• 약학회지
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• 제42권6호
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• pp.627-633
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• 1998

Impurity profiling analysis of methamphetamine seized in Korea was investigated for the evidential and intelligent purpose. Samples were extracted with ethylacetate which contai ns internal standard of dioctylsebacate under basic condition and extracts were analyzed by GC-FID. Ephedrine, chloroephedrine & 1,2-dimethyl-3-phenylaziridine were identified impurities in illicit methamphetamine by GC-MS. These impurities revealed that most of abused methamphetamine in Korea were synthesized from ephedrine as a starting material. For the classification of samples. firstly, 24 impurity peaks were selected after inspection of every peak in 50 samples as the specific markers of impurities. Secondly, corresponding peak retention time and area ratio to the internal standard were calculated and database was created with values of 24 peaks by in-house program. Finally, cluster analysis was attempted with the resultant profiles using the STAR plot, which was based on the Euclidian distance for evaluating similarity among samples. A total of 76 samples were divided into 8 different groups within 90% statistical similarity and inter-batch samples showed similar impurity patterns by this procedure. In conclusion, the analysis of impurities is a suitable index for estimation the common or different origin of methamphetamine sample.

• 한국병원경영학회지
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• 제15권1호
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• pp.27-48
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• 2010

The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and its determinants of the regional public hospitals. We utilize 34 regional public hospital's panel data for 6 years from 2003 to 2008. We use DEA(Data Envelopment Analysis)-CCR, BCC model, DEA/Window model, and DEA Profiling. The empirical results show the following findings. First, technical efficiency shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, DEA/Window results show that the stable dissimilarity by standard deviation, LDP of CCR. Third, the results of partial efficiency by DEA Profiling show that increase efficiency depends on the number of beds, doctors, and nurses.

• 정보관리학회지
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• 제30권4호
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• pp.195-213
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• 2013

이 연구에서는 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 인접 학문과의 연관성을 바탕으로 한국어교육학의 정체성을 분석하고자 하였다. 먼저, 한국어교육학, 국어교육학, 국어학 학술지의 논문에서 추출한 주제어를 기반으로 저널 프로파일링 분석을 수행하였고 그 결과 한국어교육학 분야의 학술지들이 하나의 독립된 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 그리고 학문 분야 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 학문 분야 간 관계를 분석한 결과 한국어교육학이 국어학보다 국어교육학과 더 큰 유사성을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 동시출현단어 분석을 통해 세 학문 분야의 지적 구조를 비교 분석하였다. 이를 통해 한국어교육학에서만 출현한 주제들을 확인함으로써 인접학문들과의 관계 속에서 한국어교육학이 드러내는 정체성을 파악할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권4호
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• pp.21-44
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• 2011

본 연구는 문헌정보학 측면에서 국내 독서 및 독서교육 분야의 연구 영역 및 동향을 분석하여 향후의 연구방향을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 첫째, 1935년부터 2011년까지 발표된 국내 연속간행물 기사 1,465건을 대상으로 생산성 측면에서 국내 독서 및 독서교육 분야 연구의 개괄적인 현황을 파악하기 위한 기본 분석을 수행하였다. 둘째, 2000년부터 2011년까지 발표된 국내 학술지 논문 652건을 대상으로 텍스트 마이닝 분석기법의 하나인 저자 프로파일링을 이용하여 지적구조를 분석하였다. 셋째, 기본분석 및 지적구조 분석의 결과로서 국내 독서 및 독서교육 분야의 구체적인 연구 영역 및 동향에 기초하여 향후의 연구방향을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.293-302
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• 2015

스미싱 범죄 피해 사례에서 수집할 수 있는 공격정보들을 이용하여, 범죄수사에 사용하는 프로파일링 기법을 응용한 스미싱 범죄 프로파일링 모델을 제안한다. 기존에 수사기관에서는 apk 파일의 해시를 이용한 시그니처 분석과 코드 내 삽입된 C&C IP 분석방법을 사용하였으나, 시그니처의 다변화와 코드 난독화로 인해 그 활용도가 낮아졌다. 실제 수사기관에 접수된 169건의 피해사례의 분석을 통해, apk 파일 내 인증서 파일 일련번호의 재사용이 151건(89%), 퍼미션 파일의 재사용은 136건(80%)에 달한다는 점에 착안, 인증서 파일의 일련번호와 퍼미션 파일의 해시를 중심으로 한 스미싱 프로파일링 모델을 설계하여 범죄를 군집화하여 기존의 해시 기반 군집화 방법을 보완하였고, 코드 유사도 검증을 통하여 추가로 신뢰성을 확보하였다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제33권3호
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• pp.161-169
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• 2006

