Purpose: The traditional ethical study only suggests a blurred insight on the research using medical big data, especially in this rapid-changing and demanding environment which is called "4th Industry Revolution." Current institutional/ethical issues in big data research need to approach with the thoughtful insight of past ethical study reflecting the understanding of present conditions of this study. This study aims to examine the ethical issues that are emerging in recent health care big data research. So, this study aims to survey the public perceptions on of health care big data as part of the process of public discourse and the acceptance of the utility and provision of big data research as a subject of health care information. In addition, the emerging ethical challenges and how to comply with ethical principles in accordance with principles of the Belmont report will be discussed. Methods: Survey was conducted from June 3th August to 6th September 2020. The online survey was conducted through voluntary participation through Internet users. A total of 319 people who completed the survey (±5.49%P [95% confidence level] were analyzed. Results: In the area of the public's perspective, the survey showed that the medical information is useful for new medical development, but it is also necessary to obtain consents from subjects in order to use that medical information for various research purposes. In addition, many people were more concerned about the possibility of re-identifying personal information in medical big data. Therefore, they mentioned the necessity of transparency and privacy protection in the use of medical information. Conclusion: Big data on medical care is a core resource for the development of medicine directly related to human life, and it is necessary to open up medical data in order to realize the public good. But the ethical principles should not be overlooked. The right to self-determination must be guaranteed by means of clear, diverse consent or withdrawal of subjects, and processed in a lawful, fair and transparent manner in the processing of personal information. In addition, scientific and ethical validity of medical big data research is indispensable. Such ethical healthcare data is the only key that will lead to innovation in the future.
최근 4대강사업을 통해 국가 주요하천 인근에 약 357개소의 친수공원을 조성하여 국민의 휴식 및 레저공간으로 활용하고, 하천 환경 및 생태적 건강성을 높이고자 하였으나 실제 활용도가 저조하여 친수지구의 수를 297개소로 축소하고, 친수지구 계획 및 관리를 위한 노력을 많이 하고 있다. 특히 이용객 수 조사 및 예측을 좀 더 과학적이고 체계적으로 하기 위해 통신 빅데이터를 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 사람이 현장 조사를 하는 방식과 비교하여 통신 빅데이터를 활용할 경우 공간적인 이용객 이동 패턴을 간편하게 파악할 수 있지만 실제 이용객 수와는 차이가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 검증이 필요하다. 이에 본 연구에서는 낙동강 하구에 위치한 삼락생태공원을 대상으로 통신 빅데이터를 활용한 이용객 이동 패턴과 무인기를 활용한 이용객 수를 비교하여 통신 빅데이터를 활용한 이용객 수 추정의 정확도를 평가하였다. 그 결과 하천 친수지구의 경우 pCELL의 정밀도가 낮아 시설물별 이용 패턴을 정밀하게 추정하기 어려웠으며, 도로 및 주차장 등에 멈춰 있는 신호들 때문에 공원 내 이용 패턴이 왜곡될 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 통신 빅데이터 처리에 있어서 친수지구 내 pCELL 수를 확충하고 도로 및 주차장 등의 시설물을 제외한 이용객 수 추정할 수 있도록 개선이 필요한 것으로 나타났다.
최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.
Attigeri, Girija;Manohara Pai, M.M.;Pai, Radhika M.
Journal of Information Processing Systems
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제15권6호
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pp.1306-1325
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2019
As the world is moving towards digitization, data is generated from various sources at a faster rate. It is getting humungous and is termed as big data. The financial sector is one domain which needs to leverage the big data being generated to identify financial risks, fraudulent activities, and so on. The design of predictive models for such financial big data is imperative for maintaining the health of the country's economics. Financial data has many features such as transaction history, repayment data, purchase data, investment data, and so on. The main problem in predictive algorithm is finding the right subset of representative features from which the predictive model can be constructed for a particular task. This paper proposes a correlation-based method using submodular optimization for selecting the optimum number of features and thereby, reducing the dimensions of the data for faster and better prediction. The important proposition is that the optimal feature subset should contain features having high correlation with the class label, but should not correlate with each other in the subset. Experiments are conducted to understand the effect of the various subsets on different classification algorithms for loan data. The IBM Bluemix BigData platform is used for experimentation along with the Spark notebook. The results indicate that the proposed approach achieves considerable accuracy with optimal subsets in significantly less execution time. The algorithm is also compared with the existing feature selection and extraction algorithms.
