• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 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.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.130-134
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• 2005

본 연구는 애너그램(anagram) 문제해결 과제에서 발생하는 제약들(영어 철자연쇄 집합의 출현 확률과 단어 내 위치 확률)을 동시에 병렬적으로 만족시키는 확률 모델 학습과정을 보인다. 애너그램에 관한 많은 선행연구들은 이 문제해결 과정이 단순히 기호처리적인 층위뿐만 아니라 하위기호적(subsymbolic) 층위에서의 상향식 처리로 인해 일어남을 밝혀왔고, 주로 영어 철자의 연쇄체의 확률값을 이용해왔다. 본 연구는 확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)을 통해 애너그램 문제해결이 한 번씩 끝날 때마다 철자 연쇄체의 출현 및 위치 분포 확률이 어떻게 유연한 변화를 갖는지에 집중한다. 하나의 문제를 풀고 나면 본 모델은 그 전 문제를 풀었을 때의 상태 패턴으로부터 변화를 보인다. 이러한 분포 변화를 통해 하위기호적 활동의 영향이 문제해결에 있어서 학습구조의 유연한 변화에 중요한 영향을 끼친다는 점을 확인했다.