• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.299-314
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• 2017

In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질 값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다.

• 대한인간공학회지
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• 제31권4호
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• pp.601-607
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• 2012

Objective: The aim of this study is to classify between intentional and natural blinks in vision based eye tracking system. Through implementing the classification method, we expect that the great eye tracking method will be designed which will perform well both navigation and selection interactions. Background: Currently, eye tracking is widely used in order to increase immersion and interest of user by supporting natural user interface. Even though conventional eye tracking system is well focused on navigation interaction by tracking pupil movement, there is no breakthrough selection interaction method. Method: To determine classification threshold between intentional and natural blinks, we performed experiment by capturing eye images including intentional and natural blinks from 12 subjects. By analyzing successive eye images, two features such as eye closed duration and pupil size variation after eye open were collected. Then, the classification threshold was determined by performing SVM(Support Vector Machine) training. Results: Experimental results showed that the average detection accuracy of intentional blinks was 97.4% in wearable eye tracking system environments. Also, the detecting accuracy in non-wearable camera environment was 92.9% on the basis of the above used SVM classifier. Conclusion: By combining two features using SVM, we could implement the accurate selection interaction method in vision based eye tracking system. Application: The results of this research might help to improve efficiency and usability of vision based eye tracking method by supporting reliable selection interaction scheme.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.319-328
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• 2021

Parallel administration of numerous drugs increases Drug-Drug Interaction (DDI) because one drug might affect the activity of other drugs. DDI causes negative or positive impacts on therapeutic output. So there is a need to discover DDI to enhance the safety of consuming drugs. Though there are several DDI system exist to predict an interaction but nowadays it becomes impossible to maintain with a large number of biomedical texts which is getting increased rapidly. Mostly the existing DDI system address classification issues, and especially rely on handcrafted features, and some features which are based on particular domain tools. The objective of this paper to predict DDI in a way to avoid adverse effects caused by the consumed drugs, to predict similarities among the drug, Drug pair similarity calculation is performed. The best optimal weight is obtained with the support of KHA. LSTM function with weight obtained from KHA and makes bets prediction of DDI. Our methodology depends on (LSTM-KHA) for the detection of DDI. Similarities among the drugs are measured with the help of drug pair similarity calculation. KHA is used to find the best optimal weight which is used by LSTM to predict DDI. The experimental result was conducted on three kinds of dataset DS1 (CYP), DS2 (NCYP), and DS3 taken from the DrugBank database. To evaluate the performance of proposed work in terms of performance metrics like accuracy, recall, precision, F-measures, AUPR, AUC, and AUROC. Experimental results express that the proposed method outperforms other existing methods for predicting DDI. LSTMKHA produces reasonable performance metrics when compared to the existing DDI prediction model.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권5호
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• pp.437-446
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• 2016

Feature selection has become an essential technique to reduce the dimensionality of data sets. Many features are frequently irrelevant or redundant for the classification tasks. The purpose of feature selection is to select relevant features and remove irrelevant and redundant features. Applications of the feature selection range from text processing, face recognition, bioinformatics, speaker verification, and medical diagnosis to financial domains. In this study, we focus on filter methods based on information entropy : IG (Information Gain), FCBF (Fast Correlation Based Filter), and mRMR (minimum Redundancy Maximum Relevance). FCBF has the advantage of reducing computational burden by eliminating the redundant features that satisfy the condition of approximate Markov blanket. However, FCBF considers only the relevance between the feature and the class in order to select the best features, thus failing to take into consideration the interaction between features. In this paper, we propose an improved FCBF to overcome this shortcoming. We also perform a comparative study to evaluate the performance of the proposed method.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.679-688
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• 2006

대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터는 위양성(false positive) 데이터의 비율이 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오류가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터를 입력으로 받아 각 단백질 상호작용의 신뢰도를 검증하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안 시스템은 단백질 상호작용 데이터에 상호작용의 근거로서 사용될 수 있는 다양한 생물학적 특징들에 관한 데이터를 통합하고 특징 선택 방법을 사용하여 통합된 속성들 중 위양성 여부를 판별하는데 가장 적합한 특징들을 선택한 후 데이터 마이닝 분류 알고리즘을 적용하여 대용량 실험으로부터 산출된 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 평가한다. 특징 선택의 결과와 분류 기법의 성능은 데이터 특성에 매우 의존하므로, 제안시스템에 가장 적합한 속성 부분집합과 가장 좋은 성능을 내는 분류 알고리즘을 찾기 위해 다양한 특징 선택 방법과 데이터 마이닝 분류 알고리즘들을 적용하고 그 성능을 다각적으로 비교분석 하였다. 실험 결과, 특징 선택 방법과 분류 알고리즘을 결합시킨 제안 시스템은 오류 데이터가 섞여있는 단백질 상호작용 데이터에서 실제로 상호작용하는 단백질 쌍을 골라내는 작업에 있어 기존 연구들에 비해 매우 뛰어난 성능을 보여줬다. 또한 본 연구를 통해 단백질 상호작용 데이터의 신뢰도를 검증함에 있어서 다양한 특징 선택 방법들과 분류 알고리즘들이 성능에 미치는 영향에 관해서도 정리할 수 있었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제20권1호
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• pp.30-48
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• 2014

