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- 저자 : 조태원 ( Taewon Joh ) (검색결과 3 건)
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바이오메디컬 데이터베이스 및 텍스트마이닝 기술의 비교 분석 및 전망
조태원 ( Taewon Joh ),이규범 ( Kyubum Lee ),강재우 ( Jaewoo Kang ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
분자 생물학을 통한 연구가 심화되면서, 생물학 정보는 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그에 따라 바이오메디컬(생물학, 의학) 관련 논문들의 출판 및 등록 건수도 해마다 증가하고 있다. 그러나 바이오 메디컬 문서들에서 유용한 정보를 추출하는 기술은 이러한 분야의 전문가 큐레이터(curator)에 의존한 경우가 많아서, 그 작업의 속도와 양적인 면에서 한계를 가지고 있다. 이러한 이유 때문에 바이오메디컬 문서를 기계학습을 통하여 분석하는 기법이 도입되기 시작하였다. 아직까지는 기계학습을 이용하여 구축된 데이터베이스가 소수에 불과하지만, 점차 증가하는 추세에 있다. 이러한 현 추이를 분석하고 향후의 추세를 예측하고자 텍스트마이닝 기술이 생물학과 의학 분야에서 어떻게 사용되며, 그 정보들이 어떻게 관리되는지 연구, 조사 하게 되었다. 현재 바이오메디컬 관련 데이터베이스들이 여러 기관 및 단체에 의해 구축 및 관리되고 있으며, 국가적인 프로젝트로서 이러한 데이터베이스들을 통합하는 과정을 진행하고 있다. 이처럼 국가기관의 주도하에 데이터베이스를 통합하여 관리하고자 하는 노력들이 계속되고 있어, 앞으로는 바이오메디컬 자료들을 검색하기가 보다 용이해질 것으로 생각된다. 텍스트마이닝을 이용하여 바이오메디컬 정보들을 추출하는 기술은 초기에는 공동 발생(co-occurence)과 같이 단순한 통계적 방법을 이용하였지만, 최근에는 다른 문서에서 추출된 정보와 기존의 정보들을 연계하여 새로운 정보를 추출해 내는 기법이 확산되고 있음을 알 수 있었다.
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임준호 ( Junho Lim ),조태원 ( Taewon Joh ),강재우 ( Jaewoo Kang ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
정보화 시대를 거치면서 모든 산업분야에서 대량의 데이터가 생성되고 관리되고 있다. 최근에는 비즈니스 환경의 변화로 인하여 의사결정을 지원할 수 있는 고급 정보에 대한 필요성이 대두되었으며 IT 기술의 발전과 더불어 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 활발히 이루어졌다. 데이터마이닝은 금융, 정부, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 의료데이터는 다른 산업분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 데이터의 이질성과 복잡성, 부정확성과 오류가능성, 불완전성과 윤리 및 법적인 문제, 개인정보보호, 특징 선택의 제한, 모델의 투명성과 설명력에 대한 높은 요구도 등이 그것이다. 이와 같은 이유로 의료데이터에 대한 접근은 제한적일 수 밖에 없다. 그럼에도 병원 전산화를 통해 발생하는 의료데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 임상정보를 포함하는 의료데이터는 데이터 자체로도 가치가 매우 크다. 이에 본 논문은 국내 제 3차 의료기관의 2년간 내원환자에 대한 진단데이터를 사용하여 데이터마이닝의 연관법칙을 이용, 상병간의 관계를 연구하고자 하였다. 이를 통해 잠재고객에게는 객관화된 의료지표를 제공하고, 의료기관은 예측 가능한 정보를 종합의료시스템에 활용하여 고객만족도를 높이는 효과를 볼 수 있을 것으로 사료된다.
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GPU를 이용한 Polymorphic worm 탐지 기법 구현 및 GPU 플랫폼에 따른 성능비교
이선원 ( Sunwon Lee ),송치환 ( Chihwan Song ),이인준 ( Injoon Lee ),조태원 ( Taewon Joh ),강재우 ( Jaewoo Kang ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
작년 7월 7일에 있었던 DDoS 공격과 같이 악성 코드로 인한 피해의 규모가 해마다 증가하고 있다. 특히 변형 웜(Polymorphic Worm)은 기존의 방법으로 1차 공격에서의 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성이 더 크다. 이에 본 연구에서는 바이오 인포매틱스(Bioinformatics) 분야에서 유전자들의 유사성과 특징을 찾기 위한 방법 중 하나인 Local Alignment를 소개하고 이를 변형 웜 탐지에 적용한다. 또한 수행의 병렬화 및 알고리즘 변형을 통하여 기존 알고리즘의 O(n4)수행시간이라는 단점을 극복한다. 병렬화는 NVIDIA사의 GPU를 이용한 CUDA 프로그래밍과 AMD사의 GPU를 사용한 OpenCL 프로그래밍을 통하여 수행되었다. 이로써 각 GPGPU 플랫폼에서의 Local Alignment를 이용한 변형 웜 탐지 알고리즘의 성능을 비교하였다.
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