• Genomics & Informatics
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• 제8권3호
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• pp.142-149
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• 2010

In recent years, genome-wide association (GWA) studies have successfully led to many discoveries of genetic variants affecting common complex traits, including height, blood pressure, and diabetes. Although GWA studies have made much progress in finding single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with many complex traits, such SNPs have been shown to explain only a very small proportion of the underlying genetic variance of complex traits. This is partly due to that fact that most current GWA studies have relied on single-marker approaches that identify single genetic factors individually and have limitations in considering the joint effects of multiple genetic factors on complex traits. Joint identification of multiple genetic factors would be more powerful and provide a better prediction of complex traits, since it utilizes combined information across variants. Recently, a new statistical method for joint identification of genetic variants for common complex traits via the elastic-net regularization method was proposed. In this study, we applied this joint identification approach to a large-scale GWA dataset (i.e., 8842 samples and 327,872 SNPs) in order to identify genetic variants of obesity for the Korean population. In addition, in order to test for the biological significance of the jointly identified SNPs, gene ontology and pathway enrichment analyses were further conducted.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제6권4호
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• pp.28-38
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• 2018

Wikipedia is composed of millions of articles, each of which explains a particular entity with various languages in the real world. Since the articles are contributed and edited by a large population of diverse experts with no specific authority, Wikipedia can be seen as a naturally occurring body of human knowledge. In this paper, we propose a method to automatically identify key entities and relations in Wikipedia articles, which can be used for automatic ontology construction. Compared to previous approaches to entity and relation extraction and/or identification from text, our goal is to capture naturally occurring entities and relations from Wikipedia while minimizing artificiality often introduced at the stages of constructing training and testing data. The titles of the articles and anchored phrases in their text are regarded as entities, and their types are automatically classified with minimal training. We attempt to automatically detect and identify possible relations among the entities based on clustering without training data, as opposed to the relation extraction approach that focuses on improvement of accuracy in selecting one of the several target relations for a given pair of entities. While the relation extraction approach with supervised learning requires a significant amount of annotation efforts for a predefined set of relations, our approach attempts to discover relations as they occur naturally. Unlike other unsupervised relation identification work where evaluation of automatically identified relations is done with the correct relations determined a priori by human judges, we attempted to evaluate appropriateness of the naturally occurring clusters of relations involving person-artifact and person-organization entities and their relation names.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.122-130
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• 2021

This study is about an Artificial Intelligence-based fake news identification system and its methods to determine the authenticity of content distributed over the Internet. Among the news we encounter is news that an individual or organization intentionally writes something that is not true to achieve a particular purpose, so-called fake news. In this study, we intend to design a system that uses Artificial Intelligence techniques to identify fake content that exists within the news. The proposed identification model will propose a method of extracting multiple unit factors from the target content. Through this, attempts will be made to classify unit factors into different types. In addition, the design of the preprocessing process will be carried out to parse only the necessary information by analyzing the unit factor. Based on these results, we will design the part where the unit fact is analyzed using the deep learning prediction model as a predetermined unit. The model will also include a design for a database that determines the degree of fake news in the target content and stores the information in the identified unit factor through the analyzed unit factor.

• 한국의류산업학회지
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• 제16권5호
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• pp.756-765
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• 2014

Customer-company (C-C) identification is the perceived fit between the identities of a consumer and an organization. If a consumer identifies with a company that places a high priority on being socially responsible, a consumer who also values social responsibility may support and patronize that business because of the link between something that is important to both them and the company. Because C-C identification may explain the success of cause-related marketing (CRM) in the fashion industry, we investigated the effect of an image resulting from CRM on ratings of brand attributes (e.g., distinctiveness, credibility, attractiveness), identification with the brand, attitude toward the brand, and customer loyalty. Participants also responded to open-ended questions reflecting their rationale for their ratings of brand attributes. Data were collected from a convenience sample of undergraduates (n = 228) enrolled at Midwestern University in the U.S. Structural equation modeling revealed that as ratings of the social responsibility of the cause-related marketing effort increased so did perceptions of the brand's distinctiveness, credibility, and attractiveness. Participants identified with a brand when they rated the brand as attractive. Participants' identification with a brand had a significant impact on attitudes toward the brand and customer loyalty (e.g., purchase intention, willingness to spread positive word-of-mouth). Content analyses of open-ended responses supported the idea that brand images stemming from CRM exert an important influence on consumer's ratings of brand attributes. Fashion marketers interested in cause-related marketing will find success with efforts that increase customer identification.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.555-563
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• 2016

과학기술콘텐츠(논문, 특허, 보고서)는 과학기술에 대한 연구와 개발을 위해 연구자들이 가장 많이 활용하는 참고자료이다. 과학기술콘텐츠와 도서관에서 보유 중인 서지 정보 검색을 위해 다양한 검색 요소(제목, 초록, 키워드, 발행 연도, 학술지명, 저자명, 출판사 등)를 활용한 서비스들이 제공되고 있다. 저자의 소속기관명 전거데이터는 저자 식별을 위한 요소, 특정 기관의 연구, 개발 결과물 검색을 위한 요소 등으로 유용하게 활용될 수 있지만 현재 서비스되고 있는 국내 학술 정보와 도서관 서지 검색 서비스들에서는 소속기관명에 대해 고려하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 과학기술콘텐츠의 전거데이터 구축을 위해 식별 대상인 과학기술콘텐츠의 메타데이터에 포함되어 있는 소속기관 데이터를 분석하고 본 연구에서 제안한 문자열 간의 포함관계를 고려한 문자열 완전일치 검색(Exact String Matching) 방법을 활용한 식별 방법과 시스템을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.1-10
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• 2019

