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'ººº::Learning™::'에 해당되는 글 31건
2011. 7. 4. 09:30

연구소 네이처 논문중에 처음으로 Author에 이름을 올린 논문!! 비록 지금은 중간이지만 언젠가는...


Abstract

Massively parallel sequencing technologies have identified a broad spectrum of human genome diversity. Here we deep sequenced and correlated 8 genomes and 7 transcriptomes of unrelated Korean individuals. This has allowed us to construct a genomewide map of common and rare variants and also identify variants formed during DNA-RNA transcription. We identified 9.56

million genomic variants, 23.2% of which appear to be previously unidentified. From transcriptome sequencing, we discovered 4,44 transcripts not previously annotated. Finally, we revealed ,809 sites of transcriptional base modification, where the transcriptional landscape is different from the corresponding genomic sequences, and 580 sites of allele-specific expression. Our findings suggest that a considerable number of unexplored genomic variants still remain to be identified in the human genome, and that the integrated analysis of genome and transcriptome sequencing is powerful for understanding the diversity and functional aspects of human genomic variants.

 
NG : http://www.nature.com/ng/journal/vaop/ncurrent/full/ng.872.html


2010. 12. 2. 11:48
이전 TIARA 논문을 쓰기 이전에 co-author로 참여했던 논문 비록 주요 알고리즘 부분보다는 시스템 구현쪽에 참여했던 논문이다. 이 논문에 사용된 engine 기술을 바탕으로 TIARA를 만들게 된것이다.
이 논문은 우리끼리 CARA라 명명한 논문이다.

Abstract
Comparative genomic hybridization (CGH) microarrays have been used to determine copy number variations (CNVs) and their effects on complex diseases. Detection of absolute CNVs independent of genomic variants of an arbitrary reference sample has been a critical issue in CGH array experiments. Whole genome analysis using massively parallel sequencing with multiple ultra-high resolution CGH arrays provides an opportunity to catalog highly accurate genomic variants of the reference DNA (NA10851). Using information on variants, we developed a new method, the CGH array reference-free algorithm (CARA), which can determine reference-unbiased absolute CNVs from any CGH array platform. The algorithm enables the removal and rescue of false positive and false negative CNVs, respectively, which appear due to the effects of genomic variants of the reference sample in raw CGH array experiments. We found that the CARA remarkably enhanced the accuracy of CGH array in determining absolute CNVs. Our method thus provides a new approach to interpret CGH array data for personalized medicine.

PMID : 20802225
CARA Web Site : http://cara.gmi.ac.kr


2010. 12. 2. 11:40
연구소 와선 첫 First 논문! 기능이 많이 있고 기술적인 거보다는 만들어서 논문으로 제출했다는 의미가 더 큰 논문!! 다음에 더 좋은 논문으로!!

Abstract
High-throughput genomic technologies have been used to explore personal human genomes for the past few years. Although the integration of technologies is important for high-accuracy detection of personal genomic variations, no databases have been prepared to systematically archive genomes and to facilitate the comparison of personal genomic data sets prepared using a variety of experimental platforms. We describe here the Total Integrated Archive of Short-Read and Array (TIARA; http://tiara.gmi.ac.kr) database, which contains personal genomic information obtained from next generation sequencing (NGS) techniques and ultra-high-resolution comparative genomic hybridization (CGH) arrays. This database improves the accuracy of detecting personal genomic variations, such as SNPs, short indels and structural variants (SVs). At present, 36 individual genomes have been archived and may be displayed in the database. TIARA supports a user-friendly genome browser, which retrieves read-depths (RDs) and log2 ratios from NGS and CGH arrays, respectively. In addition, this database provides information on all genomic variants and the raw data, including short reads and feature-level CGH data, through anonymous file transfer protocol. More personal genomes will be archived as more individuals are analyzed by NGS or CGH array. TIARA provides a new approach to the accurate interpretation of personal genomes for genome research.

PMID : 21051338
TIARA Web Site : http://tiara.gmi.ac.kr


2010. 2. 4. 10:41
이전에 Blast 설치 포스트에 보면 마지막에 Blast search를 간단하게 설명했었다. 오늘은 그 Blast search중 프로그램을 선택하는 부분이 있는데 그 프로그램이 어떤것들이 있는지 알아보겠다.

