• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.988-991
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• 2009

게놈 데이터의 지속적인 증가로 인해 생물정보학에서 유전체 정보를 체계적으로 저장하고 열람하는 효과적이고 효율적인 시스템을 확립하는 것은 중요한 일이다. 잘 알려진 게놈 정보의 계층적 구조처럼 우리는 게놈의 내부 구조를 연구하기 위한 우수한 툴도 필요하다. 게놈 연구에 있어서 한 가지 문제는 유전체 정보는 너무 거대해서 표준적인 정보 처리를 이용하는 간단한 툴로는 작업하기 어려운 점이다. 예를 들어 특정 게놈 데이터 크기는 100메가 바이트를 넘는다. 추가적으로 유전자, promoters, retro-elements(HERV), operons, exon-introns와 같은 많은 게놈 요소들이 있다. 전통적으로 생물학자 들은 게놈 연구를 위해 툴을 아무거나 사용하지 않고, 보통 그들의 연구에 좋은 툴을 채택하려 노력했다. 게놈 연구에서 기본적이고 주시할만한 단계는 다른 종과 유전체 요소를 비교하기 위해 위치를 인식할 수 있도록 하나의 화면에 모든 게놈 데이터를 시각화하는 것이다. 생물학자에게 툴의 개발은 많은 시간이 걸리고 시행착오를 겪기 쉬운 일이다. 이 논문에서 우리는 전체 게놈 중 어떤 게놈 요소를 시각화하는 컴포넌트 웨어의 셋을 제안한다. 그리하여 실험을 목적으로 생물학자를 만나서 우리의 셋을 이용하여 컴포넌트를 조합하여 소프트웨어를 만드는 것은 비교적 간단한 작업이다. 이 실험에서 우리는 HERV와 연동되는 게놈 요소를 보여주는 툴을 어떻게 우리의 컴포넌트 웨어를 간단히 조합하여 구축하는지를 보여주겠다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.31 no.8
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• pp.69-76
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• 2013

• 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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• 2008.05a
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• pp.407-409
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• 2008

생명체는 여러 가지 물질로 구성되어 있으며, 그 생명체의 분포지역에 따라 생물 종 특성도 다르게 나타난다. 그래서 연구자들이 생명체에 관한 정보를 확인하려면 그 생명체의 종 정보, 지역과 생태정보를 관련 생물다양성 데이터베이스에서 검색하며, 생명체를 구성하는 유전자 서열정보와 단백질 구조정보는 Genbank, PDB 등의 유전자/단백질 데이터베이스에서 검색하고 있다. 또한 그 생명체에 관한 학술적 내용이 수록된 학술 논문까지 별도로 검색해야만 그 생물체에 관한 정확한 정보를 획득할 수 있다. 이런 불편함을 해결하려면 하나의 생명체를 검색할 때, 생명체의 종 정보, 위치 정보, 생명체를 구성하고 있는 유전자 정보, 그리고 논문정보를 연계하여 검색할 수 있는 시스템이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 하나의 생명체를 검색할 때 종 정보뿐만 아니라 GIS를 이용한 위치정보와 생명체를 구성하는 유전자 정보를 연계하고 그 생명체에 관한 논문 정보까지 검색 가능한 생명정보 연계검색 인터페이스를 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.347-348
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• 2018

일본 뇌염 바이러스(Japanese encephalitis virus)는 작은빨간집모기(Culex spp.)를 매개로 사람에게 감염될 수 있으며, 인체에 치명적인 질병을 유발한다. 일본 뇌염 바이러스의 혈청형(serotype)은 1종류이지만, 유전형(genotype)은 5종류(GI, GII, GIII, GIV, GV)로 분류되고 있다. 현재 일본 뇌염 바이러스 백신은 아시아 지역에서 감염 빈도가 높은 유전형 3(GIII)에 대한 백신이며, 사백신(inactivated vaccine)과 약독화 백신(attenuated vaccine)이 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 백신의 부작용을 줄이고 한계점을 개선하기 위하여, 생물정보학 데이터베이스를 활용한 접근법을 통해 펩타이드 백신 후보군을 선별하였다. 5가지의 유전형 중에서도 감염 빈도가 가장 높은 유전형 3(GIII) 및 최근 감염빈도가 서서히 늘어나고 있어 주의가 요구되고 있는 유전형 1(GI)을 연구 대상으로 선정하였다. 여러 종류의 생물정보학 데이터베이스를 활용하여 백신으로 활용가치가 높은 것으로 보고되고 있는 외피 단백질(envelope protein)에 대한 아미노산 상동성을 분석하고, 이를 바탕으로 공통 적용이 가능한 동시에 면역원성이 높은 펩타이드 3종을 백신 후보군으로 선별하였다. 더 나아가 이들의 3차원 구조 모델링을 통해 보다 백신으로 활용 가능성이 높은 펩타이드를 최종 도출하였다.

