• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제57권3호
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• pp.298-303
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• 2024

Objectives: The aim of this study was to estimate drug prescription indicators in outpatient services provided at Iran Social Security Organization (SSO) healthcare facilities. Methods: Data on all prescribed drugs for outpatient visits from 2017 to 2018 were extracted from the SSO database. The data were categorized into 4 main subgroups: patient characteristics, provider characteristics, service characteristics, and type of healthcare facility. Logistic regression models were used to detect risk factors for inappropriate drug prescriptions. SPSS and IBM Modeler software were utilized for data analysis. Results: In 2017, approximately 150 981 752 drug items were issued to outpatients referred to SSO healthcare facilities in Iran. The average number of drug items per outpatient prescription was estimated at 3.33. The proportion of prescriptions that included an injection was 17.5%, and the rate of prescriptions that included an antibiotic was 37.5%. Factors such as patient sex and age, provider specialty, type of facility, and time of outpatient visit were associated with the risk of inappropriate prescriptions. Conclusions: In this study, all drug prescription criteria exceeded the recommended limits set by the World Health Organization. To improve the current prescription patterns throughout the country, it would be beneficial to provide providers with monthly and annual reports and to consider implementing some prescription policies for physicians.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.957-966
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• 2020

최근 산업기밀보호센터의 통계에 의하면 국내 기밀유출 사고의 경우 전·현직 직원에 의해 기업기밀유출의 약 80%를 차지하고 이러한 내부자에 의한 정보유출 사고의 대다수가 허술한 보안 관리체계와 정보유출 탐지기술의 이유로 발생하고 있다. 내부자의 기밀유출을 차단하는 업무는 기업보안 부문에서 매우 중요한 문제이지만 기존의 많은 연구들은 내부자에 의한 유출위협보다는 외부 위협에 의한 침입에 대응하는데 초점이 맞추어져 있다. 따라서 본 논문에서는 기업 내에서 발생하는 다양한 비정상 행위를 효과적이고 효율적으로 탐지하기 위해 내부정보 유출 시나리오를 설계하고 시나리오에서 도출 된 유출 징후의 핵심 위험지표를 데이터 분석(Data analytics)함 으로써 정교하지만 신속하게 유출행위를 탐지하는 모형을 제시하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.297-309
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• 2022

Taking into account the globalization of the economy and the intensification of European integration processes, it has been proved that an important part of evaluating the effectiveness of activity of public sector enterprises should be a comparative analysis of the overall operation environment, namely public procurement, economic environment and tax policy, with the relevant systems of other countries of the world. The indicators and components of international ratings "Doing Business", "Paying Taxes", "Benchmarking Public Procurement" have been studied. Different groups of indicators forming "Doing Business" and "Paying Taxes" in the context of the impact on public sector enterprises have been identified: those which fully comply with the need to evaluate the operating environment of public sector enterprises and those which should be used with restrictions, regarding the peculiarities of creating and functioning of public sector enterprises. A comparative analysis of the place of Ukraine, Lithuania and Slovenia among other countries of the world in accordance with the international rankings of "Doing Business", "Paying Taxes", "Benchmarking Public Procurement" have been made. It has been substantiated that the results of such comparative analysis will allow identifying risk areas, and relevant information can be used in developing of recommendations for improving the effectiveness of activity of public sector enterprises.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.267-273
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• 2015

정보통신계의 발달로 인하여 등장하는 새로운 기술들로 인하여 새로운 개인정보의 형태가 나타나고 있다. 이에 따라, 기존 개인정보들과 결합되어 사용되어지는 개인정보들이 점차 늘어나고 있다. 현행 개인정보보호법에서 정의하는 결합된 정보에 대한 개인정보 위험도를 측정하는 방법은 정성적으로 제시되고 있어, 개인정보 위험도가 평준화되기는 어렵다. 본 논문에서는 기존 연구된 개인정보 위험도 평가 방법을 기반으로 개인정보 중요도와 가중치를 측정한 다음 IPA를 통해 개인정보의 위험도를 분석하는 모델을 제시하는데 그 목적을 두고 있다. 본 연구를 통하여 사용자의 주관적인 판단을 배제할 수 있고, 결합된 개인정보 위험도 산정에 사용될 수 있다. 또한, 제시되는 정략적인 위험도는 객관적인 지표로 사용될 수 있는 기준을 제시할 수 있을 것이다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제14권3호
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• pp.95-113
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• 2007

