• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.467-475
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• 2014

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 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. 패스웨이(Pathway)는 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 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 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. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.13-18
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 주변 환경을 감시하고 데이터를 수집하는 용도로 사용되고 있다. 여러 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에 핵심 기술로 주목 받고 있다. 센서 노드는 수집된 정보를 처리하기 위한 MCU와 작은 용량의 메모리를 가지고 있다. 배터리로 동작하는 센서 노드는 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 불가능하기 때문에 전원 관리 능력이 반드시 필요하다. 또한 ISM 밴드 대역의 주파수를 사용하고 다수의 센서 노드들이 배치된 장소에서 동작하여야 하기 때문에 같은 센서 노드와 같은 대역을 사용하는 이종 기기간의 전파 간섭이 발생하는 열악한 통신환경에서 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 오류 제어 기법으로 사용되는 ARQ 기법의 문제점인 오류가 발생 했을 시 재전송으로 인한 추가적인 에너지 소비를 줄이기 위해 오류정정기법인 컨벌루션 부호의 적용을 제안하였다. 제안된 컨벌루션 부호를 센서 네트워크 OS를 통하여 센서 노드에 적용하여 전송전력 -19.2dbm과 -25dbm 에서 거리를 10m, 15m, 20m로 두고 BER을 측정하였다. 측정된 BER을 통해 패킷손실률과 평균 재전송 횟수를 계산하여 컨벌루션 부호를 적용하였을 때 그 성능을 분석하였다. 실험결과 -19.2dbm에서는 9~12%의 평균 재전송 횟수 이득을 -25dbm에서는 12%~19%의 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제11권1호
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• pp.1-11
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• 2007

착상기 이전 자궁에서 특이적 자궁내막 준비가 진행되어야 하는데, 이는 자궁 내막의 점진적 분화로 배아의 착상과 성공적 임신에 절대적으로 필요하다. 배아 발생 동안에 관찰되는 조직의 재구성은 세포외 기질을 포함한 다양한 요인에 의해 조절된다. 임신 동안에 관찰되는 극적인 변화로는 배아의 이동, 탈락막 반응, 태반의 분화를 그 예로 들 수 있다. 배아와 자궁간의 성공적 착상을 위한 변화들은 배아와 자궁의 착상을 위한 능력 갖출 수 있도록 한다. 이러한 변화과정 중에, 콜라겐이 주성분인 세포외 기질의 극적인 변화가 진행된다. 이러한 변화는 매우 복잡하여 그 기작을 밝히는 것은 쉽지 않으나, 최근 들어 PCR-select cDNA subtraction 방법, microarry 방법 등 대단위 유전자 동정 방법들을 이용하여 많은 후보 유전자가 동정되었다. 스테로이드 호르몬은 임신과 임신 유지에 중요한 역할을 수행하며, 세포외 기질의 재구성을 엄격하게 성스테로이드 호르몬에 의한 유전자 네트워크를 통하여 조절한다. 자궁의 세포외 기질의 병리적 조절이 당뇨병 등에서 보고되고 있다. 세포외 기질의 재구성은 착상과 태아와 자궁의 발달을 이해하는 데 중요하고, 또한 생식과 관련된 질병을 극복하는 데 중요하다. 비록 세포외 기질의 구성성분이 매우 다양하고 복잡하여 논의할 것이 무척 많으나, 본 종설에서는 착상기를 전후한 시기에 콜라겐의 변화를 중심으로 논하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제8권
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• pp.515-535
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• 2001

