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질병 세포만 찾아 교정치료 가능한 유전자 가위 시스템 개발
우리 대학 의과학대학원 이지민 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST) 오승자 선임연구원, 강원대학교 이주용 교수와 공동 연구를 통해 질병 세포에서만 핵 내 유전자 교정을 수행할 수 있는 유전자 가위 시스템(CRISPR/Cas9)을 개발했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 세포 내 마이크로RNA가 특정 서열을 인식해 절단한다는 특성을 활용해, 질병 세포에서 과발현되는 마이크로RNA에 의해 특이적으로 절단될 수 있는 링커를 연결한 유전자 가위 시스템을 설계했다. 이렇게 설계된 시스템은 질병 세포 특이적 마이크로RNA가 적은 정상세포에서는 세포질에 머물러 유전자 교정을 수행하지 않지만, 질병 세포에서는 링커가 절단되면서 유전자 가위가 세포핵으로 들어가 유전자 교정을 수행할 수 있다.
이러한 플랫폼은 유전자 가위를 질병 세포에서만 기능 할 수 있게 해 정상세포와 질병 세포가 혼합돼있는 실제 환자에게도 효과적인 유전자 교정 치료를 진행할 수 있을 것으로 기대된다.
KIST 신철희 박사와 우리 대학 의과학대학원 박수찬 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `뉴클레익 엑시드 리서치(Nucleic Acids Research, IF 16.971)' 온라인판에 지난달 30일 자 출판됐다. (논문명 : Cytosolic microRNA-inducible nuclear translocation of Cas9 protein for disease-specific genome modification).
마이크로RNA는 유전자를 전사 후 조절하는 19~24 뉴클레오티드(DNA나 RNA의 기본 단위) 길이의 RNA다. 마이크로RNA는 DNA로부터 전사된 메신저 RNA에 아르고너트(Argonaute; Ago) 단백질을 통해 결합하며, 결합한 메신저 RNA를 절단한다. 마이크로RNA의 비정상적인 발현이 다양한 질병에서 보고되고 있으며, 질병의 치료를 위한 표적 바이오마커로 많이 연구되고 있다.
다양한 질병에서 마이크로RNA를 표적으로 하는 치료법들이 빠르게 연구되고 있지만, 치료 물질의 전달 및 투여량의 문제, 세포 독성 및 비정상적 면역 반응 활성화 등의 문제가 있다.
유전자 가위 시스템은 단일 가이드 RNA(single guide RNA)를 조합해 정교한 유전자 교정을 수행하는 매우 효과적인 도구다. 하지만, 이 시스템의 실제 활용에는 기술적 한계들이 존재한다. 가장 큰 문제는 안정성 문제로, 표적 유전자가 아닌 다른 유전자를 편집하는 오프-타겟 이펙트(off-target effect)다. 또한, 다양한 세포가 혼합된 환경에서는 유전자 교정을 수행하기 어렵다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 질병 세포 본연의 생태를 활용하는 접근법을 고안했다. 연구팀은 핵 위치 신호(Nuclear localization signal; NLS)가 부착된 기존 유전자 가위(Cas9)에 핵 외 수송신호(Nuclear export signal; NES)를 연결한 질병 세포 마이크로RNA의 메신저 RNA 표적 서열을 결합한 유전자 가위를 제작했고, 이를 유전자 가위 `셀프 체크인'으로 명명했다.
연구팀은 인간 질병 세포에서 과발현되는 마이크로RNA-21의 표적 서열과 실험용 쥐의 마이크로RNA-294의 표적 서열을 연결한 유전자 가위의 인간 질병 세포 내 유전자 교정 기능을 비교했고, 마이크로RNA-21 표적 서열 연결 유전자 가위만이 세포 내 마이크로RNA-21에 의해 절단돼 핵까지 전달되어 기능을 수행할 수 있음을 확인했다.
연구팀은 다양한 폐암 세포에서 마이크로RNA-21의 발현량과 발암 단백질 Ezh2가 양의 상관관계가 있다는 것을 증명했고, `셀프 체크인'을 적용해 마이크로RNA-21이 과발현된 폐암 세포에서 발암 유전자 Ezh2의 유전자 교정을 성공적으로 수행했다.
