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      • 다계층 밀도기반 군집화 기법

        신동문 ( Dong Mun Shin ), 정석호 ( Suk Ho Jung ), 이경민 ( Gyeong Min Yi ), 이동규 ( Dong Gyu Lee ), 손교용 ( Sohn Gyoyong ), 류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

        군집화는 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 데에 적합한 데이터마이닝 기법들 중 하나이다. 군집화 기법은 주어진 데이터그룹 내에서 사전정보 없이 의미있는 지식을 발견할 수 있으므로 큰 어려움이 없이 실제 응용분야에 적용할 수 있다. 또한, 대용량 데이터를 다룰 때에 개별적인 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 밀도-기반 군집화 기법을 기반으로 하는 새로운 군집화 기법을 제안한다. 우리가 제안하는 군집화 기법은 반복적인 군집화 과정을 통하여 군집 내 주변 잡음을 제거하고 더 세밀하게 집단을 세분화하는 것이 가능하다. 또한, 군집을 표현하는 데에 계층구조로 나타내어 각 군집의 상관관계를 파악하는 데에 유리하다. 본 논문에서 제안하는 군집화 기법을 통하여 다양한 밀도를 가진 군집들을 효과적으로 분류할 수 있을 거라고 기대된다.

      • 암 데이터 분석을 위한 통합의료정보시스템의 데이터베이스 설계 및 구축

        신동문 ( Dong Mun Shin ), 허룡 ( Lyong Heo ), 심재민 ( Jae-min Shim ), 손호선 ( Ho Sun Shon ), 류근호 ( Keun Ho Ryu ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1

        본 논문에서는 개인 특화된 의료를 위한 진단, 치료선택, 예후 추정을 지원하기 위한 정보를 전문 의료인에게 효과적으로 제공하기 위한 데이터베이스 설계와 구축을 제시한다. 내원 환자들의 유전자 수준의 미시 데이터, 임상학적 거시 데이터, 가족력, 유사 질환군 등의 연관정보 데이터를 통합·연계하여 이력으로 관리하고, 데이터의 점진적 누적이 가능한 통합의료시스템을 위한 데이터베이스 설계의 프레임워크를 구축하였다.

      • KCI등재

        분류 기법을 이용한 방광암 재발 예측

        서동혁(Dong-Hyok Suh), 신동문(Dong Mun Shin), 손호선(Ho Sun Shon), 김원재(Wun-Jae Kim), 김원태(Won-Tae Kim), 류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.39 No.3

        방광암은 소변에 저장하는 방광에 생기는 악성종양으로, 연령이 증가함에 따라 발생빈도가 점차 증가하게 된다. 본 연구에서는 기존에 잘 알려진 몇 가지 특징 기법과 분류 방법을 이용하여 방광암 재발 예측을 위한 다양한 예측 모형을 생성하였다. 그 다음으로 예측 분류 모형에 대한 분류 정확도를 측정하여 비교·분석함으로서 방광암 재발 위험을 예측하는 데 가장 적합한 모형을 선별하였다. 실험 결과, 특징 선택 기법은 Minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR)이 Conditional Mutual Information Maximization (CMIM)보다 상대적으로 더 높은 정확도를 보였으며, 특히 데이터 객체들로부터 가장 영향을 미치는 10개의 특징을 선택하여 베이지안 네트워크 모형에 적용하였을 때 예측 정확도가 가장 높게 나타났다. 이 연구를 통해 암 재발 위험을 정확히 예측함으로서 향후의 의료진들이 환자의 암 예방 및 예후를 추정하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. Bladder cancer is a malignant disease that occurs in the urinary bladder. It is the most common type of cancer after prostate cancer in the whole world. Bladder cancer can occur at any age, but it is more common among older people than the younger ones. In this paper, we built several classification models to predict the recurrence of bladder cancer with various well-known feature selection and classification techniques. In our experiment, we selected the most suitable data mining model to predict the risk of bladder cancer recurrence using several classification algorithms, such as artificial neural network, bayesian network and support vector machine. Our experiments proved that minimum redundancy maximum relevance criterion is better than conditional mutual information maximization, especially, the highest classification accuracy is obtained by bayesian network model, which contains only 10 important features. Therefore, we derived a conclusion that bayesian network model is the most appropriate for predicting the risk of bladder cancer recurrence, when comparing with other classification methods. We expect to give help in preventing cancer and estimating prognosis by discovering useful knowledge that is extracted from the model.

      • 평균과 표준편차를 이용한 데이터분포 기반의 연관분류기법

        정석호(Suk Ho Jung), 신동문(Dong Mun Shin), 이경민(Gyeong Min Yi), 이동규(Dong Gyu Lee), 손교용(Sohn GyoYong), 류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C

        분류 기법은 해킹 방지 시스템, 부도 예측, 마케팅 전략 활용 등 다양한 방면에서 활용 된다. 전통적인 분류 기법은 분류 모델을 생성 시 단일 속성만을 고려하여 얻는 특징이 있다. 최근에는 분류기법과 연관규칙의 특징을 결합한 연관 분류기법이 활발히 연구 되고 있다. 연관분류 기법은 최소 지지도와 신뢰도를 이용하여 후보자를 생성하고 분류기를 통해 규칙을 생성한다. 그러나 본 논문에서는 평균과 표준편차를 이용한 데이터분포 기반의 연관분류기법을 제안한다. 사용한 분포 값은 수치형 값인 분류 기준 값으로 나타낸다. 분류 기준 값은 생성된 규칙들의 분류 정도를 알 수 있다. 따라서 규칙들 간의 객관적인 비교가 가능하고 최악의 분류 규칙을 판별 할 수 있다. 가장 높은 분류 기준 값을 갖는 규칙은 데이터를 분류 하는데 가장 강한 연관성을 제공한다.

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