• 정보처리학회논문지C
• /
• 제9C권5호
• /
• pp.725-732
• /
• 2002

기존 LAN 환경에서 멀티미디어 실시간 전송과 같은 QoS 보장형 서비스에 대한 요구가 증대되면서, ATM 기술을 LAM에 적용하는 기술들이 등장하였다. LANE(LAN Emulation)은 그러한 기술들 중에서 캠퍼스와 기업의 네트워크 인프라로 가장 많이 보급되고 있는 대안 중의 하나이다. 그러나 활발한 LANE 도입에 비하여 이의 효과적인 운용에 대한 연구는 드문 실정이다. 본 논문에서는 LANE을 구축한 캠퍼스 네트워크에서 멀티미디어 방송형(broadcast) 트래픽의 최적 운영방안에 대하여 논의한다. 방송형 트래픽 관리에서 발생하는 규모성(scalability) 문제로 인하여 전체 LANE 네트워크는 일반적으로 여러 개의 ELAN(Emulated MU)으로 분할되어 관리된다. 본 연구는 특히 규모성 문제해결을 위한 ELAN 구성(configuration)에 수반되는 비용을 정의하고, LANE 성능에 직결되는 규모성 제약과 ELAN 운용과 관계된 기술적 제약하에서 제반비용을 최소화하는 ELAN 구성(LANE 분할) 의사결정모형을 제공한다. 이는 그래프분할문제(graph partition problem)의 확장된 형태로 모형화 되며, 제안된 수리적 모형을 위한 유전자 알고리즘 해법을 개발하여 소개한다. 또한 실제 LANE 네트워크 운영자료를 사용한 실험을 통하여 최적 ELAN 구성을 위한 정책변수들의 효과를 살펴보고, 이러한 결과들이 기존의 LANE 운영과 관련하여 가지는 함축적인 의미를 고찰한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.238-240
• /
• 2005

유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 세포는 서로 다른 컴포넌트들의 상호작용에 의해 아주 복잡한 네트워크를 구성한다. 생화학적 네트워크에는 metabolic, regulatory, signal transduction과 같은 세포의 프로세스를 포함한다. 이러한 생화학적 네트워크들은 서로 다른 정보체계를 가지고 각기 다른 데이터베이스에 분산되어 저장관리 되고 있다. 따라서 생화학적 네트워크 데이터를 체계적으로 효율적으로 저장, 관리하기 위한 데이터베이스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 기존의 생화학적 네트워크 데이터베이스의 장.단점을 분석하고 객체지향 방식에 입각한 새로운 생화학적 네트워크 데이터의 통합을 위한 시스템 모델을 제시한다. 제안된 시스템 모델은 생화학적 네트워크 데이터에 대한 생물학전 관계를 자연스럽게 표현할 수 있는 객체지향 모델을 사용하였다. 또한 생화학적 네트워크 모델을 묘사하기 위한 응용프로그램 사이의 데이터 교환의 표준언어인 SBML[2]스키마를 기반으로 하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.383-386
• /
• 2019

4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.25-30
• /
• 2018

유전자 규정 네트워크 (GRN)에 RNA-시퀀싱 데이터를 활용할 때, 해당 유전자와 환경과의 상호 작용에 의해서 생기는 형질들 중에서 연관성이 높은 유전자로 GRN을 구성하는 것은 상당히 어려운 일이다. 본 연구에서는 Big-Data의 RNA-시퀀싱 자료들로, 지지 벡터 머신 회귀 특징 추출(SVM-RFE) 에 근거하여, 연관성이 높은 유전자(maximum-relevancy)는 추출하고, 연관성이 낮은 유전자(minimum-redundancy)는 제거하는 MRMR 필터 방법을 집중도 의존 정규화(intensity-dependent normalization, DEGSEQ)에 기반 하여 데이터의 정밀성을 높여, 소수 연관성 높은 유전자만 판별해 내는 방법을 사용한다. 제안한 방법은 R 언어 패키지를 사용하여 편리함과 동시에, 다른 기존의 방법을 비교하였을 때, Big-Data의 시간 활용도를 높이면서, 동시에 높은 연관성 있는 유전자만을 잘 추출해 냄을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.288-291
• /
• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.

