• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.847-849
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• 2003

단백질들의 복수서열정렬은 단백질 서열간의 관계를 유추할 수 있는 유용한 도구이다. 최적화된 복수서열 정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법인 dynamic programming은 특정한 비용함수를 사용할 수 없기 때문에 특별한 경우 최적의 복수서열정렬을 제공하지 못하는 문제점이 있어 이를 해결하기 위하여 이 논문에서는 부분정렬 개선 기법을 사용한 알고리즘을 제안하였으며, 서열정렬을 하는 사용자가 윈도우 시스템의 GUI환경을 사용하여 서열정렬을 보다 편하게 할 수 있도록 우리가 제안한 알고리즘과 다양한 서열정렬 알고리즘을 및 여러 개의 서열포맷형식을 하나의 프로그램으로 통합한 서열정렬 및 편집 프로그램을 Visual C++ 사용하여 개발하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.9
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• pp.803-811
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• 2003

Multiple sequence alignment is a useful tool to identify the relationships among protein sequences. Dynamic programming is the most widely used algorithm to obtain multiple sequence alignment with optimal cost. However, dynamic programming cannot be applied to certain cost function due to its drawback and cannot be used to produce optimal multiple sequence alignment. We propose sub-alignment refinement algorithm to overcome the problem of dynamic programming. Also we show proposed algorithm can solve the problem of dynamic programming efficiently.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.27-30
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• 2005

3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 다중 서열 정렬(multiple sequence alignment, MSA)은 서열들 사이의 진화관계, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 최적화된 다중서열 정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법은 동적 프로그래밍이다. 그러나 동적프로그래밍은 정렬하고자 하는 서열의 수가 증가함에 따라 시간도 지수함수($O(n^k)$)로 증가하기 때문에 다중 서열 정렬에는 효율적이지 못하다. 따라서, 본 논문에서는 최적의 MSA 문제를 해결하기 위해 클러스터링 기반의 새로운 다중 서열 정렬 (Clustering-based Multiple Sequence Alignment, CMSA) 알고리즘을 제안한다. 결과적으로 제안한 CMSA 알고리즘의 기여도는 다중 서열 정렬의 질적 향상과 처리 시간 단축($O(n^3L^2)$)이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.51-53
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• 1998

3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)방법은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬문제는 NP-complete 문제군에 속하며, 이 문제를 해결하기 위하여 가장 유용하게 사용되는 알고리즘으로는 dynamic programming이 있다. Dynamic programming은 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 생산할 수 있다. 그러나 dynamic programming의 단점은 오랜 실행시간이 요구되며, 때로는 dynamic programming의 속성 때문에 이 알고리즘을 사용하여도 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 얻어내지 못하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 dynamic programming의 문제를 해결하기 위하여 genetic algorithm을 복수 염기서열 정렬문제에 적용하였다. 본 논문에서는 genetic algorithm의 design과 적용방법을 기술하였다. 본 연구에서 제안된 genetic algorithm을 사용하여 dynamic programming의 단점이었던 오랜 실행시간을 줄일 수 있었으며, dynamic programming이 제공하지 못하는 최적의 염기서열 정렬을 제공할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.571-574
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• 2003

서열 정렬(sequence alignment)은 새로운 서열의 기능적, 구조적, 진화적 분석을 용이하게 하기 때문에 분자 생물학(molecular biology) 등에서 널리 사용된다. 지금까지 서열 정렬 알고리즘들에 대한 연구는 활발히 진행되어 왔다. 특히, 생물학 데이터양의 기하급수적인 증가와 전체 유전체 서열의 분석이 이루어진 종(species)들이 증가하면서, 보다 빠르고 정확하게 서열 정력을 수행하는 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 방식에서부터 전체 유전체 서열 알고리즘에 이르기까지 서열 정렬 알고리즘의 연구 동향을 분석하고자 한다.

