초록 ▼

□ 연구결과
▪ 바이오메디컬 데이터는 다른 분야의 데이터에 비해 (1) 대규모이며 (2) 데이터의 종류가 다양하고 이질적이며 특히 (3) 데이터 간에 계층을 가질 수 있다는 특성이 있음. 즉, 유전자 수준의 정보에서 단백질 수준의 정보로, 좀 더 나아가서는 대사체 수준의 정보까지를 포함하는 '생물학적 정보 계층', 그 다음으로는 신체 대사의 이상 여부에 대한 원인 및 결과로 나타나는 질병 그리고 이에 대한 임상 정보까지를 포함하는 '의학적 정보 계층', 마지막으로 최상위 단계로서, 가계 유전 및 질병의 역학관계를 설명하는 '인

□ 연구결과
▪ 바이오메디컬 데이터는 다른 분야의 데이터에 비해 (1) 대규모이며 (2) 데이터의 종류가 다양하고 이질적이며 특히 (3) 데이터 간에 계층을 가질 수 있다는 특성이 있음. 즉, 유전자 수준의 정보에서 단백질 수준의 정보로, 좀 더 나아가서는 대사체 수준의 정보까지를 포함하는 '생물학적 정보 계층', 그 다음으로는 신체 대사의 이상 여부에 대한 원인 및 결과로 나타나는 질병 그리고 이에 대한 임상 정보까지를 포함하는 '의학적 정보 계층', 마지막으로 최상위 단계로서, 가계 유전 및 질병의 역학관계를 설명하는 '인간관계적 정보 계층'으로 볼 수 있음.
▪ 본 연구에서는 이러한 데이터들의 관계를 규명하고 통합할 수 있는 개념 정립과 이에 대한 통합 프레임워크에 대한 연구를 수행하였음. 연구수행은 다음의 세 단계로 진행됨.
(1) 생물학적 유전자 정보, 의학적 임상 정보, 질병 역학적 관계 정보 수집 및 연결 방법론 개발.
(2) 기계학습 및 데이터마이닝을 활용하여 이들을 계층적으로 통합할 수 있는 알고리즘 개발.
(3) 개발된 알고리즘을 질병에 적용한 프로토타입 응용 연구
▪ 수행한 연구는, 의생명학과 정보학의 결합된 융합학문 분야에서 정보학이 기여하는 최상의 큰 그림이라고 사료됨. 본 연구를 통하여, 그동안 각각 흩어져서 축적되어 오던 의학 및 생물학 분야의 전문지식들을 총망라하여 집성할 수 있는 스토리라인이 만들어 질 수 있으며, 유전자 정보의, 의학 임상 지식의, 그리고 환자 정보의 수집 목적들이 총체적 연결되고 체화될 수 있게 하는 기반 연구임.
(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

□ Result
■ Compared to other types of data, Biomedical data has following characteristics: (1) large scale (2) heterogenous in variety of types (3) can have hierarchies. In other words, biomedical data can be viewed as hierarchies(from the lowest to the highest) of 'biological information level',

□ Result
■ Compared to other types of data, Biomedical data has following characteristics: (1) large scale (2) heterogenous in variety of types (3) can have hierarchies. In other words, biomedical data can be viewed as hierarchies(from the lowest to the highest) of 'biological information level', consisting of genome, proteome, and possibly metabolme information, 'medical information level', consisting of diseasome, and clinical information from causes and results of metabolism conditions, and 'human-relation information level' that explains dynamics and heredity and diseases.
■ Thus, this research establishes the concept of investigating and merging relationships between such data and provides a integrative framework. The research was carried out in three steps:
(1) Development of methodology for collecting and connecting biological genomic information, clinical information, and mechanical relationships of diseases.
(2) Development of algorithms that can integrate such information in hierarchical manner by utilizing machine learning and datamining techniques.
(3) Research on prototypes for applying developed algorithms to diseases.
■ This research can serve as the best big picture for information science to contribute in interdisciplinary study of biomedical science and information science. Through this research, storylines that aggregates dispersed expertise in medical science and biology can be outlined. Futhermore, this research is a foundation for interconnecting and materializing objectives for usage of genetic information, usage of medical and clinical knowledge, and collection of patient information.
(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 7
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 8
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 58
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 61
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 62
• 7. 참고문헌 ... 63
• 8. 연구성과 ... 66
• 9. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설.장비 현황 ... 71
• 10. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 72
• 11. 기타사항 ... 73
• 끝페이지 ... 73