• 대한치과의사협회지
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• 제32권6호통권301호
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• pp.409-416
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• 1994

이 자료는 이전에 공표 되었던 치과계에서의 감염방지 실무에 관한 CDC 권장사항을 개정한 것으로, 새로운 데이터, 재료, 기술, 및 장비 등이 반영되었다. 이러한 권장사항을 이행하면 치과 환경 내에서, 환자에서 치과의료종사자로, 치과의료종사자에서 환자로, 그리고 환자에서 환자로 질병이 전염될 수 있는 위험성을 감소시켜 줄 것이다. 이 문서에는 감염방지의 원칙에 근거하여 다음과 같은 특정 권장사항들이 서술되어 있다. 즉, 치과의료종사자들의 예방접종; 보호용 치장과 방책 기법; 수세와 손의 보호; 날카로운 기구와 바늘의 사용과 관리; 기구들의 멸균이나 소독; 치과진료대 및 주위 표면들의 세척 및 소독; 소독과 치과기공소; 치과진료대의 공기관과 수관에 연결된 핸드피스; 역류방지용 밸브; 기타 구내용 치과 장비 등의 사용과 관리; 한번 쓰고 버리는 기구; 생검 표본의 취급; 치과교육 현장에서 발치 치아를 사용하는 것; 폐기물의 폐기; 권장사항들의 이행.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.49-68
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• 2014

대다수의 국내외 온라인 디지털 음원 유통 사이트들은 음원 판매 활성화 방책의 일환으로 음원 추천시스템을 가지고 있다. 국외의 경우와 다르게, 우리나라의 시장점유율이 가장 높은 온라인 디지털음원 유통 사이트 5곳은 독자적인 기준으로 추천 음원을 선정하고 있으며, 추전 음원의 선정 기준 및 절차를 소비자에게 공개하고 있지 않다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 공정성 여부를 확인하고, 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차트에서 어떠한 영향력을 갖는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 2012년 11월부터 약 한달 간 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 일간 음원차트에 등록되어 있는 1위부터 100위까지의 음원과 추천 음원을 수집하였다. 먼저, 수집된 음원 데이터를 기반으로 음원 추천시스템의 공정성 여부를 실증적인 방법으로 확인하였다. 첫째, 추천 음원의 노출 위치를 분석하였으며 둘째, 추천 음원이 제공되는 서비스 구조를 확인하였다. 셋째, 기획사에 따른 추천 음원 분포를 확인하였다. 더 나아가 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차트 내에서 어떠한 영향력을 갖는지 실증적인 분석 방법으로 확인 하였다. 첫째, 음원차트의 동일 비동일 진입 시기에 따라 추천 음원과 미추천 음원의 순위 변화를 비교 분석하였다. 둘째, 모든 사이트에서 동시에 중복 추천된 음원과 단일 추천된 음원의 순위 변화를 비교 분석하였다. 셋째, 추천 받은 음원이 음원차트에 처음으로 진입하는 시기 및 순위를 확인하였다. 넷째, 음원차트 상위권 순위에 분포되어 있는 추천 음원의 비율을 확인하였다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 현행 및 현상에 대해 실증적으로 분석하여 공정성 문제를 제기하였으며, 음원 추천시스템이 음원차트에 미치는 파급력을 확인하였다는 것에 학술적 의의를 가진다. 또한 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 내 외부 이해관계자에게 음원 추천시스템 악용에 대한 경각심을 고취시켜 음원차트의 공정성을 확보하고자하는 것에 산업적 의의를 가진다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.89-98
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• 2021

The Ministry of National Defense aims to create an environment in which transparent and reasonable defense policies can be implemented in real time by establishing the vision of smart defense innovation based on the Fourth Industrial Revolution and promoting innovation in technology-based defense operation systems. Artificial intelligence (AI) based defense technology is at the level of basic research worldwide, includes no domestic tasks, and involves classified military operation data and command control/decision information. Further, it is needed to secure independent technologies specialized for our military. In the army, military power continues to decline due to aging and declining population. In addition, it is expected that there will be more than 500,000 units should be managed simultaneously, to recognize the battle situation in real time on the future battlefields. Such a complex battlefield, command decisions will be limited by the experience and expertise of individual commanders. Accordingly, the study of AI core technologies supporting real-time combat command is actively pursued at home and abroad. It is necessary to strengthen future defense capabilities by identifying potential threats that commanders are likely to miss, improving the viability of the combat system, ensuring smart commanders always win conflicts and providing reasonable AI digital staff based on data science. This paper describes the recent research trends in AI military staff technology supporting commander decision-making, broken down into five key areas.