가축 유전체 데이터를 이용한 기계학습 방법의 적용 연구 (Study for Applications of Machine Learning Method using Livestock Genomic Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국동물유전육종학회
· 수록지 정보 : Journal of Animal Breeding and Genomics / 6권 / 2호 / 45 ~ 56페이지
· 저자명 : 임석원, 김준모

초록

현재 많은 정보와 데이터가 생산되는 빅데이터 시대를 맞이하였고 이를 지능형 서비스로 활용할 수 있는 기술로 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술이 각광받고 있다. 인공지능은 기계학습(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning) 기술의 발달로 인해 신호처리, 음성인식에서 의료, 복지까지 다양한 분야로의 접목이 가능해졌다. 더 나아가 가축 산업에서 동물의 행동학적인 관찰에 대한 기계학습의 적용이 이루어지고 있다. 동물의 행동학적 관찰에 기계학습을 적용시키면 기계 스스로 학습을 통해 정상행동, 이상행동에 대한 예측 및 분석이 가능하다. 즉 표현형(Phenotype)에 대한 예측이 가능하게 되었다. 가축 산업에 기계학습을 동물의 행동학적인 관찰과 같은 표현형에 적용시키는 것 이외에도 유전체 분석을 통해 관련 형질 유전자 마커를 찾아 기계학습에 적용 시킬 수 있다. 이러한 유전체 분석을 통한 기계학습의 적용은 유전능력 예측뿐만 아니라 형질별 우수 축종에 대한 원하는 품종 개량 연구도 가능할 것으로 보인다. 전장유전체연관분석법(Genome-Wide Association Study, GWAS)은 관련 형질에 대한 마커를 발굴할 수 있는 좋은 분석법 중 하나이다. 기계학습의 적용은 데이터를 단순히 기계에 학습을 시키는 것이 아닌 다양한 전략과 방법이 사용 되고 있다. 어떤 전략과 방법이 최적의 결과물을 얻을 수 있을지 고려하여 적용시키는 것이 중요하다.

영어초록

Currently, we have entered the era of big data in which a lot of information and data are produced, and artificial intelligence technology is in the spotlight as a technology that can be used as an intelligent service. With the development of machine learning and deep learning technologies, artificial intelligence has been able to be grafted into various fields from signal processing and speech recognition to medical care and welfare. Furthermore, the application of machine learning to the behavioural observation of animals is being made in the livestock industry. If machine learning is applied to the behavioural observation of animals, it is possible to predict and analyze normal and abnormal behaviour through self-learning. In other words, it became possible to predict the phenotype. In addition to applying machine learning to phenotypes such as behavioural observations of animals in the livestock industry, genomic analysis can find relevant trait gene markers and apply them to machine learning. The application of machine learning through such genomic analysis is expected to be possible not only to predict genetic ability, but also to study desired breed improvement for excellent livestock breeds by trait. Genome-Wide Association Study is one of the good analysis methods to discover markers for related traits. In the application of machine learning, various strategies and methods are used, rather than simply learning data on a machine. It is important to consider and apply which strategies and methods will achieve the optimal results.

참고자료

· 없음