• 제목, 요약, 키워드: Intelligent Vaccine

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Development of a Novel Subunit Vaccine Targeting Fusobacterium nucleatum FomA Porin Based on In Silico Analysis

  • Jeong, Kwangjoon;Sao, Puth;Park, Mi-Jin;Lee, Hansol;Kim, Shi Ho;Rhee, Joon Haeng;Lee, Shee Eun
    • International Journal of Oral Biology
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    • v.42 no.2
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    • pp.63-70
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    • 2017
  • Selecting an appropriate antigen with optimal immunogenicity and physicochemical properties is a pivotal factor to develop a protein based subunit vaccine. Despite rapid progress in modern molecular cloning and recombinant protein technology, there remains a huge challenge for purifying and using protein antigens rich in hydrophobic domains, such as membrane associated proteins. To overcome current limitations using hydrophobic proteins as vaccine antigens, we adopted in silico analyses which included bioinformatic prediction and sequence-based protein 3D structure modeling, to develop a novel periodontitis subunit vaccine against the outer membrane protein FomA of Fusobacterium nucleatum. To generate an optimal antigen candidate, we predicted hydrophilicity and B cell epitope parameter by querying to web-based databases, and designed a truncated FomA (tFomA) candidate with better solubility and preserved B cell epitopes. The truncated recombinant protein was engineered to expose epitopes on the surface through simulating amino acid sequence-based 3D folding in aqueous environment. The recombinant tFomA was further expressed and purified, and its immunological properties were evaluated. In the mice intranasal vaccination study, tFomA significantly induced antigen-specific IgG and sIgA responses in both systemic and oral-mucosal compartments, respectively. Our results testify that intelligent in silico designing of antigens provide amenable vaccine epitopes from hard-to-manufacture hydrophobic domain rich microbial antigens.

OP Code 특징 기반의 텍스트와 이미지 데이터셋 연구를 통한 인공지능 백신 개발 (Development of Vaccine with Artificial Intelligence: By Analyzing OP Code Features Based on Text and Image Dataset)

  • 최효경;이세은;이주현;홍래영;최원혁;김형종
    • 정보보호학회논문지
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    • v.29 no.5
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    • pp.1019-1026
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    • 2019
  • 지속적으로 새롭게 등장하는 악성 파일(malware)탐지의 어려움으로 인해 머신러닝 기반 인공지능 백신 개발의 중요성이 크게 대두되고 있다. 하지만 현존하는 인공지능 백신은 파일의 일부 영역만을 검사하기 때문에 탐지율이 떨어진다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 독자적인 로직을 기반으로 개발한 인공지능 백신에 근거하여, 파일 내 전체 데이터를 검사하는 방법을 제안한다. 그 중 정상 파일과 비교했을 때 악성 파일에만 존재하는 unique한 함수에서 추출한 OP Code 특징을 학습 데이터셋으로 한 진단법 강화 방안을 제시한다. 해당 강화법의 성능을 Random Forest 알고리즘을 기반으로 한 CSV 데이터셋 학습과 Inception V3 모델을 기반으로 한 이미지 데이터셋 학습으로 나누어 테스트해본 결과, 약 80%의 탐지율을 도출하는 것을 확인할 수 있었다.

Tablet PC를 이용한 차세대 텔레메틱스 플랫폼 전략과 이를 응용한 비즈니스 모델에 관한 연구 (A Study of Telematics Platform Realizatipn Strategy & Business Modelusing Tablet PC System)

  • 김세중;김태규
    • 경영과정보연구
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    • v.15
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    • pp.187-222
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    • 2004
  • The existing fixed telematics facilities for car were restricting of efficiency, utilization, communication, possibility, so it become disconnected with reality in the domestic and foreign market within thy near future, like as the case of 'car-phone'. It is too difficult to make a various business model on the restrict basis. To solve these problems, We suggested Tablet PC system as a new mobile telematics platform. The telematics platform based on the Tablet PC realize the perfect office, because it shows an excellent portability, high power and extension, various input equipment, and environment of communication in the car. To realize this concreteness, it needs a proper marketing strategy for a new business model. For this purpose, We analyzed the structure of industry, selected a proper target market, and established the strategy of marketing. Additionally, We proposed new business models ; particularly Portal site, Car-Home network, Car Software Tuning, and T-Vaccine(Intelligent Car Inspection System). These are made possible by the only Tablet PC platform.

