• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.58-60
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• 2003

원숭이와 바나나 문제는 논리적 추론에 의한 문제 해결 과정을 설명하기 위해 사용되는 대표적 예제이다. 본 논문에서는 전통적인 접근 방식과는 달리, 이 문제를 그래프 탈색의 그것으로 이해한 후 DNA 컴퓨팅에 근거한 너비 우선 탐색(breadth-first search, BFS)을 통해 해들을 발견하고자 한다. 그 결과, 최적해 (optimal solution)를 포함한 최소 4개 이상의 다양한 해들이 실제 DNA 생화학 실험을 통해 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1151-1154
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• 2001

외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리비용이 주어졌을 때, 모든 도시들을 정확히 한번씩만 방문하면서 걸린 비용이 최소가 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal)을 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다. 따라서 외판원 문제를 해결하는 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히 요즈음은 실제 생체 분자(bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법인 DNA 컴퓨팅은 DNA 분자가 잠재적으로 가지고 있는 막대한 병렬성을 이용해서 NP-완전 문제들을 해결하고자 하는 연구들이 땀이 진행되고 있다. 그러나 아직 실제 생체 분자의 특성을 잘 반영하는 계산 모델이나 분자 생물학에서 사용하는 연산들이 많이 개발되지 알아 계산 효율이 비교적 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 DAN컴퓨팅의 새로운 중합 효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR) 연산을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.67-69
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• 2003

바이오네트웍 모델링은 유전자네트웍, 단백질네트웍, 대사회로, 신호전달회로네트웍등에 대하여 각 요소간의 관계를 그래프이론을 통하여 표현하는 작업을 말한다. 특히 조절네트웍의 모델링은 다양한 생물학적 실험 데이터로부터 단백질들간의 활성과 불활성 관계를 유추해내는 것을 말한다. 현재 조절네트웍 모델링을 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 있으나 응용적인 측면에서 유추된 네트웍은 활용성이 부족하다. 본 논문에서는 In Vitro상에서 DNA 컴퓨팅을 이용하여 간단한 연산을 수행함으로서 유전자 조절 기전을 모델링하고자 한다. 이러한 방법의 장점은 DNA컴퓨팅의 연산이 세포의 현재 또는 다음 상태를 In Vivo 상에서 구현되어 진단 등의 문제에 응용될 수 있다는 가능성을 제시해 준다는 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.307-309
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• 2004

급성 심근경색 진단용 DNA 컴퓨팅 시스템 모듈로서, 트로포닌 I (troponin I, Tnl). 트로포닌 T (troponin T, TnT). 미오글로빈 (myoglobin), C-반응 단백질 (C-reactive protein, CRP) 과 각각 결합할 수 있는 네 가지 종류의 앱타머틀 선정하고, 이의 개발을 시도하여, 그 중 첫 번째로 C-반응 단백질-결합 앱타머를 SELEX 기법을 이용하여 선별해내었다. 또한, 선별된 앱타머 염기서열에 기초하여 각각 10-mer 길이의 FDNA 와 QDNA 를 제작하고, 표적 단백질 (CRP) 과 혼합시켜 형광발현 변화의 추이를 살펴보았다. 앱타머 및 FDNA. QDNA 가 결합할 경우에는 형광감쇄효과가 발생하므로, 형광감쇄효과가 일어나지 않은 경우에 비하여 현저하게 형광측정값이 저조하게 나타나는 현상을 확인할 수 있었다. 향후 연구로, 나머지 세 가지 종류의 앱타머를 SELEX기법을 이용하여 선별해내고. 기확보된 C-반응 단백질-결합 앱타머 모듈과 함께 논리회로를 구성하는 DNA 컴퓨팅 칩을 제작할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.265-267
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• 2005

DNA 컴퓨팅은 분자 수준(molecular level)에서 연산을 수행한다. 따라서 일반적인 실리콘 기반의 컴퓨터에서와는 달리, 순차적인 연산 제어를 보장하기 어렵다는 특징이 있다. 그러나 DNA 컴퓨팅은 화학반응에 기초한 연산이기 때문에, 실험자가 의도한 연산을 많은 수의 분자에 동시에 적용할 수 있으므로 실리콘 기반의 컴퓨터와는 비교할 수 없는 병렬 연산을 구현할 수 있다. 병렬 연산을 구현하고자 할 때, 일반적으로 연산에 사용하는 모든 DNA 분자들을 대상으로 연산을 구현할 수도 있다. 그러나 전체가 아닌 일부의 분자들을 상대로 연산을 수행하는 것 역시 가능하며 이 때 자연스러운 방법으로 사용할 수 있는 방법이 배깅(Bagging)이나 부스팅(Boosting)과 같은 앙상블(ensemble) 계열의 학습 방법이다. 일반적인 부스팅과 달리 가중치를 부여하는 것이 아니라 특정 학습자(learner)를 나타내는 분자들을 증폭한다면 가중치를 분자의 양으로 표현하는 것이 가능하므로 분자 수준에서 앙상블 계열의 학습을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 앙상블 계열의 학습 방법 중 특히 부스팅의 효과를 DNA 컴퓨팅에 응용하고자 할 때, 어떤 방법이 가능하며, 표현 과정에서 고려해야 할 사항은 어떠한 것들이 있는지 고려하고자 한다. 본 논문에서는 규모를 사전에 한정할 수 없는 진화 가능한 그래프 구조(evolutionary graph structure)를 학습할 수 있는 방법을 찾아보고자 한다. 진화 가능한 그래프 구조는 기존의 DNA 컴퓨팅 방법으로는 학습할 수 없는 문제이다. 그러나 조합 가능한 수를 사전에 정의할 수 없기 때문에 분자의 수에 상관없이 동일한 연산 시간에 문제를 해결할 수 있는 DNA 컴퓨팅의 장정을 가장 잘 발휘할 수 있는 문제이기도 하다.개별 태스크의 특성에 따른 성능 조절과 태스크의 변화에 따른 빠른 반응을 자랑으로 한다. 본 논문에선 TIB 알고리즘을 리눅스 커널에 구현하여 성능을 평가하였고 그 결과 리눅스에서 사용되는 기존 인터벌 기반의 알고리즘들에 비해 좋은 전력 절감 효과를 얻을 수 있었다.과는 한식 외식업체들이 고객들의 재구매 의도를 높이기 위해서는 한식 외식업체의 서비스요인, 식음료요인, 이벤트 요인 등을 강화함으로써 전반적인 종사원 서비스 품질과 식음료품질을 높이는 전략을 취해야 한다는 것을 시사해주고 있다. 본 연구는 대구 경북소재 한식 외식업체만을 대상으로 하여 연구를 실시하여 연구의 일반화와 한식 외식업체를 이용하는 이용 고객들이 한식 외식업체를 재방문하는 재구매 의도가 발생하는데 있어 발생하는 과정을 설명하는 종단적 연구를 실시하지 못한 한계점을 가지고 있다.아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자인 기술개발 및 디자인 교육지원의 강화를 통하여 각각 디자인 경쟁력$\righta

