• 동의생리병리학회지
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• 제21권6호
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• pp.1586-1589
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• 2007

This study aims to construct Constitution Information Bank to objectification of Sasang Constitution Diagnosis and Treatment. 422 cases clinically confirmed their Constitution by experts are collected retrospectively and 219 cases for constitution-family study are also collected in Constitution Information Bank from Nov. 2006 to Sept. 2007. The information include their physique, appearance, character, temper, symptom and treatment records. Their DNA cell lines also included in Constitution Information Bank for constitution-genome study. Constitution Information Bank is composed of constitution-clinical information -physique, appearance, character, temper, symptom and treatment records- and biological information -DNA genotyping data-. Total of 550 cases are collected in Constitution Information Bank from Nov. 2006 to Sept. 2007. Among these, 219 cases are for constitution-family study, especially, 74 cases are collected from Han's large family.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.107-112
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• 2018

Smart livestock has been proposed as a solution to increase farmers' income and new recruitment of livestock farmers. In this paper, a standardization Plan of breeding management device and collected information for smart livestock cattle was proposed. l Sophisticatedly, basic information will be established for all six types of livestock breeding management device: military automatic feeder, calf automatic feeder, smart milk cooler, feed bin to be able to measure feed residue, smart scale, and biometric information collection device. The standardization, common use, and stabilization of major livestock management device and collected information were suggested to solve the problems caused by in existing breeding management device.

• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.25-45
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• 2019

데이터 경제의 등장과 함께 빅데이터 활용에 대한 관심이 증대되었으나 개인정보보호와의 충돌이 꾸준히 제기되어 왔다. 이에 주요 국가들은 비식별화 처리된 가명정보에 대해서는 개인정보보호에서 제외하고 빅데이터 활용을 가속화하고 있다. 그러나, 이러한 정책들은 개인정보의 재화적 성격이 물밑에서 서서히 변해 감을 간과한 채 이루어진 것이다. 본 논문에서는 '수집된 정보' 개념을 제시하고 그것이 공익성을 가지고 있으므로 정보수집자의 전유물만은 아님을 정리하였다. 수집된 정보는 개인정보보호, 연결성, 보편적 서비스 및 공공재 차원에서 공익성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 그리고 현재의 정보제공 동의를 통한 데이터 활용체제 하에서는 '데이터 거버넌스'가 작동하지 않으며, 시장실패를 개선할 수 있는 올바른 '데이터 거버넌스'를 위해서는 정보제공 동의 관행을 개선하거나 정보주체에게 이용수익권을 부여해야 할 필요성을 제시하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제36권2호
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• pp.138-145
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• 2010

In this paper, we consider the information processing system, which organizes the collected data to meaningful information when the number of data collected from multiple sources reaches to a predetermined number, and performs any action by processing the collected data, or transmits to other devices or systems. We derive an analytical model to calculate the time until it takes to process information after starting to collect data. Therefore, in order to complete the processing data within certain time constraints, we develop some design criteria to control various parameters of the information processing system. Also, we analyze the discrete time model for packet switching networks considering data with no particular arrival nor drop pattern. We analyze the relationship between the number of required packets and average information processing time through numerical examples. By this, we show that the proposed model is able to design the system to be suitable for user's requirements being complementary the quality of information and the information processing time in the system with time constraints.

• 융합정보논문지
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• 제7권1호
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• pp.17-24
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• 2017

최근 의료 분야에서는 증강 현실이 수술 및 의료 교육용으로 많이 활용되고 있다. 그러나, 응급 환자의 경우 의료 분야의 특성으로 인하여 증강 현실 기술이 적용되고 있지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 증강현실 기반의 IT 장치를 통해 응급 환자에게 신속한 의료 서비스를 지원할 수 있는 의료 서비스 지원 모델을 제안한다. 제안 모델은 증간현실 기반의 IT 기기를 통해 단순히 응급 조치에 필요한 정보를 수집하는 기능 이외에 응급 상황에 적절한 응급 조치 방법을 의료진에게 전달받아 서비스를 지원하는 기능이 있다. 또한, 제안 모델은 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기반으로 응급 환자 신상 정보 조회, 응급 환자 상태 및 응급 치료와 관련된 정보를 계층적으로 수집한다. 수집된 정보들은 정보들 간의 애매성을 보완하기 위해서 쌍대비교 행렬을 이용한다. 특히, 수집된 정보는 의료진이 있는 병원 서버에 저장되어 수집된 정보의 고유 정보 이외에 추가적으로 수집된 정보를 반영하여 의료진이 의료 서비스에 반영할 수 있도록 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.1051-1059
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• 2014

