• 생명과학회지
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• 제29권5호
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• pp.514-523
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• 2019

인삼(Panax ginseng C. A. Meyer)의 사포닌 진세노사이드 Rb1이 처리된 인간 피부각질세포 HaCaT에서 microarray 분석 및 발현이 증가된 세포사멸 반응에 대한 작용기전을 연구하였다. HaCaT 세포에 진세노사이드 Rb1의 처리로 세포사멸, 유사분열 세포주기의 G2/M 전이, 세포분열, 핵분열, 그리고 단백질 수송 등의 작용기전에 관여하는 유전자들이 2 배 이상 발현이 증가된 것으로 나타났으며, DNA 수선, 감수 핵분열, 그리고 세포외기질 체계 등의 작용기전에 관여하는 유전자들은 2 배 이상 발현이 감소된 것으로 나타났다. 특히 세포사멸 신호전달은 FAS와 PLA2G4A를 경유하는 것으로 나타났으며, 이들 유전자의 상위 조절자로 STAT3가 예측되었다. 세포사멸 반응 경유 유전자 FAS와 PLA2G4A의 활성을 qPCR로 확인한 결과, FAS 유전자는 $10{\mu}g/ml$의 진세노사이드 Rb1를 24시간 동안 처리하였을 경우 약 2 배의 발현 증가와, PLA2G4A 유전자는 6시간 처리부터 약 2 배로 증가되어 24시간 동안 처리시 2 배 이상의 유전자 발현이 증가되었다. 한편 STAT3-siRNA를 이용한 knock-down 실험에서 FAS의 발현 감소와 PLA2G4A의 발현 증가로 상위 조절자 STAT3로부터 FAS 만을 경유하는 것을 알 수 있었다. 이상의 결과 진세노사이드 Rb1의 처리에 의해 상위 조절자인 STAT3는 FAS를 경유하여 세포사멸을 유도하는 것임을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.104-104
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• 2022

임진강 수계는 북측 지역이 다수를 차지하는 유역 특성으로 예고 없는 상류 급방류, 강우 등으로 인해 댐 운영에 근본적 어려움이 있으며, 이에 따라 홍수조절지 및 댐 하류 계측 가능 지역의 취득 자료를 고려한 하천 수위 변화에 대한 사전 예측을 필요로 하고 있다. 홍수기 하천 도달시간 및 수위예측 기법으로는 물리 기반 및 데이터 기반 모델들이 다양하게 연구되어 왔으며, 일부 연구성과들은 현업에 활용하고 있다. 물리기반 모델은 하천 지형 변화에 대한 자료 취득 및 분석에 많은 시간을 요하는 단점은 있으나, 설명 가능한 모델을 구현할 수 있을 것으로 사료 된다. 반면, 데이터 기반 인공지능 모델은 짧은 시간 및 비용으로 모델을 개발할 수 있으나, 복잡한 알고리즘구현 시 설명이 불가하여 일관성을 의심 받을 수 있다. 본 논문에서는 홍수 도달시간과 하류 수위 상승에 대하여 설명 가능한 인공지능 알고리즘 및 시뮬레이션 프로그램을 개발하고자 하였다. 홍수 도달시간 예측은 기존 조견표 방식에서 고려하지 않았던 홍수파의 영향을 추가 변수화 하고, 데이터의 전후처리를 통하여 도달시간을 예측하였다. 실시간 하류 수위 예측은 댐 방류량, 주변 강우, 조위 등을 고려하여 도달시간 후 수위를 예측할 수 있도록 구현하였으며, 자료 동화 기술을 일부 적용하였다. 미래 방류조건에 대한 시뮬레이션을 위해서는 미래 방류량, 예상 강우 입력 시 하천 지점별 수위 상승을 예측할 수 있도록 알고리즘 및 프로그램을 개발하였다. 이를 구현하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘을 이용한 학습, 유전자 알고리즘을 이용한 가중치 학습 제한 조건내 최적화, 수위파와 조위파의 중첩의 정리 등을 이용하여 예측 정확도 및 신뢰성을 제고 하였다. 인공지능 분석결과의 현업활용성 제고를 위하여 시뮬레이터 프로그램을 개발하여 현업에 적용하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.157-165
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• 2006

세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.775-784
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• 2002

