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특정 1~2개 앱 많이 쓰면 스마트폰 중독될 가능성 높아
우리 학교 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀은 개인의 스마트폰 사용기록을 분석해 스마트폰 중독 행동패턴을 발견하고 중독 위험에 있는 사람을 자동으로 분류하는 시스템을 개발했다.
이 교수는 95명의 대학생을 한국정보화진흥원의 성인 스마트폰 중독 자가진단 척도를 바탕으로 중독 위험군(36명)과 비위험군(59명)으로 나눴다.
연구팀은 사용자 스마트폰의 전원, 화면, 배터리 상태, 앱 실행, 인터넷 이용, 전화 및 문자메시지 등 총 5만 시간 이상의 사용기록을 수집했다.
연구결과 위험군은 특정 1~2개 앱을 매우 한정적으로 사용했다. 대표적인 앱은 모바일 메신저(카카오톡 등)와 SNS(페이스북 등) 이었다.
알림 기능도 중독 행동과 밀접한 관련이 있었다. 카카오톡 메시지, SNS 댓글 등 알림기능을 설정했을 때 스마트폰 사용시간은 위험군이 하루 평균 38분 더 길었다. 알림메시지가 자기조절력이 낮은 위험군에게 외부 자극이 되어 더욱 빈번한 스마트폰 사용을 야기한 것이다.
위험군의 하루 평균 사용 시간은 4시간 13분으로, 3시간 27분으로 나타난 비위험군에 비해 약 46분 길었다. 특히 오전 6시에서 정오 사이와 오후 6시부터 자정사이에 사용량 차이가 두드러졌다. 사용횟수는 위험군이 11.4회 많았다.
이 교수는 이번에 수집한 자료를 기반으로 사용자를 위험군과 비위험군으로 자동으로 판별하는 시스템을 개발, 80%이상의 정확도를 보였다. 앞으로 스마트폰 중독 현상에 대한 행동을 조기에 발견하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 보다 효과적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
이의진 교수는 이번 연구에 대해 “기존 설문조사를 통한 자기보고기반 스마트폰 중독 분석은 실시간 데이터 확보가 어렵고 입력한 데이터가 정확하지 않을 수 있지만 실제 수집한 자료를 데이터 사이언스 기법과 퍼스널 빅데이터 분석으로 한계점을 극복했다”며 “스마트폰의 과도한 사용을 중재하는 앱을 개발 중”이라고 밝혔다.
지난 4월 말 캐나다 토론토에서 열린 디지털 분야 세계 최대 학술대회인 국제HCI학술대회(ACM SIGCHI CHI)에 출판된 이번 연구는 지식서비스공학과 권가진 교수, 전산학과 송준화 교수, 연세대학교 심리학과 정경미 교수, 마이크로소프트 연구소 코지 야타니 박사(Koji Yatani)가 참여했다.
그림 1. 실험에 참여한 95명 대학생의 스마트폰 사용시간(위) 및 사용횟수(아래). All: 전체 사용자, 위험군이 비위험군에 비해 평균 45.6분 정도 더 오래 쓰고, 평균 11.4회 더 자주 쓰는 것으로 나타남. 앱 카테고리별로 자세히 보면 모바일 메신저(예: 카카오톡), 웹, SNS(예: 페이스북) 등에서 대표적으로 차이가 나타났음.
그림 2. 하루 시간대별 스마트폰 사용 시간(위) 및 사용 횟수(아래). 오전 6~12시 사이 시간과 저녁 18~24시 사이 시간대에서 위험군과 비위험군의 차이가 두드러지게 나타났음.
2014.06.01 조회수 13533 -
SNS에서 떠도는 루머를 구분할 수 있을까?
권세정 박사과정 학생(좌)과 차미영 교수(우)
- “루머는 팔로워 수가 적은 사용자들을 중심으로 산발적으로 전파” -- 2006년 이후 발생한 100여개의 트위터 상 미국 루머 사례 조사 -
트위터, 페이스북 등 SNS상에서 떠도는 정보의 진위여부를 가릴 수 있을까?
