%\subsection{유전체 서열 가시화 연구}
\subsection{Genome Sequence Visualization}
%
%\begin{figure}[!ht]
%\centering
%\includegraphics[width=3in]{./imgs/2dmap.png}
%\caption{Compact graphical representation\cite{randic2003compact,randic2004graphical}을 이용해 first exon of human $\beta$-globin gene을 가시화 한 결과}
%\fnote{한정된 공간에 유전체를 시각화하는 기법으로, 서열 길이가 n 일 때 한 변이 $\sqrt{n}$인 정사각형 공간에 자기 교차점 없이 나타낼 수 있다. }
%\label{fig:forwarding}
%\end{figure}
%
%\begin{figure}[!ht]
%\centering
%\includegraphics[width=3in]{./imgs/db.png}
%\caption{AC DB-Curve\cite{wu2003db}를 이용해 Homo sapiens partial OBSCN gene을 가시화 한 결과}
%\fnote{검정색으로 표시된 부분이 exon이고, 회색으로 표시된 부분이 intron이다. y성분을 일정하게 할당하여 자기 교차점을 없애고, 진행된 curve의 x좌표 값의 비를 이용해 염기의 상대 존재 비율을 직관적으로 확인할 수 있다.}
%\label{fig:forwarding}
%\end{figure}
%
%\begin{figure}[!ht]
%\centering
%\includegraphics[width=3in]{./imgs/hl.png}
%\caption{H-L curve\cite{li2009hl}를 이용해 `ATGGCATGCA'를 가시화 한 결과}
%\fnote{4개의 염기에 대해 서로 다른 2차원 벡터를 할당하되, x 성분은 동일하게 양의 방향으로 할당하여 서열의 진행과 시각화 결과가 일대일 매칭이 되므로 서로 다른 서열의 시각적 비교에 용이하다.}
%\label{fig:hlcurve}
%\end{figure}
%
%\begin{figure}[!ht]
%\centering
%\includegraphics[width=3in]{./imgs/four.png}
%\caption{Four-color map representation\cite{randic2005four}을 이용해 first exon of human $\beta$-globin gene을 가시화 한 결과}
%\label{fig:forwarding}
%\end{figure}

%대부분의 유전체 데이터는 용량이 방대하며, 4가지 염기의 불규칙적 구성으로 인해 의미 있는 패턴을 찾아내기 어려운 특징을 가지고 있다.
Most genetic data have a huge volume, and it is difficult to find meaningful patterns in such data owing to the irregular configuration of the four bases.
%이 때 시각화된 서열 정보 및 서열 분석 정보는 유전체 데이터의 직관적 이해를 돕고, 분석 결과를 효율적으로 전달할 수 있다.
The visualization of sequence information and sequence analysis information can help in forming an intuitive understanding of the genomic data and enable the efficient representation of the results.
%유전체 시각화는 크게 두 가지 부분에 중점을 두고 연구가 진행된다.
Genome visualization research focuses on two aspects.
%첫 번째로는 대용량의 정보를 한정된 공간에 빠른 시간에 시각화 하는 것이고, 두 번째는 복잡한 정보를 최대한 직관적으로 전달하는 것이다. \\
The first is the visualize of a large amount of genetic information in a short time and a limited space, and the second is the representation of complex information as intuitively as possible. \par

\begin{figure}[h]
\center
\includegraphics[width=82mm]{figures/ref_worm_both.png}
\caption{
The compact graphical representation \cite{randic2003compact} of the first exon of human $\beta$-globin gene(a) and gorilla $\beta$-globin gene.
The visualization of search result for query sequence of 10M size in human chromosome 1.
}
\end{figure}

