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초록

영어

One of the most important problems in bioinformatics is how to extract the useful information from a huge amount of data, and make a decision in diagnosis, prognosis, and medical treatment applications. This paper proposes a weighted kernel function for support vector machine and its learning method with a fast convergence and a good classification performance. We defined the weighted kernel function as the weighted sum of a set of different types of basis kernel functions such as neural, radial, and polynomial kernels, which are trained by a learning method based on genetic algorithm. The weights of basis kernel functions in proposed kernel are determined in learning phase and used as the parameters in the decision model in classification phase. The experiments on several clinical datasets such as colon cancer indicate that our weighted kernel function results in higher and more stable classification performance than other kernel functions

한국어

많은 양의 데이터로부터 유용성있는 정보의 추출, 진단 및 예후에 대한 결정, 질병 치료의 응용 등은 바이오인포머틱스(Bioinformatics)분야에서 매우 중요한 문제들이다. 본 논문에서는 암진단시스템에 적용하기위해 support vector machine을 위한 weighted kernel fuction과 빠른 수렴성과 좋은 분류성능을 갖는 학습방법을 제안하였다. 제안된 kernel function에서 기본적인 kernel fuction의 weights는 암진단 학습단계에서 결정되고 분류단계에서 파리미터로 사용된다. 대장암 데이터와 같은 임상 데이터에 대한 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 다른 kernel fuction들 보다 더 우수하고 안정적인 분류성능을 보여주었다.

목차

요약
 Abstract
 I. Introduction
 II. Weighted Kernel Function
 III. The Learning Method
 IV. Simulation Results and Analysis
 V. Conclusions
 REFERENCES

키워드

저자

• 최규석 [ Gyoo-Seok Choi | 종신회원, 청운대학교 컴퓨터학과 ]
• 박종진 [ Jong-Jin Park | 정회원, 청운대학교 인터넷학과 ]
• 전병찬 [ Byoung-Chan Jeon | 정회원, 청운대학교 방송영상학과 ]
• 박인규 [ In-Kyu Park | 정회원, 중주대학교 컴퓨터학과 ]
• 안인석 [ Ihn-Seok Ahn | 정회원, 위덕대학교 에너지전기공학부 ]
• 하남 [ Ha-Nam Nguyen | 정회원, Hanoi National University ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380