우리 학교 문화기술대학원 차미영 교수 연구팀(제1저자 권세정 박사과정)은 서울대 정교민 교수 및 마이크로소프트 아시아 연구소의 Wei Chen, Yajun Wang 박사와 공동연구를 통해 트위터 내에서 광범위하게 전파되는 정보의 진위 여부를 90%까지 정확하게 구분해낼 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 루머에 대해 SNS 데이터를 바탕으로 한 새로운 수리적 모델과 네트워크 구조 및 언어적 특징을 도출함은 물론, 향후 인터넷 루머의 특성과 규제에 도움이 되는 루머 구분 기술을 확보하는 계기가 될 것으로 기대된다.
SNS는 누구에게나 손쉽게 정보의 생산과 유통 및 전파 과정에 참여하는 긍정적인 기능을 한다. 하지만 역기능으로 검증되지 않은 정보가 빠르게 확산되어 개인·기업·국가에 해를 끼칠 수 있는 악성 루머의 발판을 마련하기도 한다. 따라서 인터넷 루머를 감지하고 확산을 방지하고자 하는 노력이 중요하다.
차 교수 연구팀은 2006년에서 2009년 사이 미국 트위터에서 광범위하게 전파된 100개 이상의 사례를 조사해 루머의 특성을 분석했다. 수집된 자료는 정치·IT·건강·연예인 등 다양한 분야를 포함하며, 이러한 분석을 통해 90%의 정확도로 루머 여부를 판단할 수 있었다. 특히 특정 인물이나 기관의 비방이나 욕설이 포함된 루머의 경우 더욱 높은 정확도로 루머 여부의 판단이 가능했다. 연구팀은 일반 정보의 전파와는 확연히 다른 루머 전파의 특징을 크게 세 가지로 분류했다.
첫째, 루머는 일반 정보와는 달리 지속적으로 전파되는 경향을 보인다. 뉴스와 같은 일반 정보의 경우 한 번의 광범위한 전파 이후 미디어 내에서 거의 언급되지 않지만, 루머는 수년간의 긴 기간 동안 지속적으로 언급된다.
둘째, 루머의 전파는 서로 연관이 없는 임의 사용자들의 산발적인 참여해 이뤄진다. 일반 정보는 온라인 내의 친구관계를 통해 전파의 경로가 유추되는 반면 루머는 연결되지 않은 개개인의 참여로 이루어지는 특징을 보였다. 아울러 루머는 인지도가 낮은 사용자들로부터 시작돼 유명인에게로 전파된다. 이 현상은 연예인이나 정치인과 관련된 루머에서 자주 관찰됐다.
셋째, 루머는 일반 정보와 다른 언어적 특성을 보인다. 루머는 정보의 진위 여부를 의심·부정·유추하는 심리학적 과정과 연관된 단어(아니다, 사실일지는 모르겠지만, 확실치는 않지만, 내 생각에는, 잘 기억나진 않지만) 사용이 월등히 높다.
연구팀이 루머로 구분한 사례 중에는 미국 대선 당시 버락 오바마 대통령 후보가 무슬림이며 반기독교적 성향이 있고 미국 시민권을 부당 취득했다는 내용 등 그를 음해하는 정치적 루머도 포함됐다. 또 영화배우 니콜 키드먼이 성전환 수술을 했으며 그녀가 양성애자라고 언급한 사례 역시 연구팀의 기술을 통해 루머로 명백히 구분됐다.
차 교수는 “이 연구는 통계·수학적 모델은 물론 사회·심리학 이론의 융합 연구로 사회적으로 주목을 받는 루머의 특성을 풍부한 데이터를 통해 도출했다”며 “루머 전파 극초기에 해당 정보의 진위여부를 판별하는 것은 아직 어렵지만, 일정시간 경과 혹은 정보확산이 이루어질 경우 해당 빅데이터를 기반으로 하여 진위여부를 판단하는 것이 가능하다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난해 12월 미국 텍사스주에서 열린 데이터마이닝 분야의 최고 학술대회인 IEEE 데이터마이닝 국제 회의(IEEE International Conference on Data Mining)에서 발표됐다. 또 해외 유명 과학 잡지인 New Scientist에 Bigfoot found? AI tool sifts fact from myth on Twitter 라는 제목으로 소개됐으며 Washington Post에도 Korean scientists create a tool that can help separate fact from fiction on Twitter의 기사명으로 소개됐다.
