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

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.461-463
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• 2024

최근 ESG 경영 등 환경에 대한 관심이 고조됨에 따라, 기존 화학산업을 대체할 수 있는 바이오화학산업이 성장하고 있다. 바이오화학산업규모는 연평균 성장률 10%로 2050년에는 화학산업 시장의 약 50% 정도를 차지할 것으로 예상될 정도로 유망 분야로 성장하고 있다. 본 논문에서는 신산업으로 성장하고 있는 바이오화학분야의 연구자들이 해당 분야의 유망 소재에 대하여 최신 연구정보를 빠르게 파악하고, 미래 유망 바이오화학물질의 발굴등 바이오화학 분야에 다양하게 활용할 수 있도록 관련 논문 정보를 수집, 저장, 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 해당 수집 논문정보는 바이오화학산업분류와 연관된 바이오화학물질에 대한 정보와 연계되어 있어, 향후 인공지능 데이터 분석 등에 활용할 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

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

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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• pp.98-98
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• 2017

본 연구의 목적은 바이오뱅크(생명연구자원 소재은행)분야의 연구데이터 관리 및 서비스 동향을 고찰하고 시사점을 도출하는데 있다. 바이오뱅크 분야의 연구데이터 관리 및 서비스와 관련하여 해외 선진 사례를 프로그램과 서비스 모델측면에서 조사하였다. 조사된 프로그램과 서비스 모델은 ATCC(American Type Culture Collection), BIobank Data Sharing (MIABIS 2.0 Core), WDCM(World Data Center for Microorganism/Word Federation for Culture Collection)이다. 각각의 프로그램과 서비스 모델에서 시사점을 도출하였으며, 본 연구에서는 이를 기반으로 국내 생명연구자원 바이오뱅크 분야의 연구데이터 관리 및 서비스를 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.206-209
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• 2011

오래전부터 바이오 정보 처리에 대한 관심은 매우 높았으며, 컴퓨터의 성능 발달에 따라 기존에 처리할 수 없었던 대용량 바이오 데이터의 처리가 가능해 지면서 바이오 컴퓨팅의 역할이 점차 커지고 있다. 보다 효과적인 바이오 컴퓨팅을 위해서는 빠른 데이터 처리 속도가 필수적이며 이를 위하여 근본적으로 컴퓨터의 데이터 처리 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 SSD와 멀티코어 시스템을 이용하여 컴퓨터의 성능을 올려 대표적인 바이오 데이터의 처리 도구인 BLAST에 얼마나 효과적인지를 실험을 통하여 검증하고 그 가능성을 분석하였다. 또한 SSD에서의 바이오 데이터 최적화를 위하여 필요한 정보를 수집하고 사용 방안을 모색해보았다.

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

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.317-325
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• 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.

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

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

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