• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.241-243
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• 2004

마이크로어레이 칠을 이용한 실험은 한 번에 수백 혹은 수십만 개의 유전자 발현 정보나 유전자형을 얻을 수 있기 때문에 유전자 비교 분석에 있어서 획기적인 방법이라 할 수 있다. 정차 마이크로어레이 칩을 이용한 실험이 활발히 진행되면서 마이크로어레이 이미지 분석을 위한 소프트웨어가 필요로 하게 되었으며, 이를 위해 않은 소프트웨어들이 개발되었다. 하지만 지금까지 개발되어온 소프트웨어들은 필요한 기능을 하는 모듈을 재사용하여 소프트웨어를 쉽게 업데이트(update)하거나, 다른 소프트웨어 개발 시에 일부 필요한 모듈(module)들을 쉴게 재사용하기가 힘들었다 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 컴포넌트 기반으로 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어 개발에 대해서 제안한다. 개발된 컴포넌트들은 사용자 편의에 맞게 새로운 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어를 다시 개발하거나 단백질 침과 같은 다른 바이오 이미지 분석 소프트웨어 개발 시에서도 쉴게 재사용될 수 있어 개발기간 및 개발비용을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.955-957
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• 2004

DNA 마이크로어레이(microarray)란 새로운 개념의 기술이 도입되면서, 이를 이용하여 유전체(genome)를 탐색하거나, 동시에 수천 개의 유전자간의 상호작용을 관찰 할 수 있게 되었다. 이러한 이점으로 인하여, 많은 DNA 마이크로어레이 실험이 시행되고 있다. DNA 마이크로어레이 실험으로 생성되는 이미지 데이터는 그 양이 방대하고, 분석하는 연구자에 따라 판정이 달라질 수 있으므로, 이를 효율적으로 분석할 수 있는 방법들이 필요하게 되었다. 하지만, 마이크로어레이 이미지 데이터는 반점(Spot) 위치의 변동이나 반점의 모양, 크기가 고르지 않는 것과 칼은 다양한 문제로 인하여 자동적으로 분석하기는 어렵다. 본 논문에서는 마이크로어레이의 균일 격자(regular grid) 구조 탐색을 이용하여 새로운 주소 결정 알고리즘을 소개한다.

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.31 no.2
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• pp.182-190
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• 2003

As DNA microarrays are widely used recently, the amount of microarray data is exponentially increasing. Until now, however, no domestic system is available for the efficient management of such data. Because the number of experimental data in a specific laboratory is limited, it is necessary to avoid redundant experiments and to accumulate the results using a shared data management system for microarrays. In this paper, a system named WEMA (WEb management of Micro Arrays) was designed and implemented to manage and process the microarray data. WEMA system was designed to include the basic feature of MIAME (Minimal Information About a Microarray Experiment), and general data units were also defined in the system in order to systematically manage the data. The WEMA system has three main features: efficient management of microarray data, integration of input/ouput data, and metafile processing. The system was tested with actual microarray data produced by a molecular biology laboratory, and we found that the biologists could systematically manage and easily analyze the microarray data. As a consequence, the researchers could reduce the cost of data exchange and communication.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.155-163
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• 2003

마이크로어레이를 이용한 발현실험이 기하급수적으로 늘어남에 따라 마이크로어레이이미지를 자동으로 처리하는 기술에 대한 요구가 커지고 있고, 이에 대한 연구도 많아지고 있다. 마이크로어레이 이미지를 자동으로 처리하기 위해서는 각 이미지가 가지고 있는 스팟 패턴를 알아보고, 자동화 정도를 측정할 수 있는 품질평가함수가 필요하다. 우리는 본 논문에서 마이크로어레이 이미지 분석의 자동화에 대한 평가를 도와주는 스팟 패턴의 품질평가함수(quality measure)를 정의하고, 각 실험이 얼마나 잘 이루어졌는지를 예측할 수 있는 품질제어평가함수(quality control measure)를 정의한다. 또한 마이크로어레이 실험과 이미지에 대한 품질을 평가하기 위해서 이미지내의 블럭들과 스팟들에 대한 통계량을 이용하고, 스팟들의 발현값에 대한 정확도를 측정하기 위한 품질평가함수들을 정의한다. 이러한 품질평가함수의 측정을 위해서 최대정규정점의 집합(maximal regular point set)과 메타그리드를 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.6-10
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• 2006

마이크로어레이 실험의 등장으로 한 번에 수백 개에서 수천 개의 유전자를 실험할 수 있게 되었다. 이는 기존의 실험과 비교했을 때 질적인 측면과 양적인 측면에서 가히 혁신적이라 할 수 있다. 마이크로어레이 칩을 이용한 실험에서 쏟아져 나오는 엄청난 데이터를 비교, 분석, 관리하기 위해서는 실험실의 마이크로어레이 분석 소프트웨어나 시스템간의 데이터 형식이 호환되어야 하며, 소프트웨어의 지원 또한 획기적이고 효율적이어야 한다. 본 논문에서는 다양한 종류의 마이크로어레이 입력 데이터 및 분석 데이터를 다룰 수 있고, 표준 파일 형식으로의 변환 기능을 제공하며, 마이크로어레이 이미지 분석용 소프트웨어인 ArrayMall[1,2]과 유전자 조절 네트워크 분석 시스템인 GENAW[3]를 통합하고 마이크로어레이 실험데이터의 분석, 관리 및 데이터 공유를 위한 분산 시스템인 SMILE[4]에 대해 소개한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.9
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• pp.514-526
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• 2004