Blast의 5가지 프로그램
  -  blastp : 단백질 단백질 비교 / 관련성이 먼 것을 찾기 위해 치환행렬 사용
  -  blastn : 염기 염기 비교 / 관련성이 멀지 않으며 아주 점수가 높은 매치에 사용
  -  blastx : 염기(번역) – 단백질 비교 / 새로운 DNA 서열 및 EST 분석에 응용
  -  tblastn : 단백질 염기(번역) 비교 / DB중 코딩 부위를 찾는데 유용함
  -  tblastx : 염기(번역) – 염기(번역) 비교 / EST분석에 유용하나 많은 계산을 요함



2010. 1. 15. 15:18
BLAST는 서열들 중 유사성을 갖는 부위를 찾는 프로그램으로 서열 데이터베이스에서 nucleotied 또는 proten sequence를 비교하고 매치되는 것들을 찾는다.

대학원 시절 이후로 다시 BLAST를 만지게 될지는 몰랐지만 앞으로 계속 자주 만져야 할거 같아서 처음부터 정리를 해보자 그 첫번째로 설치부터!!

BLAST는 웹사에서 사용할 수 있는 Web BLST와 사용자 컴퓨터 혹은 서버에서 사용 가능한 Local BLAST로 나뉠 수 있다. 그중에서 이번에는 Local BLST설치 및 사용법에 대해 정리해 보자( 사실 Web BLAST는 어찌 설치했는지 기억이 안나서~~ㅋㅋㅋ)

1. BLAST Download & Install
  BLAST는 NCBI FTP 사이트에서 다운로드 받을 수 있다. 자신의 컴퓨터 OS 버전에 따라 원하는 BLAST를 다운로드 받는다.(이곳에서는 Linux를 기반으로 설명한다.)
  원하는 버전의 BLAST를 다운로드 받았으면 원하는 폴더에 압축을 푼다.

2. Local BLAST를 이용한 Sequence Search
  1. 먼저 검색할 서열 데이터베이스가 필요하다. 이는 원하는 서열 데이터베이스를 NCBI혹은 해당 사이트로 부터 다운받자
  2. 다운받은 Raw데이터 혹은 Fasta 형식의 데이터를 이용해 BLAST에서 사용가능한 DB Format으로 변경을 하자. 이는 BLAST 검색 속도를 향상기키기 위해 필요한 단계이다.
# /usr/local/BLAST/formatdb -i [Data_path] a T -p [DNA/RNA]
 위 명령은 사용자 환경에 따라 달라질 수 있으니 잘 확인하고 만드시길!
 특히 -p 옵션은 만들어지는 db가 nucleotide protein이냐를 정하는 옵션이다. 이 옵션에 따라 blast program을 실행시킬 수 있다. default는 protein이니 blastn을 사용하기 위해서는 꼭 -p F 로 db를 만들어 주어야 한다.

3. BLAST Search
  1. 첫번째로 검색하고자 하는 서열 정보를 Fasta format으로 만들어 준다.
>gi|84040121|gb|ABC49914.1
ACGTTTTTTTTTAAAAGAGAGAGAGAGCCCCCCCCC
  2. BLAST를 이용해 검색한다.
# /usr/local/BLAST/blastall -p blastn -d /db_path -i sequence.fasta -o sequence.out

4. 검색된 결과를 확인한다.


2010. 1. 11. 13:47
내가 지금 일하고 있는곳 서울대학교 유전체 의학 연구소에서 '아시안 게놈 로드' 프로젝트를 진행한다.

조선일보·서울대 유전체의학硏 '아시안 게놈 로드' 프로젝트
아시아 9개국 1000여명 DNA 유전정보 전체 해독


한국인의 눈에는 몽고주름이, 엉덩이에는 몽고반점이 있다. 몽골 사람이나 북미 인디언도 마찬가지다. 한국인과 북방계 유목민족의 연관성을 보여주는 증거다. 반면 고인돌과 솟대는 남방계 아시아인의 흔적이다. 유목민족은 석관묘를 쓴다. 한국인의 뿌리는 북방계인가, 남방계인가.

