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보고서 상세정보

대용량 생물학적 네트워크 분석 기술 연구
(Research of Big Data Analysis for Biological Networks)

  • 주관연구기관

    KAIST

  • 연구책임자

    강유

  • 참여연구자

    임용섭   김민주   박하명   전병수   정진홍   Jaya Thomas   유인재   이슬  

  • 보고서유형

    최종보고서

  • 발행국가

    대한민국

  • 언어

    한국어

  • 발행년월

    2015-08

  • 주관부처

    미래창조과학부
    KA

  • 사업 관리 기관

    한국과학기술정보연구원
    Korea Institute of Science and Technology Information

  • 등록번호

    TRKO201600000584

  • 키워드

    생물학 네트워크,군집화,매칭,병렬 알고리즘Bio network,clustering,matching,parallel algorithm

  • DB 구축일자

    2016-04-16

  • 초록 


    Ⅳ. Result of the study
    Network Clustering: Our proposed methods resolve the two main problems in MCL and its variations. First...

    Ⅳ. Result of the study
    Network Clustering: Our proposed methods resolve the two main problems in MCL and its variations. First, ours resolves the cluster fragmentation problem, i.e. the number of clusters of a extremely small size is reduced (problem in MCL and B-MCL). Second, ours does not make a cluster of too massive cluster (problem in R-MCL). Moreover, the running time of the proposed method is effectively reduced as the number of threads increases.
    Network Matching: We add a feasibility rule to support multigraph on VF2. By resolving the redundant output problem, we reduce the running time about 5 times. Parallelized VF2 algorithm shows 3.5 better performance than original VF2 on a machine with 4 virtual cores. Finally, load balancing problem is resolved by the proposed method, ordering the data nodes by the number of neighbors.


    대용량 생물학적 네트워크 분석을 위한 두 가지 핵심 기술 연구
    생물학 네트워크 클러스터링
    - 실세계 네트워크 특성을 반영해서 더 좋은 클러스터링 기술 개발
    * 멱함수 차수 분포를 이용한 빠르고 효과적인 그래프 coa...

    대용량 생물학적 네트워크 분석을 위한 두 가지 핵심 기술 연구
    생물학 네트워크 클러스터링
    - 실세계 네트워크 특성을 반영해서 더 좋은 클러스터링 기술 개발
    * 멱함수 차수 분포를 이용한 빠르고 효과적인 그래프 coarsening 기술 개발
    * 클러스터 단편화 문제 해결, 적당한 크기의 클러스터를 많이 생성
    - 알고리즘 병렬화를 통해 수행 속도 향상
    * CSC 포맷 행렬의 곱셈에 대한 효율적인 병렬화
    * 쓰레드 개수를 늘림에 따라 효과적으로 수행 속도 감소
    생물학 네트워크 매칭
    - 실세계 네트워크 특성을 반영해서 다양한 그래프에 대해 더 빠른 매칭 기술 개발
    * 노드,간선 라벨 그래프, 멀티 그래프, 멀티 라벨 그래프 등에 대한 매칭 기술 개발
    * 노드의 차수 정렬을 이용한 매칭 속도 향상
    - 알고리즘 병렬화를 통해 수행 속도 향상
    * 노드의 차수 정렬을 통한 효과적인 부하 분산
    * 쓰레드 개수를 늘림에 따라 효과적으로 수행 속도 감소


  • 목차(Contents) 

    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 2
    3. 보고서 요약서 ... 3
    4. 요약문 ... 4
    5. Summary ... 7
    6. Contents ... 10
    7. 목차 ... 11
    8. 표(그림)목차 ... 12
    9. 제1장 연구개발과제의 개요 ... 16
    10. 제1절 생물학...
    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 2
    3. 보고서 요약서 ... 3
    4. 요약문 ... 4
    5. Summary ... 7
    6. Contents ... 10
    7. 목차 ... 11
    8. 표(그림)목차 ... 12
    9. 제1장 연구개발과제의 개요 ... 16
    10. 제1절 생물학 네트워크 클러스터링 ... 16
    11. 제2절 생물학 네트워크 매칭 ... 17
    12. 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 19
    13. 제1절 생물학 네트워크 클러스터링 ... 19
    14. 제2절 생물학 네트워크 매칭 ... 29
    15. 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 31
    16. 제1절 생물학 네트워크 클러스터링 ... 31
    17. 제2절 생물학 네트워크 매칭 ... 43
    18. 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 58
    19. 제1절 생물학 네트워크 클러스터링 ... 58
    20. 제2절 생물학 네트워크 매칭 ... 58
    21. 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 60
    22. 제1절 생물학 네트워크 클러스터 활용계획 ... 60
    23. 제2절 생물학 네트워크 매칭 활용계획 ... 61
    24. 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 62
    25. 제1절 멱법칙 차수 분포 그래프를 위한 METIS ... 62
    26. 제2절 Symmetry-braking에 기반한 subgraph enumeration ... 62
    27. 제3절 뇌질환 생물학 네트워크 분석에의 활용 사례 ... 62
    28. 제4절 뇌질환 브레인 네트워크 분석에의 활용 사례 ... 64
    29. 제7장 참고문헌 ... 66
    30. 끝페이지 ... 67
  • 참고문헌

    1. 전체(0)
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