또한, 암세포는 항암 약물에 지속해서 노출되게 되면, 약물 저항성을 획득하게 되는데, 연구팀은 폐암 세포에서 마이크로RNA-21과 Ezh2의 발현이 항암 약물 시스플라틴을 투여하면 오히려 증가함을 확인했다. 유전자 가위 셀프 체크인 기술을 통한 Ezh2 유전자 교정과 항암제(시스플라틴)의 병행 사용은 폐암 세포의 성장을 더욱 효과적으로 억제할 수 있음을 마우스 실험을 통해서 밝혔다.
연구팀이 개발한 유전자 가위 셀프 체크인 기술은 질병 세포에서만 기능하기 때문에, 오프-타겟 이펙트를 최소화할 수 있다는 장점이 있으며, 세포 내 시스템을 활용한다는 점에서 안정성이 높다고 할 수 있다. 또한, 단일 가이드 RNA 및 메신저 RNA 표적 서열을 상황에 맞게 교체해 사용할 수 있어, 다양한 질병에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
연구팀은 "유전자 가위 셀프 체크인 기술은 기존 유전자 가위 시스템의 문제를 개선해, 높은 특이성을 가지고 질병 세포에 대한 유전자를 세포 특이적으로 교정할 수 있다는 것을 확인할 수 있다ˮ 라며 "다양한 질병 연관 마이크로RNA에 대응해 기술을 적용할 수 있을 것이다ˮ 라고 전했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 이공분야기초연구사업 및 한국과학기술연구원 지원을 받아 수행됐다.
2022.06.14 조회수 11749 -
시니어 게임 이용자를 위해 게임 제작사가 참고할 수 있는 디자인 가이드 발간
우리 대학 문화기술대학원 도영임 교수 연구팀과 디지털 인문사회과학부 이경면 교수 연구팀이 연세대학교(이병주 교수 연구팀), ㈜캐어유(대표 신준영), ㈜하트버스(대표 도민석)와 공동으로 `세대를 연결하는 게임 디자인 가이드: 50대 이상 게임 이용자를 중심으로'라는 제목의 위키독스 온라인 책을 발간했다.
이 온라인 책은 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 지원을 받아 2019년부터 2021년까지 3년간 진행한 산학 협력의 결과물로, 위키독스 플랫폼에서 국문과 영문으로 출간해 관심이 있는 사람은 누구나 무료로 이용할 수 있다. 컴퓨터 공학, 심리학, 게임 디자인, 스마트에이징 등 다학제 전문가가 연구 및 집필에 참여했다.
연구진은 초세대 게임 리빙 랩을 운영해 다양한 시니어 이용자들과 게임을 플레이하면서 좋았던 점, 어려웠던 점을 공유하며 함께 개선점을 찾았다. 또한, 게임 플레이와 관련 있는 다양한 인지 및 운동 실험을 수행해, 게임 난이도, 감각 및 인지 요소, 게임 규칙, 스토리와 캐릭터, 소셜 요소 등을 총망라한 게임 디자인 가이드를 만들었다.
2021년 한국콘텐츠진흥원의 게임 이용자 실태조사에 따르면, 50대의 57.1%, 60~65세의 37.15%가 게임을 이용하고 있으며, 이들의 게임 머니/아이템 구매율도 다른 세대와 비교해 낮지 않다. 그러나 시중에 나온 게임 대부분이 젊은 사용자를 대상으로 하다 보니, 게임 이용에 불편함을 느끼는 경우가 많았다.
예를 들어, 순발력과 정확한 타이밍을 요구하는 실시간 게임들의 난이도가 너무 어렵다거나, 글자나 오브젝트의 크기가 너무 작다거나, 게임 인터페이스나 게임 방법이 너무 복잡한 경우, 시니어 이용자들은 불편을 겪고, 플레이해 볼 시도조차 하지 않거나 게임을 포기하게 된다. 또한, 게임의 콘셉트나 스토리가 시니어들의 공감을 얻지 못한다거나, 연령차별 시각을 담은 경우에도 시니어 이용자들은 부정적인 경험을 하게 된다.
