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초록

한국어

기존의 시스템에서는 서열 전체 혹은 정렬되지 않은 서열로부터 패턴들을 생성하기 때문에 패턴의 수가 기 하급수적으로 증가하여 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 단백질의 전체 서열로부터 패턴을 찾아내는 것 이 아니라, 다중 서열 정렬 기법을 이용하여 단백질의 분할 서열 구간을 생성하고 분할 서열 구간의 순차 패턴을 생 성하며 생성된 패턴들을 통합하여 전체 모티프 후보 집합을 만들어 SVM의 훈련 집합으로 선택 및 학습하며, 최종 적으로 미지의 혹은 알려진 단백질 서열의 HPV 타입을 SVM을 통해 학습된 정보를 적용하여 예측하는 시스템을 제 안한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 최소 지지도 30%에서 정확도와 재현율 측면에서 보다 향상된 성능 을 보였다.

영어

The existing system consumes a considerable amount time and cost for extracting the patterns from whole sequences or misaligned sequences. In this paper, We propose the classification system, which creates the partition sequence sections using multiple sequence alignment method and extracts the sequential patterns from these section. These extracted patterns are accumulated motif candidate sets and then used the training sets of SVM classifier. This proposed system predicts a HPV-type(high/low) using the learned knowledges from known/unknown protein sequences and shows more improved precision, recall than previous system in 30% minimum support.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 SVM(Support Vector Machine)
  2.2 순차 패턴(Sequential Pattern)
 3. 실험 및 분석
  3.1 데이터 수집 및 전처리 과정
  3.2 분할 트랜잭션과 분할 순차패턴 생성
  3.3 모티프 후보 집합 생성
  3.4 SVM의 학습 집합 재조정
 4. 실험 및 분석
 5. 결론 및 향후 연구
 REFERENCES

저자

• 김진수 [ Jinsu Kim | 안양대학교 교양대학 ] Corresponding Author

참고문헌