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약물-표적 단백질 연관관계 예측모델을 위한 쌍 기반 뉴럴네트워크
이문환(Munhwan Lee),김응희(Eunghee Kim),김홍기(Hong-Gee Kim) 한국인지과학회 2017 인지과학 Vol.28 No.4
In-silico 기반의 약물-표적 단백질 연관관계 예측은 신약 탐색 단계에서 매우 중요하다. 그러나 기존의 예측모델은 입력 값이 고정적이며 표적 단백질의 특질 값이 가공된 데이터로 한정됨으로써 예측 모델의 확장성과 유연성이 부족하다. 본 논문에서는 약물-표적 단백질 연관관계를 예측하는 확장 가능한 형태의 머신러닝 모델을 소개한다. 확장 가능한 머신러닝 모델의 핵심 아이디어는 쌍기반의 뉴럴 네트워크로써, 약물과 단백질의 미가공 데이터를 사용하여 특질을 추출하고 특질 값을 각각의 뉴럴 네트워크 레이어에 입력한다. 이 방법은 추가적인 지식없이 자동적으로 약물과 단백질의 특질을 추출한다. 또한 쌍기반 레이어는 특질값을 풍부한 저차원의 벡터로 향상 시킴으로써 입력 값의 차이로 인한 편향 학습을 방지한다. PubChem BioAssay(PCBA) 데이터 셋에 기반한 5-폴드 교차 검증법을 통하여 제안한 모델의 성능을 평가했으며, 이전의 모델보다 우월한 성능을 보였다. Predicting compound-protein interactions in-silico is significant for the drug discovery. In this paper, we propose an scalable machine learning model to predict compound-protein interaction. The key idea of this scalable machine learning model is the architecture of pairwise neural network model and feature embedding method from the raw data, especially for protein. This method automatically extracts the features without additional knowledge of compound and protein. Also, the pairwise architecture elevate the expressiveness and compact dimension of feature by preventing biased learning from occurring due to the dimension and type of features. Through the 5-fold cross validation results on large scale database show that pairwise neural network improves the performance of predicting compound-protein interaction compared to previous prediction models.
균일 합성빔 생성을 위한 선형 배열안테나 구조에 관한 연구
박경철(Kyoungcheol Park),황인출(Inchul Hwang),이문환(Munhwan Lee),장재원(Jaewon Chang) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 균일 합성빔 구현을 위한 광대역 디지털 빔합성기의 안테나 구성 구조를 제안하였다. 선형 배열안테나를 이용하여 빔을 형성할 때 필요한 안테나의 배열 요소 및 제작 구성요건을 시뮬레이션 하여 구성하고 최적의 성능을 구현하기 위한 나타내기 위한 구조를 제안하였다.