Information science is widely adapted to various fields as biology, sociology, and economics. The basic work required to informatics is computerized information, such as, database and networks. To construct a database, we have to arrange properties of objects, and to build network, we have to find out relations between objects. To discover relation between different objects, we need to prove it one by one empirically. Usually, it is time consuming, besides, the number of works increases exponentially as the number of objects grows. But, if we know some objects are close to another or some objects have similar functions, we can make inference of the relationship between objects by that kind of knowledge. And these inferences can avoid false trial and errors in discovering relations.
Ontology is a structured representation of conceptual knowledge. This hierarchical knowledge can be applied at inference of relation between objects. Objects with similar functions share similar ontology terms. Therefore, combining relation network with ontology make possible to reflect that kind of knowledge and we can infer unknown relations from it.
In this paper, we have proposed a visualization method in 3D space, to verify specific relation network based on proper ontology structure. For the visualization algorithm, we have modified conventional graph drawing algorithm to map relation network on ontology tree and o gather related ontology terms. We have used protein-protein interaction data for relation network, and Gene Ontology for ontology structure. Proposed method visualizes proteins onto 3D space. We have designed experiments for relationship between Euclidean distance of each protein and existence of interaction. The results support our ideas and gave directions to future works.
어떤 객체와 다른 객체간의 관계를 알아내고 이를 구조화 하기 위해서 각각의 관계에 대한 실험적인 증명이 필요하다. 하지만 이러한 증명에는 많은 시행착오가 따르게 되고, 이는 시간과 노력을 허비하게 한다. 만약 우리가 객체들의 속성을 알고 있고 이에 대한 지식으로 이들의 연관성을 유추할 수 있다면, 어느 객체들이 서로 관계를 가지고 있는지 유추 할 수 있고, 이는 실험적 증명에서의 시행착오를 줄여줄 수 있을 것이다.
온톨로지에는 이러한 객체들의 개념적 지식이 체계적으로 표현되어 있다. 객체간의 관계를 알아내기 적절한 지식체계를 선택하고, 이러한 다른 차원의 지식을 이용하여 객체간의 관계가 있을 확률을 계산할 수 있다. 또한, 이를 시각적으로 보여줄 수 있다면 전체적인 관계 네트워크를 구성하는데 필요한 부분에 대한 직관적인 검증을 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 이러한 검증을 위하여 특정 관계 네트워크의 정보를 입력으로 하여 이에 적합한 온톨로지를 선택하고 온톨로지 상의 관계에 기반하여 객체들의 위치를 3 차원 공간상에 표현하는 시각화 방법에 대하여 기술하였다. 이를 위해 기존의 시각화 기법을 응용하여 단백질 상호작용 네트워크인 Ubiquitination Information System을 Gene Ontology 에 대응하여 레이아웃 하는 알고리즘을 제시하였다.
제시한 알고리즘을 바탕으로 알고리즘을 통해 표현된 객체간의 거리와 실제 객체간의 관계가 있을 가능성에 대한 실험을 하였고, 이를 토대로 거리와 관계의 확률을 수식적으로 도출하였다. 또한 이러한 시각화가 가져올 수 있는 가능성에 대한 방향을 제시하였다.
