단위 신경망을 이용한 단백질 기능 예측

황두성,Hwang Doo-Sung 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.1

단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다. The prediction of protein function basically make use of a protein-protein interaction map based on the concept of guilt-by-association. The method however cannot determine the functions of proteins in case that the target protein does not interact with proteins with known functions directly. This paper studies protein function prediction considering the given problem as a K-class classification problem and proposes a predictive approach utilizing a modular neural network. The proposed method uses interaction data and protein related attributes as well. The experimental results demonstrate that the proposed approach can predict the functional roles of Yeast proteins whose interaction knowledge is not known and shows better performance than the graph-based models that use protein interaction data.

다양한 웹 데이터를 이용한 특정 유기체의 단백질 상호작용 데이터베이스 개발

황두성,Hwang, Doo-Sung 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지D Vol.9 No.6

이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다. 현재까지, 주어진 약 11,500 단백질들에 대해, 생물적으로 의미 있는 데이터를 약 40% 정도 데이터베이스 화 했다. 본 개발된 시스템은 프로티오믹스 연구에서 데이터 분석에 유용할 것으로 기대된다. This paper presents the development of a protein interaction database. The developed system is characterized as follows. First, the proposed system not only maintains interaction data collected by an experiment, but also the genomic information of the protein data. Secondly, the system can extract details on interacting proteins through the developed wrappers. Thirdly, the system is based on wrapper-based system in order to extract the biologically meaningful data from various web sources and integrate them into a relational database. The system inherits a layered-modular architecture by introducing a wrapper-mediator approach in order to solve the syntactic and semantic heterogeneity among multiple data sources. Currently the system has wrapped the relevant data for about 40% of about 11,500 proteins on average from various accessible sources. A wrapper-mediator approach makes a protein interaction data comprehensive and useful with support of data interoperability and integration. The developing database will be useful for mining further knowledge and analysis of human life in proteomics studies.

웹 기반 데이터베이스로부터의 유용한 데이터 추출 기법의 설계 및 응용

황두성(Hwang, Doo-Sung) 한국산학기술학회 2005 한국산학기술학회논문지 Vol.6 No.4

본 논문에서는 생명공학 정보를 포함하는 분산 웹 데이터베이스들로부터 관련성에 기반하여 목표 데이터를 추출하는 기법들을 분석한다. 더불어 이 분석을 기본으로 단백질 데이터의 지식 확장 방법의 설계 및 구현을 제안한다. 웹 데이터베이스를 위한 데이터 추출기는 수동 추출, 반 자동 추출, 자동 추출 방법 등의 구현방법이 가능하다. 웹 데이터 추출기는 해당 웹 페이지에서 목표 데이터를 검색 및 추출하기 위하여 식별자를 이용하는 것이 일반적이 다. 본 논문은 웹 데이터 추출 기법을 이용한 유기체 단백질 관련 데이터베이스 시스템의 설계와 구현을 기술한다. This paper analyzes techniques that extract objective information from distributed web databases for bioinformatics based on relationship among information. Moreover, we discuss the design and implementation of a method for knowledge enhancement in respect of protein information. Web data extractor can be constructed by using a manual, semi-automatic, or automatic way. Data extractor generally makes use of identifiers in order to search and extract targeting information from a specified web page. This paper presents a design and implementation for the protein databases of an organism by utilizing web data extraction techniques.

라군 슬러지 물 용해 후 고체 패기물의 열분해 및 안정화

오종혁,황두성,이규일,최윤동,황성태,박진호,박소진,Oh Jong-Hyeok,Hwang Doo-Seong,Lee Kue-Il,Choi Yun-Dong,Hwang Sung-Tae,Park Jin-Ho,Park So-Jin 한국방사성폐기물학회 2005 방사성폐기물학회지 Vol.3 No.3

Thermal decomposition and stabilization characteristics of the solid cake after the dissolution of nitrate of the lagoon sludge was investigated. Most of the nitrates were dissolved in the water and removed to the filtrate, but small amount of nitrates, calcium carbonate and uranium were remained in the solid cake. The solid cake was thermally decomposed in the muffle furnace at $900^{\circ}C$ for 5 hours. Uranium, which is in the lagoon 1, was stabilized with $NaNO_3$ decomposition to $Na_{2}O{\cdot}2UO_3$ form. For the lagoon 2, it is confirmed that CaO, which was created by thermal decomposition of the $Ca(NO_3)_2$ and $CaCO_3$, was transferred to $Ca(OH)_2$ in the air with water. Because it is known that $Ca(OH)_2$ is stable material, further additives did not need to the stabilization of the thermal decomposition of the lagoons.

회분식 발효조에서 미생물을 이용한 라군 슬러지 질산염 폐액의 탈질 공정 평가

오종혁,이오미,황두성,최윤동,황성태,조병렬,박진호,Oh Jong-Hyeok,Lee O-Mi,Hwang Doo-Seong,Choi Yun-Dong,Hwang Sung-Tae,Jo Byung-Real,Park Jin-Ho 한국방사성폐기물학회 2006 방사성폐기물학회지 Vol.4 No.2

It is a serious task to the decommissioning of the uranium conversion plant that the demolition of the lagoon sludge. The main component of the sludge is ammonium nitrate and that is the very explosive material. Therefore, the bio-denitrification is a attractive process to remove the nitrate. In this work, some process variables was tested such as incubation temperature, nitrate concentration, electron donor, C/N ratio, seeding ratio, and pH with an anaerobic bacteria as Pseudomonas halodenitrificans. The results would be used as basic data to the continuous bio-denitrification process.