\begin{figure}[h]
\center
\includegraphics[width=72mm]{figures/ref_hl.png}
\caption{
The vector design of `H-L curve'\cite{li2009hl} (a) and graphical representation for the DNA sequence $s=$\texttt{`ATGGCATGCA'} (b).
}
\end{figure}
%그 예로, Work curve는 유전체 정보를 한정된 공간에 나타내기 위해서, 각 염기에 binary code를 할당하는 방법을 사용하였다.
The `Worm Curve'\cite{randic2003compact,randic2004graphical} represents genome information in a limited space, and it assigns a binary code to each base.
%Worm curve는 Cartesian 좌표계 상에서 그려지며, curve가 서로 교차하는 지점이 거의 없는 방법임에도 불구하고, 비교적 작은 공간에 모든 정보를 나타낼 수 있다는 것이 가장 큰 장점이다.
It is plotted on a Cartesian coordinate system, and its most significant biggest advantage is that the curve can represent all the information in a relatively small space, despite how little the point intersects with each other.
%이 밖에도, 복잡한 정보를 직관적으로 전달하기 위해 다양한 curve를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다.
Studies have been actively conducted using a variety of curves to intuitively represent complex information.
%Dual-Base Curve(DB-Curve)\cite{wu2003db}도 그 중 한 예로, 유전체 서열의 특징을 한 눈에 시각화하기 위해 고안되었다.
For example, the `Dual-Base Curve' (DB-Curve)\cite{wu2003db} has been designed to visualize the features of a genome sequence at a glance.
%서로 다른 염기 두 개의 조합을 구성하여 2차원 벡터를 할당하되, y성분은 일정하게(+1) 할당하고, x 성분은 서로 다르게 할당한다.
In this curve, the two different bases are configured as a combination, and a two-dimensional vector is assigned, where the y component is assigned as a constant (+1) and the x components are assigned separately.
%이와 같은 방법으로 시각화 하면, curve가 지속적으로 y축의 양의 방향으로 진행하므로 서로 교차하는 지점이 없고,
%마지막 지점의 x 좌표 값의 비를 구하면 두 개 염기의 상대 존재 비율을 바로 확인할 수 있어, 서열의 통계적 정보를 직관적으로 파악할 수 있다.
In this visualized, since the curve is continuous in the positive direction of the y axis, there is no point at which it crosses with itself. Obtaining a ratio of the x-coordinates of the end points can confirm the relative existing ratio of the two bases to obtain the statistical information of the sequence in an intuitive manner.
%반면 H-L Curve\cite{li2009hl}는 4개의 염기에 대해 2차원 벡터를 할당하되, x 성분을 일정하게 하고, y 성분을 다르게 할당하는 방법으로서 역시 서로 교차하는 지점이 없도록 시각화하는 방법이다.

In contrast, the `H-L curve'\cite{li2009hl} is a method of assigning a two-dimensional vector for the four bases with a constant x component, and this curve avoids intersection with itself because different y-components are assigned.
%DNA 서열의 진행과 H-L Curve가 일대일로 매칭 되므로, 서로 다른 서열을 비교할 때 주요 차이점을 빠르게 확인할 수 있다는 장점이 있다.\\
Since the progress of a DNA sequence matches one-to-one with the `H-L Curve,' it has the advantage that the main difference of each sequence with other sequences can be checked quickly. \par

%이와 같은 curve 형태의 시각화 외에도, 각 염기에 색깔을 할당하여 출현 빈도에 비례하도록 해당 색상으로 면적을 채우는 Four-color map 기법\cite{randic2005four},
%전장 유전체를 원형트랙 형태로 시각화하는 Circos\cite{krzywinski2009circos,an2015j} tool도 있다.
In addition to visualizing curves, there is a `Four-Color Map'\cite{randic2005four}, which assigns colors to each base and fills areas proportional to the frequency of occurrence with the corresponding color, and `Circos'\cite{krzywinski2009circos,an2015j}, which visualizes the whole genome in a circular track form.
%Circos는 원형 트랙의 각 조각을 염색체로 나타내고, 관계있는 염색체를 곡선으로 연결함으로써, 전장유전체 서열 내부의 연관 관계를 효과적으로 표현한다.
`Circos' represents a chromosome as a piece of a circular track, and connects the interactive chromosome tracks with a curve, thereby effectively expressing the internal relation of the whole genome.
Although most relational connection visualization methods express only one-to-one associations, `Circos' can express many-to-many associations as well by using circular tracks.
%대부분의 관계 연결 시각화 방법은 일대일의 연관 관계를 표현하지만, Circos는 원형 트랙을 이용함으로써 다대다의 연관 관계를 표현할 수 있다는 장점이 있다.

%\begin{figure}[h]
%\center
%\includegraphics[width=52mm]{figures/ref_circos.png}
%\caption{
%The `Circos'\cite{krzywinski2009circos} representation sample of chromosomes 6 and 17 of five follicular lymphoma tumor.
%}
%\end{figure} 