연구자들이 국외 생명과학관련 문헌정보를 찾으려면 PubMed와 같은 세계적인 문헌정보서비스를 많이 이용하며, 국내 생명과학관련 문헌정보를 찾으려면 KISTI 학회마을, KoreaMed 등 여러 사이트를 방문해야 한다. 이에 생명과학관련 연구를 원활히 수행할 수 있도록 생명정보 데이터베이스와 분석도구를 서비스하고 있는 KISTI 바이오인포매틱스센터(CCBB) 홈페이지에서 인터넷상의 Open Access 문헌정보와 국내 학회정보를 수집하여 메타 데이터베이스를 구축하여 서비스하고자 한다. 또한 생명과학 관련 주제별 Open Archiving 커뮤니티의 구성과 운영을 통한 연구자간의 정보교환을 유도하고, 더불어 논문뿐만 아니라 세미나, 연구노트 등의 최신의 연구정보를 공유할 수 있도록 본 프로토타입 시스템을 설계하였다.
공격자의 주요 목적은 원격 호스트의 제어 권한을 얻는 것이다. 이것은 공격자가 원격호스트의 컨트롤 플로를 변경시켜 악의적인 코드를 임의로 실행시킬 수 있는 취약한 서비스가 존재하기 때문에 가능하다. 공격자들이 원격 호스트의 제어 권한을 얻기 위한 일반적인 방법은 취약한 서비스를 대상으로 쉘코드(shellcode) 전송을 통해서이다. 네트워크 기반 최신의 공격 탐지 기술들이 점점 사용영역을 넓혀가면서 이를 회피하기 위해 쉘코드들도 진화를 계속하고 있으며, 최근 2~3년 전부터 폴리몰픽(polymorphism)과 메타몰픽(metamorphism) 기법의 사용이 활발해지고 있다. 본 고에서는 이중, 쉽게 이용할 수 있는 엔진들이 많이 알려져 있어 그 예상 피해가 심각하리라 생각되는 폴리몰픽 형태의 쉘코드가 가지는 특징 및 이를 탐지하기 위한 최신 기술들을 소개한다.
최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.
인터넷과 대용량 데이터베이스가 정보검색환경을 주도하게 되면서 이용자가 원하는 정보를 효율적으로 찾을 수 있는 강력한 검색도구가 요구되었다. 정보시각화 기법은 이러한 요구에 부응하여 개발된 것으로 복잡하고도 대규모의 데이터를 의미적으로 그리고 조직적으로 보여주는 시각표상 기법이라 할 수 있다. 본 연구는 정보검색시스템에서 다각적으로 응용되고 있는 정보시각화 기법을 조사 분석하였다. 그 결과, 첫째 연구결과 데이터, 검색대상인 문헌, 검색결과로 나타난 검색정보를 시각화 대상으로 하여 연구가 진행되고 있었다. 둘째, 이용자의 상호작용과 항해를 수월하게 하는 정보시각화 기법으로는 줌과 팬기법, focus+ context기법, 점증탐사기법, 클러스터링 기법 둥을 들 수 있다. 셋째, 이용자에게 실제 시각메타포로 보여주는 방식으로 선형구조 표현방식, 계층구조 표현방식, 네트워크구조 표현방식, 벡터분산구조 표현방식을 찾아볼 수 있었다. 정보검색시스템에 계속적으로 정보시각화 기법이 응용되고 구현되기 위해서는 기존 기법의 평가와 이용자 요구분석이 수행되어야 하므로 본 연구의 결과 또한 새로운 시각화 인터페이스 개발에 도움이 될 것으로 본다.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
이 연구의 목적은 KISTI의 정보유통 관련 부서들이 채택하고 있는 지식정보의 표준 및 기술 활용실태와 문제점을 파악하여, 향후의 국가 지식정보 표준화 기반구축의 기반자료를 수집하는 것이다. 데이터의 수집은 설문조사와 인터뷰를 통하여 수행되었고, 주요한 분석의 내용은 데이터 관리, 교환 및 통신 네트워크 운영의 표준화의 측면에서 검토되었다. 총 50종의 원내 DB 운영 체제 및 소프트웨어 활용과 표준의 활용 현황 분석에서 시급히 추진할 표준화의 과제는 과학기술분류, 메타데이터, 데이터 모델링, 데이터 포맷 및 DBMS, 과학기술용어, 검색프로토콜 등으로 나타났다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
