• Bioinformatics and Biosystems
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• 제2권1호
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• pp.24-27
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• 2007

Human cell regulatory mechanism is one of suspicious problems among biologists. Here we tried to uncover the human breast cancer cell regulatory mechanism from gene expression data (Marc J. Van de vijver, et. al., 2002) using a module network algorithm which is suggested by Segal, et. al.(2003) Finally, we derived a module network which consists of 50 modules and 10 tree depths. Moreover, to validate this candidate network, we applied a GO enrichment test and known transcription factor-target relationships from Transfac(R) (V. Matys, et. al, 2006) and HPRD database (Peri, S. et al., 2003).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.131-132
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• 2007

In this paper, we designed and implemented bio-signals transmission and storage system using wireless sensor network based on ZigBee. Wireless sensor network is organized with routing protocol based on tree structure. The data is transmitted to monitoring system based on SIP. ZigBee will be used as various combinations with other wireless network technologies for application purposes.

• 유통과학연구
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• 제18권9호
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• pp.45-53
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• 2020

Purpose: This study aims at investigating consumers' choice in online food purchasing behavior and the impact on repurchase for fresh food delivery which has recently shown rapid growth in Korea. The study focuses on the user experience factors af fecting satisfaction and intention to continuously use the online food market. Research design, data and methodology: The survey was conducted by 309 people who had purchased fresh food online, and the analysis was conducted using SPSS and AMOS. Structural Equation Modeling was used for the analysis for the verification of hypotheses. The factors that consumers value when ordering fresh food delivery services were defined as system quality, service quality, commodity quality, brand characteristics, and economics from the preceding study and the relationship between satisfaction and willingness to repurchase was verified. Results: When consumers purchase fresh food online, system quality, product quality, brand characteristics, and economics have had a significant impact on satisfaction. Meanwhile, of the five optional attributes of consumers, only economic efficiency has been verified to have a statistically significant impact on repurchase intentions. Conclusions: The results of the study suggested factors that consumers consider important when ordering fresh food online, providing basic data for companies to develop related strategies.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.87-94
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• 2018

프라이버시는 개인의 사생활이나 사적인 일이 타인에게 공개되지 않을 권리를 뜻한다. 바이오정보는 그 사람 자체에 대한 가장 사적인 개인정보로 기술이 발전함에 따라 개인 식별뿐만 아니라 개인에 대한 분석 및 판단까지도 가능하다. 개인정보보호법은 글로벌 프라이버시 원칙들을 기반으로 하여 만들어 졌으나 바이오정보보호를 위한 법제는 아직 제정되어 있지 않으며, 가이드라인으로 규정되어 있다. 이에 바이오정보를 일반 개인정보보다 더욱 민감한 정보로서 보호해야 할 시점에 이르러 바이오정보 보호를 위한 국제적인 프라이버시 논의들을 살펴보고 최근 개정된 바이오정보 보호 가이드라인을 개선할 수 있는 프라이버시 원칙들과 바이오정보의 활용을 위한 조치 사항을 제안하고자 한다.

• Current Optics and Photonics
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• 제6권1호
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• pp.92-103
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• 2022

The development of midinfrared (mid-IR) quantum cascade lasers (QCLs) has enabled rapid high-contrast measurement of the mid-IR spectra of biological tissues. Several studies have compared the differences between the mid-IR spectra of colon cancer and noncancerous colon tissues. Most mid-IR spectrum classification studies have been proposed as machine-learning-based algorithms, but this results in deviations depending on the initial data and threshold values. We aim to develop a process for classifying colon cancer and noncancerous colon tissues through a deep-learning-based convolutional-neural-network (CNN) model. First, we image the midinfrared spectrum for the CNN model, an image-based deep-learning (DL) algorithm. Then, it is trained with the CNN algorithm and the classification ratio is evaluated using the test data. When the tissue microarray (TMA) and routine pathological slide are tested, the ML-based support-vector-machine (SVM) model produces biased results, whereas we confirm that the CNN model classifies colon cancer and noncancerous colon tissues. These results demonstrate that the CNN model using midinfrared-spectrum images is effective at classifying colon cancer tissue and noncancerous colon tissue, and not only submillimeter-sized TMA but also routine colon cancer tissue samples a few tens of millimeters in size.

