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연구센터 / 사업단 소개

개방형 유전체 빅데이터 전문인력 양성사업단

  • 작성자

    관리자
  • 작성일자

    2018-01-01
  • 조회수

    411

개방형 유전체 빅데이터 전문인력 양성사업단

 



김철민 단장

부산대학교 의과대학 / 유전체 빅데이터 협동과정
kimcm@pusan.ac.kr

 

 

 

 

Ⅰ. 설립배경 및 사업단 소개

 

유전체 분석 기술은 BT-IT 융합 분야로 의생명과학 연구와 산업의 중심에 깊이 자리 잡고 이를 이용한 정밀의학 등 고부가가치 산업으로 발전해가고 있으며, 단순한 개인이나 개체의 유전정보 분석을 넘어서 빅데이터로서의 분석이 필요한 상황으로 고급 공학 기술에 대한 이해가 필요해지고 있다. 또한 이 분야의 전문가는 일반생물학이 아닌 유전학과 유전체학의 고급 의생명 지식과 생물의학통계학과 머신 러닝 등 의생명 빅데이터 분석을 위한 고급 과학과 공학 지식까지 요구하고 있어 융복합 전문 인력 양성의 대표적인 모델이라 할 수 있다. 과학기술정보통신부는 이러한 시대적 수요를 충족시키기 위하여 ‘유전체 빅데이터 분석 전문인력 양성사업’을 추진하여 본 ‘개방형 유전체 빅데이터 분석 전문인력 양성사업단’이 출범하게 되었다. 본 사업에는 부산대학교를 중심으로 가톨릭대학교, 한양대학교, 아주대학교 및 포항공과대학교가 참여하고 있고, 개별 참여 교수 등 약 30분의 전문가가 대학원 교육과 단기 산업체 인력 양성에 참여하고 있다.

 

참여 대학에 대학원 석사, 박사 등 학위과정 구축을 통한 전문가 양성과 동시에 산업체 인력을 전문화하기 위한 단기 과정도 운영하고 있으며, 이를 효율적으로 지원하기 위한 Online Offline 교육 교재와 문제 해결형 PBL 실습자료를 개발하여 공개하는 개방형 운영 시스템을 구축하고 있다. 연구 성과는 우선 사업단 내부의 테스트를 거쳐서 향후 의생명 관련 빅데이터 분석에 관심을 가지는 모든 이들에게 제공될 것이다. 이를 위해 “K-Genome”으로 명명된 개방형 교육을 위한 웹포털 시스템을 구축하며, 참여기관 협업을 위한 인적 교류 체계 ‘K-Genome Consortium’을 구성하고, 연구전용망 ‘K-Genome Net’ 구축을 진행하고 있다. 이와 함께 대학 내에 학위과정을 신설 및 강화하여 전문가를 양성하고 교육기관의 벽을 넘어서 전문 교육을 제공하기 위한 ‘K-Genome Mento’ 프로그램과 실무 전문가 양성 교육 프로그램 ‘K-Genome Pro’ 개발도 진행하고 있다.

 

주관연구기관에는 유전체 빅데이터 분석을 중심으로 하는 교육과 연구 지원 인프라로 약 30 Teraflops의 연산속도를 갖춘 고성능 전산 자원을 설치하여 한국과학기술정보연구원(KISTI)가 제공하는 국가 연구망(KREONET)과 연계하는 인프라를 구축하고 있다. 여기에는 국가생명연구자원정보센터(KOBIC)도 직접 참여하여 인력양성과 다양한 연구자원을 교육용으로 제공하고 있다. 매년 2월에는 ‘K-genome Winter Beach Workshop’이 개최되어 대학원 진학을 앞둔 학생들에게 배경지식을 향상시키는 집중 교육이 제공될 것이며, 본 사업의 개방적 참여를 위하여 유전체 빅데이터 분석 경진대회인 ‘K-Geneme Battle’이 2018년 하반기에 개최될 예정이다.