본 연구는 인간 유전자를 해독하려는 경주가 어떻게 전개되어왔는가에서 시작하여 생명공학 혁신들이 나타나고 시장 창출이 이루어지고 있는 분야들이 어떠한 것이 있는가에 대한 연구를 하였다. 의학/의약 분야, 농업/식품 분야, 화학/공정 분야, 환경분야, bioelectronics 분야 등에서 혁신 창출이 이루어지고 거대한 시장이 창출되어가고 있음을 탐색하였다. 그리고 나타나는 생명공학 혁신의 시장확산의 성공에 관한 연구 분야를 경쟁력에 관한 이론, 혁신의 소비자 수용과 확산에 관한 문헌들을 중심으로 하여 제시하였다. 클러스터를 잘 형성할 수록, 제휴를 통한 보완관계를 잘 형성할수록 혁신 창출과 확산에서 성공가능성이 높을 것 이다. 그리고 생명공학 분야는 기술과 시장의 양 측에서 벤처 창업에서 시간이 경과함에 따라 기술에서 시장으로 무게 중심이 점차적으로 옮겨갈 것이라고 제기하였다 생명공학과 같은 첨단기술 분야에서 혁신 확산이 제대로 이루어지려면 핵심역량을 창출하는 과정에서 기업가의 전략적 의도를 제대로 형성하는 것이 중요한 것이라는 것을 제기하였다. 생명공학 분야에서 나타나는 혁신의 소비자 수용과정에서 저항이 예상되며, 이는 기존의 습관과 지각된 위험이라는 변수에서 지각된 위험이라는 변수가 더 강하게 작용할 것이라고 제기하였다. 생명공학 분야에서 혁신의 소비자 수용과 확산에 관한 조사에서는 양적 조사보다 질적 조사가 중요하며 이는 앞으로 창출되어야하는 시장조사이기 때문이다. 생명공학에서의 혁신에 대한 소비자 수용과 확산은 소비자들이 형성하고 있는 사회네트워크의 성격이 영향을 미친다. 소비자들이 약한 연결로 많은 네트워크를 가지고 있는 소비자집단 사이로 혁신이 전달 될수록 확산이 빠르게 나타난다. 글로벌 혁신확산 영역에서는 생명공학과 같은 첨단기술 분야에서는 문화적인 영향을 적게 받을 것이라는 명제를 제기하였다. 이러한 이론적 연구가 앞으로 실증적 연구로 나타나 보다 일반화된 이론으로 발전하는 것은 미래의 연구로 돌린다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.980-984
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• 2010

microRNA (miRNA)와 mRNA 조절 상호작용 탐색은 다양한 생물학적 현상에 있어 새로운 시야를 제공해 줄 수 있다. 최근 생물학적 프로세스에서 miRNA는 유전자 발현을 제어하고 세포를 기능적으로 조절하는 중요한 역할을 하는 요소로 밝혀졌다. 이에 복잡한 생물학 시스템에서 miRNA의 기능적 활동을 이해하기 위해서는 miRNA와 mRNA간 상호작용 분석은 필수적이다. 그러나 아직까지 복잡한 miRNA와 mRNA간 상호작용 관계를 추론하는 것은 어려운 문제이기 때문에 많은 연구자들이 실험적, 전산학적 접근 방법을 제안하며 활발한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 이종의 발현 데이터로부터 기능적으로 상호작용하는 miRNA-mRNA 조합을 탐색하기 위한 진화 연산 기반의 새로운 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 이에 실험결과로 제안하는 방법을 인간 암 관련 miRNA와 mRNA 발현 데이터에 적용하여 암 특이적 miRNA-mRNA 상호작용 집합을 탐색하고 발견한 miRNA-mRNA 상호작용 관계가 생물학적으로 유의함을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.53-64
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• 2019

본 연구에서는 재사용 가능한 제품을 대상으로 순방향물류(Forward logistics)에서 부터 역방향물류(Reverse logistics)에 이르기까지 전체 물류비용과 수요와 회수에 따른 제조업자에서의 재고관리, 재사용을 위한 과정에서 발생하는 청소공정비용 및 폐기비용을 고려한 재사용 네트워크 모델(Reusable network model)을 제안한다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic algorithm: GA)을 이용한다. 파라미터가 해(Solution)에 미치는 영향을 알아보기 위해서 세 가지 파라미터 조건에서 우선 순위형 GA(Priority-based GA: priGA)와, 각 세대(Generation)마다 파라미터가 조정되는 개량형 하이브리드 GA(Modified hybrid genetic algorithm: mhGA)를 사이즈가 다른 4가지 예제에 적용하여 시뮬레이션을 실시한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.280-285
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• 2004

