실시간 데이타베이스 시스템에서 상대적 시간 일관성 만족을 위한 낙관적 병행수행 제어 (pp.89-92)

김홍숙(Kim Hong-Soog),박석(Park Seog) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1A

실시간 데이타베이스 시스템에서의 병행수행 제어는 각 트랜잭션의 수행이 논리적 일관성과 시간적 일관성을 만족하면서 종료시한을 준수하도록 하여야 한다. 시간적으로 일관되지 못한 시간 데이타를 사용하여 트랜잭션이 수행을 종료시한 내에 완료한다 해도 시스템에 부정적인 영향을 줄 수도 있다. 그러므로 시간 데이타를 사용하는 트랜잭션의 시간적 일관성 만족은 실시간 데이타베이스 시스템의 성능에 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 실시간 데이타베이스 시스템에서 상대적 시간 일관성 만족을 위한 낙관적 병행수행 제어기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 연구에서 제시된 직렬화 순서의 동적 조정을 사용하는 낙관적 병행수행 제어기법에 기초하여 시간적 일관성을 고려하도록 확장한다. 제안된 병행수행 제어기법은 완료한 트랜잭션이 논리적 일관성, 시간 일관성과 종료시한 제약사항을 모두 만족하도록 보장한다.

워크플로우 시스템에서 HTML 문서를 이용한 데이터 접근성의 조정

김홍숙(Hong-Soog Kim),한동수(Dong-Soo Han) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ

기존의 워크플로우 시스템의 단위 업무간이 흐름 조정이 제어의 흐름에 중점을 두고 연구되었으나 실제 단위 업무간에 흐름 조정 시에 데이터도 같이 흘러가므로 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 워크플로우 시스템에서 단위 업무간의 흐름 조정 시에 제어의 흐름에 따라 데이터에 대한 접근성을 HTML문서를 이용하여 표현하는 방법을 제안한다. 단위 업무간의 흐름 조정의 형태에 따른 데이터의 접근성에 대한 요구사항을 고찰하고 이를 제안된 데이터 접근성 표현 방법을 사용하여 구현하는 방법에 대하여 제시한다.

Pthread 라이브러리를 이용한 Linked List 병렬화 클래스 라이브러리의 설계 및 구현

김홍숙(Hong-Soog Kim),한동수(Dong-Soo Han) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅲ

병렬 프로세서 시스템이 제공하는 하드웨어적인 장점을 이용하기 위해서는 병렬 프로그래밍을 통한 애플리케이션의 병렬화가 필요하다. 기존의 순차적 코드의 경우에 자동 병렬화 컴파일러 기법을 통하여 병렬 프로세서시스템이 제공하는 성능을 극대화하고 있다. 그러나 자동 병렬화는 과학 기술 계산용 코드와 같은 정형성을 지닌 코드에서는 유용하지만 비즈니스 응용에서 사용되는 동적인 자료구조를 사용하는 코드에서는 포인터에 의한 별명과 이에 따른 의존성 분석에 어려움으로 인해 많이 응용되고 있지만 못하다. 본 논문은 병렬 프로세서 시스템이 제공하는 기능을 이용하기 위한 한 방법으로 비즈니스 응용에서 많이 사용되는 동적인 자료 구조 중 linked list 클래스 라이브러리의 설계와 구현에 대하여 기술한다.

실시간 데이타베이스 시스템에서 상대적 시간 일관성 만족을 위한 낙관적 병행수행 제어 (pp.528-538)

김홍숙(Hong-Soog Kim),박석(Seog Park) 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지(B) Vol.24 No.5

실시간 데이타베이스 시스템에서의 병행수행 제어는 각 트랜잭션의 수행이 논리적 일관성과 시간 일관성을 만족하면서 종료시한을 준수하도록 하여야 한다. 시간적으로 일관되지 못한 시간 데이타를 사용하여 트랜잭션이 수행을 종료시한 내에 완료한다 해도 시스템에 부정적인 영향을 줄 수도 있다. 그러므로 시간 데이타를 사용하는 트랜잭션의 시간 일관성 만족은 실시간 데이타베이스 시스템의 성능에 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 실시간 데이타베이스 시스템에서 상대적 시간 일관성을 고려한 낙관적 병행수행 제어기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 연구에서 제시된 직렬화 순서의 동적 조정을 사용하는 낙관적 병행수행 제어기법에 기초하여 시간 일관성을 고려하도록 확장한다. 본 논문에서 제시된 병행수행 제어기법을 통하여 수행을 완료한 모든 트랜잭션의 수행은 논리적 일관성, 시간 일관성과 종료시한을 모두 만족하도록 보장한다. Concurrency control in Real-Time Database System requires each transaction's execution to meet its deadline satisfying logical consistency and temporal consistency. The result of the transaction execution, which meets its deadline but uses temporally inconsistent temporal data, may give negative effects on the system. So, it is an important factor of Real-Time Database System's performance whether the transaction satisfies its temporal consistency or not. In this paper, we propose an optimistic concurrency control scheme considering relative temporal consistency in Real-Time Database Systems. Proposed scheme extends the previous optimistic concurrency control using dynamic serialization order to consider temporal consistency. Proposed scheme guarantees committed transaction's logical consistency, temporal consistency and deadline.

