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생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.

생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 연구에서는 BioIE([2, 3])에서 추출된 단백질 간의 상호작용 정보와 추가적인 정보들을 유전자 온톨로지를 이용하여 분석해내는 방법에 대하여 논의하고, 주출된 결과로 유전자 온톨로지를 자동으로 확장하고 검증하는 방법에 대하여 논의한다.
• 본 연구에서는 유전자 온톨로지를 이용하여 생물학 분야의 문헌으로부터의 정보 추출 방법에 대하여 논의함과 동시어], 정보 추출 시스템을 이용하여 유전자 온톨로지를 자동으로 확장하는 방법에 대하여 논의하였다 유전자 온톨로지와 같이 신뢰도가 높은 자원을 바탕으로 지식베이스를 확장하는 시스템으로는 Pfam([4])이 있는데 HMM을 이용하여 자동으로 단백질군 (protein family) 데이터베이스를 확장하나 적절한 검증 과정을 거치지 않고 있는 실정이지만, 본 연구에서는 자동으로 확장된 지식베이스를 검증하는 방법을 제안하였다.
• 유전자 온톨로지는 생물학적 과정, 분자 기능, 세포 요소 각각의 개념을 'is-a', lpart-of 관계만으로 표현하고 있다. 본 절에서는 BioIE의 결과로 나오는 다양한 상호작용 관계를 이용하여 온톨로지를 확장하고 검증하는 시스템에 대하여 논의한다.

제안 방법

• 본 연구에서 구축한 용어 분석 시스템은 BioIE에서 추출된 명사구를 대상으로, 각 명사구 내에서 분자 기능에 해당하는 부분과 세포 요소에 해당하는 부분을 유전자 온톨로지의 용어를 이용하여 분석해낸다.
• 본 연구에서는 (1)에서와 같은 형태의 조건을 추출하는 시스템을 구현하였는데, 결합범 주문법을 이용하여 대상 문장을 전체 파싱(full parsing)을 하는 것에 따르는 복잡도를 낮추기 위하여 BioIE에서 추출된 정보를 중심으로 수식 관계에 있는 부분을 찾아주어 조건을 추출하고 있다. 이 방법을 효모(yeast)와 관련된 문헌에 대하여 테스트한 결과, 현재 이 시스템의 정확률은 65%이고 재현률은 45%이다.

성능/효과

• 이 방법을 효모(yeast)와 관련된 문헌에 대하여 테스트한 결과, 현재 이 시스템의 정확률은 65%이고 재현률은 45%이다. 시스템의 정확률을 떨어뜨리는 주된 원인은 자연언어의 구조적 애매성에 의한 잘못된 조건의 추출이고, 재현률을 떨어뜨리는 주된 원인은 복잡하거나 특수한 문형이 나타나는 문장에 대한 파싱 실패인 것으로 분석되었다.
• 본 연구에서는 (1)에서와 같은 형태의 조건을 추출하는 시스템을 구현하였는데, 결합범 주문법을 이용하여 대상 문장을 전체 파싱(full parsing)을 하는 것에 따르는 복잡도를 낮추기 위하여 BioIE에서 추출된 정보를 중심으로 수식 관계에 있는 부분을 찾아주어 조건을 추출하고 있다. 이 방법을 효모(yeast)와 관련된 문헌에 대하여 테스트한 결과, 현재 이 시스템의 정확률은 65%이고 재현률은 45%이다. 시스템의 정확률을 떨어뜨리는 주된 원인은 자연언어의 구조적 애매성에 의한 잘못된 조건의 추출이고, 재현률을 떨어뜨리는 주된 원인은 복잡하거나 특수한 문형이 나타나는 문장에 대한 파싱 실패인 것으로 분석되었다.

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