다중 마커 패널 개발 을 위해 기계 학습 ( machine learning ) 중 하나 인 Support Vector Machine ( 이하 SVM ) 알고리즘 ( R software version 3 . 6 . 0 ) 을 이용 하 여 모델 의 개발 및 학습 을 진행 하 였 다 . 57 개 의 단백체 마커 후보 중 모델 에 학습 될 마커 를 선정 하 기 위하 여 10 배 교차 검증 ( 10 - fold cross validation ) 을 이용 하 여 모델 학습 및 마커 선정 하 였 다 . 모델 개발 결과 SVM 기반 12 개 의 단백질 로 이루어진 다중 마커 패널 이 개발 되 었 고 , 다중 마커 패널 에 속한 단백질 의 조합 은 다음 과 같 다 : LRG 1 , PPAP , C 5 , KLKB 1 , CLU , IGFBP 2 , THBS 1 , IFRD 1 , SERPINA 5 , TTHY , ICAM 1 , 및 VIM 과 같 으며 , 표 8 에 도 기재 되 어 있 다 .