 

 

Ⅱ. 연구목표

 

1. 연구목표

 

유전체 빅데이터 전문인력 양성사업단의 특징 중 하나는 소속 대학에 학위과정 구축을 통한 전문가 양성과 동시에 개방형 운영 시스템 구축하여 의생명 관련 빅데이터에 관심을 가지는 모든 이에게 필요한 교육 관련 리소스를 제공하는 것이다. 그 일환으로 “K-Genome”으로 명명된 개방형 교육을 위한 웹포털 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 또한, 참여기관 협업을 위한 인적 교류 체계 ‘K-Genome Consortium’을 구성하고, 서버 및 연구전용망 구축을 추진하고 있다. 이와 함께 대학 내에 학위과정을 신설 및 강화하여 분야 전문가를 양성하고, 연 수요를 충족시킬 수 있는 실무 전문가 양성 교육 프로그램 ‘K-Genome Pro’ 개발을 목표로 하고 있다.

 


 

그림 1. K-Genome Consortium 구성

 

 

2. 연구내용

 

본 사업단이 추진하고 내용은 (1) 유전체 빅데이터 분석이 가능한 전문가를 필요로 하는 사회적 수요조사 및 현재 각 기관에서 실시하는 교육의 현황 분석을 근거로 교과목 개발 추진, (2) 유전체 빅데이터 분석 전문인력 양성 웹포털 “K-Genome”으로 개방형 운영 시스템 구축, (3) 참여기관 협업을 위한 서버 및 연구전용망 구축, (4) 대학들의 학위과정 활성화를 위한 최적화된 효율적 대학원 교육 모델 개발, (5) 연 수요를 충족시킬 수 있는 실무 전문가 양성 교육 프로그램 ‘K-Genome Pro’ 개발, (6) 참여기관 협업을 위한 인적 교류 체계로 연구회 구성이다.


 

(1) 수요 조사 및 현재 각 기관에서 실시하는 교육의 현황 분석을 근거로 교과목 개발 추진

대학원 교육 현황 및 수요 조사

- 관련 학회에 협조를 의뢰하여 교육 현황 및 수요 조사 실시
        
·본 사업 참여 교육기관과 정부 지원 교육과정 운영 대학의 강좌 구성을 기본으로 초안 작성

 

연 교육 수요 조사

- 전문가 회의 및 면담을 통해 조사 분석

- 정부 지원 교육 과정 운영 프로그램의 교육 구성을 기반으로 초안 작성

- 학회 지원 교육 프로그램 조사분석

 

 


 

그림 2. 교과목 개발추진 체계

 

 

(2) 유전체 빅데이터 분석 전문인력 양성 웹포털 “K-Genome”으로 개방형 운영 시스템 구축

○ On-line, Off-line 강좌, 및 혼합 강좌 등 교과목에 따른 효율적 교육 방법 계획 수립

교육용 웹사이트 구축 : K-Genome” 독립적 운영 및 개발 교과목 공개 확대

- 유전체 빅데이터 분석 전문인력 양성에 필요한 자료 공유와 인적 교류를 위한 포털 개발

- 협력 기관의 교육용 웹페이지의 장점을 고려한 웹사이트 구축

협력 기관 참여에 의한 저변 확대

 

 

(3) 참여기관 협업을 위한 서버 및 연구전용망 구축

주관기관에 인프라 구축

- 실습용 서버 구축

· 이론 성능 10TFlops 이상, HDD 100TB 이상 자체 구축 참여기관에 제공

- 전용 연구망 KREONET K-Genome Net”구축

· 협력기관 간 1Gbps 이상의 보안 전용망을 KISTI 연구망 지원으로 구축 시작

· 연구 종료 시까지 최대 10Gbps로 증설 추진

· 보안 확보

 


 

그림 3. “K-Genome”과 가능 협력기관

 

 

(4) 대학들의 학위과정 활성화를 위한 최적화된 효율적 대학원 교육 모델 개발

배경 지식이 다양한 융합과학의 특성을 살린 대학원 교육을 위해 최적화된 교육과정 제공을 위한 On-line 교육 모델링 시스템 ‘K-Genome Mento’ 개발 및 웹포털에 탑재

- 전공 진입을 위한 적합성 판단과 교육 계획 수립을 위한 배경(전공) 지식 평가 도구 개발

 

대학원 과정(석사, 방사, 통합)에 필요한 핵심 기본 및 심화 교과목 개발과 표준화

- 국내 대학원 교과목 운영 현황 및 교과 개발 희망 조사를 실시하여 개선안 보고서 도출

- 기본적 교과목 구성을 제시하는 기본 교육 Track을 기본 교과 모듈 단위로 구성하여 개발(전산시스템 전문가, 통계/이론 전문가, 생물 정보 분석 전문가 Track )

