공공기관과 기업에서 관리하는 정보 시스템 종류의 증가로, 국내에서는 보안 점검의 미흡으로 발생할 수 있는 취약성에 신속하게 대응하기 위한 보안 인증제도를 시행하고 있다. ISMS-P와 같은 국내의 정보보호체계 평가는 기술적 점검 항목들에 대해 범주를 나누어 평가함으로써 각 범주에 대한 체계적인 보안성 평가를 수행하고 있다. 미국의 NIST에서는 보안 점검 목록을 작성하고 취약성 점검을 자동화할 수 있는 프로토콜인 SCAP을 개발했으며 SCAP에 사용되는 보안 점검 목록은 OVAL로 작성할 수 있다. 제조사 별로 보안 점검 목록을 작성하여 SCAP 커뮤니티를 통해 공유하고 있지만, 국내 보안평가체제에 맞게 범주화되어있지 않아 국내에서는 실질적으로 사용하기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 국내 정보보호체계에 SCAP을 적용하기 위해 OVAL로 작성된 점검 항목인 OVAL 정의를 범주화하는 메커니즘을 제시한다. 레드햇 8 STIG 파일을 대상으로 230개 항목 중 189개의 OVAL 정의를 국내 보안 평가체제에 적용할 수 있음을 보였고, 범주화된 레드햇 정의 파일의 통계를 분석하여 범주별 시스템 취약성 추이를 확인할 수 있었다.
June-Goo Lee;HeeSoo Kim;Heejun Kang;Hyun Jung Koo;Joon-Won Kang;Young-Hak Kim;Dong Hyun Yang
Korean Journal of Radiology
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제22권11호
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pp.1764-1776
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2021
Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.
1990년대 이래 신경 제라는 제목 하에 다양한 경제 사회적 현상들이 관찰되고 논의되어왔다. 문헌에 기록된 대부분의 신경제 현상들은 단편적 일화적으로 묘사되고 있어 신경제의 본질에 대한 논리적이고 체계적인 설명이 부족하다. 본 연구는 시스템 관점에서 신경제 현상의 특성을 분석하였다. 구체적으로 신경제를 하나의 시스템 현상으로 놓고 아래 5가지 시스템적 속성에 대한 답을 구하였다. 1) 신경제 시스템의 구성요소는 무엇이며 그것들은 어떻게 상호 연관되어 있는가? 2) 신경제 시스템은 기능적으로 어떻게 작동하는가? 3) 신경제 시스템에서 생산되는 재화와 서비스는 무엇인가? 4) 신경제가 시스템으로서 가지는 가치는 무엇인가? 5) 신경제 시스템의 총체적 체계적 특성은 무엇인가? 본 연구는 상기 각 시스템 측면에서 신경제가 가지는 핵심 속성을 도출하고, 이를 종합하여 시스템 관점에서의 신경제 이해를 도모하고 있다. 아울러 신경제의 시스템적 특성이 기업의 전략에 시사하는 바가 무엇인지를 논의하고 앞으로의 연구과제들을 제시하고 있다.
최근 의료 및 보건 분야의 정보화가 급격히 진행됨에도 불구하고 보건 분야 중의 전문방사선사와 관련된 의료 및 교육 컨텐츠 개발에 해당하는 시험문제 개발이나 관리가 여전히 수작업이나 문서편집기를 이용한 오프라인 방식에 머무르고 있다. 따라서 본 연구에서는 CT 방사선사 전문자격증 취득 및 보수교육의 효율성을 향상시키기 위해 다양한 종류의 문항들을 시간과 공간의 제약 없이 언제 어디서든지 효율적으로 문항을 출제하고 관리할 수 있는 웹기반 문항 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 관리자 모듈과 사용자 모듈로 구성되어 있으며, 관리자 모듈 내에서는 관련 있는 문항들을 그룹핑할 수 있는 분류관리와 문항출제 및 사용자관리, 난이도조절등과 같은 기능이 있으며, 사용자 모듈에서는 시험응시, 문항검색, 개인성적 조회, 해설듣기 등과 같은 기능을 포함하고 있다. 아울러 구현된 문항관리시스템은 CT전문방사선사 자격시험을 준비하는 방사선사들에게 정보교류, 의료컨텐츠 제공 및 학습능력 배양시킬 뿐만 아니라, 테스트 후 성적결과의 분석 및 문제해설까지 제공하는 활용가치가 높은 시스템으로 기대된다.
재생에너지 및 분산자원의 증가로 에너지신산업에서는 전통적인 데이터뿐만 아니라 다양한 에너지 관련 데이터들이 생성되고 있다. 즉 다양한 재생에너지 설비와 발전 데이터, 계통 운영 데이터, 계량 및 요금 관련 데이터뿐만 아니라 새로운 서비스와 분석을 위해 필요한 기상 및 에너지 효율화 데이터 등이 있다. 에너지 빅데이터 처리 기술은 분산자원, 계통, AMI(: Advanced Metering Infrastructure)를 포함한 전력 생산·소비 인프라의 전반기에서 발생하는 데이터를 체계적으로 분석 ·진단할 수 있다. 이를 통해 ICT(: Information and Communications Technology)산업과 에너지 산업 간 융복합의 새로운 비즈니스 창출을 지원하는 기술이 될 수 있을 것이다. 이를 위해서 수집된 데이터의 항목별 특성 분석 및 연관관계 표본 추출과 각 특징들의 범주화 및 요소 정의 등 데이터 분석 시스템에 대한 연구가 필요하다. 또한 데이터의 손실 및 이상 상태 처리를 위한 데이터 정제 기술에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그리고 에너지 데이터를 실시간으로 저장 및 관리할 수 있도록 Apache NIFI, Spark, HDFS(: Hadoop Distributed File System)에 대한 개발 및 구축이 필요하다. 본 연구에서는 위와 같은 다양한 전력거래를 위한 전반적인 에너지 데이터 처리 기술과 시스템를 제안하였다.