그림1. 각 주제 별로 관련 내용을 트위터 내에서 언급한 수(x축: 관찰일, y축:트윗수). 루머의 경우 일반적인 정보가 한 번의 광범위한 전파 후 거의 퍼지지 않는 것과 달리 지속적으로 언급되고 있음을 보여준다.
그림2. 트위터 내 사용자들 간 정보 전파를 네트워크의 형식으로 표현한 확산 네트워크. 각 점은 사용자를 의미하며, 선은 사용자들 간의 관계를 통한 정보 확산이 있었음을 의미한다.
2014.01.09 조회수 20069 -
전기먹는 하마 ‘데이터센터’전력 감축기술 개발
- 전력소모 1/3이하로 줄인 0.75W급 초저전력100Gbps 이더넷 IC 개발 -
- KAIST가 핵심기술 개발하고 벤처기업에서 전체시스템 구성해 수 조원대 매출액 기대. “창조경제 모범답안 될 것” -
우리 학교 전기및전자공학과 배현민 교수는 자신이 창업한 벤처기업인
테라스퀘어와 공동으로 기존보다 전력소모를 1/3 이하로 줄인 0.75W급 초저전력 100Gbps(1초당 10억 비트) 이더넷
IC(Integrated Circuit, 집적회로)를 개발했다.
이번에 개발된 IC는 차세대 초소형 통신모듈(CFP4/QSFP28)에
탑재 가능한 세계에서 유일한 솔루션으로 경쟁사 대비 2년 정도 기술력이 앞서있다고 평가받고 있다. 2014년 본격 양산을 시작하면
2017년 1조원이상 규모로 성장할 것으로 예상되는 100Gbps 이더넷 IC분야에서 세계 시장을 선점할 것으로 기대된다.
전 세계 하루 평균 인터넷 검색량은 수십억 건. 하지만 검색 결과를 보여주는데 걸리는 시간은 평균 0.25초에 불과하다. 검색은 물론 사진과 동영상 등 수많은 정보를 저장하고 전송해주는 데이터 센터가 24시간 가동되기 때문이다.
이 같은 인터넷 기반 서비스가 가능하려면 데이터센터의 많은 저장능력과 속도향상이 필수적인데 이에 대한 전력소모 증가가 커다란 문제로 대두되고 있다.
2006년 미국의 데이터 센터는 연간 전력소비 가운데 1.5%(610억
kWh)로 나타났으며, 이 수치는 우리나라 가정에서 연간 소비되는 총 전력량과 맞먹는 수준이다. 미국이 지금과 같은 추세라면
2020년에는 10%를 차지할 것으로 예상하고 있어 이에 대한 대책이 절실하게 필요한 상황이다.
배 교수는 2007년 세계에서 가장 큰 통신모듈 회사인 미국 피니사르(Finisar)사 재직당시 세계 최초로 100Gbps 이더넷
IC를 개발한 세계적인 초고속회로 설계 전문가다. 배 교수가 개발한 IC는 2009년 상용화돼 지난 4년간 전 세계 시장을
선점했다.
배 교수는 2010년 KAIST 전기및전자공학과 교수로 부임해
테라스퀘어를 창업했다. KAIST와 테라스퀘어 공동연구팀은 올해 독창적인 구조로 기존보다 전력소모를 1/3이하(0.75W)로 줄인
100Gbps 이더넷 IC를 개발하는데 성공했다.
연구팀은 올 8월 상용화 전 단계인 시제품 개발을 마쳤다. 지난 9월 영국에서 열린 ‘2013 유럽 국제 광통신 전시회’에서 실시간 시연 및 전시를 진행했으며 같은달 세계최대의 통신장비업체인 C사에서 성공적으로 시연을 마쳤다.
이와 함께 연구팀이 개발한 IC는 지난달 열린 ‘제14회 대한민국 반도체 설계대전’에서 독창성과 파급효과를 인정받아 영예의 대통령상을 수상하기도 했다.
