• Title/Summary/Keyword: 유전자 네트워크

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하이브리드 유전자 접근방법을 이용한 네트워크 확장을 위한 경제적 설계 (Economic Design for Expanding Networks Using Hybrid Genetic Approach)

  • 염창선;배상욱
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.8-15
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    • 2005
  • 이 논문에서는 백본 네트워크의 경제적 확장 방법을 제시한다. 기존 연구에서의 네트워크 확장은 기 설치된 네트워크에 새로운 노드를 추가하는 데 그치고 있다. 이 논문에서는 새로운 노드의 추가 외에 기 설치된 링크의 용량확장 까지를 고려하는 경제적 확장 설계 방법을 제시한다. 경제적 네트워크 확장은 기 설치된 네트워크와 perform-ability를 제약조건으로 하면서 비용을 최소화하는 문제로 표현된다. 효율적인 해의 탐색을 위해 이진과 K진이 혼용된 하이브리드 유전자 접근 방법을 사용한다.

유전자 알고리즘을 이용한 확장성 있고 빠른 경로 재탐색 알고리즘 (Fast and Scalable Path Re-routing Algorithm Using A Genetic Algorithm)

  • 이정규;김선호;양지훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권3호
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    • pp.157-164
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    • 2011
  • 본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.

진화론적으로 최적화된 Context-based RBF 뉴럴 네트워크 설계 (Design of Genetically Optimized Context-based RBFNN)

  • 박호성;오성권;김현기
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.258-260
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    • 2009
  • 본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

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다중 진화 알고리즘에 의한 유전자 조절 네트워크의 효율적인 탐색 (Efficient Identification of Gene Regulatory Networks by Multi-Stage Evolutionary Algorithms)

  • 김기영;조동연;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.277-279
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    • 2005
  • DNA 마이크로어레이 기술의 발전으로 유전자 발현에 대한 많은 양의 정보가 쏟아지게 되었고, 이러한 정보들을 이용하여 유전자 조절 네트워크를 수학적으로 모델링하는 것이 시스템 생물학의 중요 관심사로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 실험에서 얻어낸 데이터를 유전 프로그래밍을 이용한 기호 회귀를 통해 데이터 지점을 조정하고 유전 프로그래밍의 결과 함수를 이용해 각 지점에서의 미분값을 얻어내었다. 그 뒤, 불리안 네트워크를 표현하는 이진 배열과 S-시스템을 표현하는 실수 배열을 결합한 해를 사용하는 유전 알고리즘으로 앞에서 얻은 데이터를 이용해 원하는 S-시스템의 구조와 매개변수를 구해내었다.

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2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기위한 새로운 엔코딩 기반의 유전자 알고리즘에 대한 연구 (Study on New Encoding based GA for Solving Bicriteria Network Topology Design Problems)

  • 김종율;이재욱;유정호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.289-292
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    • 2003
  • 인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 연결 케이블로 이루어져 있다. 근래에 이런 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다지만, 광케이블의 비판 비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리(spanning tree)로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 네트워크 토폴로지 설계 문제들은 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도 등과 같은 설계 기준들을 최적으로 만족하는 토폴로지를 탐색하는 것으로 정의될 수 있다. 최근에 유전자 알고리즘(GA)은 네트워크 최적화 문제, 조합 최적화 문제, 다목적 최적화 문제 등과 같은 관련된 분야에서 많은 연구들이 이루어지고 있으며 또한, 많은 실세계의 문제를 위한 최적화 기술로서 그 잠재력을 매우 주목 받고 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되어 지는 광대역통신 네트워크의 2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 GA를 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체(chromosome)로 표현하기 위해 Prtifer수(PN_와 클러스터 스트링으로 구성되어지는 새로운 엔코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 수치예를 통해 제안한 GA의 성능을 평가할 것이다.

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동역학 시스템의 진화적 학습에 의한 초파리 발생과정 모델링 (Modeling Embryonic Development in Drosophila by Evolutionary Learning of Dynamical System)

  • 이제근;남진우;정제균;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.280-282
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    • 2005
  • 초파리 초기 발생과정은 gap 유전자, pair-rule 유전자, polarity 유전자의 세 가지 유전자 그룹에 의해서 조직화 된다. Gap 유전자들에 의해 pair-rules 유전자들의 발현이 조절되며, 이들에 의해 결국 polarity 유전자들의 발현을 조절함으로써, 정확한 위치에서 각 기관의 형성을 유도한다. 특히 분열 14단계에서는 pair-rule 유전자 중의 하나인 eve 유전자의 발현이 조절되는데, eve 유전자는 배아의 분할의 줄무늬를 형성시키는 유전자에 해당된다. 본 논문에서는 eve 유전자의 발현조절자인 hunchback, giant, kruppel, bicoid의 gap 유전자들로 구성된 조절 네트워크를 S-system을 이용하여 모델링하였다. 이를 통해 각 유전자들의 발현 데이터로부터 파라미터들을 진화 연산을 통해 예측하고, 각 유전자들의 발현에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다. 예측된 결과와 실제 데이터의 비교는 전체적으로 패턴이 서로 유사함을 보여주고 있다.

