• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.183-187
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• 2008

본 논문은 유전자의 기능이 비슷한 정도에 따른 사전정보의 값을 부여하며, 클러스터링시 사전정보를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 문제인 유전자는 각기 다양한 기능을 하는 특징적인 것으로 사전정보의 형태를 1과 0등으로 구분하던 과거의 방식으로는 정의하기가 어렵다. 유전자간의 비슷한 정도에 따라 사전정보의 값이 정해져야 하는 것은 필요하며, 이는 생물학자가 구축해놓은 유전자 온톨로지의 분석을 통하여 산출한다. 유전자 온톨로지는 기능별 카테고리로 분류하며, 세부 기능은 하위의 카테고리로 형성된 거대한 트리 구조의 형태를 띤다. 온톨로지 분석을 통해 형성된 사전정보의 값은 0과 1사이의 연속적인 값으로 형성이 되며, 이 값은 클러스터링 과정 중 거리 계산에 활용함으로써, 그 결과의 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.425-427
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• 2003

RNA는 세포내에서 유전자 발현에 직, 간접적으로 중요한 역할을 하며, RNA 구조는 세포 내에서의 기능과 깊은 연관이 있기 때문에 RNA 구조를 예측하는 것은 중요한 의미를 갖는다, 본 논문에서는 진화연산의 한가지인 유전자 프로그래밍(genetic programming) 방법을 사용하여 염기서열 정보를 참고하는 RNA 구조 문법의 학습 방법을 보여 준다. 이 RNA 구조를 의미하는 문법을 트리(tree)형태의 함수로 코드화(encoding) 한 후 이것을 유전자 프로그래밍 방법으로 진화시킨다. 진화를 통해 최적의 적합도를 갖는 트리의 문법을 테스트 데이터를 통해 평가한 결과 0.893의 특이도(speicificity)와 0.752의 민감도(sensitivity)를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Resources Recycling Conference
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• 한국자원리싸이클링학회 2003년도 추계정기총회 및 국제심포지엄
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• pp.201-205
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• 2003

유전자 감식법은 1980년대 후반에 미국에서 처음으로 법의학적으로 적용된 이래, 강력범죄, 친자확인 및 항공기 추락사고, 화재 등의 대형 참사의 신원 확인에 큰 공헌을 하였다. 유전자감식을 위해서는 높은 다형성을 보이는 STR (short tandem repeats) 좌위의 타이핑을 주로 이용한다. 한편, 최근 줄기세포 (stem cell)의 중요성이 인식되면서 폐기되던 제대혈의 보관 사업이 활성화되고 있다. 본 연구에서는 제대혈의 보관시 STR 타이핑의 유전 정보를 표기한 유전자 캐릭터를 동시에 제공하여 불의의 사고시 신원확인이 가능하게 하고, 아울러 이산가족에 대한 DNA정보 데이터베이스 구축 및 검색 프로그램을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.405-408
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• 2002

Microarray 기술의 발전으로 많은 양의 유전자 정보를 얻게 되어 암의 정확한 분류와 진단에 대한 기대가 커지고 있다. 암을 정확하게 분류하기 위해서는 추출된 유전자에 많은 잡음이 들어가기 때문에 암과 관련이 있는 유전자만을 추출할 필요가 있다. 본 논문에서는 여러 가지 유전자 추출방법과 다양한 분류기의 성능을 체계적으로 평가하기 위하여, 세 가지 벤치마크 암 데이터에 대하여 실험하여 보았다. 또한 분류 성능을 향상시키기 위하여 분류기를 적절하게 결합한 결과, 결합된 분류기의 성능을 확인해볼 수 있었다.

• The Microorganisms and Industry
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• 제17권1호
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• pp.19-24
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• 1991

tRNA는 그 생화학적인 역할이 잘 알려져 있고 구조적으로 안정하며, 이용할 수 있는 분자 생물학적인 자료가 많아, 유전자 발현과 유전자 산물간의 조직적인 상호작용을 연구하는데 적합한 재료이다. 효모의 미토콘드리아에는 24개의 tRNA 유전자가 잇어, 단백질 합성에 필요한 tRNA를 자급하고 있으나, 유전자 발현과 processing에 관여하는 모든 정보가, tRNA의 5' 부위를 process하는데 관여하는 효소중 RNA subunit인 9S RNA를 산출하는 tsl 유전자를 제외하고, 핵 유전자에 존재한다. 효모의 대표적인 종인 Saccharomyces cerevisiae의 $tRNA^{Asp}$ 유전자에 결함이 생긴 한 돌연변이 균주의 성질을 조사하고, 억제현상(suppression)을 규명하므로써 tRNA의 구조적 특성을 파악하고, 나아가 미토콘드리아 생성에 관여하는 핵 유전자를 찾아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.301-303
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• 2001

최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.477-480
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• 2005

본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘의 장점을 결합하고, 개선된 유전자 알고리즘 기반의 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 살펴 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습은 비선형 함수를 이용하여 발생시킨 모의 자료를 통하여 수행하고 학습 수렴의 정도와 학습 속도 등을 비교할 수 있는 모의실험 결과를 일반 신경망 학습 결과와 함께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 신경망 제어기가 일반 신경망 학습 결과보다 수렴 정확도 및 학습 속도에서 더 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• 제42권4호
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• pp.33-42
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• 2005

This paper proposes a classification method for gene expression data, using membership function and neural network. The gene expression is a process to produce mRNA and protains which generate a living body, and the gene expression data is important to find out the functions and correlations of genes. Such gene expression data can be obtained from DNA 칩 massively and quickly. However, thousands of gene expression data may not be useful until it is well organized. Therefore a classification method is necessary to find the characteristics of gene data acquired from the gene expression. In the proposed method, a set of gene data is extracted according to the fisher's criterion, because we assume that selected gene data is the well-classified data sample. However, the selected gene data does not guarantee well-classified data sample and we calculate feature values using membership function to reduce the influence of outliers in gene data. Feature vectors estimated from the selected feature values are used to train back propagation neural network. The experimental results show that the clustering performance of the proposed method has been improved compared to other existing methods in various gene expression data.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.343-346
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• 2003

To predict and analyze genes, many methods and tools are already developed in Bioinformatics field which is being more important in future. And many biologists have now performed the research with them. Although it is possible to identify gene and to analyze its function efficiently without experimental methods, it is still hard work. In this paper, we propose a method that make gene list on the initial stage of Genome project. It is difficult to obtain detailed gene list in the initial stage of Genome project. but proposed system provides gene information as much as possible even in the initial stage.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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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.