신현정 교수
Hyun Jung Shin
서울대학교 · 공학
연구실 소개
신현정 교수의 연구실은 주로 의료 데이터 기반의 기계학습 및 인공지능 기반 분석을 핵심으로 하며, 특히 유방암과 약물 부작용 예측 등 임상응용 분야에서의 정확한 예측 모델 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 자기지도학습과 서포트 벡터 머신(SVM)의 효율적 적용을 위한 패턴 선택 기법 등, 데이터 효율성과 계산 비용을 고려한 알고리즘 설계에 뛰어난 기여를 하고 있습니다. 연구는 임상 데이터베이스와 공개 데이터를 기반으로 하여 실용적이고 검증 가능한 결과 도출을 목표로 합니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15Our proposed algorithm, 'SSL Co-training', implements this concept based on SSL. SSL Co-training was tested using the surveillance, epidemiology, and end results database for breast cancer and it delivered a mean accuracy of 76% and a mean area under the curve of 0.81.
The support vector machine (SVM) has been spotlighted in the machine learning community because of its theoretical soundness and practical performance. When applied to a large data set, however, it requires a large memory and a long time for training. To cope with the practical difficulty, we propose a pattern selection algorithm based on neighborhood properties. The idea is to select only the patterns that are likely to be located near the decision boundary. Those patterns are expected to be mo
Software and Supplementary data will be available on http://mammoth.bcm.tmc.edu/
https://github.com/SunjooBang/Polypharmacy-side-effect-prediction.
대표 연구 분야
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