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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
응우옌하남 (한국 항공대학교 대학원 컴퓨터공학과) 최규석 (청운대학교 컴퓨터학과)
저널정보
한국컴퓨터산업교육학회 컴퓨터산업학회논문지 컴퓨터산업학회논문지 제7권 제1호
발행연도
2006.1
수록면
47 - 56 (10page)

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혈액에서 추출된 프로테옴 패턴(단백질 DNA 정보)는 인간 신체 기관의 병리학적 상태를 잠재적으로 반영하고 있다. 신체기관의 질병이나 이상은 이러한 프로테옴 패턴의 분석에 의해 식별될 수 있다고 알려져 있으며 프로테옴 패턴 정보를 분석하는 여러 가지 방법들이 현재 존재하고 있다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 GA(Genetic Algoritm)의 융합에 근거하여 암 진단을 위한 디시전 모델의 효과적 학습(learning) 방법을 제안한다. <중략> 그 결과로서 개별적 kernel function 들보다 더 우수한 분류성능을 갖는 최적의 디시전 모델이 얻어졌다. 위암 데이터 셋 과 두 개의 일반 데이터 셋(대장암, 백혈병)을 사용한 컴퓨터 실험에서 제안된 방법이 다른 Kernel function 들에 비해 더 우수한 분류 성능을 보여주었다.
#Support Vector Machine #Machine learning #classification method #Genetic Algorithm

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