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Target-small decoy search strategy for false discovery rate estimation
No full textBackground: One of the most important steps in peptide identification is to estimate the false discovery rate (FDR). The most commonly used method for estimating FDR is the target-decoy search strategy (TDS). While this method is simple and effective, it is time/space-inefficient because it searches a database that is twice as large as the original protein database. This inefficiency problem becomes more evident as protein databases get bigger and bigger. We propose a target-small decoy search strategy and present a rigorous verification that it reduces the database size and search time while retaining the accuracy of target-decoy search strategy (TDS).
Results: We show that peptide spectrum matches (PSMs) obtained at 1% FDR in TDS overlap ~ 99% with those in our method. (Considering that 1% FDR is used, 99% overlap means our method is very accurate.) Moreover, our method is more time/space-efficient than TDS. The search time of our method is reduced to only 1/4 of that of TDS when UniProt and its 1/8 decoy database are used.
Conclusions: We demonstrate that our method is almost as accurate as TDS and more time/space-efficient than TDS. Since the efficiency of our method is more evident as the database size increases, our method is expected to be useful for identifying peptides in proteogenomics databases constructed from inflated databases using genomic data
빅데이터 분석가 양성과정 운영 사례 연구
No full text본 연구는 목적은 빅데이터 교육과정 운영사례의 소개를 통해 빅데이터 교육과정의 운영을 지원하는데 있다. 4차 산업혁명시대 핵심기술인 빅데이터의 중요성과 함께 빅데이터 전문인력에 대한 수요는 급증하고 있다. 이러한 요구를 반영하듯 많은 빅데이터 교육과정이 개설되고 있지만 빅데이터 교육에 대한 연구는 활발하게 이루어지지 않고 있다. 기존의 수행된 연구들 또한 빅데이터 교육과정 설계를 위한 방향성을 제시하는 논문들로 실제 빅데이터 교육과정 운영에 대한 논의는 부족한 실태이다. 본 연구는 K기관에서 진행한 ‘빅데이터 분석가 양성과정’의 운영사례를 분석하여 빅데이터 교육 운영에 실천적 지침을 제공하고자 한다. 본 연구는 연구방법으로 사례연구를 채택하였다. 연구의 대상은 교육과정에 참여한 훈련생 26명, 강사 8명, 운영자 1명으로 이들을 대상으로 만족도 설문조사와 인터뷰를 진행하였다. 자료 분석은 해당 교육을 직접 운영한 교육운영자 1명과 교육과정 운영 경력이 10년이 넘는 교육전공자 1명이 함께 수행하였다. 훈련생의 만족도 조사결과를 분석한 결과 훈련생들은 질의응답에 성실한 강사들에게 높은 만족도를 가지고 있는 것으로 확인되었다. 하지만 이론과 실습이 이어지는 강의의 체계성과 학습환경에 불만을 가진 것으로 확인하였다. 강사 인터뷰를 통해 연구원에 소속되어 있는 강사들은 강의준비에 어려움을 느끼는 것을 확인하였으며, 실습에 보조인력이 부족하여 실습 운영이 어려움을 토로하였다. 운영자는 빅데이터 전문가 섭외에 어려움을 느끼고 있었으며, 훈련생 관리, 학습환경에 어려움을 느끼는 것으로 확인하였다. 본 연구의 결과는 빅데이터 교육과정의 원활한 운영을 위해 학습자 수준에 맞는 기초역량 교육을 제공하고 데이터 분석을 위한 실습환경을 구성하여 학습자의 빅데이터 분석에 대한 집중도를 높일 필요가 있는 것을 확인하였다. 또한 데이터 분석 실무능력 함양을 위한 실습 위주의 교과목을 운영하고 장기 실습과정의 원활한 운영을 위한 가이드를 개발할 필요가 있다고 제안한다
The Effect of Patent Acquisition on Subsequent Patenting Activity
No full textThe importance of the patent market has increased in the high technology market due to open innovation and social efficiency. As most high-tech firms cannot rely on their own repository of technologies, they need to employ external technologies. These can be acquired through mergers and acquisitions (M&A) or from the patent markets, which is often referred to as open innovation. Because of insufficient comprehensive data and the complexity and contingency provision of the contract, there have been only a few empirical studies on patent transactions. This study seeks to understand the patenting activities of patent buyers after acquisition. By merging patent bibliographies and patent assignment information, the original dataset was prepared to investigate the patent acquisition activities of the patentees who were granted patents from 2007 to 2011 and their patent application activities from 2012 to 2016. The factors affecting patent production and acquisition and the relationship between patent acquisition and subsequent production were examined. The results show that the patent acquisition activity depends on the applicant type and technology field, and affects the future patent production of the applicant. Thus, observing a competitor's patent acquisition activities gives insights into the future direction of its technology development
A Bi–LSTM and k-NN Based Method for Detecting Major Time Zones of Overloaded Vehicles
