높은 학업역량, 창의적인 사고, 지적호기심, 과제집착과 문제해결능력. 소위 우리가 생각하는 인재상이다.
미래를 이끌어 갈 ‘말랑말랑한 인재’를 키워내는 용인외대부속고등학교(이하 외대부고)에는 이런 역량을 가진 학생들로 가득하다.
최고 수준의 학생들이 모인 학교인 만큼 탐구활동도 왕성하고 아이디어와 산출물도 풍성할 수밖에 없다.
논문은 단순한 글쓰기가 아니라 스터디와 동아리 등 학생들의 치열한 지적탐구활동의 결과물이다.
작년 한해 외대부고에서는 166개의 창의연구 논문을 배출했다.
매년 권위 있는 학회에서 채택되어 학술지에 실리거나 국제저널에 등재되는 논문만도 10여 편이 넘는다.
외대부고 학생들이 쓴 학회에서 인정받는 논문을 모아보았다.
이춘희 리포터 chlee1218@empal.com



어프리오리와 결정트리를 이용한 HTLV와 STLV 바이러스 비교분석
Comparison of HTLV and STLV by Using Apriori Algorithm and Decision Tree
논문저자 - 권진원(국제과정), 윤수빈, 김채린, 김상렬(자연과정)
저희 논문은 지난 10월 8일, 9일 진주에서 열렸던 국제 바이오과학과 환경학컨퍼런스(ICEBS 2014?학회)에 채택 되었고, SCOPUS리뷰 저널인 APCBEE Procedia 저널에 출판 예정에 있습니다. 우리 몸에 암을 일으키는 HTLV에 관심을 갖고, 발견 지역이나 성격 등에서 유사성이 깊은 HTLV와 STLV바이러스들을 비교한 논문을 쓰게 됐어요.
DNA서열을 비교함으로써 복잡한 바이러스군의 정의를 알아낼 수 있을까? 우리는 어프리오리(Apriori)와 결정트리(Decision Tree) 2개의 알고리즘을 활용했어요. 어프리오리는 주어진 데이터 안에서 규칙적으로 나타나는 서열을 분석하는데, DNA서열의 경우에는 단백질을 생산하는 부분의 서열이 반복되겠죠. 바이러스들이 가지고 있고 그러므로 생산하는 단백질 서열의 빈도와 종류를 그래프로 정리해 보면, 이들의 상관관계와 유사도를 한 눈에 볼 수 있습니다.
또한 결정트리는 각 서열에서 두드러지는 규칙들을 찾아냅니다. 실험 결과, 서로 짝지어진 HTLV와 STLV끼리는 유사점이 많았고 같은 HTLV와 STLV끼리는 거의 일치하는 모습을 보였습니다. 다만, 최근에 발견된 HTLV-4는 혼자만 다른 패턴을 보여 HTLV가 아니라고 판명될 정도는 아닐지라도 같은 백신에는 부작용이 있을 수 있다는 결론을 내렸습니다.
선행 연구 자료를 살필 때, 저희의 생물학적 지식을 뛰어 넘는 내용을 원서로 읽어내야 하는 어려움이 있었습니다. 팀원들 대부분이 처음 쓰는 논문이어서 시행착오도 많았고, 이를 수정하는데 상당히 오랜 시간이 걸렸죠. 이렇게 많은 노력의 흔적이 남아있는 논문이기에 더욱 애착이 갑니다.



