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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.8
- 수록면
- 401 - 410 (10page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2018.28.4.401
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유방암은 여러 나라 여성들의 사망률에 영향을 끼치는 중요한 원인 중의 하나이다. 본 연구에서 저자는 이와 같은 사망률을 낮추는 데 도움을 주고자 하이브리드 지식관리 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 세 가지 중요한 기능 지식추출, 시각화, 그리고 지식추론에 기반하고 있다. 핵심적인 방법론은 데이터마이닝, 지식분포지도, 의사결정나무, 관계형데이터베이스, 그리고 SQL 기반의 추론이다. 이 방법론들은 일곱 개의 핵심 프로세스 지식개념화, 온톨로지 매칭, 지식분석, 지식유지, 지식매핑, 지식계층화, 그리고 지식추론을 구현하는데 사용하였다. 본 연구에서 제시한 프레임워크의 적용 가능성을 검증하기 위하여 위스콘신 대학병원에서 제공한 유방암 데이터를 사용하였고, 비주얼 스튜디오 프로 2017을 이용하여 애플리케이션을 개발하였다. 다양한 지식표현과 추론의 장점에 대한 검증결과는 본문에서 제시하였다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Research Background
3. Methodology
4. Implementation and application
5. Conclusions
References
참고문헌 (34)
참고문헌 신청
K. Polyak, “Heterogeneity in breast cancer,” The Journal of Clinical Investigation, vol. 121, no. 10, pp. 3786-3788, October 2011.
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