• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제24권1호
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• pp.47-56
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• 2024

Background: Among the various pain-related diseases that can be encountered at the clinic, there is a neuropathic pain that is difficult to treat. Numerous methods have been proposed to treat neuropathic pain, such as taking medication, nerve block with lidocaine, or neurolysis with alcohol or phenol. Recently, a method of perineural injection using dextrose instead of lidocaine was proposed. This study was designed to compare the effects of perineural injection therapy (PIT) with buffered 5% dextrose or 0.5% lidocaine on neuropathic pain. Methods: The data were collected from the database of pain clinic from August 1st, 2019 to December 31st, 2022 without any personal information. The inclusion criteria were patients diagnosed with postherpetic neuralgia (PHN), trigeminal neuralgia (TN), complex regional pain syndrome (CRPS), or peripheral neuropathy (PN), and patients who had undergone PIT with buffered 5% dextrose (Dextrose group) or 0.5% lidocaine (Lidocaine group) for pain control. The data of patients, namely sex, age, and pain score (numerical rating scale, NRS) were collected before PIT. The data of NRS, side effects, and satisfaction grade (excellent, good, fair, or poor) were collected one week after each of the four PIT, and two weeks after the last PIT. Results: Overall, 112 subjects were enrolled. The Dextrose group included 89 and Lidocaine group included 23 patients. Because the number of patients in the Lidocaine group was too small to allow statistical analysis, the trend in Lidocaine group was just observed in each disease. There were no significant side effects except for a few bruise cases on the site of injection in all groups. The NRS in most Dextrose groups except CRPS were reduced significantly; however, the Lidocaine group showed a trend of pain reduction only in PHN. The Dextrose group except CRPS showed increased satisfaction two weeks after the final PIT. Conclusion: From the results, it is suggested that PIT with buffered 5% dextrose may have a good effect for neuropathic pain without any side effect except for patients with CRPS. This may offer a window into a new tool that practitioners can employ in their quest to help patients with neuropathic pain.

• 대한화학회지
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• 제68권3호
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• pp.151-159
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• 2024

Indian spices are well known for their numerous health benefits, flavour, taste, and colour. Recent Advancements in chemical technology have led to better extraction and identification of bioactive molecules (phytochemicals) from spices. The therapeutic effects of spices against diabetes, cardiac problems, and various cancers has been well established. The present in silico study aims to investigate the binding affinity of 29 phytochemicals from 11 Indian spices with two prominent proteins, BCL3 and CXCL10 involved in invasiveness and bone metastasis of breast cancer. The three-dimensional structures of 29 phytochemicals were extracted from PubChem database. Protein Data Bank was used to retrieve the 3D structures of BCL3 and CXCL10 proteins. The drug-likeness and other properties of compounds were analysed by ADME and Lipinski rule of five (RO5). All computational simulations were carried out using Autodock 4.0 on Windows platform. The proteins were set to be rigid and compounds were kept free to rotate. In-silico study demonstrated a strong complex formation (positive binding constants and negative binding energy ΔG) between all phytochemicals and target proteins. However, piperine and sesamolin demonstrated high binding constants with BCL3 (50.681 × 10³ mol^-1, 137.76 × 10³ mol^-1) and CXCL10 (98.71 × 10³ mol^-1, 861.7 × 10³ mol^-1), respectively. The potential of these two phytochemicals as a drug candidate was highlighted by their binding energy of -6.5 kcal mol^-1, -7.1 kcal mol^-1 with BCL3 and -6.9 kcal mol^-1, -8.2 kcal mol^-1 with CXCL10, respectively coupled with their favourable drug likeliness and pharmacokinetics properties. These findings underscore the potential of piperine and sesamolin as drug candidates for inhibiting invasiveness and regulating breast cancer metastasis. However, further validation through in vitro and in vivo studies is necessary to confirm the in silico results and evaluate their clinical potential.

