• 한국비블리아학회지
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• 제26권1호
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• pp.217-231
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• 2015

본 연구에서는 췌장암의 유전자-단백질 상호작용 네트워크를 구성하고, 관련 연구에서 주요하게 언급되는 유전자-단백질의 유발관계 사슬을 파악함으로써, 췌장암의 원인을 규명하는 실증적인 연구로 이어질 수 있는 미발견 공공 지식을 제공하려 하였다. 이를 위하여 텍스트마이닝과 주경로 분석을 Swanson의 ABC 모델에 적용해 중간 개념인 B를 방향성을 가진 다단계 모델로 확장하고 가장 의미 있는 경로를 도출하였다. 본 연구의 주제가 된 췌장암의 사례처럼 시작점과 끝점조차 한정할 수 없는 미발견 공공 지식 추론에서 주경로 분석은 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제31권1호
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• pp.231-250
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• 2014

정보통신기술의 발달로 학술 정보의 양이 기하급수적으로 증가하였고 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하기 위한 자동화된 텍스트 처리의 필요성이 대두되었다. 생의학 문헌에서 생물학적 의미와 치료 효과 등에 대한 정보를 발견해내는 바이오 텍스트 마이닝은 문헌 내의 각 개념들 간의 유의미한 연관성을 발견하여 의학 영역에서 상당한 시간과 비용을 줄여준다. 문헌 기반 발견 연구로 새로운 생의학적 가설들이 발견되었지만 기존의 연구들은 반자동화된 기법으로 전문가의 개입이 필수적이며 원인과 결과의 한가지의 관계만을 밝히는 제한점이 있다. 따라서 본 연구에서는 중간 개념인 B를 다수준으로 확장하여 다양한 관계성을 동시출현 개체와 동사 추출을 통해 확인한다. 그래프 기반의 경로 추론을 통해 각 노드 사이의 관계성을 체계적으로 분석하여 규명할 수 있었으며 새로운 방법론적 시도를 통해 기존에 밝혀지지 않았던 새로운 가설 제시의 가능성을 기대할 수 있다.