단백질 기능 예측을 위한 그래프 기반 모델링

황두성,정재영,Hwang Doosung,Jung Jae-Young 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.2

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다. The use of protein interaction data is highly reliable for predicting functions to proteins without function in proteomics study. The computational studies on protein function prediction are mostly based on the concept of guilt-by-association and utilize large-scale interaction map from revealed protein-protein interaction data. This study compares graph-based approaches such as neighbor-counting and $\chi^2-statistics$ methods using protein-protein interaction data and proposes an approach that is effective in analyzing large-scale protein interaction data. The proposed approach is also based protein interaction map but sequence similarity and heuristic knowledge to make prediction results more reliable. The test result of the proposed approach is given for KDD Cup 2001 competition data along with those of neighbor-counting and $\chi^2-statistics$ methods.

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.

모의 방사성 폐액에서 아스코르빈산에 의한 Pd 의 침전 분리

황두성,권선길,이규일,박진호,유재형,박소진 ( Doo Seong Hwang,Seon Kil Kwon,Kue Il Lee,Jin Ho Park,Jae Hyung Yoo,So Jin Park ) 한국공업화학회 1998 공업화학 Vol.9 No.2

본 연구에서는 아스코르빈산을 이용하여 다성분계(Pd, Ru, Rh, Nd, Cs, Sr, Fe, Ni, Zr, Mo)의 모의고준위폐액 내에 있는 Pd의 침전 분리와 침전물의 특성이 조사되었다. 아스코르빈산의 금속이온들에 대한 환원특성을 이용하여 다성분계 모의폐액 내에 함유된 Pd을 선택적으로 침전 분리할 수 있었으며, 질산농도 0.5M에서는 0.04M의 아스코르빈산을 첨가함으로써 99.5% 이상의 Pd을 침전 분리시킬 수 있었다. 아스코르빈산에 의한 Pd 이온의 환원 반응은 질산농도가 중요한 역할을 하며, 질산농도가 증가할수록 Pd의 침전율은 감소하였다. 용액의 질산농도가 높고 아스코르빈산의 첨가량이 적은 경우 생성된 Pd 침전물은 평형에 도달하면서 재용해 현상이 나타났다. 생성된 Pd 침전물은 모의용액의 성분계와 관계없이 Pd금속 결정으로 형성되었으며, 1.0㎛ 이하의 입자가 응집된 형태로 나타났다. This study investigated the separation and the property of palladium precipitate formed by ascorbic acid in a simulated radioactive liquid waste, which was composed of 10 elements(Pd, Ru, Rh, Nd, Cs, Sr, Fe, Ni, Zr, Mo). Pd was separated selectively by using reduction characteristics of metal ions contained in the simulated waste with ascorbic acid . When the nitric acid concentration was 0.5 M, the Pd over 99.5% was precipitated by adding 0.04 M ascorbic acid. Nitric acid concentration is important at the reduction reaction of Pd ion. The precipitation yield of Pd was decreased as the concentration of nitric acid was increased. The Pd precipitate was re-dissolved in reaching at an equilibrium when the concentration of nitric acid was high and ascorbic acid was added with a small amount. The Pd precipitate formed by ascorbic acid was Pd metal and was aggregated by particles less than 1.0 ㎛.

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.

연구발표논문초록 ( 분리기술 (1) ) : 자연 증발에의한 극저준위 방사능 폐액 처리장치의 모형 개발에 관한 연구

황두성,주동표 (정),김영욱 (정) ( D . S . Hwang,D . P . Ju,Y . W . Kim ) 한국화학공학회 1989 추계학술발표회 Vol.- No.-

모의 방사성 용액에서 α-benzoinoxime 에 의한 99Mo 의 침전 분리

황두성(D . S . Hwang),정영주(Y . J . Choung),정원명(W . M . Choung),박진호(J . H . Park),박소진(S . J . Park) 한국공업화학회 2002 공업화학 Vol.13 No.1

본 연구에서는 1 M 질산과 8성분계(Mo, I, Ru, Zr, Ce, Cr, Nd, Sr)로 구성된 모의용액에 이들 원소의 tracer급 방사성 동위원소를 첨가하여 α-benzoinoxime의 첨가 방법과 생성된 침전물의 용해 방법을 달리하여 ^99Mo의 회수율과 기타 핵종들의 제거율을 조사하였다. ^99Mo는 100% 침전되어 첨가 방법에 관계없이 α-benzoinoxime으로 완전히 분리할 수 있었다. α-Benzoinoxime의 첨가 방법 등의 물리적인 방법으로는 ^131I. ^103Ru, ^95Zr와 같은 핵종들의 공침 거동에 영향을 끼치지 못하였다. α-Benzoinoxime에 의한 ^99Mo의 침전 공정은 회분식 조건에서 침전된 침전물을 0.4 N NaOH 용액에서 20min 간 용해하는 공정이 가장 적당하였다. 이 조건에서의 ^99Mo의 회수율은 97.1%, 기타 핵종들의 제염 계수는 ^131I은 4.8, ^103Ru은 45.5, ^95Zr는 27.8이었으며, 다른 핵종들은 100% 제거되었다. Separation efficiency of molybdenum-99 and removal of the other nuclides were investigated according to adding methods of α-benzoinoxime and the dissolution methods of precipitate. The simulated radioactive solution consisted of 1 M nitric acid containing eight elements {Mo, I, Ru, Zr, Ce, Cr, Nd, Sr} and their corresponding radioactive tracers. It was found that molybdenum-99 precipitated 100%, and separated the most regardless of adding methods used. The physical method of varying an adding method of α-benzoinoxime did not affect the precipitation behavior of molybdenum-99 and the other nuclides; iodine-131, ruthenium-103, and zirconium-95. The optimum condition of the molybdenum-99 precipitation process was the precipitation formed by the batch type addition of α-benzoinoxime that was dissolved in 20 min in 0.4 M sodium hydroxide. At this condition, the yield of molybdenum-99 was 97.1%, and the decontamination factor of iodine-131, ruthenium-103, and zirconium-95 was 4.8, 45.5, and 27.8, respectively. The other nuclides were also mostly removed.

