• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.37-40
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• 2006

계통분석을 하는 생물학자들은 관련된 분석대상에 대한 정보를 확보하여 비교분석하기 위해 NCBI 등으로부터 염기서열을 확보하여 아미노산 서열로 변환하는 작업을 수행하게 된다. 많은 서열 데이터에 대해서 데이터베이스로부터 데이터를 검색하고 이를 변환하는 작업을 순차적으로 분석자가 관여하여 작업하는 것이 현재 분석환경이다. 따라서 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해, 관심서열의 등록번호(Accession Number) 리스트를 입력하면 해당 서열에 대항 정보를 NCBI로부터 웹로봇을 통해 자동으로 확보한 다음, 확보된 염기서열 전체를 아미노산 서열로 자동 변환하여 가장 긴 ORF(Open Reading Frame)을 추천해주기 위해 설계된 지능형 다중 염기서열 변환 도구에 대해서 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.268-270
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• 2002

오늘날 급속하게 발전하는 유전자 분석기술은 유전자 서열(sequence), 단백질의 기능(function) 및 구조(structure)정보와 같은 생명현상의 연구에 필수적인 정보들을 제공하게 되었다. 특히, 인간 유전체 프로젝트의 완성 이후 염기 및 단백질의 서열데이터를 이용하여 유사한 서열데이터의 검색 및 관련 단백질의 기능, 구조 정보들과 같은 생물정보의 종합적인 검색이 요구되고 있다. 하지만 기존 대부분의 통합서열분석시스템들은 단지 관련 정보를 포함하는 데이터 베이스들에 접근하며 서열유사성을 분석한 후, 그 결과를 단순히 디스플레이 하는 것이 대부분 이였다. 부연하면, 기존 통합 서열분석시스템들은 각 데이터베이스로부터 검색된 결과들 간의 명확한 관계를 설명하지 못하여 종합적인 생물정보를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 염기 및 단백질의 서열데이터로부터 서열유사성 검색 및 관련 단백질의 기능, 구조정보에 해당하는 종합적 인 생물정보를 효과적으로 검색, 서비스 할 수 있는 통합 서열분석시스템의 설계, 구현에 관해 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.262-263
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• 2007

유전체학 (genomics)의 가장 기초적인 기반이 되는 것은 염기서열을 정확하게 결정해 내는 것이다. 많은 진핵생물들 (eukaryotes)은 두개의 상동염색체를 가지며 두개의 염색체의 염기서열에는 차이가 존재한다. 현재의 유전체 염기서열 결정방법으로는 염기변이가 많이 존재할 경우 유전체의 염기서열을 결정하기 어렵다. 특정한 장소에 서식하는 무수히 많은 미생물들의 유전체의 염기서열을 동시에 결정하는 문제도 미생물학에서 중요성을 인정받는 문제이지만, 미생물들간의 염기변이의 정도는 단일개체의 경우보다 복잡하며 염기서열을 효과적으로 결정하기 힘들다. 따라서 염기변이가 많은 생물들과 미생물들 집합의 염기서열을 결정할 수 있는 방법론의 개발이 시급한 실정이다. 본 논문에서는 조립된 다염기변이 유전체및 메타유전체의 염기서열의 정확성을 평가하기 위한 유전체 서열과 시뮬레이션에 기반한 read 들을 생성하는 도구를 개발하는 것을 목표로 한다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.6
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• pp.9-14
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• 2023

The longest increasing subsequence is a fundamental problem which has been studied for a long time in computer science. In this paper, we consider the maximal increasing subsequence problem where the constraint is released from the longest to the maximal. For two kinds of increasing (monotone increasing and strictly increasing), we propose linear-time algorithms computing a maximal increasing subsequence of an input sequence from an alphabet Σ. Our algorithm for computing a maximal monotone increasing subsequence requires O(1) space and our algorithm for computing a maximal strictly increasing subsequence requires O(|Σ|) space.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.595-602
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• 2007

This paper proposes a method that discriminates signal peptide and predicts the cleavage site of the secretory proteins cleaved by the signal peptidase I. The preprocessing stage uses hydrophobicity scales of amino acids in order to predict the presence of signal sequence and the cleavage site. The preprocessing enhances the performance of the prediction method by eliminating the non-secretory proteins in the early stage of prediction. for the effective use of support vector machine for the signal sequence prediction, the biologically relevant distance between the amino acid sequences is defined by using the hydrophobicity and substitution matrix; the hydrophobicity can be used to Predict the location of amino acid in a cell and the substitution matrix represents the evolutionary relationships of amino acids. The proposed method showed 98.9% discrimination rates from signal sequences and 88% correct rate of the cleavage site prediction on Swiss-Prot release 50 protein database using the 5-fold-cross-validation. In the comparison tests, the proposed method has performed significantly better than other prediction methods.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.311-314
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• 2000

분자 생물학의 발전염기서열, 단백질 서열, 지놈 서열 등의 서열데이터베이스와 단백질 3차구조를 제공하는 구조 데이터베이스등이 구축되어서 웹을 통해 많은 정보를 제공하고 있다. 전세계적으로 분산되어 있는 다양한 생물정보 데이터베이스의 효율적인 검색을 위해서 통합 검색 시스템의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 전세계의 생물정보 데이터베이스의 개발 현황을 보이고 분산되어 있는 생물정보데이터베이스로부터 통합검색을 위한 생물정보 통합검색시스템(GenPlus)를 제안하였다. 제안한 GenPlus 에서는 염기 서열, 단백질서열, 그리고 키워드를 이용한 서열정보, 구조정보,완전한 지놈 정보, 그리고 문헌정보의 통합 검색을 제공한다.

• 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.