Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.69-72
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2001
유전체 연구를 위해 구축된 바이오 데이터베이스는 해당 프로젝트의 목적에 따라 서로 다른 주체에 의해 독립적으로 구축되어 왔다. 그러나 바이오 데이터의 효과적인 판용을 위해서는 그러한 이질적인 바이오 데이터베이스의 정보를 상호 연계하여 분석한 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 핵산 데이터베이스인 GenBank와 단백질 데이터베이스인 SWISS-PROT, 문헌 데이터베이스인 PubMed의 데이터 구조를 개체-관련성 도표로 각각 모델링한 후 합병하여, 핵산-단백질-문헌자료로 연계되는 정보를 통합 서비스할 수 있는 모델과 시스템 구조를 제시한다.
Biomass has become a major feedstock for bioenergy and other bio-based products because of its renewability and environmental benefits. Various researches have been done in the prediction of crucial characteristics of biomass, including the active utilization of spectroscopy data. Near infrared (NIR) spectroscopy has been widely used because of its attractive features: it's non-destructive and cost-effective producing fast and reliable analysis results. This work developed the multivariate statistical scheme for predicting weight loss profiles based on the utilization of NIR spectra data measured for six lignocellulosic biomass types. Wavelet analysis was used as a compression tool to suppress irrelevant noise and to select features or wavelengths that better explain NIR data. The developed scheme was demonstrated using real NIR data sets, in which different prediction models were evaluated in terms of prediction performance. In addition, the benefits of using right pretreatment of NIR spectra were also given. In our case, it turned out that compression of high-dimensional NIR spectra by wavelet and then PLS modeling yielded more reliable prediction results without handling full set of noisy data. This work showed that the developed scheme can be easily applied for rapid analysis of biomass.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.231-232
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2015
최근 유전체학, NGS(Next Generation Sequencing) 기술, IT/NT 장비의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요된다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.11a
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pp.301-302
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2014
질병의 발병기작과 같이 생명현상을 이해하기 위해서는 질병관점에서 생명현상을 분석하는 연구가 필요하며, 이를 지원하기 위한 질병과 관련된 임상 및 바이오 정보의 통합된 데이터베이스가 필요하다. 통합된 데이터베이스를 구축하기 위해서는 다양한 출처로부터 수집되는 다양한 임상 및 바이오 정보를 하나로 통합하여 저장 및 관리하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 위한 범용적 임포팅 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 다양한 출처로부터 수집되는 임상 및 바이오 정보를 데이터 형태에 상관없이 하나의 통합 데이터베이스에 입력할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.22-27
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2006
압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.268-270
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2004
네트워크가 보편화되면서 어떠한 정보의 교환도 시간과 장소에 상관없이 가능하게 되었다. 자체 실험실에서 실험한 값을 포함하여 분산된 다양한 소스로부터 많은 실험 값의 정보를 통합하는 즉, 멀티 소스 데이터에 대한 통합 규칙을 만들 수 있다면 다양하고 유용한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 또한 통합된 규칙을 통해서 새로운 안목으로 실험을 진행할 수도 있으며, 미처 생각하지 못했던 관련 지식을 습득할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 분산된 데이터를 통합하여 멀티 소스 데이터들 간의 통합 규칙을 만들고 이의 분석 기반이 되도록 하는 방법에 대해 소개한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.371-374
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2014
현재 국내에서 사용되고 있는 신분 인증 시스템은 주민등록번호와 같은 개인 정보를 기반으로 인증을 수행하여, 프라이버시 침해 위협이 존재한다. 그 해결 방안으로 가상 ID를 이용하는 I-PIN과 e-ID 카드가 제안되었지만, 문제점은 ID와 패스워드만 알고 있다면 누구나 도용이 가능하고 오프라인에서 사용하는 플라스틱 카드의 경우 위 변조가 가능하다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 주민등록번호를 대체할 식별 데이터인 QR-ID를 생성하고, 이에 기반을 둔 QR-ID 카드를 제안한다. QR 코드는 인식기에 대한 제약이 적고 일부 데이터 조작만으로 새로운 QR 코드 생성이 가능하여 노출 시 새로운 ID로 갱신할 수 있으며, QR-ID는 소유자의 바이오메트릭 데이터로 암호화되어 타인이 복호화 할 수 없다.
근지구 우주환경 예측을 위해서는 태양의 주기, 흑점, 그리고 코로나의 방출과 함께 Van Allen Belt에 붙잡힌 고에너지 입자의 상태 변화가 우주 환경의 예보를 위한 중요 요소가 된다. 이런 고에너지 입자를 측정하기 위해서는 Van Allen Belt를 통과하는 VAP 위성의 데이터를 살펴보는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 한국천문연구원에서 APL과 공동으로 VAP 위성의 실시간 데이터를 송수신하는 시스템을 구축하고, 그 실시간 데이터를 우주환경감시실에서 표출하여 Van Allen Belt의 변화를 바로 알아보는 과정을 기술 하였다. 이를 통해 데이터의 경향성을 바로 파악하여 특정 이벤트의 발생을 알아 낼 수 있을 뿐만아니라 과거의 데이터를 손쉽게 찾아볼 수 있었다. 별도의 프로그램을 개발하여 데이터의 표출 비교를 가능하게 함으로써 다른 위성의 데이터나 태양 이미지를 보지 않아도 자체 비교를 통해 이벤트의 발생을 찾아 볼 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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