불확실한 환경 하에서 국가 발전과 산업기반 조성에 중추적인 역할을 할 수 있는 세계적인 수준의 기술역량 확보는 필수적이다. R&D 탁월성에 기반을 둔 기술역량 강화를 목적으로 국가R&D시스템의 중요한 R&D주체인 출연(연)을 대상으로 우수기술 혹은 우수조직 현황을 살펴보는 탐색연구를 실시하였다. 출연(연) 사례를 관통하는 개념으로 세계 최고의 기술 확보를 들 수 있으며, 세계 최고에 대한 측정기준은 분야 특성상 다를 수 있으나 해당분야에서 최고의 기술역량을 확보하고자 하는 노력은 글로벌 선도기술, 기관중점과제, 세계적 혁신기술, World Class Laboratory 제도, 글로벌 수월성 연구그룹 등의 사례에서 일관되게 관찰된다. R&D주체들의 기술역량 강화를 위해 해당분야에서 탁월한 기술성과 창출이 가능하도록 조직의 기술역량 발굴이 지속적으로 필요하며, 기술역량 발굴노력을 연구사업, 신성장동력 발굴 등의 형태로 구체화 시키고, 세계 최고임을 인정하는 조직 내부의 공감대 형성이 중요하다.
On January of this year, the 29th National Science and Technology Council, presided by President M.B. Lee, officially finalized a contract for a big project to build an International Science and Business Belt(ISBB) that includes the establishment of a new institute, the Asian Basic Science Institute (ABSI) and the construction of a Rare Isotope Accelerator. The government will inject more than 3.5 trillion Wan into the ISBB project. The investment to build the care laboratory for the project, the heavy ion accelerator, the first one in Korea, will be 460 billion Wan, Korea thus aiming to build an accelerator with world-class performance. This will be the sixth in the world. The construction will start from 2012, and is planned to finish by 2015. ABSI, whose construction will be finished by 2012, is planned to be a care laboratory with 3,000 scientists and staff. To. attract world class researchers and other professionals from aver the world, the project includes the creation of a new city with a superb educational, cultural environment, and comfortable living environment for an international community. The site for this new science and business city, "scientific ecosystem", has not been officially decided yet, and supposed to be announced in the first half af this year.
Revision of KS, Korean Standards, is currently actively discussed. It is just the time for a new world class standards under the new system with WTO, World Trade Organization. This paper is a part of "Researchs on the Standards in the Building Acoustic Field", as one of KS revision projects. The aim of this study is to define the requirements of laboratory test facilities with suppressed flanking transmission. In the former KS, there is no items matched with this purpose. Therefore comparing several results with different measuring conditions of a laboratory and results between different laboratories was impossible. On these basis, a new part of KS is proposed, and some problems remained and further discussions in the proposed draft are described in this study.
A new monoterpene, crocusatin M (1), was isolated from the flower buds of Buddleja officinalis, together with four known monoterpenes, (6R)-hydroxy-1,1,5-trimethylcyclohex-4-enone (2), (+)-dehydrovomifoliol (3), 7-epiloliolide (4), and crocusatin D (5). Their structures were determined by an extensive analysis of 1D, 2D NMR, HRESI-MS, and CD data as well as by comparison of their spectroscopic data with those of literatures. All isolates were evaluated for inhibitory activities on LPS-induced nitric oxide production in RAW 264.7 cells. Among them, compounds 2 and 3 showed moderate inhibitory effects with $IC_{50}$ values of 63.8 and 24.4 ${\mu}g/ml$, respectively.
