• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.10-12
• /
• 2010

최근 바이오 데이터 분석을 위한 여러 가지 도구들이 있지만 대부분 특정 작업을 위한 작업에 치중되어 있으며 통합된 환경 제시는 아직도 미비한 상태에 있다. 또한 바이오 데이터 분석에 있어 국외의 도구나 데이터베이스에 의존도가 높은 국내 생명과학 분야의 실정을 고려한다면 국산화된 통합 분석환경이 요구되고 있다. 본 논문에서는 바이오 데이터 분석에 필요한 기본 요소들을 모델링하여 효율적인 시스템 개발의 방향제시를 하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권2호
• /
• pp.97-106
• /
• 2013

인간 게놈 프로젝트의 완성 이후 유전체 분석 비용은 매우 빠르게 감소하고 있다. 이에 따라 인간 유전체 분석 요구가 급증할 것으로 예상된다. 인간 유전체 분석과 같은 대규모 바이오 데이터 분석을 고속으로 수행하기 위해서는 비IT 전문가들이 다양한 특성의 바이오 응용들을 고성능컴퓨팅 시스템을 통해 효과적으로 실행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 여러 응용들이 조합되어 순서를 갖고 실행되어야 하는 바이오 응용들을 워크플로우 형태로 쉽게 정의할 수 있어야 하며, 이 워크플로우를 HPC 클러스터 시스템에서 최적 자원을 할당 받아 분산 병렬 수행시켜야 한다. 이를 통해 바이오 데이터 분석 성능과 응답시간의 개선을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 HPC 환경에 익숙하지 않은 비IT 바이오 연구자들이 쉽게 바이오 데이터 분석을 할 수 있도록 바이오 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 바이오 특화된 워크플로우 기반 대규모 데이터 분석 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.60-63
• /
• 2008

바이오칩을 이용하여 유전자를 분석하는데 이때 바이오 칩 분석 시스템을 이용한다. 바이오 칩은 유전자와 실험의 두 축으로 이루어져 있으며 바이오 칩 분석 시스템을 사용하여 바이오 칩에서 자료를 추출하고 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 데이터를 분석하는 기법 중 클러스터링을 사용하는데 유사한 유전자들을 찾아 내어 정해놓은 클러스터로 정의한다. 같은 클러스터 안에 있는 유전자들은 서로 비슷한 성질을 가지고 있기 때문에 사용자들은 이 바이오 칩 으로부터 나온 정보를 효율적이게 사용할 수 있다. 더욱 효율적으로 사용하기 위해 본 논문에서는 방대한 양의 데이터의 최적화에 효율적인 생태계 모방 알고리즘 Particle Swarm Optimization을 이용하여 데이터들을 클러스터링을 하여 분류하는 시스템을 기술하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.289-291
• /
• 2004

최근 웹 서비스 기술을 이용하여 바이오 데이터 및 데이터 메소드를 제공하는 것과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 웹 서비스 기반 바이오 데이터 서비스에 대한 연구 자료는 시스템 구조 및 API 등을 중심으로 보고되고 있으나 이를 기반으로 한 통합 응용 도구 개발 관련 연구는 미미한 실정이다. 이에 따라 이 논문에서는 웹 서비스 API 등을 이용하여 바이오인포매틱스 연구자들이 이용할 수 있는 데이터 통합, 검색, 브라우징 기능을 제공하는 분석 도구를 개발하였다 사용자는 이 도구를 이용하여 바이오 데이터 간의 상호연관성을 보다 쉽게 발견할 수 있으며 보다 다양한 검색 결과를 여러 가지 형태로 볼 수 있게 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.290-293
• /
• 2009

바이오 칩 분석 시스템은 유전자와 실험의 두 축으로 이루어진 바이오 칩에서 자료를 추출하고 필요한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 유전자 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 방법으로 바이오 칩 분석 시스템이 각광받으면서 데이터의 양과 종류가 방대해지고 메모리의 효율적인 사용과 이에 따른 속도 개선을 위해 임베디드 시스템이 필요해지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 임베디드 시스템을 위한 PSO 기반의 군집화 알고리즘을 구현하였다. 방대한 양의 유전자 데이터를 분석하기 위해 생태계 모방 알고리즘인 Particle Swarm Optimization 알고리즘과 비슷한 유전자의 분류를 위한 기법으로 군집화를 사용하여 유전자 데이터의 통합 분석 시스템을 구현, 사용자에게 더욱 효율적으로 정보를 제공한다. 본 논문에서는 방대한 양의 데이터의 최적화에 효율적인 생태계 모방 알고리즘 Particle Swarm Optimization 을 이용하여 데이터들을 군집화하는 알고리즘을 임베디드 시스템을 위해 구현한 방법을 기술하고 있다.

