• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.380-384
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• 2010

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.340-343
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• 2008

유전자들은 복잡한 상호작용을 통해 세포의 기능이 조절된다. 상호작용하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크라고 한다. 기존의 유전자 조절 네트워크는 2D microarray 데이터를 이용하여 시간의 흐름에 따른 유전자간의 상호작용을 알 수가 없었다. 이 논문에서는 시간의 변화에 따른 유전자들 간의 조절관계를 살펴 볼 수 있는 조절네트워크 모델링의 방법을 제시한다. 유전자의 발현양을 표시하기 위해 이진 이산화 방법을 사용하였고 3D microarray 데이터에서 유전자 발현 패턴을 찾기 위해 Cube mining 알고리즘을 적용하였고, 유전자간의 관계를 밝히기 위해 시간 관계 규칙탐사 기법을 사용하여 유전자들 간의 시간 관계를 포함한 유전자 조절네트워크를 구축하였다. 이 연구는 시간의 흐름에 따른 유전자간의 상호작용을 알 수 있으며, 모델링된 조절 네트워크를 이용하여 기능이 아직 발견되지 않은 유전자들의 기능을 예측 할 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.3
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• pp.1-14
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• 2010

The back-propagation neural network (BPN) has long been successfully applied in bankruptcy prediction problems. Despite its wide application, some major issues must be considered before its use, such as the network topology, learning parameters and normalization methods for the input and output vectors. Previous studies on bankruptcy prediction with BPN have shown that many researchers are interested in how to optimize the network topology and learning parameters to improve the prediction performance. In many cases, however, the benefits of data normalization are often overlooked. In this study, a genetic algorithm (GA)-based normalization transform, which is defined as a linearly weighted combination of several different normalization transforms, will be proposed. GA is used to extract the optimal weight for the generalization. From the results of an experiment, the proposed method was evaluated and compared with other methods to demonstrate the advantage of the proposed method.

• Journal of Life Science
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• v.20 no.2
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• pp.176-182
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• 2010

Magnaporthe oryzae is destructive plant-pathogenic fungus and causes rice blast. The pathogen uses several mechanisms to circumvent the inhibitory actions of fungicides. ATP-binding cassette (ABC) transporters are known to provide protection against toxic compounds in the environment. PC facilitated bioinformatic analysis, particularly with respect to accessing and extracting database information and domain identification. We predicted ABC transporter genes from the M. oryzae genome sequence with computation and bioinformatics tools. A total of thirty three genes were predicted to encode ABC transporters. Three of thirty three putative genes corresponded to three known ABC transporter genes (ABC1, ABC2 and ABC3). Copy numbers of the ABC transporter genes were proven by Southern blot analysis, which revealed that twenty genes tested exist as a single copy. We amplified the DNA complementary to RNA corresponding to eleven of these by reverse transcriptase polymerase chain reaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.340-342
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• 2004

Promsearch는 인간 DNA에서 코어 프로모터 영역을 예측하는 프로그램이며, PWM(position weight matrix)과 신경망을 기반으로 전사시작지점을 예측한다. 프로그램은 대량의 서열 데이터를 처리할 수 있도록 구성되었으며, 본 논문에서는 인간 염색체 22번에 대한 프로모터 예측 결과를 제시한다. Annotated된 936개의 유전자와 Promsearch가 예측한 프로모터간의 위치의 상관관계를 계산한 결과 87개에 대해 프로모터 예측 결과가 의미 있는 것으로 밝혀졌다. 예측의 민감도는 25%이며, Promsearch가 대규모 시퀀싱 프로젝트에서 나오는 대량의 서열 데이터를 1차적으로 분석하는 도구로서 사용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.55-56
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• 2014

치쿤구니아열은 치쿤구니아 바이러스(chikungu- nya virus)에 감염된 매개 모기(열대숲모기 및 흰줄숲모기)에 물려 감염되는 급성 열성 질환으로 잠복기가 짧고 치료제가 없기 때문에 조기 진단이 매우 중요한 급성전염병이다. 아열대기후로 진입하는 우리나라에서도 흰줄숲모기가 자주 발견되기 때문에 이 질병으로부터 결코 자유롭지가 않다. 치쿤구니아 바이러스 감염을 진단하기 위한 진단키트를 개발하기 위해 먼저 타깃 유전자 부위 선정이 매우 중요하다. 본 연구에서는 생명정보학을 기반으로 이 바이러스 만을 검출할 수 있는 epitope를 예측하고자 한다. 이 바이러스의 capsid 유전자를 찾고 유사한 바이러스의 유전자들과 multiple alignment를 수행하여 이 바이러스만이 가지고 있는 독특한 부위를 추출하였다. 이후 ProtScale Tool 프로그램으로 선택한 단백질의 친수성(hydrophilicity), 접근성(accessi- bility), 유연성(flexibility), 회전(${\beta}$-turns) 등의 특성을 모두 만족하는 부위를 선별하여 진단키트 제작을 위한 epitope를 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.3
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• pp.111-117
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• 2023

