• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.191-194
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• 2011

문서를 이루는 단어들의 빈도수가 지수법칙(power law)를 따른다는 지프의 법칩(Zipf's law)이 있다. 이러한 단어분포를 고려하여 문서의 토픽을 찾아내는 기계학습법이 디리쉴레 프로세스(Dirichlet process) 이다. 이를 발전시켜서 데이터의 잠재 요인(latent factor)들을 베이즈 확률모델에 기반한 샘플링 바탕으로 찾는 방법이 인디언 뷔페 과정(Indian buffet process) 이다. 우리는 25가지의 특징(feature)들에 대한 점수(rating)들이 볼드(blood oxygen dependent level) 신호와 함께 주어지는 PBAIC 2007 데이터에 주성분 분석법(principal component analysis)를 적용했다. PBAIC 2007 데이터는 비디오 게임을 수행하며 기능적뇌영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 촬영을 하여 얻어진 공개데이터이다. 우리의 연구에서는 주성분 분석법을 이용하여 10개의 독립 성분(independent component)들을 찾았다. 그리고 1.75초 마다 촬영된 BOLD 신호와 10개의 고유벡터(eigenvector)들간의 내적을 취하여 가중치(weight)를 구하였다. 성분들의 가중치를 낮은 순서로 정렬함으로써 각 시간마다 주도적으로 영향을 미치는 성분들을 알아낼 수 있었다.

• The Journal of Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.3
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• pp.597-606
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• 2005

The nonresponse in sample survey causes a problem when it comes time to analyze dataset in public-use files where the user has only complete-data methods available and has limited information about the reasons for nonresponse. Recently imputation for nonresponse is becoming a standard approach for handling nonresponse and various imputation methods have been devised . However, most imputation methods concern with continuous traits while many interesting features are measured by binary or ordered categorical scales in sample survey. In this note. an imputation method for ignorable nonresponse in binary or ordered categorical traits is considered.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

With the explosive increase in data, the 'big data era' has arrived, focusing on deriving new values and insights through data. With the development of data analysis technology, the importance of data analysis and utilization in the field of diagnosis and treatment as well as prevention is expanding, while the use of big data is emerging in the healthcare field. Moreover, as the three data-related laws (Personal Information Protection Act, Information and Communication Network Act, and Credit Information Act) were passed in January 2020, it became possible to use a wide range of big data through pseudonym information. However, the use of healthcare big data is still struggling due to various policies and regulations, inconsistent data quality, and the absence of specialized personnel. Therefore, in this study, examines the current state of use of big data in the healthcare field, and analyzes the challenges, overseas cases, plans, and expected effects for activation of healthcare big data.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.177-187
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• 2013

Association rule mining is a popular data mining technique with a wide range of application domains, and aims to extract the cause-and-effect relations between the discrete items included in transaction data. However, analysts sometimes have trouble in interpreting and using the plethora of association rules extracted from a large amount of data. To address this problem, this paper aims to propose a novel approach called HTM for extracting the interesting association rules from given transaction data. The HTM approach consists of three main steps, hierarchical clustering, table-view, and mosaic plot, and each step provides the analysts with appropriate visual representation. For illustration, we applied our approach for analyzing the mass health examination data, and the result of this experiment reveals that the HTM approach help the analysts to find the interesting association rules in more effective way.

• The Korean Society of Law and Medicine
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• v.22 no.4
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• pp.3-35
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• 2021

Inmitten der Flut der privaten und öffentlichen Information gilt die riesige Informationsmenge als Schlüsselressource im Zeitalter der 4. industriellen Revolution, repräsentiert durch Big-Data. Das Interesse an diesen wächst weltweit. Es gibt eine aktive Diskussion darüber, wie man Daten sichert und akkumuliert und wie man die gesammelten Daten sicher und effektiv nutzt. Gesundheitsdaten werden vor allem als die wertvollste Ressource bewertet, für die Big-DataTechnologie eingesetzt wird. Um Gesundheitsdaten sinnvoll zu nutzen, müssen verteilte Gesundheitsdaten integriert und den Benutzern in einer Form zur Verfügung gestellt werden, die für Forschung oder Inspektion verwendet werden kann. In einer Situation, in der große Länder um den Aufbau bzw. die Führung der Datenwirtschaft konkurrieren, wurden im August 2020 auch in Südkorea die sog. „3-Daten-Gesetze" geändert, die das Datenschutzgesetz(DSG) enthälten. Das DSG führte das Konzept der pseudonymen Informationen ein und baute eine Rechtsgrundlage für deren Verwendung auf. Als Folgemaßnahme kündigte die, Kommission für den Schutz personenbezogener Daten(Personal Information Protection Commission: PIPC)' die „Richtlinien für die Bahandlung mit pseudonymen Informationen" und, Ministerium für Gesundheit und Wohlfahrt' die „Richtlinien für die Verwendung von Gesundheitsdaten" an. Gesundheitsdaten stehen direkt in Zusammenhang mit Leben und Körper des Menschen und damit enthalten viele sensible Daten. Es handelt sich also um ein System, das aus einer vorsichtigeren und konservativeren Sicht unter der Voraussetzung verwendet werden kann, personenbezogene Daten sicherer zu schützen. Um die Hauptinhalte der „Richtlinien für Verwendung von Gesundheitsdaten" zu analysieren, überprüften wir zunächst die Hauptinhalte des überarbeiteten DSG. Danach durch die Analyse der wesentlichen Inhalte der „Richtlinien für Verwendung von Gesundheitsdaten" wurden Probleme wie Konflikte mit anderen Gesetzen und Verbesserungsmaßnahmen überprüft.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.293-296
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• 2003

