연구 단계별 추진 계획
1단계: 기반 구축
• 다중오믹스 데이터 수집 및 큐레이션
• 데이터베이스 스키마 설계
• 기본 검색 시스템 개발
• 파일럿 웹 애플리케이션 구축
• 데이터 표준화 프로토콜 수립
2단계: 분석 시스템
• 메타분석 모듈 개발
• 대화형 시각화 시스템 구축
• AI/ML 모델 개발 및 학습
• 능동형 학습 알고리즘 구현
• 베타 버전 출시 및 검증
3단계: AI 통합
• LLM 기반 전문가 챗봇 구축
• RAG 시스템 구현
• 성능 최적화 및 확장성 개선
• 외부 검증 및 피드백 반영
• 최종 서비스 출시
데이터 처리 흐름도
논문 데이터 수집
→
데이터 큐레이션
→
표준화 및 통합
→
AI 분석
→
시각화 & 서비스
주요 기능 모듈
🔍 실시간 검색 엔진
• Elasticsearch 기반 고속 검색
• 유전자 발현, 돌연변이, 표현형별 필터링
• 시맨틱 검색 및 동의어 확장
• 외부 DB API 연동 (NCBI, Ensembl)
📊 메타분석 시스템
• 분석 모듈별 그래프 자동 생성
• 이질성 분석 (I², Q-test)
• 민감도 분석
• 출판 편향 검정
📈 대화형 시각화
• Network 분석 시각화
• Pathway enrichment 히트맵
• 주요 변이의 Manhattan Plot
• 시계열 발현 분석 플롯
🤖 AI 분석 모듈
• Transformer 기반 예측 모델
• 능동형 학습 알고리즘
• Transfer learning 지원
• 모델 성능 지속적 개선
💬 전문가 챗봇
• 근골격계 노화 특화 LLM
• RAG 시스템 구현
• 다국어 지원 (한/영)
• 실시간 질의응답
🔄 데이터 파이프라인
• Apache Airflow 자동화
• 실시간 논문 수집
• 자동 QC 및 검증
• 버전 관리 시스템
핵심 기술 스택
Frontend
React.js + TypeScript
D3.js for Visualization
Backend
Node.js + Python
FastAPI + Express
Database
PostgreSQL + MongoDB
Elasticsearch
AI/ML
PyTorch + Transformers
scikit-learn
Infrastructure
AWS/GCP
Docker + Kubernetes
Workflow
Apache Airflow
Git-based Versioning
기대 성과 지표
10,000+
바이오마커 데이터
10+
SCI 논문 발표
1,000+
연구자 사용자
3+
특허 출원