• Mycobiology
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• 제49권6호
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• pp.599-603
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• 2021

CRISPR/Cas9 genome editing systems have been established in a broad range of eukaryotic species. Herein, we report the first method for genetic engineering in pyogo (shiitake) mushrooms (Lentinula edodes) using CRISPR/Cas9. For in vivo expression of guide RNAs (gRNAs) targeting the mating-type gene HD1 (LeA1), we identified an endogenous LeU6 promoter in the L. edodes genome. We constructed a plasmid containing the LeU6 and glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (LeGPD) promoters to express the Cas9 protein. Among the eight gRNAs we tested, three successfully disrupted the LeA1 locus. Although the CRISPR-Cas9-induced alleles did not affect mating with compatible monokaryotic strains, disruption of the transcription levels of the downstream genes of LeHD1 and LeHD2 was detected. Based on this result, we present the first report of a simple and powerful genetic manipulation tool using the CRISPR/Cas9 toolbox for the scientifically and industrially important edible mushroom, L. edodes.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권5호
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• pp.1749-1752
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• 2012

Colorectal cancer (CRC), now the third most common cancer across the world, is known to aggregate in families. USP7 is a very important protein with an important role in regulating the p53 pathway, which is critical for genomic stability and tumor suppression. We here genotyped eight SNPs within the USP7 gene and conducted a case-control study in 312 CRC patients and 270 healthy subjects in the Chinese Han population. No significant associations were found for any single SNP and CRC risk. Our data eliminate USP7 as a potential candidate gene towards for CRC in the Han Chinese population.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.331-340
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• 2008

특징 선택은 기계 학습에서 분류의 성능을 높이기 위해 사용되는 방법이다. 여러 방법들이 개발되고 사용되어 오고 있으나, 전체 데이터에서 최적화된 특징 부분집합을 구성하는 문제는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 생태계 모방 알고리즘은 생물체들의 행동 원리 등을 기반으로하여 만들어진 진화적 알고리즘으로, 최적화된 해를 찾는 문제에서 매우 유용하게 사용되는 방법이다. 특징 선택 문제에서도 생태계 모방 알고리즘을 이용한 해결방법들이 제시되어 오고 있으며, 이에 본 논문에서는 생태계 모방 알고리즘을 이용한 특징 선택 방법을 개선하는 방안을 제시한다. 이를 위해 잘 알려진 생태계 모방 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)과 파티클 집단 최적화 알고리즘(PSO)을 이용하여 데이터에서 가장분류 성능이 우수한 특징 부분집합을 만들어 내도록 하고, 최종적으로 개별 특징의 사전 중요도를 설정하여 생태계 모방 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 개별 특징의 우수도를 구할 수 있는 mRMR이라는 방법을 이용하였다. 이렇게 설정한 사전 중요도를 이용하여 GA와 PSO의 진화 연산을 수정하였다. 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안한 방법들의 성능을 검증하였다. GA와 PSO를 이용한 특징 선택 방법은 그 분류 정확도에 있어서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그리고 최종적으로 제시한 사전 중요도를 이용해 개선된 방법은 그 진화 속도와 분류 정확도 면에서 기존의 GA와 PSO 방법보다 더 나아진 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제28권6호
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• pp.517-524
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• 2003

생물생산에 요구되는 다양한 작업들을 생력화하기 위한 연구 개발 노력이 전세계적으로 활발히 추진되어 왔다. 이러한 연구 개발은 주로 노동집약적인 작업, 고부가가치 농산물을 생산하기 위한 작업 그리고 작업자에 유해한 또는 가혹한 환경하의 작업 등에 주안점을 두고 추진되고 있다. 하지만, 생물생산 분야의 생력화를 추진하는데 있어서 다양한 작업성과 강건성이라는 작업성능 측면에서의 기술적인 문제와 고가의 시스템 및 설비 비용에 따른 경제성 문제가 항상 걸림돌이 되어 왔다. 본 연구에서는 언급한 문제점들 외에 기계가동률, 유지보수 등 생물생산분야의 생력화에 있어 내재되고 있는 문제점들을 효율적으로 해결하기 위하여 무선 원격로봇 시스템에 의거한 새로운 생력화 개념을 제안하였다. 새로운 개념의 생력화는 주어진 작업을 성공적으로 수행하기 위하여 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 로봇을 위시한 자동화 작업설비를 대상으로 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하는 것이다. 또한 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들을 노동 투하정도와 기능적 유사성 측면을 고려하여 일관적으로 작업을 생력화하는 방안을 제시하였고 제안한 개념을 구현할 수 있는 시스템을 개발하였다. 대상 작목으로는 중량으로 인하여 비교적 취급이 어려운 수박을 선택하였다. 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 4자유도 직교좌표형 로봇 암을 장착한 갠트리 장치부, 교체가 가능한 모듈형 선단 작업장치, 수박 운반 적재모듈의 5개 하드웨어 모듈로 구성하였다. 개발한 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스를 통하여 터치 스크린 모니터를 이용하여 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스를 구현하였으며 무선 원격데이타 송수신과 분산 제어기를 이용하여 작업자와 컴퓨터 그리고 로봇 작업기간의 인터페이스와 시스템 제어를 구현하였다. 개발 시스템의 성능을 시험하여 결과를 제시하였으며 본 논문에서 제안한 새로운 개념의 생력화 시스템은 생물생산분야의 생력화 방향을 새롭게 제시하는 실질적이고 실현 가능한 시스템이라는 것을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.467-475
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• 2014

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.