최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지...
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2001
Korean
004
학술저널
295-297(3쪽)
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최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지...
최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어 맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대 잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전파 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, k-최근접 이웃 등 4가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.
목차 (Table of Contents)
유전자 데이터베이스의 설계 및 구현 : streptomyces data를 예로
집계큐브트리 : 효율적인 범위 - 집계 질의의 수행을 위한 큐브트리