배현민 교수는 “이번에 개발한 초저전력 100Gbps 이더넷 IC 기술은
특정분야에 국한되는 것이 아니라 거의 모든 차세대 초고속 통신에 적용 가능한 기술로 향후 고속 USB, HDMI, TV
인터페이스 등 많은 분야에 응용 가능하다”고 말했다.
또 “혁신을 지향하는 KAIST 연구원들은 기술적 장벽을 만드는
핵심기술을 개발하고, 경험 많은 테라스퀘어 엔지니어들은 이를 활용한 전체 시스템을 구성해 연구를 통한 혁신이 바로 제품으로
이어지게 하는 것이 최종 목표”라고 말했다.
테라스퀘어는 창업투자회사인 소프트뱅크벤처스로부터 총 45억의 투자를
받았으며 현재 15명이 일하고 있다. 지식경제부 해외인재 스카우팅 프로그램을 통해 세계 3위 반도체설계회사인 ‘마벨 반도체’에서
제품개발 총책임자로 근무했던 미국 반도체의 핵심인재인 박진호 최고기술책임자(CTO) 등 2명의 스타급 해외 인재가 최근 합류해
글로벌 벤처기업의 신화를 써나가고 있다.
붙임 : 그림설명
2013.11.18 조회수 15518 -
단백질 분해조절 효소 정보 담은 바이오마커 발굴 시스템 개발
- Mol Cell Proteomics지 게재, “바이오마커 개발의 새로운 패러다임 제시” -
단백질의 분해를 조절하는 효소와 기질에 대한 관계정보를 담은 바이오마커* 발굴 시스템(E3Net)이 국내 연구진에 의해 개발되어, 고부가가치의 새로운 바이오마커 개발에 가능성이 열렸다.
※ 바이오마커(Biomarker) : 유전자, 단백질 등에서 유래된 특이한 패턴의 분자적 정보로, 유전적․후천적 영향으로 발생한 신체의 변화를 감지할 수 있는 생물표지인자
우리학교 바이오및뇍 이관수 교수(49세)가 주도하고, 한영웅 박사과정생, 이호동 박사 및 박종철 교수가 참여한 이번 연구는 교육과학기술부(장관 이주호)와 한국연구재단(이사장 이승종)이 추진하는 선도연구센터지원사업(NCRC), 신기술융합형성장동력사업 및 교육과학기술부의 KAIST 미래형 시스템 헬스케어 연구개발사업의 지원으로 수행되었고, 단백질체 연구 분야의 권위 있는 학술지인 ‘Molecular and Cellular Proteomics"지 4월호(4월 1일자)에 게재되었다. (논문명: A system for exploring E3-mediated regulatory networks of cellular functions)이관수 교수 연구팀은 전 세계 바이오 관련 DB(데이터베이스)와 논문(약 2만 편)으로부터 정보를 추출해 단백질 분해를 조절하는 효소(E3 효소)와 기질*들 간의 네트워크를 집대성하여, 이와 관련된 세포의 기능과 질병을 분석하는 ‘E3Net’ 시스템을 개발하였다.
※ 기질(substrate) : 효소와 특이적으로 결합하여 화학반응을 일으키는 분자로, 소화작용은 우리의 몸속에서 일어나는 효소와 기질간의 반응의 대표적인 사례
세포는 시시각각 변하는 환경에 대응하여 필요한 단백질들을 생산, 폐기 및 재활용하는 정교한 시스템을 가지고 있는데, 만일 이 과정에서 오류가 생기면 ‘질병’으로 이어질 수 있다.
따라서 단백질 분해를 조절하는 E3 효소와 기질 간의 관계를 파악하면 관련 질병을 치료하거나 예방할 수 있게 된다. 특히 E3 효소는 단백질 분해의 80%를 담당하는 것으로 알려져 수많은 질병이 관련되어 있을 것으로 예측되고 있다.
그러나 E3 효소와 기질 간의 정보들이 개별 논문과 DB에 흩어져 있어, 단백질 분해 조절과 관련된 세포의 기능과 질병의 특성을 종합적․체계적으로 분석할 수 없었다.
