단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려지지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 일반적으로 이 단백질 기능 예측 알고리즘들은 대규모의 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵에서 Guilt-by-Association 개념 기반으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 단백질 기능 예측 모델을 개발하였다. 특히, 이 모델은 대량의 상호작용 데이터에서 정확한 기능 예측을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이를 위해 Yeast에 대한 단백질 상호작용 맵, Homology 및 Interaction Generality를 이용하여 이 모델을 평가하였다.
단백질 사이의 상호작용 네트워크(PPI network: Protein-Protein Interaction network)를 이용하여 단백질 기능을 예측 하는 것은 단백질 기능 예측 기법들 중에서 중요한 작용을 한다. 하지만 PPI를 이용한 단백질 기능 예측은 기능의 복잡도와 다양성으로 인해 제한적인 결과를 나타내 왔다. 따라서 본 논문에서는 기존의 연구들 보다 높은 정확도로 단백질 기능을 예측하기 위해 기능 예측을 하려는 단백질과 상호작용 하는 단백질들에 그래프 마이닝 기법을 적용하여 빈발 2-노드 상호작용 패턴을 찾고, 그 패턴을 이용하여 단백질 기능을 예측하는 접근법을 제안하였다. 실험데이터로 DIP(Database of Interacting Proteins)에서 제공하는 단백질 상호작용 데이터를 사용하였으며, 다른 기존의 단백질 기능 예측 기법들보다 높은 정확도를 보여주었다.
생명체의 생명현상을 주관하는 각종 화학반응들은 단백질이 관여하고 있다. 단백질은 일정한 질서에 따라 서로 조립되기도 하고, 기능적으로 연관돼 네트워크를 이루고 있다. 이 네트워크를 구성하는 단백질-단백질 상호작용은 단백질의 기능과 밀접하게 관련되어 있다. 즉, 상호작용하는 단백질은 같은 기능을 수행할 가능성이 크다. 이러한 사실은 단백질-단백질 상호작용을 통해 기능이 알려지지 않은 미지 단백질의 기능을 예측할 수 있게 한다. 대표적인 연구로는 이웃 노드에 존재하는 기능분포를 이용하는 이웃노드 카운트(Neighborhood Counting)방식과 특정 기능의 나타날 빈도를 계산하여 기능을 예측하는 카이-제곱(Chi-Square)방식 등이 있다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측의 정확성을 높이기 위해 이들 두 방식의 장점을 취합한 보완된 카이-제곱 방식을 제안한다. 그리고 다양한 단백질 상호작용 네트워크 데이터를 비교 분석하여 보완된 카이-제곱 방식이 기능 예측의 정확성이 높음을 증명한다.
본 논문에서는 월드와이드웹에 기반한 학습자 중심의 통합 가상교육시스템 CyberClass를 설계하고 구현한 방법을 소개한다. 기존의 가상교육시스템은 학습자 중심의 상호작용 유형을 분석하여 이에 따른 적당한 상호작용 모델을 제시하지 않고 기능면에서의 사용도구 및 방법만을 제시함으로써 각 기능들이 자연스럽게 통합되지 못하였다. 따라서 전통적인 교육 방식인 강의실 수업에 참여한 학습자들이 가지는 현장감이나 친밀감에서 오는 커다란 교육적 이득을 제공하지 못하였다. 본 논문에서 개발한 가상교육시스템 CyberClass는 학습자 중심의 상호작용유형을 분석하고 이를 기반으로 상호작용모델을 제시한다. 그리고 제시된 모델에 기반하여 학습자와 교수, 학습자와 학습자 나아가 학습자와 가상교육시스템간의 상호작용에 기반한 시스템을 설계하였다. 따라서 학습자의 상호작용 모델에 기반함으로써 학습 참여도나 학습 능률의 향상을 기대할 수 있다. CyberClass는 학습자 중심의 상호작용을 위해 비동기공유 기공과 동기고유 기능을 모두 지원한다. 이들의 공유 기능들은 유기적으로 결합하고 직관적인 학습자 인터페이스를 제공함으로써 학습자에게 기능의 다양성에 따른 학습의 부담을 줄이고 자연스런 학습과정이 유도되도록 하였다.
