KUGI (Korean UniGene Information) database contains the annotation information of the cDNA sequences obtained from the disease samples prevalent in Korean. A total of about 157,000 5'-EST high throughput sequences collected from cDNA libraries of stomach, liver, and some cancer tissues or established cell lines from Korean patients were clustered to about 35,000 contigs. From each cluster a representative clone having the longest high quality sequence or the start codon was selected. We stored the sequences of the representative clones and the clustered contigs in the KUGI database together with their information analyzed by running Blast against RefSeq, human mRNA, and UniGene databases from NCBI. We provide a web-based search engine fur the KUGI database using two types of user interfaces: attribute-based search and similarity search of the sequences. For attribute-based search, we use DBMS technology while we use BLAST that supports various similarity search options. The search system allows not only multiple queries, but also various query types. The results are as follows: 1) information of clones and libraries, 2) accession keys, location on genome, gene ontology, and pathways to public databases, 3) links to external programs, and 4) sequence information of contig and 5'-end of clones. We believe that the KUGI database and search system may provide very useful information that can be used in the study for elucidating the causes of the disease that are prevalent in Korean.
This study examined how national research and development (R&D) in the domain of logistics has changed recently in the Republic of Korea. We conducted basic statistical analysis and social network analysis on 5,327 logistics-related R&D projects undertaken during 2005-2019. Data for performing these analyses were collected from the R&D database of the National Science and Technology Information Service (NTIS). By constructing a co-occurrence matrix with keywords, we conducted degree and betweenness centrality analysis and visualized the network matrix to display a cluster map. This study presents our observations related to the following findings: (1) the chronical trends of logistics R&D, (2) focused fields of logistics R&D, (3) the relations among keywords, and (4) the characteristics of logistics R&D. Finally, we suggest policy implications to boost and diversify logistics R&D.
MicroRNAs (miRNAs) are approximately 22 nucleotides of small noncoding RNAs that control gene expression at the posttranscriptional level through translational inhibition and destabilization of their target mRNAs. The miRNAs are phylogenetically conserved and have been shown to be instrumental in a wide variety of key biological processes including cell cycle regulation, apoptosis, metabolism, imprinting, and differentiation. Recently, a paper has shown that expression of the miRNA-302/367 cluster expressed abundantly in mouse and human embryonic stem cells (ESCs) can directly reprogram mouse and human somatic cells to induced pluripotent stem cells (iPSCs) efficiently in the absence of any of the four factors, Oct4, Sox2, c-Myc, and Klf4. To apply this efficient method to porcine, we analyzed porcine genomic sequence containing predicted porcine miRNA-302/367 cluster through ENSEMBL database, generated a non-replicative episomal vector system including miRNA-302/367 cluster originated from porcine embryonic fibroblasts (PEF), and tried to make porcine iPSCs by transfection of the miRNA-302/367 cluster. Colonies expressing EGFP and forming compact shape were found, but they were not established as iPSC lines. Our data in this study show that pig miRNA-302/367 cluster could not satisfy requirement of PEF reprogramming conditions for pluripotency. To make pig iPSC lines by miRNA, further studies on the role of miRNAs in pluripotency and new trials of transfection with conventional reprogramming factors are needed.
Background: Korean Working Conditions Surveys (KWCS), referencing European Working Conditions Surveys, have been conducted three times in order to survey working condition and develop work-related policies. However, we found three limitations for managing the collected KWCS data: (1) there was no computerized system for managing data; (2) statistical KWCS data were provided by limited one-way communication; and (3) the concept of a one-time provision of information was pursued. We suggest a web-based public service system that enables ordinary people to make greater use of the KWCS data, which can be managed constantly in the future. Methods: After considering data characteristics, we designed a database, which was able to have the result of all pairwise combinations with two extracted data to construct an analysis system. Using the data of the social network for each user, the tailored analysis system was developed. This system was developed with three methods: clustering and classification for building a social network, and an infographic method for improving readability through a friendly user interface. Results: We developed a database including one input entity consisting of the sociodemographic characteristics and one output entity consisting of working condition characteristics, such as working pattern and work satisfaction. A web-based public service system to provide tailored contents was completed. Conclusion: This study aimed to present a customized analysis system to use the KWCS data efficiently, provide a large amount of data in a form that can give users a better understanding, and lay the ground for helping researchers and policy makers understand the characteristics.
데이타의 분류기법은 공장자동화나 로보틱스 분야에서 사용되는 지능시스템의 중요한 기능이다. 일반적으로 이러한 분류시스템을 설계하고자 할때, 준비된 데이타는 레이블링 되어야 하고, 분류하고자하는 클래스의 수도 설정되어야한다. 본 연구에서는 이러한 사전 정보없이 분류 시스템을 설계하고자 최적 클러스터 분석 모델, OFCAM을 제안한다. 이때 사용되는 최적 클러스터 분석 모델은 데이타의 구조에 대한 사전정보 없이, 주어진 데이타의 최적 클러스터의 수와 클러스터 중심점 및 각 데이타에 대한 소속정보를 구해준다. 이를 위하여 OFCAM에서는 목적합수를 가지는 비교사 학습신경망과 클러스터 타당성 전략을 결합하고 있다. OFCAM의 결과를 바탕으로 분류시스템의 데이터베이스, PCSDB가 구축되며 이는 결정 모듈에서 쉽게 활용될 수 있음을 보인다. 이와같은 방법은 하나의 데이타베이스 안에서 필요한 테이블만을 첨가하므로 독립적으로 여러 응용의 분류문제를 다룰 수 있다.
