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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.4
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 261 - 270 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.4.261
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세계적으로 유행하게 된 코로나바이러스는 유전자, 백신 등 다방면에서 연구가 이루어지고 있다. 특히, 계통이나 변이에 대한 연구는 바이러스의 분류를 정의하고 특징들을 더 세분화된 수준에서 이해할 수 있도록 해줌으로써 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다. 대다수의 코로나 아형 분석 연구는 단일 염기 변이의 빈도를 기준으로 수행되고 있어 게놈 전반적인 변이에 대한 연구가 미비하다. 이는 게놈 전체의 정보를 한 번에 고려하여 분석하기에는 게놈이 너무 길고, 탐색 공간이 크기 때문이다. 본 연구에서는 밀도기반 군집화 기법을 통해 중요 지역을 선정하여 게놈의 길이를 줄인다. 나아가 딥러닝을 통해 이러한 군집들로부터 바이러스의 아형을 효과적으로 표현할 수 있는 임베딩 벡터를 추출하는 분석 방법론을 제시한다. 그 결과, 바이러스 게놈을 임베딩 기법을 통해 약 19% 수준으로 줄였으며, 추출된 임베딩들이 기존에 알려진 아형들을 잘 구분하고 이들의 계통수를 유사하게 재건할 수 있다는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론 및 배경
2. 연구의 동기
3. 방법론
4. 실험 및 결과
5. 타 바이러스 실험
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
F. Wu, S. Zhao, B. Yu, Y. M. Chen, W. Wang, Z. G. Song, Y. Hu, Z. W. Tao, J. H. Tian, Y. Y. Pei, M. L. Yuan, Y. L. Zhang, F. H. Dai, Y. Liu, Q. M. Wang, J. J. Zheng, L. Xu, E. C. Holmes, and Y. Z. Zhang, "A new coronavirus associated with human respiratory disease in China." Nature, Vol. 579, No. 7798, pp. 265-269. Feb. 2020.
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