국문목차
표제지=0,1,4
목차=i,5,3
그림목차=iv,8,1
표목차=v,9,1
논문개요=vi,10,2
I. 서론=1,12,1
1.1 연구배경=1,12,2
1.2 연구 목적 및 내용=2,13,1
II. 관련연구=3,14,1
2.1 마이크로어레이(Microarray)=3,14,1
2.1.1 DNA 마이크로어레이의 정의 및 특징=3,14,3
2.1.2 DNA 마이크로어레이의 종류 및 제작방법=5,16,3
2.2 기존 마이크로어레이 기반 질병 분류 연구=8,19,3
2.3 분류 기법=11,22,1
2.3.1 Naive Bayes(NB)=11,22,2
2.3.2 K-Nearest Neighborhood(KNN)=12,23,2
2.3.3 Decision Tree(DT)=14,25,2
2.3.4 Support Vector Machine(SVM)=16,27,3
2.3.5 Neural Network(신경망)=19,30,3
2.4 성능지표(Performance Measures)=22,33,2
III. 시스템 설계 및 구현=24,35,1
3.1 시스템 설계=24,35,1
3.1.1 시스템 개요=24,35,1
3.1.2 시스템 구성=25,36,1
3.2 데이터 셋과 정규화=26,37,2
3.3 특징 추출(Feature Selection)=28,39,1
3.3.1 Information Gain=29,40,2
3.3.2 Gini Index=30,41,2
3.3.3 One-dimensional Support Vector Machine=32,43,2
3.3.4 T-statistic=34,45,1
IV. 실험=35,46,1
4.1 데이터 셋=35,46,2
4.2 실험과정=36,47,2
4.3 분석결과=38,49,1
4.3.1 ALL-AML Leukemia=38,49,4
4.3.2 MLL Leukemia=41,52,5
4.3.3 SALL Leukemia=45,56,5
4.3.4 Detailed Accuracy=49,60,3
4.3.5 평균 실행 시간=52,63,2
V. 결론=54,65,2
참고문헌=56,67,3
ABSTRACT=59,70,2
감사의 글=61,72,2
[그림2-1] cDNA 마이크로어레이(Duggan et al..1999)=4,15,1
[그림2-2] 확률의 개선 과정=11,22,1
[그림2-3] 의사 결정 트리의 구조=14,25,1
[그림2-4] SVM을 이용한 이진 분류=17,28,1
[그림2-5] 커널 함수의 이용=18,29,1
[그림2-6] PE의 기본 구조와 신경망=21,32,1
[그림3-1] 시스템 구성도=25,36,1
[그림3-2] 정규화(Normalization) 결과=27,38,1
[그림3-3] 두 범주를 구분하는 하이퍼플레인=33,44,1
[그림4-1] 10-fold cross-validation=37,48,1
[표2-1] DNA microarray의 종류=7,18,1
[표2-2] 평가표(Evaluation Table)=22,33,1
[표3-1] 데이터 셋의 특징=26,37,1
[표4-1] ALL-AML Leukemia 결과1=38,49,1
[표4-2] ALL-AML Leukemia 결과2=39,50,2
[표4-3] ALL-AML Leukemia 정확도비교=41,52,1
[표4-4] MLL Leukemia 결과1=42,53,1
[표4-5] MLL Leukemia 결과2=42,53,3
[표4-6] MLL Leukemia 정확도비교=44,55,1
[표4-7] SALL Leukemia 결과1=45,56,1
[표4-8] SALL Leukemia 결과2=46,57,2
[표4-9] SALL Leukemia 정확도비교=48,59,1
[표4-10] ALL-AML Leukemia 성능지표=50,61,1
[표4-11] MLL Leukemia 성능지표=50,61,1
[표4-12] SALL Leukemia 성능지표=51,62,1
[표4-13] 평균 실행 시간=52,63,2