• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1269-1276
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• 2011

Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) 프로토콜에서는 단말간 통신 시에 모든 데이터 패킷이 Local Mobility Anchor (LMA)를 거쳐 전달되어 통신단말이 모두 동일 망에 위치한 경우 데이터 패킷이 최적화되지 않은 경로를 사용함으로 인해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 Binding Query를 활용한 PMIPv6의 경로최적화 기법을 제안한다. 제안되는 Query-based PMIPv6 (Q-PMIPv6) 기법에서 Correspondent Node (CN)의 Mobile Access Gateway (MAG)는 Mobile Node (MN)의 Proxy Care-of-Address를 획득하기 위하여 LMA로 Binding Query를 보내고, 이후에 CN과 MN는 최적화된 경로를 이용하여 데이터 전송을 수행한다. 성능분석을 위해 제안하는 Q-PMIPv6 기법과 기존의 PMIPv6 및 PMIPv6 Localized Routing (PMIPv6-LR) 기법을 이론적인 수치 분석 및 ns-2 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 비교 분석 결과, 제안하는 Q-PMIPv6 기법이 시그널링 비용 및 데이터 전달 비용 측면에 서 기존 PMIPv6 및 PMIPv6-LR 기법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1447-1457
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• 1999

최근 제안된 시각 객체 질의어(VOQL)는 시각 질의어로 스키마 정보가 시각적으로 질의 표현에 포함되므로 복잡한 구조의 데이터에 대한 질의를 효과적으로 표현할 수 있는 객체 지향 데이터베이스 질의어이다. VOQL은 귀납적으로 정의된 시맨턱을 갖는 그래프 기반 언어로 다양한 텍스트 경로식들을 그래프로 간결하게 표현 할 뿐 아니라 복잡한 경로식의 시맨틱을 명확하게 전달한다. 그러나 기존의 VOQL은 모든 속성을 다중 값으로 가정하고 있고, 객체변수의 바인딩 개념을 시각화하고 있지 못하고 있다. 이로 인해 VOQL 질의문의 표현이 직관적이지 못할 뿐 아니라 이론적 확장이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하도록 VOQL을 개선하고 한다. 단일 값과 다중 값을 갖는 속성의 결과를 각각 시각 요소와 서브 블랍을 통해 시각화하고, 시각변수를 도입하여 객체 변수의 바인딩을 명시화하여 질의문의 시맨틱을 직관적이고, 명확하게 하고 있다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.69-85
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• 2018

최근 DCAT, CKAN 같은 동종 데이터 집합에 대해 질의를 동시에 수행하여 쿼리 결과의 품질을 크게 향상하는 페더레이션 쿼리 엔진이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존 연구는 비표준 쿼리를 사용하며 정적 바인딩을 적용한 몇 가지 이기종 데이터 집합 또는 동종 데이터 집합에 대해서만 질의 할 수 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 사용하여 여러 데이터 소스에 질의하는 페더레이티드 엔진 (DRAZ)을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 주어진 SPARQL 쿼리의 모든 트리플 패턴을 API 호출로 변환하여 해당 데이터셋에 접근한다. 마지막으로 모든 API 호출 결과를 N-트리플로 변환하고 모든 트리플 패턴을 고려한 최종 결과를 요약한다. 우리는 제안하는 DRAZ를 DCAT 및 DOI와 같은 이기종 메타 데이터 표준을 고려하여 수정된 Fedbench 벤치 마크 질의를 사용하여 평가하였다. 제안하는 시스템인 DRAZ가 JOIN 작업을 사용할 수 없음에도 불구하고 결과의 70-100 % 정확도를 달성 할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1109-1116
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• 2015

본 논문에서는 functional 프로그래밍과 분산 메모리 환경인 Spark를 통해 SPARQL 질의문 처리의 오버헤드를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 시멘팁웹의 RDF 온톨로지 데이터는 폭발적으로 증가하고 있기 때문에, 대용량 온톨로지 데이터에 대한 질의문을 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. SPARQL 질의문 처리에 대한 기존의 연구들은 하둡의 맵리듀스 프레임워크에 초점을 맞추고 있다. 그러나 하둡은 분산 파일 처리를 기반의 작업을 수행하므로 성능 저하가 발생할 수 있다. 따라서 질의문 처리 속도를 향상 시키기 위해 본 논문에서는 분산 메모리 시스템을 통해 질의문을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 SPARQL 질의어 사이의 Binding 값을 Propagation하기 위해서 Spark의 Join방식, Functional 프로그램의 Map, Filter 방식, Spark의 캐시 기능을 활용 하는 방식을 제안하고 있다. 본 논문의 실험 결과는 다른 기법들과 비교하여 높은 성능을 얻었다. 특히 현재 가장 빠른 성능을 보이는 SPARQL 질의 엔진인 Sempala와 유사하다는 결과를 얻었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권9호
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• pp.3759-3765
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• 2015

