과거 사회라는 개념 속에서의 관찰과 통계적 인과관계의 규명에 치중하여 이루어졌던 보건학 연구는 유전체 연구와 같은 증거 위주의 기초과학적 측면에서 이루어 지고 있는 것이 현재의 추세이다. 이러한 생물학적 데이터를 이용한 질병과 보건에 대한 연구가 활성화 됨에 따라 보건 분야에서도 컴퓨터를 이용하여 방대한 정보를 다룰 수 있는 생명정보학이 유용한 도구로서 인식되고 있다. 본고에서는 생명정보학이 보건학의 연구분야에서 어떻게 이용되는 가를 학술적인 의미에서 살펴보고 그 활용방안에 대해 논의해 보고자 한다.
The proliferation of bioinformatics in modern biology marks a modern revolution in science that promises to influence science education at all levels. This study analyzed the contents of standards in the 7th and 2007 and 2009 revised high school biology curricula and compared the contents, amount and the presentation styles of bioinformatics with those of biotechnology in biology textbooks. In result, first of all, there are some vague expressions about biotechnology and bioinformatics in the 7th and 2007 revised curriculum. There is a clear expression about biotechnology in 'life science I' and 'advanced biology' of 2009 revised curriculum. Second, more biotechnology is introduced than bioinformatics in 'science', 'biology I', 'biology II', 'life science I' textbooks. Third, in 'biology for high class' textbook, amount of biotechnology contents in the 2007 revised curriculum didn't increase. An more effort to introduce bioinformatics to science high school student is needed according to revising curricula.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.971-977
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2010
A flood of biological data has caused many challenges in computing. Bioinformatics, the application of computational techniques to analyze the information associated with biomolecules on a large-scale, has now firmly established itself as an interdisciplinary subject in molecular biology, and encompasses a wide range of subject areas from structural biology, genomics, proteomics, systems biology, biostatistics to computer science. In this review, I provide an introduction and overview of the current state of bioinformatics. Looking at the types of biological information and databases that are commonly used, I also deals with some of bioinformatics application domains which are closely related to areas of computer science.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.783-784
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2009
최근 생명과학의 연구가 복잡하고 다양해짐에 따라 생명과학 기술(BT)과 정보기술(IT)를 결합한 생명정보학의 중요성이 부각되고 있다. 생명정보학을 통해 연구가 진행됨에 따라 생명 정보 데이터의 양이 더욱 방대해지면서 이를 다루는 방법들과 제공원 또한 다양하게 존재하게 되었다. 생명 정보 데이터들은 그 특성과 구성이 복잡하여 그에 맞는 다양한 데이터베이스를 이용하며, 이를 연동하기 위한 통합적인 생명 정보 검색 시스템도 계속해서 연구되고 있다. 본 논문에서는 생명 정보를 다루는 연구 분야에서 연구의 효율성과 확장성을 위한 생명 정보 검색 제공원을 주목하여 그 종류와 시스템 특성에 대해서 설명한다.
Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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s.12
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pp.108-117
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2003
대용량의 생명정보 데이터의 분석과 새로운 지식 추출을 지원하기 위해 생명정보 데이터의 저장과 관리를 책임지는 데이터베이스의 역할은 생명정보학 분야에서 더욱 중요해 지고 있다. 그러나 최근 새롭게 출현한 생명정보 데이터의 저장 관리는 생명 정보 데이터의 고유한 특성과 이러한 데이터의 특성을 이해하기 위한 생물학적 지식의 요구로 인해 많은 문제점과 어려움이 발생되고 있다. 따라서 이 원고에서는 생명정보 데이터를 관리하기 위해 데이터베이스 분야의 최근 연구 현황과 연구방향을 제시한다.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2002.06a
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pp.89-104
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2002
유전체연구사업단은 국내에서 발병 및 사망빈도가 가장 높은 위암과 간암의 퇴치를 목적으로 국가적 특목전략사업으로 연구를 추진하고 있다. 이와 별도로 보건복지부에서는 22개의 중요 질병별 유전체 연구센터를 전국적으로 추진하고 있다. 따라서, 연구가 성공적으로 진행되면 각 연구소에서 독자적으로 개발하여 제공하는 생명정보의 양은 거의 무한에 이를 것이다. 그러나 생명정보는 환자진료에 도움을 주기 위해서는 궁극적으로 임상정보와 함께 유기적으로 통합되어야 한다. 임상정보와의 통합을 위해서는 의료기관의 진료정보와 연구소의 생명정보가 연계되어 엄밀한 임상실험이 추가적으로 실시되어야 한다. 뿐만 아니라 생명정보학의 발전을 위해서는 연구대상의 임상정보가 공유되어야 한다. 유전체정보를 이용하는 생명정보학(Bioinformatics)은 각 국가마다 전략사업으로 간주하여 막대한 투자가 이루어지는 새로운 분야이다. 현재 선진국에서 개발 사용 중인 시스템의 연간 사용료가 고가이므로 국내 도입은 거의 불가능하거나 또는 매우 비효율적이다. 유전체 또는 생명정보의 임상활용 및 생명정보연구를 위한 임상정보 공유를 위해서는 우선 다음의 사항이 개발되어야 한다. 1) 다음과 같은 개별환자의 정보를 각 의료기관에서 제공 받아 저장 활용한다. - 진찰 및 임상소견, 수술기록, 경과기록, 검사결과 (임상병리, 해부병리, 방사선 등), - 영상정보 (X-ray, CT, MRI, 초음파, 전자현미경, 그래픽 등), - 환자개인기록(병력, 과거력, 가족력, 알러지 등), - 예방접종 기록 2) 각 연구소에서 첨단기술을 이용하여 개발되는 생명정보를 임상에 활용하기 위해서는 유전체연구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.
As the information technology is evolved and the human genome project is finalized over the world, the Bioinformatics - the integration of abundant Biological science and information technology - has shown up and is continuously being advanced. Together with the evolution of Bioinformatics, the websites dealing with Bioinformation have been set up to provide relevant information to the Bioscientists. Among the numerous global websites, the preferred websites by the majority of domestic Bioscientists are BRIC (Biological Research Information Center) of POSTECH(Pohang University of Science and Technology) in Korea, CCBB(Center for Computational Biology and Bioinformatics) of KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information), KOBIC(Korean Bioinformation Center) of KRIBB(Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology), NCBI(National Center for Biotechnology Information) in USA, EBI(European Bioinformatics Institute) in Europe and DDBJ(DNA Data Bank of Japan) in Japan. In this paper, the comparative analysis was executed by investigating contents status and functions of the above-mentioned 6 websites. In addition, questionnaire survey of Bioscience Researchers' utilization status and their needs to those 6 websites was conducted.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.603-606
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2008
최근 들어 분자생물학의 급속한 발전과 2001년 인간유전체사업의 완료로 인해 전세계적으로 엄청난 양의 유전정보가 공개되었다. 유전자 서열정보는 그 양이 방대하고 다양하기에 데이터베이스 구축 및 분석을 위하여 고성능 컴퓨터 및 정보기술 기법이 필요하다. 그래서 컴퓨터를 활용하여 생물학적 데이터를 수집, 관리, 저장, 평가, 분석하는 연구분야인 생명정보학(바이오인포매틱스)이라는 학문이 지속적으로 발전하고 있다. 이런 생명정보학 발전에 발맞추어 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 정보기술을 기반으로 한 생명정보 인프라를 구축하여 생명과학 연구자들에게 제공하고 있다. 본 논문에서는 생명정보 데이터베이스중에서 연구자들이 가장 많이 이용하는 유전자 데이터베이스인 Genbank를 활용 및 분석하여 KISTI에서 운영하는 학술논문 제공 사이트인 NDSL(http://scholar.ndsl.kr)과 연계 가능한 서비스 모델을 개발하기 위하여 1) NCBI FTP 사이트에서 Genbank 데이터를 수집하고, 2) Genbank 텍스트 파일을 유전자 기본정보와 참고 데이터베이스로 재구축하며, 3) Genbank refrence 필드에서 논문 및 특허 정보 추출을 통한 새로운 테이블을 생성하여 NDSL과 연계 가능한 서비스 모델을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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