• Bulletin of Food Technology
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• v.18 no.1
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• pp.3-15
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• 2005

최근 들어 게놈기능연구는 주요국가의 새로운 국가적 연구표적으로 지정되면서 유전자기반 생물산업의 핵심으로 부각되고 있다. 이러한 발전은인간(2001년 2월 인간 게놈의 초안 발표)을 비롯한 생물체의 게놈구조가 규명되어 이 유전자구조정보를 web상에서 쉽게 알아낼 수 있는데서 비롯된다. 포스트게놈시대의 게놈기능연구를 총괄적으로 '기능유전체학 (Functional Genomics)'이라고하며 여기에는 핵산(DNA나 RNA)을 표적으로 게놈기능을 연구하는 genomics(유전체학, RNA발현을 대상으로 하는 transcriptomics(전사체학) 포함), 총체적인 단백체를 대상으로 유전자기능을 연구하는 proteomics(단백질체학) 및 대사물질을 대상으로 하는 metabolomics(대사체학), 이들 분야를 공통적으로 지원하는 bioinformatics(생물정보학)로 구분된다. 본 고에서는 프로테오믹스 분야를 중심으로 소개하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.6
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• pp.31-40
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• 2005

In the post-genomic era, researches on proteins as well as genes have been increasingly required. Particularly, work on protein-protein interaction and protein network construction have been recently establishing. Most biologists publish their research results through papers or other media. However, biologists do not use the information effectively, because the published research results are very large. As the growth of internet field, it becomes easy to access these research results. It is important to extract information with a biological meaning from various media. Therefore, In this paper, we efficiently extract the protein information from many open papers or other media and construct the database of the extracted information. We build a protein network from the established database and then design and implement various pathway analysis algorithms which find biological meaning from the protein network.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.343-346
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• 2003

To predict and analyze genes, many methods and tools are already developed in Bioinformatics field which is being more important in future. And many biologists have now performed the research with them. Although it is possible to identify gene and to analyze its function efficiently without experimental methods, it is still hard work. In this paper, we propose a method that make gene list on the initial stage of Genome project. It is difficult to obtain detailed gene list in the initial stage of Genome project. but proposed system provides gene information as much as possible even in the initial stage.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.512-515
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• 2012

부분 영상 검색은 질의 영상을 입력으로 사용해서 질의 영상을 부분 영상으로 포함하는 대상 영상을 찾아낸다. 본 논문에서는 부분 영상 검색에 생물정보학에서 사용하는 정렬(Alignment)을 이용한다. 생물정보학에서는 두 DNA 서열 간에 유사도를 비교하고 시각화하는 방법으로 점 행렬을 널리 사용한다. 두 영상을 정렬하기 위해서 먼저 질의 영상과 대상 영상을 일차원 명암도 영상 서열로 변환하고 정렬하여 부분 영상 후보 영역을 찾는다. 이전 연구[1]에서 정렬하는 방법은 두 서열의 길이의 곱만큼의 메모리 공간이 필요하므로 두 서열의 길이가 길어지면 필요한 메모리 공간이 선형적으로 증가했다. 본 논문에서는 영상 데이터의 특성을 이용해서 부분 서열 정렬로 필요한 메모리 공간을 줄였고 부가적인 효과로 처리시간이 감소하고 정확도가 상향되었다.

• Journal of Life Science
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• v.29 no.5
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• pp.621-630
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• 2019

Fertilization is the beginning of a new life that occurs in the female uterine. The female reproductive tract is composed ovary, oviduct, uterine, vagina and cervix, their physiological features are regulated by estrous cycle. Of these, uterine is a main point to establish embryo development and implantation, and intercommunication between embryo and uterine environment is necessary for suitable pregnancy. Endometrium is part of the uterine, its morphology is repetitively changed by hormones, and characteristic of uterine fluid from endometrium is also changed. Recently, massive proteins of endometrium and uterine fluid can be detected according to develop proteomics and bioinformatics and have been accelerated the understanding of the reproductive biology fields. Moreover, the massive protein information is actively studying with deeply studied theory such as sex hormone signal pathway and angiogenesis in mammals. In this paper, we review understanding of endometrium remodeling, uterine gland and fluid during estrous cycle, additionally studies on endometrium and uterine fluid based on proteomics techniques. Lastly, we introduced methods of the protein-protein correlation using bioinformatics tool that interaction with hormone receptors, representative angiogenetic factors and detected proteins using proteomics in endometrium and uterine fluid. This review will be useful to understanding the study on search of new cell mechanism in endometrium and uterine fluid.