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Kernel 기반 학습을 이용한 HPV의 위험군 분류
HPV Risk Classification Using Kernel Based Learning 원문보기

한국정보과학회 03 봄 학술발표논문집(B), 2003 Apr., 2003년, pp.428 - 430  

정제균 (서울대학교 생물정보학 협동과정, 서울대학교 바이오정보기술 연구센터) ,  오석준 (서울대학교 바이오정보기술 연구센터) ,  장병탁 (서울대학교 생물정보학 협동과정, 서울대학교 바이오정보기술 연구센터, 서울대학교 컴퓨터공학부)

초록
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인유두종바이러스(human papillomavirus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 HPV 의 위험 여부를 판별하기 위해서 커널 기반의 분류 시스템을 소개하였다. HPV 위험군 분류를 위한 커널 기반의 분류 시스템은 서열 데이터를 학습하기 위해서 문자열 커널을 사용하였다.
  • 본 논문은 텍스트 정보가 아닌 단백질 서열 정보를 이용하여 HPV 의 위험 군을 분류할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 커널 기반 분류시스템은 HPV 의 위험 군을 판별하기 위해서 내부 핵심 알고리즘으로 문자열 커 널(string kernels)을 내장하고 있다.
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