• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.317-324
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• 2012

최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.127-134
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• 2022

Generally developed for medical testing, electrocardiogram (ECG) recordings seizure the cardiac electrical signals from the surface of the body. ECG study can consequently be a vital first step to support analyze, comprehend, and expect cardiac ailments accountable for 31% of deaths globally. Different tools are used to analyze ECG signals based on computational methods, and explicitly machine learning method. In all abovementioned computational simulations are prevailing tools for cataloging and clustering. This review demonstrates the different effective methods for heart disease based on computational methods for ECG analysis. The accuracy in machine learning and three-dimensional computer simulations, among medical inferences and contributions to medical developments. In the first part the classification and the methods developed to get data and cataloging between standard and abnormal cardiac activity. The second part emphases on patient analysis from entire ECG recordings due to different kind of diseases present. The last part represents the application of wearable devices and interpretation of computer simulated results. Conclusively, the discussion part plans the challenges of ECG investigation and offers a serious valuation of the approaches offered. Different approaches described in this review are a sturdy asset for medicinal encounters and their transformation to the medical world can lead to auspicious developments.

• Genomics & Informatics
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• 제3권1호
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• pp.15-23
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• 2005

Background MicroRNAs (miRNAs) are a class of noncoding RNAs found in various organisms such as plants and mammals. However, most of the mRNAs regulated by miRNAs are unknown. Furthermore, miRNA targets in genomes cannot be identified by standard sequence comparison since their complementarity to the target sequence is imperfect in general. In this paper, we propose a kernel-based method for the efficient prediction of miRNA targets. To help in distinguishing the false positives from potentially valid targets, we elucidate the features common in experimentally confirmed targets. Results The performance of our prediction method was evaluated by five-fold cross-validation. Our method showed 0.64 and 0.98 in sensitivity and in specificity, respectively. Also, the proposed method reduced the number of false positives by half compared with TargetScan. We investigated the effect of feature sets on the classification of miRNA targets. Finally, we predicted miRNA targets for several miRNAs in the Caenorhabditis elegans (C. elegans) 3' untranslated region (3' UTR) database. Condusions The targets predicted by the suggested method will help in validating more miRNA targets and ultimately in revealing the role of small RNAs in the regulation of genomes. Our algorithm for miRNA target site detection will be able to be improved by additional experimental­knowledge. Also, the increase of the number of confirmed targets is expected to reveal general structural features that can be used to improve their detection.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권1호
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• pp.3-19
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• 2022

Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.749-759
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• 2021

We investigate the relationship between ownership control disparity and future firm value in high-technology industries, and whether the effect of ownership control disparity on future firm value is differentiated when high-tech industry firms belong to chaebol groups. Using 11,848 firm-year observations of Korean firms listed on the stock market from 2006 to 2019, we employ univariate analysis and Heckman 2 stage analysis to test our hypotheses. We define high-technology industries as ICT industries based on the Korean Standard Industrial Classification. We measure future firm value using average Tobin's q for the next three years and ownership control disparity using the shareholding ratio of affiliated companies. Our univariate test results show that mean of Tobin's q is higher in ICT firms than non-ICT firms and firms largely owned by affiliates. In multivariate test, we find that the ICT firms with higher ownership control disparity are positively associated with future firm value. However, this association is lessened when firms belong to a chaebol group. Based on our findings, we suggest ownership control disparity has an additional positive effect on future firm in high-technology industries. The negative impact of chaebol groups on the association suggests the possibility of diversification discount in business group.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.5-33
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• 2018

본 연구의 목적은 사용자의 정보 서비스 이용행태를 분석하여 검색하는 의도와 관심분야를 국가과학기술표준분류기반으로 파악하고 추적하며, 이를 이용해 과학기술정보를 개인화하는 것이다. 즉 과학기술정보 검색 성능을 개선하여 사용자가 원하는 정보를 탐색하는데 효율성과 만족도를 동시에 충족시키고자 하였다. 실시간 관심분야 추적, 관심태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 개발하여 전문가 실험집단과 통제집단과의 검색 성능 비교를 통해 개인화 정보의 적합성 및 개인화 기능 유용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 개인화 서비스가 비교 대상 서비스보다 검색 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 더 높은 유용성을 제공하는 것을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.67-74
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• 2006

모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권1호
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• pp.81-98
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• 2020