Forecasting of box office performance after a film release is very important, from the viewpoint of increase profitability by reducing the production cost and the marketing cost. Analysis of psychological factors such as word-of-mouth and expert assessment is essential, but hard to perform due to the difficulties of data collection. Information technology such as web crawling and text mining can help to overcome this situation. For effective text mining, categorization of objects is required. In this perspective, the objective of this study is to provide a framework for classifying films according to their characteristics. Data including psychological factors are collected from Web sites using the web crawling. A clustering analysis is conducted to classify films and a series of one-way ANOVA analysis are conducted to statistically verify the differences of characteristics among groups. The result of the cluster analysis based on the review and revenues shows that the films can be categorized into four distinct groups and the differences of characteristics are statistically significant. The first group is high sales of the box office and the number of clicks on reviews is higher than other groups. The characteristic of the second group is similar with the 1st group, while the length of review is longer and the box office sales are not good. The third group's audiences prefer to documentaries and animations and the number of comments and interests are significantly lower than other groups. The last group prefer to criminal, thriller and suspense genre. Correspondence analysis is also conducted to match the groups and intrinsic characteristics of films such as genre, movie rating and nation.
웹 2.0환경에 중심이 되고 있는 블로그 사용자들에게 있어 웹 브라우저에서 실행될 수 있는 위젯(widget)은 자신을 표현하고, 블로그의 가치를 돋보이게 하는 도구이다. 위젯은 윈도우(Window)와 가젯(Gadget)의 합성어로 응용 프로그램을 동작시키고 결과를 화면에 표시하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 도구의 일종으로써 사용자가 원하는 서비스를 받아 볼 수 있는 기능성 프로그램이다. 또한 운영 제체(OS)나, 웹, 모바일에서 사용자에게 정보 전달 및 사용 편리성과 효율성을 제공하고 있다. 그러나 현재 위젯은 정보 전달이나 현상 표현에 초점을 마주고 있어, 사용자들이 원하는 재미를 충족시켜주지 못하고 있다. 이 연구는 웹 2.0 환경에서 사용자가 많이 사용하고 있는 위젯의 재미와 흥미를 느끼는 요소가 무엇인지를 파악하고, 위젯별 재미 요소를 분류 하고자 하는 연구이다. 위젯에서의 재미 요소에 대해 아직까지 정의된 것이 없기 때문에 제품 디자인과 게임에서의 재미 요소를 분류 및 분석을 통해 추출 하였고 추출된 결과를 사용자의 감성 상태를 대표하는 감성 어휘와 매핑을 통해 파악하였다. 그리고 위젯별 재미 요소를 알아내기 위해 블로그 사용자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 위젯 선정은 사용자가 많이 이용하고 있는 국내 위젯과 일본 위젯으로 선택하였고 5점 척도를 이용해 위젯별 재미 요소를 분류하였다. 이 결과를 바탕으로 사용자가 선호하는 재미 요소를 파악할 수 있다.
본 연구의 목적은 복합학의 특성을 띠는 한국학 분야 연구 논문을 대상으로 의미적 탐색 시스템 구축을 위한 메타데이터를 체계적으로 구조화하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 학술 자료의 내용적 의미 구조를 정리한 기존의 연구들을 비교 분석하고, 이어서 한국학 분야 연구 논문에 수록된 저자키워드의 유형별 범주화 작업을 통해 한국학 분야에서 필요로 하는 연구 논문의 의미적인 구조를 분석하였으며, 두 작업의 결과를 기반으로 한국학 분야 연구 논문의 의미적 탐색 시스템을 구축하기 위한 의미구조 메타데이터 항목 16개를 도출하여 체계화 하였다. 본 연구는 실제 한국학 분야 연구자들이 필요로 하는 학술적 지식을 반영할 수 있는 의미적 메타데이터 구성 방법론을 체계적으로 제시하였으며, 특히 한국학 분야 연구 자료의 내용적 특성을 살펴보는데 있어 실제 연구자들이 부여한 키워드를 유형화하고 분석하여 반영하였다는데 의의가 있다.
본 연구에서는 효율적인 정보접근 도구로서의 대학 웹사이트 설계를 위한 정보구조 및 카테고리 레이블을 마련하기 위해 현재 미국 문헌정보학과 웹사이트 17개를 메인메뉴구조, 하부 카테고리, 레이블링을 기준으로 분석하였다. 분석결과 메인메뉴구조는 현재 17개 조사대상 웹사이트에서 모두 공통으로 제공하고 있는 9개 카테고리로 구성하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며 둘째, 그 다음 수준의 서브 카테고리는 9개의 카테고리의 내용의 의미를 고려해서 35개 카테고리로 나누는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 마지막으로 카테고리 테이블로 사용되는 용어는 17개 웹사이트에서 가장 많이 사용하고 있는 용어를 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
본 논문은 JASIST(Journal of the Association for Information Science and Technology)의 편집위원회 구성원들의 연구분야와 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에 연관성이 있는지에 대한 연구로서, 저자동시인용분석을 이용하여 JASIST 편집위원회 구성원들의 특성을 파악하였고 네트워크분석을 통해 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들의 연구분야를 조사하여 2013년 한 해 동안 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드와 비교하였다. 이를 통해 JASIST 편집위원회 구성원들 중 저자동시인용네트워크에서 중심성이 높은 구성원들은 주로 정보행태, 정보검색, 정보시스템과 계량정보학에 관련된 연구를 하는 것으로 나타났으며 이는 JASIST에 수록된 연구논문의 키워드에도 가장 많이 나타나는 분야인 것으로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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