대덕 바이오클러스터의 네트워크를 파악하기 위하여 한국특허정보원의 KIPRIS 서비스를 이용하여 한국특허정보를 분석하였다. 공동출원 한 특허에 대하여 샐튼지수(Shalton index)를 구하여 연구개발 주체 간의 연관성과 기술 간의 연관관계에 의하여 R&D network model을 제시하였다. 본 모델에 의하면 벤처기업 간 공동연구가 가장 활발하였고 벤처기업들은 대학보다는 연구기관을 선호하였다. 과학 기술지식의 산업으로의 확산을 위해서는 대학이나 출연연구소의 네트워크가 더욱 활성화되어야 한다. 일부 벤처기업이 대덕특구의 연구기관과 공동연구가 활발하였지만 특구내의 연구추체보다는 타 지역의 기업, 벤처기업, 대학과의 공동연구가 많이 이루어지고 있었다. 샐튼지수에 의하여 기술 간 연관성 분석 한 결과는 생물자원탐색 기술, 세포배양, 유전공학과 같은 기초분야를 모체로 네트워크가 형성되고 있다. 생물의약분야는 기술우위가 약하므로 이의 경쟁력 확보를 위한 네트워크가 절실히 요구되고있다. 과학기술문헌이나 특허자료를 이용한 계량서지학적 분석방법은 R&D 네트워크 구축을 위한 전략 수립에 있어 효과적인 방법으로 이용될 수 있다.
Post-genome 시대에는 유전체뿐만 아니라 단백질에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히 단백질-단백질 상호작용 및 단백질 네트워크에 대한 연구를 기반으로 전체 생물 시스템을 분석하는 연구가 중요한 이슈로 떠오르고 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. 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 기타정보 매체로부터 단백질-단백질 상호작용 정보를 추출한 데이터베이스로부터 단백질의 네트워크를 구성하고 단백질 네트워크를 통해서 생물학적 의미를 가지는 여러 가지 경로 분석 알고리즘을 설계하고 구현한다.
최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 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. 또한, 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 그래서 본 논문에서는 PubMed로부터 한약재와 관련된 논문들을 수집후, 수집된 논문들에 대한 문헌 분석을 통해 추출된 한약재 관련 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 저장 및 관리하는 한약재 정보 데이터베이스를 구축했다. 또한, 연구자들에게 구축한 한약재 정보 데이터베이스에 대한 직관적 분석을 제공하기 위해 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 네트워크에 대한 다차원 분석을 제공하는 시스템을 개발했다. 마지막으로, 본 시스템은 향후 다양한 한약재 성분의 효능 및 생물학적 기작을 파악하는데 중요한 도구로 활용될 것으로 기대한다.
베이지안 알고리즘 모델은 입력된 자료를 기반으로 확률을 계산하는 모델 알고리즘으로써 주로 복합재난 및 수질관리를 위해 사용되었다. 최근에는 생물 간, 혹은 생물-비생물 요인들 사이의 생태학적 구조를 파악하고 이를 이용한 생태 네트워크 분석에 활용되고 있다. 본 연구는 국내 하구수생태계의 부착돌말류 군집 변화와 이화학적 요인들 사이의 베이지안 네트워크 분석을 수행하여 부착돌말류 건강성 변화의 주요 요인들을 파악하였다. 베이지안 분석을 위해 본 연구 자료를 위해 물환경측정망의 생물 측정망을 기준으로 전국 하구 지역에 분포하는 668개 지점을 2008년부터 2019년까지 연간 2회 조사를 수행하였다. 자료는 서식지 요인, 물리적 요인, 화학적 요인, 생물학적 요인으로 분류하였으며 이를 베이지안 네트워크 모델에 입력하여 전국 및 해역별 하구수생태계 네트워크 분석을 수행하였다. 2008년부터 2019년까지 전국 하구수역에서 부착돌말류는 총 625개 분류군이 출현하였으며 2목, 5아목, 18과, 141속, 595종, 29변종, 1품종으로 구성되었다. Nitzschia inconspicua의 누적 세포밀도가 가장 높았으며 Nitzschia palea가 뒤를 이었고, 이외에도 Pseudostaurosira elliptica와 Achnanthidium minutissimum 분류군의 누적 세포밀도가 높았다. 부착돌말류를 이용한 하구수생태계 건강성 평가 결과는 조사 지점이 증가함에 따라서 대체로 보통(C등급)~나쁨(D등급) 등급의 비율이 증가하였으나 조사 시기에 따른 등급별 변화는 매우 미약하였다. 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 하구수생태계 부착돌말류 건강성 평가 결과와 서식지 정보 및 이화학적 수질 정보 사이의 관계를 분석한 결과, 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 요인은 생물 요인이었으며 서식지 및 이화학적 요인은 상대적으로 민감도가 낮았다. 하구수생태계 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 부착돌말류 분류군은 Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, Pseudostaurosira elliptica으로 나타났으며 생물 요인 이외에도 서식지 인근의 공단과 축사의 비율이 건강성 평가 점수에 많은 영향을 미쳤다. 해역에 따라서 부착돌말류 건강성 평가 점수에 민감한 주요 분류군 조성은 다르게 나타났으나 모든 해역에서 부착돌말류의 세포밀도와 AFDM 및 Chl-a는 부착돌말류 건강성 점수에 민감한 영향을 미치지 않았다. 베이지안 네트워크 분석은 하구수생태계와 같이 복잡한 생태구조에서도 건강성에 영향을 미치는 주요 분류군과 요인들을 파악하는데 유용하였으며 이를 통해 향후 훼손된 하구수생태계의 복원을 수행함에 있어서 복원 대상을 보다 정확하게 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
