MCL 알고리즘을 사용한 유전자 발현 데이터 클러스터링

손호선(Ho Sun Shon),류근호(Keun Ho Ryu) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.45 No.4

유전자 발현 데이터의 분석 기법 중 무감독 학습 기반의 클러스터링 기법은 생물학적 변화와 진의 발현 정도를 이해하는데 자주 사용되는 방법이다. 생명공학 연구에 있어서 그래프 기반의 MCL 알고리즘은 그래프 내의 노드들을 클러스터링 하는 알고리즘으로 빠르고 효과적이다. 우리는 기존의 MCL 알고리즘을 개선하여 마이크로어레이 데이터에 적용시켰다. MCL 알고리즘 수행 시 inflation과 대각선 항의 두 요인을 조정하는 시뮬레이션을 실행 하였으며, 마코브 행렬을 이용하여 변환 하였다. 또한 개선된 MCL 알고리즘에서는 더 명확한 클래스를 구분하기 위하여 각 열의 평균을 구한 후 그 값을 임계치로 사용하였다. 따라서 수정된 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 정확도를 높일 수 있었다. 즉, 실제 실험 결과 기존에 알려진 클래스와 비교 했을 때 평균 70%의 정확도를 보였다. 또한, 다른 클러스터링 기법, K-means 알고리즘, 계층적 클러스터링 그리고 SOM 알고리즘을 비교 분석하였으며, 그 결과 MCL 알고리즘이 다른 클러스터링 기법보다 더 좋은 결과를 보임을 알 수 있다. The clustering of gene expression data is used to analyze the results of microarray studies. This clustering is one of the frequently used methods in understanding degrees of biological change and gene expression. In biological research, MCL algorithm is an algorithm that clusters nodes within a graph, and is quick and efficient. We have modified the existing MCL algorithm and applied it to microarray data. In applying the MCL algorithm, we put forth a simulation that adjusts two factors, namely inflation and diagonal term, and converted them by making use of Markov matrix. Furthermore, in order to distinguish class more clearly in the modified MCL algorithm, we took the average of each row and used it as a threshold. Therefore, the improved algorithm can increase accuracy better than the existing ones. In other words, in the actual experiment, it showed an average of 70% accuracy when compared with an existing class. We also compared the MCL algorithm with the self-organizing map(SOM) clustering, K-means clustering and hierarchical clustering (HC) algorithms. And the result showed that it showed better results than ones derived from hierarchical clustering and K-means method.

인공신경망을 사용한 위암 유전자 데이터의 분류분석

손호선(Ho Sun Shon),박재성(Park Jae Sung),김경옥(Kyoung Ok Kim),차은종(Eun Jong Cha),김경아(Kyung Ah Kim) 대한전기학회 2018 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-

Deep Generative Convolutional Variational Autoencoder for Identification of Wafer Map

Ho Sun Shon(손호선),Erdenebileg Batbaatar,Kyung Hee Lee(이경희),Wan-Sup Cho(조완섭),Seong Gon Choi(최성곤) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2

In this paper, we develop a novel Variational Autoencoder (VAE) to identify wafer map defect patterns. The Deep Generative Convolutional Network (DGCN) is used as an encoder to approximate distribution for the latent features linked to generative models. And the Deep Generative Deconvolutional Network (DGDN) is used as a decoder of the wafer map defect patterns. Firstly, we pre-trained unsupervised VAE which consists of DGCN and DGDN. Secondly, we fine-tuned DGCN with neural network classification as a predictor. In addition to enforcing the deep feature consistent principle thus ensuring the VAE output and its corresponding input images to have similar deep features. We present experimental results to show that the VAE trained with our new method outperforms the state-of-the-art in identifying wafer map defect patterns. We also show that our method can learn powerful embeddings of input wafer map images, which can be used to achieve defect pattern manipulation.

XML 기반 국가연구개발보고서 콘텐츠 서비스의 프레임워크 설계

손호선(Shon, Ho-Sun),이종연(Lee, Jong-Yun) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.1

