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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김홍기 |
참여연구자 | Hai-Tao Zheng |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-10 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300013702 |
DB 구축일자 | 2023-10-31 |
키워드 | 지식그래프.그래프 임베딩.의생명.빅데이터.의료.그래프 신경망.인공지능.기계학습.Knowledge Graph.Graph Embedding.Biomedical.Big Data.Medical.Graph Neural Network.Artificial Intelligence.Machine Learning. |
□ 연구목적
본 연구에서는 지식그래프(Knowledge Graph)에 기반한 의생명 데이터에 관한 연구역량을 가진 본 연구기관과 인공지능 기술에 탁월한 중국 측 연구기관과의 교류를 통해 대규모 의료정보에 적합한 그래프 신경망(GNN) 기술을 활용하여 의료 지식 그래프를 추출 및 활용하는 연구를 목표로 한다.
□ 연구내용
지식그래프(Knowledge Graph)는 개체를 의미적으로 연결하여 그래프의 형태로 정보를 표현하는 기술로서 테이블 기반의 데이터베이스에 비하여 의미적 정보처리와 데이터 연결성 확보에 비교
□ Purpose
The objective of this project is to research the extraction and utilization of medical knowledge graphs using graph neural networks (GNN). This objective will be achieved through the collaboration of the Korean research institute which has research capabilities in biomedical knowledge g
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