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기계학습 기반 바이오의료분야 과학기술정보데이터 분석활용 모형 고도화

  • 사업명 R&D 투자전략 및 성과관리 기반연구사업
  • 과제명 기계학습 기반 바이오의료분야 과학기술정보데이터 분석활용 모형 고도화
  • 연구책임자명 김한해
  • 연구기간 2018-01-01 ~ 2018-12-31
  • 보고서 유형 최종보고서
  • 발행일 2019-02-25
  • 발간번호 기관2018-036
첨부파일
  • pdf 첨부파일 기계학습 기반 바이오의료분야 과학기술정보 데이터 분석활용 모형 고도화.pdf 다운로드
목적
ㅇ 바이오의료분야 과학기술정보 분석‧활용 모형 고도화 및 신규 분석·활용 기능 추가
- 딥러닝 등 최신 기계학습 방법론 기반으로 개발된 분석‧활용 모형의 사용 편의성을 제고
- 예산배분조정 업무에 활용 가능한 관계성(유사정도) 분석 및 과제분류 기능 고도화, 신규 분석.활용 기능 추가 발굴 및 적용
ㅇ 17년도 정부 신약개발 R&D 과제 DB 구축
- 17년도 신약개발연구과제DB 구축을 위해 의약과제정보 분류모형을 시범적 적용하고 지속 활용 방안 마련
주요내용
가. 바이오의료분야 과학기술정보 분석‧활용 모형 고도화 및 신규 분석·활용 기능 추가
[분석.활용 모형 인터페이스 개선]
ㅇ 현 커멘드 입력방식의 분석‧활용 모형 인터페이스를 마우스 등의 입력도구 사용방식으로 개선하여 사용자 편의성 측면에서 범용성을 확보
[연구개발 사업 및 과제 간 관계성 분석 기능 고도화]
ㅇ 현 연구과제 관계성(유사정도) 분석기능을 세부사업수준으로 확대하고 바이오분야 R&D 투자포트폴리오 정보 분류기능 추가
[연구과제 분류기능 고도화]
ㅇ 바이오분야 R&D 투자포트폴리오 등 훈련정보 기반 범용적인 분류모형 구축을 통해 타 기술분야 확대적용을 위한 기반 마련
나. 딥러닝 기반 토픽 클러스터링 분석 방법론 연구
ㅇ Pubmed 논문 초록정보*를 바탕으로 국내 바이오의료분야 연구과제 추진 현황, 글로벌 연구내용간 종합적 비교분석 수행
* 바이오분야 모든 논문의 초록정보를 무료 제공
다. 17년도 정부 신약개발 R&D과제 DB구축
ㅇ 17년도 정부 신약개발연구과제 정보 획득 후 의약과제정보 분류모형을 적용한 결과를 바탕으로 실무적 활용 방안 마련
결론
ㅇ 분석‧활용 모형 고도화 결과 사업 간의 관계성(유사정도) 분석, 특정 사업 속성변화, 분류 모형의 범용화 등에서 유의미한 결과를 도출
- 정량적, 시각적 분석 기능 강화로 실무적 활용가능성 제고
ㅇ 의약과제 분류모형의 경우 범용화를 통해 사용자 접근성을 제고함은 물론, 딥러닝 방법론에 국한된 기 모형을 고도화하여 6개의 방법론을 적용하여 사용자 선택의 폭을 넓힘
- 데이터가 축적 될수록 성능이 향상되는 것을 확인하였으며, 모형을 범용화 시켜 의약과제 외에도 기술분야에 관계없이 과학기술지식정보를 사용하는 모든 기술분야에서 사용이 가능함
ㅇ 동 과제에서 사용한 딥러닝 기반 문헌정보 분석을 통해 pubmed와 과학기술지식정보간 심층 분석이 가능할 것으로 사료됨
ㅇ 17년도 신약개발 R&D과제 DB 구축결과는 KISTEP 통계브리프를 통해 상반기 게재 예정
비고

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