• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.29-36
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• 2009

서열데이터베이스에 있는 자주 발현하는 부분 서열을 패턴으로 찾아내는 순차패턴 탐색은 넓은 응용 분야를 가지는 중요한 데이터 마이닝 문제이다. DNA 서열에서 순차패턴이 모티프가 될 수 있으므로 DNA 서열에서 순차패턴을 찾는 것을 연구하였다. 대부분의 기존 마이닝 방법은 순차패턴의 정의에 따라 정확한 정합에 주력하여 노이즈가 있는 환경이나 실제 문제에서 발생하는 부정확한 데이터에 대하여 제대로 작동하지 않을 수 있다. 이러한 문제가 생물 데이터인 DNA 서열에서 자주 나타난다. 이러한 문제를 다루기 위한 근사 정합 방법을 연구하였다. 본 연구의 아이디어는 자주 발생하는 패턴을 근사 패턴이라 부르는 그룹으로 분류할 수 있다는 관찰에서 기반을 둔다. 기존의 Prefixspan 알고리즘은 주어진 긴 서열에서 순차패턴을 잘 찾을 수 있다. 본 연구는 Prefixspan 알고리즘을 개선하여 유사한 순차패턴을 찾을 수 있게 하였다. 실험 결과는 PreFixSpan보다 제안한 방법이 패턴 길이가 4일 때, 근사 순차패턴의 빈도가 5배 높아짐을 보였다.