이번 가이드는 50대 이상 사용자들의 게임 경험을 분석하고, 이를 게임 제작자들이 참고하기 쉽게 게임 디자인 문법으로 변환했다. 또한 상세한 예시를 담아 시니어 게임 이용자들의 경험을 생생하게 전달하고자 했다. 본 가이드는 50대 이상 게임 이용자를 대상으로 게임을 만들 때, 기존의 게임에 접근성을 높이고자 할 때, 50대 이상을 대상으로 게임 관련 교육 프로그램을 만들 때 등 다양한 상황에 도움이 될 것으로 기대한다.
가이드는 총 5장으로 구성했으며, 1장에서는 20대부터 80대까지 각 나이대의 시각-운동 협응 능력을 고려해, 게임 과업별로 적정한 난이도를 제안했다. 또한, 시청각 요소, 인지 및 운동 요소, 게임 규칙, 스토리와 캐릭터, 소셜 요소, 인 앱 광고 및 결제와 같은 세부 게임 요소별로 게임 디자인 시에 참고해야 할 사항들을 정리했다. 2장에서는 이러한 가이드를 만들기 위한 과정을 소개한다. 2019년부터 3년간 초세대 게임 리빙 랩을 운영하면서 시각-운동 협응 실험, 인지 및 뇌파 실험, 시민연구원의 참여 워크숍을 어떻게 진행해 왔는지 자세한 정보를 담았다. 3장에서는 시니어 플레이어의 시각-운동 협응 능력, 인지 능력, 사회 정서적 특징 등 이용자 특성을 정리했다. 4장에서는 앞으로 시니어들의 게임 이용을 촉진할 수 있는 게임 서비스 모델을 제안하고, 서로 다른 세대가 함께 플레이할 수 있는 게임을 제작한 사례를 소개했다. 마지막으로 5장에서는 연구의 한계, 향후 연구의 방향, 가이드 이용 시의 유의사항을 담았다.
책임 저자 중 한 명인 우리 대학 문화기술대학원 도영임 초빙교수는 "노화와 관련해 인지적 부담을 느낄 수 있는 게임 인터페이스의 접근성을 높여 초기 진입 장벽을 낮춘다면, 고령 사회에서 점차 늘어나는 중년 및 노년 인구를 다양한 장르의 게임에 유인할 수 있다ˮ며, "앞으로 중노년층 친화적인 게임을 많이 제작해 게임 시장 규모를 확대할 수 있기를 기대한다ˮ고 밝혔다.
한편 이번 연구는 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원의 <시니어 게임 플레이 지원 기술 및 게임 서비스 모델 개발> 과제의 지원을 받아 수행했다.
국문: https://wikidocs.net/book/7249
영문: https://wikidocs.net/book/7356
2022.06.03 조회수 6415 -
KPC4IR, 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드 개발
우리 대학이 ʻ사회를 위한 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드(Using Artificial Intelligence to Support Healthcare Decisions: A Guide for Society)ʼ를 국제 공동연구를 통해 개발했다. 코로나 19의 세계적인 대유행은 인공지능 기술의 빠른 상용화를 촉진했다. 일례로, 영국의 인공지능 스타트업인 베네볼런트AI(BenevolentAI)는 신종 질병 치료약물을 식별하기 위해 통상적으로 8년이 걸리던 기간을 인공지능 기술을 활용해 단 1주일로 단축시켰다. 이처럼 인공지능 기술은 경제·산업·사회·문화 등 전방위로 확산되면서 엄청난 부가가치와 생활의 편익을 창출하고 있다. 하지만, 급속한 기술 도입이 데이터의 편향이나 오·남용 등의 맹점을 함께 가져왔다는 우려도 중요하게 대두되고 있다. 특히, 보건의료 분야는 인공지능을 뒷받침하는 데이터의 품질과 검증 여부가 생명과 직결되기 때문에 인공지능 기술의 타당성과 안전성이 무엇보다도 우선시 되어야 한다. KAIST 한국4차산업혁명정책센터(센터장 김소영, 이하 KPC4IR)는 보건의료 분야에 적용되고 있는 인공지능 기술의 신뢰성을 확보하기 위해 보다 많은 사람이 인공지능 기술의 책임성에 관한 질문을 던져야 한다는 문제의식을 바탕으로 이번 가이드를 제작했다. 연구진이 말하는 책임성이란 인공지능 기술이 데이터의 편향성으로 현존하는 불평등을 악화시키지 않도록 주의하고 데이터의 정확성을 확보해 결과의 오류를 최소화하는 등의 노력이다.