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지역정렬을 이용한 유전자 발현 조절 프로그램 예측 (Inference of Gene Regulatory Program using Local Alignment)

  • 이지연;진희정;조환규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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    • pp.11-16
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    • 2006
  • 세포의 활동은 단순히 하나의 유전자의 발현으로 설명되기보다 여러 유전자와 그로 인해 생성된 단백질의 상호 작용에 의해 나타난다. 또한 마이크로어레이 실험을 통해 세포 내의 유전자 발현에 대한 정보를 알 수 있게 되고, Chromatin IP 마이크로어레이 실험을 통해 신뢰도가 높은 유전자 발현 조절 관계 데이터를 얻을 수 있게 되면서, 유사한 기능과 유사한 발현 패턴을 보이는 유전자들을 그룹으로 묶어 유전자 모듈로 규정하고 이를 하나의 유전자 조절 네트워크로 구성하고, 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 ChIP 실험 데이터와 유전자 발현 데이터를 이용하여 지역 정렬을 수행해 하나의 유전자 모듈을 조절하는 조절 프로그램을 예측하는 알고리즘에 대해 기술한다. 조절 프로그램은 유전자 조절 모듈을 조절하는 조절자들의 역할 및 발현 여부에 따른 유전자 조절 모듈 내 유전자들의 발현을 설명할 수 있는 것이다.

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ATM 망에서 최적 가상 경로망 설계를 위한 유전자 알고리즘 응용 (The Application of Genetic Algorithm for Optimum Virtual Path Network Design in ATM Network)

  • 강주락;권기호
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제38권5호
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    • pp.86-92
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    • 2001
  • 유전자 알고리즘은 어려운 최적화 문제를 해결하는데 효과적인 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 최근 네트워크 디자인에 관련된 문제에 유전자 알고리즘의 응용사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 ATM 망에서 주어진 물리적 네트워크와 트래픽 요구를 바탕으로 최적의 가상경로망을 설계하는데 2단계의 유전자 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계는 경로 설정 단계로서 모든 네트워크의 노드쌍에 대한 경로를 설정하는 것이고 두 번째 단계는 이를 바탕으로 전체 VPs 수와 링크당 경유하는 VPs 수, VP 이동대상 수를 최소로하기 위한 VPs 설정단계이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 유용성과 성능을 평가 분석한다.

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GELIM: 유전자 네트워크 분석과 데이터 관리를 위한 통합 시스템 (GELIM: An Integrated System with Genetic Network Analyzer and LIMS)

  • Kim, Hye-Jung;Cho, Hwan-Gue;Park, Seon-Hee;Shin, Mi-Young;Jung, Ho-Youl;Lee, Kyung-Shin
    • 한국생물정보학회:학술대회논문집
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    • 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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    • pp.286-295
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    • 2004
  • 생물학적으로 의미 있는 결과를 도출하기 위해서는 많은 실험 데이터가 필요하다. 최근에는 마이크로 어레이 실험 기술이 발달함에 따라 대량의 데이터를 얻을 수 있게 되었고, 이로 인해서 데이터를 체계적으로 관리하고 필요한 정보를 습득할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. LIMS(Laboratory Information Management System) 는 이러한 요구 조건을 충족시키기 위한 시스템으로 기존의 파일 시스템에 의존해서 비효율적으로 실험 데이터를 관리해 오던 것을 체계적이고 효율적으로 관리해 주기 위한 시스템이다. 대량의 유전자 발현 데이터의 생산은 유전자의 조절 네트워크 예측을 가능하게 하였다. 유전자간의 상호 작용을 분석하는 것은 세포의 활동을 이해하는데 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 LIMS 기능과 유전자 조절 네트워크 분석 시스템을 통합하여 사용자가 쉽게 데이터를 공유 및 습득할 수 있으며 편리한 사용자 인터페이스를 이용하여 컴퓨터에 익숙하지 않은 실험들도 쉽게 사용할 수 있는 GELIM(an Integrated system with GEnetic network analyzer and LIMs) 을 소개한다.

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다중 출력을 가지는 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 최적화 (Design of Fuzzy Relation-based Fuzzy Neural Networks with Multi-Output and Its optimization)

  • 박건준;오성권;김현기
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.97-98
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    • 2008
  • 본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계한다. 퍼지 관계 기반 퍼지뉴럴네트워크는 선체 인력 변수에 따른 입력 공간을 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 전체 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대만 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 마지막으로 제안된 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

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