KR101991923B1 - 키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법 - Google Patents

키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법이 개시된다. 생물학적 체계정보 검색 장치는, 카테고리화되고 계층화되어 구성된 키워드 리스트와 키워드 리스트에 포함된 각 대상 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서가 저장된 키워드 DB; 복수의 생물학적 체계정보 인과모형 및 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 생물학적 체계정보 정의 문서가 저장된 생물학적 체계정보 DB; 상기 키워드 리스트에 포함된 대상 키워드들 중 하나 이상이 선택 키워드로 지정되면, 상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 상기 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 결과값을 산출하는 유사성 평가부; 및 유사도 결과값이 높은 순서로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 인과모형에 관한 검색 결과를 사용자 단말에 제공하는 검색 결과 재구성부를 포함한다.

Description

키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법{Search device and method for biological system information using keyword hierarchy}
본 발명은 키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 생물학 분야에서 폭발적으로 증가하는 문헌으로부터 설계자가 원하는 생물학적 지식을 빠르고 정확하게 추출하거나 검색할 수 있도록 하는 방안이 요구되고 있다.
이를 통해, 생물학적 지식을 이용하여 반영구적 접합 방법을 개발하거나, 생체 모방 로봇에 대한 피아 식별 방법 등의 개발을 위한 아이디어를 찾는 등 다양한 기술 분야에 대해 효과적인 개발 방향이 제시될 수 있기 때문이다.
그러나, 생물학적 지식에 대한 종래의 검색 알고리즘은 설계자의 인지적 탐색(cognitive search) 과정을 지원하기에 현저히 부족한 실정이다.
또한 유전자서열 등 생물체에 관한 통합적 정보를 제공하기 위해 인터넷을 통해 접속 가능한 생물 정보 검색 서비스도 일부 구현되어 있으나, 이는 생물체의 생물학적 관계에 한정된 제한적인 정보를 제공할 뿐, 물리적 관계 등 다양한 정보를 통합적으로 검색 가능하도록 제공하지는 못하고 있다.
이외에도 생물학적 개체명을 이용해 생물학적 문서로부터 생물학적 개체명들간의 관계를 추출하는 기술도 공개되어 있으나, 이 기술 역시 생물체의 생물학적 관계에 한정된 정보에 기반하고 있다.
일반적으로 종래의 생물 정보 검색 서비스는 전공 지식을 가지는 전문가들을 대상으로 하고 있어, 대부분의 일반 사용자들이 목적에 부합하도록 해당 시스템을 활용하기 어려운 문제점도 있었다.
아울러 다양한 측면과 다양한 문제 해결 방식에 관련된 생물 정보를 다양하게 검색하기 위해서는 각 경우에 대한 문제 정의뿐 아니라 정확한 검색 쿼리(즉, 키워드 조합)를 설정할 필요가 있다. 그러나, 전공지식을 가진 사용자일지라도 다양한 각도에서 문제를 묘사하거나 기술해내는 것은 쉽지 않은 일이며, 일반 사용자의 경우에는 거의 불가능한 사항이라 할 수 있다.
이와 같이, 종래의 생물학적 지식에 대한 검색 시스템들은 매우 제한적인 정보만을 대상으로 하여 키워드 검색 방식이나 영상 정합도에 따른 단순 검색 결과를 제공하는 한계가 있으며, 다양한 측면과 다양한 문제 해결 방식에 관련된 생물 정보의 검색이 용이하지 않은 한계가 있다.
한국공개특허 제10-2015-0125093호(유전자와 질병간의 관계를 포함하는 문장 검색 엔진) 한국등록특허 제10-0478792호(2차원 젤 이미지를 이용한 단백질 검색 장치 및 방법)
본 발명은 생체모방설계(Bio-inspired Design)에서 모방 및 활용의 대상이 되는 자연계의 생물학적 체계(Biological system), 즉 물리적 관계(Physical relations), 생태학적 관계(Ecological relations)와 생물학적 관계(Biological relations)를 포함하는 생물학적 체계정보를 종합적 인과 모형으로 구현하고, 온톨로지로 구축함으로써, 생체 모방 설계에서 설계자들이 다양한 정보와 조건을 이용한 효과적인 검색을 실시할 수 있게 하고, 이를 통해 설계자들의 창의적 설계를 도모할 수 있도록 하는 키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명은 응용 대상이 되는 각 제품/서비스 분류군에서 계층화되어 구성된 키워드들 중 하나 이상을 선택 지정하여 생물학적 체계정보를 검색할 수 있으므로, 보다 유연하게 다양한 생물학적 아이디어 소스들을 탐색하고 응용의 기회로 삼을 수 있는 키워드 계층 구조를 이용한 생물학적 체계정보 검색 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 생물학적 체계정보 검색 장치로서, 카테고리화되고 계층화되어 구성된 키워드 리스트와 상기 키워드 리스트에 포함된 각 대상 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서가 저장된 키워드 DB; 복수의 생물학적 체계정보 인과모형 및 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 생물학적 체계정보 정의 문서가 저장된 생물학적 체계정보 DB; 상기 키워드 리스트에 포함된 대상 키워드들 중 하나 이상이 선택 키워드로 지정되면, 상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 상기 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 결과값을 산출하는 유사성 평가부; 및 유사도 결과값이 높은 순서로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 인과모형에 관한 검색 결과를 사용자 단말에 제공하는 검색 결과 재구성부를 포함하는 생물학적 체계정보 검색 장치가 제공된다.
각각의 생물학적 체계정보 인과모형은 대응되는 각각의 생물체에 대해 상태 변화(CoS) 요소, 물리적 현상(PPH) 요소, 물리적 효과(PEF) 요소, 인풋(Input) 요소, 생태학적 현상(EPH) 요소, 생태학적 행동(EBH) 요소, 기관(Organ) 요소, 조직(Part) 요소, 엔티티(Entity) 요소 및 액션(Action) 요소인 노드(node)들 각각에 대해 미리 지정된 규칙에 따라 하나 이상의 어휘가 색인되어 구조화된 정보일 수 있다.
