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저자정보
남세종 (세종대학교) 신동규 (세종대학교) 신동일 (세종대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
255 - 258 (4page)

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Microarray 데이터를 분석하고 검색하여 생물학자들이 정확한 일을 수행하는 것이 Bioinformatics의 목표 중 하나이다. 인터넷의 보급으로 데이터 베이스에 접근 가능한 수단이 제공되었으나 분산 환경에서 유의한 유전자의 검색과 전송시의 시간 지연 문제를 나타낸다. Microarray 데이터 분석에는 유전자수가 너무 많은 반면에 실질적인 클래스 분류에 직접 연관된 기능을 갖는 유전자 수가 매우 한정적이다. 마이닝 기법인 k-means는 데이터 검색시 이러한 문제점을 해결하기 위해 이용될 수 있는 방법이지만 단순 적용시 데이터 양의 비례하는 실행시간의 문제가 생긴다. 본 논문은 위의 두가지 문제점을 해결하기 위해 Microarray 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 Z-score를 이용하여 정규화하고 데이터 분석을 위한 개선된 분산 클러스터링의 시나리오와 이를 위해 수정된 K-means 알고리즘을 제시한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 분산환경하에서 대용량의 bioinformatics 데이터의 통합과 클러스터링
4. 결론 및 향후 연구과제
5. 참고자료

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-018522355