Microarray is a new technique for gene expression experiment, which has gained biologist's attention for recent years. This technology enables us to obtain hundreds and thousands of expression of gene or genotype at once using microarray Since it requires manual work to analyze patterns of gene expression, we want to develop an effective and automated tools to analyze microarray image. However it is difficult to analyze DNA chip images automatically due to several problems such as the variation of spot position, the irregularity of spot shape and size, and sample contamination. Especially, one of the most difficult problems in microarray analysis is the block and spot addressing, which is performed by manual or semi automated work in all the commercial tools. In this paper we propose a new algorithm to address the position of spot and block using a new concept of regular structure grid searching. In our algorithm, first we construct maximal I-regular sequences from the set of input points. Secondly we calculate the rotational angle and unit distance. Finally, we construct I-regularity graph by allowing pseudo points and then we compute the spot/block address using this graph. Experiment results showed that our algorithm is highly robust and reliable. Supplement information is available on http://jade.cs.pusan.ac.kr/~autogrid.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.7
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• pp.411-421
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• 2002

In this Paper we propose a new Image analysis algorithm for microarray processing and a method to locate the position of the grid cell using the topology of the grid spots. Microarray is a device which enables a parallel experiment of 10 to 100 thousands of test genes in order to measure the gene expression. Because of the huge data obtained by a experiment automated image analysis is needed. The final output of this microarray experiment is a set of 16-bit gray level image files which consist of grid-structured spots. In this paper we propose one algorithm which located the address of spots (spot indices) using graph structure from image data and a method which determines the precise location and shape of each spot by measuring the inclination of grid structure. Several experiments are given from real data sets.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.2
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• pp.143-153
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• 2006

Microarray which enables us to obtain hundreds and thousands of expression of gene or genotype at once is an epoch-making technology in comparative analysis of genes. First of all, we have to measure the intensity of each gene in an microarray image from the experiment to gain the expression level of each gene. But it is difficult to analyze the microarray image in manual because it has a lot of genes. Meta-gridding method and various auto-gridding methods have been proposed for this, but thew still have some problems. For example, meta-gridding requires manual-work due to some variations in spite of experiment in same microarray, and auto-gridding nay not carried out fully or correctly when an image has a lot of noises or is lowly expressed. In this article, we propose Hierarchical Grid Alignment algorithm for new methodology combining meta-gridding method with auto-gridding method. In our methodology, we necd a meta-grid as an input, and then align it with the microarray image automatically. Experimental results show that the proposed method serves more robust and reliable gridding result than the previous methods. It is also possible for user to do more reliable batch analysis by using our algorithm.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2004.11a
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• pp.117-123
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• 2004

마이크로어레이 (microarray) 기술이 개발된 후로 연관된 유전자 클러스터 (cluster)를 찾는 문제는 깊이 연구되어왔다. 이 문제는 핵심적인 과제 중 하나는 생물학적으로 타당한 클러스터의 수를 결정하는 데 있다. 본 논문은 최적의 클러스터 수를 결정하는 기준을 제시하고, non-negative factorization (NMF)를 이용해 클러스터 centroid의 패턴을 찾는 방법을 제안한다. NMF에 의해 발견된 각각의 패턴은 생물학적 프로세스의 특정 부분으로 해석될 수 있다. NMF는 factor matrix의 entity를 non-negative로 제약 (constraint)하고, 이 제약은 오직 additive combination만 허용하기 때문에 이러한 부분적인 패턴을 찾아낼 수 있다. NMF의 유용성은 이미지 분석과 텍스트 분석에서 이미 입증되어 있다. 본 논문에서 제안한 방법에 의해 위의패턴과 유사한 발현 패턴을 갖는 유전자를 모을 수 있었다. 제안된 방법은 human fibroblast데이터와 yeast cell cycle 데이터에 적용해 성능을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.198-201
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• 2005

DNA microarray 칩은 신약 개발, 유전적 질환 진단, Bio-molecular 상호작용 연구, 유전자의 기능연구 등 폭넓게 사용되고 있다. 이 논문은 cDNA mimcroarray 데이터를 분석하기 위한 웹형태의 시스템 개발에 대한 내용을 다룬다. 하나의 cDNA microarray에는 수 백에서 수 만개의 유전자가 심어져 있으며, 데이터를 분석할 때 대량의 데이터와 다양한 형태의 오류로 인해서 데이터간의 차이를 보정하는 분석 도구와 통계적 기법들이 사용되어야 한다. 본 논문에서는 가상 칩 뷰어를 이용하여 실제 microarray 데이터의 foreground intensity에서 백그라운드의 intensity를 제거하여 일반화된 칩 이미지를 생성한다. 이 가상 칩 뷰어는 여러 가지 필터효과와 서로 다른 두 형광의 차이를 조정하는 global normalization 기법을 사용하여 발현 유전자 분석을 시각적으로 할 수 있고, 중복된 마이크로어레이 칩 데이터를 통하여 시간이 많이 걸리는 분석전 칩의 유효성을 검토할 수 있다. 칩 데이터의 normalization을 위한 통계 방법으로 R 통계 도구와 linear 모델을 사용하여 microarray 칩의 유전자 발현 양상을 분석한다. 통계적 방법을 사용하지 않은 데이터를 추출, 이 데이터의 패턴 그래프 그리고 발현 레벨을 분류하여 마이크로어레이의 각 스팟의 유효성 검토의 정확성을 높였다. 이 시스템은 칩의 유효성 검토, 스팟의 유효성 검토, 유전자 선정에 대해 분석의 용이성과 정확성을 높일 수 있었다.