• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1397-1404
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• 2018

입체적 단백질 구조를 이용한 단백질의 분석은 3차원 데이타를 생성하기 위한 기술적인 어려움과 요구되는 높은 비용으로 인해 크게 발전하지 못하였다. 모티프(motif)는 단백질이나 유전자 염기서열의 단편(segment) 정보로 정의된다. 단순성 때문에 모티프는 다양한 분야에서 활발하고 폭넓게 응용되고 있다. 그러나 모티프 자체에 대한 포괄적인 이해와 연구는 미미하다. 이 논문이 가지는 중요성은 인공지능 기법을 활용하여 인간 단백질을 분석하는 방법으로 3가지 측면에서 찾아볼 수 있다. (1) 현재 단백질 데이타 뱅크 (PDB)에 저장된 모든 인간의 단백질 구조를, 이에 상응하는 효소위원회 (EC)의 데이타베이스와 단백질의 구조적 특성에 따른 분류 데이타베이스 (SCOP)를 연동하여, 단백질이 가지는 고유의 특성을 모티프를 응용한 새로운 방법으로 컴퓨터를 이용하여, 분석한 최초의 종합적이고 심층적인 인간 단백질의 분석법이다. (2) 본 연구는 모티프에 의해 생성된 새로운 단백질의 특성을 계층적 클러스터링을 이용하여 단백질이 가지는 고유한 특징을 패턴 분석법과 통계 그리고 단백질 기능 분석의 세 가지 범주로 단백질의 특성을 분석한다. (3) 임의로 생성된 모티프가 단백질 내에서 가지는 빈도에 대해 빅 데이타를 활용하여 모티프의 길이를 다양화시킴과 동시에 접촉 염기와 단백질의 기능을 다각도로 분석할 수 있는 임의 모티프 빈도 (RMF)를 이용한 단백질 분석 방법론을 제안한다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.58-68
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• 2018

분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.129-137
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• 2019

본 연구를 통해 중국과 한국에 있는 도서관의 CSV활동이 브랜드 자산, 사회적 자리에 영향을 미치는지 또한, 브랜드 자산, 사회적 자리가 지속사용의도에 영향을 미치는지, 마지마으로 중국과 한국 집단에 따라 각 변수의 영향관계 차이가 있는지를 검토하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 한국과 중국 도서관의 빅 데이터 공유 서비스를 사용해본 적이 있는 사용자를 대상으로 설문지를 사용하였다. 연구의 참여자들에게 각 250부 총 500부의 설문지를 배포하였으며, 460부가 최종분석에 이용되었다. 설문조사를 통해 수집된 데이타는 통계프로그램 SPSS22과 AMOS22을 사용하여 빈도분석, 신뢰도분석, 확인적 요인분석, 구조방정식 모델 등으로 분석하였다. 본 연구의 실증분석을 통해 확인된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 도서관 빅 데이터의 CSV활동이 브랜드 자산과 사회적 자리에 유의한 정(+)의 영향을 미친다. 둘째, 브랜드 자산과 사회적 자리가 지속적 사용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미친다. 셋째, 한국과 중국 도서관의 CSV활동의 영향력이 부분적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 결론 및 토론 부분을 통하여 본 연구의 이론적 시사점, 실무적 시사점과 연구의 한계와 향후 방향에 대한 심도 있는 논의를 제시했다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.209-216
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• 2014

'실시간성', '사람들 간의 관계정보', '빅 데이터'와 같은 다양한 특성을 갖는 소셜 네트워크 콘텐츠는 개인화 추천 시스템의 성능 향상에 큰 도움이 되고 있다. 그 중 '사람들 간의 관계정보'가 가장 중요한 역할을 하기 때문에, 이를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 사람들간의 친밀도를 고려하지 않고 있어서 개인의 성향을 반영하기 어렵고 다양한 도메인에서 정확한 추천이 불가능하다. 본 논문은 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 사용자간 친밀도를 측정하는 친밀도 알고리즘과 소셜 네트워크의 다양한 특성에 기반한 개인화 추천 알고리즘인 PReAmacy를 제안한다. 실험을 통해 PReAmacy가 기존의 알고리즘에 비해 높은 성능을 가지며 친밀도가 PReAmacy 알고리즘에 큰 비중을 차지한다는 것을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.61-67
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• 2017

시민의 안전을 위협하는 재난 재해 테러 등과 같은 긴급 상황이 발생할 경우 신속 하고 효과적인 재난안전관리체계가 구축 운영되기 위해서는 이에 맞는 적절한 대응이 필요하다. 각 재난관리 및 대응에 관련된 중앙부처뿐만 아니라 지방자치단체, 시민단체, 개인 등 모두가 상호 명확한 역할분담 하에 신속하게 대응하고 복구를 위한 통합업무 수행체계가 이행되어야 할 것이다. 서울시의 경우 기후변화에 따른 자연재난의 증가 가능성과, 테러위협의 확대, 도심의 노후화 및 산업고도화에 의한 대형재난 발생 위험성이 점점 높아지고 있어 재난 예방과 대응을 위한 효과적인 재난관리체계 구축이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 거버넌스 관점을 적용하여 서울시의 부처간 조직체계 및 실행과정, 대응단계의 체계화를 중심으로 재난 대응체계와 재난현장에서의 지휘체계 등의 대응방안을 모색하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.349-356
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• 2022

본 연구의 목적은 국민건강보험공단 자료를 이용하여 조현병 진단 후 1년 이내 자살과 관련된 요인을 규명하는 것이다. 연구대상 자료는 맞춤형 데이터베이스에서 2007년부터 2010년 사이에 조현병으로 진단받은 대상자 102,540명으로 통계청 사망자료를 확인한 후 조현병 코호트를 구축하였다. 연구결과 조현병 진단 후 1년 이내 자살 사망자는 615명(0.60%)이고, 1년 이내 자살 위험은 25-34세 집단(adjusted OR, 1.40; 95% CI, 1.06-1.86)과 중하(adjusted OR, 1.86; 95% CI, 1.38-2.50)부터 상위(adjusted OR, 1.89; 95% CI, 1.42-2.51)집단의 경제상태에서 높았다. 남성은 45-54세 집단(adjusted OR, 1.60; 95% CI, 1.05-2.43)과 중하(adjusted OR, 2.66; 95% CI, 1.79-3.95)부터 상위(adjusted OR, 2.18; 95% CI, 1.45-3.28)집단의 경제상태에서 자살 위험이 높았다. 여성은 상위집단(adjusted OR, 1.51; 95% CI 1.01-2.27)에서 자살 위험이 높았다. 따라서 조현병 진단 후 1년 이내 자살 예방을 위한 중재 시 연령과 경제상태를 고려해야 하며, 성별에 따른 자살 관련 요인에 초점을 두어야 할 것이다.