%\subsection{시각화를 기반으로 하는 유전체 정보 분석 연구}
\subsection{Visualization Tool for Genome Sequence}

\begin{figure}[h]
\center
\includegraphics[width=64mm]{figures/ref_bliao.png}
\caption{
3D graphical representation of DNA sequence using Z-axis as time axis\cite{liao20063d}.
The graphical representation for the sequence \texttt{`ATGGTGCACC'}.
%z축을 시간축으로 사용해 DNA sequence를 3차원으로 나타내어 무게중심을 활용한 연구. `ATGGTGCACC'를 시각화 한 결과를 나타낸 것이다.
}
\label{ref_bliao}
\end{figure} 

%서열 정렬 기법의 처리 속도 측면에서의 단점을 보완하기 위해, 시각화를 기반으로 한 휴리스틱 기법을 활용하기도 한다.
To compensate for the drawbacks of the sequence alignment method in terms of processing speed, a heuristic method based on visualization is utilized.
%오로지 {`A', `G', `T', `C'}로만 구성되어 의미를 파악하기 어려운 대용량 텍스트 정보를 geometry 정보로 치환함으로써,
%데이터의 형태를 가시적으로 확인할 수 있을 뿐더러, 데이터의 시각적인 검토가 계산학적으로 드러날 수 없는 패턴을 찾기에 용이하기 때문이다\cite{pasechnik2005dynamical}.
By converting a large amount of text information composed of only four kinds of bases, the meaning of which is difficult to intuitively grasp, to geometry information, heuristic methods are able to identify the type of data through visual examination to easily find patterns that cannot be revealed using computational methods\cite{pasechnik2005dynamical}.
%또 가시화 결과에서 발견된  geometric한 규칙이 유전체 분석 분야에서도 의미있는 연관관계를 갖는 경우가 많다.
Furthermore, geometric rules found in the visible results often have a meaningful relationship with genomic analysis in the field.
%그 중에서도 특히 similarity, dissimilarity를 빠르게 계산할 목적으로 유용하게 활용된다. \\
Heuristic methods are especially useful when utilized for quickly calculating similarity or dissimilarity. \par

%예를 들어, 대용량 유전체 서열정보를 polygon 영역의 정보로 변환하여, 서열의 유사도를 이미지 유사도 비교의 문제로 치환하여 문제를 해결한다.\cite{kim1997visualization}.
For example, large-scale genomic sequence information is converted into information on a polygon domain, and the problem of finding similarity is solved by replacing the comparison of similarity of sequences with the comparison of image similarity\cite{kim1997visualization}.
%각 염기에 대해 방향을 설정하고, 서열을 순차적으로 읽어들이면서 각 염기에 해당하는 방향으로 random plot을 진행하고, $k$ -convex hull을 이용해 polygon 영역을 간소화한 다음, random plot의 상동성을 비교한다.
By setting a direction for each base, the sequence is converted to a random plot in which the polygon area is simplified with the $k$-convex hull, and the homology of two random plots is compared.
%각 염기에 해당하는 벡터를 3차원까지 확장하여 할당함으로써, 3차원 상의 Random plot을 시각화하고, 이를 보다 실제와 유사한 방법으로 간소화하여 유사도를 비교한 연구\cite{2015opengl, da2016comparison}도 있다.
%각 염기에 벡터를 할당할 때, 3차원까지 확장된 공간을 고려함으로써, 3차원 상의 random plot을 시각화 하고, 실제 random plot의 진행과 근접하도록 간소화한 다음  유사도를 비교한 연구도 진행되었다.
Studies \cite{2015opengl, da2016comparison} have considered the extended space up to three dimensions in the vector assignment for each base. Consequently, a random plot can be visualized on three dimensions, and the similarity can be compared by simplifying it to be close to the actual random plot. \par

%3차원 상의 random plot 오브젝트는 직접 비교가 어려우므로, random plot 주위의 일정 공간을 채워 polygon 영역으로 만들고, 이를 각 평면 X-Y, Y-Z, X-Z에 정사영하여, 겹치는 면적비를 이용해 유사도를 비교하였다.
Since direct comparison is difficult for a walk-plot object in three dimensions,
a random plot is populated in a certain space around the polygon area, and the orthogonal projection of this space on each plane (X-Y, Y-Z, and X-Z) is used to compare the degree of similarity using the overlap area ratio.
%반면, 단순히 가시화 결과가 겹치는 면적을 비교하는 것은 겹치지는 않지만 근거리에 존재할 수 있는 random plot을 고려하지 않게 되므로,
%이를 보완하기 위해 random plot을 간소화하지 않고 선(line)의 형태를 유지하되, 두 서열의 random plot 사이의 모든 점의 최단 거리 점을 계산하여 유사도를 비교한 연구도 진행되었다\cite{2016webgl}.
%반면에, 겹치는 면적을 비교하는 방법은 근거리에 존재하는 random plot을 고려하지 않는다는 단점에 착안하여,
%random plot을 간소화하지 않고, line의 형태를 유지하면서, random plot 사이의 모든 점의 최단 거리를 계산하여, 유사도를 비교하는 방법도 있다.
However, the comparison method based on the overlapping area has a drawback in that it does not take into account the random plot present in the local area.
To overcome this drawback without simplifying the random plot, the shape of the line is maintained while the shortest distance between any points of two random plots is calculated for comparing the degree of similarity between two sequences\cite{2016webgl}. \par