상기 유사성 평가부는, 복수의 선택 키워드가 지정된 경우, 상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 각 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 산출값을 산출한 후, 각각의 유사도 산출값을 미리 지정된 방식으로 연산하여 상기 유사도 결과값을 산출하고, 하나의 선택 키워드가 지정된 경우에는 산출된 유사도 산출값이 상기 유사도 결과값으로 이용될 수 있다.
상기 유사성 평가부는 LDA(Latent Dirichlet Allocation), LSI/LSA 및 k-means 중 하나 이상인 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 상기 유사도 산출값을 산출할 수 있다.
상기 생물학적 체계정보 DB에는 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 대표 정보가 더 저장되고, 상기 검색 결과에 상응하여 상기 사용자 단말에 표시되는 검색 결과 정보는 지정된 선택 키워드에 상응하는 식별 정보를 중심으로 연결선으로 연결되거나 미리 지정된 이격 간격을 가지도록 복수의 대표 정보가 배치되며, 상기 복수의 대표 정보는 유사도 결과값이 높은 순서로 선정된 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 인과모형 각각에 상응하는 대표 정보일 수 있다.
상기 연결선의 길이 및 상기 이격 간격은 유사도 결과값에 의해 결정되고, 유사도 결과값이 클수록 상대적으로 짧은 연결선의 길이 및 이격 간격을 가지도록 미리 지정될 수 있다.
상기 연결선 또는 이격 간격 내에는 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 물리적 효과(PEF) 요소로 기재된 정보가 표시될 수 있다.
상기 대표 정보는 상기 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 썸네일 이미지 및 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티(entity) 요소로 기재된 정보일 수 있다.
상기 검색 결과 정보에 포함된 대표 정보는 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형에 접근하도록 하는 링크 정보를 가지도록 할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 생물학적 체계정보 검색 장치에서 수행되는 생물학적 체계정보 검색 방법에 있어서, 카테고리화되고 계층화되어 구성된 키워드 리스트, 상기 키워드 리스트에 포함된 각 대상 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서, 복수의 생물학적 체계정보 인과모형, 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 생물학적 체계정보 정의 문서가 데이터베이스에 미리 저장되는 단계; 상기 키워드 리스트에 포함된 대상 키워드들 중 하나 이상을 선택 키워드로 지정받는 단계; 상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 상기 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 결과값을 산출하는 단계; 및 유사도 결과값이 높은 순서로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 인과모형에 관한 검색 결과를 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하는 생물학적 체계정보 검색 방법이 제공된다.
각각의 생물학적 체계정보 인과모형은 대응되는 각각의 생물체에 대해 상태 변화(CoS) 요소, 물리적 현상(PPH) 요소, 물리적 효과(PEF) 요소, 인풋(Input) 요소, 생태학적 현상(EPH) 요소, 생태학적 행동(EBH) 요소, 기관(Organ) 요소, 조직(Part) 요소, 엔티티(Entity) 요소 및 액션(Action) 요소인 노드(node)들 각각에 대해 미리 지정된 규칙에 따라 하나 이상의 어휘가 색인되어 구조화된 정보일 수 있다.
상기 유사도 결과값을 산출하는 단계는, 상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 각 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 산출값을 산출하는 단계; 및 산출된 유사도 산출값을 미리 지정된 방식으로 연산하여 상기 유사도 결과값을 산출하는 단계를 포함하되, 상기 유사도 산출값은 LDA(Latent Dirichlet Allocation), LSI/LSA 및 k-means 중 하나 이상인 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다.
상기 데이터베이스에는 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 대표 정보가 더 저장되고, 상기 검색 결과에 상응하여 상기 사용자 단말에 표시되는 검색 결과 정보는 지정된 선택 키워드에 상응하는 식별 정보를 중심으로 연결선으로 연결되거나 미리 지정된 이격 간격을 가지도록 복수의 대표 정보가 배치되며, 상기 복수의 대표 정보는 유사도 결과값이 높은 순서로 선정된 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 인과모형 각각에 상응하는 대표 정보일 수 있다.
상기 연결선의 길이 및 상기 이격 간격은 유사도 결과값에 의해 결정되고, 유사도 결과값이 클수록 상대적으로 짧은 연결선의 길이 및 이격 간격을 가지도록 미리 지정될 수 있다.
상기 연결선 또는 이격 간격 내에는 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 물리적 효과(PEF) 요소로 기재된 정보가 표시될 수 있다.
상기 대표 정보는 상기 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 썸네일 이미지 및 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티(entity) 요소로 기재된 정보일 수 있다.
상기 검색 결과 정보에 포함된 대표 정보는 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형에 접근하도록 하는 링크 정보를 가지도록 할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 물리적 관계, 생태학적 관계와 생물학적 관계를 포함하는 생물학적 체계를 종합적 인과 모형으로 구현하고, 온톨로지로 구축함으로써, 생체 모방 설계에서 설계자들이 다양한 정보와 조건을 이용한 효과적인 검색을 실시할 수 있게 하고, 이를 통해 설계자들의 창의적 설계를 도모할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한 단순히 생물체의 생물학적 개체명(예를 들어 학명 또는 통속명), 또는 연관된 구조(structure)(예를 들어 유전자, 질병명 등)를 이용하여 제한적으로 검색하던 종래와 달리, 생물체에 관련한 종합적 또는 생태학적 정보를 검색 및 활용할 수 있는 효과도 있다.
또한 응용 대상이 되는 각 제품/서비스 분류군에서 계층화되어 구성된 키워드들 중 하나 이상을 선택 지정하여 생물학적 체계정보를 검색할 수 있으므로, 보다 유연하게 다양한 생물학적 아이디어 소스들을 탐색하고 응용의 기회로 삼을 수 있는 효과도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보 검색 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 키워드들의 계층 구조를 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 키위드 정의 문서를 예시한 도면.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 구성을 예시한 도면.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보 인과모형을 구성하는 온톨로지 구조를 예시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사성 평가 과정을 설명하기 위한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 검색 방법을 나타낸 순서도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 검색 과정을 나타낸 화면 표시의 예시도.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 검색 결과 화면의 다른 예시도.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…모듈"의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보 검색 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 키워드들의 계층 구조를 설명하기 위한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 키위드 정의 문서를 예시한 도면이다. 도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 구성을 예시한 도면이고, 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보 인과모형을 구성하는 온톨로지 구조를 예시한 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 유사성 평가 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 생물학적 체계정보 검색 시스템은 생물학적 체계정보 검색 장치(110)와 사용자 단말(130)을 포함할 수 있다.
