• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.81-89
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• 2010

생물학 데이터 마이닝은 생물학 데이터의 볼륨이 급격하게 증가함에 따라 최근 주목받고 있다. 그리드 기술은 계산 자원과 데이터 공유와 활용을 가능하게 한다. 이 논문에서는 생물학 데이터 마이닝과 그리드 기술을 결합한 혼합형 시스템을 제안한다. 특히, 생물학 데이터 마이닝의 처리 효율성을 위해 결정 범위 조정 알고리즘을 사용한다. 우리는 이 알고리즘을 통해 빠르고 자동으로 신뢰할 만한 데이터 마이닝 인식률을 얻는다. 게다가 그리드 환경에서는 지리적으로 분산된 자원들을 연동하기 때문에 통신량과 자원 할당이 이슈가 된다. 우리는 동적 로드 밸런싱을 제안하고 그리드 기반 생물학 데이터 마이닝 기법에 적용한 다. 성능 평가를 위해 우리는 평균 처리 시간, 평균 통신 시간, 평균 자원 활용도를 측정한다. 측정 실험의 결과는 제안된 두 알고리즘을 적용한 우리의 기법이 처리 시간과 비용 측면에서 이점을 제공한다는 것을 보여준다.

• 정보과학회지
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• 제21권6호
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• pp.46-52
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• 2003

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.407-409
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• 2003

최근 바이오인포메틱스 분야는 IT의 발전과 더불어 급속한 발전을 이루어 왔다. 또한 기존의 분자생물학분야의 연구들을 컴퓨터의 첨단 기술을 이용하여 자동화, 전산화하는 것으로 생명정보의 데이터베이스 구축을 시작으로 서열정보의 주석처리 둥이 발전되어 왔다. 또한 분자생물학의 오랜 연구결과들 중 수많은 문헌들을 토대로 한 분석인 텍스트마이닝, 정보추출은 전산학의 방법으로 데이터를 추출, 수집하여 분자생물학 데이터의 양적 팽창을 더욱 가속화하고 있다. 본 논문에서는 수집된 biological Pathway 정보의 효율적인 저장, 재사용 그리고 활용을 위해 바이오 온톨로지 기반의 XML DB를 설계하고자 한다. XML 스키마를 이용해 표현한 온톨로지를 기반으로 다양한 포맷의 생물학 데이터를 수집하고 수집된 데이터들로 XML DB를 구축한 후 Biological Pathway 정보 표현과 재사용. 나아가 생명정보학 응용분야에 활용하려 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.139-141
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• 2001

Pharmacogenomics는 개인의 유전적 성향과 약물에 대한 반응간의 관계에 대해 연구하는 학문이다. 이를 위해 DNA microarray 데이터를 비롯한 대량의 생물학 데이터가 구축되고 있으며 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서 기계학습과 데이터 마이닝의 여러 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 pharmacogenomics를 위한 생물학 데이터의 효율적인 분석 수단으로 베이지안망(Bayesian network)을 제시한다. 배이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)로 유전자 발현과 약물 반응 사이의 확률적 의존 관계를 분석하는데 적합하다. NC160 cell lines dataset으로부터 학습된 베이지안 유전자망(Bayesian genetic network)이 나타내는 관계는 생물학적 실험을 통해 검증된 실제 관계들을 다수 포함하며, 이는 배이지안 유전자망 분석을 통해 개략적인 유전자-유전자, 약물-약물, 유전자-약물 관계를 효율적으로 파악할 수 있음을 나타낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.364-366
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• 2002

최근 생명공학 분야에서는 IT와 BT가 결합하는 새로운 패러다임의 컴퓨팅 환경이 구축되고 있다. 이에 게놈 프로젝트 결과 분석해야 하는 데이터의 양은 엄청나게 증가하고 있다. 그러한 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 저장장치 외에 슈퍼컴퓨터 급의 고성능 컴퓨터가 필요하게 되었다. 그러한 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 저장장치 외에 슈퍼컴퓨터 급의 고성능 컴퓨터가 필요하게 되었으며, 바이오 인포메틱스 분야를 지원하기 위해서는 대규모 하드웨어 뿐만 아니라 데이터베이스, 데이터 마이닝 등의 소프트웨어 기술로 인해 그리드 환경을 요구하게 되었다. 이에 본 논문에서는 그리드 환경에서 분산된 수많은 생물학 데이터베이스에 쉽게 접근할 수 있는 통합 환경으로 응용 클라이언트를 제시할 것이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.91-97
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• 2002