무선 센서 엑츄에이터 네트워크(WSAN) 시스템은 기존의 무선 센서 네트워크(WSN)에서 엑츄에이터 기능을 추가한 센서 노드들을 연결하여 망을 구성하는 시스템이다. 엑츄에이터는 센서 노드와 함께 작동하며, 재난구호, 군용 감시체계, 건강 모니터링 및 기반시설 보안 등의 여러 응용분야에 적용된다. 이러한 응용분야는 적시에 정확하게 작동하여 데이터를 신뢰성 있게 전달하는 능력이 요구된다. 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기법은 개별적인 단순함을 유지하면서 동시에 강인성과 확장성, 적응성을 달성할 수 있는 기법으로 최근 상당한 관심을 받아오고 있다. 본 논문에서는 생물학적 메커니즘 중 전염병 전파 모델을 기반으로 이산 동적 모델을 제안하고 WSAN 시스템에 적용하고자 한다. 이를 위해 에너지 소모를 최소화하면서 동시에 시간지연 구속조건을 갖는 데이터 전파를 위한 노드 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 평형 상태 분석과 제어이론을 바탕으로 시스템의 안정성을 분석한 후 시뮬레이션 결과를 통해 요구 지연 시간을 만족하는 동시에 에너지 소모를 줄이는 성능을 검증한다.
지식 정보화 사회의 도래와 함께 사람에게 친숙한 시스템의 개발에 관한 관심이 고조되고 있다. 아울러 인간 게놈 프로젝트를 통한 사람의 유전학적 특징을 분석하는 분야의 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사람의 유전자 거동 특성이 가진 여러 가지의 다양한 특성이 새로운 지능 알고리즘의 구현을 위한 기본 원리로 사용될 수 있음을 제시한다. 이를 위하여 유전자 동조에 널리 사용되고 있는 불리언 네트워크 모델을 포함하여 생물학과 제어공학의 접목에 관하여 설명한다. 또한 불리언 네트워크를 기반으로 발표된 SORE (Self Organization and Regulating Engine) 시스템의 다양한 특징들이 자동제어 분야에 적용될 수 있음을 보인다. 본 논문의 범위는 구체적인 적용 예를 제시하는 정도는 아니며, 단지 그 가능성에 관해서만 제안하고자 한다.
본 논문에서는 생물학적 실험에 의해 추출된 이종의 단백질 콤플렉스를 통해 대상 종의 콤플렉스를 단백질 상호적용 네트워크에서 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 이 예측은 먼저 이종사이에 단백질의 비교를 통해 상동성을 색인한 다음, 이 상동성을 이용하여 이종의 콤플렉스를 대상 종으로 변형하고 그 형태를 단백질 상호작용 네트워크에서 탐색하는 과정으로 수행된다. Swiss-Prot 데이터 베이스의 단백질들을 대상으로 상동성 색인을 색인하였으며, 콤플렉스 형태를 분석하기 위해 DIP의 단백질 상호작용 네트워크를 이용하였다.
웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.
단백질 상호작용 관계들은 고 성능 실험 기법을 이용한 생물학적 실험에 의해서 대규모로 추출되고, 동시에 이들을 구성하는 단백질 데이터 역시 공공 데이터베이스에 빈번하게 갱신되고 있다. 이 갱신으로 인하여 인터넷을 통해 공개되는 공공 데이터베이스와 PPI(Protein-Protein interaction) 네트워크에 포함된 단백질 데이터가 서로 일치하지 않게 된다. 본 논문에서는 PPI 네트워크에 존재하는 단백질을 래퍼(Wrapper)를 이용하여 빈번하게 갱신되는 공공 데이터베이스의 단백질로 식별하고, 이 식별을 통해 PPI 네트워크에 존재하는 데이터들을 항상 최신 데이터로 동기화함으로써 데이터의 실시간성을 제공하고 데이터에 대한 신뢰도를 보장할 수 있도록 하였다.
유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 이러한 세포 내 상호작용은 복잡한 생화학적 네트워크를 형성하게 되며 그 중 Metabolic pathway(대사 경로)는 생물 시스템을 이해하는데 가장 중요한 부분을 차지하게 된다. 대사 경로를 분석하기 위하여 분자의 기능 및 생화학적 프로세스에 대한 정보를 데이터베이스에 저장.관리해야하고, 사용자의 다양한 질의에 대하여 관련정보를 검색하여 GUI환경에서 제공해야 한다. 이 논문은 대사 경로 정보를 객체 데이타베이스 형태로 모델링하여 구축하고, 사용자가 관심있는 정보를 SBML형태로 제공하는 대사경로 데이타베이스의 설계 및 구현에 관해 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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