이 교수팀은 모든 E3 효소(2,201개)와 기질(4,896개) 및 그 조절관계(1,671개)에 대한 정보를 통합하여 E3 효소 조절 네트워크 내에 존재하는 관련된 세포의 기능과 질병을 시스템적으로 분석할 수 있는 E3Net을 구축하는데 성공하였다.
이 네트워크는 지금까지 구축된 조절정보를 모두 합친 것보다 무려 10배에 이르는 방대한 양으로, E3 효소가 독자적으로 또는 협력해서 조절하는 세포의 기능과 관련 질병을 정확히 파악할 수 있는 토대가 마련된 첫 사례로서 의미가 크다.
연구팀은 E3Net을 이용하면 각각의 질병과 관련된 단백질들의 분해조절을 담당하는 E3 효소들을 찾을 수 있고, 분해조절 원리와 세포기능 네트워크를 함께 파악하여 질병의 발생 원인이나 환자에 적합한 맞춤형 치료방법을 제공할 수 있는 바이오마커를 발굴할 수 있을 것으로 기대한다.
실제 연구팀은 E3Net을 활용해 암, 뇌심혈관 질환 및 당뇨병 등 현대인의 대표적 질환과 관련된 E3 바이오마커 후보 수십 개를 새롭게 발견하는 등 눈에 띄는 성과를 거두었고, 현재 이를 검증할 후속 연구를 계획하고 있다. 이관수 교수는 “이번 연구결과로 E3 효소와 관련된 단백질 분해조절의 네트워크가 구축되고, 이 네트워크에 존재하는 세포의 기능과 질병의 특이성을 시스템적으로 분석할 수 있게 됨에 따라, E3 효소와 관련된 세포의 기능 연구와 질병 연구에 새로운 전기가 마련되었다”고 연구의의를 밝혔다.
2012.05.01 조회수 19957 -
KAIST 출신 차미영 박사, 트위터 사용자 영향력 분석
- 트위터 팔로워 숫자는 영향력 결정기준으로 무의미
- 팔로워 수에 집착하는 트위터 문화나 현재 광고 기법의 오류를 지적
소셜 미디어(Social media)의 직접링크는 우정에서 공통의 관심사 혹은 최신뉴스나 유명인의 가십까지 모든것을 얻을 수 있다.
이런 직접링크는 정보의 흐름을 결정하며 다른 사람에 대한 사용자의 영향력을 암시하기도 한다. 이것은 바이럴 마케팅(Viral Marketing)과 사회학 분야에서 중요한 개념이다.
대표적인 소셜 미디어인 트위터 연구를 통해 ‘많은 팔로워(follower)를 가진 사람이 인기있는 트위터일 수 있지만 그들의 영향력과는 반드시 관계있는 것은 아니다‘라는 연구결과가 나왔다.
이 연구는 KAIST 전산학과를 졸업학고 독일의 저명한 막스 플랑크(Max Planck)연구소에서 박사후 연구원으로 있는 차미영 박사를 주축으로 하는 연구팀이 트위터 사용자의 영향력(influence)을 어떻게 측정할 수 있을까에 대한 주제를 다룬 것이다.
5천만의 트위터 사용자 정보(User Accounts)와 20억개의 소셜 팔로워 링크(Social Follow Links), 그리고 17억개의 트윗메시지(Tweets) 등 대용량 데이터가 연구자료로 사용됐다.
차 박사팀은 트위터의 이 자료를 통해 트위터의 세가지 기능적인 측면, 트위터 사용자는 정보를 받을 수 있고(indegree), 재전송하고(retweet), 인용하는(mention) 측면에서 영향력을 분석, 비교해 흥미있는 사실을 발견했다.
가장 많이 보는 트위터, 가장 많이 재전송되는 트위터, 가장 많이 언급되는 트위터는 연관성 없이 각각 별개의 요소로 영향력을 행사하고 있었다. 이 세가지 측면에서 선정된 20개의 트위터 가운데 중복된 트윗은 단 두 개뿐이었다. 또한 다른 사람에게 중대한 영향력을 행사하는 트위터 사용자는 전문가로서 특정한 분야에 대해 영향력을 행사하지 않고 광범위한 주제에 걸쳐 중요한 영향력을 행사하고 있었다.