본 논문에서는 월드와이드웹에 기반하면서 사용자간 상호작용을 극대화할 수 있는 통합 가상교육시스템인 WebClass를 설계하고 구현한 방법을 소개한다. 기존 가상교육 시스댐은 사용자간 상호작용 모텔을 제시하지 않고 다양한 상호작용 기능을 포함함으로써 각 기능들이 유연하게 통합되지 못했다 WebClass에서는 다양한 교수 모델을 지원하기 위한 상호작용 모텔을 설정하고 그 모텔에 기반하여 사용자와 가상교육시스템간의 상호작용을 지원하는 사용자 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 따라서 단순한 기능위주의 통합이 아닌 사용자간의 상호작용을 기본으로 하여 다양한 상호작용 기능을 갖는 통합 가상교육시스템을 개발하였기 때문에 가상교육이 갖는 상호작용의 부족을 최대한 보완하였다. WebClass에서는 사용자간의 상호작용을 위해 비동기 공유 기능과 동기 공유 기능올 모두 지원한다 이들 공유 기능들은 유기적으로 결합하고 유연한 사용자 인터페이스를 사용하여 서로 통합함으로써 사용자간의 상호작용을 극대화하여 효율적인 가상교육을 지원할 수 있게 하였다.
본 연구는 에너지와 물질 순환을 주제로 한 대학생들의 집단적 과제 수행 상황에서 구성원들의 상호작용 기능과 요소에 따른 역할 분배의 양상을 밝히고자 하였다. 집단 내 구성원에게 개별적인 역할이 주어져 있지 않은 상태에서 과제가 부여되었을 때, 집단 내에서 자연스럽게 형성되는 역할의 종류를 상호작용 기능과 양상에 따라 유형화해보았다. 연구 참여자는 9명의 환경 교육 전공 대학생으로, 2008년 11월에 열린 한중일 환경교육 캠프에 참여한 한국 학생들이다. 캠프 활동 중 하나로 충남 홍성 문당리 환경농업마을의 에너지와 물질 순환에 대해 토의하고 그 결과를 그림으로 표현하여 발표하는 활동이 있었는데, 본 연구에서는 발표를 위해 준비하는 과정을 연구 맥락으로 하였다. 그리고 약 2시간에 걸친 과제 수행 과정을 촬영 후 전사하여 연구 자료로 삼았다. 관련 선행 연구 고찰과 연구 자료에의 적용 및 수정을 통해 상호작용 기능과 요소를 코딩하기 위한 분석틀을 마련하였으며, 문제가 제기되고 그 문제에 대한 합의가 이루어지는 대화를 분석의 단위로 정하였다. 대화 단위별로 구성원 간 말차례가 오고간 모습을 화살표로 도식화하여 대화 패턴을 분류하였으며, 대화를 말차례별로 상호작용 기능과 요소에 따라 코딩화하였다. 화살표로 도식화된 대화 패턴과 상호작용 코딩 결과에 따라 집단 내에서 자발적으로 형성되는 구성원의 역할을 분류하고 명명하였다. 이렇게 집단적 과제 수행 상황에서 학생들에 의해 자생되는 역할을 상호작용의 관점에서 유형화해봄으로써 협동 학습이나 토의 활동 등 집단적 상호작용을 통한 과제 수행에 있어서 학생이나 교사의 역할에 대해 시사점을 줄 수 있을 것이다.
