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A: 주요 평가 지표로 정확도(Accuracy), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), F1-score를 사용했습니다.

A: 12 개월마다  필요시 새로운 독성 데이터를 수집하여 모델을 재학습할 예정입니다. 증분 학습(Incremental Learning) 방식을 적용하여 기존 모델의 성능을 유지하면서 새로운 정보를 효과적으로 반영할 계획입니다.

A: S9 fraction의 존재 여부에 따라 화학물질의 대사 활성화가 달라질 수 있어 독성 프로파일이 다르게 나타날 수 있습니다. 따라서 두 조건을 분리하여 예측함으로써 더 정확한 유전독성 평가가 가능합니다.

A: PubChem, ISSTOX, ECHA를 선택한 이유는 각각 광범위한 화학물질 정보, 독성 특화 데이터, 규제 관련 데이터를 제공하기 때문입니다. 이를 통해 다양한 관점의 데이터를 확보하여 모델의 신뢰성을 높였습니다.

A: in vitro CA(염색체이상시험)와 in vivo MN(소핵시험)은 서로 다른 유전독성 메커니즘을 평가합니다. 두 테스트를 모두 포함함으로써 염색체 수준과 유전자 수준의 손상을 종합적으로 예측할 수 있습니다.

“화학사고 발생 제로화” 유해화학물질 안전관리 정책 대폭 개선된다. 환경부는 18일 유해화학물질로부터 국민의 안전을 담보하기 위해 화학사고 대응?수습체계 구축과 사전 예방에 주안점을 두고 ‘유독물 안전관리 대책’을 추진한다고 밝혔다. ...

2023년도 화학물질배출량조사(PRTR) 개시, 4월30일 마감 2023년도 화학물질배출량조사(PRTR) 보고가 개시되었다.  지난 불산사고 등의 누출사고 이후 많은 화학물질사고 이슈 이후 처음으로 개시되는 보고로써 4월30일까지 PRTR보고시스...

위연-20230917-01                   화학물질의 유전독성 데이터 라벨링을 위한 매뉴얼작성                             위탁용역 공고                  ( 인공지능 학습용 데이터 구축사업 )...

화학물질의 유전독성 데이터 라벨링을 위한 크라우드 워커               ( 인공지능 학습용 데이터 구축사업 )       ‘ 화학물질 (유전독성) 유해성 예측 데이터 ’ 구축사업과 관련하여, 다음과  같이 공고하오니, 동 사업에...

환경부, 화학물질 배출저감 SMART프로그램 추진 환경부는 화학물질이 환경 중으로 배출되는 것을 감소하기 위한 노력의 일환으로 기업과 자발적 협약을 추진한다고 밝혔다.  이번 협약체결은 05년부터 진행해온 배출저감 프로그램인 30/50 프로그램(...