유전자 위치별 히스토그램 비교와 심층 신경망을 이용한 단일 염기 다형성에 따른 신경 질환 분류 모델의 개발Classification of neurological diseases by single nucleotide polymorphism using position-wise histogram comparison and deep neural network
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 유창동 | - |
| dc.contributor.advisor | Yoo, Chang Dong | - |
| dc.contributor.author | 이상혁 | - |
| dc.date.accessioned | 2018-06-20T06:23:05Z | - |
| dc.date.available | 2018-06-20T06:23:05Z | - |
| dc.date.issued | 2017 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=718702&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/243369 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2017.8,[iii, 23 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 인간 게놈 프로젝트가 완료되고 나서, 전게놈 관련 분석을 이용하여 유전자와 질병의 관계를 밝혀내고자 하는 연구들이 많이 진행되었다. 그러나, 심층 신경망을 이용하여 DNA 염기 서열과 질병의 상관 관계를 알아내는 연구는 많이 부족하였다. 본 논문에서는 DNA 염기 서열이 주어졌을 때, 신경 질환과 연관이 있는 DNA 위치만을 선택하여 염기 서열의 길이를 줄인 다음, 작은 신경망을 이용하여 해당 서열을 신경 질환으로 분류하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 히스토그램을 이용하여 DNA 위치가 신경 질환과 관련이 있는 위치인지를 판별할 수 있다. 제안된 알고리즘은 분류 정확도를 통해 정량적으로 평가되었으며, 데이터 시각화를 통해 알고리즘의 성능을 정성적으로도 확인하였다. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 단일 염기 다형성▼a심층 신경망▼a차원 축소 | - |
| dc.subject | Single Nucleotide Polymorphism▼aDeep Neural Network▼aDimension Reduction | - |
| dc.title | 유전자 위치별 히스토그램 비교와 심층 신경망을 이용한 단일 염기 다형성에 따른 신경 질환 분류 모델의 개발 | - |
| dc.title.alternative | Classification of neurological diseases by single nucleotide polymorphism using position-wise histogram comparison and deep neural network | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :전기및전자공학부, | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | Lee, Sang Hyuk | - |
- Appears in Collection
- EE-Theses_Master(석사논문)
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.