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문제 정의
- 바이오데이터 패턴을 이용하여 연구되는 분야들은 다양하며 다음 [그림 1]과 같은 기능들이 기본적으로 구현되고 이용되어야 한다. 기존의 시스템에서 DNA Sequence, RNA Sequence, Protain Sequence의 작업들을 각각 독립된 소프트웨어 시스템 환경에서 이루어 졌다면 본 논문에서 설계하고자 하는 시스템에서는 아래의 각 기능들이 하나의 시스템 환경에서 연계성 있게 이루어 질 수 있도록 설계하고자 한다.
- 본 논문에서 바이오 데이터의 패턴을 효율적으로 분석하고 데이터를 기반으로 데이터베이스를 활용할 수 있는 전반적인 과정을 진행할 수 있는 통합 시스템을 구현하고자 필요한 전체 모듈을 구성요소별로 구분하고 설계하였다. 또한 바이오 데이터 분석에 유용하게 활용될 HMM 알고리즘의 이용을 제안하였다.
- 본 논문에서는 ORF 검색, 유전자 탐색, 서열 유사성 검색 등의 작업을 고려하여 기존 분석 시스템들의 대표적인 특징 및 개선점들을 조사한 것을 바탕으로 효율적인 바이오 데이터의 분석도구를 구현할 수 있도록 시스템 모델링을 하고자 한다.
- 본 논문에서는 바이오 데이터를 분석하는데 이용되는 하기위한 기존 시스템에게 공통적인 개선점을 찾아 보았다. 즉 분석 작업의 연계성 부족으로 인해 분석 과정에서 불필요한 작업이 반복되고 있으며 각각의 기능 분석을 위한 시스템을 제공되는 기관들이 서로 달라 사용자에게 여러 가지 불편함과 불필요한 작업들이 요구되는 문제점들이 존재했다.
- 본 논문에서는 시스템의 모델링을 위하여 모델링 도구인 UML(Unified Modeling Language)[13][14]을 이용하고 유용하고 정확한 바이오 정보를 찾기 위하여 적절한 알고리즘들을 제시하고자 한다.
- 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 개선하여 바이오 데이터 분석 기능에서 주요 기능들을 빠르고 연속성 있게 처리할 수 있는 통합시스템의 필요성을 고려하여 바이오 데이터의 패턴을 분석하고 패턴 분석에 의해 구분 된 유용한 바이오 스트링을 기반으로 그 의미를 연구할 수 있는 통합된 시스템에 필요한 전반적인 작업과정을 모델링을 함으로써 시스템 구현에 이용하고자 한다.
- [그림 3]에서는 ORF 축출과정을 예로 전체 시스템 요소 사이의 진행과정을 시퀀스 다이어그램을 통하여 절차를 표현하였다. 이와 같은 과정에서 기존 제공되는 검색 도구들이 이용할 때 1부터 3번까지의 과정을 반복적으로 수행하면서 최종 결과를 얻을 수 있었으나 본 설계과정에서는 ORF 축출된 결과와 DB검색결과들을 저장하고 필요에 따라 계속진행이 가능하도록 하여 무의미한 반복을 배제하고자 한다. 이는 기존 검색도구들이 사용자의 연구 결과와 진행 상황들을 보존해 줄 수 없는 문제점을 극복할 수 있도록 개인 연구 자료의 보존기능을 추가하였기 때문이다.
- 본 논문에서 설계하고자 하는 전체 과정에서 중요한 부분 중 하나는 DNA 서열에서 정렬시키고 서열 유사성 비교 등을 들을 수 있다. 이와 같은 서열데이터에 대분석 작업을 위하여 본 논문에서는 Markov Model(MM)[12]을 개선시켜 Hidden Markov Model(HMM)[13]을 이용하고자 한다. 다음 식 (1)처럼 먼저 바이오 데이터 분석에 MM을 적용시키기 위해 각 상태 \(x_i\)는 이전 상태에 의존적인 서열의 상태를 의미하도록 설정한다.
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