본 논문은 기존의 상호 작용 UCC 제작에서 한 단계 더 나아가 상호작용 UCC를 스마트폰에 적용하는 방법을 연구하는 논문입니다. 상호작용 UCC라 함은 기존의 일반 UCC에서 벗어나 사용자의 조작과 체험이 가능하도록 제작한 UCC를 말하는데 이러한 상호작용 UCC를 스마트폰에 적용해보려고 합니다. 최근 스마트폰은 전 세계인의 주목을 받고 있습니다. 기존 핸드폰의 전화기능에서부터 시작하여 음악, 동영상 재생 등 기능을 비롯하여 웹서핑, 지도 등 다양한 기능을 통해 우리들에게 편리함을 안겨주고 있습니다. 하지만 사용자들과 함께 상호작용을 고려한 상호작용 UCC와 스마트폰과 관련되어진 연구는 거의 존재하지 않습니다. 상호작용 UCC의 장점과 스마트폰의 기능을 융합한다면 훌륭한 효과를 낼 수 있다고 생각합니다. 본 연구팀에서 제작하려는 스마트폰 기반의 상호작용 UCC는 사용자들과 함께 의사소통 하고, 제공자 기반에서 존재하는 UCC의 결함을 해결하기 위해 실증적인 요소가 가미된 새로운 형태의 UCC입니다. 이를 통해 제작자가 자신이 전달하고자 하는 바를 보다 더 효과적으로 전달할 수 있도록 하는 방법을 제시하려 합니다.
기능 유전체학과 단백질체학에 있어서 개별 단백질의 기능 분석은 매우 중요한 핵심사안으로 대두되고 있다. 이러한 기능 분석에 있어서 과거와는 달리 현재는 전체 생명 시스템 상에서 개별 유전자 일 단백질의 기능 및 역할을 규명하는데 않은 초점을 맞추고 있다. 이러한 측면에서 단백질 상호작용 정보 및 도메인 정보를 기반으로 기능 분석을 행하는 것이 올바른 방법으로 인식되고 있으며, 본 논문에서는 그와 같은 분석 시스템을 소개하고 있다. 단백질 상호작용 정보는 모티프 일 도메인의 모듈 정보를 기반으로 하여 특이성과 민감도 측면에서 분석 정확성을 높일 수 있다.
단백질 간 상호작용은 생물체 내에서 발생하는 모든 생명 현상을 이루는 기본 단위로써, 이를 종 수준에서 밝히고자 하는 시도가 yeast와 초파리, Worm 등에서 보고되었다. 대량으로 존재하는 상호작용 데이터들은 종래에 서열로 시도되던 유연관계 비교 및 기능 유추 등에 기본 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다른 종에 속하는 동일 기능 단백질 즉, ortholog를 찾음에 있어, 기존의 서열 접근 방식 이외에 상호작용 정보론 추가로 사용하는 시스템을 고안하여 서열방식만을 활용하던 이전의 방식이 지니는 문제점을 극복하고자 하였다.
다양한 유전체 프로젝트로 말미암아 엄청난 서열 데이타들이 쏟아지고, 이에 따라 핵산 및 단백질 수준의 서열 데이타 분석이 매우 중요하게 인식되고 있다. 특히 최근에는 단백질이 단순하게 개별적인 기능을 가진 독립적인 요소가 아닌 전체 단백질 상호작용 네트워크 상에서 다른 객체들과 유기적인 관계를 갖으며 나름대로의 중요한 역할을 수행하고 있다는 점에 초점을 맞추어 연구가 진행되고 있다. 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해서는 실제로 상호작용이 일어나는 도메인 모듈 정보가 아주 중요하게 작용하는데, 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 우리가 개발한 단백질 기능 및 상호작용 분석을 위한 PIVS(Protein-protein interaction Inference and Visualization System)에 대해 소개하고 있다 PIVS는 기존의 단백질 상호작용 데이타베이스들을 합쳐서 통합 데이타베이스를 생성하고, 다양한 전처리 과정으로 통합 데이타베이스 서열의 기능 및 주석 정보를 추출하여 로컬 데이타베이스화 하였다. 그리고 특히 단백질 상호작용 관계 분석을 위해 중요하게 작용하는 도메인 모듈 정보들을 추출하여 로컬 데이터베이스를 구축하였고, 기존의 단백질 상호작용 관계 데이타를 이용하석 도메인 사이의 상호작용 관계 정보도 수집하여 분석하였다. PIVS는 단백질의 종합적인 분석 정보, 즉, 기능 및 주석, 도메인, 상호작용 관계 정보 등을 손쉽고 편리하게 얻고자 하는 사용자에게 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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