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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이선아 (충북대학교) 이건명 (충북대학교) 류근호 (충북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제4호
발행연도
2009.8
수록면
545 - 549 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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마이크로어레이 데이터는 수천가지 유전자의 발현정보를 포함할 수 있으며, 여기에서 의미있는 패턴을 추출하여 추가적인 분석을 위한 목적으로 활용되고 있다. 다수의 샘플 또는 실험에 대해서 마이크로어레이 데이터가 수집된 경우에 분석자가 관심을 갖는 유전자들이나 샘플들을 효과적으로 검색하는 것이 필요한 경우가 있다. 이 논문에서는 단순한 조건뿐만 아니라 복잡한 조건을 정의하여 원하는 특성을 만족하는 유전자나 샘플을 추출하는 방법으로 퍼지 시그너쳐 집합을 활용하는 방법을 제안한다. 퍼지 시그너쳐는 벡터값을 값을 갖는 퍼지 집합을 확장한 것으로, 벡터의 각 요소가 다시 벡터가 되는 것을 허용하는 재귀적인 구조이다. 퍼지 시그너쳐 집합은 단말 원소가 구간 [0,1] 사이에서 정의된 퍼지집합이라는 것을 제외하면 퍼지 시그너쳐와 같은 구조를 가진다. 이 논문에서는 각 내부 노드에 대해서 명시적으로 결합 연산자를 지정하도록 하고, 결합 연산을 위해 비교연산자를 사용할 수 있도록 확장한 퍼지 시그너쳐 집합을 소개한다. 또한 확장된 퍼지 시그너쳐 집합을 마이크로어레이 데이터 검색을 위해 사용하는 방법과 이를 사용한 예를 보인다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 퍼지 시그너쳐와 퍼지 시그너쳐 집합
3. 확장된 퍼지 시그너쳐 집합
4. 확장된 퍼지 시그너쳐 집합을 이용한 마이크로어레이 검색
5. 결론
참고문헌
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참고문헌 (9)

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