model and Neural Network)

  • 조영렬;손정익
    • 한국생물환경조절학회:학술대회논문집
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    • 한국생물환경조절학회 2001년도 가을 학술발표논문집
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    • pp.178-180
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    • 2001
  • 작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson & Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.

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대덕 바이오클러스터의 R&D 네트워크: 특허분석을 중심으로 (R&D Network of Biocluster in Daedeok Innopolis by Patent Analysis)

  • 김윤동;최종인
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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    • pp.379-381
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    • 2009
  • 대덕 바이오클러스터의 네트워크를 파악하기 위하여 한국특허정보원의 KIPRIS 서비스를 이용하여 한국특허정보를 분석하였다. 공동출원 한 특허에 대하여 샐튼지수(Shalton index)를 구하여 연구개발 주체 간의 연관성과 기술 간의 연관관계에 의하여 R&D network model을 제시하였다. 본 모델에 의하면 벤처기업 간 공동연구가 가장 활발하였고 벤처기업들은 대학보다는 연구기관을 선호하였다. 과학 기술지식의 산업으로의 확산을 위해서는 대학이나 출연연구소의 네트워크가 더욱 활성화되어야 한다. 일부 벤처기업이 대덕특구의 연구기관과 공동연구가 활발하였지만 특구내의 연구추체보다는 타 지역의 기업, 벤처기업, 대학과의 공동연구가 많이 이루어지고 있었다. 샐튼지수에 의하여 기술 간 연관성 분석 한 결과는 생물자원탐색 기술, 세포배양, 유전공학과 같은 기초분야를 모체로 네트워크가 형성되고 있다. 생물의약분야는 기술우위가 약하므로 이의 경쟁력 확보를 위한 네트워크가 절실히 요구되고있다. 과학기술문헌이나 특허자료를 이용한 계량서지학적 분석방법은 R&D 네트워크 구축을 위한 전략 수립에 있어 효과적인 방법으로 이용될 수 있다.

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단백질 상호작용 네트워크와 KEGG경로 흐름 네트워크의 비교 (Correlation Between Protein-Protein Interaction Network and KEGG Path Flow Network)

  • 조성진;김학용
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.347-348
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    • 2011
  • 단백질 상호작용 네트워크에 대한 분석은 거시적인 생물학적 현상을 이해하는 하나의 수단으로써 보편적인 연구방법으로 활용하고 있다. 매우 복잡한 단백질 상호작용 네트워크로부터 유용한 정보를 도출하는 연구의 일환으로 우리는 단백질 네트워크에 있는 단백질들이 KEGG 경로에 있는 생체대사와의 연관성을 분석하였다. 여기서 구축된 네트워크를 KEGG 경로 흐름 네트워크로 명명하고 두 네트워크 사이의 연관성을 분석하였다. 이를 위해 피루브산 탈수소 효소 및 알파-케토글루탐산 탈수소 효소 2차 상호작용 네트워크의 전체 단백질 목록을 기반으로 각각의 KEGG 경로들을 추출하였다. 각 KEGG 경로들에 나타난 단백질들을 통해 KEGG 경로 흐름 네트워크를 구축하였고 이 흐름 네트워크에 포함된 단백질의 분류를 통하여 유용한 정보를 추출하였다.

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생물학적 특징을 이용한 사용자 인증시스템 구현 (A study on the implementation of user identification system using bioinfomatics)

  • 문용선;정택준
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.346-355
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    • 2002
  • 이 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일생체 인식 대신에 얼굴, 입술, 음성을 이용하는 다중생체 인식방법을 제안한다. 각 생체 특징은 다음과 같은 방법으로 찾는다. 얼굴 특징은 웨이블렛 다중분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 음성은 멜 주파수에 의한 MFCC를 사용하였으며, 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인하였다.

