2008년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document : 249 / 249
| 한글제목(Korean Title) |
학습을 위한 네거티브 데이터가 존재하지 않는 경우의 microRNA 타겟 예측 방법 |
| 영문제목(English Title) |
microRNA target prediction when negative data is not available for learning |
| 저자(Author) |
이제근
김수진
장병탁
Je-Keun Rhee
Soo-Jin Kim
Byoung-Tak Zhang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 35 NO. 01(C) PP. 0212 ~ 0216 (2008. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기존의 알려진 데이터에 기반하여 분류 알고리즘을 통해 새로운 생물학적인 사실을 예측하는 것은 생물학 연구에 매우 유용하다. 하지만 생물학 데이터 분류 문제에서 positive 데이터만 존재할 뿐, negative 데이터는 존재하지 않는 경우가 많다. 이와 같은 상황에서는 많은 경우에 임의로 negative data를 구성하여 사용하게 된다. 하지만, negative 데이터는 실제로 negative임이 보장된 것이 아니고, 임의로 생성된 데이터의 특성에 따라 분류 성능 및 모델의 특성에 많은 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 클래스 분류 알고리즘 중 하나인 support vector data description (SVDD) 방법을 이용하여 실제microRNA target 예측 문제에서 positive 데이터만을 이용하여 학습하고 분류를 수행하였다. 이를 통해 일반적인 이진 분류 방법에 비해 이와 같은 방법이 실제 생물학 문제에 보다 적합하게 적용될 수 있음을 확인한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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