KPC4IR은 이번 가이드 개발을 위해 싱가포르국립대학교의 리스크공공이해연구소(National University of Singapore Lloyd’s Register Foundation Institute for the Public Understanding of Risk), 영국의 대표적인 과학 기술 비영리 기관인 센스 어바웃 사이언스(Sense about Science)와 함께 지난 1년 간 국제 공동연구를 수행했다.
연구진은 의료영상 분석 및 진단의 효과성 제고와 빅데이터를 활용한 질병 예측 및 임상적 의사결정, 신약 개발 분야 시간 단축 등 의료 분야에 인공지능 기술을 적용한 국내·외 사례를 이번 가이드에 담았다.
또한, 학습 데이터에 누락되거나 제외된 정보가 있다면 인공지능이 편향성을 나타낼 수 있으며, 원래와는 다른 용도로 사용할 경우 변수 간의 연관 관계나 심지어는 결과까지도 잘못 판단할 수 있다는 점도 강조했다. 독일에서는 피부의 병변을 감지해 암 발생 가능성을 진단하는 인공지능을 개발해 실제 의사들의 진단 소견과 비교하는 실험을 진행했다. 동일한 병변 이미지를 인공지능과 다양한 국적을 가진 피부과 전문의 58명에게 보여준 결과 인공지능은 87%의 정확도로 병변 의심 사례를 식별해냈다. 79%의 정확도를 보인 의사들의 정확도를 앞지른 것이다. 인공지능이 의사가 환자를 치료하며 결정을 내리는 과정에서 도움이 될 수 있다는 것을 보여준 사례다. 그러나 인공지능이 옅은 피부색을 가진 사람들로부터 수집한 데이터를 주로 활용해 학습한다면 짙은 피부색을 가진 환자들의 병변은 제대로 진단하지 못할 가능성이 커진다. 인공지능을 ʻ지능적ʼ이라고 하는 이유는 데이터를 단순히 검색하는 수준에 머무는 것이 아니라 데이터에 숨어 있는 특정 패턴을 분석해 유의미한 자료로 추출하기 때문이다. 그래서 사람들은 인공지능의 의사결정이 냉철하고 객관적일 것이라고 생각하지만, 인공지능은 현실에 존재하는 데이터들 바탕으로 학습한다. 우리가 가진 사회적 편견과 편향, 위험한 가정들을 그대로 내재한 결과가 도출될 수도 있다는 뜻이다.연구진은 인공지능 기술을 보건의료 분야에 활용하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나인 신뢰성(reliability)을 중심으로 데이터의 품질·변수 등과 관련된 공정성 문제를 파악하고 기술의 정확성을 점검할 수 있는 다섯 가지 기준을 이번 가이드에 담았다. ▴출처가 정확한 데이터 사용 ▴사용 목적에 맞는 데이터의 수집 또는 선택 ▴제한 사항과 가정의 정확한 언급 ▴데이터의 편향성 명시 ▴실제 환경에서의 적절한 테스트 등이 이행되었는지 점검하기 위해 우리 사회가 이와 관련한 적극적인 질문을 던져야 한다고 강조했다.