본 연구에서는 지질자원 분야 연구개발 수월성을 제시할 수 있는 평가방법인 계량서지학(Bibliometrics)의 SCI논문 분석을 통해 질적평가 지표를 제시하고, 이를 KIGAM의 6개 세계수준 후보 연구실의 기술수준 분석에 적용했다. Heo et al. (2008), Cho (2013)에서 제시되었던 표준화된 순위보정 영향력 지수(mrnIF)를 연구수월성 지표로 활용하였다. 2012년 편당 IF는 희유자원활용 분야 KIGAM 연구실이 가장 높았으나 순위(position) 지수 및 표준화된 순위보정 영향력 지수(mrnIF)는 지하수(최고순위 적용 position/mrnIF), 자원탐사개발(평균순위 적용 position/mrnIF) 분야가 제일 높게 나타났다. 시계열 분석 결과 표준화된 순위보정 영향력 지수(mrnIF)는 지하수 분야 연구실이 2009년, 2011년 실적이 월등이 좋으나 타년도의 경우 도시광산 및 자원탐사개발 분야 연구실이 우수한 실적을 보이는 것을 알 수 있다. 수월성 지표로 전체 게재논문 중 표준화된 순위보정 영향력 지수(mrnIF)가 80 이상인 비율 및 90 이상인 비율로 비교한 결과, 2011년의 경우 지하수 분야 연구실이 가장 우수하였으나 다른 연도의 경우 지표별로 다른 순위를 보여 가장 우수하다고 보기 어려웠다. Cho (2013)의 최고등급 연구수월성 지표인 90 이상 논문 비율 20% 이상을 도시광산 분야 연구실이 만족하고 있으며 지하수 분야 연구실은 평균순위를 적용한 2010년을 제외하고 만족하고 있었다. 이와 같이 양적인 논문 수 뿐 만 아니라 논문의 질적 분석을 통해 해당 연구실의 기술수준을 비교할 수 있었다. 세계 수준의 연구실이 되기 위해서는 양적인 SCI 논문 수의 확대 뿐 만 아니라 논문의 질적 향상을 위해 노력해야 할 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.19-30
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2021
Diabetes Mellitus (DM) is one of common chronic diseases leading to severe health complications that may cause death. The disease influences individuals, community, and the government due to the continuous monitoring, lifelong commitment, and the cost of treatment. The World Health Organization (WHO) considers Saudi Arabia as one of the top 10 countries in diabetes prevalence across the world. Since most of the medical services are provided by the government, the cost of the treatment in terms of hospitals and clinical visits and lab tests represents a real burden due to the large scale of the disease. The ability to predict the diabetic status of a patient without the laboratory tests by performing screening based on some personal features can lessen the health and economic burden caused by diabetes alone. The goal of this paper is to investigate the prediction of diabetic and prediabetic patients by considering factors other than the laboratory tests, as required by physicians in general. With the data obtained from local hospitals, medical records were processed to obtain a dataset that classified patients into three classes: diabetic, prediabetic, and non-diabetic. After applying three machine learning algorithms, we established good performance for accuracy, precision, and recall of the models on the dataset. Further analysis was performed on the data to identify important non-laboratory variables related to the patients for diabetes classification. The importance of five variables (gender, physical activity level, hypertension, BMI, and age) from the person's basic health data were investigated to find their contribution to the state of a patient being diabetic, prediabetic or normal. Our analysis presented great agreement with the risk factors of diabetes and prediabetes stated by the American Diabetes Association (ADA) and other health institutions worldwide. We conclude that by performing class-specific analysis of the disease, important factors specific to Saudi population can be identified, whose management can result in controlling the disease. We also provide some recommendations learnt from this research.