빅 데이터 처리는 파일이나 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하여 문제를 해결하고 통찰력 있는 유용한 정보를 제공한다. 현재 빅 데이터 처리를 위해 다양한 플랫폼이 사용되지만, 하둡이 가지는 단순성, 생산성, 확장성, 그리고 내고장성 때문에 많은 기관, 기업에서 빅 데이터 처리에 하둡을 사용하고 있다. 또한, 하둡은 다양한 하드웨어 플랫폼으로 클러스터를 구축할 수 있으며, 네임 노드(Master)와 데이터 노드(Slave)로 구분하여 빅 데이터를 처리한다. 본 논문에서는 실제 기관과 기업에서 사용하는 완전분산모드를 사용하였으며 원활한 테스트를 위해 저전력이고 저가인 싱글 보드를 사용하여 하둡 클러스터를 구축하였다. 네임 노드의 성능 영향 분석은 싱글 보드와 랩톱을 네임 노드로 사용하여 같은 데이터 처리를 통하여 비교하였으며 데이터 노드의 개수에 따른 영향 분석은 싱글 보드를 기존 클러스터의 개수에서 2배까지 늘려가며 데이터 노드가 미치는 영향을 분석하였다.
빠르게 변화하고 있는 4차 산업 시대에 빅데이터는 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 문화예술콘텐츠 전반에도 빅데이터의 활용은 급속도로 적용되고 있고, 그중에서도 영화는 자본이 많이 드는 예술장르로서 빅데이터의 활용은 매우 유용한 분석 수단이다. 본 연구는 2019년 제72회 칸 영화제의 황금종려상과 아카데미 시상식에서 4관왕(작품상, 감독상, 각본상, 외국어 영화상)을 차지하며 한국영화의 가치를 보여준 영화 <기생충>을 대상으로 빅데이터 분석기법을 적용하여 실시하였다. 이렇게 분석된 값은 데이터의 주기별 변화량과 감성의 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화 흥행을 예측하고, 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등 SNS의 활용지수와 토픽 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 요인들이 무엇인지를 살펴보았다. 이처럼 빅데이터를 활용한 영화흥행 요인분석으로 모델 구축 및 모형 개발로 흥행예측이 가능해지면 영화제작 과정의 효율성을 극대화하면서 제작비용과 영화실패에 따른 리스크를 최소화 할 것이다.
The interaction of mating pheromone and pheromone receptor from the B mating-type locus is the first step in the activation of the mushroom mating signal transduction pathway. The B mating-type locus of Lentinula edodes is composed of Bα and Bβ subloci, each of which contains genes for mating pheromone and pheromone receptor. Allelic variations in both subloci generate multiple B mating-types through which L. edodes maintains genetic diversity. In addition to the B mating-type locus, our genomic sequence analysis revealed the presence of a novel chromosomal locus 43.3 kb away from the B mating-type locus, containing genes for a pair of mating pheromones (PHBN1 and PHBN2) and a pheromone receptor (RCBN). The new locus (Bα-N) was homologous to the Bα sublocus, but unlike the multiallelic Bα sublocus, it was highly conserved across the wild and cultivated strains. The interactions of RcbN with various mating pheromones from the B and Bα-N mating-type loci were investigated using yeast model that replaced endogenous yeast mating pheromone receptor STE2 with RCBN. The yeast mating signal transduction pathway was only activated in the presence of PHBN1 or PHBN2 in the RcbN producing yeast, indicating that RcbN interacts with self-pheromones (PHBN1 and PHBN2), not with pheromones from the B mating-type locus. The biological function of the Bα-N locus was suggested to control the expression of A mating-type genes, as evidenced by the increased expression of two A-genes HD1 and HD2 upon the treatment of synthetic PHBN1 and PHBN2 peptides to the monokaryotic strain of L. edodes.