The oral cavity is a window into the health of the whole body and a gateway for many harmful bacteria. It is a very important part of our body. The biggest advantage of genetic testing is that it can systematically prevent and manage diseases by examining bacteria in the oral cavity and predicting systemic diseases that may occur in our body through big data AI algorithm analysis. Therefore, in this paper, the researcher's family conducts genetic testing directly to derive the results. In this study, in November 2022, 4 family members of the researcher listened to a prior explanation from 1 dentist and 1 dental hygienist at J Dental Clinic, a preventive dental clinic located in Seoul, and after filling out the consent form, oral examination and genetic testing were performed. Genetic testing was performed with Dr.^*** for adults and He^***** products for middle and elementary school students. Genetic testing, which is currently being conducted in Korea, has the advantage that subjects can access it relatively easily without drawing blood, but it also has limitations such as time and cost. Nevertheless, I think it is a part to be highly evaluated in that systemic diseases can be predicted through oral microorganisms.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.159-162
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• 2004

플라즈마 공정 모델 개발에 역전파 신경망이 가장 많이 응용되고 있으나, 관여하는 다수의 학습인자로 인해 그 최적화가 매우 어렵다. Radial basis function network (RBFN)은 관여하는 학습인자의 수가 적어 그 최적화가 상대적으로 용이하지만, 두인자의 다양한 조합에 의해 RBFN의 예측성능이 상당히 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서는 학습인자 상호간의 작용을 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 최적화하는 기법을 소개한다. 제안하는 알고리즘을 광도파로 제작을 위해 수행한 실리카 식각공정 데이터에 적용하여 평가하였다. 평가에 이용된 식각 응답은, 실리카 식각률, aluminum (Al) 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도이다. 최적화한 모델은 종래의 모델과 비교하였으며, 그 향상도는 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 실리카 프로파일 각도에 대해서 각 기 0.8%, 32.4%, 20.3%, 1.3% 등이었다. Al 식각률과 선택비에 대해서 예측성능은 상당이 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.295-297
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• 2004

생체 내의 모든 기능은 유전자 발현에 의해 결정된다. 유전자 발현은 않은 인자들에 의해 조절되며, 이러한 조절 과정에 따라 유전자 발현량이 결정되는 것이다. 세포 주기 역시 유전자 발현과 밀접한 연관성을 가지고 있다. 본 논문에서는 효모에서 세포 주기의 각 단계와 관련된 유전자들의 분석을 통해서 세포주기를 조절하는데 있어서 중요한 역할을 수행하는 전사 조절 모티프들이 무엇인지를 찾아보았다. 주요 모티프의 추출은 인공신경망 모델을 학습하고. 입출력 에러 분석을 통하여 이루어진다. 그 결과 MCB 등 기존의 실험 결과를 통하여 세포주기에 관련이 있다고 알려진 모티프들이 높은 점수를 보인다는 것을 알 수 있었고. 그 외에 세포주기의 각 단계에서 유전자 발현에 중요한 역할을 수행할 것으로 예상되는 다른 모티프들도 예측해볼 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.4
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• pp.53-61
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• 1994

최근 생물학에 기반을 두고 최적화 문제와 학습 문제에 많이 사용되고 있는 유전자 알고리즘과 신경 회로망 기술을 결합하는 연구가 활발해 지고 있다. 신경 회로망 연구에 비해 조금 늦게 시작된 유전자 알고리즘에 대한 연구는 유전자 복제, 교차, 돌연 변이 등의 현상을 걸쳐서 새로운 개체를 발생시켜 나가는 진화의 과정에서 착안하여 해결하고자 하는 문제의 해답을 유전자 탐색의 과정을 통하여 찾아내는 것이다. 이 글에서는 유전자 알고리즘과 신경 회로망을 혹은 서로 보조적인 입장에서 혹은 동등한 입장에서 결합하는 연구에 대한 조사를 소개함으로써 보다 복잡한 최적화 문제나 자동 프로그래밍, 기계 학습, 복잡한 자료 분석, 시계열 예측 등의 분야에 응용하는데 도움을 주고자 한다.