• 동양고전연구
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• 제70호
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• pp.303-345
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• 2018

이 논문은 조선시대 과거급제자 명단인 방목의 디지털화 작업이 한 개인의 사회적 배경과 혈통에 대한 정보를 알려주는 것을 뛰어넘어, 양반 사이의 다양한 관계망을 파악하는 자료로서 어떻게 이용할 수 있는지를 보여주는 것이다. 디지털 인문학에서 조선시대 과거 합격자의 명단인 방목은 대단히 흥미로운 자료다. 이 자료를 기반으로 조선시대 사회상을 엿볼 수 있다. 한국학중앙연구원은 방목의 각종 데이터를 XML 문서로 만들어 데이터베이스를 구축 운영하고 있어, 필요한 항목을 추출하고 다양한 통계 자료를 만들 수 있다. 또 방목 데이터와 족보 데이터를 연결한다면 혼인 관계와 지역 연고, 당파 등 한 개인과 지역 사회에 대한 중층적인 스토리텔링을 구현할 수도 있다. 이미 한국학중앙연구원에서는 2005년부터 현재까지 문과방목 무과방목 사마방목 잡과방목의 디지털화를 완료하였다. 이 작업의 결과는 현재 '한국역대인물 종합정보시스템'에서 이용할 수 있다. 조선시대 다양한 과거급제자의 명단을 망라한 이 작업으로 조선시대 지배엘리트로부터 전문직 중인의 명단을 확보할 수 있게 되었다. 그럼에도 아직 이 작업결과를 통해 의미 있는 활용들이 일어나지 못하고 있다. 이 논문은 낱낱이 흩어져 있는 개인 정보들을 디지털 인문학이라는 학문적 접근을 통해 개인의 생애와 그 개인이 몸담은 사회의 심층을 들여다보는 창구로서 어떻게 활용할 수 있는지를 제시하고자 한다. 그래프 데이터베이스에 방목 데이터를 입력하면 급제자가 노드(node)가 되고 각 노드간 친족 관계와 혼인 관계를 시각적으로 살펴 볼 수 있다. 급제자들 상호 간의 인적 관계뿐만 아니라 여기에 족보 데이터를 추가하면 다양한 혼인 관계를 바탕으로 조선시대 문벌 가문의 단초를 한 눈에 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 산학경영연구
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• 제17권
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• pp.53-81
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• 2004

본 연구의 목적은 ISO14001 인증 취득 현황조사를 통해 강원지역 중소기업의 환경경영 실태와 과제를 파악하고 환경경영의 활성화를 위한 방안을 모색하는 것이다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 2003년 4월 현재 우리나라의 ISO14001 인증획득 업체수는 1,215개 업체인데 비해 강원지역 중소기업의 ISO14001 인증획득 업체는 광역지방자치단체 중 최하위 수준인 26개 업체에 불과하였다. 둘째, 인증 미획득 기업들이 인증을 받지 않으려는 이유로 '인증 획득 및 유지에 소요되는 비용이 효익보다 크다'는 점을 제시하였다. 셋째, ISO14001 인증을 획득한 기업이나 ISO14001 인증 미획득 기업이나 인증을 획득한(하려는) 가장 큰 이유는 '기업의 이미지 향상'이었으며, 인증 획득기업이 환경경영시스템 도입 후 얻은 효과도 '기업의 이미지 향상'으로 나타났다. 넷째, ISO14001 인증을 획득한 기업들은 환경경영시스템을 도입할 때 문제점으로 '문서작성 및 비용에 관한 부담'과 '인력 부족'에 관한 응답이 많았다. 위와 같은 연구의 주요 결과를 바탕으로 강원지역 중소기업의 환경경영 활성화를 위한 과제와 방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, ISO14001 인증 미획득 기업 대부분이 ISO14001에 대한 인지도가 낮아 이에 대한 지속적이고 적극적인 홍보와 교육 및 연수제도가 필요하다는 점이다. 둘째, 환경경영 관련 인력이 부족함으로 전문 인력의 양성을 위한 교육프로그램의 실시, 보조금 지급의 확대, 전담부서 및 상담창구의 개설, 관련 정보의 데이터 베이스화나 소프트웨어의 개발이 필요하다. 셋째, 저렴한 비용과 간단한 절차를 통해 인증을 받을 수 있는 중소기업용 공적 인증제도의 신설, 혹은 단체인증제도, 공단 인증제도 등을 적극 고려할 필요가 있다.