• Korean Journal of Microbiology
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• v.35 no.2
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• pp.115-120
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• 1999

Multiple Sequence Alignment of DNA and protem sequences is a imnport'mt tool in the study of molecular evolution, gene regulation. and prolein suucture-function relationships. Progressive pairwise alignment method generates multiple sequence alignment fast but not necessarily with optimal costs. Dynamic programming generates multiple sequence alig~~menl with optimal costs in most cases but long execution time. In this paper. we suggest genetlc algorithm lo improve the multiple sequence alignment generated from the cnlent methods, describe the design of the genetic algorithm, and compare the multiple sequence alignments from 0111 method and current methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.1019-1022
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• 2003

두 서열을 비교하여 유사성(similarity)이나 상동성(homology)를 찾기 위한 서열 정렬 방법 중에서 지역 정렬에 많이 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점인 Mosaic effect와 Shadow effect를 극복하기 위한 효율적인 방법을 살펴보고, 하나의 최대 값이 아닌 다수개의 최대 값을 찾아 다수개를 정렬함으로써 서열내에 존재 할 수 있는 다수개의 지역 정렬을 찾고 Normalized sequence alignment 알고리즘을 이용하여 서열 정렬된 결과들의 우선 순위를 매겨본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.82-84
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• 2003

생물학 데이터베이스의 크기가 점점 증가함에 따라 데이터베이스를 사용하여 서열을 정렬할 경우 많은 처리시간이 필요하게 되었다. 단백질 이차구조예측 시스템에서 단백질 서열 데이터베이스를 이용해 사용자의 서열들을 정렬하는 부분에서도 많은 처리 시간을 요구한다. 본 논문에서는 단백질 데이터베이스를 비슷한 크기로 나눠 여러 노드에서 서열 정렬을 분산 처리하여 처리율을 높이고자 했다. 또한, ClustalW에서 서열들의 관계에 따라 다양한 BLOSUM을 사용하여 정렬의 정확도를 높이는 휴리스틱 전략을 적용하기 위해 기존의 데이터베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링된 데이터베이스의 대표서열과 사용자 서열의 거리를 비교하여 적합한 BLOSUM을 선택하여 보다 정확한 서열 정렬을 통해 단백질 이차구조예측의 정확도를 높이게 될 것이다. 본 논문에서는 대용량의 단백질 데이터베이스를 여러 노드를 사용하여 병렬 클러스터링하여 이를 이차구조예측 시스템에 적용하여 처리율과 정확도를 높이고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2337-2340
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• 2002

본 연구는 생물정보학(Bioinformatics)의 가장 기초적인 분야중 하나인, 새롭게 밝혀진 유전자 서열과 이미 밝혀진 유전자 서열 사이의 유사성(similarity)이나 상동성(homology)을 찾기 위한 방법에 대한 연구 중 지역 서열정렬로 사용하는 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘이 갖고 있는 문제를 파악한다. 긴 서열에 대한 선호를 막고 대신 부분적인 지역 정렬을 다수 개 찾아 정렬시키는 알고리즘을 제안하기로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.512-515
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• 2012

부분 영상 검색은 질의 영상을 입력으로 사용해서 질의 영상을 부분 영상으로 포함하는 대상 영상을 찾아낸다. 본 논문에서는 부분 영상 검색에 생물정보학에서 사용하는 정렬(Alignment)을 이용한다. 생물정보학에서는 두 DNA 서열 간에 유사도를 비교하고 시각화하는 방법으로 점 행렬을 널리 사용한다. 두 영상을 정렬하기 위해서 먼저 질의 영상과 대상 영상을 일차원 명암도 영상 서열로 변환하고 정렬하여 부분 영상 후보 영역을 찾는다. 이전 연구[1]에서 정렬하는 방법은 두 서열의 길이의 곱만큼의 메모리 공간이 필요하므로 두 서열의 길이가 길어지면 필요한 메모리 공간이 선형적으로 증가했다. 본 논문에서는 영상 데이터의 특성을 이용해서 부분 서열 정렬로 필요한 메모리 공간을 줄였고 부가적인 효과로 처리시간이 감소하고 정확도가 상향되었다.