• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.663-664
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• 2020

차세대 염기서열 분석 기술은 성능과 비용 면에서 매우 향상되어 한 개체 내 여러 세포의 유전자 분석이 가능한 수준이다. 한 개체 내 여러 조직 세포의 유전자는 모두 동일하지 않기 때문에 여러 조직 세포의 Lineage 를 계층적으로 표현하고 이를 조직 세포 간 변이 정도를 파악하는 데 활용한다면 암 돌연변이 발생 등을 미리 예측할 수 있다. 본 논문은 한 개체 내 여러 조직 간 변이를 관찰하기 위해 변이 검출 데이터를 계층적 군집 방법을 이용해 분석하고 이를 시각화 하는 방법을 제안한다. 실제의 8 개 조직 세포의 유전자를 분석하고 변이를 검출하여 Dendrogram 그래프로 시각화 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.361-362
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• 2023

본 연구는 공공 조직 및 인사 관리의 새로운 패러다임으로서 서비스 중심적 접근법을 제시하였다. 특히 코로나19 팬데믹 이후의 불확실하고 경쟁적인 환경에서는 파편화된 데이터를 마이크로 서비스화하고 동적으로 재조합하는 것이 중요하며, 이를 실현하기 위한 모델로 KISTI의 ScienceON API Gateway와 시나리오 활용 서비스를 참고하였다. 이러한 접근법은 조직 및 인사 관리의 투명성과 효율성을 높이며, 서비스-이용자 간 상호작용을 강화하고, 조직의 변화를 촉진하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.1
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• pp.53-61
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• 2019

The extracellular matrix, which provides the structural and biochemical support of surrounding cells, is a cell physiological modulator that controls cell division and differentiation. In the bio sector, the company produces Scapold, a three-dimensional support for tissue engineering, and cultivates stem cells in the produced Scapold to be transplanted into animals to assess tissue regeneration. This depends on components such as collagen in the tissue. Therefore, it is very important to identify the inclusion rate and distribution of components in the tissue, and the data are obtained by analyzing the color of the dyed tissue image. The process from image collection to analysis is costly, and the data collected and analyzed are managed in different formats by different research institutions. Therefore, data integration management and analysis results search are not being performed. In this paper, we establish a database that can manage relevant bigdata in an integrated manner, and propose a bio-image integrated management and retrieval system that can be searched based on color, an important analytical measure in this field of study.

• Informatization Policy
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• v.30 no.3
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• pp.29-48
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• 2023

This study aims to investigate empirically the structural relationships among the components of data governance and their impacts on data integration and data-based administration. Through literature review, various definitions, typologies, and case studies of data governance were examined, with the definition of data governance from a public policy perspective developed and applied. The study then analyzed the data from a survey conducted by the Korea Institute of Public Administration on the use of public data policies and confirmed that organizational factors play a mediating role between institutional and technical factors, and that institutional and technical factors have statistically significant positive relationships with data fusion and data-driven administration. Based on these results, interest and investment in the improvement and development of the legal system in data governance from the institutional, technical, and organizational perspective, clarification of means and purposes of data technology, interest in data organizations and human resources, and practical operation can be achieved. Policy implications such as the development of an effective mechanism were presented.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.42 no.3
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• pp.149-164
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• 2011

This study is to represent the research trends of the resource organization in Korea through the analysis of 607 papers related with resource organization in 4,015 papers on journals of 6 library & information science societies from 1970 through 2010. The results of this study are as follows. The average yearly papers in the case of academic journals published 14.8 pieces. The year published the largest number of papers: 2005 and 2009. The order of the number of papers by the domain of resource organization: cataloging, classification, indexing and abstracting, metadata, subject analysis. And the research on basic principle or theory in the resource organization showed insufficient. The research on KDC classification, cataloging rule, metadata element has are usually presented for improvements. But most of the research is not empirical analysis or objective assessment but subjective judgments of the researchers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.268-270
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• 2004

주어진 셀이나 조직에 발현된 단백질 프로파일의 구조적인 분석을 다루는 단백질체학(Proteomics) 연구에 있어서, 질병에 대한 마커 단백질(marker proteins)을 도출(identification)하는 것은 핵심 논점 중 하나이다. 수십 개의 샘플로부터 추출한 셀이나 조직 내에는 수많은 단백질이 포함되어 있으며, 존재하는 단백질의 질병에 의한 발현량(expression level) 변화 및 임상 특성에 의한 영향을 분석하기 위해서 데이터베이스와 데이터 마이닝 기술의 활용이 효과적이다. 본 논문에서는 질병 일 임상 특성에 따른 단백질의 발현량 변화를 분석하기 위한 OLAP 데이터 큐브(Data cube)의 응용 방법과 단백질 데이터의 분석에 적합한 척도(measure)를 제안하고, 유효성을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.5 no.2
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• pp.117-128
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• 1994

본 연구에서는 설정된 조직목표를 효율적으로 달성하기 위한 여러 행정과정변수와 조직의 보편적 특성인 관료성변수를 선정하여 이 변수들이 조직의효과성에 미치는 영향을 확인코자 했으며 이를 통하여 학교 조직의 효과성에 대한 포괄적인 정보를 제공함이 그 목적이라 할 수 있다. 그래서 독립변수로 행정과정(과업구조 인화관계성, 의사소통, 의사결정)과 관료성을, 종속변수로 조직의 효과성(직무만족, 조직적응, 조직생산성)을 선정하였으며, LISREL(Linear Structural Relations)모형을 이용하여 조직의 행정과정 및 관료성이 조직의 효과성에 미치는 영향을 조사하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.8
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• pp.1048-1058
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• 2012

This paper proposes the DDMPF(Distributed Data Management Protocol using FAT) which prevents data loss and keeps the security of self-organized storages by comprising a client, a storage server, and a verification server in clouding environment. The DDMPF builds a self-organized storage server, solves data loss by decentralizing the partitioned data in it in contrast to the centralized problem and the data loss caused by the storage server problems of existing clouding storages, and improves the efficiency of distributed data management with FAT(File Allocation Table). And, the DDMPF improves the reliability of data by a verification server's verifying the data integrity of a storage server, and strengthens the security in double encryption with a client's private key and the system's master key using EC-DH algorithm. Additionally, the DDMPF limits the number of verification servers and detects the flooding attack by setting the TS(Time Stamp) for a verification request message and the replay attack by using the nonce value generated newly, whenever the verification is requested.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1245-1262
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• 2017

최근 범죄예측, 교통관리, 신원확인 등 다양한 목적으로 치안 분야에서 ICT 기술이 개발 이용되고 있다. 사물인터넷의 등장으로 인해 생성되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있으며, 이를 통해 만들어진 빅데이터는 범죄분석 및 예방, 치안수요의 예측, 범죄 수사에 있어서 새로운 변화를 가져올 것으로 예고되고 있다. 새롭게 부각된 치안분야에서의 빅데이터 활용 서비스 사례로는 범죄 예측 서비스, 교통 관련 서비스, 영상 분석과 통합 관제 서비스, 웨어러블 폴리스캠 활용서비스, 신원 확인(바이오 인식 기술)서비스 등이 있다. 선진국에서는 이들 서비스를 개발하고 활용하기 위한 다양한 공공 연구조직이 설립되어 운영되고 있다. 본 고에서는 치안분야에서 빅데이터를 기반으로 한 국내외 서비스 사례와 함께 이를 수용하기 위한 바람직한 공공 연구조직에 대한 논의를 전개한다.

• 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.