DNA 의 염기서열 탐색을 위한 유전체학의 다음 세대인 구조유전체학은 유전체 사업으로 인한 인간 게놈지도의 완성과 축적된 생물정보를 이용한 생물정보학의 발달과 함께 급속한 성장을 계속하고 있다. 포스트 게놈 시대를 맞이하여 생명현상에 대한 궁극적인 이해를 위한 노력으로 단백질의 구조와 기능에 대한 연구가 주목을 받게 되었다. 다양한 구조 규명을 위한 도구들과 단백질 정보를 관리하기 위한 데이터베이스 구축에 따른 관련 기술의 발전은, 앞으로 다가올 생물정보의 방대함을 감안할 때, 가치 있는 지식정보를 얻기 위한 데이터 마이닝 기법들을 통해서만 가능하다. 본 논문은 데이터 마이닝의 근간 기술인 연관규칙 마이닝을 응용한 효율적인 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안하며, 단백질 구조의 예측을 위한 단백질 서열 및 DNA 서열간의 패턴 비교 및 연관성을 목적으로 한다. 또한, 공간적 시간적 복잡성을 CMS-tree 라는 자료구조를 통해 알고리즘의 확장성 및 병렬화의 기본 알고리즘으로 사용하도록 개발하였다.
이 연구의 목적은 교육과정과 교과서 속에 최신의 생물학 흐름인 생명공학과 생물정보학 내용이 어느 정도 반영되어 있는지를 분석해 보는 것이다. 이를 위해 7차 교육과정, 2007 개정 교육과정, 2009 개정 교육과정 속의 생명공학과 생명정보학 내용을 분석하였으며 교육과정에 관련한 교과서 속의 생명공학과 생명정보학 내용을 분석하였다. 그 결과 7차 교육과정에서는 생명공학에 관한 내용은 있었으나 생물정보학에 관한 내용은 없었던 것에 비해 2009 개정 교육과정에서는 생명과학 I과 고급생명과학에서 이에 관한 내용이 등장하였다. 교과서 분석 결과를 보면 일반계 고등학교 학생들이 배우는 생물I, 생물II, 생명과학I에서는 아직도 생물정보학에 대한 내용제시가 많이 부족하였으며, 과학고등학교 학생들이 배우는 고급생물에서도 전체 내용에 비해 생물정보학에 대한 내용 제시가 부족하였다.
생물 의료 분야에서 정보의 양이 아주 빠르게 증가하고 있다. 이러한 방대한 양의 정보에서 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그렇지만 이렇게 뽑아진 정보조차 그 양이 방대하고, 또한 텍스트로 되어 있기 때문에 직관적으로 이해하기가 어렵다. 따라서 이러한 정보들을 좀 더 직관적으로 이해하기 위해서는 정보 시각화 시스템이 필수적이다. 최근 들어 이러한 정보 시각화에 대한 연구가 많이 진행되었으나 이러한 시각화 정보조차 너무나 방대하기 때문에 사용자가 필요로 하는 정보를 여과해 주는 방법이 필요하다. 그리고 시각화 시스템에서의 지식 발견을 위한 방법을 제공하여야 한다. 본 논문에서는 생물 의료 정보의 텍스트 시각화에 초점을 맞추어 생물 의료 정보의 효과적인 표현 방법과 지식 발견을 위한 직관적인 인터페이스를 제안하고자 한다.
생물다양성정보는 크게 생물종다양성 정보 구축과 종정보를 대상으로 구축되어지는 컨텐트정보로 나눠 데이터베이스화한다. 이때, 분야별 데이터베이스 통합은 종정보에 대한 횡적인 통합과 컨텐트에 대한 종적인 통합이 동시에 이루어지며, 분류학자들에 의해 정의된 항목과 국제적인 GSD(Global Species Database) 구축의 표준이 되는 내용들을 기반으로 구성요소들의 표준화 정의와 XML기반 표준 DTD를 작성한다.
국제생물다양성정보기구(GBIF)는 전세계의 생물다양성데이터베이스를 네트워크로 연결하고 인터넷을 통한 서비스를 제공하여 생물다양성데이터가 자유롭게 널리 이용될 수 있는 임무를 수행하고 있다. 한국에서는 KISTI가 국가중점노드 역할을 수행하면서 생물다양성데이터 보유기관에 데이터노드 구축 관련 기술과 소프트웨어를 보급하고 있고 현재 한국에서는 2개의 데이터 노드가 구축되어 GBIF의 데이터 포털과 연결되어 있다. 본 논문에서는 GBIF의 생물다양성데이터를 교환하기 위해서 필요한 데이터 표준 프로토콜, 관련 소프트웨어를 소개하고 데이터 노드 구축 방법을 소개하고 생물다양성데이터의 응용 방법에 대친 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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