To minimize IT operational risks and the opportunity cost for lost business hours. it is necessary to have preparedness in advance and mitigation activities for minimization of a loss due to the business discontinuity. There are few cases that banks have a policy on systematic management, system recovery and protection activities against system failure. and most developers and system administrators response based on their experience and the instinct. This article focuses on the mitigation model development for minimizing the incidents of disk unit in IT operational risks. The model will be represented by a network model which is composed of the three items as following: (1) the risk factors(causes, attributes and indicators) of IT operational risk. (2) a periodic time interval through an analysis of historical data. (3) an index or an operational regulations related to the examination of causes of an operational risk. This article will be helpful when enterprise needs to hierarchically analyze risk factors from various fields of IT(information security, information telecommunication, web application servers and so on) and develop a mitigation model. and it will also contribute to the reduction of operational risks on information systems.

• 자원환경지질
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• 제56권2호
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• pp.155-166
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• 2023

COVID-19를 겪으면서 광물자원의 공급망 관리 중요성이 극대화되었다. 특히 수요 및 공급 관리가 어려운 광물자원은 우리나라가 적극적으로 추진하고 있는 소재부품산업의 원료확보 차원에서 공급망 관리가 중요하다. 본 연구에서는 광종별로 글로벌 공급위험과 공급위험 발생시 국내 경제적 영향의 유·무형 요인을 정량화하고 위험상태 행렬(criticality matrix-criticality level)을 이용하는 핵심광물을 선정하는 체계를 수립하고 평가를 수행하였다. 독과점성, 생산국가 불안정성, 사회환경정책 규제성, 수입 불안정성, 리스크 대응력, 시장규모, 시장 확장성, 경제적 중요성 등을 평가항목으로 하였다. 국내 신성장 사업에 활용되는 40여종의 광물을 평가하여 15종(Li, Pt, Co, V, REE, Mg, Mo, Cr, Ti, W, C, Ni, Al, Mn, Si)을 핵심광물로 선정하였다. 해당 결과는 자원안보 강화를 위한 정책 수립과 기업의 원료 포트폴리오 구성을 위한 의사결정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.33-47
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• 2023

｢소규모 공공시설 안전관리 등에 관한 법률(2015 제정)｣에 따라 각 지자체에서는 소규모 공공시설을 선정하고, 매년 안전점검을 실시하고 있다. 소규모 공공시설 중 소교량은 세천과 더불어 재해위험성이 높고 마을주민의 공공이용성이 높은 시설이나, 그 개소수가 매우 많아 지자체의 한정된 인원으로 관리하기 어려운 시설에 해당한다. 따라서 지자체의 관리능력을 고려하여 합리적인 선정방법이 필요하며, 객관적 위험도 평가를 통한 위험시설의 선정 및 정비계획의 수립이 요구된다. 이에 본 연구에서는 지자체의 관리능력을 고려하여 소교량의 구조적, 기능적 분류를 통한 선정방법을 제시하고, 위험도 평가 10개 항목의 정량적 평가지표를 제시함으로써 객관적인 위험도 평가가 이루어질 수 있는 방안을 제시하였다.

• 산업과 과학
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• 제2권1호
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• pp.21-38
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• 2023

