• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.207-214
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• 2006

서열화가 완성된 유전체의 수가 최근에 빠르게 상승하고 있지만, 상동성에 의한 단백질 기능을 예측하는 방법은 충분히 연구되고 있지 않다. 서열화가 완성된 다수의 유전체로부터 유전체 상호간의 BLAST 최대 히트(best-hit)를 사용하여 OPCs(Orthologous Protein Clusters)를 만드는 일은 성공적으로 연구되어 왔다. 그러나 OPCs를 수작업으로 구축하는 것은 시간과 노력이 많이 드는 일이다. 이 논문에서 우리는 서열화가 완성된 다수의 유전체로부터 OPs(Orthologous Proteins)를 클러스터링하는 자동화 방법을 제시하고, 해당 클러스터링의 타당성을 수학적으로 증명 한다.

• Journal of Plant Biology
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• 제36권4호
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• pp.415-423
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• 1993

대두의 uricase II cDNA를 탐침으로 plaque 혼성화 방법에 의해 해녀콩의 뿌리를 cDNA library로부터의 두 개의 phage 클론(λCINUO-01, λCINUO-02)을 선별하였다. 두 phage 클론은 약 1.6 kb와 1.0 kb의 insert를 갖고 있었으며 이들의 염기서열을 결정하기 위하여 pUC19과 pBSKS vector에 subcloing(pcCLNUO-01, pcCLNUO-02)하였다. Sanger법에 의해 염기서열을 결정한 결과, 두 클론은 각각 1,611 bp와 1,024 bp로 이루어져 있었으며 pcCINUO-01은 308개의 아미노산, pcCINUO-02는 301개의 아미노산을 암호화하는 open reading frame(ORF)을 갖고 있었다. 두 클론의 ORF의 염기서열은 대두의 uricase II와 각각 88.9%, 89.3%의 상동성을 보여주었으며, 아미노산 서열은 84.1%, 85.4%의 상동성을 보여주었다. pcCINUO-01의 경우, 종결코돈으로부터 313 NT 하류쪽에 진핵생물의 poly(A) 첨가신호인 AATAAA 서열이 존재하였으며 이로부터 21 NT 하류쪽에 17 잔기의 poly(A)가 존재하였다. 두 클론의 염기서열에서 추정된 아미노산 서열의 카르복시 말단에는 세포질에서 합성된 몇몇 단백질들이 peroxisome으로 수송되는데 필요한 신호서열인 Ser-Lys-Leu-COOH 서열이 존재하고 있었다. 두 클론의 염기서열을 토대로 아미노산 조성을 살펴본 결과, 염기성 아미노산(Arg, His, Lys)과 산성 아미노산(Asp, Glu)이 각각 46 대 35, 47 대 35의 비를 보여주었는데 이는 uricase II 단백질의 염기성 성질을 보여주는 결과로 추정된다. Northern 혼성화 결과 해녀콩에서 uricase II는 뿌리혹에서만 특이적으로 발현됨을 알 수 있었고 게놈 혼성화 반응 결과는 uricase II 유전자가 해녀콩 게놈상에 유전자 가족으로는 존재할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.207-214
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• 2002

본 논문은 중심화 이론을 바탕으로 한국어에서 전향적 중심의 서열을 설정하는데 그 목적이 있다. 선행 연구들에서 전향적 중심 서열에 포함시킨 요인들 즉, '주어, 주제, 공감도'를 중심으로 이들 사이의 선호도, 또는 서열에 대한 면밀한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 그 요인들 사이의 서열을 비교하는 데에 적합한 담화를 고안한 후 이를 설문 조사를 하였고, 그 결과를 분석하였다. 아울러 본 연구에서는 중심화 이론에서 제안하는 '추이 상태'와 함께 중심으로 해석되는 경향을 고려하였다. 이를 통해 '주제 > 주어 > 목적어'의 전향적 중심 서 열을 얻었다. 또한, 화 청자를 전향적 중심의 서열 설정에 포함시키는 선행 연구를 검토하면서, 화 청자를 포함시키는 대신 담화 분절의 가능성을 제안하는 바이다.