도 1에는 사용자 단말(130)이 유선 또는/및 무선 통신망을 통해 생물학적 체계정보 검색 장치(110)에 접속하여 생물학적 체계정보 검색 장치(110)를 이용하여 생물학적 체계정보에 대한 검색 서비스를 이용하는 경우가 예시되었으나, 필요시 생물학적 체계정보 검색 장치(110)와 사용자 단말(130)이 일체화되어 구현될 수도 있음은 당연하다.
다른 경우의 일 예로서, 사용자 단말(130)에 키워드 정보가 저장되고 또한 후술될 검색쿼리 지정부(116)와 검색결과 재구성부(120)가 구비되도록 구성될 수도 있다. 이 경우, 사용자 단말(130)에 저장된 대상 키워드들 중 선택된 선택 키워드가 조합된 검색 쿼리를 생물학적 체계정보 검색 장치(110)로 전송하고, 생물학적 체계정보 검색 장치(110)로부터 수신된 검색 결과를 재구성하여 표시 화면상에 디스플레이하게 될 것이다.
이외에도, 생물학적 체계정보 검색 장치(110)에 구비된 하나 이상의 구성요소가 사용자 단말(130)에 구비되어 생물학적 체계정보 검색 장치(110)와 사용자 단말(130)의 개별 동작이 일부 달라지도록 다양하게 변형될 수 있음은 당연하다.
도 1을 참조하면, 생물학적 체계정보 검색 장치(110)는 키워드 정보 DB(112), 생물학적 체계정보 DB(114), 검색 쿼리 지정부(116), 유사성 평가부(118) 및 검색결과 재구성부(120)를 포함할 수 있다.
키워드 정보 DB(112)에는 카테고리로 구분되고 제품/서비스 분류명을 최상위 분류로 하여 계층화된 키워드 리스트(도 2의 (a)에 도시된 계층 구조 참조)가 미리 저장되고, 각각의 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서(definition document)가 미리 저장될 수 있다(도 3 참조).
도 2 및 도 7의 키워드 팔레트 영역(715)에 예시된 바와 같이, 키워드 리스트는 각각의 키워드들이 Raw material, Industrial equipment, Supplies, End user products, Services 등과 같은 제품/서비스 분류명이 최상위 분류로 할당되고, 그 하부에 상위 분류, 하위 분류 및 상세 그룹이 계층화되어 배치된 트리 구조로 설정될 수 있다.
예를 들어, 마약 대항제(Narcotic antagonists)라는 키워드는 (최상위분류) End User Products > (상위 분류) Drugs and Pharmaceutical Products > (하위 분류) Central nervous system drugs > (상세 그룹) Narcotic antagonists의 위치에 배치될 수 있을 것이다.
또한, 혈관성 두통 및 편두통 치료제(Drugs used for vascular and migraine headaches)라는 키워드는 (최상위 분류) End User Products > (상위분류) Drugs and Pharmaceutical Products > (하위 분류) Central nervous system drugs > (상세 그룹) Drugs used for vascular and migraine headaches의 위치에 배치될 수 있을 것이다.
후술되는 바와 같이, 키워드들이 카테고리화되고 계층화되어 제시되는 키워드 팔레트 영역(715)이 사용자 단말(130)의 표시 화면 일측에 디스플레이되면, 사용자는 최상위 분류부터 순차적으로 선택하여 하부 계층으로 진행함으로써 원하는 키워드를 선택할 수 있다.
또한 키워드 정보 DB(112)에 미리 저장된 키워드 정의 문서들 중에서, 키워드 리스트에 포함된 대상 키워드들 중 선택된 선택 키워드에 대응되는 키워드 정의 문서는 후술될 각각의 생물학적 체계정보 정의 문서와의 유사성 평가를 위해 이용된다. 참고로, 도 3은 마약 대항제(Narcotic antagonists)라는 키워드에 대한 키워드 정의 문서를 예시하고 있다.
유사성 평가는 2개의 정의 문서들(definition documents)간의 유사도를 판단하여 수치화된 유사도 결과값을 생성할 수 있는 방법이면 아무런 제한없이 적용될 수 있다. 예를 들어 LDA(Latent Dirichlet Allocation), LSI/LSA, k-means 등과 같은 유사성 평가 알고리즘이 이용될 수 있다. 이중, LDA 알고리즘은 하나의 문서가 가지고 있는 주제(topic)과 다른 문서가 가지고 있는 주제의 유사성으로 문서간의 유사도를 계산하는 알고리즘으로서, 0에서 1사이의 값으로 정규화된 유사도 결과값을 출력한다.
생물학적 체계정보 DB(114)에는 복수의 생물학적 체계정보가 미리 저장되고, 각각의 생물학적 체계정보에는 도 4a에 예시된 바와 같이 생물학적 체계정보 인과모형(도 4a의 (a) 참조), 썸네일 이미지(도 4a의 (b) 참조), 생물학적 체계정보 정의문서(도 4a의 (c) 참조)가 포함될 수 있다. 여기서, 썸네일 이미지는 검색 결과를 사용자 단말(130)의 표시 화면상에 디스플레이할 때, 시인성을 향상시키기 위한 대표 정보(740, 도 7 참조)로 활용될 수 있다.
생물학적 체계정보 인과모형은 생체모방설계(Bio-inspired Design)에서 모방(mimicking) 및 활용(application)의 대상이 되는 개별적인 생물체 내부에서의 물리적 현상, 생화학적 현상 등을 물리적 관계, 생태학적 관계와 생물학적 관계로 특정한 정보이다. 생물학적 체계정보 인과모형은 개체(entity) 간의 상호 작용이나 복수의 종(species)들간의 상호 작용까지 확장될 수도 있다.
즉, 생체 모방 설계에서 하나의 생물체(organism)가 직접적으로 모방되는 경우도 있으나, 생물체 내부의 생물학적 현상, 여러 개체(entity)들이 발생시키는 상호작용, 혹은 다양한 생물체 종(species)들이 발생시키는 상호 작용들이 직간접적으로 응용되는 경우도 많기 때문에, 설계자들이 넓은 범주에서의 다양한 아이디어를 도출할 수 있도록 개별 생물체 또는 생물체들이나 종 간의 상호작용까지 체계적으로 구성될 수 있다.
