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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정혜영 (서울대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제29권 제6호
발행연도
2018.11
수록면
1,445 - 1,456 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2018.29.6.1445

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의료 진단 및 생물 정보학 분야에서 얻어지는 자료에 존재하는 관계, 속성 및 개체들은 근본적으로 퍼지 (fuzzy)하다. 이러한 자료를 다루기에 적합한 이론이 퍼지 집합 이론이다. 퍼지 집합 이론은 경계의 불확실성 및 분류의 불확실성을 다룰 수 있도록 창안된 이론으로 명확한 경계와 분류를 가지는 기존의 집합 이론을 포함하는 확장개념으로 여겨진다. 본 논문에서는 퍼지 집합 이론에 기반 한 퍼지 접근법이 의한 진단 및 생물 정보학 분야의 자료에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보고 지금까지 성공적으로 적용되어 온 다양한 사례에 대해 소개하고자 한다.
#불확실성 #생물 정보학 #의학진단 #퍼지 집합 이론 #Bioinformatics #fuzzy set theory #medical diagnosis #uncertainty

목차

요약
1. 서론
2. 퍼지 집합 및 퍼지 논리
3. 의학 진단 및 생물 정보학 분야에서 퍼지 접근법의 적용
4. 실제 응용 사례 예시 및 유용한 통계 패키지
5. 결론
References
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