이번결과로 연구팀은 세 가지 결론은 얻었다. 첫째, 많은 팔로워를 가진 유명한 사용자는 정보의 재전송(retweet)와 인용(mention) 측면에서 살펴보면 큰 영향력이 있지 않다.
둘째, 대부분의 영향력 있는 사용자는 다양한 토픽에서 큰 영향력을 가지고 있다.셋째, 영향력은 즉각적으로 또한 우연히 얻어지는 것이 아니라 하나의 주제에 대해 받는 정보의 조건인 트위터 수를 제한하는 일련의 노력으로 얻어진다. 즉, 어떤 주제에 관심이 있을 경우 무작위로 모든 트위터로부터 정보를 제공받지 않고 선별해서 받는다.
해당 연구에서는 이를 ‘백만 팔로워의 오류(The Million Follower Fallacy)‘라고 말한다.
차 박사팀은 이러한 발견이 바이럴 마켓팅에 관한 새로운 견해를 제시하고 있다. 즉, 인기있는 트위터(블로그)를 통한 바이럴 마켓팅 전략이 반드시 효율적이지 않을 수 있다는 견해다. 정보를 받아들이는 표면적인 수치만으로는 사용자의 영향력을 가늠하기 어렵다는 것이다.
KAIST 전산학과 문수복 교수는 “차 박사의 이번 연구는 소셜 미디어 분야에서 트위터가 가지는 무한한 가능성을 제시한 논문으로써 경제학, 사회학, 전산학 등 다양한 학문 분야 간 융합 연구의 디딤돌이 될 연구”이라고 말했다.
특히 트윗 메시지 데이터는 트위터 서비스의 초반부터 모든 사용자가 적은 공개 메시지를 포함하고 있어 앞으로 사회과학의 다양한 문제들을 해결할 수 있는 가능성을 지니고 있다. 이러한 데이터는 2009년 여름 트위터의 허가 아래 수집된 것으로 추후 연구를 위해 http://twitter.mpi-sws.org/에서 공개할 예정이다.
차 박사는 현재 트위터 데이터를 활용하여 이미 국내외 과학자들과 협업을 하고 있다. 이 중 KAIST 전산학과 오혜연 교수와는 트위터의 사용을 통해 행복(happiness)이 전파될 수 있는지를 살펴봄으로써 소셜 미디어가 가진 심리적 기능성을 연구하고 있다. 또한 KAIST 전산학과 정교민 교수와 트위터와 같은 쇼셜 미디어에서 메시지를 더 빠르게 전파시키거나 혹은 메시지의 전파를 막을 수 있는 기법에 대한 연구를 진행중이다.
이번 연구는 뉴욕타임즈와 ReadWriteWeb.com과 같은 유명 블로그 및 소셜 미디어에서 소개된 바 있다. 차 박사는 2008년 2월 KAIST 전산학과 문수복 교수의 ‘첨단 네트워킹 연구실’에서 박사과정을 마쳤다.
<뉴욕타임즈>
http://www.nytimes.com/external/readwriteweb/2010/03/19/19readwriteweb-the-million-follower-fallacy-audience-size-d-3203.html
http://www.readwriteweb.com/archives/the_million_follower_fallacy_audience_size_doesnt_prove_influence_on_twitter.php
<용어설명>
○소셜 미디어(Social media) :
쌍방향 커뮤니케이션이 가능한 인터넷 미디어를 말한다. 신문이나 방송처럼 일방향으로 정보를 전달하는 것이 아니라 사용자들이 참여하고 그 정보를 공유할수 잇도록 만드는 참여형 미디어로 트위터, 블로그, 유투브, UCC 등이 있다. 사람들이 자신의 생각과 의견, 경험, 관점 등을 서로 공유하고 참여하기 위해 사용하는 개방화된 온라인 툴과 미디어 플랫폼으로 가이드와이어 그룹의 창업자인 크리스 쉬플리가 처음 이 용어를 사용하였다. 소셜미디어는 그 자체가 일종의 유기체처럼 성장하기 때문에 소비와 생산의 일반적인 매커니즘이 동작하지 않으며, 양방향성을 활용하여 사람들이 참여하고 정보를 공유하며 사용자들이 만들어 나가는 미디어를 소셜미디어라 부른다.