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.293-299
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• 2003

인간 게놈 프로젝트가 완료됨에 다라 생체서열과 언어 사이의 대응 관계가 부각되고 있다. 본고에서는 Lewis Carroll의 언어 유희 사례를 컴퓨터생물학의 측면에서 재조명하고, Carroll이 제시한 문제 중에서 간단한 anagram 문제의 해결을 다루고자 한다. 우선 DNA 컴퓨팅의 방법론을 적용한 DNAgram의 개념을 확장하여 plasmid-DNAgram의 개념을 새롭게 도입하였다. 이 개념을 형광단백질에 대한 DNAgram의 개념을 확장하여 plasmid-DNAgram의 개념을 새롭게 도입하였다. 이 개념을 형광단백질에 대한 FRET(fluorescent resonance energy transfer)분석기법의 응용 사례인 cameleon 형광단백질에 대한 FRET 분석기법에 적용함으로써 anagram 문제의 어휘론적, 구문론적, 의미론적, 화용론적 측면에 대응하는 바이오분자 컴퓨팅 방법론을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.256-258
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• 2005

올리고뉴크레오타이드 서열의 디자인은 일반 분자 생물학 뿐만 아니라 DNA 컴퓨팅 분야에서도 중요한 문제이다. DNA나 RNA와 같은 생체 물질간의 화학반응을 이용하여 계산을 수행하는데 사용되는 염기 서열의 품질은 계산의 정확도에 큰 영향을 미치기 때문에, 문제의 특성에 따른 요구 조건에 안는 염기 서열을 디자인 하기위한 방법에 대해 여러 가지 연구가 있어왔다. 기존의 DNA 컴퓨팅을 위한 염기서열 디자인은 주어진 녹는점의 범위에서 단순히 서로 독립적인 염기서열들의 집합을 디자인 하거나, 분자생물학 실험에 사용되는 올리고 프로브나 프라이머 셋을 디자인 하는 것을 중심으로 이루어졌다. 반면, 본 논문에서는 세포에서 추출된 DNA/RNA 분자가 섞여있는 환경에서 어느 DNA/RNA 분자와도 흔성화 반응물 하지않는 범용 올리고뉴클레오타이드 태그를 디자인하는 간단한 유전 알고리즘을 제시하며, 이를 이용해서 디자인된 염기서열 결과를 제시한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.20 no.12
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• pp.700-705
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• 2014

An anagram is a form of word play to find a new word from a set of given alphabet letters. Good human anagram solvers use the strategy of bigrams. They explore a constraint satisfaction network in parallel and answers consequently pop out quickly. In this paper, we propose a molecular computational algorithm using the same process as this. We encoded letters into DNA sequences and made bigrams and then words by connecting the letter sequences. From letters and bigrams, we performed DNA hybridization, ligation, gel electrophoresis and finally, extraction and separation to extract bigrams. From the matched bigrams and words, we performed the four molecular operations again to distinguish between right and wrong results. Experimental results show that our molecular computer can identify cor rect answers and incorrect answers. Our work shows a new possibility for modeling the cognitive and parallel thinking process of a human.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.8-12
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• 2000

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.12
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• pp.1056-1064
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• 2007

Biomolecular computing is a new computing paradigm that uses biomolecules such as DNA for information representation and processing. The huge number of molecules in a small volume and the innate massive parallelism inspired a novel computation method, and various computation models and molecular algorithms were developed for problem solving. In the meantime, the use of biomolecules for information processing supports the possibility of DNA computing as an application for biological problems. It has the potential as an analysis tool for biochemical information such as gene expression patterns. In this context, a DNA computing-based model of a biomolecular perceptron has been proposed and the result of its experimental implementation was presented previously. The weight encoding and weighted sum operation, which are the main components of a biomolecular perceptron, are based on the competitive hybridization reactions between the input molecules and weight-encoding probe molecules. However, thermodynamic symmetry in the competitive hybridizations is assumed, so there can be some error in the weight representation depending on the probe species in use. Here we suggest a generalized model of hybridization reactions considering the asymmetric thermodynamics in competitive hybridizations and present a weight encoding method for the reliable implementation of a biomolecular perceptron based on this model. We compare the accuracy of our weight encoding method with that of the previous one via computer simulations and present the condition of probe composition to satisfy the error limit.