본 연구는 누에 수정란 초기에 발현하는 유전자를 대량 선발하고, 유용 유전자의 프로모터를 개발하기 위한 연구의 일환으로 추진하였다. 산란 후 2 ~ 16시간이 경과한 누에알로부터 cDNA 유전자은행을 제작하였다. 제작된 cDNA 유전자은행으로 전체 960개 클론을 무작위 추출하여 부분 염기서열 분석을 통해 EST를 제작하였다. 분석된 652개 ESTs 중 염기서열 상동성 분석을 통해 156개의 기존 알려진 유전자와 178개의 미지의 유전자로 구성된 334개 독립유전자를 최종 선발하여 'eegEST'로 명명하였다. eegEST 분석 결과, 기존 염기서열 정보가 알려진 156개 독립유전자 중 2회 이상 출현한 유전자 수는 143개로 전체의 34%를 차지하였으며, Hsp20.8 유전자(12회)와 ubiqutin-like 유전자(11회)가 가장 높은 출현 빈도를 나타내었다. 또한 eegEST 독립유전자의 추정 기능에 따른 분류에서 곤충 수정란 발생초기에 확인할 수 있는 기관 형성과 관련한 유전자가 전체 24%를 차지하고 있었다. 본 연구에서 작성된 누에 수정란 초기 발현유전자 데이터베이스(eegEST)는 곤충 발생학 연구를 위한 정보제공 뿐 아니라 형질전환누에 제작을 위한 프로모터 개발 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 생의학 분야의 특정 세부 분야에 특화된 관계 추출 학습 말뭉치를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대상 분야에 해당하는 용어집(유전자, 단백질, 질환 명칭 등)을 입력하면, 대용량 상호 작용 데이터베이스를 통해서 이들 용어 간의 연관 관계를 1차적으로 생성하고 생성된 연관 관계 집합을 다시 학술 데이터베이스에서 검색하여 최종적으로 연관 관계 포함 문장을 추출하는 형태로 수행된다. 개발된 시스템의 유용성 검증을 위해서 알츠하이머병 분야에서의 유전자 간 상호 작용 학습 말뭉치를 구축하는데 본 시스템을 적용하였고, 140개의 유전자 집합을 입력하여 이 분야에 특화된 학습 집합인 유전자 쌍 및 상호 작용 포함 문장 3,510 건을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써 기존에 완전 수작업으로 수행되던 연관 관계 추출용 학습 말뭉치 구축의 효율성을 높일 수 있고 다양한 세부 분야에 적합한 학습 말뭉치 구축에 도움을 줄 수 있다.
유전체 정보가 공공 데이터베이스 내에 빠르게 축적이 되면서 유전체 데이터의 활용도를 높이기 위한 재가공 기술과 공유 기술이 지속적으로 중요해지고 있다. 특히 분자육종을 가속화하기 위해서 다양한 목적에 맞는 분자 마커 개발이 중요하다. 본 연구는 이러한 요구를 해소하기 위해 유전자 단위에서 haplotype을 기본단위로 구분하고 해당 유전자의 haplotype을 대변하는 tag-SNP를 선발하여 분자 마커 등을 개발하는데 사용할 수 있도록 관련 정보를 웹 사이트를 통해서 제공하고자 웹 데이터베이스를 구축하였다. 본 연구를 통해 선발된 각 tag-SNP는 하나의 유전자를 대변할 수 있고, 각 유전자의 haplotype을 구분할 수 있으며, 해당 유전자의 염색체 내 위치 정보, non-synonymous SNP의 정보를 담고 있다. 따라서 기존 무작위 방식으로 선발되어 사용되던 SNP에 비하여 정보력이 높은 tag-SNP를 활용해서 haplotype block을 확장할 수 있을 것이다. Haplotype의 기본 단위를 유전자로 설정함으로써 집단이 바뀜에 따라 발생하는 SNP의 유무, LD block의 크기 등이 변하는 문제점을 극복하고, 표준화된 haplotype library 작성이 가능할 것이며 이는 또한 분자육종을 위한 분자 마커를 선발하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 주요 생물정보학 데이타베이스 중 DDBJ, ENSEMBL, KEGG, 등의 데이타베이스는 연구자들의 편의를 위해 데이타와 분석용 도구들을 웹 서비스를 이용하여 제공한다. 이와 같이 웹 서비스를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 SOAP 서버 객체와 메소드 정의가 매우 중요하다. 이 연구에서는 BIND, MINT, DIP과 같은 유전자 상호작용 데이타베이스를 위해서 필요한 SOAP 서버 객체에 대한 요구사항을 도출한다. 이어서 이 요구사항을 만족하는 SOAP 서버 객체와 메소드를 정의하였다. 이를 기반으로 프로토타입을 설계하고 구현한 것에 대하여 기술한다.