○ 바이럴 마케팅(Viral Marketing) : 마케팅의 주체가 불특정 다수에게 대량의 메시지를 전달하는 대신 소비자에게 직접 홍보행위를 하도록 한 마케팅. 특정 인플루엔자에 의해서 불러일으킬 수 있는 특정 정보나 이슈가 생성되고 바이러스처럼 전파되어 메가 트랜드로 변이하는 것. 어떤 제품과 서비스에 대해 두 사람 이상의 사람들이 주고받는 커뮤니케이션.
○ indegree : (graph theory)The number of edges directed into a vertex in a directed graph. 이 논문에서는 팔로워 링크를 그래프로 표현할 때 indegree로 표현함.
2010.03.31 조회수 23794 -
전산학전공 황규영 교수팀, 순수 국내기술로 엑스쿼리 지원 XML DBMS 개발 성공
KAIST 첨단정보기술연구센터 소장 황규영(黃奎永, 54, KAIST 전산학과) 교수팀이 한국과학재단의 지원을 받아 XML DBMS (eXtensible Markup Language Database Management System)인 ‘오디세우스/XML"을 순수 국내 기술로 개발하는데 성공했다.
‘오디세우스/XML’은 객체관계형 DBMS (ORDBMS/Object-Relational Database Management System) 및 관계형 DBMS (RDBMS/Relational Database Management System)에 기반하고 있기 때문에 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있으며, 표준 XML 질의 언어인 엑스쿼리(XQuery)를 지원한다.
또한, 복잡한 형태의 질의를 단순한 형태의 질의로 변환하여 처리하는 정규화(normalization) 기술을 탑재하여 질의 처리 성능이 탁월하며, 정보 검색에서 필수인 전문 검색(full-text search)도 지원한다.
黃 교수가 개발한 엑스쿼리를 지원하는 XML DBMS는 오라클, IBM, 마이크로소프트社와 같은 세계적 DBMS 개발사에서도 최근에야 개발이 완료되었을 만큼 고난도의 핵심 기술이다.
총 5만 1천 라인의 C++ 코드로 구성된 ‘오디세우스/XML’은 데이터베이스에 접근하기 위해 사용하는 응용프로그램의 표준 인터페이스를 지원하므로 객체관계형 DBMS 뿐만 아니라 오라클, 마이크로소프트 SQL(structured query language) 서버, IBM DB2(database2)와 같은 다양한 상용 관계형 DBMS에서도 사용 가능하다.
黃 교수는 “최근 소프트웨어 산업에서 XML의 활용범위가 넓어짐에 따라 대량의 XML 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 XML DBMS 수요가 급증하고 있다.”며, "이번에 개발한 오디세우스/XML은 국내 유명 ‘L’전자에 기술 이전 예정이며, 원하는 기업이나 개인에게도 이 기술을 적극 이전하여 국내 소프트웨어 산업 발전에 기여하겠다"고 밝혔다.
2005.11.29 조회수 17604 -
새로운 가상세포 모델링 언어 MFAML 개발
KAIST(총장 로버트 러플린)는 생명화학공학과 이상엽 교수(李相燁, 41, LG화학 석좌교수, 생물정보연구센터 소장)가 이끄는 생물정보연구센터 연구팀이 가상세포 모델의 새로운 국제표준어를 개발하는데 성공, 일반에 공개한다고 24일 밝혔다.
1. 개발 배경
현재까지 국내는 물론 전 세계 생명 과학 분야 기업이나 연구 기관들은 연구 결과로부터 얻어진 생물 정보 데이터를 각기 다른 독자적인 포맷으로 저장해 왔다. 또한 생명 과학 연구에 필요한 분석 도구들도 역시 각자의 언어와 환경을 기반으로 개발된 것이 현실이다.
