• 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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1266-1275
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• 2004

Bioinformatics is concerned with the creation and development of advanced information and computational technologies for problems in biology. It is divided into genomics, proteomics and metabolimics. In metabolimics, an organism is represented by metabolic pathway, i.e., well-displayed graph, and so the graph drawing tool to draw pathway well is necessary to understand it comprehensively. In this paper, we design an improved drawing algorithm. It enhances the readability by making use of the bipartite graph. Also it is possible to draw large graph properly by considering the facts that metabolic pathway graph is scale-free network and is composed of circular components, hierarchic components and linear components.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1117-1120
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• 2013

사람의 질병은 여러 요인의 복합적인 작용으로 발생하는데 이 중 유전적인 요인에는 유전자 간의 상호작용을 들 수 있다. 마이크로어레이(Microarray) 데이터로부터 유전자의 활성화 및 억제 관계를 밝히려는 다양한 시도는 계속되어왔다. 그러나 마이크로어레이 자체가 갖는 불안정성과 실험조건 수의 제약이 커다란 장애가 되어 왔다. 이에 생물학적 사전 지식을 포함하는 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 질병과 관련된 유전자 간의 상호작용의 집합을 질병 모듈이라 정의하고 이를 유전자 알고리즘으로 학습한 베이지안 네트워크(Bayesian network)로 추론하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.490-492
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• 2023

시퀀싱(sequencing) 기술의 발달로 다양한 오믹스(omics) 데이터의 축적과 인공 지능 기술의 발달로 인하여 다양한 드라이버 유전자 분류기법이 제안되어왔다. 최근에는 암 데이터가 대용량으로 축적되며 기계 학습 기반의 다양한 기법들이 활발히 제안되었다. 특히 다양한 오믹스 데이터를 결합한 고차원 데이터에서 높은 정확도를 확보하기 위한 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티 오믹스와 네트워크 관련 특징을 기반으로 암의 증식 및 발생에 중요한 역할을 하는 드라이버 유전자를 분류하는 딥러닝 모델을 제시한다. 또한 The Cancer Genome Atlas(TCGA) 데이터를 통해서 모델 학습 후 기존 통계 및 머신러닝 기반 기법과 비교하여 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2019.10a
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• pp.42-42
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• 2019

한국생명공학연구원은 1985년 설립된 이후로 현재까지 국가적 연구개발 수요에 대응하여 바이오 분야의 기초 원천 연구, 인프라 구축 및 운영을 통하여 우리나라 생명과학기술 발전에 힘써왔다. 특히 2006년부터는 해외생물자원의 중요성에 주목하여 차세대 국가 핵심 전략 BT산업의 필수 원자재인 생물소재의 범지구적 확보, 보존 및 관리를 위하여 해외생물소재센터를 설치하였다. 이후 차례로 중국, 코스타리카, 인도네시아, 베트남의 4개 거점 센터를 개소 및 운영하여 권역별 해외생물소재의 공동연구 및 국제협력 네트워크를 구축하고 효과적인 소재 확보 및 관리를 도모하고 있다. 이와 같이 확보된 소재는 36개국에서 채집된 약 318과 3,406속의 36,500여점 (2019년 9월 기준)에 달하고 소재의 확증표본은 해외생물소재센터 식물표본관(KRIB)에 보관 중이다. KRIB표본관은 2000년 Index Herbariorum에 등록되었으며, 약 80,000여점의 건조표본을 소장하고 있다. 분류군수는 과별로 콩과>국화과>꼭두서니과 순으로 많았으며, 국가별로는 중국>베트남>코스타리카 순으로 조사되었다. 한국생명공학연구원 해외생물소재센터 및 식물표본관은 소재의 정확한 동정을 위한 분류학적 시설로서의 역할뿐 아니라 누구에게나 개방된 홈페이지를 통하여 해외소재의 표본정보, 표본이미지 및 민속학적 정보와 활성 등 가치 있는 정보를 제공하여 연구자들에게 다양한 활용지원 서비스를 제공하고 있다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.04a
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• pp.6-6
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• 2018