연구를 총괄한 김소영 KPC4IR 센터장은 "보건의료 분야의 인공지능 기술이 충분히 견고한지를 검증하는 질문들이 우리 사회에서 활발하게 논의된다면, 궁극적으로 인공지능 기술의 역량을 끌어올리는 것과 동시에 신뢰할 수 있는 기준을 마련할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이어, 김 센터장은 "인공지능 기술에 대한 국민의 이해도를 높여 한계점과 개선 사항을 인식해나가는 과정에서 이번 가이드가 중요한 역할을 해 줄 것으로 기대하고 있다ˮ라고 덧붙였다. KPC4IR의 이번 연구는 유럽과 아시아를 아우르는 국제 공동 연구자들이 보건의료라는 특정 분야에서 인공지능 기술의 가이드를 제시한 세계 최초의 사례다. 이를 위해 싱가포르국립대학교·테크놀로지기업 어피니디(Affinidi), 스페인 마드리드 카를로스 3세 대학교, 영국 로이드 선급 재단·가이 앤드 세인트 토마스 국가보건서비스 재단 등에 소속된 전문가들이 자문과 인터뷰, 워크숍 등의 방식으로 참여했다. 국내에서는 서울아산병원, 분당서울대병원 등을 비롯한 의료계와 KAIST AI대학원·바이오및뇌공학과, 과학기술정책연구원, 정보통신정책연구원, 인공지능 솔루션 기업 뷰노 등 다수의 산·학·연 관계자들이 함께했다. KPC4IR은 이번 성과를 국제적으로 공유하기 위해 8월 15일 오전 10시부터 온라인으로 열린 ʻ2021 KDD 국제 워크숍ʼ에서 연구 내용을 발표했다. ʻ사회를 위한 보건의료 분야 인공지능 활용 가이드ʼ의 전체 내용은 KAIST 한국4차산업혁명정책센터 (https://kpc4ir.kaist.ac.kr/)와 싱가포르국립대 리스크공공이해연구소(https://ipur.nus.edu.sg/)의 홈페이지에서 확인할 수 있다.
2021.08.17 조회수 10732 -
빅데이터를 통해 고전음악 창작의 원리 밝혀
박 주 용 교수
우리 대학 문화기술대학원(CT) 박주용 교수 연구팀이 빅데이터를 이용해 서양 고전음악의 창작, 협력, 확산의 원리를 밝히는 데 성공했다.
문화기술대학원 박도흠 학생(박사과정)이 1 저자로 참여하고 미국 텍사스대 연구팀과 공동으로 진행한 이번 연구는 해외 저널인 EPJ 데이터 사이언스 4월 29일자 하이라이트 논문에 선정됐다.
연구팀은 ArkivMusic과 올 뮤직 가이드(All Music Guide)라는 세계 최대 음반 정보 사이트를 첨단 데이터와 모델링 방법을 사용해 분석했다.
연구팀은 고전음악 작곡가들의 시대와 스타일이 어떤 패턴을 이루는지 탐구해, 수 백 년의 차이가 있는 음악가들 사이에서도 긴밀한 네트워크가 존재함을 발견했다. 특히 소비자들의 음악적 취향이 고전음악 성장에 어떤 영향을 끼쳤는지 규명했다.
연구진은 미래의 고전음악 시장은 유명 작곡가들에게 집중되는 동시에 끊임없이 유입되는 새로운 음악가들로 인해 다양성이 유지되는 양면성을 갖게 될 것이라고 예측했다. 또한 이런 방식의 연구가 음악 뿐 아니라 미술과 문학 연구까지 확장될 것으로 예상했다.
박 교수는 “새로운 방식으로 문화의 원리를 밝히는 최신 연구의 일환이다”며 “문화에 과학적 방법론을 입힌 융합연구능력의 좋은 예시가 될 것”이라고 말했다.
붙임 : 연구 개요, 그림 설명
□ 연구 개요
* 빅데이터 출처: 아카이브뮤직(ArkivMusic)과 올 뮤직 가이드(All Music Guide)라는 빅데이터 소스를 사용했다. 아카이브뮤직은 서양 클래식 음반(CD)에 관한 세계 최대 정보를 제공하고 올 뮤직 가이드는 음악가들의 인적 정보를 제공하는 사이트이다. 여기서 약 64,000장의 클래식 음반과 그 음반에 음악이 수록된 14,000명의 작곡가 데이터를 사용했고, 이는 현재 ‘문화’의 빅데이터 연구로서는 세계 최대급 규모이다.
