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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제1호
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 57 - 62 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2022.28.1.57
이용수
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농업 유전자원은 생명공학 연구의 기초 재료로서 중요한 가치를 지니고 있다. 특히, 유전자원의 우수한 특성을 파악하여 육종의 효율성을 높이고 성공적인 교배 조합을 이끌 수 있도록 특성 분석이 원활히 이루어져야 한다. 최근, 머신러닝(Machine learning) 기반의 데이터 분석이 여러 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 하지만, 머신러닝 기반의 유전자원 데이터 분석에는 내부 기술에 대한 이해 및 알고리즘 구현 과정이 요구되어 머신러닝 기반의 분석 연구가 미미하다. 본 논문에서는 머신러닝 기반의 농업유전자원 데이터 분석 플랫폼을 구축하여, 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 제공하였다. 사용자에게 입력 받은 데이터를 유전자원의 특성을 고려하여 전처리 과정 진행 후, 군집 분석, 분류 분석, 중요 특징 추출, 상관관계 분석을 수행하고, 결과를 시각화하여 사용자에게 제시하였다. 본 논문은 향후 품종 육성을 위한 농업 유전자원 연구의 기반으로써 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 농업 유전자원 데이터 분석 및 플랫폼 구축
4. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Kim D Y, Yoon M K, Kwak J H, Kim T I, Kim J H, Classification of Strawberry Germplasms Based on Horticultural Traits and Principal Component Analysis, Korean Society For Horticultural Science, 27, 4, 636-643, 2009.
Kim Y J, Suh S K, Kim H S, Park H K, Park M S, Classification of soybean accessions by morphological characteristics, Korean J. Breed, 31, 132-137, 1999.
McLaren, Christopher Graham, et al, The International Rice Information System. A platform for meta-analysis of rice crop data, Plant Physiology, 139.2, 637-642, 2005.
Lim, J. et al, Design and Implementation of a Web Servicefor Analyzing Pepper Molecular Markers, Proc. of the Korea Contents Association Conference, 293-294, 2012.
Lee H Y, Deep Learning based Crop Pests Prediction Using Collective Intelligence and Bigdata, Department of Computer Engineering Graduate School of Kong Ju National University Gong Ju, Korea, 2020.
Kim Y J, Suh S K, Kim H S, Park H K, Park M S, Classification of soybean accessions by morphological characteristics, Korean J. Breed, 31, 132-137, 1999.
McLaren, Christopher Graham, et al, The International Rice Information System. A platform for meta-analysis of rice crop data, Plant Physiology, 139.2, 637-642, 2005.
Lim, J. et al, Design and Implementation of a Web Servicefor Analyzing Pepper Molecular Markers, Proc. of the Korea Contents Association Conference, 293-294, 2012.
Lee H Y, Deep Learning based Crop Pests Prediction Using Collective Intelligence and Bigdata, Department of Computer Engineering Graduate School of Kong Ju National University Gong Ju, Korea, 2020.
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