예를 들어, 생물학적 체계정보 인과모형으로서, 유럽 찌르레기가 알콜 중독을 해독하기 위해 알콜 분해를 촉진하는 내용이 저장되어 관리되는 경우, 알콜 분해 촉진을 위한 제품을 개발하고자 하는 설계자는 사용자 단말(130)을 이용하여 생물학적 체계정보 검색 장치(110)에 접속한 후, 적절한 검색 키워드(예를 들어, 알콜 분해 촉진 등)를 이용하여 생물학적 체계정보 검색을 실시함으로써 유럽 찌르레기에 관한 정보를 제공받아 활용할 수 있을 것이다.
생물학적 체계정보 인과모형의 실제적인 생성 과정 등에 대해서는 본 발명자가 이미 출원한 한국특허출원 제10-2017-0003066호(생물학적 체계정보 검색 시스템 및 방법)에 구체적으로 설명되어 있으므로, 편의상 본 명세서에서는 이에 관한 내용의 기재는 생략하기로 한다. 그러나, 특허출원 제10-2017-0003066호에 기재된 기술적 사상과 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용으로 기재된 내용이 모두 본 명세서에 포함되는 것으로 인정되어야 함은 당연하다.
이하, 도 4b를 참조하여 생물학적 체계정보 인과모형의 구조와 특징에 대해 간략히 설명한다.
생물학적 체계정보 인과모형은 물리적 관계(Physical Relations), 생태학적 관계(Ecological Relations), 생물학적 관계(Biological Relations)를 포함하여 구성될 수 있다.
물리적 관계에서, 인풋(Input)(예를 들어, 에너지, 신호 또는/및 물질 인풋)은 물리적 효과(PEF, Physical Effects)를 작동(activate)시키고, 물리적 효과는 물리적 현상(PPH, Physical Phenomena)으로 생성(create)되며, 물리적 현상은 상태 변화(CoS, Change of State)를 생성(create)하고, 상태 변화는 액션(action)으로 해석(interpret)된다.
여기서, 물리적 관계는 하나의 생물체가 특정 목적(action, goal)을 달성하기 위하여 어떤 물리적 변화(CoS, Change of State)를 겪으며, 어떤 물리적 효과(PEF, Physical Effects)를 통해서 어떤 물리적 현상(PPH, Physical Phenomena)을 초래하는지 등을 인과 관계 방식으로 표현한 정보이다.
구체적으로, 물리적 변화(COS)는 목적을 달성하기 전 상태와 최종 결과 사이에 상태(state)가 어떻게 변화했느냐에 관한 것으로서, 사전 상태(Pre condition)와 사후 상태(Post condition)의 정적인 상태(state)가 동적인 관계로 색인된다.
물리적 효과(PEF)는 목적을 달성하는데 사용한 전략에 관한 것으로, 통상적으로 생태학사전, 물리학사전 등에 등재되어 정의(definition)가 존재하는 전략들(즉, 해당 단어와 상응하는 정의)로 색인된다.
물리적 현상(PPH))은 어떤 전략이 구체적으로 어떻게 실시되었는지에 관한 것으로서, 그것이 구체적으로 어떻게 실시되었는지를 명시적으로 나타내기 위해 전문가들에 의해 미리 작성된 기능어휘 사전(동사를 담당함)과, 목적어로서 명사를 담당하는 에너지 사전, 물질 사전, 신호 사전에 정의된 용어들이 동사와 목적어의 관계로 조합되어 색인될 수 있다.
예를 들어, 유럽 찌르레기가 알콜을 해독한다면, 알콜 해독은 액션(Action)에 해당되고, 물리적 변화(CoS)는 높은 알콜 농도가 낮은 알콜 농도로 변화되는 것이며, 중독 치료는 물리적 효과(PEF)에 해당될 수 있다. 따라서 알콜 분해 촉진이라는 물리적 현상(PPH)으로 액션, 즉 목적이 달성되는 것이다.
구체적으로, '많은 알콜 분자'라는 인풋은 '알콜 중독 치료'라는 물리적 효과를 작동시키고, '알콜 중독 치료'라는 물리적 효과는 '알콜 분해 촉진'이라는 물리적 현상을 생성하며, '알콜 분해 촉진'이라는 물리적 현상은 '높은 알콜 농도'(즉, 사전 상태(Pre condition))를 '낮은 알콜 농도'(즉, 사후 상태(Post condition))로 만드는 상태 변화를 생성하고, 이러한 상태 변화는 최종적으로 '알콜 해독'이라는 액션으로 해석될 수 있다. 또한 분석적 관점에서 다시 '알콜 해독'의 액션은, '많은 알콜 분자'의 인풋이라는 원인으로 재해석될 수도 있다.
또한, 액션이 생태학적 현상(EPH, Ecological Phenomena)으로 해석(interpret)되며, 따라서 액션은 특정 생물체가 어떠한 행동(또는 습성)을 수행하기 위해서 취하게 된 물리적 '전략'으로 이해될 수 있다.
예를 들어 유럽 찌르레기가 '알콜이 함유된 발효된 과일을 먹게 될 가능성이 높다'는 생태학적 관계를 인식한 경우, 알콜 중독 치료제를 개발하고자 하는 설계자는 유럽 찌르레기의 생태학적 관계에서 알콜 해독이 필요한 알콜 중독자의 생태학적 관계를 유추할 수 있고, 따라서 전술한 유럽 찌르레기가 취한 해당 행동(습성)을 수행하기 위해서 취하게 된 물리적 전략인 '알콜 해독'의 액션을 알콜 중독 치료제를 개발하기 위한 디자인 전략으로 응용할 수 있을 것이다.
수집된 생물학적 문서에 알콜 해독 능력을 가지는 유럽 찌르레기에 관한 내용이 기재되어 있는 경우를 예로 들어, 어휘 사전 DB에 미리 저장된 어휘로 구조화된 생물학적 체계정보의 일 예를 예시하면 하기 표 1과 같다. 물론 유럽 찌르레기가 다양한 특성을 가지고 있는 경우라면, 각각의 노드(즉, Input, PEF 등)에 대응되도록 각각 저장되는 어휘들은 보다 많아지고 다양해질 수도 있을 것임은 당연하다.
