암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.
제한된 주파수 범위 내에서 무선통신에 대한 수요증가에 따라 중계소 설치 및 채널할당 문제가 갈수록 중요시되고 있다. 최소한의 주파수 범위를 가지고 간접이 없는 채널을 할당하는 문제는 NP-hard 문제이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 무선통신의 수요가 늘어나고, 서비스 질 향상 요구의 증가에 따라 주목받고 있는 설계 방법이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 큰 도시에 적용되는 방법으로서 소비자의 이동속도에 따라 서로 다른 계층에서 관리하고 소비자에게 안정된 서비스를 제공한다. 본 논문의 유전자 알고리즘을 이용한 다중계층 설계는 지존의 2계층 방식과 달리 3계층(macro, micro, pico) 방법을 적용하며, EMC(Electromagnetic Compatibility Constraints)를 적응하여 현실성을 더욱 증가하였다. 후보지 선정 개수는 $15{\sim}40$개까지 적응하며, 72개의 데이터를 적용하여 알고리즘을 실험하여 수요자 수를 총 수요의 90%이상으로 끌어 올려 현실성을 강화시켰다.
네트워크 중심전(NCW) 및 효과중심작전(EBO)으로 대표되는 현대 및 미래전에서 포병의 신속하고 정확한 정밀타격능력은 전쟁 승패의 중요한 요인으로 작용될 것이다. 본 연구는 대화력전 및 화력지원간 실제 운용되는 환경 중 갱도포병과 같이 타격제한시간이 있는 포병 표적처리에 관한 연구로 여러 가지 제한사항들을 모형 화하여 표적할당 및 사격순서를 동시에 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 시간제약이 있는 포병 표적처리문제에서 사격 제한시간을 만족하면서, 총 사격시간을 최소화하는 수리모형과 유전자 알고리즘을 제시하였다. 소형 문제를 이용한 축소실험으로 본 연구에서 제안하는 수리모형과 유전자 알고리즘의 타당성을 입증하였으며, 대형 문제를 이용한 확대실험에서 유전자 알고리즘으로 근사 최적해를 산출하였다.
유전자의 구조 예측 및 발현 기작에 대한 연구는 매우 중요한 사안으로 대두되고 있다. 특히 유전자 발현 제어에 중요한 역할을 하는 프로모터 영역을 예측하는 것은 전체 생명체 네트워크 규명을 위한 단초를 제공하기 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 진핵생물의 유전자 프로모터 예측을 위한 Support Vector Machine(SVM) 활용방안에 대한 연구내용을 다루고 있다. 특성 벡터 값 생성을 위한 인코딩 방법 및 학습 데이터들의 구성에 대한 다양한 실험을 통해 SVM활용 방안에 대한 올바른 방향을 제시하고 있다.
본 연구에서는 췌장암의 유전자-단백질 상호작용 네트워크를 구성하고, 관련 연구에서 주요하게 언급되는 유전자-단백질의 유발관계 사슬을 파악함으로써, 췌장암의 원인을 규명하는 실증적인 연구로 이어질 수 있는 미발견 공공 지식을 제공하려 하였다. 이를 위하여 텍스트마이닝과 주경로 분석을 Swanson의 ABC 모델에 적용해 중간 개념인 B를 방향성을 가진 다단계 모델로 확장하고 가장 의미 있는 경로를 도출하였다. 본 연구의 주제가 된 췌장암의 사례처럼 시작점과 끝점조차 한정할 수 없는 미발견 공공 지식 추론에서 주경로 분석은 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.
DNA 염기서열 자체에는 변화가 없으나 크로마틴의 변형을 통하여 유전자의 발현 양상이 변하는 현상을 후성유전이라 한다. 최근에 이런 후성유전학적 변이가 암 발생과 밀접한 연관이 있는 것으로 알려졌다. 본 연구에서는 암 관련 단백질과 암 관련 후성유전 단백질 상호작용 네트워크를 통하여 암과 후성 유전적 관계를 분석하고자 하였다. 먼저 상호작용 네트워크를 기반으로 허브에 해당하는 히스톤 변형 단백질 20개를 추출하였다. 추출한 20개 단백질을 KEGG pathway에 적용하여 암 관련 단백질과의 상관관계를 분석하였다. 암 관련 단백질 발현양상을 확인할 수 있는 Expression Atlas로부터 발현이 증가하거나 감소하는 단백질을 분류하고, 발현 정보를 KEGG pathway 위에 있는 단백질에 적용함으로써 후성유전학적 암 발생 기전을 도출하였다.
인간의 유전자의 돌연변이 서열인 SNP를 통하여 하플로타입을 추정하는 연구는 생명공학분야에서 중요한 연구분야이다. 일반적인 방법으로 하플로타입을 추정하는 것은 상당한 시간과 비용이 요구된다. SNP를 통한 하플로타입 추론에 대한 방법은 지금까지 여러 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위한 도구로 베이지안 네트워크를 제시하고, 이를 사용한 유전알고리즘인 BOA를 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 이후 BOA 소프트웨어를 이용하여 우선적으로 해집단크기 및 비율에 대한 정확도를 분석 후 적합도함수의 quality정보의 개입유무에 따른 정확도를 실험한다. 마지막으로 네트워크의 간선존재 여부에 따른 정확도를 실험하는 것으로 실험을 마친다. 실험결과 해집단크기와 비율에 따라 정확도가 상이한 결과를 얻었으며, quality정보의 개입이 없는 경우와 네트워크의 간선을 적용한 경우 모두 기존에 비해 저조한 정확도를 보였다.
네트워크-온-칩은 미래 시스템-온-칩 제품을 위한 실용적인 개발 플랫폼으로서 부각되고 있다. 우리는 전압 조절이 가능한 회선을 가진 네트워크-온-칩에서 태스크간 통신으로 인한 전력 소모를 최소화하기 위한 정적 알고리즘을 제시한다. 최적의 통신 속도를 찾기 위해 제시된 (유전자 알고리즘에 기반한) 기법은 네트워크 망 구조, 태스크 할당, 타일 매핑, 라우팅 경로 할당, 태스크 스케줄링과 회선 속도할당을 포함한다. 제시된 설계 기법은 기존의 기법과 비교하여 평균 28%까지 전력 소비를 감소시킬 수 있다는 것을 실험 결과는 보여 준다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
최근 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. 본 연구는 국내 한약재에 대한 약효 성분과 생물학적 기작에 대한 정보를 수집 및 텍스트마이닝을 수행하여 한약재 정보 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 연구자가 손쉽게 분석된 한약재의 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 검색할 수 있는 웹사이트 원형을 개발하였다. 문헌 분석결과 한의학분야 주요 화합물 및 유전자/단백질 정보를 추출할 수 있었고 현대 한의학 연구 현황의 특징을 보여주었다. 분석된 결과는 웹을 통해 한약재별 PubMed 문헌 정보와 관련된 한약재의 약재 정보 및 생물학적 상호작용 정보를 가시화하여 볼 수 있도록 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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