* 연구방법론: 서양 클래식 음악과 같은 문화의 중요한 특징 중의 하나는 그 창작자(작곡가 등)가 개인으로 동떨어져 존재하는 것이 아니라 다른 창작자들과 영향을 주고받으며 새로운 스타일이 등장하고 발전 한다는 것이다. 그러므로 창작자들이 맺고 있는 소통 및 연관성의 관계를 이해하는 것은 문화 창조의 원리, 역사와 미래를 이해하는 데 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이를 위해 “CD--작곡가들의 빅데이터”로부터 작곡자들이 이루고 네트워크를 연구하였다. (그림 1) 즉, CD에 함께 등재된 작곡가들이 연결돼있는 것이다. 그림 1은 이 네트워크의 핵심적인 일부를 표현한 것으로 하단의 요한 세바스찬 바흐는 모차르트와, 차이코프스키는 드뷔시와 함께 CD에 등장한 적이 있음을 알게 해준다. 이러한 네트워크로부터 유의미한 패턴을 찾아 네트워크의 발전 원리와 미래를 연구하는 것을 네트워크 과학이라고 하는데, 현재 SNS와 사회과학, 인터넷 등의 연구에 사용되고 있다. ‘복잡계 네트워크 과학’ 이라고도 한다.
* 연구결과:
이 네트워크는 중세/르네상스(1500년대 이전) 작곡자로부터 2000년대 현존하는 작곡자까지 500년이 넘는 서양 클래식 음악의 역사를 담고 있으면서도, 작곡자와 작곡자간의 평균 거리는 3.5명에 불과한 좁은 세상을 이루고 있다. 직접 연결되지 않는 작곡가들끼리도 평균적으로 3-4명만 건너뛰면 연결이 돼 서로 가깝게 연관되어 있다는 것을 알 수 있다.
이 네트워크 안에서 각 작곡가들이 차지하는 비중은 작곡가에 따라 매우 상이하다는 것도 중요한 특징이다. 예를 들어, 요한 세바스찬 바흐는 (J. S. Bach) 이 1,551명의 각기 다른 작곡가와 연결돼있고, 모차르트는 (W. A. Mozart) 1086명의 다른 작곡가와 연결돼있는데 이는 작곡가 전체 평균 숫자인 15명의 수십, 수 백 배에 달한다. 바흐와 베토벤 같은 유명 작곡가들이 전체 작곡가 네트워크에서 얼마나 큰 비중을 차지하는지 수치적으로 명확히 보여줌으로써 영향력을 구체적으로 이해할 수 있는 것이다. (그림 1에서 작곡자들의 크기로 표현)
이 네트워크에서 연결되어있다는 것은 음반 레이블에서 CD를 발매할 때 함께 묶어서 냈다는 뜻이므로 스타일, 주제, 기법 등에 기반한 음악적 유사성을 뜻하는 것으로 볼 수 있다. 컴퓨터 알고리즘을 이용해 순전히 네트워크 구조로부터 서로 긴밀하게 연결된 작곡가들의 집단을 유추한 뒤 기존 클래식 음악사 연구에서 사용되는 사조 구분과 교차 검증을 햇다. (그림 2). 여기에서는 CD 빅데이터에 기반한 네트워크가 서양 클래식 음악의 발전사를 잘 보여주고 있다는 것을 알 수 있는데, 낭만파(1800년대)와 현대파(1900년대)를 잇는 프랑스의 작곡가 드뷔시(Debussy)의 중간적인 위치, 현대파의 유럽 및 남미파(드뷔시, 라벨, 피아졸라)-미국파(레너드 번스틴, 애론 코플랜드) 분리 등을 관찰할 수가 있다.
CD의 발매일자에 따른 네트워크의 과거 발전 모습을 분석함으로써 미래의 추세 또한 예측 가능하다. 미래의 네트워크는 유명 작곡가들에게 상대적으로 더욱 더 집중되는 모습을 가질 것으로 예상된다. 그러나 기술의 발전에 따른 CD 발매의 용이성에 힘입어 작곡가의 숫자 또한 꾸준히 늘어나는 것으로 관찰돼, 소수에 집중되는 측면과 다양성의 양면을 지닐 것으로 예상된다.
* 의의: 창작자가 서로 깊게 연관되어있는 문화의 발전 원리는 그 분야의 구성원 전체를 동시에 보는 것이 필요하므로, 이와 같은 빅데이터의 연구로 풀어내기에 매우 적합하다. 또한 다른 문화 분야 (회화, 문학 등) 로의 확장도 가능해 문화 분야 간 연관성 혹은 문화 전체의 발전의 원리를 연구할 수도 있을 것이다.
□ 그림 설명
그림 1. CD-작곡가들의 빅데이터
그림 2. 빅데이터와 사조구분 방법으로 교차 검증한 모식도
2015.05.06 조회수 13674