This paper is concerned with the modeling and identification of sequencing batch reactor (SBR) via genetic algorithm based polynomial neural network (GA-based PNN). The model describes a biological SBR used in the wastewater treatment process fur nitrogen removal. A conventional polynomial neural network (PNN) is applied to construct a predictive model of SBR process fur nitrogen removal before. But the performances of PNN depend strongly on the number of input variables available to the model, the number of input variables and type (order) of the polynomials to each node. They must be fixed by the designer in advance before the architecture is constructed. So the trial and error method must go with heavy computation burden and low efficiency. To alleviate these problems, we propose GA-based PNN. The order of the polynomial, the number of input variables, and the optimum input variables are encoded as a chromosome and fitness of each chromosome is computed. Simulation results have shown that the complex SBR process can be modeled reasonably well by the present scheme with a much simpler structure compared with the conventional PNN model.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.321-333
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• 2005

With the limited frequency spectrum and an increasing demand for cellular communication services, the problem of channel assignment becomes increasingly important. However, finding a conflict free channel assignment with the minimum channel span is NP hard. As demand for services has expanded in the cellular segment, sever innovations have been made in order to increase the utilization of bandwidth. The innovations are cellular concept, dynamic channel assignment and hierarchical network design. Hierarchical network design holds the public eye because of increasing demand and quality of service to mobile users. We consider the frequency assignment problem and the base station placement simultaneously. Our model takes the candidate locations emanating from this process and the cost of assigning a frequency, operating and maintaining equipment as an input. In addition, we know the avenue and demand as an assumption. We propose the network about the profit maximization. This study can apply to GSM(Global System for Mobile Communication) which has 70% portion in the world. Hierarchical network design using GA(Genetic Algorithm) is the first three-tier (Macro, Micro, Pico) model, We increase the reality through applying to EMC (Electromagnetic Compatibility Constraints). Computational experiments on 72 problem instances which have 15${\sim}$40 candidate locations demonstrate the computational viability of our procedure. The result of experiments increases the reality and covers more than 90% of the demand.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2876-2878
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• 2005

In this paper, we propose Genetic Algorithms(GAs)-based Optimal Polynomial Neural Networks(PNN). The proposed algorithm is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to feedforward Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The each node of PNN structure uses several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic, and is connected as various kinds of multi-variable inputs. The conventional PNN depends on experience of a designer that select No. of input variable, input variable and polynomial type. Therefore it is very difficult a organizing of optimized network. The proposed algorithm identified and selected No. of input variable, input variable and polynomial type by using Genetic Algorithms(GAs). In the sequel the proposed model shows not only superior results to the existing models, but also pliability in organizing of optimal network. The study is illustrated with the ACI Distance Relay Data for application to power systems.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.6-8
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• 2005

In this paper, we discuss model identification of nonlinear data using GAs-based Fuzzy Polynomial Neural Networks(GAs-FPNN). Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) is proposed model based Group Method Data Handling(GMDH) and Neural Networks(NNs). Each node of FPNN is expressed Fuzzy Polynomial Neuron(FPN). Network structure of nonlinear data is created using Genetic Algorithms(GAs) of optimal search method. Accordingly, GAs-FPNN have more inflexible than the existing models (in)from structure selecting. The proposed model select and identify its for optimal search of Genetic Algorithms that are no. of input variables, input variable numbers and consequence structures. The GAs-FPNN model is select tuning to input variable number, number of input variable and the last part structure through optimal search of Genetic Algorithms. It is shown that nonlinear data model design using Genetic Algorithms based FPNN is more usefulness and effectiveness than the existing models.