• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1056-1064
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• 2007

생체분자 컴퓨팅은 DNA와 같은 생체 분자를 이용하여 정보를 표현하고 처리하는 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 작은 부피에 존재하는 무수히 많은 분자와 화학 반응에 내재된 대규모 병렬성은 새로운 개념의 고성능 계산 기법에 영감을 주었고 이를 바탕으로 다양한 계산 모델 및 문제 해결을 위한 분자알고리즘이 개발되었다. 한편 생체 분자를 이용한 정보처리라는 특징은 생물학 문제에 적용될 수 있는 가능성을 시사한다. 유전자 발현 패턴과 같은 생화학적 분자 정보의 분석을 위한 도구로서의 가능성을 가지고 있는 것이다. 이러한 맥락에서 DNA 컴퓨팅 기반의 생체분자 퍼셉트론 모델이 제안되었고 그 실험적 구현 결과가 제시된 바 있다. 생체분자 퍼셉트론의 핵심인 가중치 표현 및 가중치-합 연산은 입력 분자와 가중치를 표현하는 프로브 분자간의 경쟁적 혼성화 반응에 기반하고 있다. 그러나 그 혼성화 반응에서 열역학적 대칭성을 가정하고 있기 때문에 사용하는 프로브에 따라 가중치 표현의 오차가 있을 수 있다. 본 논문에서는 비대칭적인 열역학적 특성을 고려하여 일반화된 혼성화 반응 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 신뢰성 있는 생체 분자 퍼셉트론의 구현을 위한 가중치 코딩 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제시한 가중치 표현 방법의 정확성을 이전 모델과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교하고 한계 오차를 만족하기 위한 조건을 제시한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.700-705
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• 2014

애너그램은 주어진 문자들을 재배열하여 숨겨진 단어를 찾아내는 철자바꾸기 놀이로, 문제를 빨리 풀어내는 사람들은 제약 만족 네트워크의 병렬적 탐색에 의해 문제를 해결한다. 본 연구에서는 이러한 인지적 현상을 모델링한 분자 애너그램 풀이 알고리즘을 제시하였다. 문자를 DNA 서열로 인코딩하고, 문자 DNA 가닥을 연결하여 바이그램과 단어 서열을 만들었다. DNA 혼성화, 연결, 젤 전기영동, 추출 연산을 수행해 문자와 바이그램 집합으로부터 답을 찾는 데 필요한 바이그램을 추출한 후, 추출한 바이그램과 단어 집합으로부터 다시 네 가지 DNA 연산을 반복하여 답을 찾는다. 분자 실험 결과 분자 컴퓨터는 정답인 단어와 오답인 단어를 구분해낼 수 있었다. 이를 통해 인간의 병렬적 사고과정을 분자 컴퓨터로 모델링할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.382-384
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• 2002

본 논문에서는 논리학에서 전통적으로 다루어 온 패턴인 삼단논증의 결론을 DNA 컴퓨팅을 이용해 증명해 내는 방법을 제시한다. 연역 장치로 진리나무 방법의 하나(resolution refutation)를 사용하기 위해서, 삼단논증의 전제들과 결론의 부정을 예화시킨 후 CNF 형태로 바꾸어 준다. 그리고 이것을 이중 가닥의 DNA 분자로 디자인한 후, 해소 반응을 통해 모순, 즉 닐(nil)을 발견하게 되면, 증명은 완료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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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.

• 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.

• 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.

• Interaction and multiscale mechanics
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• 제4권3호
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• pp.219-237
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• 2011

Recent advances in scientific computing enable the full atomistic simulation of DNA molecules. However, there exists length and time scale limitations in molecular dynamics (MD) simulation for large DNA molecules. In this work, a two-level homogenization of DNA molecules is proposed. A wavelet projection method is first introduced to form a coarse-grained DNA molecule represented with superatoms. The coarsened MD model offers a simplified molecular structure for the continuum description of DNA molecules. The coarsened DNA molecular structure is then homogenized into a three-dimensional beam with embedded molecular properties. The methods to determine the elasticity constants in the continuum model are also presented. The proposed continuum model is adopted for the study of mechanical behavior of DNA loop.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1217-1228
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• 2005

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.61-92
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• 2005

• 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.