Abstract:
본 발명은 사용자가 원하는 생명 정보 분석 방법에 따라 생명 정보 분석 파이프라인을 생성하고 이를 처리할 수 있는 생명 정보 분석 파이프라인 처리 시스템과 그 처리 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 생명 정보 분석 파이프라인 처리 시스템은 생명 정보 데이터를 분석하는 분석 작업이 포함된 Virtual Machine(VM) 이미지를 클라우드 서비스 장치에 설치하는 클라우드 자원 공급 장치, 클라이언트로부터 생명 정보 분석 파이프라인 및 VM 이미지에 대한 메타 정보를 수신하고, 메타 정보와 맵핑되는 VM 이미지의 Identifier(ID) 정보를 추출하여, VM 이미지 내 분석 작업의 실행위치에 따라 순차적으로 분석 작업을 지시하고, 클라우드 자원 공급 장치와 연계하여 분석 파이프라인을 실행시키고 작업 상태 및 결과물을 동기화하는 서버 및 메타 정보 및 맵핑되는 VM 이미지의 ID 정보를 저장하는 데이터 베이스를 포함한다.
Abstract:
본 발명은 네트워크 탐색정보 표출방법, 네트워크 탐색정보 표출장치, 및 그 소프트웨어를 저장하는 소프트웨어 저장매체에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예는, 사용자로부터 선택되거나 입력된 제 1 네트워크 위치정보를 수신하는 단계, 상기 제 1 네트워크 위치정보의 웹 페이지를 통해 사용자로부터 선택되거나 입력된 제 2 네트워크 위치정보를 수신하는 단계 및 상기 제 1 네트워크 위치정보를 지시하는 제 1 노드, 상기 제 1 네트워크 위치정보와 상기 제 2 네트워크 위치정보간의 연결관계 표시자 및 상기 제 2 네트워크 위치정보를 지시하는 제 2 노드를, 제 1 네트워크 탐색정보로 시각적으로 표출하는 단계;를 포함하는 네트워크 탐색정보 표출 방법을 제공한다.
Abstract:
PURPOSE: A life information analysis pipeline processing system and a method thereof are provided to analyze life information data without the constraint of time and space through a web service by processing a pipeline for analyzing various and different information data. CONSTITUTION: A pipeline executing server(5020) receives a life information analysis pipeline model from a client(5010) and sequentially schedules analysis tasks included in the model to command execution and to execute data conversion. A cluster computing device(5030) executes the analysis tasks according to the scheduled analysis task execution command. A storage device(5040) stores a result of the analysis tasks and the pipeline model. The pipeline executing server links each analysis task with the cluster computing device to command the execution.
Abstract:
본 발명은 사용자가 원하는 생명 정보 분석 방법에 따라 생명 정보 분석 파이프라인을 생성하고 이를 처리할 수 있는 생명 정보 분석 파이프라인 처리 시스템과 그 처리 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 생명 정보 분석 파이프라인 처리 시스템은 클라이언트로부터 생명 정보 분석 파이프라인 모델을 수신하고, 파이프라인 모델에 포함된 복수의 분석 작업들을 순차적으로 스케쥴링하여 실행을 명령하고, 분석 작업들 간의 입출력을 연계하는 데이터 변환을 실행하는 파이프라인 실행 서버, 파이프라인 실행 서버에 의해 스케쥴링된 분석 작업 실행 명령에 따라 각 분석 작업을 실행하는 클러스터 컴퓨팅 장치, 및 클러스터 컴퓨팅 장치에 의해 실행된 분석 작업의 결과 및 파이프라인 모델을 저장하는 저장 장치를 포함한다.
