Kunsoo Park
서울대학교 컴퓨터공학부 · 컴퓨터과학
Kunsoo Park 교수의 연구실은 고해상도 질량분석에서의 이sov형 분포 해석과 고성능 병렬 계산 기법을 핵심으로 하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히 단백질의 이sov형 클러스터를 정확하게 식별하고, GPU 기반 병렬 처리 기술을 활용한 고속 암호 해독 알고리즘 구현 등, 생물정보학과 고성능 컴퓨팅의 융합 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 연구는 정밀한 질량 분석 기술과 병렬 아키텍처 최적화를 기반으로 하여, 생명과학 및 정보보안 분야의 복잡한 문제를 해결하는 데 기여하고 있습니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
Determining isotopic clusters and their monoisotopic masses is a first step in interpreting complex mass spectra generated by high-resolution mass spectrometers. We propose a mathematical model for isotopic distributions of polypeptides and an effective interpretation algorithm. Our model uses two types of ratios: intensity ratio of two adjacent peaks and intensity ratio product of three adjacent peaks in an isotopic distribution. These ratios can be approximated as simple functions of a polypep