러프집합 이론과 결정테이블을 이용한 인공신경망 규칙기반 방법
Rule Extraction from Artificial Neural Network Using Rough Set Theory and Decision Table
논문저자 - 김태환, 정석원(국제과정)
12월 26일부터 28일까지 중국 홍콩에서 열리게 되는 ICMMD 2014 학회, 2014년 12월 열리게 되는 기계와 기계설계에 대한 국제 컨퍼런스에 제출된 논문으로 Applied Mechanics and Materials Journal (ISSN: 1660-9336)이라는 SCOPUS 저널에 실리게 됩니다.
저희는 인공지능에 관한 논문을 작성했습니다. 인공지능이 실생활에 어떻게 쓰이는지, 특히 요즘 이슈가 되고 있는 데이터 마이닝에 대해 더욱 자세히 알고 싶어 논문을 쓰게 됐습니다.
인공지능으로 데이터를 분리하는 새로운 알고리즘을 개발, 데이터를 더욱 효율적으로 분리할 수 있었습니다. 연구를 위해 세 가지 종류로 분리되는 붓꽃 데이터를 사용했고, 붓꽃 데이터를 효율적으로 분리하기 위해 인공신경망과 러프집합 이론를 사용했습니다. 인공신경망은 붓꽃 데이터로 만든 인공 신경망의 wieght값을 찾았고, 러프 집합 이론를 써서 결정 테이블을 만들었습니다.
이 결정 테이블을 통해 가장 영향력 있는 붓꽃 데이터의 특성을 알 수 있었죠. 이 특성을 토대로 룰 3개를 만들었습니다. 이렇게 러프 집합 이론과 인공신경망을 통해 가장 영향력 있는 특성을 찾을 수 있었고, 많은 양의 불필요한 데이터를 제거할 수 있었으며 더욱 효율적인 데이터 마이닝이 가능해졌습니다.
난해한 인공지능에 대한 기본 개념을 잡는데 정말 많은 시간이 걸렸습니다. 수많은 논문과 서적을 읽으며 개념을 정립해나가는 과정에서 무언가를 알아간다는 기쁨이 컸고, 논문이 학회에 받아들여지고 또 출판되는 것을 보는 것도 정말 뿌듯했습니다. 



어프리오리 알고리즘을 이용한 쥐의 라스 유전자 동형 비교
Original Comparison of Rattus Norvegicus Neuroblastoma’s Mutated
Ras Isoforms Using Apriori Algorithm
논문저자 - 황신혜, 장수진, 조민석, 이동원(자연과정)
2014년 국제바이오과학과 환경학컨퍼런스에 채택되었던 논문으로 SCOPUS 리뷰 저널인 APCBEE Procedia 저널에 출판 예정입니다. 발암 유전자에 관해 알아보던 중 국내 연구진이 암세포를 활성화시키는 원인이 라스유전자라는 것을 밝혀냈다는 기사를 접하게 됐습니다. 라스유전자는 세 가지 동형이 있고 암의 종류별로 각 동형 변이의 발현 빈도에서 차이가 있다는 것도 알게 되었어요. 하지만 아직까지 라스유전자 동형에 관한 정량적인 연구가 진행되지 않아 그 발현 빈도 차이의 원인을 규명하지 못하고 있다는 사실에 주목했습니다.
우리는 각각의 라스유전자 동형(K-Ras,N-Ras,H-Ras)의 아미노산 서열에 따른 정량적 비교, 분석에 관한 것으로 생명정보학 분야의 data mining기술 중 하나인 어프리오리 알고리즘을 이용하여 각 동형 별로 빈번하게 발견되는 아미노산을 찾고 이를 추세로 나타냈습니다.
‘생물정보학’이라는 분야를 처음 접해봤기에 알고리즘 관련 개념, 라스유전자에 관한 전문적인 지식을 이해하는데 어려움이 많았습니다. 우리의 연구주제에 관련된 선행연구가 없었고 지식이 부족한 상태에서 시작했기 때문에 논문을 완성시키기 위해 상당한 시간과 노력이 필요했어요. 하지만 이렇게 새로운 개념을 공부해서 이해하고 그것을 우리의 논문에 응용하고 활용해내는 과정을 거쳐 우리 손으로 논문을 완성해 가는 과정에서 더 많은 성취감을 느낄 수 있었습니다. 



