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        • 대조적인 지역 클러스터 식별

          이건명(Sun A Lee),이선아(Kyung Soon Hwang),황경순(Keon Myung Lee),이찬희(Chan Hee Lee) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1

          마이크로어레이 데이터는 여러 샘플들의 대량의 유전자들에 대한 발현정도를 표현하며, 이에 대한 분석을 통해서 생명현상에 대한 이해와 분석이 이루어지고 있다. 생명현상이 유전자의 발현에 많은 영향을 받는 것이 알려져 있기 때문에 실험 샘플 집단내에서 또는 실험 샘플 집단간에서 발현 특성이 대조적으로 나타나는 유전자의 집단을 추출하는 것이 유용한 경우가 있다. 이 논문에서 관심영역으로 선택된 영역에 대해서 대조적인 패턴을 갖는 집단을 알고리즘적으로 선택하는 방법을 제안한다.

        • KCI등재후보

          상황이해 엔터테인먼트 정보 서비스 프레임워크 구조 및 지식표현

          이건명(Keon-Myung Lee),이선아(Sun-A Lee),류근호(Keun-Ho Ryu) 한국엔터테인먼트산업학회 2010 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.4 No.3

          언제, 어디서나, 다양한 단말기를 통해서 정보 서비스에 접근할 수 있게 되면서, 가용한 정보를 최대한 활용하여 사용자에게 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위한 여러 가지 시도가 이루어지고 있다. 여가시간의 증가와 경제적 여유는 일상에서 취미, 오락, 건강, 웰빙 등의 엔터테인먼트에 대한 관심을 증대시키고 있으며, 정보 인프라를 통해 이러한 엔터테인먼트 서비스 제공에 기대가 커지고 있다. 엔터테인먼트 서비스가 사용자의 상황에 따라 이루어진다면, 사용자의 서비스에 대한 만족도는 크게 개선될 수 있다. 이 논문에서는 상황이해 엔터테인먼트 정보 서비스 개발을 위한 프레임워크에 대한 요소 기술을 살펴보고, 상황이해 엔터테인먼트 정보 서비스 프레임워크 구조를 제안한다. 또한 상황이해를 위한 데이터의 표현 및 상황 추론과 서비스 결정을 위한 지식 표현 방법을 제안한다. As the information services are reachable by various terminals almost anytime, anywhere, much effort has been made to endow the users with context-aware services by utilizing available information. The increase in leisure time and wealth has made people pay more attention to hobby, entertainment, health, well-being, and so on. In these fields, the information services, if provided in a context-aware way, could largely enhance the user satisfaction. This paper identifies the essential components of context-aware entertainment service provision and proposes a service development framework. It also presents how to represent data, how to describe service selection knowledge for context-aware services, and how to conduct inference under the representation scheme.

        • 계통발생학적 분석을 위한 분류 단위의 제약조건 기반의 3차원 시각화 기법

          이선아(Sun-a Lee),이건명(Keon Myoung Lee) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.2

          계통발생학적 분석기법은 서열의 유사성을 비교하여 이들의 유연관계를 알아내는 것으로, 각각의 관계를 시각적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 2차원 계통수를 사용한다. 그러나 2차원으로 시각화했을 때 서로 유사성이 높은 OTU(Operational Taxonomic Unit)들을 서로 멀리 떨어뜨려 놓는 경우도 생기게 된다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하고자 3차원 공간에 OTU들을 배치시키기 위한 2단계 좌표 배치 기법을 제안한다. 1단계는 유클리디안 거리를 3차원 좌표로 변환하는 것이다. 1단계 방법은 서열의 비교 순서에 영향을 받기 때문에 2 단계를 통해 유전자 알고리즘 기법을 적용하여 보다 적절한 좌표를 찾는다.