• 치위생과학회지
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• 제14권4호
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• pp.468-476
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• 2014

본 연구는 국민건강영양조사 제4기 자료를 이용하여 한국 성인에서 비타민 섭취와 치주염과의 관련성을 구명하고자 하였다. 국민건강영양조사 원시자료에서 건강조사와 구강검진 및 식이조사에 모두 참여한 19세 이상 성인 6,245명의 자료를 추출한 후 복합표본설계를 반영하기 위하여 가중치를 고려한 통계분석을 실시하였다. 대상자의 인구사회학적 특성, 전신건강상태와 행태, 구강건강상태와 행태 및 비타민 섭취 5분위에 따른 치주염 유병률의 차이를 ${\chi}^2$-검정을 이용하여 분석하였으며, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 인구사회학적 특성, 전신건강상태와 행태 및 구강건강상태와 행태를 보정한 비타민 섭취와 치주염과의 관련성을 분석하였다. 치주염 유병률은 성별, 나이, 결혼상태, 교육, 수입에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있었으며(p<0.05), 주관적 건강상태, 심혈관질환 여부, 당뇨 여부, 음주행태, 흡연상태, 및 BMI에 따른 차이도 통계적으로 유의하였고(p<0.05), 칫솔질 횟수, 주관적 구강건강상태, 구강위생용품 사용여부에 따른 차이도 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 한편 고려된 비타민 중 비타민 A와 레티놀 및 비타민 B2 섭취가 적을수록 치주염 유병위험이 통계적으로 유의하게 높았고, 인구사회학적 특성과 전신건강상태와 행태 및 구강건강상태와 행태를 보정한 후에는 비타민 B2에서만 통계적으로 유의한 관련성이 있었다(OR: Q1=1.00, Q2=0.72, Q3=0.73, Q4=0.76, Q5=0.84). 따라서 적절한 비타민 B2의 섭취는 치주염 유병위험을 감소시킴으로써 한국 성인 인구의 지속적인 치주건강을 유지하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권4호
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• pp.526-534
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• 2010

어린이 먹거리 안전관리를 위한 목적으로 경기지역 6개 도시 12개소의 어린이집을 대상으로 여름철과 겨울철에 각각 5일간 현지 출장하였으며, 실측량 기록법으로 단체급식에 제공되는 식품의 섭취량을 조사하였고 총 601건의 시료를 수거하여 식품 중 나트륨 섭취량을 조사 연구하였다. 조사결과 어린이집의 한 끼니 당 평균 나트륨 섭취량은 582.2 mg으로 세계보건기구와 세계농업기구(WHO/FAO)의 성인 섭취 권장량의 2,000 mg/1일의 29.1%를 차지하고 있었으며, 본 연구의 조사대상이 어린이임을 고려하면 매우 높은 양이다. 어린이집의 나트륨 섭취에 가장 영향을 미치는 식품군은 국 및 탕류로 어린이집 나트륨 섭취량의 35.7%를 차지하는 것으로 나타났다. 따라서 국에서 나트륨 섭취를 줄이는 방법이 어린이집에서 효율적인 나트륨 섭취 저감화가 될 것으로 사료된다. 여름철과 겨울철의 나트륨 섭취량은 각각 572.3 mg, 592.3 mg으로 나타나 겨울철의 나트륨 섭취량이 높은 것으로 나타났으나 유의적 차이는 없었으며, 지역 특성에 따른 나트륨 섭취량은 공단지역이 가장 높은 696.4 mg으로 나타났고, 가장 섭취량이 적은 지역은 아파트단지로서 514.3 mg이었다. 영양사의 배치에 따른 나트륨 섭취량은 영양사가 배치되지 않은 어린이집이 545.1 mg으로 영양사가 배치된 어린이집 619.4 mg보다 유의적으로 낮게 나타났으며 나트륨 섭취량(mg)/한 끼 섭취량(g) 비를 조사한 결과 유의적 차이는 식품의 나트륨 함량과 식품의 섭취량에 기인한 것으로 나타났다. 본 연구 조사결과 어린이집에서 나트륨 섭취량 저감화를 위해서는 어린이집 단체급식의 종사자에 대한 나트륨 교육 및 실질적인 나트륨 측정방법 교육 등을 제공하는 것이 필요하다고 사료된다. 본 연구 조사는 어린이 먹거리 안전관리 중 나트륨 저감화 정책의 중요한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 나트륨 저감화 사업을 위해서는 어린이집 단체급식 종사자에 대한 실질적인 교육이 필요할 것이라 사료된다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.