• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.603-606
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• 2005

하나의 유전자는 또 다른 유전자의 단백질과 프로모터 영역에서 Binding 함으로써 그 유전자의 발현에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 두 유전자간의 조절 상호 작용을 유전자 조절망이라 하며 유전체의 핵심적인 기능을 보다 간결하게 표현하는 조절망을 설계할 수 있다. 대표적인 설계 방법으로는 Time-Series Data 를 이용한 방법과 Steady-State Data 를 이용하는 방법이 있으며 이 논문에서는 Steady-State Data 즉, Knock-out Data 를 이용하여 유전자 조절망을 재구성함으로써 기존의 방법을 개선하여 보다 정확한 결과 예측을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.205-207
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• 2004

유전자 발현 분석 시스템에 있어서 microarray 기술의 발전은 유전 질환 진단의 정확성과 신뢰도를 향상시키는 데에 큰 기여를 하였다. 다양한 microarray기술을 통해 얻은 대량의 유전자 발현 정보는 기계 학습분류기를 이용한 암의 분류와 진단, 예측 분야에도 효과적으로 이용될 수 있다. 이 과정에서 종류에 따른 암의 정확한 분류를 위해서는 되도록 해당 암 클래스와의 직접적인 연관이 있는 유전자만을 선택하여 활용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 이러한 정보력 있는 유전자(informative gene)를 효과적으로 선택 할 수 있는 유전자 선택 방법을 제시하고, 이를 이용하여 세 가지 벤치마크 암 데이터에 대하여 체계적인 실험을 하였다. 그 결과 향상된 분류 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.299-303
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• 2005

In the present study, in order to improve precision of the component characteristic maps generated by the scaling method, a map generation method which can produce a compressor map from some experimental performance data using GAs(Genetic Algorithms) was proposed. However, in case of the proposed map generation method only using GAs, because it has a drawback for estimating correctly the surge points and the choke points of the compressor map, a modified GAs method was additionally proposed through complementally use of the scaling method to determine obviously those points of the compressor map.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.379-387
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• 2003

A lot of microbial genome projects have been completed to pour the enormous amount of genomic sequence data. In this context. the problem of identifying promoters in genomic DNA sequences by computational methods has attracted considerable research attention in recent years. In this paper, we propose a new model of prokaryotic core promoter region including the -10 region and transcription initiation site, that is Dependency-Reflecting Decomposition Model (DRDM), which captures the most significant biological dependencies between positions (allowing for non-adjacent as well as adjacent dependencies). DRDM showed a good result of performance test and it will be employed effectively in predicting promoters in long microbial genomic Contigs.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.275-284
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• 2023

Gene expression data can be utilized in various studies, including the prediction of disease prognosis. However, there are challenges associated with collecting enough data due to cost constraints. In this paper, we propose a gene expression data generation model based on Conditional Variational Autoencoder. Our results demonstrate that the proposed model generates synthetic data with superior quality compared to two other state-of-the-art models for gene expression data generation, namely the Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty based model and the structured data generation models CTGAN and TVAE.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1106-1108
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• 2010

이 연구에서는 유전자알고리즘과 인공신경망의 특성을 결합한 유전자신경망모형에 대하여 논의한다. 이 모형을 이용하여 단기 시계열자료를 예측한다. 그 예측 결과는 유전자신경망모형이 역전파 신경망모형에서 보다 더 작은 예측오차를 보였다. 역전파 신경망보다 더 효과적임을 보임으로써 유전자신경망모형을 이용한 시계열자료 예측이 보다 효율적인 방법임을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.635-637
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• 1998

시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.11 no.1
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• pp.99-104
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• 2010

Numerous bio-digital contents have been produced by new technology using biochip and others for analyzing early chemical-induced genes. These contents have little meaning by themselves, and so they should be modified and extracted after consideration of biological meaning. These include genomics, transcriptomics, protenomics, metabolomics, which combined into omics. Omics tools could be applied into toxicology, forming a new field of toxicogenomics. It is possible that approach of toxicogenomics can estimate toxicity more quickly and accurately by analyzing gene/protein/metabolite profiles. These approaches should help not only to discover highly sensitive and predictive biomarkers but also to understand molecular mechanism(s) of toxicity, based on the development of analysing technology. Furthermore, it is important that bio-digital contents should be obtained from specific cells having biological events more than from whole cells. Taken together, many bio-digital contents should be analyzed by careful calculating algorism under well-designed experimental protocols, network analysis using computational algorism and related profound databases.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.9
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• pp.177-182
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• 2015

