본 연구실에서는 바이오분자 시스템의 물리화학적 특성과 정보처리 원리를 이해하고 이에 기반하여 지능 시스템을 구현하는 것을 목표로 하는 바이오지능 (Biointelligence)에 관하여 연구하고 있다. 세부 연구 분야로는, 학습과 진화 이론을 연구하는 Learning and Evolution 분야, 분자수준에서 바이오시스템의 정보처리 기작을 정보과학적으로 연구하는 Informational Bioscience 분야, 바이오분자를 정보 저장 및 계산 매체로 사용하는 지능 컴퓨터 기술을 연구하는 Biomolecular Computation 분야가 있다.

Learning and Evolution

환경과의 상호작용으로부터 스스로 성능을 향상시키는 감독/무감독/강화 학습 및 진화연산 모델과 그 기반이 되는 통계적 학습 이론, 정보 이론, Markov Chain Monte Carlo 등에 관해 연구한다. 특히 Bayesian networks, latent variable models, topographic mapping machines 등의 확률그래프 모델을 학습하는 효과적인 알고리즘 개발 및 Bayesian evolutionary computation에 기반한 고난도의 최적화 문제 해결, 그래프 모델 자동 설계를 연구한다.

Informational Bioscience

정보과학의 방법론을 사용하여 DNA, RNA, 단백질 등 바이오분자들의 생화학적인 정보처리 원리와 기작을 연구한다. 유전자 및 단백질 발현 데이터를 기반으로 유전자 조절망, 신호전달망, 대사작용망 등에서의 구조와 기능을 정보이론과 계산학적인 툴을 사용하여 분석하고 모델링한다.

Biomolecular Computation

분자 컴퓨터는 바이오분자들이 가진 나노수준의 정보 저장 및 처리 능력과 3차원 용액상에서의 열역학적인 화학반응을 이용하여 기존의 실리콘 기술로 실현하기 어려운 일들을 수행하고자 하는 새로운 정보처리 기술이다. 본 연구실에서는 DNA 바이오분자를 이용하여 초병렬 진화적 탐색, 연상 기억, 자발적 학습 능력을 갖춘 정보처리 장치를 개발하고 이를 이용하여 인지적 정보처리 과정을 모델링하기 위한 wet-lab 실험 기술, 분자 알고리즘 및 코드 설계 기술, 분자컴퓨터칩 제작 및 이의 응용에 관하여 연구한다.


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