Input <알콜 화합물> <Alcohol>
Physical Effects <알콜 중독 치료> <Alcoholism-treatment>
Physical Phenomena <촉진하다>+<알콜 분해> <Catalyze> + <Alcohol+Decomposition>
Change of State <높은 알콜 농도> + <낮은 알콜 농도> <High+Density+of+Alcohol> + <Low+Density+of+Alcohol>
Action <알콜 해독> <Alcohol+Detoxification>
Ecological Phenomena <섭취하다> + <발효된 과일> <Ingest> +
<Fermented+Fruit>
Ecological Behaviors <알콜 남용> <Alcohol+Abuse>
Organ <알콜 분해 효소> <Enzyme>
Part <위> <Stomach>
Entity <유럽 찌르레기> <European-starling> + <Sturnus vulgaris>
다른 예로서, 도 4a의 (c)로 예시된 바와 같이 생물학적 체계정보 정의문서가 "독성 수액을 열매 안에 만들어서 초식 동물로부터 자신을 보호하는 Hura 나무"인 경우, 이에 대응하는 생물학적 체계정보 인과모형은 하기 표 2와 같이 구성될 수 있을 것이다.
Input <알콜 화합물> <Alcohol>
Physical Effects <중독> <Addiction>
Physical Phenomena <초래하다>+<마비> <Induce> + <Paralysis>
Change of State <정상 감각 시스템> +
<비정상 감각 시스템>		 <Normal+Sensory+Nervous+
System> +
<Disordered+Sensory+Nervous+ System>
Action <독 생성> <Toxification>
Ecological Phenomena <퇴출하다> + <초식동물> <Expel> + <Herbivore>
Ecological Behaviors <식물들의 방어행동(초식에 저항)> <Plant+defence+against+
Herbivory>
Organ <독성수액> <Toxic+sap>
Part <열매> <Fruit>
Entity <Hura 나무> <Hura-tree> + <Hura>
도 4b와 전술한 표 1과 2에서 각각 확인되는 바와 같이, 생물학적 체계정보의 생물학적 관계는 기관(Organ), 조직(Part), 엔티티(Entity)로 구성된다. 생물학적 관계는 생물학적 현상이 생물체(organism)의 어떤 조직(Part)의 어떤 기관(Organ)과 연관되어 있는지를 나타내며, 조직(Part)은 기관(Organ)이 속한 조직(Part)을 의미한다.
엔티티는 각각의 생물학적 체계정보가 어떤 생물체(organism)와 관련되어있는지를 색인하는 요소로서, 기관(Organ)과 조직(Part)의 소유자이며, 바로 그 생물학적 현상을 관찰할 수 있는 생물체이다.
예를 들어, 무지갯빛(iridescent color)을 생성해내는 풍뎅이인 경우, 풍뎅이가 엔티티(Entity)로 색인되고, 큐티클(cuticle)은 풍뎅이의 쉘(shell)에 속한 부분이므로 생물학적 시스템의 조직(Part)은 쉘(shell)로 색인되며, 쉘(shell)의 큐티클이 연관된 기관(Organ)으로 색인될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 검색 쿼리 지정부(116)는 사용자 단말(130)로부터 수신된 검색 키워드에 상응하는 선택 정보를 이용하여 생물학적 체계정보의 검색을 수행할 검색 쿼리를 지정하고, 검색 쿼리를 유사성 평가부(118)로 제공한다.
예를 들어, 도 2와 도 7에 예시된 바와 같이, 카테고리화되고 계층화된 대상 키워드들 중에서 사용자가 Narcotic antagonists와 Drugs used for vascular and migraine headaches를 검색 키워드로 선택한 경우라면, 검색 쿼리는 이들 2개의 검색 키워드의 집합으로 지정될 것이다.
유사성 평가부(118)는 검색 쿼리에 포함된 각 검색 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서를 키워드 정보 DB(112)에서 추출한 후, 생물학적 체계정보 DB(114)에 저장된 각각의 생물학적 체계정보 정의 문서와의 유사도를 평가한다. 유사성 평가는 예를 들어 LDA 알고리즘 등과 같이 2개의 정의 문서들간의 유사도를 평가하여 수치화된 유사도 산출값을 생성할 수 있는 방법이면 아무런 제한없이 적용될 수 있다.
유사성 평가부(118)에 의한 유사성 평가는 도 5에 예시된 바와 같이 검색 쿼리에 포함된 각각의 검색 키워드별로 개별 수행된다. 즉, 각 검색 키워드의 키워드 정의 문서에 대한 각 생물학적 체계정보 정의 문서와의 유사도를 평가하여 각 검색 키워드에 대한 유사도 산출값이 산출되고(도 5의 (a)와 (b) 참조), 각 검색 키워드에 대한 유사도 산출값을 이용하여 유사도 결과값이 산출된다(도 5의 (c) 참조).
유사도 결과값은 수치값으로 표현되어, 각각의 생물학적 체계정보와 검색 쿼리의 유사도가 큰 순서대로 나열될 수 있는 산출 방식으로 충분하다. 예를 들어 유사도 결과값은 각 유사도 산출값들의 곱셈값, 합산값, 평균값 등으로 산출될 수 있다.
유사성 평가부(118)에 의한 유사성 평가 결과에 기초하여, 검색결과 재구성부(120)는 유사도 결과값이 큰 순서대로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보들 각각에 상응하는 대표 정보(740)가 포함된 검색 결과를 사용자 단말(130)로 제공한다.
대표 정보(740)는 예를 들어 도 7에 예시된 바와 같이 생물학적 체계정보에 상응하는 썸네일 이미지일 수 있다. 이외에도, 생물학적 체계정보 인과모형 중 엔티티(Entity) 요소의 정보(예를 들어, "Hura 나무"와 같은 텍스트)가 대표 정보(740)로 지정되는 등 다양할 수 있다.
각각의 대표 정보(740)는 생물학적 체계정보 인과모형 등에 접근할 수 있는 링크 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 사용자가 사용자 단말(130)의 표시 화면에 디스플레이된 임의의 대표 정보(740)를 클릭하면, 사용자 단말(130)은 검색결과 재구성부(120)를 통하거나 생물학적 체계정보 DB(114)에 직접 접속되어 관련 정보를 제공받고, 검색 결과 표시 영역(725, 도 7 참조)에 제공받은 관련 정보를 표시하게 될 것이다.
