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논문 기본 정보

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한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제6권 제4호
발행연도
2008.8
수록면
181 - 187 (7page)

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오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 마이크로어레이를 기반으로 하는 종양 분류 방법은 종양 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 종양 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다.
본 논문에서는 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 유사성 척도 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, MLP(Multi-Layer Perceptron) 신경망 분류 알고리즘을 이용하여 클래스 분류 시스템을 구축하고, 성능을 평가하였다. Lowess 정규화 후 피어슨 유사성 척도를 사용하여 선택된 유전자를 신경망을 이용하여 분류한 결과 98.74%의 정확도와 0.04% MSE를 보여 향상된 분류 성능을 보였다.
#microarray #Lowess normalization #MLP(Multi-Layer Perceptron)

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 정규화 방법과 분류기법
Ⅳ. 성능 평가 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
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