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- 저자 : 고인송(InSong Koh) (검색결과 3 건)
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고인송,Koh, InSong 대한생물정신의학회 1997 생물정신의학 Vol.4 No.2
Neural network models, also known as connectionist models or PDP models, simulate some functions of the brain and may promise to give insight in understanding the cognitive brain functions. The models composed of neuron-like elements that are linked into circuits can learn and adapt to its environment in a trial and error fashion. In this article, the history and principles of the neural network modeling are briefly reviewed, and its applications to psychiatry are discussed.
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양은주(Eunjoo Yang),박용철(Yongcheol Park),고인송(InSong Koh),오범석(Bermseok Oh),김규찬(Kuchan Kimm) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
국립보건원 유전체연구소는 안산-안성 지역에 거주하는 45세 이상 69세 이하의 성인을 대상으로 고혈압, 당뇨, 골다공중, 천식, 비만 등 한국인의 총 국민의료비용에서 큰 부분을 차지하는 중요 만성질환에 초점을 맞추어 코호트 연구를 수행하고 있다. 이에 검진대상자의 설문 및 임상검사를 통하여 수집되는 개인식별 데이터, 생활습관 데이터 등의 설문정보와 다양한 임상검사정보에 대한 체계적 저장 · 관리와 향후 수행될 대규모 정보 분석을 위해 유전체역학 정보 DB를 설계 · 구축하였다.
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결측치가 존재하는 유전형 자료에서의 연관불균형과 일배체형을 사용한 결측치 대치 방법
박윤주(Yun-Ju Park),김영진(Young-Jin Kim),박정선(Jung-Sun Park),김규찬(Kuchan Kimm),고인송(InSong Koh),정호열(Ho-Youl Jung) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.32 No.2
본 논문에서는 단일염기변이(SNP: Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전형 (genotype)자료에서 결측치가 발생하였을 경우 유전형 자료의 특이성을 고려해 자료 원래의 정보손실을 최소화하는 대치법인 연관불균형 기반의 대치법(linkage disequilibrium- based imputation)과 일배체형 기반의 대치법(haplotype-based imputation)을 제시한다. 이러한 결측치 대치는 실험상에서 발생하는 결측치에 의한 중요한 정보의 손실을 최소화 한다는 점에서 필요한 방법이다. 일반적으로 그동안 생물학 자료의 결측치 대치는 대부분 주형질 대치법(major allele imputation)이 활용되어왔는데 유전형 자료에서의 이 방법의 사용은 자료의 특이성으로 인하여 결측치에 대한 높은 오차율(error rate)을 보임으로서 자료의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 유전형 자료인 단일염기변이 자료의 시뮬레이션을 통하여 기존의 주형질 대치법과 논문에서 제안된 연관불균형 기반의 대치법과 일배체형 기반의 대치법을 비교하고 그 결과를 보여 준다. In this paper, we propose a new missing imputation method for minimizing loss of information- linkage disequilibrium-based and haplotype-based imputation method, which estimate missing values of the data based on the specificity of Single Nucleotide Polymorphism(SNP) genotype data. Method for imputing data is needed to minimize the loss of information caused by experimental missing data. In general, missing imputation of biological data has used major allele imputation method, but this approach is not optimal. This method has high error rates of missing values estimation since the characteristics of the genotype data are not considered not take into consideration the specific structure of the data. In this paper, we show the results of the comparative evaluation of our model methods and major imputation method for the estimation of missing values.
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