단백질 상호작용 네트워크예서 상동성 기반 바이오 콤플렉스 예측 (A Homology-Based Prediction of Biological Complexes in a Protein-Protein Interaction Network)

  • 최재훈;박종민;박수준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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    • pp.64-66
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    • 2006
  • 본 논문에서는 생물학적 실험에 의해 추출된 이종의 단백질 콤플렉스를 통해 대상 종의 콤플렉스를 단백질 상호적용 네트워크에서 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 이 예측은 먼저 이종사이에 단백질의 비교를 통해 상동성을 색인한 다음, 이 상동성을 이용하여 이종의 콤플렉스를 대상 종으로 변형하고 그 형태를 단백질 상호작용 네트워크에서 탐색하는 과정으로 수행된다. Swiss-Prot 데이터 베이스의 단백질들을 대상으로 상동성 색인을 색인하였으며, 콤플렉스 형태를 분석하기 위해 DIP의 단백질 상호작용 네트워크를 이용하였다.

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${\epsilon}$-다중목적 진화연산을 이용한 DNA Microarray Probe 설계 (A Probe Design Method for DNA Microarrays Using ${\epsilon}$-Multiobjetive Evolutionary Algorithms)

  • 조영민;신수용;이인희;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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    • pp.82-84
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    • 2006
  • 최근의 생물학적인 연구에 DNA microarray가 널리 쓰이고 있기 때문에, 이러한 DNA microarray를 구성하는데 필요한 probe design 작업의 중요성이 점차 커져가고 있다. 이 논문에서는 probe design 문제를 thermodynamic fitness function이 2개인 multi-objective optimization 작업으로 변환한 뒤, ${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm을 이용하여 probe set을 찾는다. 또한, probe 탐색공간의 크기를 줄이기 위하여 각 DNA sequence의 primer 영역을 찾는 작업을 진행하며, 사용자가 직접 프로그램을 테스트할 수 있는 웹사이트를 제공한다. 실험 대상으로는 mycoides를 선택하였으며, 이 논문에서 제안된 방법을 사용하여 성공적으로 probe set을 발견할 수 있었다.

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NIPD게임에서 협동연합의 발현에 관한 진화적 연구 (Evolutionary Study on Emergence of Cooperative Coalition in NIPD Game)

  • 서연규;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.48-50
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    • 1998
  • 반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma, IPD)게임은 사회적, 경제적, 그리고 생물학적 시스템에서 협동의 진화를 연구하기 위한 대상으로 사용되어져 왔다. 이제까지 이기적이며 합리적인 개체들 사이에서의 협동의 진화에 대한 완전한 이해를 위하여 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 실험을 통해 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 이득함수와 협동연합의 크기에 대한 실험에서는 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반개체에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 지역화 실험에서는 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 크기가 크게 진화됨을 알 수 있었다.

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TwitNet : 트위터 사용자들의 관계를 시각적으로 나타내는 Cytoscape 플러그인 개발 (TwitNet : Cytoscape Plugin for Visualizing Relation betweens Twitter Users)

  • 박지혜;김보현;이명준;권영근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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    • pp.316-321
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    • 2010
  • 웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.

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학습을 위한 네거티브 데이터가 존재하지 않는 경우의 microRNA 타겟 예측 방법 (microRNA target prediction when negative data is not available for learning)

  • 이제근;김수진;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.212-216
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    • 2008
  • 기존의 알려진 데이터에 기반하여 분류 알고리즘을 통해 새로운 생물학적인 사실을 예측하는 것은 생물학 연구에 매우 유용하다. 하지만 생물학 데이터 분류 문제에서 positive 데이터만 존재할 뿐, negative 데이터는 존재하지 않는 경우가 많다. 이와 같은 상황에서는 많은 경우에 임의로 negative data를 구성하여 사용하게 된다. 하지만, negative 데이터는 실제로 negative임이 보장된 것이 아니고, 임의로 생성된 데이터의 특성에 따라 분류 성능 및 모델의 특성에 많은 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 클래스 분류 알고리즘 중 하나인 support vector data description(SVDD) 방법을 이용하여 실제 microRNA target 예측 문제에서 positive 데이터만을 이용하여 학습하고 분류를 수행하였다. 이를 통해 일반적인 이진 분류 방법에 비해 이와 같은 방법이 실제 생물학 문제에 보다 적합하게 적용될 수 있음을 확인한다.

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