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- 저자 : 김선신(Sunshin Kim) (검색결과 4 건)
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김선신 ( Sunshin Kim ),정광수 ( Kwang Su Jung ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
단백질 구조로부터 단백질사이의 기능관계를 유추하는 일은 생명정보학에 있어서 중요한 연구과제이다. 여기서, 단백질 1차 구조로부터 단백질 기능관계의 예측이 용이한 진화적으로 가까운 종간에는, 아미노산 서열을 비교하여 결과를 획득하고, 진화적으로 먼 종간에는 단백질 3차 구조 및 표면구조를 종합적으로 활용함으로써, 단백질간의 기능관계를 보다 효율적이고 정확하게 예측할 수 있음을 보인다.
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( Oyun-erdene Namsrai ),정광수 ( Kwang Su Jung ),김선신 ( Sunshin Kim ),류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
A ribonucleic acid (RNA) is one of the two types of nucleic acids found in living organisms. An RNA molecule represents a long chain of monomers called nucleotides. The sequence of nucleotides of an RNA molecule constitutes its primary structure, and the pattern of pairing between nucleotides determines the secondary structure of an RNA. Non-coding RNA genes produce transcripts that exert their function without ever producing proteins. Predicting the secondary structure of non-coding RNAs is very important for understanding their functions. We focus on Nussinov’s algorithm as useful techniques for predicting RNA secondary structures. We introduce a new traceback matrix and scoring table to improve above algorithm. And the improved prediction algorithm provides better levels of performance than the originals.
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Orthologous 데이터베이스의 효율적인 구축 방안
오정수(Jeongsu Oh),조완섭(wansup Cho),김태경(Taekyuong Kim),김선신(Sunshin Kim),이충세(Chungsei Rhee),권혜룡(Haeryong Kown),김영창(Youngchang Kim) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
생물을 진화적으로 분석할 때, 보전적인 유전자(Conserved gene)들은 기능이 알려지지 못했던 다양한 생물학적 정보를 얻어 내는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히 완전히 서열이 밝혀진 지놈(Genome) 데이터로부터 진화적으로 보존적인 유전자 서열의 상동성에 따른 분류를 통한 2차 데이터베이스의 구축은 생물학자들에게 다차원적인 정보를 제공 할 수 있다. 이미 이러한 데이터베이스가 다양한 방법에 따라 구축 되었고 생물학자들의 연구에 활용되고 있다. 그러나 기 구축된 데이터베이스들은 생물학자들이 이용하기에 paralogs의 포함 문제점으로 인해 신뢰성이 떨어지거나 데이터베이스 생성 기간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 연구는 기존에 구축된 데이터베이스들의 구축방법을 응용하고, 정보기술을 활용하여 빠르고 효과적으로 정확성을 높인 새로운 구축 방법론과 데이터베이스를 활용한 분석 시스템에 대해 제시하고자 한다.
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적응적 방법에 의한 하이퍼큐브 네트워크 결함 진단 알고리즘
최혜연,김선신,강성수,최길호,이충세 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2003 컴퓨터정보통신연구 Vol.11 No.2
시스템 레벨의 대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용하여 결함을 진단한다. 그러나, 다중처리 시스템 상에서 큰 규모의 결함 집합을 고려할 때에 여러 가지 제약이 따른다. 또한 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t개를 초과할 경우의 연구는 거의 이루어지지 않았다. Somani와 Peleg은 k개의 부정확한 진단을 용인함으로써 결함의 개수가 t개를 초과할 경우에도 시스템을 진단하는 t/k-dignosable 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 Somani 등이 제안한 것처럼 k=1개의 부정확한 진단을 용인하는 경우에 하이퍼큐브를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서 제안한 알고리즘은 더 많은 결함을 진단하면서도 기존의 알고리즘보다 효율이 거의 떨어지지 않는다는 사실을 분석을 통하여 확인할 수 있었다. System level diagnosis algorithms are based on the PMC model and use the properties of t-diagnosable system where the maximum number of the faults does not exceed t. Diagnostic algorithms have limit when dealing with large fault sets in multiprocessor systems. Somani and Peleg proposed t/k-diagnosable system to system diagnose by allowing upper bounded few number of units to be diagnosed incorrectly, which can diagnosis more faults than t-diagnosable system. In this paper, we propose hypercube diagnosis algorithm using t/k-diagnosable system. When the number of faults exceeds t, we allow a fault(k=1) to be diagnosed incorrectly, Based on this idea, we find that the performance of the proposed algorithm is nearly as efficient as any previously known strategies and detect more faults.
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