• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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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.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.97-106
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• 2013

Since human genome project finished, the cost for human genome analysis has decreased very rapidly. This results in the sharp increase of human genome data to be analyzed. As the need for fast analysis of very large bio data such as human genome increases, non IT researchers such as biologists should be able to execute fast and effectively many kinds of bio applications, which have a variety of characteristics, under HPC environment. To accomplish this purpose, a biologist need to define a sequence of bio applications as workflow easily because generally bio applications should be combined and executed in some order. This bio workflow should be executed in the form of distributed and parallel computing by allocating computing resources efficiently under HPC cluster system. Through this kind of job, we can expect better performance and fast response time of very large bio data analysis. This paper proposes a workflow-based data analysis system specialized for bio applications. Using this system, non-IT scientists and researchers can analyze very large bio data easily under HPC environment.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.02a
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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)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.31-34
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• 2005

최근 국, 내외에서 생물정보학 데이터베이스 구축이 활발히 진행되어 왔고, 각 바이오 정보 시스템의 데이터 통합 연구가 진행 중이다. 대표적인 바이오 데이터베이스 시스템인 GenBank, DDBJ, EBML 등은 같은 의미의 데이터라 하더라도 각 시스템의 내부 데이터 구조 및 데이터 표현 형식이 상이하여 통합에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 통합 데이터 형식을 지원하는 웹 서비스 기반 데이터 통합 방식이 제안되고 있다. 현재 국내 웹 서비스 기반의 바이오 정보 제공 사이트들은 SOAP을 이용한 단순 메시지 전달 기법으로 초보적인 단계라 할 수 있다. 본 논문에서는 SOAP을 이용한 단순한 메시지 전달 기법만이 아닌 레지스트리 서버 검색을 통해 서비스 제공자를 찾고, WSDL문서를 분석한 후 사용자에게 검색 메소드를 제공함으로써 빠르고 정확한 서비스를 제공하여 기존에 구축된 시스템의 단점을 보완한다. 또한 상이한 스키마로 이루어진 데이터들을 효과적으로 통합하기 위해 온톨로지를 이용한 웹 서비스 기반 바이오 정보 시스템을 제안하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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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.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.39 no.2
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• pp.159-202
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• 2022

The 'National Research Data Platform' and the 'Bio Research Data Platform' were recently built and each is actively creating an ecosystem. It is built independently based on other metadata standards, which may cause future interoperability issues. The purpose of this study is to propose a basis for metadata interoperability between the two platforms. To this end, the metadata standards of each platform were analyzed, crosswork targets were selected and mapped, and the suitability of the mapped elements was verified through experts in the bio field. And more appropriate mapping elements were recommended to derive metadata elements for datasets and files. Through this, it was possible to confirm the possibility that the metadata of each platform could be semantically linked and the basis for securing interoperability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.290-293
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• 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.