프로토타입 선택을 이용한 최근접 분류 학습의 성능 개선

황두성(Doosung Hwang) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.49 No.2

최근접 이웃 분류에서 입력 데이터의 클래스는 선택된 근접 학습 데이터들 중에서 가장 빈번한 클래스로 예측된다. 최근접 분류 학습은 학습 단계가 없으나, 준비된 데이터가 모두 예측 분류에 참여하여 일반화 성능이 학습 데이터의 질에 의존된다. 그러므로 학습 데이터가 많아지면 높은 기억 장치 용량과 예측 분류 시 높은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분리 경계면에 위치한 학습 데이터들로 구성된 새로운 학습 데이터를 생성시켜 분류 예측을 수행하는 프로토타입 선택 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 분리 경계 영역에 위치한 데이터를 Tomek links와 거리를 이용하여 선별하며, 이미 선택된 데이터와 클래스와 거리 관계 분석을 이용하여 프로토타입 집합에 추가 여부를 결정한다. 실험에서 선택된 프로토타입의 수는 원래 학습 데이터에 비해 적은 수의 데이터 집합이 되어 최근접 분류의 적용 시 기억장소의 축소와 빠른 예측 시간을 제공할 수 있다. Nearest-neighbor classification predicts the class of an input data with the most frequent class among the near training data of the input data. Even though nearest-neighbor classification doesn't have a training stage, all of the training data are necessary in a predictive stage and the generalization performance depends on the quality of training data. Therefore, as the training data size increase, a nearest-neighbor classification requires the large amount of memory and the large computation time in prediction. In this paper, we propose a prototype selection algorithm that predicts the class of test data with the new set of prototypes which are near-boundary training data. Based on Tomek links and distance metric, the proposed algorithm selects boundary data and decides whether the selected data is added to the set of prototypes by considering classes and distance relationships. In the experiments, the number of prototypes is much smaller than the size of original training data and we takes advantages of storage reduction and fast prediction in a nearest-neighbor classification.

α-Benzoinoxime 에 의한 Molybdenum 침전물의 생성 특성

황두성(Doo Seong Hwang),정원명(Won Myoung Choung),김연구(Yeon Ku Kim),이규일(Kue Il Lee),박진호(Jin Ho Park),박경배(Kyoung Bae Park),박소진(So Jin Park) 한국공업화학회 2000 공업화학 Vol.11 No.3

N/A N/A

방사성 슬러지 폐액 내 함유된 질산염 분리 및 잔류물의 안정화

황두성 ( Hwang Du Seong ),오종혁 ( O Jong Hyeog ),이규일 ( Lee Gyu Il ),최윤동 ( Choe Yun Dong ),황성태 ( Hwang Seong Tae ),박진호 ( Park Jin Ho ),박소진 ( Park So Jin ) 한국공업화학회 2003 공업화학 Vol.14 No.7

저실리카 X 제올라이트(LSX)의 합성에 대한 원료조성 및 온도에 의한 변화를 검토하였다. K₂O의 비율이 높은 혼합 Gel을 사용하면 보다 높은 온도범위에서도 순수한 LSX가 합성되었지만 결정화속도가 느려지고 입자의 크기가 커지는 경향이 있었다. K₂O의 비율이 낮아지면 합성시간이 짧아지고 결정입자의 크기는 작아지지만 LSX의 합성온도 영역이 감소하고 A형 제올라이트가 쉽게 생성되었다. 합성원료혼한 Gel을 저온에서 숙성하고 서서히 가열하는 방법으로 결정성이 높은 LSX를 24 h 이내의 비교적 짧은 시간에 합성할 수 있었다. LSX결정분말을 seed 물질로 원료 Gel에 소량 첨가한 결과 1㎛ 이하의 작은 LSX결정입자를 얻을 수 있었다. 합성 후에 버려지는 폐액의 약 72%를 합성원료로 반복해서 재사용하더라도 생성되는 LSX의 물성은 크게 달라지지 않았다. This study investigated the dissolution property of nitrate salts in the desalination process with water and the stabilization property of residue after separating nitrates in a series of the processes for the radioactive sludge treatment. Desalination was carried out with the adding ratio of water and drying property was analyzed by TG/DTA, FTIR, and XRD. Nitrate salts involved in the sludge were separated over 97 wt% at the water adding ratio of 2.5. But a small quantity of calcium and sodium nitrates remained in the residue. These were decomposed over 500℃ and calcium carbonate, which was consisted mainly of residue, was decomposed into calcium oxide over 750℃. The residue have to be decomposed over 800℃ to reduce uranyl nitrate of six value into the stable U₃O^(8) of four value. As a result of removing the nitrates at the water adding ratio of 2.5 and drying the residue over 900℃, volume of the sludge waste decreased over 80%.

모의 방사성 용액에서 은함침 활성탄에 의한 (131)I의 흡착 분리

황두성 ( Doo Seong Hwang ),정영주 ( Young Ju Choung ),정원명 ( Won Myoung Choung ),박진호 ( Jin Ho Park ),박경배 ( Kyoung Bae Park ),박소진 ( So Jin Park ) 한국공업화학회 2001 응용화학 Vol.5 No.1