본 논문에서는 주식 시장의 기술적 분석의 기본에 대해 제시하였다. 소매 투자자나 거래자는 다양한 정보원으로부터 나오는 외부 정보를 얻을 수 있는 수단이 제한적이다. 일반적으로 기술적 분석에는 캔들 차트가 주로 활용된다. 인도의 대부분의 브로커는 차트 솔루션도 제공하고 있다. 보안이나 원자재 또는 Forex의 가격 변동을 분석해 보면 일반적인 주가 변동 패턴을 예측 할 수 있다. 주가는 특정 수준에서 반영되며 지지 및 저항 수준으로 널리 알려져 있다. 유가 증권의 가격에 발생하는 모든 일이 과거 언젠가 이미 진행된 패턴 또는 주기의 일부로 간주되기 때문에 이러한 연구는 영리한 애널리스트가 특정 확률로 가격의 미래 변동을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 캔들스틱의 패턴, 가격 변동, 거래량 및 지표에 대한 연구는 가능한 목표 및 손절매로 높은 확률의 거래를 할 수 있는 기회를 제공한다. 본 연구 결과를 활용하여 트레이더나 투자자는 확률이 높은 거래나 조건을 취하고 투자 손실을 통제할 수 있게 된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.1-13
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• 2023

코로나 19 이후 도시 안전에 대한 관심이 높아지면서, 여러 기관에서 도시의 안전성을 평가하는 지표가 개발되어 활용되고 있다. 용산구는 2021년 사회안전지수 평가에서 1위로 선정되어 한국에서 가장 안전한 도시로 선정되었으나, 2022년 이태원 참사로 인해, 많은 인명 피해가 발생하기도 하였다. 이것은 도시의 안전을 평가하는 지표가 담지 못하는 영역이 있으며, 이에 대한 연구가 필요함을 의미한다. 본 연구의 목적은 국내·외 안전도시 모델을 살펴보고 이를 통해 각 모델의 차이점과 안전도시를 평가할 때 사용되는 지표를 검토하기 위한 것이다. 본 연구에서 11개 안전도시 모델을 수집하고 각 평가지표를 분석한 결과, 안전도시 모델은 세계보건기구의 국제 안전도시와 유엔재해경감기구의 국제안전도시와 같이 기관에서 인증을 하는 "프로그램 기반의 안전도시 모델"과, 기관별 안전 관련 평가지표의 점수에 의해서 안전도시 순위 및 등급이 결정되는 "점수기반의 안전도시 모델"로 분류할 수 있으며, 안전한 도시가 되기 위해서는 이 두 가지 모델이 상호 보완적으로 활용될 때 도시 안전을 위협하는 제반 요소를 전방위적으로 대응할 수 있음을 알 수 있었다. 안전에 대한 위협이 다양해짐을 고려해볼 때 안전도시를 평가할 때 디지털 보안, 보건 안전, 인프라 안전, 개인 안전, 환경 안전, 교통 안전, 화재 안전, 범죄 안전, 생활안전, 자살, 감염병 등을 종합적으로 고려하는 것이 타당하는 결론을 얻었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.17-25
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• 2023

The alarming global prevalence of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) has catalyzed an urgent need for robust, early diagnostic methodologies. This study unveils a pioneering approach to predicting T2DM, employing the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, renowned for its predictive accuracy and computational efficiency. The investigation harnesses a meticulously curated dataset of 4303 samples, extracted from a comprehensive Chinese research study, scrupulously aligned with the World Health Organization's indicators and standards. The dataset encapsulates a multifaceted spectrum of clinical, demographic, and lifestyle attributes. Through an intricate process of hyperparameter optimization, the XGBoost model exhibited an unparalleled best score, elucidating a distinctive combination of parameters such as a learning rate of 0.1, max depth of 3, 150 estimators, and specific colsample strategies. The model's validation accuracy of 0.957, coupled with a sensitivity of 0.9898 and specificity of 0.8897, underlines its robustness in classifying T2DM. A detailed analysis of the confusion matrix further substantiated the model's diagnostic prowess, with an F1-score of 0.9308, illustrating its balanced performance in true positive and negative classifications. The precision and recall metrics provided nuanced insights into the model's ability to minimize false predictions, thereby enhancing its clinical applicability. The research findings not only underline the remarkable efficacy of XGBoost in T2DM prediction but also contribute to the burgeoning field of machine learning applications in personalized healthcare. By elucidating a novel paradigm that accentuates the synergistic integration of multifaceted clinical parameters, this study fosters a promising avenue for precise early detection, risk stratification, and patient-centric intervention in diabetes care. The research serves as a beacon, inspiring further exploration and innovation in leveraging advanced analytical techniques for transformative impacts on predictive diagnostics and chronic disease management.