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생체 데이터를 위한 MLR 알고리즘과 EMLR 알고리즘의 성능비교
박진현(Jin-Hyun Park),김영지(Young-Gie KIM),배상현(Sang-Hyun Bae) 한국정보기술학회 2010 Proceedings of KIIT Conference Vol.2010 No.-
생체 데이터를 이용하여 전문가 지식 기반 DB에 저장 후 저장 된 데이터를 분석하여 예측모델을 해주는 MLR 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 기존의 MLR 알고리즘의 단점을 보안하여, 예측 데이터와 추세 데이터를 추측하고 보다 간결하게 표현이 가능한 EMLR 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 기존의 MLR 알고리즘의 데이터베이스 자원과 예측 데이터 정확도에 대해 비교 분석한다. after using a Biometric DATA saves in expert knowledge DB, analysis the DB and do a prediction model presenting MLR algorithm. this study compensates original algorithm's faults and predictive DATA and 추세DATA predict, suggest getting shorter and more expresse EMLR algorithm. and thoroughly real experiments compare and analysis original MLR algorithm's DATABASE source, predictive DATA accuracy.
진화프로그래밍 분류 기법을 이용한 이상 유전자 진단 시스템 제안
김영지,송병호,배상현 朝鮮大學校 統計硏究所 2007 統計硏究所論文誌 Vol.9 No.1
DNA기술의 발달로 대량으로 얻어진 유전자 정보를 Microarray 기술을 이용하여 손쉽게 이상 값을 가진 유전자의 정확한 분류와 진단을 할 수 있을 것이란 기대가 커지고 있다. 정확한 분류를 하기 위해서는 추출된 유전자에 들어 있는 많은 잡음 즉 이상 값이 들어있기 때문에 정상 값과 다른 이상 값을 가진 유전자만을 추출할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 가지 유전자 추출방법과 세 가지 dataset에 대하여 조사하여 보았다. 그리고 제안한 메타-진화프로그래밍을 사용한 분류 방법이 보다 효과적일 것이라고 예측해보았다.