- 학생의 희망 진로(취업)를 위한 전문 교육 Track을 심화 교과 모듈 단위로 구성하여 개발

 

 

(5) 연 수요를 충족시킬 수 있는 실무 전문가 양성 교육 프로그램 ‘K-Genome Pro’ 개발

연 수요 조사를 반영하여 직무분석 및 교육 체계 개발 계획 수립

- 연 소속 전문가 참여에 의한 직무 모형 도출과 능력 단위별 직무명세서 작성

 

○ On-, Off-line 연계 실무형 교육 프로그램의 교과목 및 일정표, 교육 이수 체계도 작성

- 예비 교육; 실무교육을 받는데 필요한 배경지식 선수과정으로 Off-On-Off-Line 교육

- 실무 전문가 교육(1-3개월): 준비된 인력을 분석 전문가로 만드는 실무자 양성 PBL 교육

- 직무 능력 향상 교육 (1-3): 전문가 및 CEO/CTO 대상 특정 기술과 주제 단기 교육

 

기존 유사 교육 과정 이수자 및 강사의 의견을 모아보면 예비 교육은 주로 융합 기술 분야의 특성에 기인하므로 선행 학습으로 해결

- 의생명 분야 전공자는 OS 리눅스와 프로그래밍 언어 Python에 취약함

- 컴퓨터과학 분야 전공자는 생물학 일반 지식과 유전학유전체학에 취약함

- 생명통계학을 위해서는 일반통계학에 R에 대한 기본 개념이 필요함

- 예비 교육을 통해서 실무 전문가 교육 전에 집중교육으로 해결할 필요 있음

 

 

(6) 참여기관 협업을 위한 인적 교류 체계로 연구회 구성

유전체 빅데이터 분석 연구회K-Genome Consortium’ 구성 및 운영

교육 성과 확산, 점검 및 인증을 위한 ‘Winter Beach’ 워크숍 정기 개최

입학 전 대학원 진입 준비 학생을 위한 기본 지식 교육으로 매 2월 입학 전에 집중적 집단 교육

전문가와 ‘K-Genome Pro’ 이수자에게 매년 최신 지식과 기술 제공하는 보수 교육을 정규화

공개경쟁을 통한 우수 실무자 발굴을 위한 경진대회 ‘K-Genome Battle’ 개최(장관상 추진)

 

 

 

 

Ⅲ. 기대효과 및 전망

 

K-Genome 사업의 수행과 발전은 융합학문의 특성으로 인해 우수 교원을 골고루 확보하여 균형된 교육을 제공하기 어려운 현실을 극복하여 우수 인력자원 공동 활용의 효과를 만들어내고, 교육 프로그램을 모듈화하고 인증함으로써 생명정보학 교육 과정의 표준을 제시하여 교육의 질 향상될 것으로 기대할 수 있다. 또한 개발된 교육 콘텐츠 공개로 다른 분야 인력의 유입이 쉬워짐으로써 융합연구 활성화 기대해 볼 수 있다. 경제 산업적 측면에서는 본 사업으로부터 배출될 전문가들이 사회적 수요에 배치됨으로 유전체 빅데이터의 산업적 활용 활성화로 다양한 산업적 파생 효과를 창출할 것으로 기대되며, 이는 우수한 인력의 공급과 수요에 ‘신뢰’를 제공하여 이 분야 일자리 활성화와 관련 스타트업의 출현을 유도할 것으로 기대된다.

 

본 사업단의 단장 김철민 교수가 생화학분자생물학회 회원님들께 드리는 말로 글을 마무리한다.

 

K-Genome 사업 참여자들은 국내 교육 및 연구자들과 산업체의 목소리에 귀를 기울여서 이를 교육에 반영하여 수요자 중시의 교육을 제공하고자 하니 관련 전문가들께서 많은 조언을 해주시면 고맙겠습니다. 또한 교육에 참여하고자 하시는 신진 과학자들의 참여 제안도 환영하며 인적 교류를 통한 협력연구의 활성화에도 기여하고자 합니다. 감사합니다. 

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