%Four line\cite{randic2006novel}은 서열 정렬을 문자열 정렬이 아닌 graphic 차원에서의 정렬을 제안하였다.
%4개의 염기를 Y축의 서로 다른 지점으로 할당하고, 정렬의 대상이 되는 서열을 X축으로 하여 매칭 지점을 연결하여 zigzag curve를 만들어 시각화 한 다음,
%두 개 서열의 시각화 결과를 비교하여 alignment를 시행하는 것이다. \\
Previously, an alignment method called `Four Line' involving graphical-domain sequence alignment, rather than string alignment, was proposed\cite{randic2006novel}.
By assigning the four bases to different points on the Y-axis and connecting the matched points in the sequence to be subjected to alignment in the X-axis to make a visualization of the zigzag curve, the visualization result of the two sequences are compared to conduct alignment.\\

%한편 기존의 2차원 시각화 방법이 가진 정보의 손실이나 자기교차와 같은 단점을 보완하기 위해, z축을 시간축으로 활용하여 DNA sequence를 3차원으로 나타낸 연구가 있다.
In order to overcome the disadvantages such as loss of information and self-intersection of existing two-dimensional visualization methods, there is a study in which a DNA sequence is three-dimensionally utilized as a time axis\cite{liao20063d}.
%염기의 정보와 관계없이 z축은 항상 증가하고, 각 염기에 대해 x, y축이 증가하거나 감소하는 벡터를 할당하여 시각화 한 것이다.
Regardless of the information of the base to the z-axis will always increases, and by assigning vectors x, y axis is increased or decreased for each base.
%단지 시각화에 그치지 않고, curve의 geometrical center를 구하는데, 이 때 이 중심은 각 염기의 분포를 나타내는 중요한 정보가 된다.
Not only it limited to visualization, to derive the geometrical center of the curve, this time the center of this curve is important information indicating the distribution of each base.
%이 연구에서는 벡터를 각기 다른 방법으로 할당하여, 8가지 변형을 통해, 벡터의 시작과 끝점에 대한 거리의 유클리디안 거리와 각도의 상관관계를 이용한 유사도 비교 모델을 고안하였다.
In this study, a similarity comparison model was devised by assigning vectors to each other in different ways and using the Euclidean distance and angle correlation of the distance to the start and end points of the vector through eight transform.
As a result, they could construct the similarity matrix, it shown that the similar species such as human and gorilla have high similarity.


%이처럼 단지 서열 정보의 직관적인 전달을 위한 용도로 시각화를 하는 것에서 더 나아가 시각화 결과를 분석 대상으로 활용함으로써,
%처리 속도를 개선할 뿐만 아니라 의미있는 결과를 도출할 수 있다.
In this manner, visualization results can be used not only for the intuitive delivery of sequence information but also as an analysis target to improve the processing speed and to obtain meaningful results.
%본 연구에서도 이런 점에 착안하여, 전유전체를 3차원 공간의 random plot object로 변환하고 벡터를 추출하여, 개선된 속도로 서열을 비교하고 탐색하고자 한다.
In this study, by focusing on this point, we convert a whole genome sequence to a walk-plot object in three-dimensional space, extract a vector, and compare and search for the sequence with improved speed.
%또 탐색된 쿼리 서열을 random plot과 함께 시각화 함으로써, 탐색된 유사 서열들의 위치와 분포를 직관적인 형태로 전달하고자 한다.
Furthermore, by visualizing a search query sequence together with the random plot of the whole genome sequence, the position and distribution of the obtained similar sequence can be transferred in an intuitive form.


\begin{table}[ht]
\tiny
\caption{ Functional Performance of Previous Research }
\def\arraystretch{1.2}
\center
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|} \hline
                         & Plotting         & Supports             & Global     & Local            \\
Research                 & space            & large-scale          & similarity & similarity       \\
                         & dimension        & sequence             & compute    & compute           \\  \hline
BLAST \cite{altschul1990basic}      & N/A              & $\triangle$          & O          & O                \\
Compact 2D \cite{randic2003compact} & 2D               & O                    & O          & X                \\
H-L Curve \cite{li2009hl}           & 2D               & $\triangle$          & X          & X                \\
Bo Liao \cite{liao20063d}           & 3D               & $\triangle$          & O          & X                \\
3D Random \cite{da2016comparison}   & 3D               & O                    & O          & X                \\
Proposed                            & 3D               & O                    & O          & O                \\  \hline
\end{tabular}
\label{prv_work_comp}
\end{table}

%\begin{table}[ht]
%\centering
%\scriptsize
%\caption{ Functional Performance of Previous Research }
%\label{prv_work_comp}
%\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}
%\multirow{3}{*}{Research} & \multirow{3}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}Plotting\\ space\\ dimension\end{tabular} } & \multirow{3}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}Supports\\ large-scale\\ sequence\end{tabular}} & \multirow{3}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}Global\\ similarity\end{tabular}} & \multirow{3}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}Local\\ similarity\end{tabular}} \\
%\cite{randic2003compact} &                   &                   &                   &                   \\
%\cite{li2009hl}  &                   &                   &                   &                   \\
%\cite{liao20063d}  &                   &                   &                   &                   \\
%\cite{da2016comparison} &                   &                   &                   &                   \\
%                  &                   &                   &                   &                   \\
%                  &                   &                   &                   &                   \\
%\multirow{2}{*}{\begin{tabular}[c]{@{}l@{}}proposed\\ model\end{tabular}} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} & \multirow{2}{*}{} \\
%                  &                   &                   &                   &
%\end{tabular}
%\end{table}