정부 각 부처 단위의 국가연구개발보고서 정보관리 체계는 산하 전문기관으로 하여금 구체적인 정보의 수집 및 데이터베이스 구축, 정보시스템 운영 등의 업무를 수행하도록 하는 시스템으로 현행 국가 차원의 연구개발보고서 분류체계는 미흡한 상태이다. 또한 정부 부처마다 상이한 전자원문서비스 형태로 제공되므로 표준화된 서비스가 요구 된다. 따라서 본 논문의 연구 목표와 세부연구 내용은 다음과 같다. 연구 목표는 국가 연구개발보고서 양식의 표준화 방안을 수립하고, 기존 국가 연구개발보고서의 서비스 형태에 대한 문제점을 분석하여 XML 기반 국가연구개발보고 서 서비스를 위한 프레임워크를 제시한다. 아울러 본 논문의 세부 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 국가 연구개발보고 서 생산 기관 현황파악 및 주요 기관별 연구개발보고서 양식조사와 서비스 현황을 분석한다. 둘째, 국가 연구개발보 고서 관련 주요 해외 과학기술정보 서비스 체계 및 관련 데이터베이스 스키마 분석을 한다. 셋째, 국가연구개발보고 서 서비스 체계의 문제점 분석을 통한 XML 기반 국가연구개발보고서 서비스 프레임워크 제안과 데이터베이스 스키 마를 설계하고 마지막으로 보고서 포털 서비스 방안을 제시하였다. 끝으로 본 논문의 학술적 기여도는 국가차원의 연 구개발보고서의 종합정보관리체계 구축을 통해 과학기술정보의 효율적인 관리 및 수요자 중심의 통합정보시스템 개 발을 통해 국가 연구개발 관련 정보와 자원을 공동 활용함으로써 연구개발의 투자 효율성을 높일 수 있다. The information management system for the national R&D reports on the level of each government department have been operated in order to have special affiliated organizations collect detailed information, construct databases for R&D reports, and operate their information system; thus, the current classification system for the R&D reports on the governmental level is insufficient. Also, each department requires to prepare a standardized electronic original text service system since mutually different electronic original text services have been provided. therefore, this paper sets up the following research goals and detailed research contents. The goals of this study are to establish methods to standardize the forms of national R&D reports and suggest the framework for XML-based national R&D reports services by analyzing the problems in the forms of previous national R&D reports services. As detailed research contents, first, Identify the current R&D electronic original reports services by each government department. Second, this paper analyzed primary overseas science technology information service systems related with national research and development reports and related database schemata. this paper proposed the XML-based national R&D reports service framework through analyzing the problems in the framework of the existing national R&D reports service system and also established and suggested the methods to provide database schema design and report portal services. Lastly, it is expected that this paper will have academic contribution to enhancing R&D investment efficiency by utilizing collaboratively the information and resources related with national R&D through establishing the general information management system for national-dimension R&D reports and also managing science technology information efficiently and developing a user-centered integrated information system.

한국 성인의 치주질환과 만성질환의 연관성 분석

손호선(Ho Sun Shon),박재성(Jae Sung Park),이은영(Eun Young Lee),김경옥(Kyoung Ok Kim),차은종(Eun Jong Cha),김경아(Kyung Ah Kim) 대한전기학회 2020 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2020 No.7

SMOTE 알고리즘을 사용한 불균형 데이터의 분류 성능 개선

손호선(Ho Sun Shon),박재성(Park Jae Sung),김경옥(Kyoung Ok Kim),차은종(Eun Jong Cha),김경아(Kyung Ah Kim) 대한전기학회 2020 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2020 No.10

CNN(Convolution Neural Network) 기반의 심혈관질환 분류

손호선(Ho Sun Shon),이연규(YearnGui Yi),박재성(Jea Sung Park),김경옥(Kyoung Ok Kim),차은종(Eun Jong Cha),김경아(Kyung Ah Kim) 대한전기학회 2018 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2018 No.10

전장감시 센서네트워크시스템을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크

손호선(Ho Sun Shon),박성승(Seong Seung Park),전서인(Seo In Jeon),류근호(Keun Ho Ryu) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.48 No.4

미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다. Future warfare paradigm is changing to network-centric warfare and effects-based operations. In order to find first and strike the enemy in the battlefield, friendly unit requires real-time target acquisition, intelligence collection, accurate situation assessment, and timely decision. The rapid development in advanced sensor technology and wireless networks requires a significant change in operational concepts of the battlefield surveillance. In particular, the introduction of a battlefield surveillance sensor network system is a big challenge to the ground forces which have lack of automated information collection assets. Therefore this paper proposes an ontology-based context-aware framework for the battlefield surveillance sensor network system which is needed for early finding the enemy and visualizing the battlefield in the ground force operations. Compared with the performance of existing systems, the one of the proposed framework has shown highly positive results by applying the context systems evaluation method. The framework has also proven to be satisfactory by the structured evaluation method using device collaboration. Since the proposed ontology-based context-aware framework has a lot of advantages in terms of scalability and reusability, the ground force's reconnaissance and surveillance system can be widely applied to expand in the future. And, ontology-based model has some weak points such as ontology data size, processing time, and limitation of network bandwidth. However, these problems can be resolved by customizing properly to fit the mission and characteristics of the unit. Moreover, development of the next-generation communication infrastructure can expedite the intelligent surveillance and reconnaissance service and may be expected to contribute greatly to expanding the information capacity.

기계학습 알고리즘 기반 심혈관질환자의 분류

손호선(Ho Sun Shon),박재성(Jae Sung Park),차은종(Eun Jong Cha),김경아(Kyung Ah Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7

통계적 방법을 이용한 바이오 메디컬 데이터의 특징선택과 분류

손호선(Ho Sun Shon),박재성(Jea Sung Park),김경옥(Kyoung Ok Kim),차은종(Eun Jong Cha),김경아(Kyung Ah Kim) 대한전기학회 2017 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2017 No.10