아시아인 유전자 지도 목표

지난해 7월 서울대 의대 서정선 교수는 30대 한국인 남성의 게놈 전체를 해독한 결과를 '네이처'지에 발표했다. 서 교수는 "한국인은 앞서 게놈이 해독된 남방계 중국인과 뚜렷하게 구분되는 북방계 아시아인임을 확인했다"며 "아프리카인과 유럽인, 남방계 아시아인, 북방계 아시아인이라는 인류를 구성하는 4개 인종의 게놈정보를 완성한 것"이라고 밝혔다.

지난달 11일 한국생명공학연구원을 비롯한 국제컨소시엄이 '사이언스'지에 발표한 연구결과는 그와 정반대였다. 컨소시엄은 "아시아 73개 민족의 개인별 유전자 변이(SNP)를 분석한 결과, 아프리카에서 비롯된 인류의 조상이 인도 북부를 거쳐 동남아시아에 정착했고, 그 중 북쪽으로 이동한 한 갈래가 만주를 거쳐 한반도로 들어왔다"고 밝혔다. 한국인의 기원이 남방계란 말이다.

하지만 두 연구 모두 한계를 갖고 있다. 서 교수팀의 연구는 한국인의 게놈 전체를 해독했다는 점에서 의미가 있지만, 1명만 분석한 것이어서 대표성이 떨어진다. 사이언스지에 실린 연구는 분석대상이 방대하다는 점에서 서 교수팀을 앞서지만, 몽골이나 만주 등 북방계 아시아인은 분석하지 않아 '반쪽짜리 연구'라는 평가를 받고 있다.

조선일보와 서울대 유전체의학연구소가 함께 추진할 '아시안 게놈 로드'는 두 연구의 한계를 모두 극복할 것으로 기대된다. 북방계와 남방계 아시아 국가가 다 들어갔고, 해독 대상도 1000명이나 된다. 사이언스지 논문이 게놈의 극히 일부만 분석했지만, 아시안 게놈 로드는 게놈 전체를 해독할 계획이다. 규모와 정확도에서 명실상부한 최초의 '아시아인 유전자 지도'를 만들 수 있다.

한국인, 북방계와 남방계의 혼합형

아시안 게놈 로드의 총책임자인 서정선 교수는 "현재로선 한국인의 DNA는 북방계와 남방계의 혼합형으로 추정된다"고 밝혔다. 이는 게놈 일부를 분석한 다른 연구에서 확인된다. 김욱 단국대 생체표지연구센터장은 아시아 각 민족의 미토콘드리아 유전자를 분석했다. 미토콘드리아는 세포핵 밖에 있는 기관으로 난자를 통해서만 후손에게 전달된다. 모계 혈통을 알 수 있다. 세포핵 유전자엔 모계와 부계가 섞여 있다.

미토콘드리아 DNA는 한국인의 60~70%가 북방계 유전자 특성을 보였다. 하지만 세포핵의 개인별 유전자 변이를 분석하면 반대로 60~70%가 남방계였다. 김 센터장은 "한국인은 북방계와 남방계가 혼합돼 형성된 것"이라며 "지난달 사이언스 논문은 약 3만~4만년 전에 남방계 인류가 한반도로 들어왔다는 것이지, 남방계가 한국인의 뿌리라는 의미는 아니다"라고 말했다.

남방계가 오기 전인 약 2만년 전에 이미 북방계가 한반도로 들어왔기 때문이다. 2008년 연세대 신경진 교수팀은 박물관에 있는 구석기·신석기·청동기·백제·신라·고려 시대의 유골 35점에서 미토콘드리아 DNA를 추출해 분석했다. 그 결과 선사시대 한국인의 DNA는 북방계의 특성을 보였으며, 남방계 DNA는 비교적 최근에 유입된 것으로 나타났다. 서정선 교수는 "아시안 게놈 로드는 게놈 전체를 해독해 북방계와 남방계의 혼합 과정을 더욱 세밀하게 보여 줄 것"이라고 말했다.

