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유전자 분석, 과거와 미래를 연결하다

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유전자 분석 시장 현황 국내 대표 건설사인 현대건설이 세계적인 과학기기 업체인 미국 '써모 피셔 사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)', 국낸 대표적인 유전자 분석, 검사 서비스 기업 '마크로젠'과 3자 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 건설과 실험기기, 유전자 분석이라는 이질적인 업종의 대표 주자들이 만난 것은 아파트 입주민에게 유전자 검사를 통한 맞춤형 건강 서비스를 제공하기 위한 것으로 보여진다. 현대건설은 언론보도를 통해 식단, 운동, 수면 관리부터 병원과 연계한 응급 의료 서비스까지 차별화된 케어 서비스를 제공하겠다는 청사진을 밝히기도 하였다. [현대건설, 써모 피셔 사이언티픽, 마크로젠 3사 업무협약] 개인의 유전 정보를 비즈니스에 활용하겠다고 나선 것은 현대건설만이 아니다. 제약사와 병원들은 일찍부터 질병 관련 유전자로 맞춤형 치료를 제공하기 위한 시도에 나섰다. 현재는 건설이나 화장품, 백화점처럼 질병과 상관없는 업종들까지 유전자 정보에 관심을 보이고 있다. 질병뿐 아니라 미용과 운동, 식성 등 개인의 생활과 관련된 모든면에서 유전적 정보가 유용해졌기 때문이다. 유전자 분석업체들은 '유전 정보의 민주화'가 의료비 절감하는 동시에 유전자에 기반을 둔 새로운 커뮤니티 서비스까지 촉발할 것이라고 전망하고 있다. 건설에서 유통, 화장품까지 유전자 바람 현대건설이 유전자 분석 서비스로 기대하는 것은 입주민의 '올 라이프케어 하우스(All Life-care House)'이다. 힐스테이트나 디에이치가 단순한 '생활공간'을 넘어 '삶의 가치를 높이는 곳'으로 진화해온 만큼 이번에는 건강관련 케어 서비스까지 함께 제공한다는 것이다. 유전자 검사는 마크로젠이 맡고, 써모 피셔는 검사 장비를 제공할 것으로 보이며, 마크로젠 회장은 "가족의 유전 정보를 해독하면 질병이나 외모, 식성이 어떻게 유전됐는지 더 잘 알 수 있다"며 '가족사를...

라이프로그 빅데이터 플랫폼과 활용

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라이프로그 빅데이터 플랫폼이 하는 일 라이프로그(lifelog)는 개인의 일상(life)에 대한 기록(log)을 의미한다. 안전하게 저장된 데이터를 분석, 융합하여 수요자 맞춤형 데이터를 제공하는 역할을 수행하는 것이 '라이프로그 빅데이터 플랫폼'이다. 라이프로그 빅데이터를 구성하는 데이터로는 병원에서 생성되는 질환별 라이프록, 개인의 모바일에서 생성되는 생활패턴 라이프로그, 의료기기에 적용된 IoT(사물인터넷) 기술을 통해 생성되는 의료측정 라이프로그, 개인이 섭취하는 음식 정보를 통해 생성되는 식습관 라이프로그들이 모여 빅데이터로 만들어진다.  이러한 빅데이터들을 개인을 식별할 수 없도록 비식별화하고 데이터를 활용할 수 있도록 품질, 표준화 단계를 거쳐 데이터를 유형별로 플랫폼에 적재하여 실시간 분석용 DB, 맞춤형 데이터 마트를 연구자 및 산업에서 활용할 수 있도록 한다. 라이프로그 빅데이터 플랫폼 주요 서비스 1. 데이터 상품 데이터를 제공하는 기관들은 보유하고 있는 데이터들을 상품별로 데이터를 정제하고 제공한다. 2. 데이터 시각화 데이터를 활용하여 다양한 시각화 차트를 만들어 공유할 수 있다. 3. 데이터 분석 서비스 기업이나 연구자가  데이터를 직접 다루기 어려운 경우 라이프로그 빅데이터 분석센터(기업지원센터)에 요청하여 분석 결과를 받아갈 수 있도록 지원한다. 4. API 서비스 라이프로그 빅데이터를 활용하여 개발되어진 분석 서비스들은 API 방식으로 기업과 연구자가 활용할 수 있도록 제공하고 있으며, 현재 제공되고 있는 서비스로는 다음과 같다. - 성별(남성/여성/전체) 혈액검사결과에 대한 당뇨집단과 정상집단의 요약통계량(평균/중위수/표준편차)을 제공한다. - 연령대별(40대/50대/60대/70대) 혈액검사결과에 대한 당뇨집단과 정상집단의 요약통계량(평균/중위수/표준편차)을 제공한다. - 비만도에 따른 혈액검사결과에 대한 당뇨집단과 정상집단의 요약통계량(평균/중위수/표준편차)을 제공한다. [라이프로그 빅데이터 플랫폼 사이트 :...

잠자는 보물, 다크 데이터

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다크 데이터 (Dark Data) 지금 사용하는 개인 컴퓨터를 살펴보면 다양하는 폴더와 파일이 자리 잡고 있으며, 폴더에 담긴 파일은 데이터이다. 이러한 데이터 중 최근 생성한 파일, 최근 자주 사용하는 파일 외에 얼마나 많은 데이터를 활용하고 있을까? 폴더에는 문서 파일, 이미지 및 영상 파일, 유틸리티 프로그램을 비롯해 공간 효율을 위해 압축해둔 파일 등이 있다. 그런데 폴더를 보면 재생한지 오래된 음악 파일이나, 과거의 회의 자료와 각종 문서가 그대로 쌓여 있다. 언제 다운로드했는지 혹은 만들었는지 기억조차 없는 파일이 있다. 이처험 수많은 데이터가 저장되어 있지만 활용하지 않는 데이터를 '다크 데이터(Dark Data)'라고 한다. 다크 데이터는 다른 데이터와 연결되지 않고 고스란히 남아 있다. 사용자조차 존재 여부를 모르는 채 보유하고 있는 데이터는 사용자의 컴퓨터나 클라우드 서비스 등 어디에나 존재한다.    다크 데이터는 무엇인가? 다크 데이터는 빅데이터와 비슷하지만, 구조화되어 있지 않고 일반적으로 더는 사용하지 않는 데이터를 말한다. 기업이나 비즈니스 활동에서 수집, 처리하지만 특별한 목적을 위해 사용되는 데이터가 아니다. 많은 회사가 생성하고 수집한 데이터를 저장하지만, 데이터로 어떻게 활용해야 할지 몰라 그냥 두곤한다. 로그 파일이나 오래전에 작성된 문서 등이 이에 해당한다. 대부분의 다크 데이터는 구조화되지 않은(Unstructured) 비정형 데이터이다. 오디오나 비디오, 이미지 파일 등으로 사용자의 행동이나 음성 정보 등이 포함된다. 일반적으로 흔히 찾아보거나 접근하는 데이터가 아니고 워낙 양이 많아 특별한 수집, 분석 도구가 필요하다. 다크 데이터의 종류는 산업별로 굉장히 다양하다. 날씨를 기록하기 위해 수집하는 데이터도 있고 이커머스에서 쇼핑할 때 발생하고 수집되는 데이터도 있다. 서버나 시스템에 기록되는 각종 로그 파일과 위치 데이터, CCTV 녹화 영상, 고객 상담 기록, 회의록 등과 같은 데이터도 포함된다. 일...