퍼지 결정 트리 이론에 대한 새로운 접근 방법
The New Appoach on Fuzzy Decision Forests
논문저자 - 윤주열, 서준원(자연과정)
내년 2월 6일과 7일 베트남 호치민에서 열리는 ICCRD 2015 학회, 2015년 2월에 열리게 되는 컴퓨터 연구와 개발관련 국제 컨퍼런스에 제출된 논문으로 LNSE, ISSN: 2301-3559)에 게재될 예정입니다.
Elective Track 강의를 듣던 중 인공지능 알고리즘에 호기심이 생겼고, 그중에서도 Machine Learning에 쓰이는 결정트리라는 알고리즘을 알게 되었다. 이 알고리즘에서 정보를 분류하는데 척도로 쓰이는 엔트로피의 개념이 실생활에서 쓰이기 부적합한 부분이 있다는 것을 깨닫고, 이를 해결하기 위한 알고리즘을 생각해 보았습니다. 인공지능 알고리즘인 결정트리의 한계점을 극복하기 위해 정수론 분야인 소속도를 가지는 퍼지이론에 접목시킨 퍼지 결정트리 알고리즘을 개발했습니다. 결정트리의 한계점을 알게 되었고 퍼지이론을 접목시키기로 결정을 했는데, 어떤 방법으로 퍼지이론을 접목시킬지에 대한 방법을 고민하는 과정이 가장 힘들었습니다. 하지만 토의를 통해서 적절한 방법을 고안하였고, 코드를 짜서 실험을 해 보았더니 좋은 결과가 나왔습니다.



SVM 알고리즘을 이용한 한타바이러스 당 단백질 분석
Analysis of Hantaviruses glycoprotein sequence using SVM algorithm
논문저자 - 김유신(자연과정), 고영민, 정택영(국제과정)
올해 5월 27일, 28일 호주 시드니에서 열린 ICABB 2014 학회, 2014년 5월에 열렸던 바이오과학과 바이오공학에 대한 국제 컨퍼런스에 제출되었던 논문으로 IJBBB, ISSN: 2010-3638)에 출간 되었습니다.
출혈열 바이러스인 에볼라바이러스에 관해서 논문을 썼는데 다른 출혈열 바이러스 종류인 한타바이러스의 종중에 서울바이러스라는 종이 있는 것을 발견하게 됐어요. 우리나라와 관련된 바이러스에 흥미가 생겨 연구하게 되었습니다. 종마다 일으키는 병과 병원성, 숙주가 달라서 이러한 다른 점이 생물정보학적으로 어떻게 표현될지도 궁금했습니다. 출혈열을 일으키는 다양한 한타바이러스들을 SVM으로 분석했다. 한타바이러스들은 발견된 지역과 병원성에 따라서 분류되는데 SVM으로 각 바이러스들의 선형성과 유사성을 판단해보기도 했습니다. SVM이라는 알고리즘을 이해하고 실험결과를 해석하는 것이 힘들었습니다. 또, 앞선 생물정보학으로 한타바이러스에 대해 접근한 논문이 적어서 배경지식 탐구에서도 어려움을 겪었습니다. 



축구선수 능력 측정에 대한 객관적 기준
Objective Criterion for Measurements of Footballers’ abilitie
논문저자 - 도명록, 서진호 (국제과정)
지난 11월 1일 중앙대학교에서 열린 통계학회 추계학술대회에서 발표한 논문입니다. 야구와 같은 종목은 비교적 객관적인 척도를 가지고 선수를 평가할 수 있지만 축구, 특히 중앙수비수의 경우는 획일화된 방법이 거의 없다시피 합니다. 주관적으로 평가하지 않고 대부분이 공감할 수 있는 수식을 만들고 싶어서 논문을 쓰게 됐습니다.
농구의 경우는 PER, 야구의 경우는 OPS, 심지어 축구의 경우에도 공격수하면 공격 포인트와 같이 보편적인 판단 기준이 있는데 반해, 수비수는 그러한 기준이 명확하지 않아 이전까지 수비수는 주관적인 판단을 통해 평가되어 왔습니다. 이러한 불편함을 해소하기 위하여 축구선수 플레이에 관한 여러 항목 중 Transfer Market에서의 가치와 가장 비례하는 세 항목-Interception, Block, 그리고 Average pass accuracy-을 이용한 수식을 도출해냈습니다.
논문을 쓰면서 선례를 찾아보기 어려운 분야를 새롭게 개척한다는 느낌에 기뻤지만, 축구 통계에 관한 논문의 수가 많지 않아 어려움도 있었습니다. 특히 수비수하면 떠올리기 힘든 패스정확도가 선수의 가치와 밀접한 관련이 있다는 사실이 매우 흥미로웠습니다.

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