"Drug-naïve"는 의학 및 약리학에서 흔히 사용되는 용어로, 특정 약물이나 약물군에 대해 이전에 노출되거나 복용한 적이 없는 상태를 의미합니다. 이는 임상 시험, 치료 계획, 연구 등의 맥락에서 중요한 개념으로 사용됩니다. 다음은 이에 대한 세부 설명입니다:1. 정의Drug-naïve: 특정 약물에 대해 이전에 전혀 노출된 적이 없는 환자.이는 환자가 해당 약물에 대한 내성이나 적응이 없는 상태를 뜻합니다.2. 주로 사용되는 상황임상 시험새로 개발된 약물의 효과와 안전성을 평가하기 위해 약물에 노출되지 않은 집단(drug-naïve 환자)을 대상으로 시험을 진행하는 경우가 많습니다.이는 약물의 순수한 효과를 평가하는 데 중요합니다.신규 진단 환자특정 질환에 대해 처음 진단받은 후 치료를 시작하는 ..
1. Neo4j란 무엇인가요?Neo4j는 그래프 데이터베이스 관리 시스템으로, 데이터 간의 관계를 노드(Node)와 관계(Relationship)로 표현하여 저장하고 관리합니다. 전통적인 관계형 데이터베이스와 달리, Neo4j는 데이터의 연결성과 복잡한 관계를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다.2. Neo4j의 핵심 개념노드(Node):엔티티나 객체를 나타냅니다.예: 사람, 장소, 제품 등.관계(Relationship):노드 간의 연관성을 나타냅니다.방향성이 있으며, 관계의 유형을 정의할 수 있습니다.예: "친구이다", "구매했다", "작업한다".속성(Properties):노드나 관계에 부가적인 정보를 제공하는 키-값 쌍입니다.예: 노드의 '이름', '나이', 관계의 '시작일', '역할'.라벨(Labe..
1. 지식 그래프의 정의지식 그래프란 무엇인가?*지식 그래프(Knowledge Graph)**는 실세계의 엔티티(객체)와 그들 간의 관계를 노드(점)와 에지(선)로 표현한 그래프 데이터 구조입니다.엔티티는 사람, 장소, 사물, 개념 등이며, 관계는 이들 간의 연관성을 나타냅니다.지식 그래프는 데이터를 의미론적으로 풍부하게 표현하여 컴퓨터가 데이터를 이해하고 추론할 수 있도록 돕습니다.예시:'스티브 잡스'는 '애플'의 '창립자'이다.'애플'은 '아이폰'을 '생산한다'.이러한 정보들을 그래프로 표현하여 서로 연결하면 지식 그래프가 됩니다.2. 지식 그래프의 구성 요소노드(Node):*엔티티(Entity)**를 나타냅니다.예: 사람, 회사, 제품, 장소 등.에지(Edge):노드 간의 **관계(Relations..
1. 온톨로지의 정의철학적 배경:온톨로지는 원래 철학에서 존재론을 의미하며, '존재하는 것들의 본질과 구조'를 연구하는 학문입니다.컴퓨터 과학에서의 온톨로지:정보학과 컴퓨터 과학에서는 온톨로지를 특정 도메인에 대한 개념과 그들 간의 관계를 명시적으로 표현한 형식적인 명세라고 정의합니다.즉, 특정 분야의 지식을 구조화하고, 그 지식을 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 표현한 것입니다.2. 온톨로지의 구성 요소개념(Class 또는 Concept):도메인 내의 객체나 아이디어를 일반화한 것입니다.예: '사람', '의사', '약물' 등.개체(Instance 또는 Individual):클래스의 특정한 사례를 의미합니다.예: '홍길동'은 '사람' 클래스의 개체.속성(Property 또는 Attribute):개념이..
제 1장-3장2024.10.10 - [이론] - 유전체 & 인공지능 LLM과 함께 공부해보기 Part1: 1장-3장제 4장: 분류 모델의 평가 지표유전체학 연구에서 기계 학습 모델, 특히 분류 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것은 매우 중요합니다. 이 장에서는 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 주요 지표들을 살펴보겠습니다.4.1 정확도 (Accuracy)정확도는 가장 기본적이고 직관적인 평가 지표입니다. 전체 예측 중 올바르게 분류된 비율을 나타냅니다.정확도 = (올바르게 분류된 샘플의 수) / (전체 샘플의 수)하지만 정확도만으로는 불균형한 데이터셋에서 모델의 성능을 제대로 평가하기 어려울 수 있습니다.4.2 정밀도 (Precision)정밀도는 모델이 양성으로 예측한 샘플 중 실제 양성인 비율을..
밀집 행렬 vs 희소 행렬: 데이터 구조의 효율성과 응용1. 서론행렬은 데이터 과학, 기계 학습, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 그러나 모든 행렬이 동일하게 생성되거나 처리되는 것은 아닙니다. 이 글에서는 두 가지 주요 행렬 유형인 희소 행렬(Sparse Matrix)과 밀집 행렬(Dense Matrix)에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.2. 정의2.1 밀집 행렬 (Dense Matrix)밀집 행렬은 대부분의 요소가 0이 아닌 값을 가지는 행렬입니다. 일반적으로 우리가 흔히 접하는 행렬의 형태입니다.예시:Copy[1 2 3][4 5 6][7 8 9]2.2 희소 행렬 (Sparse Matrix)희소 행렬은 대부분의 요소가 0인 행렬입니다. 일반적으로 0이 아닌 요소의 수가 전..
제 1장: 유전체학과 생물정보학 입문1.1 기본 유전체 개념유전체학은 생물체의 모든 유전자 집합, 그 기능 및 상호작용을 연구하는 학문입니다. 유전체학을 이해하기 위해서는 먼저 몇 가지 기본 개념을 파악해야 합니다:1.1.1 DNA (Deoxyribonucleic Acid)DNA는 모든 알려진 생물체의 발달, 기능, 성장, 재생산에 필요한 유전 정보를 담고 있는 분자입니다. DNA는 네 가지 화학 염기로 구성되어 있습니다:Adenine (A)Guanine (G)Cytosine (C)Thymine (T)이 염기들은 서로 쌍을 이루는데, A는 T와, C는 G와 결합하여 염기쌍을 형성합니다. 이 염기들의 순서 또는 서열이 생물체의 구성과 유지에 필요한 정보를 결정합니다.1.1.2 RNA (Ribonucleic..
1. 소개빅데이터 시대에 접어들면서 효율적인 데이터 표현과 처리 방식의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이러한 배경 속에서 지식 그래프와 벡터 데이터베이스라는 두 가지 혁신적인 접근법이 주목받고 있습니다. 이 두 기술은 각각 고유한 방식으로 데이터를 표현하고 처리하며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.2. 지식 그래프란?지식 그래프는 실세계의 개체와 그들 사이의 관계를 그래프 구조로 표현하는 데이터 모델입니다. 노드(개체)와 엣지(관계)로 구성되며, 복잡한 정보를 직관적이고 의미론적으로 표현할 수 있습니다.주요 특징:의미론적 관계 표현유연한 스키마추론 및 지식 발견 용이활용 사례:검색 엔진 개선 (Google Knowledge Graph)추천 시스템금융 사기 탐지3. 벡터 데이터베이스란?벡터 데이터베..
