• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.56-60
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• 2016

탠덤 질량 분석에서는 신뢰도 높은 펩타이드 동정을 위해 목표 데이터베이스의 참조 단백질 순서를 재배치한 디코이 데이터베이스가 주로 이용된다. 한편 목표 데이터베이스와 디코이 데이터베이스 사이 혹은 디코이 데이터베이스 내부에 서열이 동일한 중복 펩타이드가 존재할 수 있으며, 이는 단백질 동정을 어렵게 하는 요인이 된다. 따라서 디코이 데이터베이스의 중복성을 최소화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 디코이 데이터베이스 생성에 널리 사용되는 의사셔플(pseudo-shuffling)과 의사역순(pseudo-reversing) 방법이 디코이 데이터베이스의 중복성에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 목표 데이터베이스 크기와 데이터베이스 생성 시 허용되는 'missed cleavage site'의 최대 개수는 중복성을 증가시킴을 확인하였다. 또한 동일한 조건에서는 의사역순 방법이 의사셔플보다 항상 낮은 수준의 중복성을 가지는 디코이 데이터베이스를 생성하였다.

• 대한약침학회지
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• 제18권3호
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• pp.11-18
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• 2015

Objectives: Systems biology is a novel subject in the field of life science that aims at a systems' level understanding of biological systems. Because of the significant progress in high-throughput technologies and molecular biology, systems biology occupies an important place in research during the post-genome era. Methods: The characteristics of systems biology and its applicability to traditional medicine research have been discussed from three points of view: data and databases, network analysis and inference, and modeling and systems prediction. Results: The existing databases are mostly associated with medicinal herbs and their activities, but new databases reflecting clinical situations and platforms to extract, visualize and analyze data easily need to be constructed. Network pharmacology is a key element of systems biology, so addressing the multi-component, multi-target aspect of pharmacology is important. Studies of network pharmacology highlight the drug target network and network target. Mathematical modeling and simulation are just in their infancy, but mathematical modeling of dynamic biological processes is a central aspect of systems biology. Computational simulations allow structured systems and their functional properties to be understood and the effects of herbal medicines in clinical situations to be predicted. Conclusion: Systems biology based on a holistic approach is a pivotal research methodology for understanding the mechanisms of traditional medicine. If systems biology is to be incorporated into traditional medicine, computational technologies and holistic insights need to be integrated.

• 대한한의학방제학회지
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• 제28권3호
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• pp.243-254
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• 2020

Objectives : Network pharmacology analysis is commonly used to investigate the synergies and potential mechanisms of multiple compounds by analyzing complex, multi-layered networks. We used TCMSP and BATMAN-TCM databases to compare results of network pharmacological analysis between White Ginseng(WG) and Red Ginseng(RG). Methods : WG and RG were compared with components and their target molecules using TCMSP database, and compound-target-pathway/disease networks were compared using BATMAN-TCM database. Results : Through TCMSP, 104 kinds of target molecules were derived from WG and 38 kinds were derived from RG. Using the BATMAN-TCM database, target pathways and diseases were screened, and more target pathways and diseases were screened compared to RG due to the high composition of WG ingredients. Analysis of component-target-pathway/disease network using network analysis tools provided by BATMAN-TCM showed that WG formed more networks than RG. Conclusions : Network pharmacology analysis can be effectively performed using various databases used in system biology research, and although the materials that have been reported in the past can be used efficiently for research on diseases related to targets, the results are unreliable if prior studies are focused on limited or narrow research areas.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.372-380
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• 2003

시간에 따라 변화하는 사건들을 저장하는 시간지원 데이타베이스에서 기존의 집계 처리 기법에 시간을 고려하여 처리하도록 확장해야 한다. 기존의 시간지원 집계 처리 기법들은 매번 질의의 대상이 되는 사건들이 다를 때마다 시간 구간을 반복해서 구하고 그 구간마다의 결과를 계산해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시간지원 데이타베이스에 저장된 사건의 시작 시간과 종료 시간만을 미리 읽어 들여서 구성한 시점 시퀀스를 이용하여 시간지원 집계를 처리하는 방법을 제안하였다. 또한 데이타베이스에서 저장된 사건의 삭제나 새로운 사건의 삽입에 따른 시점 시퀀스 갱신의 용이성에 대해서도 언급하였다. 시점 시퀀스는 시간 구간에 대한 정보를 미리 저장하고 있기 때문에, 질의의 대상이 되는 사건들이 다른 시간지원 집계 질의가 계속해서 들어올 때 기존의 방법에 비해 효율적으로 처리할 수 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제17권1호
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• pp.10.1-10.3
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• 2019

To identify miRNA-mRNA interaction pairs associated with binary phenotypes, we propose a hierarchical structural component model for miRNA-mRNA integration (HisCoM-mimi). Information on known mRNA targets provided by TargetScan is used to perform HisCoM-mimi. However, multiple databases can be used to find miRNA-mRNA signatures with known biological information through different algorithms. To take these additional databases into account, we present our advanced application software for HisCoM-mimi for binary phenotypes. The proposed HisCoM-mimi supports both TargetScan and miRTarBase, which provides manually-verified information initially gathered by text-mining the literature. By integrating information from miRTarBase into HisCoM-mimi, a broad range of target information derived from the research literature can be analyzed. Another improvement of the new HisCoM-mimi approach is the inclusion of updated algorithms to provide the lasso and elastic-net penalties for users who want to fit a model with a smaller number of selected miRNAs and mRNAs. We expect that our HisCoM-mimi software will make advanced methods accessible to researchers who want to identify miRNA-mRNA interaction pairs related with binary phenotypes.