PreSPI : 단백질 상호작용 예측 서비스 시스템

한동수(Dong-Soo Han),김홍숙(Hong-Soog Kim),장우혁(Woo-Hyuk Jang),이성독(Sung-Doke Lee) 한국정보과학회 2005 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.11 No.6

계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측기법을 이용하여 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 효모(Yeast)의 단백질 집합에 대하여 학습한 후, 학습된 단백질 집합과 공통된 도메인을 가지지만 학습 집합에 존재하지 않는 단백질 쌍들에 예측 기법을 적용하여 매우 높은 77%의 민감도(sensitivity)와 95%의 특이도(specificity)를 보였다. 더불어 DIPCORE, HMS-PCI, TAP 데이타의 테스트를 통해서 이 기법의 안정성을 확인하였다. 시스템의 기능들은 핵심 기능, 부가 기능 그리고 일반 서비스 기능으로 분류하였다. 시스템 설계의 주요 목표인 성능, 개방성 그리고 확장성에 따라, 개별 서비스들은 병렬화, 웹 서비스 표준 준수 및 계층화된 구조화를 지원하도록 구현하였다. 본 논문에서는 몇 가지 대표적인 사용자 인터페이스와 상세한 사용 지침도 소개한다. With the recognition of the importance of computational approach for protein-protein interaction prediction, many techniques have been developed to computationally predict protein-protein interactions. However, few techniques are actually implemented and announced in service form for general users to readily access and use the techniques. In this paper, we design and implement a protein interaction prediction service system based on the domain combination based protein-protein interaction prediction technique, which is known to show superior accuracy to other conventional computational protein-protein interaction prediction methods. In the prediction accuracy test of the method, high sensitivity(77%) and specificity(95%) are achieved for test protein pairs containing common domains with learning sets of proteins in a Yeast. The stability of the method is also manifested through the testing over DIP CORE, HMS-PCI, and TAP data. Performance, openness and flexibility are the major design goals and they are achieved by adopting parallel execution techniques, web Services standards, and layered architecture respectively. In this paper, several representative user interfaces of the system are also introduced with comprehensive usage guides.

도메인 조합 기반 단백질 - 단백질 상호작용 확률 예측 틀

한동수(Dong-Soo Han),서정민(Jung-Min Seo),김홍숙(Hong-Soog Kim),장우혁(Woo-hyuk Jang) 한국정보과학회 2004 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.10 No.4

최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질 간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측 서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Interacting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다. In this paper, we propose a probabilistic framework to predict the interaction probability of proteins. The notion of domain combination and domain combination pair is newly introduced and the prediction model in the framework takes domain combination pair as a basic unit of protein interactions to overcome the limitations of the conventional domain pair based prediction systems. The framework largely consists of prediction preparation and service stages. In the prediction preparation stage, two appearance probability matrices, which hold information on appearance frequencies of domain combination pairs in the interacting and non-interacting sets of protein pairs, are constructed. Based on the appearance probability matrix, a probability equation is devised. The equation maps a protein pair to a real number in the range of 0 to 1. Two distributions of interacting and non-interacting set of protein pairs are obtained using the equation. In the prediction service stage, the interaction probability of a protein pair is predicted using the distributions and the equation. The validity of the prediction model is evaluated for the interacting set of protein pairs in Yeast organism and artificially generated non-interacting set of protein pairs. When 80% of the set of interacting protein pairs in DIP database are used as learning set of interacting protein pairs, very high sensitivity(86%) and specificity(56%) are achieved within our framework.

인간 및 초파리 단백질을 대상으로 한 도메인 조합 기반 단백질-단백질 상호작용 예측 기법 검증

장우혁(Woo-Hyuk Jang),한동수(Dong-Soo Han),김홍숙(Hong-Soog Kim),이성독(Sung-Doke Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

도메인 조합 기반의 단백질-단백질 상호작용 예측 기법(DCPPIP)은 효모 단백질에 대하여 뛰어난 정확도를 보여준다. 그러나 다른 종에서의 예측 정확도 및 기법의 유효성은 아직까지 검증되지 않고 있다. 본 논문에서는, 초파리 및 인간 단백질을 이용한 예측 정확도 검증 및 이종간의 상호작용 예측 실험의 결과를 기술한다. 초파리와 인간 단백질의 실험에서는 각각 10,351개와 2,345개의 상호작용 단백질 쌍이 사용되었다. 초파리와 인간의 상호작용 단백질 쌍 중 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는 단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 정확도는 실험집단중 학습집단과 도메인이 완전히 혹은 부분적으로 겹치는 쌍들에 대하여 계산하였다.이 결과 초파리에서는 약 77%의 민감도와 92%의 특이도가 확인되었고, 인간 단백질에 대하여는 약 96%의 민감도와 95%의 특이도를 보여주었다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모+초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, H. pylori, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 결과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠 수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.