The brand and product awareness of Korean electronics companies in the North American market has grown significantly and North American consumers has been recognized as an innovative technology products good performance of Korean electronics appliances. The consumer need of energy saving has led to a rise in market share because Korean electronics appliances have the excellence in energy saving aspects. The expansion of smartphones and mobile devices and the development of smart grid technology can affect electronics market. Domestic companies are continuously develop new product to provide consumers convenient with a variety of additional features combined consumer products. This study proposes a convergence model for sales prediction of electronic appliances using sales data of A company from the North American market. We develop the convergence model for sales prediction based on based on artificial neural network and genetic algorithm. In addition, we validate the superiority of the proposed convergence model by comparing the prediction performance of traditional prediction models.

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2001.03a
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• pp.16-16
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• 2001

Apoptosis로 일컬어지는 예정된 세포사멸(programmed cell death)은 개별 세포의 입장에서는 곧바로 사멸을 의미하지만, 정상적인 고등 생물의 입장에서는 개체의 발생과 분화하는데 프로그램된 과정이다. 자발적 세포사멸은 다른 조직에 비해 생식 조직인 난소나 정소에서 복잡한 apoptosis 기작들을 가지리라 사료된다. 본 연구는 Bcl-2 family중 apoptotic protein인 Bax에 대해 suppression하는 유전자를 yeast system을 활용하여 돼지 정소와 난소로부터 각각 cDNA library를 구축한 후 탐색하였다. 탐색에 활용된 cDNA library는 돼지의 정소와 난소로부터 mRNA를 분리하여 yeast vector인 pAD-GAL4-2.1에 구축하였고, 마우스 bax 유전자는 gal 1 promoter의 조절 하에 glucose 배지에서는 유도되지 않고, galactose 배지에서만 선택적으로 Bax를 발현할 수 있는 효모 vector(pL19-bax)를 구축하였다. Bax에 의한 apoptosis suppressor를 탐색하기 위해 우선 효모 W303에 pL19-bax를 transform하여 glucose 배지에서 Bax의 발현을 억제하였다. pL19-bax를 가진 효모에 정소와 난소로부터 구축된 cDNA library를 transform 시키고, transform된 효모는 각각 Bax에 의한 toxicity를 저해하는 유전자를 찾기 위해 스크린되었다. 이러한 방법으로 정소 cDNA library 탐색에서는 5 $\times$ $10^{6}$ transformant중 39개, 난소cDNA library 탐색에서는 2 $\times$ $10^{6}$ transformant중 26개의 콜로니가 생존하였다. 이들 콜로니로부터 유전자를 분리하여 분석해 본 결과 여러 그룹으로 분류할 수 있었다. 각 그룹의 관련 유전자는 protein synthesis/degradation 12종, oxidation/reductation 5종, detoxin/ cell cycle promoter 3종, signal transduction/growth factor 5종, 그리고 알려지지 않은 유전자 9종이었다. 그 중, bax-toxicity inhibition에 강력한 survival phenotype을 가지는 유전자(pSEDL)를 동정하였다. 이것은 T3-4-1 콜로니로부터 분리하였는데 140개 아미노산으로 이루어진 인간 SEDL(GenBank, XM_013096) 유전자와 매우 유사한 homology를 가지며, bax와 관련된 기능은 밝혀져 있지 않다. 이외에도 분리된 유전자에는 NADH, thioreduction, 그리고 cytochrome oxidase와 같은 positive 유전자 군이 크로닝되어, Bax를 이용한 효모에서 apoptosis suppressor에 관련된 유전자를 손쉽게 스크린하는 것이 가능하고, 분리된 유전자의 기능을 예측할 수 있어 지금까지 보고된 유전자 크로닝법 보다는 강력한 수단으로 활용될 수 있다는 사실을 시사하였다. 그러나, ORF에 관계없이 Bax 발현에 저항하는 유전자군이 선발된다든지 하는 문제점은 금후 검토가 필요하리라 사료된다.