서울대학교·서정선 교수

아시아인용 맞춤 의약 토대 마련

아시안 게놈 로드는 한국인의 기원을 밝혀줄 뿐 아니라 아시아인용 맞춤 의약의 토대도 마련할 것으로 기대된다. 같은 약이라도 아시아인과 서양인에서 효능이 다르게 나타난다는 사실이 잇따라 확인되면서 다국적 제약사들의 아시아 임상시험이 크게 늘고 있다. 한 예로 아스트라제네카가 1996년 개발한 폐암치료제 '이레사'는 서양인 대상 임상시험에서는 별 효과가 없었지만, 아시아인에서는 말기 폐암 환자들에게 효과가 있는 것으로 나왔다. 또 노바티스의 고혈압 치료제 '디오반'은 아시아인 대상 임상시험에서 뇌졸중 예방효과가 입증됐다. 아시안 게놈 로드를 통해 아시아인 고유의 유전적 특성이 밝혀지면, 아시아인에게 맞는 약품이나 치료법이 개발될 수 있다.

휴가 댕겨왔더니 이런 기사가!!.. 아직 많은것이 부족한데 좀더 공부하고 남들보다 한발 앞서서!!




2009. 3. 26. 10:14
참 오랜만에 관련 내용을 포스팅 하는거 같다. 졸업하고 첫 직장에서 배우기 시작하고 지금도 관심을 가지고 있는 ITSM분야.. 그동안 현 회사에서의 일때문에 관심 밖에있었던 내용인데 다시 한번 되집어 보는 가운데 ITIL의 신규버전(실은 2007년 5월)에 관한 내용을 함 살펴봐야겠다.

첫 직장에서 관심을 가지고 보던 내용이지만 실상 많은 분야에서 적용가능한 ITIL의 신규 버전인 V3에 관해 관심만 가지는것이 아니라 실제 어떤 내용인지 함 봐야겠다.

그럼 지금부터 버전 3의 대략적인 모습을 살펴보자.

ITIL V3는 IT서비스 서포트, IT서비스 딜리버리 11개 영역을 5개 영역으로 재조합했다고 한다. 전략적 의사결정을 중심으로 서비스 설계, 변경 및 리스크 관리, 서비스 운영, 서비스 품질개선 및 측정 등으로 구성됐다.
이 중 전략적 의사결정이 중심축이 되고 나머지 부분은 이를 중심으로 연계된 IT서비스 라이프 사이클을 구성하게 된다. 이것이 ITIL V3의 핵심이라고 봐도 무관할거 같다.

ITIL V3는 V2의 60% 가량이 그대로 적용되고 40%만이 새로이 추가돼 기본 골격에서의 대대적인 수정은 없었다고 평가되고 있다. 그러나 IT거버넌스를 통한 IT서비스 라이프 사이클 관리 개념을 도입한 점에서 개념의 확대가 이뤄진 것으로 이해할 수 있다.
특히 이중 서비스 품질 개선 및 측정 부분은 서비스에 대한 피드백을 크게 강화해 IT전략 수립과도 밀접하게 연계됐다. 이는 IT ROI측정을 통한 서비스 향상 부문을 표면화했다는 의미가 있다

위 내용은
" ITIL 버전3, IT시장 새로운 모멘텀으로 주목
  IT거버넌스 추가로 2.0 버전에 대한 ‘갈증’ 해소 "
 기사에서 발취한 내용입니다.
:: 송주영기자 jysong@ddaily.co.kr ::

ITIL V3의 목차는 기존 버전과 비교해보면 다음과 같은 특징을 보인다고 한다.
서비스 전략 수립 및 의사결정 부분이 추가되어 향후 IT Governance와의 연계 가능 Interface를 만들어 두었다.
Service Improvement
           :: 프로세스의 지속적인 성숙화 방안을 제시하였으며 정략적 측정이 가능한 모형으로 제시된다.
Service Design
           :: 최근의 IT서비스 Trend를 포함하여 내용을 제시
Service Transition
           :: 프로세스 도입에 따른 조직의 변화관리 부분에 대한 언급이 있어 실용적인 측면을 높였다.
Service Operation
           :: 실직적인 서비스 운영 프로세스의 부분과 개념적 IT서비스 운영모델을 제시

