• 한국수정란이식학회지
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• 제29권3호
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• pp.289-296
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• 2014

제주마 경주 능력 개량을 위한 기초 자료 확보를 위하여 혈통 정보량과 오류량이 유전 모수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 혈통 자료는 램덤으로 혈통 정보의 삭제(0~25%) 또는 오류 유발(0~25%)과 각 수준별 20회 반복으로 모의자료를 형성하였다. 분석에 이용된 형질은 제주마 1,000m 경주의 주파 시간을 이용하였고, 상가적 유전 분산의 추정은 DF-REMLAI 알고리즘을 이용하였다. 개체의 양부모에 대한 정보 유실량과 오류량의 증가는 선형적인 회귀관계로 상가적 유전 분산 성분(유실 b = -0.079, 오류 b= -0.114)과 유전력 추정치(유실, b= -0.006; 오류, b = 0.008)의 감소를 초래했다(p<0.01). 특히 개체의 양부모에 대한 정보유실보다는 정보 오류가 상가적 유전분산량과 유전력 추정치를 보다 크게 왜곡하는 것으로 나타났다. 부 또는 모에 대한 정보의 유실과 오류의 증가도 대부분 오차 분산 성분과 영구 환경 분산 성분의 증가를 유발시키고, 상가적 유전 분산성분의 감소를 가져왔다. 원자료에서 얻은 모수를 기준으로 했을 때 양부모에 대한 정보의 유실량과 오류량이 1% 증가함에 따라 유전력은 각각 0.92% 및 1.39%씩 낮아지는 관계를 보였다 (p<0.01). 제주마의 1,000m 주파 속도에 대한 유전력은 0.60으로 추정되었지만, 초기 집단에 존재하는 혈통 정보의 누락 및 오류를 고려한다면 실제보다도 10% 정도는 낮게 추정되고 있다고 사료되었다. 이와 같은 결과는 상가적 유전 분산량의 감소는 물론, 선발에 따른 제주마의 경주 능력에 대한 유전적 개량량에도 영향을 줄 것으로 판단된다.

• 과학기술학연구
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• 제3권1호
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• pp.41-73
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• 2003

최근 생명공학의 발전에 따라 배아복제나 유전자 정보은행 등과 관련된 주제를 둘러싸고 많은 논란이 야기되고 있는 상황이다. 특히 인간게놈프로젝트의 진전에 힘입어 범죄수사를 위한 개인식별이나 질병 진단 및 검사뿐만 아니라 각종 비의료적 검사에 이르기까지 유전자 검사가 현재 무분별하게 확산되는 추세이다. 문제는, 개인의 유전정보는 사회적으로 매우 민감한 성격을 지님에도 불구하고 이러한 유전자 검사의 확산은 필연적으로 유전자 프라이버시의 침해를 가져올 가능성을 높여준다는 데 있다. 이처럼 유전정보 보호에 대한 사회적 관심이 제고되고 있는 상황에서, 유전정보 보호를 둘러싼 사회적 논의과정에 일반 시민들이 직접 참여할 수 있는 제도적 틀을 만들어 제공하는 것이 그 어느 때보다 절실하게 요구되고 있다. 이러한 문제의식에 입각하여, 이 글에서는 먼저 인간 유전정보의 이용을 둘러싼 사회적 쟁점을 개인식별, 질병 진단 및 검사, 그리고 비의료적 검사의 세 측면에서 살펴보고, 이어 생명공학 분야에서 국내 외에서 시행되었던 다양한 시민참여의 경험들에 대한 검토를 거친 다음에, 향후 우리나라 정부가 유전정보 보호정책의 입안과 관련하여 취해야 할 바람직한 시민참여 방안을 모색해 본다.

• 정보과학회지
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• 제32권3호
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• pp.9-17
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• 2014

• 정보과학회지
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• 제31권8호
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• pp.27-34
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• 2013

• 지식정보인프라
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• 통권16호
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• pp.21-26
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• 2004

• 과학기술학연구
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• 제3권2호
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• pp.83-104
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• 2003

최근 질병관련 영역 못지않게 유전정보 이용이 눈에 띄게 증가하고 있는 분야가 개인식별 영역이다. 일부 국가에서는 범죄자유전자은행이 구축되어 운영되고 있으며, 군대, 이민국 등에서도 유전정보를 이용하고 있다. 국내에서도 이미 90년대 중반부터 친자확인, 사체확인, 범죄수사에 활용되고 있고 수사기관들은 신원확인을 위한 유전자정보은행을 준비하고 있다. 그런데 질병과 관련된 유전자 검사에 대한 높은 관심과는 달리 유전정보를 개인식별에 이용하는 것에 대해서는 사회적 관심이 별로 높지 않고 법적 윤리적 논의 또한 부족한 상황이다. 그러나 유전정보를 신원확인에 이용하는 과정에서도 개인의 프라이버시 침해, 유전정보의 오남용, 국가의 시민 감시체계확장 등 다양한 문제가 발생할 수 있다. 특히 유전자 감식을 개별적으로 사용하는데 그치지 않고 이를 데이터베이스로 구축할 경우 더욱 다양한 문제들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 그 동안 사회적으로 잘 알려지지 않았던 신원확인 유전자정보은행(DNA databank)의 추진 현황과 사회적 쟁점을 국내 논의 중심으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 유전정보의 특징과 수사기관이 추진하고 신원확인 유전자정보은행에 대해서 살펴본다. 이어서 유전자정보은행 구축으로 인해 발생할 수 있는 사회적 문제를 검토해 본 후 논쟁이 건설적으로 이루어지기 위한 방안을 모색한다.

