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생물학적 서열들에서 빈발한 연속 서열 패턴 마이닝

Mining Frequent Contiguous Sequence Patterns in Biological Sequences

한국정보과학회 07 종합학술대회논문집(B), 2007 June 25, 2007년, pp.27 - 31  

강태호 (충북대학교 정보통신공학과) ,  유재수 (충북대학교 정보통신공학과)

초록
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생물학적 서열 데이터는 크게 DNA 염기 서열과 단백질 아미노산 서열이 있다. 이들 서열은 일반적으로 많은 수의 항목들을 가지고 있어 그 길이가 매우 길다. 생물학적 데이터 서열들에는 보통 빈번하게 발생하는 부분 연속 서열들이 존재하는데 이들 서열들을 찾아내는 것은 다양한 서열 분석에서 유용하게 사용될 수 있다. 이를 위해 초기에는 Apriori 알고리즘을 기반으로 하는 순차패턴 마이닝 알고리즘들을 활용하는 방법들이 많이 제시되었다. 그중 PrefixSpan 알고리즘은 Apriori기반의 가장 효율적인 순차패턴 마이닝 기법이다. 하지만 이 알고리즘은 길이-1인 빈발 패턴들로부터 서열 패턴을 확장해나가는 방식으로 길이가 긴 연속 서열을 포함하는 생물학적 데이터 서열들에 대한 검색방법으로는 적합하지 않다. 최근에는 기존의 PrefixSpan방식을 이용하면서도 반복적인 처리과정을 줄인 MacosVSpan이 제안되었다. 하지만 이 알고리즘 또한 원본 데이터베이스보다 크기가 큰 별도의 프로젝션 데이터베이스를 사용함으로서 많은 비용부담이 발생하고 특히 길이가 긴 서열에 대해서는 더욱 효율적이지 못하다. 이에 본 논문에서 많은 양의 생물학적 데이터 서열들로부터 빈번한 연속서열을 고정길이 확장 트리를 이용하여 효과적으로 찾아내는 방법을 제안한다. 그리고 다양한 환경에서 실험을 통해 제안하는 방식이 MacosVSpan알고리즘에 비해 검색 성능이 우수함을 증명한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 생물 정보학 분야에서 매우 중요하게 다뤄지고 있는 빈발한 최대 길이 연속 서열 탐색 문제를 매우 빠르고 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘에 비해 데이터베이스 접근 흿수를 획기적으로 줄이고 이전 알고리즘들에서 필요로 하던 부가적인 데이터 생성을 없앰으로서 서열데이터에 대한 비교 및 검색 성능을 높일 수 있었다 향후 제안하는 알고리즘을 최적화하기 위해 트리의 레벨다양한 최소지지도, 다양한 길이의 서열 데이터, 다차원의 서열 데이터 등의 다양한 환경을 고려하여 최적화할 예정이다
  • 더욱 증가하게 된다. 프로젝션 데이터베이스는 검색 성능에 많은 영향을 미친다 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프로젝션 데이터베이스를 생성하지 않고도 빈번하게 발생하는 부분 연속 서열검색이 가능하도록 하였다

가설 설정

  • 알고리즘 설명을 위해 표 1과 같은 데이터베이스가 있다고 가정한다 그리고 고정길이를 4로 최소 지지도를 2 로 가정한다. 먼저 표1의 서열 데이터베이스를 데이터 고정길이 윈도우의 크기를 4로 하여 처음 위치로부터 하나씩 이동하면서 고정 길이 윈도우만큼 읽어 길이4의 고정길이 확장 트리를 구성한다 그림 3은 서열 데이터를 고정길이 만큼 읽는 것을 보이고 있다
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