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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2007 가을 학술발표 논문집 제34권 제2호(B)
발행연도
2007.10
수록면
7 - 10 (4page)

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마이크로어레이 데이터는 매우 많은 수의 유전자로 구성되며, 암 분류 성능을 높이기 위해서는 대상 암과 관련된 유용한 유전자를 선택해야 한다. 기존 필터 기반 유전자 선택 기법은 유전자를 개별적으로 평가하여 암 분류에 사용하기 때문에, 유전자 사이의 관계나 분류기와의 상관성을 고려하지 않으며, 비슷한 특성의 유전자를 중복해서 선택하는 경향이 있다. 본 논문에서는 필터와 래퍼 방식을 결합하여 분류결과를 반복적으로 반영하며 유전자를 선택하는 기법을 제안한다. 필터 기법으로 유전자의 순위를 계산할 때 이전 분류에서 틀린 샘플의 가중치가 높도록 설계하고, 분류를 반복하면서 각 단계에서 유용한 유전자를 추가로 선택한다. 제안하는 방법을 대표적 암 분류 데이터인 림포마 암과 대장암 데이터에 적용하여 유용성을 검증하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 배경
3. 점증적 유전자 선택 기반 암 분류
4. 실험 및 결과
5. 결론
감사의 글
참고문헌

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