• BMB Reports
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• 제55권9호
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• pp.417-428
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• 2022

Herbal medicine, a multi-component treatment, has been extensively practiced for treating various symptoms and diseases. However, its molecular mechanism of action on the human body is unknown, which impedes the development and application of herbal medicine. To address this, recent studies are increasingly adopting systems pharmacology, which interprets pharmacological effects of drugs from consequences of the interaction networks that drugs might have. Most conventional network-based approaches collect associations of herb-compound, compound-target, and target-disease from individual databases, respectively, and construct an integrated network of herb-compound-target-disease to study the complex mechanisms underlying herbal treatment. More recently, rapid advances in high-throughput omics technology have led numerous studies to exploring gene expression profiles induced by herbal treatments to elicit information on direct associations between herbs and genes at the genome-wide scale. In this review, we summarize key databases and computational methods utilized in systems pharmacology for studying herbal medicine. We also highlight recent studies that identify modes of action or novel indications of herbal medicine by harnessing drug-induced transcriptome data.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 추계 학술대회 논문집
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• pp.27-40
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• 2004

다중축척 공간데이터베이스란 동일한 현실 공간을 여러 축척의 데이터베이스로 저장한 것을 말한다. 이 다중축척의 데이터베이스는 기존에 구축된 원시 데이터베이스로부터 유도될 수 있다. 그런데 이 유도과정에서 원시 데이터베이스에 있던 기하 및 위상관계는 변형이 된다. 그리고 이 관계 변형은 유도된 데이터베이스의 무결성을 보장하지 못하는 원인이 된다. 때문에 유도된 데이터베이스가 원시 데이터베이스와 일관성이 있는지를 조사할 필요가 있다. 이 논문은 원시 데이터베이스와 유도된 다중축척 데이터베이스간의 위상적 일관성에 초점을 둔다. 특히, 2차원 공간객체가 1차원으로 축소되었을 때 위상관계의 일관성을 평가하는 방법을 제안할 것이다. 즉, 2차원 공간객체간에 위상관계를 표현하는 8가지 위상관계를 2차원과 1차원 공간객체간에 위상관계를 표현하는 19가지 위상관계로 일관성 있게 전환하는 4가지 방법을 제안할 것이다. 이 방법들은 새로 생성된 다중축척 데이터베이스의 위상관계가 원시 데이터베이스로부터 일관성 있게 유도되었는지를 판단하는 근거가 될 수 있다. 또, 다중축척 데이터베이스간에 위상관계의 일관성을 보장하므로 동일 공간에 주어진 사용자 질의는 축척에 상관없이 그 결과가 동일하게 된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.250-257
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• 2002

Clustering is a data mining method, which consists in discovering interesting data distributions in very large databases. In traditional data clustering, similarity of a cluster of object is measured by pairwise similarity of objects in that paper. In view of the nature of clustering transactions, we devise in this paper a novel measurement called item similarity and utilize this to perform clustering. With this item similarity measurement, we develop an efficient clustering algorithm for target marketing in each group.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권1호
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• pp.12-21
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• 2021

For successful automatic target recognition(ATR) with synthetic aperture radar(SAR) imagery, SAR target images of the database should have the identical or highly similar resolution with those collected from SAR sensors. However, it is time-consuming or infeasible to construct the multiple databases with different resolutions depending on the operating SAR system. In this paper, an approach for resolution conversion of SAR target images is proposed based on conditional generative adversarial network(cGAN). First, a number of pairs consisting of SAR target images with two different resolutions are obtained via SAR simulation and then used to train the cGAN model. Finally, the model generates the SAR target image whose resolution is converted from the original one. The similarity analysis is performed to validate reliability of the generated images. The cGAN model is further applied to measured MSTAR SAR target images in order to estimate its potential for real application.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.113-121
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• 2023

한의학 및 중의학 분야에서 네트워크 약리학은 계산학적인 방법을 통해 한약의 분자생물학적인 기전을 연구하기 위해 널리 활용된다. 개별 연구를 위해 사용되는 데이터베이스, 분석기법, 분석기준 등은 다양하나, 대부분의 한의학 네트워크 약리학 연구들은 약재-성분 네트워크 구축, 성분-표적 네트워크 구축, 표적의 해석이라는 유사한 단계로 수행된다. 효율적이고 일관성있는 한의학 네트워크 약리학 분석을 위해서, 우리는 일반적으로 적용할 수 있는 한의학 네트워크 분석 파이프라인 시스템을 설계하고 구현하였다. 우리는 이 시스템의 신뢰성을 약재의 네트워크 약리학 분석을 위해 널리 사용되는 데이터베이스를 활용해서 확인하였다. 제안된 시스템은 다양한 한약에 대한 네트워크 약리학적 분석을 용이하게 하고, 일관성 있는 분석을 도울 것이다.