In this paper, we propose an intelligent situation recognition model by collecting and analyzing multiple sensor signals. Multiple sensor signals are collected for fixed time window. A training set of collected sensor data for each situation is provided to K2-learning algorithm to generate Bayesian networks representing causal relationship between sensors for the situation. Statistical characteristics of sensor values and topological characteristics of generated graphs are learned for each situation. A neural network is designed to classify the current situation based on the extracted features from collected multiple sensor values. The proposed method is implemented and tested with UCI machine learning repository data.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.149-162
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• 2004

포렌식에 관한 연구는 현재가지 피해 컴퓨터에 남은 흔적을 수집하고 가공, 보관하는 시스템 포렌식에 치우쳐 있었다. 최근 들어 단순히 피해 컴퓨터에 남은 흔적만을 분석하는 것이 아닌 컴퓨터 시스템이 속한 전체 네트웍에서 침입 관련 정보를 얻고 분석하려는 네트웍 포렌식에 대한 연구가 활발하다. 특히나 자동화된 침해사고대응시스템에서는 전체 네트웍에 대한 침입 흔적을 다루어야 하기 때문에 네트웍 포렌식의 중요성이 크다고 할 수 있나, 본 논문에서는 자동화된 침해사고대응시스템에서 네트웍 포렌식 정보로서 수집되어야 할 정보들을 정의하고 정의된 정보들을 가상의 침해사고 시나리오를 통해 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4909-4926
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• 2020

Cyberattacks penetrate the server and perform various malicious acts such as stealing confidential information, destroying systems, and exposing personal information. To achieve this, attackers perform various malicious actions by infecting endpoints and accessing the internal network. However, the current countermeasures are only anti-viruses that operate in a signature or pattern manner, allowing initial unknown attacks. Endpoint Detection and Response (EDR) technology is focused on providing visibility, and strong countermeasures are lacking. If you fail to respond to the initial attack, it is difficult to respond additionally because malicious behavior like Advanced Persistent Threat (APT) attack does not occur immediately, but occurs over a long period of time. In this paper, we propose a technique that detects an unknown attack using an event log without prior knowledge, although the initial response failed with anti-virus. The proposed technology uses a combination of AutoEncoder and 1D CNN (1-Dimention Convolutional Neural Network) based on semi-supervised learning. The experiment trained a dataset collected over a month in a real-world commercial endpoint environment, and tested the data collected over the next month. As a result of the experiment, 37 unknown attacks were detected in the event log collected for one month in the actual commercial endpoint environment, and 26 of them were verified as malicious through VirusTotal (VT). In the future, it is expected that the proposed model will be applied to EDR technology to form a secure endpoint environment and reduce time and labor costs to effectively detect unknown attacks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1567-1574
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• 2017

본 논문에서는 드라마의 시청률에 영향을 미치는 연관어 분석을 위해 정형화된 데이터와 비정형화된 데이터를 분석하는 내용이다. 정형화된 데이터 수집은 각 방송사의 드라마정보, 인물정보, 방송정보, 시청률정보라는 4가지 영역에서 총 19가지항목을 수집하였다. 비정형데이터는 각 방송사에서 드라마별로 운영되고 있는 게시판과 방영전 블로그와 방영후 블로그로부터 크롤링기법을 이용하여 수집하였다. 수집된 정형데이터로부터 각 방송사별 4가지 영역별에 따른 차이를 비교한 결과 방송사별 서로 유사한 결과 값을 보이고 있었다. 그리고 각 방송사의 드라마별 게시판과 블로그에서 수집된 비정형데이터로부터 출현빈도의 상관관계 분석을 통해 관련 연관어를 7개 도출하였다. 도출된 연관어는 신뢰성 분석을 통해 이루어졌다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권2호
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• pp.1-18
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• 2022

Purpose Customer review is a major factor in choosing certain restaurants. This study investigates the key factors affecting customer's evaluation about restaurants. With the recent intensification of competition among restaurants in the service industry, the analysis results are expected to provide in-depth insights for enhancing customer experiences. Design/methodology/approach We collected information and reviews provided at the restaurants in the Kakao Map platform. The information collected is based on the information of 3,785 restaurants in Daegu registered on Kakao Map. Based on the information collected, seven independent variables, including number of rating registered, number of reviews, presence or absence of safe restaurants, presence or absence of a posting about holding facilities, presence or absence of a posting about business hours, presence or absence of a posting about hashtags, and presence or absence of break times, were used. Dependent variable is restaurant rating. Multiple regression between independent variables and restaurant rating was carried out. Findings The results of the study confirmed that number of rating registered, presence or absence of a posting about business hours, and presence or absence of a posting about hash tags have an positive effects on the restaurant rating. The number of reviews had a negative effect on the restaurant rating. In addition, in order to confirm the role of customer's reviews, we carried out LDA topic modeling. We divided the topics into the positive review and the negative reviews.