각 목차를 살펴보면
○ Service Strategy :: 전략적인 의사결정
    고객, 서비스, 전략을 의한 프로세스 불확실성과 복잡성 관리
    IT 서비스 전략수립 방안
Service Design :: 서비스 설계( Blueprint )
    정책, 아키텍쳐, 서비스 모델
    효과적인 기술, 프로세스, 측정방안 설계
    아웃소싱, Shared 서비스에 대한 전략적 의사결정
    측정지표( 서비스 유틸리티, 워런티 )
Service Transition  :: 변경 및 리스크 관리, 품질 보장
    변경, 릴리스, 구성관리 프로세스
    리스크와 품질 보장 디자인
    조직관리, 문화정착 변화관리
    서비스관리 지식관지 시스템
    통함 프로젝트
    Transition 모델 선택 및 개발
Service Operation :: 안정적인 서비스 운용
    엔드 두 엔드 서비스 운용 프랙티스
    인시던트, 문제 관리 프로세스
    새로운 기능 및 프로세스
    이벤트, 서비스요청 관리 프로세스
    SOA, 가상화, 유연한 서비스 운영 모델
Continual Service Service Improvement :: 서비스 품질개선 및 측정
   경영측면의 ROI 분석
   ITSM의 품질 측정( 건강도 )
   경영 요구사항에 포트폴리오 연기( 실시간 )
   SM 프랙티스의 성숙과 성장
   측정결과 분석 방법

위 내용에 관한 세세한 내용은 아직 스터디 전이기 떄문에 좀더 스터디가 이우어 지면 다시 포스트 하도록 하겠다. 지금 현 직장에서의 활용성이나 다른 곳, IT서비스를 제공하는 모든 IT회사들에게는 유용한 정보이길 바라면서..

:: 오늘 하루도 즐겁고 행복한 하루 보내시길 ::



2008. 10. 23. 12:24
이전 국내 대부분 IT조직의 문제점 이라는 포스팅을 올린적이 있다. 이 포스팅을 통해 현재의 IT조직의 문제점을 논의한 적이 있는데 오늘 지디넷코리아에서 "장애가 없다고 주장(?)하는 IT조직들" 이라는 컬럼이 올라왔다.

이전에 논의한적은 없지만 항상 글을 읽을때마다 핵심을 콕콕찌르는 분석과 판단력이 혀를 내두르게 한다. 그리고 항상 내가 포스팅을 하도록 내 손가락을 욺직이게 한다는 것이다.!ㅋㅋㅋ 그럼 서두는 여기서 접고, 컬럼의 내용을 한번 살펴보자.


컬럼의 내용 중 장애를 정의하는 구문이 있다.
장애란, 국제표준인 ISO/IEC 20000에 따라 인시던트( Incident )라는 용어로 명명하고 있으며, "IT서비스의 '수준이 낮아지거나' 또는 IT의 중단을 초래하였거나 또는 '초래할 수도' 있는 비정상적인 이벤트"라고 정의하고 있다.

위 내용과 컬럼을 살펴보면, 장애란 IT서비스를 사용하는 사용자가 자신이 사용하는 IT서비스를 사용하는 가운데 조금이나마 불편을 느끼거나 하면 그것 또한 장애라는 것이다. IT서비스가 중지된것이 아니라 조금의 성능 저하만 생겨도 장애라고 불려야 한다는 것이다.

하지만, 우리나라 대부분의 IT조직들은 서비스가 중지되고 이러한 서비스 중지를 사용자가 인지해야만 장애라고 판단한다는 것이다. 컬럼의 내용 중 이러한 IT조직들이 처하는 상황을 설명하는 부분이 있다.