DNA chip 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이타는 세포나 조직 내의 수천 개 유전자의 발현도(expression level)를 한번에 측정한 것으로, 유전자 발현 양상에 기반한 암의 진단, 유전자의 기능 예측 등에 이용되고 있다. 다양한 데이타 분석 기법들 중 베이지안망(Bayesian network)은 데이타의 각 속성들간의 관계를 그래프 형태로 표현할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이는 마이크로어레이 데이타의 분석을 통해 여러 유전자와 조직의 특성(암의 종류 등) 사이의 관계를 밝히는데 유용하다 하지만 대부분의 마이크로어레이 데이타는 sparse data로 베이지안망을 비롯한 각종 분석 기법의 적용을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 베이지안망에 기반한 마이크로어레이 데이타 분석을 위해 효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 이용한다. 제시되는 분석법은 실제 마이크로어레이 데이타인 NC160 data set에 적용되었으며, 그 유용성은 데이타로부터 학습된 베이지안망이 실제 생물학적으로 알려진 사실들을 어느 정도 정확하게 표현하는지에 의해 평가되었다.

• 자연과학논문집
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• 제11권1호
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• pp.65-73
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• 1999

C-P 화합물(Pn; phosphonate)의 일종인 glyphosate(GPS)를 인산원으로 이용하는 Pseudomonas sp. strain #A1으로부터 GPS 분해 유전자 및 2-aminoethylphosphonate(AEPn), methyl-phosphonate(MPn)와 같은 Pn의 분해 유전자를 클로닝하였다. Mini-Mu plasmid를 이용한 in vivo molecular cloning 결과 약 10-19 Kb의 $AEPn^+$ clones, 10 Kb의 $MPn^+$ clones, 12-18 Kb의 $GPS^+$ clone들을 얻었으며 E. coli의 $\Delta phn$ mutants에 transformation 하였을 때 각각의 Pn에 대한 다양한 phenotype을 나타냈다. 따라서 Pseudomonas sp. strain #A1에서는 적어도 3종류의 Pn 분해대사 경로를 갖고 있는 것으로 예측된다. 뿐만 아니라, 각각의 phn clone($AEPn^+$, $MPn^+$, $GPS^+$)들은 PHO regulon의 조절유전자 phoBR에 의존하여 발현하였다.

• 환경생물
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• 제37권4호
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• pp.493-502
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• 2019

본 연구는 옥수수 재배 시 환경에 영향을 미치는 노균병 저항성과 관련된 유전자 후보군을 탐색해서 노균병으로 인한 토양오염과 옥수수 생산량 감소를 해결하기 위하여 노균병 저항성 품종을 효율적으로 발굴하기 위한 연구이다. 옥수수의 6번 염색체의 152,892,333과 154,335,437 사이에 있는 노균병 저항성 유전자를 탐색하였으며 이 부분에 존재할 것으로 예상되는 전사체에서 38개의 프라이머 세트를 디자인하여 이 중 16개의 예측 전사체를 가려 내었다. 또한 RT-PCR을 수행하여 감염된 Ki11의 발현이 높은 7개의 전사체로 5개의 품종에 대하여 건강한 샘플과 감염된 샘플을 검정하였고 최종 5개의 후보 유전자군[알려지지 않은 미확인 유전자 2개, OFP transcription factor, bZIP transcription factor, pentatricopeptide repeat (Ppr)]이 발견되었다. 본 연구의 결과로 추가적인 실험 설계를 통해 5개의 후보 유전자군에 대한 재검정을 통하여 확실한 노균병 저항성 유전자를 발굴하고 이를 노균병 저항성 품종 개발 및 방재에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제51권3호
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• pp.301-308
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• 2019

