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Bioinformatics Research in Korea NIH Keun-Joon Park Division of Bio-Medical Informatics, NIH 2007. 5. 7 301-421, 11:00 AM 다양한 집단의 대용량 데이터로 컴퓨터에 학습을 시켜 새로운 판별 시스템을 구축한 후 미지의 데이터가 주어졌을 때, 어느 집단에 속하는지를 판단하는 방법은 생물정보학의 중요한 테마의 하나이며 기존의 전산학에서 영상이나 음성인식 등에 사용되었던 다양한 학습기법들이 응용되고 있다. 최근에는 SVM (Support Vector Machine)이라는 기법이 생물정보학의 다양한 문제에 적용되어 기존의 방법들을 뛰어넘는 성과들을 올리고 있는데, 본 발표에서는 저자가 일본의 교토대학 (Kyoto Univ.)과 CBRC (Computational Biology Research Center) 등에서 SVM을 활용했던 몇 가지 테마를 간략히 소개하고[1],[2] 현재 한국 국립보건연구원 (KNIH)에서 제2형 당뇨병 (T2DM)의 SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) 연구에서 어떻게 적용하고 있는지를 설명한다[3]. 인간의 질병예방과 건강향상이라는 목표를 가진 보건복지부 산하의 국립보건연구원이 향후 전개하고자 하는 생물정보학에 대한 구상도 소개하는 시간을 갖고자 한다.
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