Abstract:
주조직 적합성 복합체(Major Histocompatibility Complex; MHC)와 펩타이드(Peptide) 사이의 결합 친화성을 예측하는 방법이 제공된다. 결합 친화성 예측 장치가 수행하는 결합 친화성 예측 방법은, 학습 대상 MHC와 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성을 나타내는 데이터를 획득하되, 상기 데이터는 상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산의 서열 데이터, 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산의 서열 데이터 및 상기 학습 대상 MHC와 상기 학습 대상 펩타이드 사이의 결합 친화성 데이터를 포함하는 것인, 단계, 상기 학습 대상 MHC에 포함된 아미노산 및 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 아미노산으로 구성된 아미노산 쌍의 특성 값을 결정하는 단계, 상기 아미노산 쌍의 특성 값을 픽셀 값으로 갖는 학습 대상 이미지를 생성하되, 상기 학습 대상 이미지는 제1 축 및 제2 축에 의하여 형성되는 평면 상에서 생성되는 것이고, 상기 학습 대상 이미지의 제1 축은 상기 학습 대상 MHC에 포 된 각 아미노산을 가리키고, 상기 제2 축은 상기 학습 대상 펩타이드에 포함된 각 아미노산을 가리키는 것인, 단계 및 상기 학습 대상 이미지 및 상기 결합 친화성 데이터가 포함된 학습 데이터셋을 이용하여 기계 학습 기반의 결합 친화성 예측 모델을 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
Abstract:
감염병 확산 예측 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 확산 예측 방법은 기사 데이터에서 기 설정된 횟수 이상 감지된 질병을 대상 감염병으로 선정하되, 상기 질병은 질병 리스트내에 포함되는 것인, 단계와 상기 기사 데이터에서 상기 대상 감염병에 관한 텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 텍스트 데이터에서 감염병 키워드를 추출하는 단계와 상기 감염병 키워드의 특정 기간 별 누적 개수를 제1 시점부터 제2 시점까지의 제1 시계열 데이터로 생성하는 단계와 상기 제1 시계열 데이터의 패턴과 기 저장된 제2 시계열 데이터의 패턴을 분석하는 단계와 상기 분석 결과, 상기 제1 시계열 데이터의 패턴과 상기 제2 시계열 데이터의 패턴 간의 공통된 패턴이 감지되면, 상기 대상 감염병이 확산 감염병인 것으로 판정하는 단계를 포함할 수 있다.
Abstract:
Disclosed is a method for analyzing a genome. The method for analyzing the genome includes the steps of: generating a reference genome track about a selected genome; generating a genome track corresponding to the genome position of the reference genome track by using inputted genome annotation data; inserting the generated genome track to a gene position corresponding to the reference genome track; and displaying the reference genome track into which the genome track is inserted. Thereby, the method and apparatus for analyzing the genome easily analyze genome data by efficiently integrating various heterogeneous genome annotation data. [Reference numerals] (110) Input unit; (120) Control unit; (130) Display unit
Abstract:
본 발명은 사용자가 원하는 생명 정보 분석 방법에 따라 생명 정보 분석 파이프라인을 생성하고 이를 처리할 수 있는 생명 정보 분석 파이프라인 처리 시스템과 그 처리 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 생명 정보 분석 파이프라인 처리 시스템은 생명 정보 데이터를 분석하는 분석 작업이 포함된 Virtual Machine(VM) 이미지를 클라우드 서비스 장치에 설치하는 클라우드 자원 공급 장치, 클라이언트로부터 생명 정보 분석 파이프라인 및 VM 이미지에 대한 메타 정보를 수신하고, 메타 정보와 맵핑되는 VM 이미지의 Identifier(ID) 정보를 추출하여, VM 이미지 내 분석 작업의 실행위치에 따라 순차적으로 분석 작업을 지시하고, 클라우드 자원 공급 장치와 연계하여 분석 파이프라인을 실행시키고 작업 상태 및 결과물을 동기화하는 서버 및 메타 정보 및 맵핑되는 VM 이미지의 ID 정보를 저장하는 데이터 베이스를 포함한다.
Abstract:
PURPOSE: A life information analysis pipeline processing system and a method thereof are provided to generate and process a life information analysis pipeline according to a life information analysis method which a user wants. CONSTITUTION: A cloud resource supply device(4026) installs a VM(Virtual Machine) image including an analysis task for life information data in a cloud service device. A server(4020) receives a life information analysis pipeline and meta information about the VM image from a client(4010) and extracts ID information of the VM image mapped with the meta information in order to sequentially direct the analysis task according to an execution position of the analysis task in the VM image. The server is liked with the cloud resource supply device to execute the analysis pipeline and to synchronize a task state and an outcome. A database(4040) stores the meta information and the ID information of the VM image.