• 대학교육
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• 통권113호
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• pp.106-110
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• 2001

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1330-1332
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• 2012

생물정보학 데이터를 분석하는 과정에서 서열 데이터의 시각화는 연구자에게 방대한 서열 데이터의 특성을 눈으로 쉽게 이해하기 위한 필수 과정이다. 대조 실험 데이터나 다중 서열 데이터를 시각화해 주는 많은 도구들이 있지만 방대한 유전체 서열에서 사용자가 원하는 다중 데이터간의 비교 영역을 찾아서 시각화해주는 기능이 부족한 것이 현 상황이다. 본 논문은 불리언 질의를 통해서 다중 전사체 서열을 효율적으로 비교하고 그 결과를 시각화해주는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.661-667
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• 2005

본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.572-583
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• 2007

본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 문장 순서를 결정하기 위한 텍스트 구조화(text structuring)에 관한 것으로, 중심화 이론(centering theory)에 기반하여 문장 순서의 자연스러움을 판단할 수 있는 다양한 평가 척도를 논의한다. 먼저, 기존 연구들에서 중심화 이론에 기반한 문장 순서의 평가 척도들 중 가장 효과적이라고 알려진 MIN.NOCB를 텍스트 구조화에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 대안이 될 수 있는 새로운 평가 척도인 MAX.CPS를 제안한다. 또, 임의의 평가 척도가 주어진 문장들에 대해 가질 수 있는 기대치를 먼저 예측하고, 그것에 따라 다른 평가 척도를 적용하게 하는 프레임워크를 제안하여, 중심화 이론 안에서 최상의 문장 순서를 찾기 위한 새로운 방법론을 모색한다. 또한, 중심화 이론의 적용에 있어 핵심이라 할 수 있는, 명사들의 돋보임성(salience)을 서열화(cf-ranking) 하는 다양한 방식을 중심화 기반 문장 순서 평가 척도의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 텍스트 구조화에 관한 한, 단순히 문장에서 실현된 순서에 따라 명사들의 돋보임성의 서열을 정하는 것이 한국어의 특성상 가장 간단하면서도 효율적임을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.355-356
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• 2012

후성유전은 DNA 염기 서열이 변화하지 않고 DNA의 메틸화(methyaltion) 및 히스톤 단백질의 변형(modification)등의 후천적 과정에 의해 유전자 발현이 조절되는 현상이다. 특히 DNA 메틸화 정도에 대한 패턴 분석은 후성유전을 이해하는 중요한 접근방법중 하나이다. DNA 메틸화 패턴 분석을 위해 발생에 관련된 123개 유전자들의 -5000bp ~ +200bp사이에 있는 DNA 염기 서열 정보를 추출하였다. 추출한 염기 서열 정보를 기반으로 기존에 알려진 메틸화 경향성 모티프와 메틸화 저항성 모티프를 모니터링 함으로써 발생관련 유전자들의 메틸화 모티프 패턴을 분석하였다. 결과적으로 메틸화 저항 모티프만이 발견되었고 따라서 메틸화 저항 모티프 패턴과 발생관련 유전자들의 상관관계를 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.91-93
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• 2001

최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 핵산, 단백질 서열 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법들이 활발히 연구되면서 방대한 서열 정보를 데이터 베이스화하고, 부족하기 위한 효과적인 도구와 컴퓨터 알고리즘의 개발을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 여러 단백질에 공통적으로 존재하는 서열 정보간에 존재하는 연관성을 탐사하기 위한 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안한다. 원자 항목을 취급하였던 기존 알고리즘과는 달리 중복을 반영해야 하는 서열 데이터의 특성을 고려하여야 한다. 실험을 단백질 서열 데이터를 대상으로 수행하였다. 먼저 여러 서열에 빈발하게 발생하는 부 서열 집합을 찾고, 부 서열 집합들간에 존재하는 관련성을 탐사한다. 본 연구의 결과는 탐사된 규칙으로부터 다른 단백질의 구조와 기능을 예측할 수 있고, 이 정보는 필요로 하는 생물학적 분석을 방향을 제시할 것이다. 이는 생물학적 실험 대상의 후부조합을 최소화함으로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.1-8
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• 1999

회로 분할 문제에 있어서 서열화는 k분 분할의 좋은 해를 얻는 방법으로 사용되어 왔다. 서열화는 구획화 과정을 거쳐 클러스터를 구성함으로서 분할이 완료된다. 본 논문에서는 이렇게 구성된 클러스터를 재비치하여 다시 구획함으로서 향상된 해를 얻는 알고리즘을 제시하였으며, 이를 여러 가지 대상회로에 대해 실험하여 향상된 결과를 얻었다.