또한 검색결과 재구성부(120)는 검색 쿼리에 상응하는 식별 정보(745)와 생물학적 체계정보에 상응하는 대표 정보(740)가 도 7에 예시된 바와 같이 연결선으로 연결되도록 표시하거나, 소정의 간격만큼 이격되어 표시되도록 할 수 있다.
이 경우, 연결선의 길이나 이격된 간격의 크기는 해당 생물학적 체계정보에 대해 평가된 유사도 결과값에 의해 결정될 수 있다. 즉, 유사도 결과값이 큰 경우에는 상대적으로 짧은 길이의 연결선 또는 이격 거리를 가지도록 설정할 수 있을 것이다.
또한 검색결과 재구성부(120)는 식별 정보(745)와 대표 정보(740)를 연결하는 연결선이나 이격 공간 내에 생물학적 체계정보 인과모형 중 물리적 효과(PEF) 요소의 정보를 추가 정보(745, 도 7 참조)로 표시함으로써, 사용자가 검색 결과의 의미를 보다 효과적으로 파악하도록 할 수도 있다.
다시 도 1을 참조하면, 사용자 단말(130)은 예를 들어 컴퓨터 장치, 스마트폰, 타블렛 피씨 등과 같이 유선 또는/및 무선 통신망을 통해 생물학적 체계정보 검색 장치(110)에 접속하여 생물학적 체계정보에 대한 검색 서비스를 이용할 수 있는 디지털 처리 장치일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 검색 방법을 나타낸 순서도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 검색 과정을 나타낸 화면 표시의 예시도이며, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 생물학적 체계정보의 검색 결과 화면의 다른 예시도이다.
도 6 내지 도 8에서는 이해의 편의를 위해 검색 키워드가 2개 이상인 경우를 예로 들어 도시되었으나, 검색 키워드가 한 개로 한정된 경우가 제외되지 않음은 당연하다.
도 6을 참조하면, 단계 610에서 생물학적 체계정보 검색 장치(110)는 통신망을 통해 접속한 사용자 단말(130)로 카테고리화되고 계층화된 대상 키워드들의 집합인 키워드 리스트를 제공한다.
키워드 리스트는 생물학적 체계정보의 검색을 위해 접속된 사용자 단말(130)의 표시 화면에 표시되는 검색 화면의 일 영역인 키워드 팔레트 영역(715, 도 7 참조) 내에 표시되도록 구성될 수 있다. 물론, 키워드 팔레트 영역(715)은 예를 들어 각 계층별로 구성된 드롭다운 메뉴 형태 등으로 구성되는 등 그 구현 방식은 다양할 수 있다.
검색 화면은 도 7에 예시된 바와 같이, 검색 키워드 입력창(710), 키워드 팔레트 영역(715), 검색 쿼리 확인 영역(720) 및 검색 결과 표시 영역(725)을 포함할 수 있다.
검색이 실시되기 이전에 검색 결과 표시 영역(725)이 예를 들어 구글 검색 엔진 등과 같이 빈 공간으로 표시될 수도 있다.
또는, 도 7의 (a)와 같이, 사용자의 탐구욕을 자극하기 위해 복수의 생물학적 체계정보에 상응하는 목(Order)과 학명(Scientific name)이 클라우드 네트워크의 형태로 디폴트(default) 표시되도록 할 수도 있다. 이는 사용자에게 낯선 목의 생물체들이 가진 생화학적 또는 물리적인 기능들을, 사용자에게 익숙한 목의 생물체들이 가진 생화학적 또는 물리적인 기능들로부터 거꾸로 찾아나갈 수 있다는 힌트를 주기 때문이다.
다시 도 6을 참조하면, 단계 620에서 생물학적 체계정보 검색 장치(110)는 사용자 단말(130)로부터 검색 키워드에 상응하는 선택 정보를 수신하고, 선택 정보에 상응하도록 검색 쿼리를 지정한다.
도 7의 (b)에 예시된 바와 같이, 키워드 팔레트 영역(715)에는 카테고리화되고 계층화된 대상 키워드들이 표시되고, 사용자가 임의의 대상 키워드를 클릭한 경우, 해당 대상 키워드는 검색 키워드로서 검색 키워드 입력창(710)으로 입력되어 표시된다.
사용자는 키워드 팔레트 영역(715)을 이용하여 예를 들어 (최상위분류) End Use Products > (상위 분류) Drugs and Pharmaceutical Products > (하위 분류) Central nervous system drugs > (상세 그룹) Narcotic antagonists의 순서로 선택하여 Narcotic antagonists를 검색 키워드로 추가할 수 있을 것이다.
사용자가 원하는 검색 키워드들이 검색 키워드 입력창(710)에 입력되도록 한 후, 미리 지정된 검색(search) 버튼을 클릭하면, 검색 키워드 입력창(710)에 입력된 키워드들이 검색 키워드로 확정되고, 이들에 대한 선택 정보가 확정되며, 이를 이용하여 검색 쿼리가 지정될 수 있다.
검색 쿼리에 포함된 검색 키워드들은 도 7의 (c)에 예시된 바와 같이, 검색 쿼리 확인 영역(720)에서 확인될 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 단계 630에서 생물학적 체계정보 검색 장치(110)는 검색 쿼리에 포함된 검색 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서를 키워드 정보 DB(112)에서 추출한 후, 생물학적 체계정보 DB(114)에 저장된 각각의 생물학적 체계정보 정의문서와의 유사도를 평가하여 유사도 산출값을 생성한다. 유사성 평가는 예를 들어 LDA 알고리즘 등과 같이 2개의 정의 문서들간의 유사도를 평가하여 수치화된 유사도 산출값을 생성할 수 있는 방법이면 아무런 제한없이 적용될 수 있다.
단계 630은 검색 쿼리에 포함된 검색 키워드들 각각에 대해 개별적으로 실시되고, 각 검색 키워드에 대한 유사도 산출값이 생성된다.