단순한 서열 분석뿐만 아니라 세포내부 대사물질의 흐름 분석과 같은 복잡한 연구를 위해서는 다양한 형태의 데이터와 정보를 얻고, 이를 여러 가지 분석 도구를 통해 입력 데이터로 넣어서 처리하게 된다. 이때 필요한 데이터와 정보에 쉽게 접근하여 분석하기 위해서는 데이터 포맷의 표준화가 시급하다. 또한 기 개발된 다양한 시스템과 분석 도구들을 연구 목적에 맞게 적절히 결합하여 사용하기 위해서는 각 시스템과 분석 도구간의 상호 운용성 확보가 매우 중요하다.
2. 개발 현황
이처럼 전 세계적으로 다양한 생물 정보 데이터 처리를 위해 국제 표준화가 급속히 진행되는 시점에서 KAIST 이상엽 교수팀은 과학기술부 시스템생물학 연구개발 사업의 일환으로 가상세포 모델의 새로운 국제표준어인 MFAML 개발에 성공, 일반에 공개하게 된 것이다.
李 교수팀은 XML이 지니는 이식성, 재사용성, 확장성, 효율적인 데이터 교환 등의 이점을 활용하여 가상세포 모델을 구조적으로 표현할 수 있는 데이터 서식을 개발하였으며, 특히 가상세포의 다양한 유전학적 또는 환경적 실험조건과 분석결과를 표준화하여 누구나 쉽게 정보를 공유할 수 있고, 다른 분석 환경에서 손쉽게 이용 가능하도록 하였다.
KAIST 생물정보연구센터의 윤홍석 연구원은 “MFAML을 통해 전 세계에 퍼져있는 바이오 정보의 효율적인 활용이 기대되며 정보의 표준화를 통한 기술적, 경제적 이득을 얻을 수 있을 것이다. 또한, 함께 제공되는 라이브러리를 통해 손쉽게 이를 구현 가능하도록 하였다”고 설명했다.
3. 개발성과 및 향후계획
李 교수팀은 기존에 전세계에 공개한 가상세포 초기 모델 프로그램인 메타플럭스넷의 개발과 통합 데이터베이스 시스템인 바이오실리코 구축과 더불어 이번 개발성과를 통해 가상세포 개발에 한 발짝 더 나아가게 되었다. 李 교수는 “기존의 개발한 메타플럭스넷이나 바이오실리코의 경우는 각각의 개별 시스템으로 운용되어 왔으나 이번에 수행한 연구를 통해 각각의 시스템을 하나로 묶을 수 있는 기반을 가지게 되었다. 앞으로도 지속적인 연구와 업그레이드를 통해 다양한 가상세포 모델을 제공하도록 하며, 전 세계의 정보 교환의 기초 도구로 활용될 수 있도록 노력 하겠다”고 밝혔다.
현재 MFAML에 대한 관련 정보는 홈페이지(http://mbel.kaist.ac.kr/mfaml)에서 무료로 다운로드 받을 수 있다.
KAIST 생물정보연구센터의 이동엽 박사는 “조만간 다양한 가상 세포 시뮬레이션이 가능한 획기적인 통합 환경을 제공하게 될 것"이라고 말했다.
한편, 이 연구 성과는 생물정보학 분야 저명 학술지인 英國 옥스퍼드대학출판사가 발간하는 바이오인포메틱스(Bioinformatics)誌에 게재 승인되어 온라인상에 공개되었다. 본 MFAML 관련 개발된 표준화 기술은 대사공학과 연결시켜 현재 국내외 특허 출원중이다.
<용어 설명>
① XML(eXtensible Markup Language) : 주고받는 데이터의 포맷을 표준화해서 데이터 교환을 용이하게 하기 위해 생겨난 정보교환 기술로 인터넷 웹상의 데이터와 각종 문서에 대한 일관된 표준이다.
② MFAML(Metabolic Flux Analysis Markup Language) : 주고받는 데이터의 포맷을 표준화해서 데이터 교환을 용이하게 하기 위해 생겨난 정보교환 기술인 XML을 이용하여 생체 대사흐름을 쉽게 분석할 수 있도록 만들어진 일종의 가상세포모델 표준언어
2005.05.25 조회수 22184