• 제목/요약/키워드: 시퀀싱

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SCORM 시퀀싱 모델 및 샘플 콘텐츠 개발 (Developing SCORM Sequencing Model and Sample Contents)

  • 최용석
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.259-268
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    • 2009
  • e-러닝 기술 표준안으로서 ADL의 SCORM 2004가 채택한 시퀀싱은 IMS SS(Simple Sequencing)을 기반으로 하며 학습 콘텐츠에서 사용될 수 있는 시퀀싱 행위 중 비교적 간단한 일부만을 정의하고 있으나 실제 시퀀싱 구현 방법은 이름과는 달리 간단하지 않다. 따라서 한국적 이러닝 콘텐츠 개발 환경에서는 LSAL 등에서 제공하는 SCORM 시퀀싱 템플릿을 그대로 사용하거나 필요에 따라 일부 편집하는 형태로 SCORM 시퀀싱을 구현하는 실정이며 일반적으로 기존 SCORM 시퀀싱 템플릿 중의 하나에 개발된 콘텐츠를 삽입하여 콘텐츠 패키지를 구성하는 방법을 사용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 LSAL, ADL, Xerceo 등에서 제공하는 SCORM 시퀀싱을 위한 기본 템플릿과 기존의 국내 SCORM 시퀀싱 모델을 분석하고 이를 바탕으로 한국적 현실에 부합하는 새로운 SCORM 시퀀싱 모델을 제시하였다. 또한 제시한 모델을 국내에서 활용중인 학습 콘텐츠에 적용하여 구체적 시퀀싱 템플릿과 콘텐츠 샘플들을 개발하였다. 본 연구의 결과물은 SCORM 시퀀싱 구현에 어려움을 겪고 있는 콘텐츠 개발자가 국내 환경에 적합하면서도 보다 세련된 형태의 SCORM 시퀀싱을 구현하기 위한 참조 모델로서 활용할 수 있다.

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SCORM 기반의 동적인 시퀀스를 이용한 적응형 학습 시스템 (An Adaptative Learning System by using SCORM-Based Dynamic Sequencing)

  • 이종근;김준태;김형일
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권3호
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    • pp.425-436
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    • 2006
  • 정형화된 교육 절차에 따라 학습을 수행하고 종료하는 방식의 e-learning으로는 학습자의 수준에 맞는 적절한 교육을 제공하기 어렵다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 SCORM에서는 학습 결과에 따라 학습 절차를 규정하는 시퀀싱을 활용하여 학습자의 수준에 맞는 적절한 교육을 제공한다. 일반적으로 시퀀싱 설계는 교수자나 학습 저작자가 담당하여 학습 프로그램을 규칙화한다. 그러나 정형화된 시퀀싱은 학습 집단이나 학습자의 특성을 반영하지 못하며, 잘못된 시퀀싱이 설계되었을 경우에 학습자들이 불필요한 재학습을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 동적 시퀀싱을 적용한 학습 평가 자동화 시스템을 제안한다. 동적 시퀀싱에서는 학습자들의 평가점수가 시퀀싱에서 활용하는 기준점수에 반영되어 기준점수를 동적으로 변화시킨다. 기준점수를 동적으로 변화시킴으로 시퀀싱은 학습 집단이나 학습자들의 수준에 맞게 동적으로 변화된다. 본 논문에서는 몇 가지 실험을 통하여 제안한 동적 시퀀싱을 적용한 학습 평가 자동화 시스템이 학습 집단이나 학습자의 수준에 적합한 교육 절차를 제공함을 보였다.

