• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.8
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• pp.317-325
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• 2021

By analyzing the recognition analysis and motivation method of the determinants, this study investigates the future development direction of health exercise biodata analysis face-to-face practice education content. The participants were 40 millennial and zoomers (MZ) generation college graduates. Factors related to the decision to participate in face-to-face practice classes in the field of health exercise biodata and bio-digital content convergence technology in the era of COVID-19 were measured. Of the participants, 67.5% voluntarily decided to participate in small group classes while observing social distancing rules. This study presented the most effective and learning motive methods to participate in face-to-face training. Health exercise biodata needs improvement in terms of integrating with adjacent disciplines such as big data.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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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.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.1
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• pp.63-75
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• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.46-48
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• 2006

현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.4
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• pp.755-764
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• 2004

Recently, the rapid development of biotechnology brings the explosion of biological data and biological data host. Moreover, these data are highly distributed and heterogeneous, reflecting the distribution and heterogeneity of the Molecular Biology research community. As a consequence, the integration and interoperability of molecular biology databases are issue of considerable importance. But, up to now, most of the integrated systems such as link based system, data warehouse based system have many problems which are keeping the data up to date when the schema and data of the data source are changed. For this reason, the integrated system using web service technology that allow biological data to be fully exploited have been proposed. In this paper, we built the integrated system if the bio sequence information bated on the web service technology. The developed system allows users to get data with many format such as BSML, GenBank, Fasta to traverse disparate data resources. Also, it has better retrieval performance because the retrieval modules of the external database proceed in parallel.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.364-366
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• 2002

최근 생명공학 분야에서는 IT와 BT가 결합하는 새로운 패러다임의 컴퓨팅 환경이 구축되고 있다. 이에 게놈 프로젝트 결과 분석해야 하는 데이터의 양은 엄청나게 증가하고 있다. 그러한 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 저장장치 외에 슈퍼컴퓨터 급의 고성능 컴퓨터가 필요하게 되었다. 그러한 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 저장장치 외에 슈퍼컴퓨터 급의 고성능 컴퓨터가 필요하게 되었으며, 바이오 인포메틱스 분야를 지원하기 위해서는 대규모 하드웨어 뿐만 아니라 데이터베이스, 데이터 마이닝 등의 소프트웨어 기술로 인해 그리드 환경을 요구하게 되었다. 이에 본 논문에서는 그리드 환경에서 분산된 수많은 생물학 데이터베이스에 쉽게 접근할 수 있는 통합 환경으로 응용 클라이언트를 제시할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.294-297
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• 2009

다방면적인 과학기술의 발달은 우리에게 대량의 데이터와 또한 새로운 영역으로의 접근 가능성을 열어주었다. 유전자 정보와 같은 대량의 정보를 다루는 시대가 열리면서 바이오 데이터를 분석하여 새로운 연관성과 정보를 찾아내는 바이오인포매틱스가 고부가가치 창출을 위한 학문으로 특히 부각되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 보다 효율적인 바이오 데이터 분석을 위해 BNP에 내장된 생태계 모방 알고리즘의 특성을 연구하고, 이를 분류화에 접목시킨 방법에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.53-56
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• 2022

본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.7
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• pp.97-106
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• 2012

Management of biosignal data in mobile devices causes many problems in real-time transmission of large volume of multimedia data or storage devices. Therefore, this research paper intends to suggest an m-Health system, a clinical data processing system using mobile in order to provide quick medical service. This system deployed health system on IP network, compounded outputs from many bio sensing in remote sites and performed integrated data processing electronically on various bio sensors. The m-health system measures and monitors various biosignals and sends them to data servers of remote hospitals. It is an Android-based mobile application which patients and their family and medical staff can use anywhere anytime. Medical staff access patient data from hospital data servers and provide feedback on medical diagnosis and prescription to patients or users. Video stream for patient monitoring uses a scalable transcoding technique to decides data size appropriate for network traffic and sends video stream, remarkably reducing loads of mobile systems and networks.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.65-72
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• 2011

We stand at real world that some practical use method of gene information appears in succession by entrance on the stage of advanced techonlogy. As a lot of studies and development are achieved based on analysis of bio data, necessity of a tool that can help correct interpretation of data is required more and more in a lot of targets of bioinformatics to search new relation and information are established. In this paper, we are offered in existing I wish to offer user a more convenient study tool developing system that can supplement shortcomings of various tools for data analysis. So we've designed to offer in united environment that is not environment that is parted ORF driving out, bio information retrieval and work of similarity comparison lamp to work for bio data analysis and offers lacking consecutiveness in existing analysis system.