최근의 생물학 연구를 위한 기기의 자동화 및 고속화는 생물학 관련 정보량의 급증을 가져오고 있다. 예를 들어, DNA chip에서 얻어지는 마이크로어레이(microarray)는 수천 종류의 유전자의 발현량을 동시에 측정한다. 이러한 기술들은 생물의 세포나 조직에서 일어나는 일련의 다양한 현상을 전체적으로 조망하는 관점에서 관찰할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 이를 통한 생명공학의 전반적인 발전이 기대되고 있다. 따라서 대량의 생물학 관련 정보의 분석이나 데이터 마이닝이 행해지고 있으며 이를 위한 대표적인 기법들로는 각종 클러스터링(clustering) 및 신경망 계열의 모델 등이 있다. 본 논문에서는 확률그래프모델의 하나인 베이지안망(Bayesian network)을 생물정보분석에 이용한다. 구체적으로 유전자 발현패턴과 약물의 활성패턴 및 암 종류 사이의 확률적 관계를 모델링한다. 이러한 모델은 NCI60 dataset(http://discover.nci.nih.gov)에서 베이지안망을 학습함으로써 구성된다. 분석의 대상이 되는 데이터가 sparse하기 때문에 발생하는 어려움들을 해결하기 위한 기법들이 제시되며 학습된 모델에 대한 검증은 이미 생물학적으로 확인되어 있는 사실과의 비교를 통해 이루어진다. 학습된 베이지안망 모델은 각각의 유전자 간, 혹은 유전자와 처리된 약물 간의 실제 생물학적 관계를 다수 표현하며, 이는 제시되는 방법이 생물학적으로 유의미한 가설을 데이터 분석을 통해 효율적으로 생성하는데 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.121-124
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• 2001

계통수는 특정 객체의 분류 즉 특정 객체로부터 추출한 염기서열을 이용하여 그 객체의 소속 분류 집단을 결정하기 위해서 사용될 수 있다. 만약 특정지역에서 획득한 토끼의 종을 구분하기 위해서 이미 분류된 토끼의 염기서열들을 가지고 염기서열들과의 관계를 표현하는 계통수를 제작함으로써, 객체를 분류 할 수 있다. 계통수 제작은 기존의 계통수 제작 도구들(MEGA등)이 사용되지만, 이러한 계통수 제작 도구는 객체의 어떤 특성에 의해서 종이 나뉘어지는 가는 예측 할 수 없다. 계통수 제작에 이용되는 염기서열 데이터는 기존의 염기서열 데이터 베이스들(EMBL, GenBank, DDBJ)에서 인터넷을 이용하여 찾을 수 있지만, 계통생물학을 위해 누적된 데이터가 아니므로, 계통수 제작을 위해서는 사용이 제한적이다. 또 계통수 제작 도구을 사용하기 위해서는 자신이 관련 염기서열 데이터를 수집하여야 한다. 본 논문은 웹기반 계통수 추론 시스템을 제시한다. 본 시스템은 염기서열 데이터를 검색하여, 계통 분류 즉 계통수 제작을 위한 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 계통수를 그릴 수 있다. 또한 이렇게 저장된 데이터는 데이터 마이닝 분류 기법을 사용하여, 각 객체 분류 집단을 모델링하며, 분류 속성을 예측할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.808-810
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• 2003

본 논문에서는 생물학 관련 문서에서 단백질 간의 상호작용을 추출하는 방법에 대한 전반적인 기술 동향을 소개하고, 현재 구현된 상호작용 정보 자동추출 시스템의 연구 결과에 대해 기술한다. 일반적으로 이미 알려진 단백질들의 관계를 추출함에 있어서는 단백질의 이름에 대한 특성 구분과 표현의 의미적 해석등에 NLP 기법을 사용하여, 사용자 정의에 따른 룰을 생성하는 방법과 데이터 마이닝 기법을 적용하여, 단백질간의 관계를 자동적으로 추출하는 방법, 또한 위의 이 두가지 방법을 병행하는 방법이 현재 연구되고 있다. 이 논문에서는 자연언어처리 기법과 머신러닝 기법(SVM)을 이용하여, 단백질간의 상호작용에 관한 일반 생물 정보 문헌에서 추출하고, 그 성능을 테스트 해 보겠다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.349-350
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• 2018

최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.295-306
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• 2016

본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.