Background: Approaches in disruption of MDM2-p53 interactions have now emerged as an important therapeutic strategy in resurrecting wild type p53 functional status. The present study highlights virtual screening strategies in identification of high affinity small molecule non-peptidic inhibitors. Nutlin3A and RG7112 belonging to compound class of Cis-imidazoline, MI219 of Spiro-oxindole class and Benzodiazepine derived TDP 665759 served as query small molecules for similarity search with a threshold of 95%. The query molecules and the similar molecules corresponding to each query were docked at the transactivation binding cleft of MDM2 protein. Aided by MolDock algorithm, high affinity compound against MDM2 was retrieved. Patch Dock supervised Protein-Protein interactions were established between MDM2 and ligand (query and similar) bound and free states of p53. Compounds with PubCid 68870345, 77819398, 71132874, and 11952782 respectively structurally similar to Nutlin3A, RG7112, Mi219 and TDP 665759 demonstrated higher affinity to MDM2 in comparison to their parent compounds. Evident from the protein-protein interaction studies, all the similar compounds except for 77819398 (similar to RG 7112) showed appreciable inhibitory potential. Of particular relevance, compound 68870345 akin to Nutlin 3A had highest inhibitory potential that respectively showed 1.3, 1.2, 1.16 and 1.26 folds higher inhibitory potential than Nutilin 3A, MI 219, RG 7112 and TDP 1665759. Compound 68870345 was further mapped for structure based pharamacophoric features. In the study, we report Cis-imidazoline derivative compound; Pubcid: 68870345 to have highest inhibitory potential in blocking MDM2-p53 interactions hitherto discovered.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권7호
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• pp.2097-2108
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• 2014

Chemical feature based quantitative pharmacophore models were generated using the HypoGen module implemented in DS2.5. The best hypothesis, Hypo1, which was characterized by the highest correlation coefficient (0.96), the highest cost difference (61.60) and the lowest RMSD (0.74), consisted of one hydrogen bond acceptor, one hydrogen bond donor, one hydrophobic and one ring aromatic. The reliability of Hypo1 was validated on the basis of cost analysis, test set, Fischer's randomization method and GH test method. The validated Hypo1 was used as a 3D search query to identify novel inhibitors. The screened molecules were further refined by employing ADMET, docking studies and visual inspection. Three compounds with novel scaffolds were selected as the most promising candidates for the designing of Mcl-1 antagonists. Finally, a 10 ns molecular dynamics simulation was carried out on the complex of receptor and the retrieved ligand to demonstrate that the binding mode was stable during the MD simulation.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권5호
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• pp.383-391
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• 2001

전자 문서로의 XML의 가치는 날로 증대하고 있다. XML 문서는 반구조적인 특징을 가지고 있으며, 객체지향 데이타베이스는 이를 모델링하기에 적합하다. 기존 데이타베이스 시스템에 저장하기 위하여 XML 문서의 DTD 정보를 이용하여 스키마를 생성하는 방법은 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 XML 문서의 의미적인 정보를 보존하는 방법으로 XML 문서를 객체지향 데이타베이스에 저장하였다. 이를 통하여 OQL, C++ 바인딩과 같은 객체지향 데이타베이스의 기능을 활용하여 XML 문서에 대한 검색 등이 가능하게 되었으며, 기존 객체지향 데이타베이스 응용 프로그램을 그대로 사용할 수 있게 하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권18호
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• pp.8191-8196
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• 2016

Inhibition of EGFR-EGF interactions forms an important therapeutic rationale in treatment of non-small cell lung carcinoma. Established inhibitors have been successful in reducing proliferative processes observed in NSCLC, however patients suffer serious side effects. Considering the narrow therapeutic window of present EGFR inhibitors, the present study centred on identifying high efficacy EGFR inhibitors through structure based virtual screening strategies. Established inhibitors - Afatinib, Dacomitinib, Erlotinib, Lapatinib, Rociletinib formed parent compounds to retrieve similar compounds by linear fingerprint based tanimoto search with a threshold of 90%. The compounds (parents and respective similars) were docked at the EGF binding cleft of EGFR. Patch dock supervised protein-protein interactions were established between EGF and ligand (query and similar) bound and free states of EGFR. Compounds ADS103317, AKOS024836912, AGN-PC-0MXVWT, GNF-Pf-3539, SCHEMBL15205939 were retrieved respectively similar to Afatinib, Dacomitinib, Erlotinib, Lapatinib, Rociletinib. Compound-AGN-PC-0MXVWT akin to Erlotinib showed highest affinity against EGFR amongst all the compounds (parent and similar) assessed in the study. Further, AGN-PC-0MXVWT brought about significant blocking of EGFR-EGF interactions in addition showed appreciable ADMET properties and pharmacophoric features. In the study, we report AGN-PC-0MXVWT to be an efficient and high efficacy inhibitor of EGFR-EGF interactions identified through computational approaches.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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• pp.53-55
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• 2000

Xenie is the JAVA application software that integrates and represents 'gene to function'information of human gene. Xenie extracts data from several heterogeneous molecular biology databases and provides integrated information in human readable and machine usable way. We defined 7 semantic frame classes (Gene, Transcript, Polypeptide, Protein_complex, Isotype, Functional_object, and Cell) as a common schema for storing and integrating gene to function information and relationship. Each of 7 semantic frame classes has data fields that are supposed to store biological data like gene symbol, disease information, cofactors, and inhibitors, etc. By using these semantic classes, Xenie can show how many transcripts and polypeptide has been known and what the function of gene products is in General. In detail, Xenie provides functional information of given human gene in the fields of semantic objects that are storing integrated data from several databases (Brenda, GDB, Genecards, HGMD, HUGO, LocusLink, OMIM, PIR, and SWISS-PROT). Although Xenie provide fully readable form of XML document for human researchers, the main goal of Xenie system is providing integrated data for other bioinformatic application softwares. Technically, Xenie provides two kinds of output format. One is JAVA persistent object, the other is XML document, both of them have been known as the most favorite solution for data exchange. Additionally, UML designs of Xenie and DTD for 7 semantic frame classes are available for easy data binding to other bioinformatic application systems. Hopefully, Xenie's output can provide more detailed and integrated information in several bioinformatic systems like Gene chip, 2D gel, biopathway related systems. Furthermore, through data integration, Xenie can also make a way for other bioiformatic systems to ask 'function based query'that was originally impossible to be answered because of separatly stored data in heterogeneous databases.