본 연구의 목적은 첫째, 경찰관들이 조직 내에서 경험하는 컴페션과 미덕이 긍정적 감정에 미치는 영향을 검증하고 둘째, 긍정적 감정이 종속변수인 조직 동일시에 미치는 영향을 실증하는 것이다. 셋째, 컴페션과 조직 동일시, 미덕과 조직 동일시 사이의 관계에서 긍정적 감정의 매개효과를 검증하고 넷째, 긍정적 감정과 조직 동일시 사이의 관계에서 집단적 자긍심의 조절효과를 실증하고자 한다. 본 연구의 표본추출은 전국 지방경찰청 소속 경찰관서에 근무하는 남 녀 경찰관 353명을 대상으로 설문조사 한 후 가설검증에 이들 표본을 사용하였다. 연구결과 경찰관이 경험한 컴페션과 미덕이 긍정적 감정에 긍정적 효과를 미치는 것이 검증되었고, 긍정적 감정이 조직 동일시 현상에 긍정적 영향을 미치는 것이 확인되었다. 그리고 컴페션과 미덕, 조직동일시 사이의 관계에서 긍정적 감정이 완전 매개 역할을 하는 것으로 나타났으며, 긍정적 감정과 조직동일시와의 관계에서 집단적 자긍심이 조절 역할을 하는 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 시사점은 엄격한 위계관계가 유지되고 직무스트레스가 높은 경찰 조직에 컴페션과 미덕적 행위를 확산시켜 긍정적인 조직문화를 조성시키는데 기여하게 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.496-505
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• 2011

본 연구는 여행사 종사원을 대상으로 하여 윤리적 풍토, 신뢰, 조직 동일시 및 이직의도와의 관계를 연구하였다. 윤리적 풍토는 윤리적 내용에 대한 전형적인 조직관행과 절차에 있어서의 지배적인 인식이다. 즉 조직 작업환경 내에서의 옳고 그름에 대한 지각과 기업 내에서 수용하거나 수용할 수 없는 행동에 대한 규범을 세우는 것을 포함한다. 이에 본 연구는 윤리적 풍토에 대한 인식이 신뢰와 조직 동일시 및 이직의도에 미치는 영향관계를 실증적으로 규명하고자 문헌연구와 더불어 여행사의 종사원들을 대상으로 231부의 설문지를 최종분석에 사용하였다. 연구결과, 첫째, 윤리적 풍토는 신뢰와 조직 동일시 및 이직의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 신뢰와 이직의도는 유의성이 없는 반면, 조직 동일시와 이직의도는 유의성이 검증되었다. 마지막으로 윤리적 풍토와 이직의도간의 관계에서 조직동일시의 매개효과만 검증되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 윤리적 풍토의 측면에서의 시사점과 연구의 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.583-591
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• 2017

본 연구는 스키리조트 종사자가 지각하는 윤리경영과 조직동일시 및 고객지향성간의 구조적 인과관계를 실증적으로 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 국내 스키리조트에 근무하는 종사자 200명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 연구목적에 부합하는 윤리경영, 조직동일시, 고객지향성의 총 3개 변인으로 구성되었다. 또한 자료처리는 빈도분석, 확인적요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 구조방정식모형분석 등을 실시하여 다음과 같은 연구결론을 얻었다. 첫째, 스키리조트 종사자가 지각하는 윤리경영은 조직동일시에 정(+)적인 영향을 미친다. 둘째, 스키리조트 종사자가 지각하는 윤리경영은 고객지향성에 정(+)적인 영향을 미친다. 셋째, 스키리조트 종사자가 지각하는 조직동일시는 고객지향성에 정(+)적인 영향을 미친다. 이러한 연구내용을 통해 스키리조트의 윤리적 경영활동은 조직을 공동운명체로 여기고, 고객의 입장을 고려한 질 높은 서비스를 제공하려는 종사자의 태도나 행동에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있다.

• 분석과학
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• 제34권3호
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• pp.99-114
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• 2021

물질확인은 화학물질 등록법에서 수행해야 하는 첫 단계로 올바른 물질확인은 이어지는 유해성 및 위해성 평가를 정확하게 효율적으로 하는데 필수적이다. 이에 톤수별 물질 등록을 모두 마친 EU REACH의 물질확인 절차를 유럽화학물질청 홈페이지 및 관련 지침서와 컨소시움 자료를 참고하여 살펴 보았고 물질확인과 물질의 동질성 확인 그리고 이를 위한 물질확인 프로파일 생성의 중요성을 고찰해보았다. 또한 기기분석에 의한 분석 결과 중 어떤 정보를 어떻게 정리하여 물질확인 프로파일을 생성하는지에 초점을 맞추어 몇 개 주요 유형별 물질을 사례로 제시해보았다. 분석과학은 화학물질 등록법이 정확하고 효율적으로 이행될 수 있도록 첫 단계인 물질확인에서 기여를 할 수 있는데 단, 법에 대한 이해를 기반으로 같은 물질의 등록자들의 분석 결과를 물질확인 프로파일로 최종 정리하여 공동 등록을 하는 등록자들과 관계 당국과 소통하는 것이 필수적이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.368-369
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• 2011

This article suggests an online-based remote fault current mode discrimination method in order to identify the causes of the power line faults with various causes. For that, it refers to existing cause identification methods and categorizes modes by fault causes based on statistical techniques beforehand and performs the pretreatment process of fault currents by each cause acquired from the fault recorder into a topological plane in order to extract the characteristics of fault currents by each cause. After that, for the fault mode categorization, it discriminates modes by each cause using data by each cause as leaning data through utilizing RBF network based on FCM allowing self-organization in deciding the middle layer. And then it tests the validity of the suggested method as applying it to the data of the actual fault currents acquired from the fault recorder in the electric power transmission center.