[실험 및 문헌정보 거대 복잡형 데이터 통합분석추론 연구]

생명과학 연구의 패러다임이 가설 중심 연구에서 데이터 중심 연구로 변화하였음. 측정 장비의 발달로 인해 실험 및 문헌정보 데이터는 다양한 종류와 방대한 양을 지닌 “거대 복잡형 데이터(Big Complex Type Data)”를 형성함. 고차원 범주(Highly multi class), 초고차원 속성(Extremely high dimensional attribute), 이질적 타입(Heterogenous type)의 특징을 지닌 “거대 복잡형 데이터”는 기존의 데이터마이닝 기술로는 분석이 어려움. 해당 연구에서는 네트워크 마이닝과 문헌정보 지식 추출 기술을 활용하여 “거대 복잡형 데이터”통합분석추론 원천기술 개발을 목표로 함. 이를 통해 차세대 정보 분석 분야의 국가 기술력을 제고하고, 정밀 의학 실현 토대 마련 등의 생명과학 분야에 활용하여 경제적․산업적 부가가치를 창출하도록 함.

<연구목표>

○ 1단계: 네트워크와 문헌정보 추론을 통한 실험 및 문헌정보 “거대 복잡형 데이터” 지식베이스 추출 및 구축

A. 실험 “거대 복잡형 데이터” 통합 네트워크 구축

1) 개별 실험 데이터를 활용한 개별 계층 네트워크 구축

2) 개별 실험 데이터 간 연관성 분석을 통한 실험 “거대 복잡형 데이터” 통합 네트워크 구축

B. 문헌정보 “거대 복잡형 데이터” 기반 통합 지식베이스 구축

1) 생명의료 객체-관계 데이터 생성을 위한 딥러닝 기반 지식추출 방법 개발

2) 기존 생명의료 관련 지식베이스와 문헌기반 네트워크 통합 지식베이스 구축

C. “거대 복잡형 데이터” 네트워크 기반 지식베이스로부터 객체 간 관계 규칙 추출 기술 개발

1) 정규 패스 표현을 위한 그래프 데이터베이스 기반의 고속 귀납적 학습

2) 정규 패스 표현을 위한 그래프 데이터베이스 기반의 병렬 귀납적 학습

○ 2단계: 실험 및 문헌정보 “거대 복잡형 데이터” 네트워크 통합분석추론 원천 기술 개발

A. 실험 “거대 복잡형 데이터” 네트워크 통합분석추론을 위한 원천 기술 개발

1) 실험 데이터 통합분석추론을 통한 네트워크 바이오마커 발굴 기술 개발

2) 통합 네트워크를 활용한 유사 네트워크 비교 및 군집화 기술 개발

B. 문헌정보 “거대 복잡형 데이터” 네트워크 분석 기술을 이용한 통합 추론 시스템 및 약물 반응 예측 시스템 구축

1) 문헌정보 통합분석추론을 통한 네트워크 바이오마커 발굴 기술 개발

2) 약물 반응성 예측 및 약물 추천 원천 기술 개발

C. “거대 복잡형 데이터” 통합 네트워크 지식베이스를 이용한 지식 통합분석추론 기술 개발

1) 지식베이스를 이용한 지식 통합분석추론 기술

2) 지식 통합분석추론 기술의 병렬화

사사표기안내:NRF-2017M3C4A7065887



<참여연구원>

분 야	직 위 (직명)	성 명	소속부서	전공 및 학위
				학위	년도	전공	학교
Bioinformatics	교수	김선	서울대학교	박사	1997	컴퓨터학	Univ. of Iowa
	교수	강재우
	교수	한욱신