No full textOverloaded vehicles such as large cargo trucks tend to cause large traffic accidents. Such traffic accidents often bring high mortality rates, including injuries and deaths, and cause fatal damage to road structures such as roads and bridges. Therefore, there is a vicious circle in which a lot of the budgets is spent for accident restoration and road maintenance. It is important to control overloaded vehicles that are around roads in urban areas. However, it often takes a lot of manpower to track down on overloaded vehicles at appropriate interception points during a specific time. Moreover, the drivers tend to avoid interception by bypassing the interception point, while exchanging interception information with each other. In this work, the main bridges in a city are chosen as the interception point. Since installing vehicle-weighing devices on the road surface is expensive and the devices cause frequent faults after the installation, inexpensive general-purpose Internet of Things (IoT) sensors, such as acceleration and gyroscope sensors, are installed on the bridges. First, assuming that the sensing value of the overloaded vehicle is different from the nonoverloaded vehicle, we investigate the difference in the sensed values between the overloaded and nonoverloaded vehicles. Then, based on the hypothesis, we propose a new method to identify prime time zones with overloaded vehicles. Technically, the proposed method comprises two steps. In the first step, we propose a new bridge traffic classification model using Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) that automatically classifies time series data to either high or low traffic condition. The Bi-LSTM model has higher accuracy than existing neural network models because it has a symmetric neural network structure, by which input information can be processed in forward and backward directions. In the second step, we propose a new method of automatically identifying top-k time zones with many overloaded vehicles under the high traffic condition. It first uses the k-Nearest Neighbor (NN) algorithm to find the sensing value, most similar to the actual sensing value of the overloaded vehicle, in the high traffic cluster. According to the experimental results, there is a high difference of the sensing values between the overloaded and the nonoverloaded vehicle, through statistical verification. Also, the accuracy of the proposed method in the first step is ~75%, and the top-k time zones in which overloaded vehicles are crowded are identified automatically
국가 데이터 교환 체계 개발 및 구축 전략
Full text link인터넷으로 대표되는 현재의 네트워크는 전 세계 주요 거점에 분산되어 있는 인터넷 교환 노드(IXP)를 중심으로 운영되고 있다. 최근 클라우드 데이터센터를 기반으로 한 구글, 아마존, 마이크로소프트 등의 글로벌 컨텐츠 사업자의 인터넷 트래픽 점유율의 증가와 데이터집약형 과학으로 대표되는 거대과학분야 빅데이터 기반의 글로벌 협력 프로젝트의 출연 등으로 인터넷 생태계 또한 기존의 인터넷 접속에서 데이터 위주로 변화하고 있다. 이러한 현상으로 다양한 네트워크 간 대용량 데이터 전송에 있어 기존의 IXP로는 불가능하여 대용량 데이터 교환에 최적화된 데이터 교환 노드의 개발과 구축이 유럽, 미국을 중심으로 크게 이슈화 되고 있다.
이에 데이터 교환 노드 핵심 기술 이슈 및 국내외 관련 동향을 살펴보고, 중립성, 투명성, 개방성이 필수적으로 요구되는 데이터 교환 노드에 대한 기술 개발 및 구축 방안에 대해 제언하고자 한다. 이를 통해 국가 데이터 교환 노드를 조기에 개발 및 구축함으로써 국가 전체의 데이터 활용률을 크게 높임은 물론, 데이터를 기반으로 한 디지털 전환의 가속화를 가능하게 할 것이다
Activation of Ontact Research Using Science & Technology Knowledge Infrastructure ScienceON
Full text linkAs data-based research activities and outcomes increase and ontact or non-face-to-face activities become common, the demand for easy utilization of resources, tools, functions, and easily accessible information required for research in the R&D sector has increased accordingly. With the rapid increase in the demand for collaborative research based on online platforms, research support institutions strive to provide venues for research activities that merge various information and functions. ScienceON, an integrated science & technology (S&T) knowledge infrastructure service developed and operated by the Korea Institute of S&T Information (KISTI), supports open collaboration by connecting and merging all the information, functions, and infrastructure required for research activities. This paper describes the online research activity support tool provided by ScienceON and the remarkable results achieved through this activity. Specifically, the excellent creation of the following flow of meta-material research activities in the ontact space is elucidated. First, the papers required for a meta-material analysis are retrieved, virtual simulation is conducted with the experimental data extracted from the papers, and research data are accumulated. ScienceON's tools for supporting ontact research activity will play a role as an important service in the era of digital transformation and open science
ASTI MARKET INSIGHT 75: UV 소독장비
No full text1. UV 소독장비는 식음료, 제약, 상하수를 포함한 다양한 분야에 적용이 가능하며, 뛰어난 확장성으로 미래 성장이 기대된다.
2. UV 소독장비 관련 기업은 하수도정비기본계획으로부터 UV 소독조 보유시설에 대한 정보를 습득할 수 있다.
3. 식음료 분야의 HACCP 인증 확대 기류는 식음료 제조시설의 위생관리 공정에서 UV 소독장비의 도입을 촉진시킬 것으로 기대된다.
4. 세계 UV 소독장비의 시장은 2021년 4,758백만 달러에서 연평균 14.0 % 성장하여, 2026년에는 9,161백만 달러의 규모가 될 것으로 전망된다.
5. 국내 UV 소독장비의 시장은 2021년 119백만 달러에서 연평균 16.0 % 성장하여, 2026년에는 250백만 달러의 규모가 될 것으로 전망된다.
6. UV 소독장비는 감염병의 유행과 안전한 먹거리에 대한 사회적 요구 등 시장의 성장을 견인하는 긍정적 요인들이 많기 때문에 UV시장에 기진출한 기업은 장기적인 포지셔닝 전략 수립이 필요한 것 같다