• KSBB Journal
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• 제21권4호
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• pp.231-235
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• 2006

유전자 생물학 분야에서 적용가능 한 세포간 네트워크를 입증하는 고처리 정보공학에 응용하려는 수치학적인 표현 모델을 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포간 네트워크보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.31-40
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• 2005

포스트 게놈 시대에는 단백질에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히 단백질-단백질 상호작용 및 단백질 네트워크에 대한 연구를 기반으로 전체 생물 체계를 분석하는 연구가 중요하게 대두되고 있다. 기존에 생물학자들이 실험을 통해서 증명한 사실들을 논문이나 기타 매체를 통해서 공개를 하고 있다. 하지만 공개된 정보의 양이 방대하므로 생물학자들이 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 경우가 많다. 다행히도 인터넷의 발달로 하루에도 수 없이 쏟아져 나오는 연구 성과들에 쉽게 접근이 가능해졌다. 이러한 매체로부터 생물학적 의미를 가지는 정보를 효과적으로 추출하는 일이 중요하게 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 인터넷상에 공개된 다량의 논문 및 기타 정보 매체로부터 단백질 정보를 추출한 데이터베이스로부터 단백질 네트워크를 구성하고, 단백질 네트워크를 통해서 생물학적 의미를 가지는 여러가지 경로 분석 알고리즘을 설계하고 구현한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.649-656
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• 2011

본 논문에서는 유전자 생물학 분야의 여러 각도로 세포 간 네트워크를 분석하고, 유전자 생물학 분야를 정보공학 네트워크에 응용하여 수치학적인 표현 모델로 분석 연구하고자 한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해, 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.325-327
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• 2004

'생물정보학'이란 생물학적 데이터를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며. 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2011

단백질 상호작용 네트워크에 대한 분석은 거시적인 생물학적 현상을 이해하는 하나의 수단으로써 보편적인 연구방법으로 활용하고 있다. 매우 복잡한 단백질 상호작용 네트워크로부터 유용한 정보를 도출하는 연구의 일환으로 우리는 단백질 네트워크에 있는 단백질들이 KEGG 경로에 있는 생체대사와의 연관성을 분석하였다. 여기서 구축된 네트워크를 KEGG 경로 흐름 네트워크로 명명하고 두 네트워크 사이의 연관성을 분석하였다. 이를 위해 피루브산 탈수소 효소 및 알파-케토글루탐산 탈수소 효소 2차 상호작용 네트워크의 전체 단백질 목록을 기반으로 각각의 KEGG 경로들을 추출하였다. 각 KEGG 경로들에 나타난 단백질들을 통해 KEGG 경로 흐름 네트워크를 구축하였고 이 흐름 네트워크에 포함된 단백질의 분류를 통하여 유용한 정보를 추출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1386-1392
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• 2006

유전자 생물학 분야에서 여러 각도로 세포 간 네트워크를 입증하는 고 처리 정보공학 WWW에 응용하려는 수치학적인 표현 모델 분석 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 데이터 네트워크로부터 생물학적 통찰력을 확률적 함수적으로 응용해 복잡한 세포 간 네트워크 보다 단순한 하부모델로 구성하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 분석하여 유전자 표현 데이터를 정보 공학 네트워크 모델의 방법으로 확장 추론한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.271-272
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• 2012

생명 과학 분야에서 대부분의 연구는 생명 현상의 근본적인 기작을 이해하고 활용하는 것으로써, 이를 위해 다양한 실험을 통해 얻어지는 오믹스 정보를 활용하여 생명 현상을 모델링하여 실험적으로 확인하는 것이 필수적이다. 이를 위한 국내외 기반 연구가 진행되고 있으나 많이 활성화되어 있지 못하며, 아직까지 대규모의 생물학적 반응 네트워크에 대한 시뮬레이션이 불가능하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전체에서부터 유전자 발현 및 신호전달과정에 이르는 대규모의 세포내 반응을 통합적으로 모델링하고 이를 대규모 컴퓨팅 환경에서 시뮬레이션하기 위한 소프트웨어를 설계하고 구현한다. 이를 통해 기존의 단일 컴퓨팅 기반 분석 시스템에서는 불가능했던 대규모의 생물학적 반응 네트워크에 대한 분석이 슈퍼컴퓨팅자원에 기반을 두어 수행이 가능하므로, 높은 수준의 분석 결과를 도출하는 것이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.337-338
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• 2015

알츠하이머병은 뇌에 비이상적으로 베타아밀로이드 단백질의 축적으로 인해 신경세포가 손상되는 질병으로 아직까지 명확한 질병의 메커니즘이 밝혀지지 않고 있다. 새로운 알츠하이머병의 생물학적 모델을 제시하기 위해, KEGG의 알츠하이머병의 신호전달패스웨이와 문헌정보를 기반으로 구축된 신호전달 네트워크를 병합함으로써 새로운 질병의 모델을 생성하였다. 분석결과 로바스타틴하부경로를 포함하는 새로운 알츠하이머 생물학적 경로 모델을 제시하고자 한다. 향후 메디컬 페스웨이의 병합기술을 통해 보다 다양한 질병의 원인 기작을 연구하는데 활용하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.232-234
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• 2005

본 논문은 세포 내에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 상호작용 관계 네트워크에서 생물학적인 의미 연관성을 가지는 부분 네트워크를 콤포지트로 추상화할 수 있는 방법을 제안한다. 이 추상화를 위해 네트워크에서 구조적으로 완전한 부분 네트워크, 개념적으로 인접한 부분 네트워크 그리고 두 조건을 모두 만족하는 부분네트워크를 탐색한다. 따라서, 사용자는 방대한 네트워크을 개념적인 관점에서 분석할 수 있으며, 특정한 의미을 가지는 부분 네트워크를 쉽게 검색할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.980-984
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• 2010

microRNA (miRNA)와 mRNA 조절 상호작용 탐색은 다양한 생물학적 현상에 있어 새로운 시야를 제공해 줄 수 있다. 최근 생물학적 프로세스에서 miRNA는 유전자 발현을 제어하고 세포를 기능적으로 조절하는 중요한 역할을 하는 요소로 밝혀졌다. 이에 복잡한 생물학 시스템에서 miRNA의 기능적 활동을 이해하기 위해서는 miRNA와 mRNA간 상호작용 분석은 필수적이다. 그러나 아직까지 복잡한 miRNA와 mRNA간 상호작용 관계를 추론하는 것은 어려운 문제이기 때문에 많은 연구자들이 실험적, 전산학적 접근 방법을 제안하며 활발한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 이종의 발현 데이터로부터 기능적으로 상호작용하는 miRNA-mRNA 조합을 탐색하기 위한 진화 연산 기반의 새로운 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 이에 실험결과로 제안하는 방법을 인간 암 관련 miRNA와 mRNA 발현 데이터에 적용하여 암 특이적 miRNA-mRNA 상호작용 집합을 탐색하고 발견한 miRNA-mRNA 상호작용 관계가 생물학적으로 유의함을 제시한다.