• 지식정보인프라
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• 통권12호
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• pp.118-121
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• 2003

21세기 들어 IT기술의 급격한 발전을 통한 컴퓨터의 이용 확산은 생물학 분야에 대단한 영향을 미치게 되었고 이러한 현상은 생물정보학이라는 새로운 학문으로 탄생하게 되었다. 생물정보학은 유전자 및 단백질의 정보를 포함한 생물체의 모든 정보를 효율적으로 처리 가공하여 유용한 정보를 창출해 내는 새로운 융합학문이다. 이러한 생물정보학은 특히 1990년대 이후 발전한 생명과학 및 유전체 관련 지식이 폭발적으로 늘어남에 따라 이러한 정보를 효과적으로 관리하기 위해 급격하게 신장하게 되었으며, 이미 생물산업 분야의 핵심응용 기술로 인정받고 있다. 본고에서는 이러한 생물정보학의 국내외 현황과 흐름을 분석해보고 KISTI의 역할 및 앞으로의 방향에 대해 검토해 보고자한다.

• 지식정보인프라
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• 통권3호
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• pp.20-25
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• 2000

생물정보학은 넓은 의미로 컴퓨터를 이용하여 모든 생화학정보를 광범위하게 연구.활용하는 학문이라고 할 수 있다. 하지만 최근의 인간유전체사업(Human Genome Project)의 인기에 의해 생물정보학이 DNA나 단백질의 서열 정보 분석의 분야로만 편중되어 의미되는 경향이 많은 것이 사실이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.349-353
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• 2016

융복합 패러다임의 도입은 방대한 유전체 정보의 분석을 위한 컴퓨팅 기술의 연구 및 개발 또한 활발히 진행되고 있다. 최근 유전체 분석 서비스 유형은 개인의 유전체 정보(personal genome analysis)를 읽어서 특정 질환들의 발병 확률 등을 알려주고, 해당 질병을 예방할 수 있도록 식습관, 라이프 스타일등의 변화를 꾀하도록 맞춤형의 서비스를 제공하고 있다. 생물의 특성을 결정하는 정보는 유전자이며, 이 유전자는 DNA 염기서열에 따라 결정되므로, 유전체 정보의 분석기술은 정확하고 빠르게 수행되어야 한다. 정확한 유전체 분석을 빠르게 수행하기위해 K-Mean 클러스터링 기법을 활용하였으며, 코돈 데이타 패턴을 추출하여 유전체 정보 분석에 적용하였다. 또한, 미토콘드리아 데이타군을 실험사례로 제공한다. 본 연구의 결과, 제공된 분석 데이타를 통해 기존의 문자열 형태의 유전체 분석 기법을 이미지 패턴 형태로 추출이 가능하며, 패턴형태의 이미지는 분석시간의 단축과 정확도를 높인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.988-991
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• 2009

게놈 데이터의 지속적인 증가로 인해 생물정보학에서 유전체 정보를 체계적으로 저장하고 열람하는 효과적이고 효율적인 시스템을 확립하는 것은 중요한 일이다. 잘 알려진 게놈 정보의 계층적 구조처럼 우리는 게놈의 내부 구조를 연구하기 위한 우수한 툴도 필요하다. 게놈 연구에 있어서 한 가지 문제는 유전체 정보는 너무 거대해서 표준적인 정보 처리를 이용하는 간단한 툴로는 작업하기 어려운 점이다. 예를 들어 특정 게놈 데이터 크기는 100메가 바이트를 넘는다. 추가적으로 유전자, promoters, retro-elements(HERV), operons, exon-introns와 같은 많은 게놈 요소들이 있다. 전통적으로 생물학자 들은 게놈 연구를 위해 툴을 아무거나 사용하지 않고, 보통 그들의 연구에 좋은 툴을 채택하려 노력했다. 게놈 연구에서 기본적이고 주시할만한 단계는 다른 종과 유전체 요소를 비교하기 위해 위치를 인식할 수 있도록 하나의 화면에 모든 게놈 데이터를 시각화하는 것이다. 생물학자에게 툴의 개발은 많은 시간이 걸리고 시행착오를 겪기 쉬운 일이다. 이 논문에서 우리는 전체 게놈 중 어떤 게놈 요소를 시각화하는 컴포넌트 웨어의 셋을 제안한다. 그리하여 실험을 목적으로 생물학자를 만나서 우리의 셋을 이용하여 컴포넌트를 조합하여 소프트웨어를 만드는 것은 비교적 간단한 작업이다. 이 실험에서 우리는 HERV와 연동되는 게놈 요소를 보여주는 툴을 어떻게 우리의 컴포넌트 웨어를 간단히 조합하여 구축하는지를 보여주겠다.