Sequence and longitudinal data alignment with accelerated DNA analysis
연구 내용
장기 임상·생물데이터의 동기화와 정렬을 고성능 컴퓨팅 관점에서 수행하는 연구
본 연구는 서로 다른 시간축과 관측 단위를 가진 장기 데이터에서 동기화와 정렬 문제를 다룹니다. 상관 기반 시퀀스 정렬로 임상 시계열 데이터 간 대응 관계를 안정적으로 매칭하고, 이후 다운스트림에서 단일 시간 기준의 예측·해석을 가능하게 합니다. 또한 유전체 DNA 분석 가속을 목표로 양자 알고리즘 기반 정렬 연구와, 인-스토리지 컴퓨팅을 활용한 페타스케일 전처리·처리 전략을 병행하여 대규모 데이터 병목을 줄이는 방향으로 설계합니다. 결과적으로 데이터 정렬 정확도와 계산 효율을 함께 고려하는 통합 연구를 수행합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
1편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
2건
연구 흐름
장기 임상 데이터에서 관측 시점이 어긋날 때 발생하는 불일치를 해결하기 위해 동기화용 상관 기반 정렬 알고리즘을 개발했습니다. 이후 이 정렬 문제를 더 큰 범위의 유전체 데이터로 확장하기 위해 DNA 염기서열 분석을 빠르게 수행할 수 있는 컴퓨팅 구조 연구를 준비했습니다. 2024년부터 인-스토리지 컴퓨팅 기반의 전처리·처리 가속 기초연구를 수행하고, 동시에 양자 컴퓨팅 관점에서 유전체 DNA 정렬을 위한 양자 이득과 양자 회로 설계 방향을 검토하는 흐름으로 이어지고 있습니다. 최근에는 알고리즘 수준의 동기화와 하드웨어 수준의 가속을 연결하는 연구를 추진하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
SynchDP: A correlation based sequence alignment algorithm for synchronizing longitudinal clinical data
관련 프로젝트
구분
제목
양자컴퓨팅 기반 유전체 DNA 정렬을 위한 양자 이득 연구
유전체 DNA 염기서열 분석 가속화를 위한 페타스케일 인-스토리지 컴퓨팅 기초연구실