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예외성 발견에 바탕을 둔 스파이럴적 엑티브 마이닝

전문가 제언: ○ 인간이 사회생활을 하면서 만든 정보 가운데 가장 많은 데이터를 가지고 있는 것이 의료정보일 것이다. 의료정보에는 크게 두 가지로 생각할 수 있다. 그의 한 가지는 질병을 치료하기 위한 치료정보와 다른 한 가지는 간병에 관한 정보라 생각된다. 간병은 지체 부자유자나 혹은 정신장애에 대한 보호에 관한 것으로 유관으로 보아 쉽게 판단되는 정보들로 구성되어 있어 전문가가 아니더라도 쉽게 접근 취급할 수 있다. 그러나 치료에 관한 정보는 고도의 지식을 갖춘 전문가의 힘을 빌리지 않으면 접근이 어려운 정보이다.

○ 치료에 관한 수많은 정보들 가운데 질병에 상응되고 유효한 정보를 추출 사용함으로써, 최적의 시기에 치료할 수 있는 수법이 개발되기를 많은 질병 환자들은 기대하고 있다. 따라서 본 과제는 만성 간염치료에 있어 유사성이 많은 정보에서 예외성을 발견 이들을 간염치료 정보로부터 제거해 나감으로써, 치료에 필요한 정보만을 보유할 수 있도록 간염치료 유효정보를 발굴하는데 그 목적으로 두고 있다.

○ 의료 전문가는 질병 치료의 새로운 정보 혹은 미지의 정보를 습득하려고 노력하고, 습득된 정보와 기존의 정보를 비교해 가면서 보다 나은 질병치료의 정보를 추구하며, 자기 손에 가지고 있는 정보가 실제 질병 치료에 그다지 영향을 주지 못하는 정보임을 스스로 자각하면 인간은 필요에 맞추어 능동적으로 새로운 데이터를 수집하여 지식이나 경험을 반영해가면서 자기의 지식이나 전략적인 행동 시나리오를 만드는데 이러한 과정을 엑티브 데이터 마이닝(active data mining)이라 한다.

○ 엑티브 데이터 마이닝의 대표적 성과는 인간 게놈과학의 데옥시보 핵산(DNA: Deoxyribo Nucleic Acid)의 염기서열 해독을 비롯하여, 분산 동적 정보원으로부터의 엑티브 정보수집 기술개발 즉 데이터 마이닝과 유저 반응기술을 융합함으로써 이용자의 목적에 적합한 질 높은 지식의 효율적 발견을 목표로 하는 데이터 마이닝의 새로운 접근법 등이 엑티브 데이터 마이닝 법을 사용한 좋은 성과물로 소개되고 있다. 엑티브 데이터 마이닝은 수많은 정보들 가운데에서 실용성 있고 유효한 정보만을 발굴하는 최적 방법일 것이다.

저자: Einoshin Suzuki ; Takeshi Watanabe ; Yuu Yamada ; Masatoshi Jumi (etc.)
자료유형: 학술정보