Lee Jae-Kwon;Kang Tae-Ho;Lee Young-Hoon;Yoo Jae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.5
no.6
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pp.31-40
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2005
In the post-genomic era, researches on proteins as well as genes have been increasingly required. Particularly, work on protein-protein interaction and protein network construction have been recently establishing. Most biologists publish their research results through papers or other media. However, biologists do not use the information effectively, because the published research results are very large. As the growth of internet field, it becomes easy to access these research results. It is important to extract information with a biological meaning from various media. Therefore, In this paper, we efficiently extract the protein information from many open papers or other media and construct the database of the extracted information. We build a protein network from the established database and then design and implement various pathway analysis algorithms which find biological meaning from the protein network.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.11a
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pp.511-515
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2004
In the post-genomic era, researches on proteins as well as genes have been increasingly required. Particularly, work on protein-protein interaction and protein network construction have been recently establishing. Most biologists publish their research results through papers or other media. However, biologists do not use the information effectively, since the published research results are very large. As the growth of internet, it becomes easy to access very large research results. It is significantly important to extract information with a biological meaning from varisous media. Therefore, in this research, we efficiently extract protein-protein interaction information from many open papers or other media and construct the database of the extracted information. We build a protein network from the established database and then design and implement various pathway analysis algorithms which find biological meaning from the protein network.
In biological domain, there exist a variety of protein analysis databases which have their own meaning toward the same target of protein. If we integrate these scattered heterogeneous data efficiently, we can obtain useful information which otherwise cannot be found from each original source. Reflecting the characteristics of biological data, each data source has its own syntax and semantics. If we describe these data through RDF(S) models, one of the Semantic Web standards, we can achieve not only syntactic but also semantic integration. In this paper, we propose a new concept of integration layer based on the RDF unified schema. As a conceptual model, we construct a unified schema focusing on the protein information; as a representational model, we propose a technique for the wrappers to aggregate necessary information from the relevant sources and dynamically generate RDF instances. Two example queries show that our integration layer succeeds in processing the integrated requests from users and displaying the appropriate results.
Understanding the factors relevant to endangerment and the patterns of habitat locations in relation to protected areas is critically important for the conservation of rare species. Although 64 plant species have recently been listed as endangered species in Korea, this information has, until now, not been available, making appropriate management and conservation strategies impossible to devise. Thus, we collected information on potentially threatening factors, as well as information on the locations in which these species were observed. The potentially threatening factors were classified into seven categories. National parks, provincial parks, ecosystem conservation areas, and wetland conservation areas were defined as protected conservation areas. Korean digital elevation model data, along with the maps of all protected areas were combined with the maps of endangered plant species, and analyzed via Geographic Information Systems (GIS). Excluding the category of "small population", endangered plant species in Korea were associated more frequently with extrinsic factors than intrinsic factors. Considering land surface only, all conservation areas in Korea totaled 4.9% of the land, far lower than International Union for Conservation of Nature and Natural Resources (IUCN)'s 10% coverage target. At the species level, 69% of the endangered plant species were detected in conservation areas, mostly in national parks. However, this result demonstrates that 31% of endangered species inhabit areas outside the conservation zones. Furthermore, at the habitat level, a large proportion of endangered species were found to reside in unprotected areas, revealing "gaps" in protected land. In the face of rapid environmental changes such as population increases, urbanization, and climate changes, converting these gap areas to endangered species' habitats, or at least including them in habitat networks, will help to perpetuate the existence of endangered species.
Purpose: The aim was to measure the real-time trans-mission effect of blood-pressure and blood-glucose value based on u-healthcare for saving the time and effort of nursing recording time. Methods: This study used a u-healthcare system based on the international standards for the exchange of health information. In order to verify the effectiveness of the u-healthcare, a clinical trial for the system regarding blood-pressure and blood-glucose targeting of patients with endocrine disorders at KNUH from February 7 to 9, 2012 was performed. Results: According to the analyzed results, of the 86 times the 11 patients were tested, measuring blood-pressure and blood-glucose using the u-healthcare system, we found the time differences between the real-time transfer recording method and existing hospital records that were used in the hospital. Based on the average time interval, there was a difference of 1,090.45 seconds (18.17 minutes). Conclusion: Therefore, it's cumbersome that nurses in the hospital have to record the numerical values of the measured blood-pressure and blood-glucose manually and input the recorded values directly into the electronic nursing record system. However, it was found in terms of the newly designed system, that it could save time and effort for nurses, since measured information is sent to the hospital information system on a real-time basis.