Helicobacter pylori as the second most common cause of gastric cancer in the world infects approximately half of the developed countries population and 80% of the population living in developing countries. Integrons as genetic reservoirs play major roles in dissemination of antimicrobial resistance genes. To the best of our knowledge, this is the first study to report carriage of class 1 and 2 integrons and associated gene cassettes in H. pylori isolates from Iran. This cross-sectional study was conducted in Tehran among 110 patients with H. pylori infection. Antimicrobial susceptibility testing (AST) for H. pylori strains were assessed by the micro broth dilution method. Class 1 and 2 integrons were detected using PCR. In order to determine gene cassettes, amplified fragments were subjected to DNA sequencing of both amplicon strands. The prevalence of resistance to clarithromycin, metronidazole, clarithromycin, tetracycline, amoxicillin, rifampin, and levofloxacin were 68.2% (n=75), 25.5% (n=28), 24.5% (n=27), 19.1% (n=21), 18.2% (n=20) and 16.4% (n=18), respectively. Frequency of multidrug resistance among H. pylori isolates was 12.7%. Class 2 integron was detected in 50 (45.5%) and class 1 integron in 10 (9.1%) H. pylori isolates. The most predominant gene cassette arrays in class 2 integron-bearing H. pylori were included sat-era-aadA1, dfrA1-sat2-aadA1, blaoxa2 and, aadB whereas common gene cassette arrays in class 1 integron were aadB-aadA1-cmlA6, aacA4, blaoxa2, and catB3. The high frequency of class 2 integron and multidrug resistance in the present study should be considered as a warning for clinicians that continuous surveillance is necessary to prevent the further spread of resistant isolates.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.706-709
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2006
Cancer is one of the major causes of death; however, the survival rate can be increased if discovered at an early stage for timely treatment. According to the statistics of the World Health Organization of 2002, breast cancer was the most prevalent cancer for all cancers occurring in women worldwide, and it account for 16.8% of entire cancers inflicting Korean women today. In order to classify the type of breast cancer whether it is benign or malignant, this study was conducted with the use of the discriminant analysis and the decision tree of data mining with the breast cancer data disclosed on the web. The discriminant analysis is a statistical method to seek certain discriminant criteria and discriminant function to separate the population groups on the basis of observation values obtained from two or more population groups, and use the values obtained to allow the existing observation value to the population group thereto. The decision tree analyzes the record of data collected in the part to show it with the pattern existing in between them, namely, the combination of attribute for the characteristics of each class and make the classification model tree. Through this type of analysis, it may obtain the systematic information on the factors that cause the breast cancer in advance and prevent the risk of recurrence after the surgery.
Human error (HE) is an important concern in safety-critical systems such as nuclear power plants (NPPs). HE has played a role in many accidents and outage incidents in NPPs. Despite the increased automation in NPPs, HE remains unavoidable. Hence, the need for HE detection is as important as HE prevention efforts. In NPPs, HE is rather rare. Hence, anomaly detection, a widely used machine learning technique for detecting rare anomalous instances, can be repurposed to detect potential HE. In this study, we develop an unsupervised anomaly detection technique based on generative adversarial networks (GANs) to detect anomalies in manually collected surveillance data in NPPs. More specifically, our GAN is trained to detect mismatches between automatically recorded sensor data and manually collected surveillance data, and hence, identify anomalous instances that can be attributed to HE. We test our GAN on both a real-world dataset and an external dataset obtained from a testbed, and we benchmark our results against state-of-the-art unsupervised anomaly detection algorithms, including one-class support vector machine and isolation forest. Our results show that the proposed GAN provides improved anomaly detection performance. Our study is promising for the future development of artificial intelligence based HE detection systems.
Many types of small animal imaging modalities, like micro-CT, micro-PET, and micro-SPECT, have been recently developed worldwide. Small animal imaging systems are now recognized as indispensable tools to validate efficacy and safety of new drugs or new therapeutic methods using the animal disease models. With increasing demands for small animal imaging in biomedical research, multimodal small animal imaging systems, like micro-PET/CT or micro PET/MRI, are now also being developed. Small animal imaging with spatial resolution and sensitivity comparable to human imaging is quite challenging since laboratory small animals are much smaller than human beings. Research activities in Korea on small animal imaging systems are reviewed in this paper. In the field of micro-CT and micro-PET, many world-class technologies have been developed successfully in Korea. It is expected that the developed animal imaging system technologies can be used in the development of clinical imaging systems in Korea in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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