초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
￭ 최종 목표
다양한 도메인 간의 정보 공유를 통한 범용 메트릭 학습 및 레이블 데이터 생성
￭ 전체 내용
본 연구의 최종목표는 레이블이 부족한 환경에서 다양한 도메인의 정보를 공유하여 메트릭을 학습하고 새로운 레이블 데이터를 생성하는 알고리즘 개발을 목표로 함. 세부적인 목표는 다음과 같음:
① 서로 다른 도메인 간의 입출력 정보 교류를 통한 매핑함수 및 전이 메트릭 학습
② 전이 메트릭을 기반으로 한 레이블 데이터 생성
③ 그래프 이종 도메인 적응 방법론 개발 및

□ 연구개발 목표 및 내용
￭ 최종 목표
다양한 도메인 간의 정보 공유를 통한 범용 메트릭 학습 및 레이블 데이터 생성
￭ 전체 내용
본 연구의 최종목표는 레이블이 부족한 환경에서 다양한 도메인의 정보를 공유하여 메트릭을 학습하고 새로운 레이블 데이터를 생성하는 알고리즘 개발을 목표로 함. 세부적인 목표는 다음과 같음:
① 서로 다른 도메인 간의 입출력 정보 교류를 통한 매핑함수 및 전이 메트릭 학습
② 전이 메트릭을 기반으로 한 레이블 데이터 생성
③ 그래프 이종 도메인 적응 방법론 개발 및 바이오메디컬/역사분야 응용연구
도메인별로 데이터는 고유한 공간(메트릭)에 정의되며 레이블 정보가 있는 데이터도 서로 상이하는 서로 다른 공간 구조와 정보를 반영하여 새로운 메트릭을 학습하고 이로부터 레이블된 데이터를 얻는 방법론을 개발함.

□ 연구개발성과
￭ 1차년도: 서로 다른 도메인 간의 정보를 함께 표현할 수 있는 매핑 함수를 개발함. 알고리즘 개발을 위한 적용 분야로서 약물-타겟 유전자 도메인을 활용하였으며 알고리즘의 초기 결과를 질병의 핵심 유전자 예측에 활용하였음.
￭ 2차년도: 전이 매트릭을 통해 새로운 레이블 데이터를 생성하게 되며 도메인 A의 레이블과 레이블 B를 서로 혼용하는 방법론을 개발함. 다른 도메인 네트워크의 노드와 엣지 정보를 함축 할 수 있는 추상화 네트워크를 개발함.
￭ 3차년도/4차년도: 한 도메인의 레이블이 다른 도메인의 예측에 도움이 될 수 있는 도메인 적응 방법론 그래프 도메인으로 확장함. 앞서 개발된 알고리즘의 활용성을 높이기 위해 바이오메디컬 분야의 신약 재창출 및 치매 핵심 유전자 추천 그리고 역사분야의 권력집단 분류 문제에 적용하였음.

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
￭ 본 연구는 범용적으로 적용할 수 있는 pan-domain 알고리즘임. 데이터 간 유사성 예측 성능을 향상함으로써 few-shot learning의 기반 기술을 진전시켜 더욱 효과적인 비지도학습 및 준지도학습을 가능케 함.
￭ 개발된 방법론은 레이블 데이터의 취득이 어렵고 시간과 비용이 많이 소요되며, 개발 경제성이 큰 바이오메디컬 분야의 두 응용 분야, 신약재창출과 치매 유전자 추천 분야에 적용함. 이는 약물개발 및 치매진단의 성공률을 높일 수 있는 핵심 기술로 활용될 것으로 기대됨.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• [연구개발 필요성] ... 4
• [최종목표] ... 5
• [연구범위] ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• [1차년도] 이종 도메인 간 매핑함수 및 전이 메트릭 학습 ... 6
• [2차년도] Network Abstraction 방법론 개발 및 전이 레이블 생성 ... 7
• [3차년도/4차년도] 그래프 이종 도메인 적응 방법론 개발 및 바이오메디컬/역사분야 응용연구 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 11
• 1) 연구수행 결과 ... 11
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 21
• [1] 학문적/기술적 파급효과 ... 21
• [2] 사회적/활용적 측면 ... 21
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 22
• 6. 참고문헌 ... 23
• 끝페이지 ... 24