지문인식시스템은 크게 지문의 특징 추출단계, 입력지문과 유사한 후보지문을 찾는 검색단계, 마지막으로 입력지문과 후보지문들 간의 동일성을 판단하는 검증단계의 세 부분으로 나뉠 수 있다. 그리고 대규모 지문 데이터베이스를 기반으로 인식시스템을 구축하는 경우, 지문인식의 정확성과 더불어 신속성도 함께 고려해야 한다. 본 논문에서는 지문인식시스템의 전체 성능 향상을 위해 분류 단계에서의 개선방안으로 유전자알고리즘 기반의 특징 선택과 이의 조합을 다중분류기로 구축하는 2단계분류방법을 제안한다. NIST 데이터베이스 4에 대하여 실험한 결과 기존연구의 결과에 필적하는 분류율을 나타냈으며, 유전자알고리즘을 통해 적합한 방향성 조합을 제시할 수 있었다.
이 논문에서는 철근콘크리트 프레임 구조물을 대상으로 직접탐색기법을 도입하여 보다 개선된 유전자 알고리즘을 이용한 최적설계 기법을 제안하고 있다. 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 다양한 초기 가정 단면을 발생시키고, 이로부터 도출되는 각 설계 부재력 조건에 대해 미리 구성한 설계 단면 데이터베이스(DB)를 기반으로 회귀분석과 직접탐색을 이용하여 최적해를 도출한 후 여러 세대에 걸쳐 누적된 결과로부터 전역 최적해(global minimum)를 선택하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 유전자 알고리즘만을 이용할 경우 전역 최적해에 도달하기까지 수렴성이 떨어져서 그 결과 해의 적합도(Fitness)가 저하되는 단점을 보완하여 빠른 수렴성과 함께 최종해의 경제성에서도 향상된 결과를 보인다. 또한, 작용 하중 조건 하에서 전 부재가 최대의 효율로 저항함으로써 보다 경제적인 설계가 되도록 하기 위하여 비선형 해석을 수행하여 도출된 부재력을 바탕으로 설계 단면을 결정하였으며, 제안된 알고리즘을 예제 구조물에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
최근 들어 유전자 서열의 생산량 증가에 비례하여 유전자 발현 마이크로 칩과 같은 새로운 분석방법과 기술들이 도입되면서 연구자들이 매일 수천개의 서열을 효율적으로 분석해야 할 필요성이 증대되고 있다. 이러한 생명공학분야의 급속한 발전은 대용량 유전자 서열에 대한 빠른 분석이 가능한 컴퓨팅 자원을 요구하고 있으나 IT 인프라에 대한 막대한 투자비용으로 인해 관련 연구기관에서 쉽게 이들 컴퓨팅 자원을 도입하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 저가의 PC서버를 고속의 네트워크로 연결한 PC 클러스터를 활용하여 시스템의 안정성과 신뢰성을 보장함과 동시에 범용성을 지닌 병렬형 유전자 서열 검색 시스템을 구축하였다. 이러한 효율적인 시스템 구축을 통해 생물정보 데이터베이스 및 서열 검색 시스템을 제공하고, 대용량 서열 데이터베이스의 검색 시간을 단축하였다.
임상정보 문서는 환자 진료기록뿐만 아니라 처방전, 개인적 유전자정보를 가지고 있다. 이러한 임상 정보 문서는 병원 시스템들간에 교환 및 공유함으로써 양질의 의료서비스를 제공할 수 있다. 이와 관련하여 임상정보의 통합을 위한 기존의 연구들은 각각 HL7 메시지를 XML 문서로 변환하고 XML 기반의 CDA 를 관계형 데이터베이스에 저장하는 연구가 진행되었다. 그러나 관계형 데이터베이스는 문서의 데이터 별 테이블 단위로 생성, 저장된다. 그러나 HL7 과 CDA 는 문서 중심의 XML 문서이기 때문에 관계형 데이터베이스에 저장 시 문서 별 많은 변이가 존재하여 테이블 증가를 갖는다. 따라서 비정규적인 구조에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 XML 전용 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 비교하고 효율적 저장을 위해 압축기법을 제시한다. 압축기법을 적용한 임상 정보 데이터베이스는 대용량 임상정보 문서의 크기를 압축함으로써 문서의 크기를 줄임으로써 데이터베이스의 효율적 저장을 향상시킨다.
현재 시민의 생명을 보호하기 위한 목적으로 민방위대피소의 설치와 관리가 정부 및 지자체 주도하에 이뤄지고 있다. 향후에는 지정된 전용 대피소를 포함하여 일반 대피시설의 확장을 통한 효율적인 민방위 대피소 운영의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 대피소의 선정 시 수용인원만을 고려한 양적인 운영이 아닌 거주민의 분포 및 대피소의 접근 위치를 고려하는 것이 효율적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 행정구역 데이터에 비해 세밀하게 거주민 분포를 파악할 수 있는 전수 집계구 데이터와 건물 데이터, 도로망 정보를 기반으로 유전자 알고리즘과 Huff 중력 모델을 활용하여 모든 거주민을 실질적으로 수용할 수 있는 민방위대피소를 선정하였다. 또한, 효율적인 데이터 관리와 빠른 처리를 위해 공간 데이터베이스를 활용하였으며, 본 연구 성과를 개량하면 시 단위의 광범위한 지역에 대해서도 일반 대피시설의 선정 및 개선 연구의 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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