• 대한한의학회지
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• 제33권4호
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• pp.60-68
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• 2012

Objectives: By grasping trends in research, technology, and general characteristics of learning support tools, this study was conducted to present a model for research on Korean Medicine (KM) to make use of information technology to support teaching and learning. The purpose is to improve the future clinical competence of medical personnel, which is directly linked to national health. Methods: With papers and patents published up to 2011 as the objects, 438 papers were extracted from "Web of Science" and 313 patents were extracted from the WIPS database (DB). Descriptive analysis and network analysis were conducted on the annual developments, academic journals, and research fields of the papers, patents searched were subjected to quantitative analysis per application year, nation, and technology, and an activity index (AI) was calculated. Results: First, research on medical learning support tools has continued to increase and is active in the fields of computer engineering, education research, and surgery. Second, the largest number of patent applications on medical learning support tools were made in the United States, South Korea, and Japan in this order, and the securement of remediation technology-centered patents, rather than basic/essential patents, seemed possible. Third, when the results of the analysis of research trends were comprehensively analyzed, international research on e-PBL- and medical simulation-centered medical learning support tools was seen to expand continuously to improve the clinical competence of medical personnel, which is directly linked to national health. Conclusions: The KM learning support tool model proposed in the present study is expected to be applicable to computer-based tests at KM schools and to be able to replace certain functions of national KM doctor license examinations once its problem DB, e-PBL, and TKM simulator have been constructed. This learning support tool will undergo a standardization process in the future.

• 한국한의학연구원논문집
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• 제13권2호통권20호
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• pp.113-120
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• 2007

1. 뜸 특허의 한국 출원인은 타국가의 특허에 비해 자국내 집중적인 출원 양상을 보이고 있었고 국적별 출원 점유율에서는 한국 국적 출원인이 전체 80%의 출원 점유율을 보였다. 2. 분야별 특허 점유율에서는 뜸구(587건) 26%, 가열수단(495건) 23%, 가열제어(96건) 4%, 제조방법(78건) 및 기타(70건)가 각 3%로 나타났다. 3. 뜸 특허 다출원자로는 한국의 유태우, 김근식이 가장 많았고, 일본에서는 Kamaya Mogusa, Obika Reiko, 미국에서는 유태우, Shimada 및 Osamu 인 것으로 나타났다. 4. 뜸 연소재에서 가장 많은 출원을 한 종류는 ‘쑥’ 이었고, 가열제어 분야의 ‘쑥뜸기’가 가장 많이 출원되었다.

• 대한한의학회지
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• 제31권5호
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• pp.103-111
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• 2010

Objectives: Because of the characteristics of traditional Korean medicine, there are few overseas patents and SCI papers. Researchers are struggling to analyze the research trend using existing patent analysis system and paper analysis system. We aim to build up a web-based paper map analysis system for Traditional Korean Medicine to improve the situation. Methods: We studied the following three sub topics. First, we surveyed the research trend analysis method for traditional Korean medicine. Second, we designed a paper map analysis model and made the algorithm for it. Finally, the development of the paper map analysis system was conducted. Results: We developed a web-based paper map analysis system which has the three main functions being analysis chart, topology map and contour map. For the rich internet application, we used the flex development tool and java integrated development environment. Conclusion: We will provide our paper map analysis system in the OASIS through the minor changes to provide easy use. We hope that this system will be a useful tool to analyze the research trends for traditional Korean medicine.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제17권8호
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• pp.5-15
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• 2016

국내 하수처리장의 증가 및 방류수 수질기준 강화 등에 따라 하수 슬러지의 발생량은 지속적으로 증가하는 추세이다. 기존 하수 슬러지는 소각과 해양배출 등으로 처리하였지만, 대기오염과 해양배출 금지 등에 따라 최근에는 자원화 또는 에너지화 방법 등을 연구하고 있다. 그러나 전반적인 기술의 수준 및 적용기술에 대한 체계적인 분석 등이 부족하여 관련 기술에 대한 향후 분석이 필요한 실정이다. 본 논문은 슬러지 처리기술, 고체연료화 및 바이오가스 증산 활용기술을 대상으로 관련 특허, 논문 동향을 조사하였다. 또한, 국내 외 연구개발 추이를 분야별 5개 국가별(한국, 일본, 중국, 미국, 유럽)로 조사 및 분석하였다. 향후 슬러지의 효과적 처리를 위해 필요한 기술 분야를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.66-85
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• 2020

본 연구의 목적은 AI 기술 특허(전체)와 주요 신문에 나타난 AI 보도 프레임을 바탕으로 AI 발달과정 추세를 예측하고 이를 기술·설명하는 것이다. 이를 위해 지난 9년간 출원된 한국과 미국 기술특허 요약문과 국내 주요 신문의 AI(Artificial Intelligence) 뉴스 텍스트를 분석하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 토픽모델링과 시계열회귀분석이 사용되었으며, 추가로 네트워크 의제 상관분석과 회귀분석 기법이 사용되었다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Topic 모델링 분석결과, AI 기술특허 요약문에서는 인공지능, 알고리즘 5G(Hot AI 기술) 등의 순으로 확인되었으며, AI 뉴스보도에서는 산업 적용, 데이터 활용과 시장 적용 등의 순으로 확인되어 AI의 사회문화 보도 경향을 나타냈다. 둘째, 시계열회귀분석결과, 상승추세 토픽으로는 사회문화적으로 AI 일상적·문화적 이용과 산업적용 시작이 도출되었다. 하락추세토픽으로는 시스템, 하드웨어 기술 중심으로 나타났다. 셋째, 상관관계와 회귀관계를 활용한 QAP 분석 결과, AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임 간의 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 AI 발달에서 AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다.

• 생명과학회지
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• 제25권9호
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• pp.1072-1079
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• 2015

발효 폐기물의 대부분을 차지하는 주박은 발효 후 알코올성 발효액을 필터, 원심분리 또는 증류 후에 얻어지는 찌꺼기 및 1차 제조된 제품의 숙성과정 중에 생성되는 찌꺼기를 말한다. 국내 전통주 주박은 식용 원재료와 다양한 약용작물을 첨가하고 이를 누룩으로 발효시켜 제조하여, 안전성이 확보되면서 생리활성이 우수한 장점을 가지고 있다. 최근의 탁주 위주의 전통주 시장 성장으로 주박 생산량은 빠르게 증가되고 있으며, 이의 폐기물 처리는 더욱 엄격해지고 있으나, 국내에서는 아직 전통주 주박의 효율적인 재이용에 대한 연구는 제한적이다. 본 총설에서는 전통주 주박의 산업동향, 연구동향 및 특허동향을 분석하고, 전통주 주박의 유용생리활성물질들을 제시하였다. 전통주 주박은 단순 발효폐기물이라는 인식에서 벗어나, 식량, 식품첨가물, 비료, 사료, 미생물 배양원, 기능성 식품소재, 향장 및 미용소재의 고부가가치 발효소재 공급원이라는 인식의 전환이 필요하며, 향후 재처리 기술, 유용물질 회수기술 개발을 위한 체계적인 산학관 연계와 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.167-171
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• 2007

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다. KnowledgeMatrix의 주요구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.68-74
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• 2008

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다 KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.