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합성곱 신경망 기반 STR 전기영동 이미지를 이용한 DNA 프로필 인식 및 예측
Prediction of DNA Profiles Using STR Electrophoresis Images Based on Convolutional Neural Network
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- 발행기관
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- 간행물
- 한국법과학회지 바로가기
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- 통권
- 제23권 제2호 (2022.11)바로가기
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- 페이지
- pp.30-39
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A420267
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원문정보
초록
- 영어
- The convolutional neural network (CNN) is a deep learning method to recognize images with high accuracy and low error rate. In this study, we performed classification of DNA profiles based on electropherogram images using the CNN. 1,800 DNA profiles images of three control DNAs (007, 2800M, 9947A) were used for CNN model as a dataset. A dataset was divided into the train and test data set, and 1,500 and 300 images were used, respectively. The CNN model used the LeNet-5 architecture, and an accuracy of model was estimated by k-fold cross validation. Both the training data set and test data set showed an accuracy of 1.0 and a loss rate of 0 with 50 epochs. All 300 images of test data set exactly matched the actual data, and the predict probability of match for each element showed 0.579.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재료 및 방법
1. 샘플 데이터 셋 및 작업환경
2. 합성곱 신경망
3. 모델 검증
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 고찰
Ⅴ. 사사
Ⅵ. 참고문헌
키워드
Classification Convolutional neural network Deep learning DNA profile Electropherogram저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국법과학회 [Korean Society of Forensic Science]
- 설립연도
- 2000
- 분야
- 복합학>과학기술학
- 소개
- 법과학 분야는 사회정의 구현에 있어 크나큰 가치가 있음에도 불구하고 우리나라에서는 이 분야에 대한 인식이 미흡하여 선진 외국에 비해 침체되어 있는 실정이다. 이에 우리나라에서도 법과학 분야와 관련 있는 학계, 연구기관, 수사기관 등 유관 단체들로 구성된 한국 법과학회를 창립하여 이 분야를 활성화 시켜 과학수사를 한층 더 발전시키기 위함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국법과학회지 [Korean Journal of Forensic Science]
- 간기
- 반년간
- pISSN
- 1598-0715
- 수록기간
- 2000~2025
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 367 DDC 347
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