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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
황인우 윤승원 (충남대학교) 김재인 이규철 (충남대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
1,289 - 1,303 (15page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.10.1289

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CircRNA는 인간에게 치명적인 질병인 알츠하이머나 심혈관 질환과 관련되어 있다. 생물학적 실험을 통해 위험한 질병과 관련된 CircRNA를 밝혀내기 위해 많은 시간과 돈이 소모된다. 시간 또는 자원을 절약하는 효율적인 접근법 중 하나가 딥러닝을 활용하는 것이다. 본 연구는 Distance metric을 활용하여 벡터 공간에 존재하는 Negative set을 두 가지 기준을 가지고 Positive와 유사한 데이터를 삭제하여 Random negative set 보다 정교한 Negative set 구축 방법을 제안한다. 비교 실험을 통해 정교한 Negative set이 Random set보다 좋은 성능을 보였다. 제시한 모델의 DiNeg-CDA의 모델 성능은 AUC-ROC curve 0.89로 측정되었다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Distance metric 기반 detailed Negative set을 사용한 원형 RNA와 질병 연관성 예측(DiNeg-CDA)
Ⅲ. 관련 연구
Ⅳ. Detailed Negative set 구축을 위한 데이터 통합과 embedding 기법
Ⅴ. Distance metric을 사용한 정교한 Negative set 구축 방법
Ⅵ. Detailed negative set을 사용한 DiNeg-CDA 모델 구조 및 성능 결과
Ⅶ. 향후 연구 및 결론
References

참고문헌 (17)

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