식물대사체학은 식물세포, 조직, 기관, 혹은 개체수준에서 주어진 시간과 조건에서 발견되는 모든 대사물질을 밝히고, 시간의 경과 혹은 조건의 변화에 따른 metabolic profiling의 변화를 연구하는 식물학 분야이다. 식물대사체학은 생물에 대한 전체론적 접근을 위한 가장 최근에 발달된 omics분야의 하나로서 일종의 시스템 생물학이다. 전체론적 접근과 이해를 위해서 대사체학은 metabolic profiling의 계량화학 혹은 다변량분석 방법을 자주 사용한다. 식물학분야에서 대사체학은 애기장대나 벼와 같은 모델식물에 tag를 도입하여 형질전환시킨 돌연변이체에 대해 DNA microarray와 함께 사용하여 유전자의 기능을 밝히는데 유용하게 사용된다. 본 총설에서는 식물대사체학의 기본 개념과 1H NMR 혹은 FTIR으로 얻은 metabolic profiling의 다변량분석에 대한 실용적인 사용법을 소개하고자 하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.143-150
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• 2021

산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수 있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임 등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할 수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로 10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.54-68
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• 2011

$^1H$ nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy of biological samples has been proven to be an effective and nondestructive approach to probe drug toxicity within an organism. In this study, ketoprofen toxicity was investigated using $^1H$-NMR spectroscopy coupled with multivariate statistical analysis. Histopathologic test of ketoprofen-induced acute gastrointestinal damage in rats demonstrated a significant dose-dependent effect. Furthermore, principal component analysis (PCA) derived from $^1H$-NMR spectra of urinary samples showed clear separation between the vehicle-treated control and ketoprofen-treated groups. Moreover, PCA derived from endogenous metabolite concentrations through targeted profiling revealed a dose-dependent metabolic shift between the vehicle-treated control, low-dose ketoprofen-treated (10 mg/kg body weight), and high-dose ketoprofen-treated (50 mg/kg) groups coinciding with their gastric damage scores after ketoprofen administration. The resultant metabolic profiles demonstrated that the ketoprofen-induced gastric damage exhibited energy metabolism perturbations that increased urinary levels of citrate, cis-aconitate, succinate, and phosphocreatine. In addition, ketoprofen administration induced an enhancement of xenobiotic activity in fatty oxidation, which caused increase levels of N-isovalerylglycine, adipate, phenylacetylglycine, dimethylamine, betaine, hippurate, 3-indoxylsulfate, N,N-dimethylglycine, trimethyl-N-oxide, and glycine. These findings demonstrate that $^1H$-NMR-based urinary metabolic profiling can be used for noninvasive and rapid way to diagnose adverse drug effects and is suitable for explaining the possible biological pathways perturbed by nonsteroidal anti-inflammatory drug toxicity.

• 정보관리학회지
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• 제28권2호
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• pp.11-36
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• 2011

1990년대부터 계량정보학은 정보학자들 사이에서 주목을 받는 분야로 발전해오면서 현재 계량서지학, 사이언토메트릭스 등 모든 계량학을 포괄하는 개념으로 인식되고 있다. 계량정보학의 역동적인 발전을 조명하기 위하여 이 연구에서는 계량정보학 연구출판물을 기반으로 하여 이 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. 적용된 기법은 통계적 기법과 프로파일링 기법이다. 데이터 수집을 위해서는 SCI 데이터베이스를 이용하였으며 2001년부터 2011년까지의 Web of Knoewledge 데이터베이스에서 다음과 같은 5개의 질의를 가지고 데이터를 수집하였다: informetrics', bibliometrics', scientometrics', webometrics', citation analysis.' 프로파일링 기법으로 주요 주제, 저자, 저널별로 지적구조도를 제시하였으며 계량정보학 연구를 수행한 주요 국가, 기관, 저자도 분석되었는데 미국과 영국이 이 분야 연구를 주도하고 있으며 M. Thelwall이 10년동안 생산성이 가장 높은 저자인 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.285-303
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• 2007

본 연구는 연구 영역 분석을 위하여 통제어휘와 비통제어휘를 연계해서 사용하는 새로운 방법을 모색하기 위한 것이다. 동시출현단어분석은 크게 통제어휘와 비통제어휘를 사용하는 경우의 두 가지 유형으로 구분할 수 있는데, 통제어휘를 사용할 경우에는 자료 희귀성 및 색인자 효과가 단점이며, 비통제어휘를 사용할 경우에는 저자의 주관에 따른 단어 선택 및 단어의 중의성이 문제가 된다. 이 연구에서는 양자를 보완할 수 있는 방법으로, 통제어휘인 디스크립터를 비통제어휘인 단어와의 동시출현 정보로 표현하는 디스크립터 프로파일링을 제안하였다. 정보학분야에 적용해본 결과, 디스크립터 프로파일링은 특정 영역의 최신 동향을 파악하는데 있어 통제어휘와 비통제어휘가 갖는 본질적인 문제점을 어느 정도 보완할 수 있는 것으로 나타났다.