• Title/Summary/Keyword: 유전자 모델링

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Modeling Embryonic Development in Drosophila by Evolutionary Learning of Dynamical System (동역학 시스템의 진화적 학습에 의한 초파리 발생과정 모델링)

  • Rhee Je-Keun;Nam Jin-Wu;Joung Je-Gun;Zhang Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.280-282
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    • 2005
  • 초파리 초기 발생과정은 gap 유전자, pair-rule 유전자, polarity 유전자의 세 가지 유전자 그룹에 의해서 조직화 된다. Gap 유전자들에 의해 pair-rules 유전자들의 발현이 조절되며, 이들에 의해 결국 polarity 유전자들의 발현을 조절함으로써, 정확한 위치에서 각 기관의 형성을 유도한다. 특히 분열 14단계에서는 pair-rule 유전자 중의 하나인 eve 유전자의 발현이 조절되는데, eve 유전자는 배아의 분할의 줄무늬를 형성시키는 유전자에 해당된다. 본 논문에서는 eve 유전자의 발현조절자인 hunchback, giant, kruppel, bicoid의 gap 유전자들로 구성된 조절 네트워크를 S-system을 이용하여 모델링하였다. 이를 통해 각 유전자들의 발현 데이터로부터 파라미터들을 진화 연산을 통해 예측하고, 각 유전자들의 발현에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다. 예측된 결과와 실제 데이터의 비교는 전체적으로 패턴이 서로 유사함을 보여주고 있다.

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Development of Unified Modeling System for Biological Networks (생물학적 네트워크의 통합적 모델링 시스템 개발)

  • Yu, Seok Jong;Park, Junho;Yoo, JaeSoo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.275-276
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    • 2013
  • 생명현상은 다양한 단백질들 간의 상호작용으로 외부의 환경에 대처하고 생명유지를 위한 다양한 생화학반응을 수행한다. 이러한 복잡한 생명현상의 과정을 이해하기 위해서 생명과학자들은 유전자 조절네트워크, 신호전달네트워크, 대사네트워크 등 다양한 종류의 네트워크를 모델링하고 있다. 하지만 각각의 모델링방법은 각 분야별로 다양하게 존재하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 다양한 종류의 생물학적 네트워크를 통합적으로 모델링할 수 있는 통합적 모델링 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히 신호전달 과정에 대한 블리온 모델링기법, 유전자 발현조절 및 대사과정에 대한 ODE(Ordinary Differential Equation)모델링 그리고 유전적 표현형을 분석할 수 있는 Flux 모델링을 하나의 모델링 시스템에서 설계 하였다. 또한 이 같은 다양한 종류의 모델링을 지원하기 위해서 SBML포멧을 기준으로 가시적인 모델링 시스템을 구현하였다. 특히 연구자가 모델링한 생물학적 모델이 다른 형태의 모델링기법에도 적용될 수 있도록 전환할 수 있도록 하였다. 이러한 통합적인 모델링 시스템은 향후 복잡해지는 생물학적 네트워크를 손쉽게 모델링 할 수 있는 시스템으로 활용될 것이다.

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An Effective Method for Generating Images Using Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 이용한 효과적인 영상 생성 기법)

  • Cha, Joo Hyoung;Woo, Young Woon;Lee, Imgeun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.23 no.8
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    • pp.896-902
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    • 2019
  • In this paper, we proposed two methods to automatically generate color images similar to existing images using genetic algorithms. Experiments were performed on two different sizes($256{\times}256$, $512{\times}512$) of gray and color images using each of the proposed methods. Experimental results show that there are significant differences in the evolutionary performance of each technique in genetic modeling for image generation. In the results, evolving the whole image into sub-images evolves much more effective than modeling and evolving it into a single gene, and the generated images are much more sophisticated. Therefore, we could find that gene modeling, selection method, crossover method and mutation rate, should be carefully decided in order to generate an image similar to the existing image in the future, or to learn quickly and naturally to generate an image synthesized from different images.

Fuzzy-Neural Network Modeling of Nonlinear Systems using Genetic Algorithms (유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링)

  • 이승형;최용준;김주웅;김한웅;김경수;엄기환
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1998.11a
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    • pp.202-207
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    • 1998
  • 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.

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Gene Regulatory Network Inference using Genetic Algorithms (유전자알고리즘을 이용한 유전자 조절네트워크 추론)

  • Kim, Tae-Geon;Jeong, Seong-Hun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.237-240
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    • 2007
  • 본 논문에서는 유전자 발현데이터로부터 유전자 조절네트워크를 추론하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 근래에 유전자 알고리즘을 이용하여 유전자 조절네트워크를 추론하려는 시도가 있었으나 그리 성공적이지 못하였다. 우리는 본 논문에서 유전자 조절네트워크를 보다 효율적으로 추론할 수 있게 하기 위하여 새로운 유전자 인코딩 기법을 개발하여 적용하였다. 선형 유전자 조절네트워크로 모델링 된 인공 유전자 조절네트워크를 사용하여 실험한 결과 대부분의 경우에 있어서 주어진 인공 유전자 조절네트워크와 유사한 네트워크를 추론하였으며 완전히 동일한 유전자네트워크를 추론하기도 하였다. 향후 실제 유전자 발현 데이터를 이용하여 추론해 보는 것이 필요하다.

