최영재 교수
Yeongjae Choi
KAIST 공학생물학대학원 · 생화학·유전·분자생물학
연구실 소개
최영재 교수의 연구실은 생물정보학과 고성능 컴퓨팅을 융합한 연구를 주도하고 있습니다. 단백질 구조 기반의 상호작용 맵핑과 유전자 다형성의 기능적 영향을 해석하는 데 초점을 맞추며, 특히 단백질 도메인 내 유전자 변이를 시각화하고 분석할 수 있는 웹 기반 도구를 개발해 왔습니다. 또한 병렬 데이터베이스 환경에서의 I/O 성능 향상 기법과 다차원 배열 처리를 위한 효율적 데이터 배치 기법에 대해서도 기초적이고 응용적인 연구를 수행하고 있습니다. 이는 생명과학 데이터 분석과 고성능 컴퓨팅 환경의 융합을 통해 과학적 문제 해결의 효율성을 극대화하고자 하는 목표를 담고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
4UNLABELLED: Protein Structural Interactome map (PSIMAP) is a global interaction map that describes domain-domain and protein-protein interaction information for known Protein Data Bank structures. It calculates the Euclidean distance to determine interactions between possible pairs of structural domains in proteins. PSIbase is a database and file server for protein structural interaction information calculated by the PSIMAP algorithm. PSIbase also provides an easy-to-use protein domain assignmen
The single nucleotide polymorphisms (SNPs) in conserved protein regions have been thought to be strong candidates that alter protein functions. Thus, we have developed SNP@Domain, a web resource, to identify SNPs within human protein domains. We annotated SNPs from dbSNP with protein structure-based as well as sequence-based domains: (i) structure-based using SCOP and (ii) sequence-based using Pfam to avoid conflicts from two domain assignment methodologies. Users can investigate SNPs within pro
Declustering is a well known technique to achieve high performance for queries on parallel databases. We propose novel General Disk Module (GDM) based declustering algorithms, GDM Cartesian and GDM Circle, for distributing uniformly distributed multidimensional datasets to parallel disks, for datasets of any dimension. We compare the performance of the new approaches with several existing declustering algorithms, using variable numbers of disks, and with variable shapes and dimensions of the dat
Large multidimensional arrays are a common data type in high-performance scientific applications. Without special techniques for handling access to these arrays, I/O can easily become a large fraction of execution time for applications using these arrays, especially on parallel platforms. We show how to reduce the parallel I/O bottleneck for array data in closely-synchronized SPMD applications on distributed-memory platforms, through the use of server-directed I/O. This method allows array data
대표 연구 분야
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