단계 640에서 생물학적 체계정보 검색 장치(110)는 각 검색 키워드에 대해 개별적으로 산출된 유사도 산출값을 이용하여, 각 생물학적 체계정보에 대한 유사도 결과값을 생성한다.
유사도 결과값은 수치값으로 표현되어, 각각의 생물학적 체계정보와 검색 쿼리의 유사도가 큰 순서대로 나열될 수 있는 산출 방식으로 충분하다. 유사도 결과값은 예를 들어 각 유사도 산출값들의 곱셈값, 합산값, 평균값 등으로 산출될 수 있을 것이다.
단계 650에서 생물학적 체계정보 검색 장치(110)는 유사도 결과값이 큰 순서대로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보들을 결정하고, 결정된 생물학적 체계정보들 각각에 상응하는 대표 정보(740)(예를 들어, 썸네일 이미지, 엔티티 요소 정보 등)가 포함된 검색 결과를 사용자 단말(130)로 제공한다.
검색 결과 표시 영역(725)에 표시되는 검색 결과는, 도 7의 (c)에 예시된 바와 같이, 검색 쿼리(즉, 검색 키워드들의 집합)에 상응하는 식별 정보(730)와 복수의 대표 정보(745) 각각이 연결선으로 연결된 형태로 표시될 수 있다.
이때, 연결선의 길이는 유사도 결과값이 클수록 짧은 길이가 되도록 미리 지정될 수 있으며, 생물학적 체계정보 인과모형 중 물리적 효과(PEF)의 정보가 추가 정보(745)로 더 표시되도록 함으로써, 사용자가 각 생물학적 체계정보의 유사도 정도와 검색 결과의 의미를 효과적으로 파악하도록 할 수 있다.
또는 검색 결과 표시 영역(725)에 표시되는 검색 결과는 도 8에 예시된 바와 같은 화면 구성에 따라 표시될 수도 있다.
유사도 결과값이 큰 순서대로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보들을 결정하고, 결정된 생물학적 체계정보들 각각에 상응하는 대표 정보(740)가 카드 타입으로 표시될 수 있다. 각각의 검색 결과에 대응되는 카드의 크기는 도 8에 예시된 것과 같이 다양한 크기를 가질 수 있다.
검색 결과 표시 영역(725)은 크게 상대적으로 큰 면적을 가지는 카드들이 배치된 제1 영역(810)과 상대적으로 작은 면적을 가지는 카드들이 배치된 제2 영역(820)으로 화면 분할된다.
제1 영역(810)에는 미리 지정된 수량(도면에서는 6개 예시)의 카드가 화면 분할 방식으로 배치될 수 있으며, 유사도 결과값이 큰 순서대로 면적이 큰 카드에 맵핑되어 대표 정보가 표시되게 할 수 있다. 제1 영역(820)에 속하는 카드에는 링크가 삽입되어 있어, 자세한 정보 확인이 가능하게 할 수 있다.
제2 영역(820)에는 제1 영역(810)에 속하는 카드와 동일하거나 보다 작은 면적을 가지는 카드들이 화면 분할 방식으로 배치되며, 유사도가 낮지만 관계가 있을 수 있는 생물학적 체계정보들의 대표 정보(예컨대, 썸네일 이미지)가 표시될 수 있다. 제2 영역(820)에 속하는 카드들에는 링크가 삽입되어 있지 않을 수 있으며, 사용자의 호기심을 유발하기 위한 목적으로 도시될 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 생물학적 체계정보 검색 시스템은 생체모방설계에서 모방 및 활용의 대상이 되는 생물학적 체계정보를 다양한 목적 및 측면에서 용이하게 검색하여 활용할 수 있도록 함으로써 설계자들의 창의적 설계를 도모할 수 있도록 하는 특징이 있다.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110 : 생물학적 체계정보 검색 장치 112 : 키워드 정보 DB
114 : 생물학적 체계정보 DB 116 : 검색 쿼리 지정부
118 : 유사성 평가부 120 : 검색결과 재구성부
130 : 사용자 단말 710 : 검색 키워드 입력창
715 : 키워드 팔레트 영역 720 : 검색 쿼리 확인 영역
725 : 검색 결과 표시 영역

Claims (17)

  1. 생물학적 체계정보 검색 장치로서,
    카테고리화되고 계층화되어 구성된 키워드 리스트와 상기 키워드 리스트에 포함된 각 대상 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서가 저장된 키워드 DB;
    복수의 생물학적 체계정보 인과모형 및 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 생물학적 체계정보 정의 문서가 저장된 생물학적 체계정보 DB;
    상기 키워드 리스트에 포함된 대상 키워드들 중 하나 이상이 선택 키워드로 지정되면, 상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 상기 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 결과값을 산출하는 유사성 평가부; 및
    유사도 결과값이 높은 순서로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 정의 문서에 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형에 관한 검색 결과를 사용자 단말에 제공하는 검색 결과 재구성부를 포함하되,
    각각의 생물학적 체계정보 인과모형은 상응하는 각 생물체를 단위로 하여 물리적 관계(Physical Relations), 생태학적 관계(Ecological Relations), 생물학적 관계(Biological Relations)를 포함하여 구성되고,
    상기 물리적 관계에서 인풋(Input) 요소는 물리적 효과(PEF) 요소를 작동(activate)시키고, 물리적 효과 요소는 물리적 현상(PPH) 요소로 생성(create)되며, 물리적 현상 요소는 상태 변화(CoS) 요소를 생성하고, 상태 변화 요소는 액션(action) 요소로 해석(interpret)되도록 정리되며,
    상기 생태학적 관계에서 상기 액션 요소는 생태학적 현상(EPH) 요소로 해석되고, 생태학적 행동(EBH) 요소는 상기 생태학적 현상 요소를 생성하도록 정리되며,
    상기 생물학적 관계는 상기 액션 요소를 생성시키는 조직(Part) 요소를 가지는(has) 엔티티(Entity) 요소와 상기 조직 요소에서 생성되어 상기 물리적 효과 요소를 작동시키는 기관(Organ)을 포함하도록 정리되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생물학적 체계정보 인과모형은 대응되는 상기 상태 변화 요소, 상기 물리적 현상 요소, 상기 물리적 효과 요소, 상기 인풋 요소, 상기 생태학적 현상 요소, 상기 생태학적 행동 요소, 상기 기관 요소, 상기 조직 요소, 상기 엔티티 요소 및 상기 액션 요소인 노드(node)들 각각에 대해 미리 지정된 규칙에 따라 하나 이상의 어휘가 색인되어 구조화된 정보인 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 유사성 평가부는,
    복수의 선택 키워드가 지정된 경우, 상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 각 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 산출값을 산출한 후, 각각의 유사도 산출값을 미리 지정된 방식으로 연산하여 상기 유사도 결과값을 산출하고,
    하나의 선택 키워드가 지정된 경우에는 산출된 유사도 산출값이 상기 유사도 결과값으로 이용되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 유사성 평가부는 LDA(Latent Dirichlet Allocation), LSI/LSA 및 k-means 중 하나 이상인 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 상기 유사도 산출값을 산출하는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 생물학적 체계정보 DB에는 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 대표 정보가 더 저장되고,