빅데이터의 시대가 도래 하면서 지식재산권 영역에서도 빅데이터의 활용이 늘고 있는 추세이다. 한편 상표는 본질적으로 자타 상품을 식별하는 표지로서 그 목적이 소비자에게 인식되도록 하는 데 있다. 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 분석 기술은 상표에 있어서 이러한 소비자의 인식을 판단하는 도구로 활용될 수 있다. 그동안의 전통적인 방법으로는 소비자의 인식에 해당하는 식별력을 증명하는 것은 쉽지 않은 일이었다. 최근 상표의 식별력을 판단하기 위한 방안으로 설문조사에 대한 관심이 높아지면서 우리 상표법 시행규칙에도 설문조사가 도입되었지만 비용과 시간, 객관성, 공정성 측면에서 오류와 많은 문제가 있는 것으로 드러났다. 이에 대한 보완책으로 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 상표에 대한 소비자 인식을 판단할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 빅데이터 분석을 활용한 경우 상표 식별력 판단의 객관성을 높이는 것은 물론 상표와 관련된 다른 법률적 판단에 도움을 주는 보조 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.
1. 사육수조에서 교모 포난시킨 친하로부터 부화된 유생을 순환식 이중수조내에서 수온 $26\pm0.3^{\circ}C$, Chlorioity $6.21-6.45\%$ Cl., pH $8.\~8.1$, 조도 3,000 lux의 조건하에서 Artemia salina nauplius를 먹이로 급여하여 사육했다. 2. 동일영기군에서 출현하는 개체변이체(숙성이)와 표준형개체 사이의 형태적 차이를 비교하여 숙성이의 출현영기와 관련이 있는 제4영기로부터 제9영기의 각 부속지의 발생과정을 관찰한 결과, 본종에 있어서도 개체성장의 변이에 의한 숙성이가 출현하기 쉬운 영기(제5영기와 제7영기)가 존재하며 이 현상이 일어나게 되는 원인은 섭이요인과 관련이 큰 것으로 보인다. 3. 동일영기군의 숙성이를 외형적인 형태학적 면으로 기관의 분화정도로써 표준형의 개체와 비교 조사한 결과 동일영기군에서 출현하는 숙성이의 각 부여기관은 부분적으로는 영기가 발전된 개체의 특징도 구비하지만 또 다른 면으로는 그 영기의 표준형의 특징도 구비하고 있다. 그래서, 각 영기의 특징은 개체의 크기에 관계없이 동일영기의 특징을 부분적으로나마 명확히 보유하고 있었다. 한편 본종에 있어서의 개체변이체는 한 영기를 완전히 비약성약하여 그 다음 영기로 이행하는 것이 아니고 부속기관의 분화속도가 부분적으로 이시성을 나타낼 따름이므로 완전한 skipping 현상은 관찰할 수 없었다. 4. 유생의 부속기의 발생분화는 일과적으로 개체변이가 크지만 환경요인의 변화에 따라 안정성을 가지는 부분과 이와 반대로 변이의 감수성이 큰 두 부분으로 나눌 수 있으며 따라서 한 개체내의 각 부속기의 분화, 발생은 부위에 따라 이시성을 가지고 있는 것 같다. 5. 각 영기의 노정은 종래와 같이 탈피후의 1개체의 전체 부속기의 변화된 정도에 따라 정할 것이아니라 전술한 환경요인의 변동에 대해서 극히 안정성을 띄는 부속기관을 지표로 하여 정하는 것이 타당할 것 같다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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