LEE, JUNG-SOOK;CHANG OUK CHUN;MIN-CHUL JUNG;WOO-SIK KIM;HONG-JOONG KIM;MARTIN HECTOR;SAM-BONG KIM;CHAN-SUN PARK
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제7권1호
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pp.68-74
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1997
One hundred and eighty two lactic acid bacteria, isolated mainly from kimchi, including reference strains were examined for their ability to utilize 95 carbon sources. The test strains were assigned to 5 major, 1 minor and 12 single-membered clusters based on the $S_{SM}$, UPGMA algorithm (at similarity of $80{\%}$). These aggregate clusters were equivalent to the genus Leuconostoc (aggregate cluster M and N), the genus Lactobacillus (aggregate cluster Q and R), and the genera Lactobacillus and Leuconostoc (aggregate cluster O and P) according to the database of the Biolog system. This study demonstrates that rapid identification and classification of isolates originating from kimchi can be achieved on the basis of such carbon source utilization tests.
The purposes of this paper were to suggest the procedures for a sizing sys- tem which can provide good fitting of apparel and minimize the loss due to excessive inventory, and to determine an adequate apparel sizing standard. An anthropometric database used for this study was the 1992 National Anthro- pometric Survey of Koreans. The database was limited to 1,336 women who were 18-51 years old. They study was conducted by classifying ages into two groups (18-33, 34-51) using Wilk's lamda. Three principal components : laterality( fullness), linearity(length) and characteristic of torso were selected to describe body types, and these three body type classification of each group were selected by cluster analysis. It was found that all intervals between standard sizes were not equal. They were narrow around the center with high frequencies of the customers but wide in both tail with low frequencies. It was also found that the optimal sizes suing the loss function can be applied well in practice.
본 연구는 블록체인 기반의 집단방역관리 시스템 및 상용화 모델이다. 본 시스템의 구성은 웨어러블 기기로부터 생성된 측정값에 기반하여 생체정보를 생성하는 생체정보생성부와 이곳에서 생성된 생체정보를 방역관리 플랫폼으로부터 전송하는 생체정보 전송부, 공동체서버에서 전송된 조치정보를 방역관리 플랫폼으로부터 수신하는 조치정보 수신부를 포함하는 시스템이다. 또한, 단말기로부터 생체정보를 수집하는 생체정보수신부와 상기 생체정보 수신부를 통해 생성된 생체정보를 블록체인 암호화 기술에 기반하여 암호화하는 암호부 및 감염병에 대한 증상을 데이터베이스화하여 증상정보를 저장하는 감염진단 데이터베이스로 구성된다. 생성된 데이터베이스는 유증상자로 확인된 사용자의 단말기로부터 위치정보를 수신하여 해당 사용자의 위치를 확인하는 위치정보 확인부와 위치가 확인된 후 사용자의 위치에 기반하여 해당 사용자가 공동체에 도착하였는지 판단하는 공동체도착 판단부를 포함하고 있다. 그리고 공동체 서버는 생성된 정보들 간의 상호작용을 돕는다. 이러한 블록체인 기반의 집단방역관리 시스템은 기존의 방역관리체계를 고도화하며 더욱 안전하고 건강한 사회를 구현하는데 도움을 줄 수 있다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
Gong Sung-Sam;Kim Tae-Hyung;Oh Jung-Su;Kwon Je-Keun;Cho Su-An;Bolser Dan;Bhak Jong
Genomics & Informatics
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제4권3호
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pp.125-128
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2006
We present an openfree hypertext (also known as wiki) web cluster called BioCC. BioCC is a novel wiki farm that lets researchers create hundreds of biological web sites. The web sites form an organic information network. The contents of all the sites on the BioCC wiki farm are modifiable by anonymous as well as registered users. This enables biologists with diverse backgrounds to form their own Internet bio-communities. Each community can have custom-made layouts for information, discussion, and knowledge exchange. BioCC aims to form an ever-expanding network of openfree biological knowledge databases used and maintained by biological experts, students, and general users. The philosophy behind BioCC is that the formation of biological knowledge is best achieved by open-minded individuals freely exchanging information. In the near future, the amount of genomic information will have flooded society. BioGG can be an effective and quickly updated knowledge database system. BioCC uses an opensource wiki system called Mediawiki. However, for easier editing, a modified version of Mediawiki, called Biowiki, has been applied. Unlike Mediawiki, Biowiki uses a WYSIWYG (What You See Is What You Get) text editor. BioCC is under a share-alike license called BioLicense (http://biolicense.org). The BioCC top level site is found at http://bio.cc/
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[게시일 2004년 10월 1일]
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