        • KCI등재

          마이크로어레이 데이터의 게놈수준 분석을 위한 퍼지 패턴 매칭에 의한 유전자 필터링

          이선아(Sun A Lee),이건명(Keon Myung Lee),이승주(Lee Seung-Joo),김원재(Wun-Jea Kim),김용준(Yong-June Kim),배석철(Suk-Cheol Bae) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.4

          생명과학분야에서 마이크로어레이 기술은 세포에서의 RNA 발현 프로파일을 관찰할 수 있도록 함으로써 생명현상의 규명 및 약물개발 등에서 분자수준의 생명현상에 대한 관찰과 분석이 가능해지고 있다. 마이크로어레이 데이터분석에서는 특정한 처리나 과정에서 현저한 특성을 보이는 유전자를 식별하기 위한 분석뿐만 아니라 유전자 전체인 게놈수준에서의 분석도 이루어진다. 약물반응 실험에서는 약물에 대한 게놈수준의 발현 프로파일을 관찰하는 것도 많은 정보를 제공할 수 있다. 약물실험에서는 대조군과 실험군들간에 관심있는 상대적인 발현특성을 갖는 유전자군을 전체적으로 추출하는 것이 필요한 경우가 있다. 예를 들면 정상군은 두개의 실험군에 대해서 중간정도의 발현정도를 갖는 유전자군을 식별하는 분석을 하는 경우, 생물학적인 데이터의 특성상 절대값을 비교하는 방법으로는 유용한 유전자들을 효과적으로 식별해 낼 수 없다. 이 논문에서는 정상군과 실험군들의 발현정도값의 경향을 판단하기 위해서 각 유전자에 대해서 집단별 대표값을 선정하여 퍼지집합으로 집단의 값의 범위를 결정하고, 이를 이용하여 특정 패턴을 갖는 유전자들을 식별해내는 방법을 제안하고, 실제 데이터를 통해서 실험한 결과를 보인다. Microarray technology in biological science enables molecular level observations and analyses on the biological phenomina by allowing to measure the RNA expression profiles in cells. Microarray data analysis is applied in various purposes such as identifying significant genes which react to drug treatment, understanding the genome scale phenomina. In drug response experiments, the microarray-based gene expression analysis could provide meaningful information. It is sometimes needed to identify the genes which shows different expression behavior for treatment group and normal group each other. When the normal group shows the medium level expression, it is not easy to discriminate the group just by expression level comparison. This paper proposes a method which selects group-wise representative values for each gene and sets the value range of the groups in order to filter out the genes with specific pattern. It also shows some experiment results.

        • 두가지 약물에 의한 약물상호작용 평가 척도 비교

          이선아(Sun A Lee),이찬희(Chan Hee Ryu),이건명(Keon Myung Lee) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2

          복수개의 약물을 동시에 복용하는 경우, 약물간의 상호작용에 의해서 예기치 않은 부작용이 발생할 수 있다. 이러한 약물부작용을 모니터링하기 위해 약물감시 조직이 국가적, 국제적으로 운영되고 있고, 다양한 약물부작용 의심사례들이 누적되고 있다. 이러한 약물부작용 의심사례들로부터 통계적으로 유의한 패턴을 추출하여 심도있는 추가분석을 할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 두가지 약물을 동시에 복용할 경우에 대한 부작용 여부를 측정하기 위해 사용되는 척도들을 살펴보고, 새로 제안한 방법을 소개하고 이들을 비교한다.

        • 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용한 유의 패턴 식별 방법

          이선아(Sun A Lee),류근호(Keun-Ho Ryu),이건명(Keon Myung Lee) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2

          이 논문은 여러 샘플들에 대한 마이크로어레이 데이터를 통해서 유전자들의 발현 패턴을 확인하고, 유전자들간의 발현패턴의 연관정보를 기초로 하여, 대사경로 네트워크, 신호전달 네트워크, 유전자발현조절 네트워크 등의 생물학적인 네트워크에서 의미있는 관련 부분 네트워크를 식별하는 방법에 관한 것이다. 먼저 마이크로어레이 데이터로부터 유사한 발현 패턴을 보이는 유전자들과 대조적인 발현 패턴을 보이는 유전자들의 후보를 선정한다. 탐색대상 네트워크들에 대해서, 선정된 유전자들의 쌍별로 활성 경로(active path)를 찾는다. 유사한 발현 패턴을 보이는 연관성을 갖는 유전자 쌍에 대한 활성 경로는, 경로상에 억제(inhibition) 관계가 없는 에지(edge)들로만 연결되거나 짝수개의 억제 관계 에지를 포함한 경로이다. 대조적인 연관관계를 갖는 유전자 쌍에 대한 활성 경로는 해당되는 두 노드간의 경로에 홀수 개의 억제 관계 에지를 포함한 경로이다. 부분 네트워크들 중에서 활성경로를 다수 포함하고 있는 것들을 의미있는 부분 네트워크로 추천한다.

