메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임승수 (가천대학교) 이하연 (가천대학교) 윤영미 (가천대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제11호(JKIIT, Vol.18, No.11)
발행연도
2020.11
수록면
25 - 33 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.11.25

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
약물의 부작용은 사람들의 건강에 위험을 초래하며, 심각한 경우 죽음에 이르게 할 수도 있다. 이러한 위험성 때문에 약물의 알려지지 않은 부작용을 찾아내는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 기존에 알려진 약물의 부작용 이외의, 새로운 부작용을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 워드 임베딩의 한 모델인 Word2Vec 모델을 이용하여 생물학적 문헌에 언급되는 약물과 부작용을 벡터로 매핑하고, 이 벡터를 이용하여 약물 쌍과 부작용 쌍의 유사도를 계산한다. 약물 쌍과 부작용 쌍의 유사도를 기반으로 벡터로 매핑 된 값이 존재하는 모든 약물-부작용 쌍의 관계 점수를 구하였으며 이 관계 점수가 높을수록 약물-부작용 쌍이 실제로 관련이 있는 것으로 예측한다.
#text mining #data mining #Word2Vec #side effect prediction #bioinformatics

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

약물 관련 정보를 이용한 약물 부작용 예측
서수경 ,  이태건 ,  윤영미 한국정보기술학회논문지 2019 .12
유사 약물 예측을 위한 텍스트 마이닝 기반의 새로운 약물 유사도 측정 방법
장기업 ,  황유현 ,  오민 외 2명 한국정보기술학회논문지 2016 .07
약물-질병 이분 네트워크를 통한 약물 재창출
유해강 ,  윤영미 한국정보기술학회논문지 2020 .12
단백질 나노입자를 이용한 약물전달 시스템
홍세영 ,  박희호 KSBB Journal 2020 .03
약물-질병 경로 네트워크의 구축과 비교를 통한 신약재창출
황소윤 ,  황유현 ,  오민 외 1명 한국정보기술학회논문지 2016 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-004-000082015