RNA 시퀀싱 데이터를 이용한 병렬 SNP 추출 알고리즘 (A parallel SNP detection algorithm for RNA-Seq data)

  • 김덕근;이덕해;공진화;이은주;윤지희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1260-1263
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    • 2011
  • 최근 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing, NGS) 기술이 발전하면서 DNA, RNA 등의 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 차세대 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식은 마이크로어레이 혹은 EST/cDNA 데이터를 이용한 기존의 분석 방식에 비하여 비용이 적게 들고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 들 DNA, RNA 시퀀싱 데이터는 각 시퀀스의 길이가 짧고 전체 용량은 매우 커서 이 들 데이터로부터 정확한 분석 결과를 추출하는 데에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 대용량의 RNA 시퀀싱 데이터를 고속으로 처리하는 병렬 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 전체 게놈 데이터 중 유전자 영역만을 high coverage로 시퀀싱하여 얻어지는 RNA 시퀀싱 데이터는 유전자 변이 추출을 목적으로 분석되며, SNP(Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전자 변이는 질병의 원인 규명 및 치료법 개발에 직접 이용된다. 제안된 알고리즘은 동시에 실행되는 다수의 Map/Reduce 함수에 의해서 대규모 RNA 시퀀스를 병렬로 처리하며, 레퍼런스 시퀀스에 매핑된 각 염기의 출현 빈도와 품질점수를 이용하여 SNP를 추출한다. 또한 이 들 SNP 추출 결과에 대한 시각적 분석 도구를 제공하여 SNP 추출 과정 및 근거를 시각적으로 확인/검증할 수 있도록 지원한다.

리드 시퀀싱 시뮬레이터 비교 분석 (Analysis of Read Sequencing Simulator)

  • 탁해성;이상민;박기정;이도훈;조환규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1203-1206
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    • 2013
  • 차세대 유전자 서열 시퀀싱 기법이 등장함에 따라 참조 유전자 서열로부터 리드를 생성하는 시퀀서의 기술이 다양화 되었다. 이전 시퀀싱 방식에 비해 비용 및 시간 측면에서 효율성이 증대 되었으나, 매핑도구의 검증을 위해서 다양한 생물학적 특이성을 반영하거나 비용이 소요되지 않는 방법을 연구하는 과정에서 리드 시퀀싱 시뮬레이터가 개발되었다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 리드 시퀀싱 시뮬레이터에서 반영된 시퀀싱 기법을 분석하고 시뮬레이터의 기능적 특성을 분석하고자 한다. 이는 시뮬레이터 개발에 필요한 기능 설계 및 생물학적 특성을 반영하는데 활용하고자 한다.

Scorm 기반 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델 (Scorm-based Sequencing & Navigation Model for Collaborative Learning)

  • 두창호;이준석
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권6호
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    • pp.189-196
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    • 2012
  • 본 논문에서는 학습자들의 다자간 협력학습을 위한 스콤 기반 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제안한다. 이 모델은 정형적 접근 방법을 기반으로 하고 있으며, 협력학습을 효율적이고 그래픽적으로 정의하기 위하여 스콤에서의 콘텐츠 집합 모델과 시퀀싱 및 네비게이션 모델에 관하여 ICN(Information Control Net) 모델을 기반으로 정의한다. ICN 모델은 프로세스를 기반으로 각 요소들의 제어 흐름을 표현하는 모델인데, 본 논문에서는 이러한 ICN 모델을 확장한 SCOSNCN(SCO Sequencing & Navigation Control Net) 모델을 활용하여 프로세스의 실행 순서 및 학습 활동을 정의하고 협력학습에 필요한 콘텐츠와 그에 따른 시퀀싱 & 네비게이션 모델 관련 사항들을 정의한다. SCOSNCN 모델에서는 협력학습을 지원하기 위해 각각의 액티비티에 교수자 및 학습자를 정의하고, 정의되어진 액티비티의 선행, 후행 조건 및 네비게이션 조건 등을 명시하여 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제시한다. 또한, 협력학습 정의에 필요한 시퀀싱 & 네비게이션 기본 요소 및 역할, 그리고 이에 대한 규칙 등을 제안한다. 이에 스콤 기반 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 바탕으로 스콤 기반 협력학습시스템 아키텍처와 실례를 제안함으로서 향후 교수자 및 학습자뿐만 아니라 e-러닝 산업 분야 및 교육에 있어 학습 콘텐츠의 정의 및 협력학습을 통한 교육의 효율성 향상에 기여하고자 한다.