유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 microarray상에서 측정한 것으로 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에, 유전발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 하지만 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 관련성 있는 유전자만을 선별해내는 작업인 특징 선택방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선택하고 분류하는 방법을 제안한다. 실험데이터는 대장암 데이트를 사용하였고, 분류기는 KNN을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택 방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징 선택방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다.

• KOGO NEWS
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• v.6 no.1
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• pp.24-28
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• 2006

프로테오믹스는 생물체 안에 포함되어 있는 단백질을 통합적으로 연구한다. 단백질을 동정(Protein identification)하고, 단백질의 상태를 분석(Protein characterization)하며, 단백질의 양적 변화를 관찰(Protein quantitation)한다. 단백질에 대한 분석, 특히 질량분석기에 의해 초고속으로 대량의 단백질 데이터를 생산하는 프테테오믹스의 연구는 정량적인 단백질 발현양상분석의 정확도를 높이고 분석시간을 단축하기 위해 다양한 실험기법과 데이터 분석기법을 동원하고 있다. 1) 단백질의 양적 차이나 양적 변화의 관찰은 바이오마커를 발굴하고 생명현상의 메카니즘을 규명하여 그 결과를 신약개발에 활용하기 위한 기초 연구이다. 이 글에서는 프로테오믹스 연구의 초창기부터 사용되어온 2차원 전기영동법에 의해 생성되는 2D-gel image에서의 스팟(spot)분석법과 함께, 탄뎀 질량분석기를 사용하는 ICAT, SILAC 등의 동위 원소를 사용한 라벨링(labeling) 방법, 라벨링을 하지 않는 label-free 방법 등 프로테오믹스에서의 정량분석법에 대한 기본 개념을 살펴보고, 이들에서의 데이터 분석 기술의 적용에 대해 간략히 소개하였다.

• Informatization Policy
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• v.28 no.3
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• pp.49-72
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• 2021

This study analyzes the major content, significances, and future outlook of Three Data Acts amendment enacted in August 2020 in South Korea, with the focus on their impact on the financial and data industries. It seems that the revision of the Credit Information Act will enable the specification of a business which had previously only been regulated as the business of credit inquiry, and also enable the domestic data industry to activate the MyData industry, data trading and platforms, and specify data pseudonymization and trading procedures. For the rational and efficient implementation of the amendments to the Three Data Acts, the Personal Information Protection Committee must be as transparent and lawful in its activities as possible, and fairness must be guaranteed. Even in the utilization of personal information, the development or complementation of the related data processing technologies is essential, and clear data processing methods and areas must be regulated. Furthermore, the amendments must be supported with guarantees and the systematization of a fair competitive system in the data market, stricter regulations on penalties for illegal acts related to data, establishment and strengthening of the related security systems, and reinforcement of the system of cooperation for data transfer.

• The monthly packaging world
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• s.218
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• pp.53-63
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• 2011

"화학물질의 등록 및 평가 등에 관한 법률"도입이 산업과 경제에 미치는 영향은 화학물질에 대한 시험비용의 크기, 시험 대상 화학물질 종류, 대체물질 사용 비용부담 증가 등 간접비용의 크기 등에 따라 현저히 차이가 났다. 국내 시험 기관에서 제시한 시험비용 데이터를 이용하여 추정된 화평법 도입의 제조업 비용증대 크기는 환경부 데이터를 기준으로 할 경우에 비해 6~8배 큰 것으로 분석되었다. GDP 감소 영향(2015년 기준)도 환경부 데이터를 기준으로 할 경우 0.001~0.015%의 미미한 수준에 그칠 것이나 REACH 시험비용을 기준으로 할 경우에는 0.01~0.09%로 크게 상승하는 것으로 추정되었다. 본 연구에서는 또한 화평법 도입의 적용대상이 환경부의 계획대로 단일물질에 국한됨으로써 완제품의 경우 비용부담이 전혀 발생하지 않는 것으로 가정하였으나, 실제로는 완제품의 경우에도 화평법 도입의 영향을 받을 가능성이 있는 것으로 우려되고 있다.