• 원예과학기술지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.845-852
• /
• 2014

다양한 비생물적 스트레스 중 토양 염 집적은 식물의 광합성 효율, 생장 및 수확량의 감소를 초래한다. 최근 염 저항성 향상을 위한 많은 유전자들이 보고되고 있다. 본 연구의 목적은 형질전환 배추를 이용하여 아직 기능이 밝혀져 있지 않지만 완전장이 보고된 Brassica rapa Salt Stress Resistance(BrSSR) 유전자의 기능을 검정하는 것이다. BrSSR의 생리적 역할을 분석하기 위해, BrSSR의 과발현 vector인 pSL94 vector를 이용하여 내혼계 배추('CT001')를 형질전환하였다. Quantitative real-time RT-PCR 분석에서 형질전환체의 BrSSR 발현량은 대조군 대비 2.59배까지 증가하였다. 한편, 염 처리 후 표현형 분석에서 BrSSR이 과발현된 형질전환체들이 정상적인 생장을 보여줌으로써 염 스트레스에 내성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. Microarray 분석을 통해 구축된 염 스트레스 저항성 관련 유전자들의 발현 네트워크 상에서 BrSSR은 기존에 염 저항성 관련 유전자로 보고되어 있는 ERD15(AT2G41430), protein containing PAM2(AT4G14270), GABA-T(AT3G22200)와 매우 밀접하게 연결되어 있는 것으로 분석되었다. 위 결과들을 바탕으로 BrSSR은 염 스트레스 발생 시 식물의 생장 및 저항성에 관련된 중요한 역할을 하는 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
• /
• pp.305-308
• /
• 2005

본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2639-2641
• /
• 2003

유전자 알고리즘은 다윈의 자연선택설과 유전자의 진화 개념을 이용한 적응 탐색 알고리즘으로 적용하고자 하는 문제의 매개 변수를 유전자와 비슷한 데이터 구조로 부호화하고, 유전 연산자를 이용하여 문제의 해답을 찾는 알고리즘이다. 최근 유전자 알고리즘은 이러한 복수개의 목적 함수를 최적화 하기 위한 다중 최적화 문제를 위한 최적화 기술로서의 관심이 크게 다루어지고 있으며 전송 문제, 생산 공정 문제 계획 등과 같은 다목적 함수를 다루는 많은 응용 부분에 대해 적용되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 다중 목적 함수용 예와 Gen과 Kim이 제안한 네트워크 신뢰도를 고려한 연결 비용과 메시지 지연을 고려한 이중 구속 통신망 설계 문제를 가지고 가중치 합과 여러 가지 파레토 방법들을 비교하고 연구 검토 하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.495-496
• /
• 2018

사람의 피부는 개인마다 상태의 차이가 있으며, 개인의 피부 상태에 따가 피부고민도 다르다. 이에 따라, 일반 소비자들의 화장품 사용에 대한 선호도는 나만의 것, 내 피부에 맞는 화장품, 자세한 카운슬링 순으로 선호도가 나타나고 있다. 민간기관에서도 유전자 검사가 가능해짐으로써 상기와 같이 피부에 대한 유전자 분석도 활성화되고 있는 실정으로, 본 논문에서는 개인의 피부 유형과 유전자 정보를 고려하고 소셜 네트워크에서의 데이터를 수집하여 빅데이터 분석을 통한 맞춤형 추천 서비스를 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.59-60
• /
• 2014

노령화 사회와 함께 대두된 골다공증을 가정에서 저렴하고도 손쉽게 조기 진단할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 기반 골다공증을 손쉽게 진단하기 위해 관련 단백질을 추출하고 네트워크로부터 핵심 모듈을 찾아 조기 진단키트의 타깃을 제공하고자 하였다. 먼저 골다공증 관련 유전자를 OMIM database로부터 추출하고 HPRD로부터 단백질 상호작용 정보를 추가하여 골다공증 관련 단백질 네트워크(1,594 노드 및 2,160 링크)를 구축하였다. 네트워크상 Degree가 높은 단백질을 선별하고, 복잡한 네트워크를 단순화하는 알고리즘인 MCODE를 사용하여 핵심 모듈을 추출하여 핵심 단백질을 확보하였다. 또한 네트워크 자체를 KEGG PATHWAY에 적용시켜 골다공증 관련 단백질의 경로 중심의 핵심단백질을 추출하였다. 이러한 연구 결과를 비교하여 공통적으로 나타나는 핵심 단백질을 타깃으로 골다공증을 손쉽고 간편하게 조기 진단할 수 있는 실마리를 제공하고자 한다.