• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.105-111
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• 2004

Traveling Salesman Problem(TSP)을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을, TSP에 적용하였을 때, 정점과 정점사이의 가중치를 효율적으로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 TSP의 정점과 정점 사이의 가중치를 효율적으로 표현하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 TSP에 적용하였고, 그 결과 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘보다 가변길이의 DNA 코드와 간선의 가중치를 효율적으로 표현할 수 있었다. 또한 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50% 정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 최단경로를 탐색할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.769-776
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• 2003

MCP(Maximal Clique Problem)를 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을 MCP에 적용하였을 때, 정점과 간선을 효율적으로 표현할 수 없으며 제한 효소의 잘못된 사용으로 인하여 해를 찾을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MCP의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 MCP에 적용하였고, 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 표현할 수 있으며, 불필요한 정점을 제거한 코드를 생성할 수 있었다. 또한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 15% 정도 줄임으로써 4배 정도 많은 최종해를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.539-542
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• 2004

배낭 문제는 조합 최적화 문제로서, 다항 시간(polynomial time)에 풀리지 않는 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 DNA 컴퓨팅 기법과 GA 등을 사용하여 해결하였다. 하지만 기존의 방법들은 DNA의 정확한 특성을 고려하지 않아, 실제 실험과의 결과 차이가 발생하고 있다. 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅 실험 과정에서 발생하는 DNA 조작 오류를 최소화하고, 보다 정확한 예측을 위해 함수 언어인 Haskell을 이용한 코드 최적화 DNA-Haskell을 제안한다. 코드 최적화 DNA-Haskell은 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 DNA 컴퓨팅 방법보다 실험적 오류를 최소화하였으며, 또한 적합한 해를 빠른 시간 내에 찾을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.73-75
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• 2001

최근 DNA 분자의 병렬성을 이용한 DNA 컴퓨팅 기법들이 활발히 개발되고 있다. 그러나, DNA 컴퓨팅은 실제 생체 분자인 DNA를 사용하기 때문에 생체분자의 화학적 성질에 의한 오류의 가능성을 항상 내포하고 있다. 이러한 문제를 극복하고자 오류의 가능성을 최소화시키는 방법들이 연구되고 있고, 특히 DNA 서열을 만들 때 오류의 가능성을 최소화시키는 방법들이 많이 연구되고 있다. 본 논문에는 현재 개발하고 있는 시스템인 NACST를 간단히 소개한 후, DNA 컴퓨팅에 사용할 DNA 서열을 생성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하며, 유전자 알고리즘을 이용하여 DNA 서열을 효율적으로 생성하기 위한 적합도 함수들에 대해서 구체적으로 살펴보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.838-840
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• 2003

특정 단백질과 특이적으로 결합하는 핵산인 앱타머 (aptamer) 의 존재는, DNA 기반 컴퓨팅과 단백질 기반 컴퓨팅 사이에서 가교 역할을 할 수 있다는 가능성을 고려할 때 주목할 만하다. 본고에서는 전통적인 DNA 기반 컴퓨팅 방법론의 확장으로서, 앱타머 구조 변환의 활용 방안을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.241-243
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• 2002

DNA 컴퓨팅은 생체 분자들이 갖는 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술이다. Adleman의 DNA 컴퓨팅은 랜덤한 고정길이의 형태로 문제를 표현하기 때문에 해를 찾지 못하거나 시간이 많이 걸리는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 DNA 컴퓨팅에 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 최적의 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. DNA 코딩 방법은 변형된 유전자 알고리즘으로 DNA 기능을 유지하며, 서열의 길이를 줄일 수 있으므로 최적의 서열을 생성할 수 있는 특징을 갖는다. ACO를 NP-complete 문제 중 Hamiltonian path problem에 적용하여 실험한 결과, Adleman의 DNA 컴퓨팅 보다 초기 문제 표현에서 높은 적합도 값을 갖는 서열을 생성했으며, 경로의 변화에도 능동적으로 대처하여 최적의 결과를 빠르게 탐색할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.387-393
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• 2004

DNA 컴퓨팅은 생체 분자들의 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술로, Np-complete문제를 해결하기 위하여 사용되고 있다. 하지만 DNA 컴퓨팅 기술만으로 NP-complete 문제를 해결할 경우에는 해를 찾지 못하거나 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 본 논문에서는 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고, 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안했다. 그리고 ACO를 NP-complete 문제 중의 하나인 Hamiltonian Path Problem에 적용하였다. 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 효율적으로 표현할 수 있다는 것을 확인하였다. 또 한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50%정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 정확한 경로를 탐색할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.323-326
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• 2002

DNA 컴퓨팅은 생체 분자들이 갖는 막대한 병렬성을 이용하여 조합 최적화 문제에 적용하는 연구가 많이 시도되고 있다. 특히 TSP(Travelling Salesman Problem)는 간선에 대한 가중치 정보가 추가되어 있기 때문에 가중치를 DNA 염기 배열로 표현하기 위한 효율저인 방법들이 제시되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에 DNA 코딩 방법을 적용하여 정점과 간선을 효율적으로 생성하고 표현된 DNA 염기 배열의 간선에 실제간을 적용하여 가중치 정보를 계산하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. DNA 코딩 방법은 변형된 유전자 알고리즘으로 DNA 기능을 유지하며, 서열의 길이를 줄일 수 있으므로 최적의 서열을 생성할 수 있는 특징을 갖는다. 실험에서 ACO를 TSP에 적용하여 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 초기 문제 표현에서 우수한 적합도 값을 생성했으며, 경로의 변화에도 능동적으로 대처하여 최적의 결과를 빠르게 탐색할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.222-227
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• 2006

현재 막대한 병렬성을 갖는 DNA 컴퓨팅을 이용하여 Traveling Salesman Problem (TSP)를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 방법은 그래프 문제의 표현에서 DNA의 특성을 고려하지 않아, 실제 생물학적 실험 결과와의 차이가 발생하고 있다. 따라서 DNA의 특성을 반영하고 생물학적 실험 오류를 줄일 수 있는 DNA 서열 생성 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에 진화 모델의 하나인 DNA 코딩 방법을 적용한 DNA 서열 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 TSP에 적용하여 기존에 단순 유전자 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 제안한 알고리즘은 오류를 최소화한 우수한 서열을 생성하고 생물학적 실험 오류율도 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.316-318
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• 2004

DNA 컴퓨팅에 대한 연구가 진행되어 강에 따라 기존의 튜링 머신과 동등한 계산 능력을 가진 다양한 계산 모델이 제안되고 있으며, 이와 함께 DNA의 병렬성을 이용하여 NP 문제들을 풀고자 하는 시도가 계속되고 있다. 그러나 전통적인 폰 노이만 기계에서의 알고리즘이 해집합에 대한 순차적 탐색을 하는 것과는 달리 가능한 모든 해를 미리 생성해 놓고 그 중에서 해를 찾아내는 기존의 DNA 컴퓨팅 알고리즘으로는 NP 문제의 크기가 증가함에 따라 초기 해의 생성조차도 불가능하게 된다. 이에 대한 해법의 하나로 진화적인 방법론을 생각할 수 있지만, 이 경우에는 진화 연산을 위한 추가적인 연산자의 고안과 이의 적용에 따른 어려움이 생긴다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에서 가능한 초기 해를 모두 생성할 수 있는지를 열역학적인 데이터에 근거한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 이러한 과정을 통해서 값비싼 실제 실험의 성공 여부나 실험 디자인의 정당성 등을 미리 예측할 수 있을 뿐만 아니라, DNA 컴퓨팅이 보다 큰 크기의 NP 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공할 수 있다.