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Gray Image Generation Methods Using Genetic Algorithm (유전자 알고리즘을 이용한 흑백 이미지 생성 기법)

  • Cha, Joo Hyoung;Kang, Dong Sung;Song, Moo Sang;Kweon, Tae Hyeon;Woo, Young Woon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.265-267
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    • 2019
  • In this paper, we propose a method to automatically generate gray images similar to existing images using genetic algorithms. We have proposed two techniques for gene modeling, which is the most important design element to apply genetic algorithm to real field problems. Experiments were performed on two different sizes of gray images using each of the proposed techniques. Experimental results show that there is a large difference in the evolutionary performance of each technique in gene modeling for image generation. Therefore, it can be understood that gene modeling should be carefully decided in order to generate an image similar to the existing image in the future, or to learn quickly and naturally to generate an image synthesized from different images.

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Constructing Gene Regulatory Networks using Temporal Relation Rules from 3-Dimensional Gene Expression Data (3차원 유전자 발현 데이터에서의 시간 관계 규칙을 이용한 유전자 상호작용 조절 네트워크 구축)

  • Meijing Li;Jin Hyoung Park;Heon Gyu Lee;Keun Ho Ryu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.340-343
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    • 2008
  • 유전자들은 복잡한 상호작용을 통해 세포의 기능이 조절된다. 상호작용하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크라고 한다. 기존의 유전자 조절 네트워크는 2D microarray 데이터를 이용하여 시간의 흐름에 따른 유전자간의 상호작용을 알 수가 없었다. 이 논문에서는 시간의 변화에 따른 유전자들 간의 조절관계를 살펴 볼 수 있는 조절네트워크 모델링의 방법을 제시한다. 유전자의 발현양을 표시하기 위해 이진 이산화 방법을 사용하였고 3D microarray 데이터에서 유전자 발현 패턴을 찾기 위해 Cube mining 알고리즘을 적용하였고, 유전자간의 관계를 밝히기 위해 시간 관계 규칙탐사 기법을 사용하여 유전자들 간의 시간 관계를 포함한 유전자 조절네트워크를 구축하였다. 이 연구는 시간의 흐름에 따른 유전자간의 상호작용을 알 수 있으며, 모델링된 조절 네트워크를 이용하여 기능이 아직 발견되지 않은 유전자들의 기능을 예측 할 수 있다.

DNA Computing for In Vitro Regulatory Machinery Modeling (In Vitro 조절 기전 모델링을 위한 DNA 컴퓨팅)

  • 남진우;정제균;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.67-69
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    • 2003
  • 바이오네트웍 모델링은 유전자네트웍, 단백질네트웍, 대사회로, 신호전달회로네트웍등에 대하여 각 요소간의 관계를 그래프이론을 통하여 표현하는 작업을 말한다. 특히 조절네트웍의 모델링은 다양한 생물학적 실험 데이터로부터 단백질들간의 활성과 불활성 관계를 유추해내는 것을 말한다. 현재 조절네트웍 모델링을 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 있으나 응용적인 측면에서 유추된 네트웍은 활용성이 부족하다. 본 논문에서는 In Vitro상에서 DNA 컴퓨팅을 이용하여 간단한 연산을 수행함으로서 유전자 조절 기전을 모델링하고자 한다. 이러한 방법의 장점은 DNA컴퓨팅의 연산이 세포의 현재 또는 다음 상태를 In Vivo 상에서 구현되어 진단 등의 문제에 응용될 수 있다는 가능성을 제시해 준다는 것이다.

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Performance Evaluation for Intrusion Detection Techniques Using the DEVS Modeling and Simulation (DEVS 모델링 및 시뮬레이션을 이용한 침입 탐지 기법의 성능평가)

  • 이장세
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.81-86
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    • 1999
  • 본 연구는 DEVS 모델링 및 시뮬레이션을 이용한 침입 탐지 기법의 성능평가를 주목적으로 한다. 최근 컴퓨터망의 확대와 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있으며 이러한 추세에 따라 해커들로부터의 침입을 줄이기 위한 침입 탐지 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 침입 탐지 기법으로 전문가 시스템, 신경망, 유전자 알고리즘 등 인공지능 기법을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있으나 이러한 기법들에 대한 성능평가는 대부분 실제 시스템의 구축을 통해서만 다루어 왔다. 따라서, 이를 극복하기 위하여 시뮬레이션 기법의 도입을 통한 성능평가 방법이 요청된다. 따라서, 본 연구에서는 엔진 베이스 모델링을 통하여 일반적인 침입 탐지 시스템을 설계하고 침입 탐지 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션 테스트를 수행함으로써 DEVS 모델링 및 시뮬레이션을 이용한 성능평가의 타당성을 검증한다.

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The Performance Analysis of Induction Motors Speed using GA based PI Controller (유전자 알고리즘을 이용한 유도전동기 속도 성능 평가)

  • Lee, Jae-Do;Ryu, Ho-Seon;Kim, Jin-Sung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.07b
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    • pp.1175-1177
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    • 2002
  • 본 논문에서는 외란에 매우 강인한 특성을 갖는 유전자 알고리즘에 의한 PI 제어기를 통하여 속도 제어기를 설계하고 성능평가를 하였다. 유전자 알고리즘의 파라미터인 교배율, 돌연변이율, 세대내 개체수 세대수를 선정하여 최적해를 구하는데 적절한 선정이 필요하다. 따라서 Matlab/Simulink 환경 하에서 유도전동기 제어 시스템을 모델링하고 시뮬레이션 결과를 통해서 유전자 알고리즘의 적절한 파라미터 선정 후 제어기의 유용성을 입증하였다.

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