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인공 면역계를 기반으로 하는 적응형 침입탐지 알고리즘 (Adaptive Intrusion Detection Algorithm based on Artificial Immune System)

  • 심귀보;양재원
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • v.13 no.2
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    • pp.169-174
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    • 2003
  • 인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고 유ㆍ무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도가 점점 증가하고 있다. 이로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.

The Development of Clinical Decision Support System for Diagnosing Neurogenic Bladder

  • Batmunh, Nyambat;Chae, Young M.
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • pp.478-485
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    • 2001
  • In this study, we have developed a prototype of clinical decision support systems (CDSS) for diagnosing neurogenic bladder and compared its predicted diagnoses with the actual diagnoses using 92 patient\`s Urodynamic study cases. The CDSS was developed using a Visual Basic based on the evidence-based rules extracted from guidelines and other references regarding a diagnosis of neurogenic bladder. To compare with the 92 final diagnoses made by doctors at the Yonsei Rehabilitation Center, we classified all diagnoses into 5 groups. The predictive rates of the CDSS were: 48.0% for areflexic neurogenic bladder; 60.0% for hyperreflexic neurogenic bladder in a spinal shock recovery stage; 72.9% for hyperreflexic neurogenic bladder, and 80.0% for areflexic neurogenic bladder in a spinal shock stage, which was the highest predicted rate. There were only 2 cases for hyperreflexic neurogenic bladder in a well controlled detrusor activity, and its predictive rate was 0%. The study results showed that CDSS for diagnosing neurogenic bladder could provide a helpful advice on decision-making for doctors. The findings also suggest that physicians should be involved in all development stages to ensure that systems are developed in a fashion that maximizes their beneficial effect on patient care, and that systems are acceptable to both professionals and patients. The future studies will concentrate on including more validating the system.

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클라우드 기반 랜섬웨어 복구 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Cloud-Based Recovery System against Ransomware Attacks)

  • 하상민;김태훈;정수환
    • 정보보호학회논문지
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    • v.27 no.3
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    • pp.521-530
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    • 2017
  • 본 논문에서는 원본 파일뿐 아니라 외부 저장소의 백업파일까지 암호화하는 등 지능화 되어가는 랜섬웨어 공격에 대비하고자, 파일 생성 시점에 자동으로 클라우드 서버에 암호화하여 백업하고 클라이언트에서는 특정 프로세스가 원본 파일에 영향을 주게 되는 경우를 모니터링하여 차단하는 시스템을 설계하였다. 클라이언트에서는 파일 생성 혹은 저장시에 프로세스 식별자, 부모 프로세스 식별자, 실행파일의 해쉬 값을 비교하여 whitelist에서 보호하고자 하는 파일 형식이 다른 프로세스에 의하여 변경이 발생하는 경우를 모니터링하여 차단함으로써 의심되는 행위에 대한 파일 변경을 방지하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 적용하여 랜섬웨어에 의한 파일의 변경 혹은 삭제 시도로부터 안전하게 보호하여 발생가능 한 피해를 방지할 수 있도록 하였다.

보안관제 위협 이벤트 탐지규칙 표준 명명법 연구 (Naming Scheme for Standardization of Detection Rule on Security Monitoring Threat Event)

  • 박원형;김양훈;임영환;안성진
    • 융합보안논문지
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    • v.15 no.4
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    • pp.83-90
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    • 2015
  • 최근 해킹과 악성코드 등 사이버 공격기법은 매우 빠르게 변화 발전하고 있으며 그에 따른 사이버공격 기법이 다양해지고 지능화된 악성코드의 수가 증가하고 있다. 악성 코드의 경우 악성 코드의 수가 급격하게 증가함으로서 분류나 이름의 모호함으로 인해 악성코드에 대처함에 있어 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 국내에 있는 백신업체들의 명명규칙을 조사 분석하고 이를 기반으로 현재까지 나온 탐지규칙의 패턴을 비교 분석해 보안관제 이벤트 탐지규칙에 적합한 명명규칙을 제안 한다.

국가 감염병 공동R&D전략 수립을 위한 분류체계 및 정보서비스에 대한 연구: 해외 코로나바이러스 R&D과제의 분류모델을 중심으로 (The Classification System and Information Service for Establishing a National Collaborative R&D Strategy in Infectious Diseases: Focusing on the Classification Model for Overseas Coronavirus R&D Projects)

  • 이도연;이재성;전승표;김근환
    • 지능정보연구
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    • v.26 no.3
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    • pp.127-147
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    • 2020
  • 세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.