백두대간은 백두산에서 시작된 큰 산줄기로 금강산, 설악산, 덕유산 등을 거쳐 지리산까지 이어지는 우리나라 중심 산줄기이다. 백두대간은 우리 민족 고유의 사회 문화적 가치는 물론 자연 생태적 측면에서 매우 중요한 지역이다. 백두산에서 지리산까지 약 1,400km, 남한 지역은 약 700km가 남북으로 길게 연결되어 우리나라 주요 산들을 연결하는 한반도 중심축을 형성하고 있다. 백두대간은 생물다양성의 보고이자 주요강의 발원지로 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 주요 지역에 위치함 국립백두대간수목원은 수목원 정원의 조성 및 진흥에 관한 법률에 근거하여 기후대 및 식생권역별 국가수목원의 확충 계획에 따라 온대 북부 권역에 조성되었다. 백두대간 산림생물 다양성 유지와 산림생물자원의 보전 및 활용을 위한 다양한 연구를 수행하고 있다. 국립백두대간수목원의 시드볼트는 생물다양성 보존과 산림생물유전자원의 지속가능한 활용을 위하여 종자보존 협력 네트워크를 구축 하고 있다. 또한 아시아를 포함한 전세계 야생 종자를 수집하기 위한 기후대 생태권역별 종합계획 수립과 표준화 모델 개발을 통해 체계적인 협력체를 구축 중이다. 종자의 안정적인 장기 보존을 위한 형태학적, 분자생물학적 연구를 통해 종자의 저장특성 연구 및 수명연구를 통해 예측 모델을 연구하며 이를 기반으로 생태계 복원을 위한 종자 활용 연구를 수행하고 있다. 국립백두대간수목원은 백두대간 생물종의 조사, 생태계 보전 복원연구를 위한 현지 조사, 서식지외 보전 기관 역할, 유용자원 발굴 및 연구 등 백두대간 생물다양성 보전을 위한 다양한 역할을 하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.43-47
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• 2007

많은 생물학적 데이터베이스와 도구들이 네트워크 상에서 이용 가능하다. 데이터베이스와 도구를 효과적으로 활용하면, 비용을 줄이면서 우수한 품질의 분석결과를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 서열분석시 관련된 서열을 자동으로 수집하여, 아미노산 서열로 변환하는 도구에서 대해서 소개한다. 개발된 도구는 필요한 서열을 주어진 질의를 기반으로 하나의 DNA 서열 정보와 관련된 서열을 검색하도록 하고, 분석자가 관심 있는 항목을 쉽게 선택하게 하여, 이것을 아미노산 서열로 번역하고, 찾은 ORF를 기반으로 유사한 것을 추천하고, 번역된 ORF 서열과 어울리는 관련된 모든 정보를 검색하는 분석 과정을 자동화한 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.167-172
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• 2001

This paper deals with the network interface of research and observation instruments in the oceanographic research vessel, an establishment of related database for measured information. The system is implemented to integrated communication network system which allows to effective survey and real time-based observation through the establishment of GUI(Graphic User Interface). The system also consists of the LAN systems and serial interface with chemical, physical, biological, and environmental relations. And, other network service, vessel data service for data communication between vessel and earth station using the INMARSAT-B, and network service(WWW, BBS, E-Mail etc.) are needed for integrated communication network system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.6
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• pp.347-356
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• 2008

High-throughput microarray is one of the most popular tools in molecular biology, and various computational methods have been developed for the microarray data analysis. While the computational methods easily extract significant features, it suffers from inferring modules of multiple co-regulated genes. Hypernetworhs are motivated by biological networks, which handle all elements based on their combinatorial processes. Hence, the hypernetworks can naturally analyze the biological effects of gene combinations. In this paper, we introduce a hypernetwork classifier for microRNA (miRNA) profile analysis based on microarray data. The hypernetwork classifier uses miRNA pairs as elements, and an evolutionary learning is performed to model the microarray profiles. miTNA modules are easily extracted from the hypernetworks, and users can directly evaluate if the miRNA modules are significant. For experimental results, the hypernetwork classifier showed 91.46% accuracy for miRNA expression profiles on multiple human canters, which outperformed other machine learning methods. The hypernetwork-based analysis showed that our approach could find biologically significant miRNA modules.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• v.64 no.1
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• pp.39-48
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• 2021

Droughts are one of the abiotic stresses that hinders the growth and productivity of crop plants. Coping with abiotic stress is necessary to understand the molecular regulatory networks that makes plants respond to adverse environmental conditions. In our experiment to find a combination that can cope with abiotic stress (respond to drought), we screened 5 stress-inducible promoters that are expressed only under stress conditions. This founded 36 cis-elements in stress-inducible promoters. With the result we designed 2 synthetic promoters (BL1, BL2) for fine-controlled regulation by assembling cis-elements from the native promoters, which are expressed only under stress caused by droughts. Analysis of the transgenic plant (BL1-GUS, BL2-GUS) showed that the synthetic promoters increased the expression of β-glucuronidase (GUS) in transgenic plants under desiccation. Also in the transient activation assay demonstrated that synthetic promoters induced the co-transformation of effector DREB1A and DREB2C. These results expect that the synthetic promoter with a combination of drought-specific elements can be used to respond to various abiotic stress and is resistant to stress without causing growth retardation.