- 사용자 조직, 즉 비즈니스 측, 또는 상위 경영층의 고압적인 IT 통제에 위축되어 있는 경우
- IT 장애가 없다고 계속 거짓 보고를 해온 경우 
- 계약이나 서비스 수준 협약(service level agreement)*의 목표 미달을 두려워하는 경우
- 장애의 원인파악과 재발방지보다는 ‘장애 발생 건수’에 집착하는 경우
- 장애에 대한 책임을 힘없는 하위 IT 담당자에게만 전가하는 경우
- IT개선에 적극적이지 않는 문화를 가진 경우
- 장애에 대한 비난을 두려워하는 경우

위 내용을 보는데 어찌 이리 감동일까? 정말로 핵심을 너무나도 잘 집었다는 것이다. 하지만 무조건적으로 감동만 하고 있을 일은 아니다. 왜냐하면, 이러한 이야기를 아무리 해도 우리나라 아니 내가 몸담고있는 조직에서도 이와 같은 일이 빈번하게 일어나고, 고치려 하지 않는 것이다.

하지만, 이제부터라도 이러한 문제는 고쳐저야 하고 고쳐야만 한다. 나 역시 이러한 조직의 특성을 알고 있는 가운데 하나씩 고쳐나가겠지만,..!!! 오늘은 이정도에서 마쳐야만 하겠다. 왜냐하면, 이제부터는 이 글을 통해 내가 몸담고 있는 조직에서 이 문제를 어떻게 해결해야 할지 고민해봐야 하기 때문이다. 이후 조직의 특징과 어떻게 문제를 해결했는지 해결할 때마다 포스팅 하겠다.

:: 그럼 이 글을 읽는 모든 분들에게 오늘 하루 즐겁고 행복만이 가득하기를 ::



2008. 9. 9. 09:44
정말로 오랜만에 이 카테고리에 포스팅을 하게 되는데!
요즘 정말이지 회사 생활하면서 이런 회의를 느끼는것이 오랜만인거 같다. 이전 회사에서 접하게된 ITSM/ITIL등의 내용이 어떠한 내용이고 왜 해야하는지..? 기존의 프로세스를 왜 바꿔야 하는지 모르고 일을 했었다. 그리고 이직을 통해 지금의 회사( 미디어 렙 )에 오게됬고 이곳에서 1년 넘게 생활을 하면서 이전 회사에서 배웠던 내용이 어떻게 회사에 접목이 되어야 하고 어떻게 활용되어야 하는지 눈에 들어오기 시작했다.

그런 가운데 오늘 우리나라의 IT조직들에 관해 좋은 기사 내용이 있어 오랜만에 관련된 내용을 포스팅하게 된다.


이전에 동일 컬럼에서 "프로세스 없이도 꿋꿋이 살아온 부실한 IT조직들"라는 컬럼에서 읽었듯이 우리나라 대부분의 IT조직들은 프로세스가 없이 활동을 해오고 있다. 특히, 내가 속해있는 이곳은 정말로 업계 전체적으로 프로세스없이 활동하고있다고 해도 무관할거 같다는 느낌이다. 물로 이 글을 읽는 동일 업종의 사람이 반박을 할 수 있을 것이다.( 만약에 이 글을 읽는 분 중에 반박할 내용이 있으시면 언제든지 연락주세요!!^_^; 같이 머리 싸메고 함 고민해보고 싶습니다.! )

ITSM / ITIL / ISO2000 등 IT조직을 위해 여러가지 프로세스가 나타나고 표준으로 자리잡아 가는 가운데 왜 우리나라 IT조직들은 이러한 프로세스를 적용하는데 거부감을 가지고 있는것일까?

지극히 내 생각이지만 이러한 프로세스없이 지금까지 잘 버텨왔기 때문일것이다. 우리나라 기업 특성상 변화에 상당히 민감한거 같다는 생각이다. 지금 자체에서의 변화를 무서워하고 싫어한다는 느낌일까? "왜 지금도 잘 굴러가잖어", "바꿔서 좋은점이 머야", "바꾸면 귀찮어", "바꾸면 또 적응하고 이해해야 하잖어" 등등 수많은 핑계를 바탕으로 변화를 거부하고 있기 때문이다. 그리고 또 하나 누군가가 총대를 매고 해결하기 때문일 것이다. 사고가 터지고 장애가 발생하고 문제가 발생해도 그 순간만을 버티면 살수 있어, 누군가가 총대매고 무릅꿇어 그러면 일단 넘어갈 수 있다. 이러한 생각에 영업사원, 사업팀, 운영팀 등에서 고객에게 사과하고, 선물공새하고 그러면 다 되는줄 안다는 것이다.

