http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
다수 유전자 프로그램의 최적 결합을 위한 확률적 탐색 방법
정제균(Je-Gun Joung),장병탁(Byoung-Tak Zkang) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
유전자 프로그래밍은 고정적인 구조가 아닌 가변 길이의 트리 구조를 가지고 있어서 여러 세대를 통하여 다양한 개체들을 만들어 낸다. 이러한 특징은 위원회 머신(committee machines)을 구축하는데 있어서 자연스럽고 또한 효과적인 알고리즘일 수 있다. 하지만 해결해야할 요소 중 하나는 다수의 개체들에서 결합할 개체의 선택과 개체의수를 결정하기 위한 방법이다. 본 논문에서는 효과적인 개체들의 결합이 되기 위한 새로운 탐색방법을 소개한다. 이 방법은 확률적인 진화 탐색을 바탕으로 하고 있다. 제안된 방법을 여러 가지 분류 문제에 적용하였으며 실험을 통하여 탐색의 특성과 일반화 성능을 분석하였다.
정제균(Je-Gun Joung),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
기존의 유전자 프로그래밍은 대개 문제 해결을 위해 진화 후 하나의 프로그램만을 이용한다. 하지만 훈련 데이터에 잡음이 있거나 데이터가 부족할 때는 만족할 만한 성능을 보여주는 하나의 최선의 프로그램을 진화시키는 것이 어렵거나 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 한 개 대신 여러 개의 프로그램을 융합하는 방법을 제시한다. 개체 집단에 존재하는 각각의 유전자 프로그램을 투표 가중치를 가진 상호 협조적인 전문가로 보고 유전자 프로그래밍으로 진화된 여러 개의 전문가들의 의사결정으로부터 합의에 의하여 최종 결정이 이루어진다. 이 때 각 전문가의 투표 가중치는 훈련집합으로부터 학습된다. 멀티플래서와 심장 박동률 예측에 관한 실험에서 다수 유전자 프로그램들의 의사결정의 결합이 단일 프로그램의 결정에 의한 예측 보다 우수한 성능을 보여주었다.
정제균(Je-Gun Joung),오석준(Sirk June Augh),남진우(Jin-Wu Nam),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
유전자 네트웍 구축은 다양한 생물학적 실험 결과를 통하여 유전자 간의 관계를 모델링하는 작업이다. 현재 유전자 섭동(perturbation) 실험은 대규모 유전자 조절 네트웍(regulatory genetic network) 구축을 위한 중요한 데이터로 인식되고 있다. 하지만 유전자 섭동 실험에 의한 결과는 하나의 유전자가 다른 유전자에 대하여 직접적 또는 간접적인 영향을 주는 지에 대한 정보를 파악하기 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 섭동 실험에 의한 결과로부터 생성된 복잡한 유전자 관계를 실제 생물학적 네트웍 형태로 단순화시키는 진화알고리즘을 제안하고자 한다. 실험은 진화 알고리즘이 임의의 복잡한 네트웍에 대하여 다양한 후보 네트웍 해를 제시해 줄 수 있는 결과를 보여 주고 있다.
훈련 데이터 분할에 의한 유전자 프로그래밍 학습 성능의 향상
정제균(Je-Gun Joung),장병탁(Byoung-Tak Zhang),이창훈(Chang-Hoon Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
데이터마이닝에 있어서 훈련 데이터가 많을 경우 대부분의 학습 알고리즘은 많은 학습 시간을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 훈려 데이터를 여러 개의 부분집합으로 분할하여 학습함으로써 훈련의 속도를 향상하기 위한 방법을 제시한다. 학습 기법으로는 유전자 프로그래밍을 이용하였고 유전자 프로그램들이 진화한 후 일반화 능력을 향상시키기 위하여 혼합 유전자 프로그래밍의 다수 유전자 프로그램을 결합하는 알고리즘을 이용하였다. 실험 결과 훈련 데이터를 분할하여 유전자 프로그램을 학습시키고 다수의 유전자 프로그램을 결합함으로써 전체 훈련 데이터를 한꺼번에 학습한 일반 유전자 프로그래밍 보다 더욱 우수한 성능을 보여 주었다.
정제균(Je-Gun Joung),김수진(Soo-Jin Kim),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기 보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로 부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과, 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.
정제균(Je-Gun Joung),오석준(Sirk June Augh),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
인유두종바이러스(human papilloma virus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
정제균(Je-Gun Joung),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴간에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
전립선암 종양 이질성 규명을 위한 차세대 염기서열 분석의 유용성
정제균(Je-Gun Joung),박주영(Joo-Young Park),양소윤(So-Yun Yang),정정윤(Jeongyun Jeong) 대한비뇨기종양학회 2021 대한비뇨기종양학회지 Vol.19 No.2
Prostate cancer has long been considered a disease with a heterogeneous phenotype. The intratumor heterogeneity (ITH) may affect diverse phenotypes such as treatment response, drug resistance, and overall clinical outcomes. Despite technical advances over the past decade, we have an incomplete understanding of the extent and effects of ITH in prostate cancer progression. We present here a comprehensive review of the various studies dealing with ITH in prostate cancer. We discuss the advanced next-generation sequencing analyses including single cell sequencing and circulating cell-free DNA sequencing that have the impact of heterogeneity on clinical decision making.