    상기 검색 결과에 상응하여 상기 사용자 단말에 표시되는 검색 결과 정보는 지정된 선택 키워드에 상응하는 식별 정보를 중심으로 연결선으로 연결되거나 미리 지정된 이격 간격을 가지도록 복수의 대표 정보가 배치되며,
    상기 복수의 대표 정보는 유사도 결과값이 높은 순서로 선정된 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 인과모형 각각에 상응하는 대표 정보인 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 연결선의 길이 및 상기 이격 간격은 유사도 결과값에 의해 결정되고,
    유사도 결과값이 클수록 상대적으로 짧은 연결선의 길이 및 이격 간격을 가지도록 미리 지정되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 연결선 또는 이격 간격 내에는 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 물리적 효과(PEF) 요소로 기재된 정보가 표시되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 대표 정보는 상기 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 썸네일 이미지 및 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티(entity) 요소로 기재된 정보인 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 검색 결과 정보에 포함된 대표 정보는 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형에 접근하도록 하는 링크 정보를 가지는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 장치.
  10. 생물학적 체계정보 검색 장치에서 수행되는 생물학적 체계정보 검색 방법에 있어서,
    카테고리화되고 계층화되어 구성된 키워드 리스트, 상기 키워드 리스트에 포함된 각 대상 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서, 복수의 생물학적 체계정보 인과모형, 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 생물학적 체계정보 정의 문서가 데이터베이스에 미리 저장되는 단계;
    상기 키워드 리스트에 포함된 대상 키워드들 중 하나 이상을 선택 키워드로 지정받는 단계;
    상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 상기 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 결과값을 산출하는 단계; 및
    유사도 결과값이 높은 순서로 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 정의 문서에 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형에 관한 검색 결과를 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하되,
    각각의 생물학적 체계정보 인과모형은 상응하는 각 생물체를 단위로 하여 물리적 관계(Physical Relations), 생태학적 관계(Ecological Relations), 생물학적 관계(Biological Relations)를 포함하여 구성되고,
    상기 물리적 관계에서 인풋(Input) 요소는 물리적 효과(PEF) 요소를 작동(activate)시키고, 물리적 효과 요소는 물리적 현상(PPH) 요소로 생성(create)되며, 물리적 현상 요소는 상태 변화(CoS) 요소를 생성하고, 상태 변화 요소는 액션(action) 요소로 해석(interpret)되도록 정리되며,
    상기 생태학적 관계에서 상기 액션 요소는 생태학적 현상(EPH) 요소로 해석되고, 생태학적 행동(EBH) 요소는 상기 생태학적 현상 요소를 생성하도록 정리되며,
    상기 생물학적 관계는 상기 액션 요소를 생성시키는 조직(Part) 요소를 가지는(has) 엔티티(Entity) 요소와 상기 조직 요소에서 생성되어 상기 물리적 효과 요소를 작동시키는 기관(Organ)을 포함하도록 정리되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 생물학적 체계정보 인과모형은 대응되는 상기 상태 변화 요소, 상기 물리적 현상 요소, 상기 물리적 효과 요소, 상기 인풋 요소, 상기 생태학적 현상 요소, 상기 생태학적 행동 요소, 상기 기관 요소, 상기 조직 요소, 상기 엔티티 요소 및 상기 액션 요소인 노드(node)들 각각에 대해 미리 지정된 규칙에 따라 하나 이상의 어휘가 색인되어 구조화된 정보인 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 유사도 결과값을 산출하는 단계는,
    상기 생물학적 체계정보 DB에 저장된 복수의 생물학적 체계정보 정의 문서들 각각과 각 선택 키워드에 상응하는 키워드 정의 문서와의 유사도 산출값을 산출하는 단계; 및
    산출된 유사도 산출값을 미리 지정된 방식으로 연산하여 상기 유사도 결과값을 산출하는 단계를 포함하되,
    상기 유사도 산출값은 LDA(Latent Dirichlet Allocation), LSI/LSA 및 k-means 중 하나 이상인 유사도 평가 알고리즘을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 데이터베이스에는 각 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 대표 정보가 더 저장되고,
    상기 검색 결과에 상응하여 상기 사용자 단말에 표시되는 검색 결과 정보는 지정된 선택 키워드에 상응하는 식별 정보를 중심으로 연결선으로 연결되거나 미리 지정된 이격 간격을 가지도록 복수의 대표 정보가 배치되며,
    상기 복수의 대표 정보는 유사도 결과값이 높은 순서로 선정된 미리 지정된 수량의 생물학적 체계정보 인과모형 각각에 상응하는 대표 정보인 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 연결선의 길이 및 상기 이격 간격은 유사도 결과값에 의해 결정되고,
    유사도 결과값이 클수록 상대적으로 짧은 연결선의 길이 및 이격 간격을 가지도록 미리 지정되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 연결선 또는 이격 간격 내에는 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 물리적 효과(PEF) 요소로 기재된 정보가 표시되는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 대표 정보는 상기 생물학적 체계정보 인과모형에 상응하는 썸네일 이미지 및 상기 생물학적 체계정보 인과모형의 엔티티(entity) 요소로 기재된 정보인 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 검색 결과 정보에 포함된 대표 정보는 상응하는 생물학적 체계정보 인과모형에 접근하도록 하는 링크 정보를 가지는 것을 특징으로 하는 생물학적 체계정보 검색 방법.
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