As IoT technology has gained the attention all around the world, the development for various services of healthcare, smart city, agriculture, and defense based on IoT is in progress. However, it is likely that healthcare services based on IoT have a problem of being leaked of patients' biological information by a third party and that risks patients' lives. In this paper, an IoT health care service managing model based on location sensor is proposed, which secures the biological information of a patient and simplifies the procedure to process the treatment and administration steps by using the data resources sensed. Even when an emergency occurs, this proposed model can respond quickly using the location information of the patient, which enables the staff in the hospital to locate the patient in real time. In addition, there is an advantage to minimize the time and the process of care, because the location of the equipment for necessary treatment is possible to be instantaneously located with attached sensors.
Kim, Min Kyung;Seo, Young Joo;Lee, Sang Ho;Song, Eun Ha;Lee, Ho Il;Ahn, Chang Shin;Choi, Eun Chung;Park, Hyun Seok
Genomics & Informatics
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v.2
no.4
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pp.191-194
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2004
Exponentially increasing biopathway data in recent years provide us with means to elucidate the large-scale modular organization of the cell. Given the existing information on metabolic and regulatory networks, inferring biopathway information through scientific reasoning or data mining of large scale array data or proteomics data get great attention. Naturally, there is a need for a user-friendly system allowing the user to combine large and diverse pathway data sets from different resources. We built a data warehouse - BIOWAY - for analyzing and visualizing biological pathways, by integrating and customizing resources. We have collected many different types of data in regards to pathway information, including metabolic pathway data from KEGG/LIGAND, signaling pathway data from BIND, and protein information data from SWISS-PROT. In addition to providing general data retrieval mechanism, a successful user interface should provide convenient visualization mechanism since biological pathway data is difficult to conceptualize without graphical representations. Still, the visual interface in the previous systems, at best, uses static images only for the specific categorized pathways. Thus, it is difficult to cope with more complex pathways. In the BIOWAY system, all the pathway data can be displayed in computer generated graphical networks, rather than manually drawn image data. Furthermore, it is designed in such a way that all the pathway maps can be expanded or shrinked, by introducing the concept of super node. A subtle graphic layout algorithm has been applied to best display the pathway data.
We have constructed the Rice Genome Information Service System (RGISS), which is an information service system of the Oryza sativa L. ssp. japonica (rice) genome, using the released version of rice Build 3.0 pseudomolecules based on the Ensembl architecture. The nonredundant library, composed of 3,360 clones of BACs, PACs, and fosmids, was used to construct supercontigs. RGISS contains 50,717 annotated genes from GenBank, 56,161 predicted genes from FgeneSH, and information on 9,587 markers, which includes STS, SSR, and EST-based RFLP. The 20,180 ESTs sequenced by the Korea National Institute of Agricultural Biotechnology (NIAB) were aligned and mapped into 168,792 exons. By gene ontology analysis, the classified protein numbers in the rice genome were 6158, 4531, and 12,364 proteins, which were mapped to molecular function, cellular component, and biological process, respectively.
In this paper, the information capacity, the intergrate performance measure of digital radiography system has been quantitatively analyzed. The effect of various factors affecting the information capacity of the digital radiography system in multistage detection processes has been considered and analyzed In detail. The results show that the more information capacity can be obtained with the smaller detector cell area, despite of the reduced signal to noise ratio due to the reduced number of X ray photons per detector cell. Considering the limit of human visual acuity, however. the sufficient resolution will be obtained when the detector cell size in $0.2{\times}0.2\textrm{mm}^2$ with 8 bit quantizaion. And also the results indicates that the information capacity may be severely reduced by the mixture of electric noise in final read-out stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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