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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
182 - 186 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

마이크로어레이 데이터에서 분별력 있는 유전자 선택을 위한 정보 획득과 SVM 기반 재귀적 특징 제거 방법
이민수 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2008.10 학술대회자료

2006

시계열 마이크로어레이 데이터 마이닝을 위한 분별력 있는 유전자 선정 방법
이민수 ,  박승수 ,  강성희 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.06 학술대회자료

초록· 키워드

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수만여 개의 유전자의 발현량을 동정할 수 있는 마이크로어레이를 이용하여 특정 조건에서의 유전자 발현 양상을 측정함으로써 생명현상이나 질병 발생의 메커니즘을 밝히고 세포의 상태를 분류하거나 진단하는 작업들이 많이 이루어지고 있다. 마이크로어레이 실험을 통해 얻는 데이터는 유전자들의 발현 값들로 표현되는 수만여 개의 속성을 가지게 되므로 분류 및 예측 모델을 적용하기에 앞서 다양한 특징 선택 알고리즘을 적용하여 의미있게 발현 양상이 변한 유전자들만 선택한 후 분석에 사용하게 된다. 이 때 불필요한 유전자들을 제거하는 기준을 사용자가 설정하거나 가장 최적의 유전자 조합을 찾기 위해 가능한 모든 조합을 고려하는 것은 쉬운 작업이 아니다. 본 논문에서는 정보 획득에 기반하여 각 속성들의 중요도를 판별하고 SVM 알고리즘을 이용하여 사용된 속성의 예측 성능을 평가하며 분류 및 예측에 사용할 속성들의 부분집합을 이진 탐색 알고리즘에 기반하여 효율적으로 줄여나가는 과정을 반복하는 재귀적 특징 제거 방법을 제안한다. 본 방법을 전자파 노출에 대한 마이크로어레이 데이터에 적용해 본 결과 9개 유전자만으로 100%의 정확도를 보이는 전자파 노출 여부를 판별할 수 있는 모델을 구축할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 특징 선택
3. IG와 SVM을 사용한 재귀적 특징 제거
4. 전자파 노출 판별을 위한 분류 모델 구축에의 적용
5. 결론 및 논의
감사의 글
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