의학 진단 및 생물 정보학 분야에서 퍼지 접근법의 적용에 관한 연구

Abstract

의료 진단 및 생물 정보학 분야에서 얻어지는 자료에 존재하는 관계, 속성 및 개체들은 근본적으로 퍼지 (fuzzy)하다. 이러한 자료를 다루기에 적합한 이론이 퍼지 집합 이론이다. 퍼지 집합 이론은 경계의 불확실성 및 분류의 불확실성을 다룰 수 있도록 창안된 이론으로 명확한 경계와 분류를 가지는 기존의 집합 이론을 포함하는 확장개념으로 여겨진다. 본 논문에서는 퍼지 집합 이론에 기반 한 퍼지 접근법이 의한 진단 및 생물 정보학 분야의 자료에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보고 지금까지 성공적으로 적용되어 온 다양한 사례에 대해 소개하고자 한다. The relationships, properties, and objects in the data generated from medical diagnosis and bioinformatics are fundamentally fuzzy. Fuzzy set theory is an ideal framework to deal with such data. Fuzzy set theory is considered to be an extended set theory to deal with uncertainty of boundary and classification. In this paper, we illustrate how fuzzy approaches based on fuzzy set theory can be applied to data in medical diagnostics and bioinformatics with various examples.