MANET( Mobile Ad Hoc Network)은 노드들의 자유적인 이동을 지원하고, 고정된 인프라에 의존하지 않으며, 신속한 네트워크 구축이 가능한 점 등 다양한 장점들이 있는 반면 보안에 있어서는 많은 문제점이 존재한다. 특히 보안에 있어서 기존의 전통적인 인증서비스는 안전성, 확장성, 가용성 등의 이유로 MANET 환경에는 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 MANET상의 인증서비스에서 Secret Sharing방식과 Threshold Digital Signature방식을 이용하여 안전하고, 효과적인 분산 인증서비스를 제안하였다. 제안된 분산 인증서비스 방안에서는 MANET을 구성하고 있는 모바일 노드들 중 일정한 수량의 안전성이 비교적 높은 노드들을 특권노드로 설정하고, 이러한 특권노드들로부터 인증서 발급이 진행된다. 인증서발급의 역할을 특권노드들에게 부여한 분산 인증시스템은 기존의 Centralized Architecture, Hierarchical Architecture에서 노드 하나의 침해로 인해 네트워크 전체의 보안에 손상을 입히는 문제점을 해결하였으며, 개인키에 대한 부분 비밀정보들을 가지고 있는 노드의 수가 줄어들면서 기존의 Fully Distributed Architecture에서의 개인키 노출 위험성을 줄여준다. 네트워크 시뮬레이션을 통해서 제안한 인증서비스 방식의 성능, 가용성을 평가하였으며, 시스템 파라메타간의 관계를 분석하였다.
디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.
Kwan Hong;Young June Choe;Young Hwa Lee;Yoonsun Yoon;Yun-Kyung Kim
Pediatric Infection and Vaccine
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제31권1호
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pp.55-63
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2024
목적: 수두 감염에 대한 백신 효과성을 높이기 위해 수두백신 2회접종 전략이 여러 국가에 도입이 되었다. 본 연구에서는 Bayesian 모델을 통해 수두 예방 접종 전략의 종합적인 평가와 효과를 제공하고자 한다. 방법: 체계적 문헌고찰을 통해 수집된 연구에 대해 1회 및 2회 접종, 인구특성 및 관심대상결과와 같은 결과값들을 수집했다. 다양한 접종 횟수를 포함하는 연구의 경우 동일한 투여 횟수에 대한 데이터를 하나의 그룹으로 집계했다. 수두 백신의 1회 및 2회 접종의 예방 효과는 오즈 비 (OR) 및 해당하는 95% 신뢰 구간 (95% CI)을 기준으로 평가하였다. 결과: 문헌 검색을 통해 총 903개의 연구가 검색되었고, Bayesian 네트워크 메타 분석을 위해 25개의 개입 또는 관찰 연구가 선택되었다. 총 49,265명의 관찰 대상자가 이 연구에 포함되었다. 미접종군과 비교하여, 모든 수두 감염의 OR은 각각 2회 및 1회 접종에 대해 0.087 (95% CI, 0.046-0.164) 및 0.310 (95% CI, 0.198-0.484)이었으며, 이는 각각 1회 및 2회의 VE가 각각 69.0% (95% CI, 51.6-81.2) 및 91.3% (95% CI, 83.6-95.4)에 해당한다. 결론: 체계적인 검토 및 네트워크 메타 분석 결과, 2회 접종 백신 전략은 수두 감염 부담을 크게 감소시키는 것을 확인하였고, 2회 접종을 받은 어린이들은 1회 접종을 받은 어린이들보다 수두 감염 위험이 낮았으며, 유행 발생 시 더 나은 보호를 받는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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