현존하는 상황에서의 변화는 당연하게 거부감과 같은 상반된 상황들을 동반하고 조직원들의 반발을 불러일으킬 수 있다. 하지만 그러한 변화속에서 조직은 더욱더 탄탄해지고 오랫동안 지속될 수 있을 것이다.



2007. 8. 14. 11:51

OpenID 란?

OpenID 는 사용자 중심 identity 를 위한 분산형 공개 표준 기술 입니다.

OpenID 는 웹사이트처럼 하나의 URI (URL 또는 주소)로 누구나 인터넷상에서 자신을 식별하게 해줍니다. URI 는 웹 아키텍쳐의 가장 핵심이기 때문에, 사용자 중심 identity 를 위한 단단한 토대를 제공합니다.

OpenID 기술의 첫번째 부분은 인증(authentication -- URI 의 소유자임을 증명하는것) 입니다. 오늘날 웹사이트들은 로긴하기 위해 사용자이름과 암호를 요구하는데, 사실 많은 사람이 같은 암호를 거의 모든곳에 사용하고 있습니다.  OpenID 인증(see specs)에서는, 당신의 이름은 당신의 URI 주소이고 당신의 암호(또는 다른 인증서)는 당신의 OpenID 제공서버(당신이 직접 운영하거나 제 3 자가 제공하는) 에만 안전하게 보관됩니다.

당신은 하나의 OpenID 로 OpenID 를 지원하는 모든 웹사이트들에 복잡한 가입 절차 없이 로긴할 수 있습니다.

OpenID 를 지원하는 웹사이트(생전 처음 방문하는 사이트라도) 에 로긴하기 위해서는, 단지 당신의 OpenID URI 만 입력하면 됩니다. 그러면 그 웹사이트는 인증을 위해 당신을 당신의 OpenID 제공서버로 보냅니다. 일단 인증되면 OpenID 제공서버는 당신을 인증된 상태로 그 웹사이트로 돌려보내 로그인 시킵니다. OpendID 기술은 Strong Authentication 을 적절히 사용함으로써, 확장된 single-sign-on 과 데이타 공유 수준 확장 등 모든 유형의 트랜젝션에 사용될 수 있습니다.

OpenID 기술은 인증외에도 identity 관련 여러 정보를 공유할 수 있는 수단도 제공합니다. 최근의 OpenID 속성 교환 스펙 (see specs)을 통해서, 사용자는 그들의 identity 제공자를 통해서 어떤 정보(이를 테면 이름, 주소, 전화번호 등) 를 공유할 수 있는지 명확하게 통제할 수 있습니다.

오늘날 OpenID 는 사용자 중심 identity 의 사실상 표준으로 여겨지면서, 수많은 사람들이 온라인 상에서 교류할 수 있게 해줍니다.  I Want My OpenID Bounty 같은 프로그램을 통해, 오픈소스 프로젝트의 개발자들은 그들의 커뮤니티를 활성화 하기 위해서 OpenID 지원을 발빠르게 추가 지원하고 있습니다.

혹시 누가 소유하나?

아무도 이 기술을 소유하지 않습니다. 아무도 이로 부터 직접 돈을 벌려고 하지 않습니다. 우리의 목표는 이 기술의 모든 부분을 최대한 자유롭게 이용할 수 있게 하는 것이므로, 아무나 무료로, 라이센스 없이, 어디에 등록할 필요도 없이 이용할 수 있습니다. 이러한 것은 결국 인터넷 커뮤니티 전체를 위한 것이며 우리는 모두 이 커뮤니티의 일부분입니다.

나도 동참할 수 있을까요?

OpenID 의 현재 상태와 다양한 노력을 파악하는 가장 쉬운 방법은 the mailing lists 를 읽어 보시는 것입니다. 또한 현재 진행중인 Heraldry project 를 보시면 미래의 OpenID 에 대한 참
고가 되실 것입니다.

본 내용은 OpenID 커뮤니티의 허가를 받아 운영하는 openid.net 에서 발취했습니다.

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