• 정보와 통신
• /
• 제32권1호
• /
• pp.63-75
• /
• 2014

정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.

• 한국광학회:학술대회논문집
• /
• 한국광학회 2003년도 제14회 정기총회 및 03년 동계학술발표회
• /
• pp.124-125
• /
• 2003

바이오인포매틱스 기술이란 정보통신 인프라와 IT기술을 기반으로 분산되어 있는 대용량의 바이오 데이터 및 문헌 정보를 통합적으로 관리, 분석 및 처리하여 각종 바이오 정보 활용 분야(신약개발, 의료진단, 농산물 개량 등)에 효율적으로 응용 서비스하기 위한 IT-BT융합 핵심 기반 요소 기술을 의미한다. 2000. 6. 인간 유전체 초안 완성 후 대량 획득되는 바이오 데이터의 최대 부가가치 창출을 위해 대용량 바이오 데이터로부터 유용한 지식정보를 자동적으로 추출해내기 위한 효율적인 통합분석 기술이 필요하고 이는 바이오인포매틱스 기본 개념이 된다. (중략)

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.317-325
• /
• 2021

본 연구의 목적은 건강 운동 바이오 데이터 분석 대면 실습 교육 콘텐츠의 향후 발전 방향 조사를 위해, 인식결정 인자 분석과 동기 부여 방법을 분석하는 것이다. MZ 세대 대학졸업생 40 명을 선정하고, 건강 운동 바이오 바이오 데이터 및 바이오 디지털 콘텐츠 융합 기술 분야 대면 실습수업 참여 결정과 관련된 인식요인을 측정하기 위한 테스트를 실시했다. 참가자의 67.5%가 격리 규칙을 준수하면서 소그룹 대면 실습수업에 자발적으로 참여하기로 결정한 것으로 나타났다. 본 연구는 생체정보바이도데이터분석 대면실습교육에 참여 유도할 수 있는 가장 효과적인 방법과 학습동기방법을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다. 건강운동바이오데이터 분야는 딥러닝, IT빅데이터 클라우드, 보건정책행정 등 인접 분야와의 융합 교류를 통해 깊이 있고 교육내용개발이 적절하게 탐구되어야한다. 또한 건강운동시스템과 의료보건복지 정책을 개선하고 발전시키기 위해서 건강운동바이오데이터 교육 내용이 여러 분야와 적극적으로 융합시켜야한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
• /
• pp.151-154
• /
• 2007

바이오 칩 분석 시스템은 다양한 종류의 바이오칩에서 자료를 추출하고 유용한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 데이터를 분석하는 다양한 기법 중 대표적인 것이 클러스터링과 분류화(classification)이다. 클러스터링은 비슷한 개체들을 한 집단으로 묶는 방법이고, 분류화는 미리 정해진 클래스에 데이터를 해당하는 클래스로 분류하는 기법이다. 다양한 알고리즘을 통해서 데이터를 클러스터링 및 분류화를 할 수 있는데 바이오칩과 같이 데이터의 양이 방대한 경우는 생태계를 모방한 알고리즘을 적용하는 것이 효율적이다. 본 논문에서는 생태계 모방알고리즘 중 하나인 PSO 집단 알고리즘을 사용하여 바이오칩 데이터로부터 클러스터의 중심을 찾아 클러스터링을 하교, 분류 규칙을 발견하여 이를 바이오 데이터에 적용, 분류해 주는 시스템을 기술하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.65-72
• /
• 2011

첨단 과학기술의 등장으로 유전자 정보의 활용 방법과 다양한 분야에서의 융합 형태가 속출하고 있는 현실에 우리는 서있다. 바이오 데이터의 분석을 기반으로 많은 연구와 개발이 이루어지면서 새로운 연관성과 정보를 찾아내기 위한 바이오인포매틱스의 많은 목표들이 설정되고 있는 실정에서 데이터의 정확한 분석을 도울 수 있는 도구의 필요성이 더욱 더 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제공되는 바이오 데이터 분석을 위한 여러 가지 도구들의 단점들을 보완할 수 있는 시스템을 개발함으로써 사용자에게 보다 편리한 연구 도구를 제공하고자 한다. 바이오 데이터 분석을 위한 작업으로 ORF 축출, 바이오 서열 정보 검색 및 유사성 비교등의 작업을 분리된 환경이 아닌 통합된 환경에서 제공하고 기존 분석 시스템에서 부족한 연속성을 제공하도록 설계하였다.