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(Korean Abstract) |
농업 유전자원은 새로운 품종의 육성과 신물질 추출 등의 생명공학 연구의 기초 재료로서 중요한 가치를 지니고 있다. 식량 생산 증진 및 생물다양성 유지를 위해 유전자원의 확보 및 보존의 중요성이 부각되고 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 보임에 따라, 농업 유전자원 데이터에도 머신러닝 기법 적용을 통해 효율적인 특성 분석이 가능할 것으로 기대된다. 하지만, 머신러닝 기반의 유전자원 데이터 분석에는 내부 기술에 대한 이해 및 알고리즘 구현 과정이 요구되며, 일반 사용자가 이를 수행하기는 쉽지 않다. 이에 따라 머신러닝 기반의 분석 연구가 미미하며, 유전자원의 효율적인 활용이 힘든 실정이다. 본 논문에서는 머신러닝 기반의 농업 유전자원 데이터 분석 플랫폼을 구축하여，사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 제공하였다. 사용자에게 입력받은 데이터를 유전자원의 특성을 고려하여, 유전자원별 조사 기준에 따라 각 특성에 대한 표현 형태를 수치형 데이터로 변환 후, 각 특성 별 결측값 대체를 수행하였다. 전처리 과정 후, 군집 분석, 분류 분석, 중요 특징 추출, 상관관계 분석을 수행하고, 분석 결과를 시각화하여 사용자에게 제시하였다. 본 논문은 향후 품종 육성을 위한 농업 유전자원 연구의 기반으로써 유용하게 활용될 것으로 기대된다. |