본 연구에서는 남북한 산림과학기술협력에 대비하여 북한의 산림과학 관련 학술지 분석을 통해 북한 산림과학 연구 동향을 분석하였다. 한국과학기술정보연구원(KISTI) 북한과학기술네트워크(NKtech)의 소장 논문을 대상으로 우리나라 국가과학기술표준분류체계를 토대로 임학 관련 주제어를 검색하여 분석 대상 논문을 수집하였다. 총1,389편의 논문을 수집하였으며 북한 산림업 계획 지표를 토대로 산림조성, 보호 및 이용 분야로 분류하여 각 분야별 북한 산림과학 연구 동향을 분석하였다. 2012년 김정은 집권 이후 산림조성 분야에서는 나무모 기르기(양묘)와 임농복합경영 분야의 연구 활동이 활발하였으며 사름률(활착률)을 강조하고 있었다. 산림보호 분야에서는 산림병해충에 대한 노력이 크며 임농복합경영과 풀뚝다락밭을 통해 토양침식을 감소시키려는 노력을 하고 있는 것으로 판단된다. 산림이용 분야에서는 주로 펄프/종이와 버섯 분야에서 연구가 활발함을 확인하였다. 산림경영 분야에서는 '생태정보' 분야의 활동이 눈에 띄게 나타났으며 탄소감축 노력을 확인할 수 있었다. 북한 산림과학 동향을 살펴본 결과 북한의 산림에 대한 관점이 기존의 '자연 개조' 대상에서 '자연 보호'를 함께 수반하는 관리의 대상으로 변화되었다고 보여 진다. 향후 세부 분야별 남북 산림과학 기술 비교 연구와 시기별 북한의 정책방향이 연구 방향에 미친 영향에 대한 분석을 진행할 계획이다. 특히, 남북산림협력사업을 원할히 하기 위해서 남북산림용어사전 편찬이 필요할 것으로 사료된다.

• 생명과학회지
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• 제31권10호
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• pp.960-968
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• 2021

미세조류 연구는 18세기 후반부터 시작된 이후 생물산업에서 가장 중요한 생물자원으로 인식되어 왔다. 특히 미세조류의 산업 활용에 초점을 맞춘 식품/사료 및 생리 활성 화합물에 대한 초기 주요 연구 분야는 현재 대체 에너지 자원, 탄소 배출 저감 및 폐수 처리를 포함한 환경 연구 분야로 더욱 확대되고 있다. 하지만 그 산업적 활용의 중요성에도 불구하고 미세조류 배양의 장기 보존과 관련된 기초 연구 분야는 많은 주목을 받지 못하고 있다. 그러나 생물학적으로 활성을 띄는 안정적인 미세조류 배양체 보존은 이러한 미세조류의 산업적 활용을 더욱 부각시킬 수 있는 핵심적인 성공요소이다. 따라서 본 총설은 조류(algae)의 분류체계에서 가장 큰 분류군을 차지하는 녹조류(Chlorophyceae)를 포함하여 현재까지 개발된 다양한 최첨단 미세조류 냉동보존기술을 조사하였다. 또한, 국내 생물자원은행 및 국제 미세조류 자원은행에 기탁된 생물학적으로 활성을 띄는 미세조류 배양체를 보존·유지하기 수행하고 있는 보존 기술과 함께 동결보존 시 온도조절 효과, 보존제 효과 등 미세조류의 성공적인 동결보존 기술과 관련된 주요 요인들을 조사하였다. 본 연구를 통해 확인된 결과를 살펴보면, 미세조류의 형태 및 생리학적 다양성으로 인해 현재로서는 범용적으로 사용할 수 있는 표준 미세조류 장기 보존 방법이 없다는 것을 확인하였다. 따라서, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 미세조류의 분류학적 체계를 명확하기 위한 종 특이적 바이오마커의 개발과 종 특이적 동결보존 방법에 기반한 체계적인 접근을 위한 기초 연구 분야에 대해 훨씬 더 많은 노력이 필요함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.70-77
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• 2021

본 논문에서는 산업연관표와 한국표준산업분류를 비교하여 4차 산업혁명 관련 산업을 제조업, 정보통신서비스, 금융 및 보험서비스 그리고 과학기술서비스 4부문으로 재분류하였다. 그리고 수요유도형 모형을 이용해 4부문 산업을 외생화하여 경제적 파급효과를 분석하였다. 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과에 대한 분석결과, 제조업, 정보통신서비스 그리고 과학기술서비스 부문에서는 도소매 및 상품중개서비스가 큰 것으로 계측되었고, 금융 및 보험서비스 부문에서는 금융 및 보험서비스가 큰 것으로 분석되었다. 수입유발효과는 4차 산업 모든 부문에서 광산품이 가장 큰 것으로 분석되었다. 전후방연쇄효과 분석결과, 제조업과 정보통신서비스 부문은 경기변동에 민감한 중간수요적 원시사업형이고, 금융 및 보험서비스와 과학기술서비스 부문은 최종수요적 원시사업형임을 확인하였다.