다제내성 P. aeruginosa의 출현과 확산은 전 세계적으로 중요한 문제가 되고 있다. P. aeruginosa에 의한 발병은 일부 몇몇 세포 관련 및 세포외 병독성 인자의 생성에 기인한다. 본 연구에서는 대전지역의 3차 병원에서 분리된 carbapenem 내성 P. aeruginosa를 대상으로 병독성 인자의 분포와 항균제 내성 양상을 조사하였다. 항균제 감수성 시험은 디스크 확산법으로 확인하였고, 병독성 유전자의 분석을 위해 PCR과 염기서열분석을 수행하였다. 또한, 다제내성 P. aeruginosa의 sequence type (ST)은 multilocus sequence typing (MLST)을 통해 확인하였다. 32균주의 carbapenem 내성 P. aeruginosa 중, 14균주(43.8%)가 다제내성이었으며, 주요 ST는 ST235 (10균주, 71.4.%)임을 확인하였다. 병독성 유전자는 32균주 모두에서 확인되었고, 이 중 가장 높은 빈도로 확인된 병독성 유전자는 toxA, plcN, phzM (100.%)이었다. 또한, 32균주는 모두 8개 이상의 병독성 유전자를 가지고 있었으며, 9균주(28.1%)가 15개의 병독성 유전자를 가지고 있었다. exoU 유전자는 다제내성 P. aeruginosa 균주의 71.4%에서 확인되었다. 이러한 결과는 exoU 유전자가 다제내성 P. aeruginosa 균주의 지속성에 대한 예측 표지자가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 생명과학회지
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• 제30권12호
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• pp.1070-1077
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• 2020

암세포에 항암제를 처리하게 되면, 세포증식, 이동성 또는 약물 내성과 관련된 많은 유전자들의 발현 변화가 발생하며, 유전자 발현 변화는 상호간의 조절 네트워크에 의해 밀접하게 연결될 수도 있다고 추측된다. 본 연구에서 p53 유전자 유무가 다른 A549와 H1299 인간 폐암세포에 독소루비신을 처리하면, 원종양유전자인 FosB의 발현은 증가하지만, 원종양유전자인 SETDB1의 발현은 감소하지만, 단백질 발현의 양적인 차이가 발생한다는 사실을 알 수 있었다. TF motif binding 분석 프로그램을 이용하여 SETDB1과 FosB 프로모터지역에서의 p53단백질의 결합가능성을 분석한 결과, SETDB1의 경우 18부위, FosB의 경우 21 부위의 p53 결합부위를 예측할 수 있었다. SETDB1과 FosB 프로모터의 subcloning하여 luciferase 분석을 수행한 결과, p53은 SETDB1과 FosB을 음성적으로 조절한다는 사실을 알 수 있었다. 또한, H1299 세포에 p53의 과발현은 SETDB1 과 FosB의 발현을 감소시킬 수 있음을 RT-PCR, western blot, qPCR, 면역염색 실험을 통해 확인하였다. 이러한 결과를 종합하여 본다면, p53에 의한 SETDB1과 FosB 유전자 발현 조절은 항암제 처리과정에서 나타나는 암세포의 사멸과 생존에 대한 기능적 조절 네트워크로 사료된다.

• 한국버섯학회지
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• 제19권4호
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• pp.285-293
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• 2021

본 연구에서는 Flammulina velutipes var. lupinicola의 laccase 유전자를 동정하고 최적 활성 pH, 온도, 시간을 분석하고 하였다. F. velutipes var. lupinicola 유전체에서 선별된 laccase 유전자 서열을 바탕으로 구리 결합 부위 및 신호 펩타이드 분석을 수행한 결과 5종의 laccase 유전자(g1934, g1937, g2415, g2539, g5858)를 동정하였다. 5종의 선별된 laccase 유전자 크기는 1,488~1,662 bp로 확인되었고, cDNA 염기서열 분석 결과 14~17개의 인트론이 확인되었다. Laccase 유전자의 신호펩타이드로 예측된 절단 부위는 N-말단으로부터 20~34 bp 사이에 위치하는 것으로 확인되었다. F. velutipes var. lupinicola laccase의 활성 특성을 규명하기 위해 분리 정제를 수행하였으며, Zymogram을 수행하여 0.2 M 및 0.3 M NaCl과 1.6 M 및 1.7 M의 ammonium sulfate로 정제된 단백질에서 5개의 laccsae 활성 밴드를 확인하였다. pH, 온도 및 시간별로 분리 정제된 단백질의 최적 활성을 분석한 결과, 반응의 최적 pH는 5.5이고 최적 온도는 40℃로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통하여 확인된 F. velutipes var. lupinicola 유전체의 laccase 유전자 구조 및 활성에 대한 특성은 laccase를 이해하는 데 도움이 될 것이며 추가 연구를 통하여 향후 다양한 산업적 활용이 가능할 것으로 사료된다.