학습 객체 시퀀싱을 위한 컨텐츠 패키지 메타데이터 생성기 (Generator of Content Package Metadata for Learning Object Sequencing)

  • 국선화;박복자;정영식
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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    • pp.897-900
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    • 2003
  • 본 논문에서는 SCORM 기반 시퀀싱 모델을 기반으로 학습객체의 구조에 대한 정보, 학습자에게 학습 객체를 어떻게 전달할 지를 결정하는 규칙 등을 포함하고 있는 컨텐츠 구조를 제시하고 학습 컨텐츠의 재사용과 공유가 가능하고 동일한 학습 컨텐츠에 서로 다른 교수법을 적용하여 교육의 효과를 달리할 수 있도록 시퀀싱을 위한 컨텐츠 패키지 메타데이터 생성기를 개발한다. 또한 학습자 정보 트래킹을 위한 SCO(Sharable Content Object)함수를 부착하여 학습 객체가 SCORM RTE(Run-Time Environment)와 통신 할 수 있도록 PIF(Package Interchange File)로 자동 패키징 시킨다.

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Ajax 기반의 SCORM 2004 시퀀싱 엔진 및 데이터 모델의 설계 및 구현 (A Design and Implementation of a SCORM 2004 Sequencing Engine and Data Model Based on Ajax)

  • 홍철기;장상현;황종선
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.477-480
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    • 2006
  • 본 논문에서는 기존 학습 관리 시스템(Learning Management System : LMS)의 JAVA Applet으로 구현된 SCORM 2004 시퀀싱 엔진 및 데이터 모델에서 나타난 문제점을 해결할 수 있는 Ajax(Asynchronous JavaScript and Xml) 기반의 SCORM 2004 시퀀싱 엔진 및 데이터 모델을 제안한다. 기존 JAVA Applet 으로 구현된 시퀀싱 엔진 및 데이터 모델에서의 VM(Virtual Machine) 구동상에 발생하는 보안 및 인증 문제, VM 구동에 따른 제한점 및 시스템 처리속도의 문제점을 해결하였다.

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DNA 시퀀싱과 다중물리-다중스케일 유동해석

  • 박재현
    • 기계저널
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    • 제53권5호
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    • pp.51-55
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    • 2013
  • 이 글에서는 단분자해석방법을 이용하는 3세대 DNA 시퀀싱에 나타나는 다중물리-다중스케일 유동에 대한 해석방법들을 소개하고, 관련된 예제로 탄소나노튜브을 통한 DNA를 포함한 전해질 유동의 최신결과들을 소개하고자 한다.

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단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터에 대한 컴퓨터 분석의 작업과정 (The Workflow for Computational Analysis of Single-cell RNA-sequencing Data)

  • 우성훈;정병출
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제56권1호
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    • pp.10-20
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    • 2024
  • RNA-시퀀싱은 표본에 대한 전사체 전체의 패턴을 제공하는 기법이다. 그러나 RNA-시퀀싱은 표본 내 전체 세포에 대한 평균 유전자 발현만 제공할 수 있으며, 표본 내의 이질성(heterogeneity)에 대한 정보는 제공하지 못한다. 단일 세포 RNA-시퀀싱 기술의 발전을 통해 우리는 표본의 단일 세포 수준에서 이질성과 유전자 발현의 동역학(dynamics)에 대한 이해를 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 우리는 단일 세포 RNA-시퀀싱을 통해 복잡한 조직을 구성하는 다양한 세포 유형을 식별할 수 있으며, 특정 세포 유형의 유전자 발현 변화와 같은 정보를 알 수 있다. 단일 세포 RNA-시퀀싱은 처음 도입된 이후 많은 이들의 관심을 끌게 되었으며, 이를 활용하기 위한 대규모 생물정보학(bioinformatics) 도구가 개발되었다. 그러나 단일 세포 RNA-시퀀싱에서 생성된 빅데이터 분석에는 데이터 전처리에 대한 이해와 전처리 이후 다양한 분석 기술에 대한 이해가 필요하다. 본 종설에서는 단일 세포 RNA-시퀀싱 데이터분석과 관련된 작업과정의 개요를 제시한다. 먼저 데이터의 품질 관리, 정규화 및 차원 감소와 같은 데이터의 전 처리 과정에 대해 설명한다. 그 이후, 가장 일반적으로 사용되는 생물정보학 도구를 활용한 데이터의 후속 분석에 대해 설명한다. 본 종설은 이 분야에 관심이 있는 새로운 연구자를 위한 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.

