초록 ▼

바이오 텍스트 데이터를 자동으로 처리 할 수 있는 시스템을 구현하고 세포전달 시스템과 관련된 유용한 정보를 추출하기 위해 수집, 분류, 추출의 세단계로 연구를 수행하였다.
1.텍스트 데이터의 수집
1.1 NCBI, Citeseer등을 대상으로 세포사멸 관련 키워드를 이용해 관련논문을 234개의 수집
1.2 위탁 연구 기관에서 세포사멸 기작과 관련 있을 것이라 예상되는 논문 997개 추가로 수집
2.텍스트 데이터의 분류
2.1 수집된 문서를 수작업으로 레이블링
2.2Naive Bayes, TFIDF,

바이오 텍스트 데이터를 자동으로 처리 할 수 있는 시스템을 구현하고 세포전달 시스템과 관련된 유용한 정보를 추출하기 위해 수집, 분류, 추출의 세단계로 연구를 수행하였다.
1.텍스트 데이터의 수집
1.1 NCBI, Citeseer등을 대상으로 세포사멸 관련 키워드를 이용해 관련논문을 234개의 수집
1.2 위탁 연구 기관에서 세포사멸 기작과 관련 있을 것이라 예상되는 논문 997개 추가로 수집
2.텍스트 데이터의 분류
2.1 수집된 문서를 수작업으로 레이블링
2.2Naive Bayes, TFIDF, SVM의 기계 학습 알고리즘을 적용하여 분류한 결과
F-measure는 SVM이 84.81로 가장 높았고, 정확도는 TFIDF가 73.91로 가장 높음
2.3 Abstract만을 이용한 분류실험결과 전체문서를 이용한 분류와 비슷한 성능을 얻음
3텍스트 데이터의 추출
3.1 개체추출
- UMLS, GO의 DB를 이용해 gene 추출
- 단백질은 SPN와 MPN의 경우를 고려해 추출한 결과 SPN는 90.28, MPN는 91.45의 F-measure를 얻음
3.2 관계추출
- 판별동사의 자동추출을 이용한 관계 추출에서 83.87의 F-measure를 얻음

Abstract

The research is about the apoptosis pathway which is one of the most significant biological pathways.

목차 Contents

• 제 1 장 연구개발과제의 개요...9
• 1 절. 연구개발의 목적...9
• 1. 기술적 측면...9
• 2. 경제.산업적 측면...9
• 3. 사회.문화적 측면...9
• 2 절. 연구개발의 과학기술, 사회경제적 필요성...10
• 3 절. 연구개발의 범위...11
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황...14
• 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과...15
• 1 절. 연구개발 수행 내용 및 결과...15
• 1. 텍스트 데이터의 수집...16
• 2. 텍스트 데이터의 분류...16
• 3. 텍스트 데이터의 추출...18
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도...22
• 1 절. 1차년도 연구개발 목표 및 범위...22
• 2 절. 2차년도 연구개발 목표 및 범위...22
• 3 절. 세부 연구 목표별 달성도...22
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획...24
• 1절. 추가 연구의 필요성...24
• 2절. 타 연구에의 응용...24
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보...26
• 1절. 데이터 베이스 목록...26
• 2절. 분류 및 추출에서 사용한 알고리즘...27
• 제7장 참고문헌...28