오늘은 식의약 학술 논문 검색 사이트 'FaDiss (파디스)'에 대해 알아보겠습니다.
1. 'FaDiss (파디스)' 란?
'FaDiss (파디스)'는 'Food and Drug Integrated Search System'의 약자이며, 식품과 의약품에 대한 정보를 보다 쉽고 빠르고 편하게 찾아볼 수 있게 해주는 시스템입니다.
전문적인 지식과 정보를 찾기 위해 학술 논문을 참고해야 할 때, 빅데이터를 통해 연구자들은 원하는 주제와 키워드로 빠르고 쉽게 자료들을 찾아 원문을 이용할 수 있습니다.
학술논문, 학위논문, 연구보고서, 학술지, 학술대회논문 등 여기저기 흩어져 있는 식의약학 관련 학술 자료들을 한 곳에서 쉽게 검색할 수 있다는 것이 가장 큰 장점입니다.
다시 말해, 학계에서 쏟아지는 식의약품에 대한 연구결과에 지금까지는 일반인들이 쉽게 접근할 수 없었지만 이제는 그렇지 않다는 것입니다.
'FaDiss (파디스)'가 빅데이터를 기반으로 다양한 정보들을 제공하면서도, 대용량 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 기술을 활용해, 식품과 의약품 성분 사이의 연관성을 도출하고 그래프 형태로 제공하기 때문에 사용자들은 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
또한 사용자들은 'FaDiss (파디스)'에서 제공하는 정보에 대해 평가할 수 있는데 이 평가를 통해 데이터 분석 당시 활용된 키워드에 점수를 부여하게 되고 또다른 빅데이터가 됩니다.
결과적으로는 이렇게 모인 자료들이 정확도를 높인다고 할 수 있습니다.
일반인들의 학술 정보 검색 외에도 'FaDiss (파디스)'는 더 큰 효용가치가 있을 것으로 여겨지는데, 여기서 찾은 자료들을 바탕으로 보다 나은 식품과 신약을 개발한다든지 공공기관에서 활용할 수 있는 통계자료가 된다든지 식품 및 의약품을 개발하고자 하는 기업에서 활용할 수 있는 자료가 되고, 식품 및 의약품의 유용성과 위해성을 검증함으로써 국민 건강을 위한 국가의 식의약품 관련 정책 수립에도 영향을 미칠 것으로 보입니다.
2. 'FaDiss (파디스)' 의 기술우수성
1) 고성능 빅데이터 처리
대용량의 데이터를 여러 대의 서버로 병렬 연결된 환경에 저장하고 인메모리 컴퓨팅을 활용하여 고속분산 처리 성능을 수행합니다.
2) 연관성 도출 및 데이터화
논문내 요약 정보에서 어휘 단위 분석을 진행을 통해 수집 데이터에 대한 분석 모듈 개발합니다.
단어 내의 긍/부정적 여부 등 문맥 상 의미 정보를 데이터베이스 내 저장된 키워드 정보와 매칭하여 논문 내의 식의약 성분 간 연관성 도출 및 데이터화하여 저장합니다.
3) 정보 가시화 제공
사용자에게는 검색하고자 하는 식품·의약품 정보 및 인용된 논문 등 학술 자료의 검색 결과를 제공합니다.수집된 논문 데이터에서 분석된 식품 내 효능 및 성분 간의 영향 관계가 그래프 형태로 제공됩니다.
4) 학습 모델 적용
사용자는 그래프 내에서 성분 간 연관성을 확인하고 관련 연구가 진행된 논문의 정보를 확인합니다.
화면/서비스 내에서 수집된 식의약 정보의 논문 데이터를 기반으로한 최근 연구 동향 통계를 집계하여 사용자가 확인합니다.
연구 자료의 상세한 내용 확인을 위해 각 학회로 연결되는 루트를 제공합니다.
분석 결과에 대해 사용자에게 평가를 입력받고 입력된 평가 점수는 분석 당시 활용된 키워드에 점수를 부여하고 추가 분석 시 정확도 향상을 위한 학습 모델로서 적용됩니다.
3. 'FaDiss (파디스)' 링크
식품과 의약품에 관한 전문적인 정보를 찾아보고 싶으시다면, 아래의 'FaDiss (파디스)' 배너를 클릭해 적극 활용해 보면 좋을 것 같습니다.
이 포스팅은 업체로부터 소정의 원고료를 받고 작성하였습니다.
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