본 연구는 도시 간 상호작용 지수(지배력 지수, 상대적 강도 지수, 엔트로피 지수)를 활용하여 출근 흐름과 업무 흐름, 화물 흐름에 있어서 수도권 도시 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 분석 결과는 수도권의 도시 네트워크가 흔히 네트워크형 도시체계론에서 말하는 수평적이고 상호보완적이며 양방향과 규모 중립적이기 보다는 매우 규모 의존적이고, 수직적이고 최고차 중심도시에 의존적하는 지배 종속적 구조를 가지고 있는 것으로 나타났다. 출근 업무 흐름에 비해 화물 흐름의 네트워크가 다소 균형적이기는 하지만, 상호작용의 계층 구조, 흐름의 상대적 강도, 균형성 등 모든 면에서 출근 업무 흐름이든, 화물 흐름이든 서울과의 상호작용이 결정적이다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제31권5호
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• pp.545-566
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• 2009

Bridge columns are subjected to combined actions of axial force, shear force and bending moment during earthquakes, caused by spatially-complex earthquake motions, features of structural configurations and the interaction between input and response characteristics. Combined actions can have significant effects on the force and deformation capacity of RC columns, resulting in unexpected large deformations and extensive damage that in turn influences the performance of bridges as vital components of transportation systems. This paper evaluates the seismic response of three prototype reinforced concrete bridges using comprehensive numerical models that are capable of simulating the complex soil-structural interaction effects and nonlinear behavior of columns. An analytical approach that can capture the shear-flexural interacting behavior is developed to model the realistic nonlinear behavior of RC columns, including the pinching behavior, strength deterioration and stiffness softening due to combined actions of shear force, axial force and bending moment. Seismic response analyses were conducted on the prototype bridges under suites of ground motions. Response quantities of bridges (e.g., drift, acceleration, section force and section moment etc.) are compared and evaluated to identify the effects of vertical motion, structural characteristics and the shear-flexural interaction on seismic demand of bridges.

• Mycobiology
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• 제49권5호
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• pp.439-453
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• 2021

During the rainy season in Thailand, specimens of Phallus chiangmaiensis sp. nov. and P. merulinus were collected from Chiang Mai and Samut Sakhon Provinces, respectively. Molecular phylogenetic analyses based on sequences of the nuclear ribosomal large subunit (LSU), nuclear ribosomal 5.8S gene including the internal transcribed spacer regions 1 and 2 (ITS), and the protein-coding gene atp6 (mitochondrial adenosine triphosphate [ATP] synthase subunit 6) support the placement of the new species within Phallus. Phallus chiangmaiensis has a well-developed white indusium and campanulated caps with reticulate surfaces. It differs morphologically from the related species, as supported by the phylogenetic data. Phallus merulinus is reported here as a species that was re-encountered in Thailand. The descriptions of the species are accompanied by illustrations of macro- and micro- morphological features, and a discussion of the related taxa is presented.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.54.1-54.1
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• 2019

Solar observations often show that interaction of more than one flux rope is involved in solar eruptions. In this regard, Lau and Finn (1996) intensively studied the interaction of two flux ropes, which reside in between two parallel planes each mimicking one polarity region of the solar photosphere. However, this geometry is quite far from the real solar situation, in which all feet of flux tubes are rooted in one surface only. In this paper, we study the interaction of two flux ropes in a semi-infinite region above a plane representing the solar photosphere. Four cases of the flux rope interaction are investigated in our MHD simulation study: (1) parallel axial fields and parallel axial currents (co-helicity), (2) antiparallel axial fields and parallel axial currents (counter-helicity), (3) parallel axial fields and antiparallel axial currents (counter-helicity), and (4) antiparallel axial fields and antiparallel axial currents (co-helicity). Each case consists of four or six subcases according to the background field direction relative to the flux ropes and the relative positions of the flux rope footpoints. In our simulations, all the cases eventually show eruptive behaviors, but their degree of explosiveness and field topological evolutions are quite different. We construct artificial emission measure maps based on the simulations and compare them with images of CME observations, which provides us with information on what field configurations may generate certain eruption features.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.365-377
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• 2006

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용 하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질 상호작용의 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이타가 산출되고 있는 현(現) 게놈시대에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모(Saccharomyces cerevisiae)에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이타들에서 속성들 간의 연관을 통해 유추 가능한 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관속성 마이닝 방법을 제시한다. 단백질의 속성들 중 연속값을 가지는 속성값들은 최대상호 의존성에 기반을 두어 이산화 하였으며, 정보이론기반 속성선택 알고리즘을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 단백질의 속성(attribute) 수 증가에 따른 속성차원문제를 극복하도록 하였다. 속성들 간의 연관성 발견은 데이타마이닝 분야에서 사용되는 연관규칙 발견(association rule discovery) 방법을 사용하였다 논문에서 제안한 방법은 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 최대 약 96.5%의 예측 정확도를 보였으며 속성필터링을 통하여 속성필터링을 하지 않는 기존의 방법에 비해 최대 약 29.4% 연관규칙 발견속도 향상을 보였다.