일루미나에서 제작된 TSLRH (Truseq Synthetic Long-Read Haplotyping)와 10X Genomics에서 제작된 The Chromium Genome 시퀀싱 플랫폼을 이용하여 생산된 한우(한국 재래 소)의 반수체형 페이징 및 단일염기서열변이 비교 분석 (A Comparative Analysis of the Illumina Truseq Synthetic Long-read Haplotyping Sequencing Platform versus the 10X Genomics Chromium Genome Sequencing Platform for Haplotype Phasing and the Identification of Single-nucleotide variants (SNVs) in Hanwoo (Korean Native Cattle))

  • 박원철;크리스나무티 스리칸스;박종은;신동현;고해수;임다정;조인철
    • 생명과학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.1-8
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    • 2019
  • 한우(한국 재래 소)에서 반수체형 페이징을 위한 고밀도 시퀀싱을 이용한 비교 분석 논문은 많지가 않다. 이런 고밀도 시퀀싱 플랫폼 중에서, 일루미나에서 서비스 하는 Truseq Synthetic Long-Read Haplotyping 시퀀싱 플랫폼(TSLRH)과 10X Genomics에서 서비스하는 The Chromium Genome 시퀀싱 플랫폼을 특별히 비교 분석하는 논문은 없다. 우리는 한우 연구소의 한우 종모우(아이디: TN1505D2184 or 27214)의 정액에서 DNA를 추출하였으며, 이 DNA로부터 각각의 시퀀싱 플랫폼을 이용하여 시퀀싱 데이터를 생산하였다. 그 후, 우리는 각각의 시퀀싱 플랫폼에 맞는 분석 방법을 이용하여 단일염기서열변이들은 찾아냈다. 그 결과, TSLRH과 10XG의 전체 리드 수는 각각 355,208,304, 1,632,772,004, 맵핑 리드의 개수는 351,992,768(99.09%), 1,526,641,824(93.50%), Q30(%)은 89.04%, 88.60%, 평균 밀도는 13.04X, 74.3X, 가장 긴 페이즈 블락은 1,982,706bp, 1,480,081 bp, N50 페이즈 블락은 57,637 bp, 114,394 bp, 전체 단일염기서열변이는 4,534,989, 8,496,813, 전체 페이징 비율은 72.29%, 87.67%였다. 더욱이, 우리는 각각의 시퀀싱 플랫폼을 비교해서 각각의 시퀀싱 플랫폼의 고유한 단일염기서열변이와 두 시퀀싱 플랫폼에서 공통적으로 존재하는 단일염기서열변이를 각 염색체 별로 확인하였으며, 단일염기서열변이의 개수는 염색체 길이에 정비례한다는 결과를 확인하였다. 결론적으로, 본 연구에서 추천하는 바는 연구비가 충분하지 않을 시에는 TSLRH 보다 10XG을 사용하는 것을 추천한다. 왜냐하면 전체 리드 및 단일염기서열변이 개수, N50 페이즈 블락, 가장 긴 페이즈 블락, 페이즈 비율 그리고 평균 밀도 등이 TSLRH 보다 10XG가 더 높거나 좋기 때문이다.