최근접 이웃 규칙 기반 프로토타입 선택과 편의-분산을 이용한 성능 평가

심세용(Se-Yong Shim),황두성(Doo-Sung Hwang) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.10

이 논문은 프로토타입 선택 방법을 제안하고, 편의-분산 분해를 이용하여 최근접 이웃 알고리즘과 프로토타입 기반 분류학습의 일반화 성능 비교 평가에 있다. 제안하는 프로토타입 분류기는 클래스 영역 내에서 가변 반지름을 이용한 다차원 구를 정의하고, 적은 수의 프로토타입으로 구성된 새로운 훈련 데이터 집합을 생성한다. 최근접 이웃 분류기는 새 훈련 집합을 이용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 평균 기대 오류의 편의와 분산 요소를 분해하여 최근접 이웃 규칙, 베이지안 분류기, 고정 반지름을 이용한 프로토타입 선택 방법, 제안하는 프로토타입 선택 방법의 일반화 성능을 비교한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 분류기의 편의-분산 변화 추세는 모든 훈련 데이터를 사용하는 최근접 이웃 알고리즘과 비슷한 편의-분산 추세를 보였으며, 프로토타입 선택 비율은 전체 데이터의 평균 약 27.0% 이하로 나타났다. The paper proposes a prototype selection method and evaluates the generalization performance of standard algorithms and prototype based classification learning. The proposed prototype classifier defines multidimensional spheres with variable radii within class areas and generates a small set of training data. The nearest-neighbor classifier uses the new training set for predicting the class of test data. By decomposing bias and variance of the mean expected error value, we compare the generalization errors of k-nearest neighbor, Bayesian classifier, prototype selection using fixed radius and the proposed prototype selection method. In experiments, the bias-variance changing trends of the proposed prototype classifier are similar to those of nearest neighbor classifiers with all training data and the prototype selection rates are under 27.0% on average.

불균형 데이터 학습을 위한 지지벡터기계 알고리즘

김광성(Kwang-Seong Kim),황두성(Doo-Sung Hwang) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.7

본 논문에서는 클래스 불균형 학습을 위한 이차 최적화 문제의 해를 구하는 개선된 SMO 학습 알고리즘을 제안한다. 클래스에 서로 다른 정규화 값이 부여되는 지지벡터기계의 최적화 문제의 구현에 SMO 알고리즘이 적합하며, 제안된 알고리즘은 서로 다른 클래스에서 선택된 두 라그랑지 변수의 현재 해를 구하는 학습 단계를 반복한다. 제안된 학습 알고리즘은 UCI 벤치마킹 문제에서 테스트되어 클래스 불균형 분포를 반영하는 g-mean 평가를 이용한 일반화 성능이 SMO 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 SMO에 비해 적은 클래스 데이터의 예측율을 높이고 학습시간을 단축시킬 수 있다. This paper proposes an improved SMO solving a quadratic optmization problem for class imbalanced learning. The SMO algorithm is aproporiate for solving the optimization problem of a support vector machine that assigns the different regularization values to the two classes, and the prosoposed SMO learning algorithm iterates the learning steps to find the current optimal solutions of only two Lagrange variables selected per class. The proposed algorithm is tested with the UCI benchmarking problems and compared to the experimental results of the SMO algorithm with the g-mean measure that considers class imbalanced distribution for gerneralization performance. In comparison to the SMO algorithm, the proposed algorithm is effective to improve the prediction rate of the minority class data and could shorthen the training time.

문자출력 무선호출기를 위한 음성인식 시스템

박규봉(Gyubong Park),박전규(Jeon-Gue Park),서상원(Sang-Weon Suh),황두성(Doo-Sung Hwang),김현빈(Hyun-Bin Kim),한문성(Mun-Sung Han) 한국정보과학회 언어공학연구회 1996 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1996 No.10

GPU 기반 스크래치 탐지 알고리즘의 설계

이준구(Joon-Goo Lee),한기선(Ki-Sun Han),유병문(Byoung-Moon You),황두성(Doo-Sung Hwang) 한국컴퓨터정보학회 2013 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2

영상의 스크래치 탐지는 프레임 간 화소 데이터의 비교에 있어서 많은 처리 시간을 필요로 한다. 본 논문은 스크래치 탐지 알고리즘이 GPU에서 수행할 수 있도록 병렬 설계를 제안하고, 국가 기록원 소장 디지털화 영상에 대해 실험하였다. 실험에서 제안하는 방법은 순차적 스크래치 탐지 방법과 비교하여 약 5배의 처리 시간을 단축했으며, 탐지율은 각 방법 모두 60% 정도로 유사함을 보였다.

화소와 히스토그램 정보를 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘

이준구 ( Joon-goo Lee ),한기선 ( Ki-sun Han ),유병문 ( Byoung-moon You ),황두성 ( Doo-sung Hwang ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2

비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 비디오 데이터의 샷 전환 탐지를 위해 비디오 스트림을 구성하고 있는 각 프레임들 간의 화소 밝기 차이와 히스토그램의 변화를 이용하였다. 플래쉬 등과 같은 인위적이고 급격한 화소 밝기변화에 의한 오류를 최소화하기 위해 샷 전환 탐지 이전에 각 프레임 간의 밝기 보상을 적용하였다. 밝기 보정 된 프레임으로부터 프레임의 서브 블록 간의 지역적 화소 밝기 정보, 그리고 프레임의 화소 밝기 값 히스토그램을 비교하여 샷 전환을 탐지한다. 실험에서 제안된 알고리즘은 국가기록원 소장 비디오에 적용하여 효과가 있음을 보였다.