        • 분산된 대사 네트워크에 대한 경로탐색을 위한 분산 알고리즘

          이선아(Lee Sun-a),이건명(Keon-Myoung Lee) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.1

          이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역 간의 경로를 미리 계산해둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

        • KCI등재

          퍼지 시그너쳐 집합을 이용한 마이크로어레이 데이터 검색

          이선아(Sun A Lee),이건명(Keon Myung Lee),류근호(Keun Ho Ryu) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.4

          마이크로어레이 데이터는 수천가지 유전자의 발현정보를 포함할 수 있으며, 여기에서 의미있는 패턴을 추출하여 추가적인 분석을 위한 목적으로 활용되고 있다. 다수의 샘플 또는 실험에 대해서 마이크로어레이 데이터가 수집된 경우에 분석자가 관심을 갖는 유전자들이나 샘플들을 효과적으로 검색하는 것이 필요한 경우가 있다. 이 논문에서는 단순한 조건뿐만 아니라 복잡한 조건을 정의하여 원하는 특성을 만족하는 유전자나 샘플을 추출하는 방법으로 퍼지 시그너쳐 집합을 활용하는 방법을 제안한다. 퍼지 시그너쳐는 벡터값을 값을 갖는 퍼지 집합을 확장한 것으로, 벡터의 각 요소가 다시 벡터가 되는 것을 허용하는 재귀적인 구조이다. 퍼지 시그너쳐 집합은 단말 원소가 구간 [0,1] 사이에서 정의된 퍼지집합이라는 것을 제외하면 퍼지 시그너쳐와 같은 구조를 가진다. 이 논문에서는 각 내부 노드에 대해서 명시적으로 결합 연산자를 지정하도록 하고, 결합 연산을 위해 비교연산자를 사용할 수 있도록 확장한 퍼지 시그너쳐 집합을 소개한다. 또한 확장된 퍼지 시그너쳐 집합을 마이크로어레이 데이터 검색을 위해 사용하는 방법과 이를 사용한 예를 보인다. Microarray data sets could contain thousands of gene expression levels and have been considered as an important source from which meaningful patterns could be extracted for further analysis in biological studies. It is sometimes necessary to retrieve out specific genes or samples of analyst's interest in an effective way. This paper is concerned with a method to make use of fuzzy signature set in order to filter out genes or samples which satisfy complicated constraints as well as simple ones. Fuzzy signatures are an extension of vector valued fuzzy sets, in which elements of the vector are allowed to have a vector. Fuzzy signature sets are similar to fuzzy signatures except that their leaf elements are fuzzy sets defined on the interval [0,1]. This paper introduces an extension of fuzzy signature sets which specifies aggregation operators at each internal node and comparison operators for aggregation. It also shows how to use the extended fuzzy signature sets in microarray data retrieval and some examples of its usage.

        • 다차원 데이터의 일부 차원을 반영한 지역 클러스터링

          이선아(Sun A Lee),황경순(Kyung Soon Hwang),이건명(Keon Myung Lee),이찬희(Chan Hee Lee) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1

          다차원 데이터들에 대한 거리지만 클러스터링에서는 데이터의 전체 차원을 고려한 거리 정보를 이용하여 근접한 것들을 인접하게 만든다. 마이크로어레이 데이터의 경우에는 일부 차원 관점에서 유사한 지역 콜러스터를 찾는 것이 분석에서 유용한 경우가 있다. 이 논문에서는 마이크로어레이 데이터에 대한 지역 클러스터를 찾는 방법을 제안한다.

        • KCI등재

          기호코딩을 통한 마이크로어레이 데이터의 추이 패턴 추출

          이선아(Sun A Lee),이건명(Keon Myung Lee),김원재(Wun Jae Kim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.1

          대규모로 유전자 발현정도를 동시에 측정하는 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현정도값을 이전 비교대상의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고 받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다.

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