• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2009년도 추계학술대회 초록집
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• pp.208-208
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• 2009

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.247-249
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• 2020

4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제21권1호
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• pp.66-73
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• 1993

오랜 세월 동안 저온환경으로 유지된 남극생태계에서 원유분해능을 나타내는 저온성 세균을 24균주 분리하여 그 중 분해능이 우수한 균주를 선발하였고, 그 중 활성이 가장 높은 A1-1을 선발하여 동정한 결과 Acinetobacter calcoaceticus로 밝혀졌다. A.calcoaceticus A1-1에는 분자량 약 110Md인 plasmid 하나만이 확인됐으며 mitomycin에 의한 plasmid curing은 transfer를 계속할수록 또는 온도를 상승시킬수록 curing의 빈도가 높았다. plasmid가 제거된 균주의 탄화수소 분해능 실험결과 저온성 세균 A. calcoaceticus A1-1의 alkane 화합물 이용능력은 plasmid에 유전정보가 있음을 시사했다. 또한 본 균주의 plasmid 안정성은 세 번째 transfer 후에도 90%정도의 안정성을 보여주었고 항생제 중 ampicillin에 대한 내성을 나타내었고 streptomycin, chloramphenicol, kanamycin, tetracycline에 대해서는 감수성을 나타내었다. 이와같은 결과들은 A. calcoaceticus A 1-1가 매우 안정적이며 항새제 내성과 관련이 있는 유류이용에 관여하는 프라스미드를 갖고 있음을 시사한다.

• 한국해양공학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-434
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• 2019

Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1375-1380
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• 2021

우리나라는 재난안전통신망 개통 초기로 응용서비스 앱에 대한 보안 대응은 아직은 미흡한 실정이기에, 이에 대한 선제적 보안 대응이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 재난안전통신망에서 앱을 유통하는 앱 스토어와 전용 단말에서 앱이 동작되는 안드로이드 운영체제에 대한 잠재적 취약점을 사전 예방하고자 '재난안전망 앱 보안 체계 구축'을 제안하였다. 응용서비스 앱이 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하고자 하기 위해서는, 우선 악성 및 정상 앱에 대한 데이터 셋을 구축하여 피쳐를 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행한다. 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우에 대해서 '안전 앱 인증서'를 인증하여 공인 앱에 대한 신뢰성을 확보한다. 궁극적으로 재난안전통신망 앱의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱의 재난안전 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 통신망의 안전성을 확보할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.322-323
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• 2022

정수장의 최적화 운영을 위하여 가장 필요한 것은 수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 한다. 정수장의 수량 예측 중 에너지 최적화 운영의 관점에서 필요한 단기 수요예측은 시계열 분석, 회귀분석 및 신경망 알고리즘을 이용하여 계절별, 주요 기간별, 지역 특성별 등을 고려하여 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 순환적 신경회로망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units) 등의 AI 기반 복합센서 적용성 분석을 통한 에너지 관리 방안에 대하여 분석하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.143-153
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• 2022

With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.245-252
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• 2023

본 연구는 초등학교 정보 교과의 신설을 위해 초등교사의 컴퓨팅 역량에 따른 교과 신설에 대한 인식과 방법을 분석하였다. 먼저 초등 정보교과의 신설 필요성과 그에 따른 시수, 확보방안 등의 설문을 개발하였고 전국의 초등교사 166명을 대상으로 자료를 수집하였다. 분석 결과 컴퓨팅 역량과 심화전공에 따른 정보교과 신설에 대한 의견의 차이를 보였다. 또한 교과의 성격, 수업 시수, 시수확보 등에서도 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교에서 정보교과를 신설하기 위해서는 컴퓨팅 역량이 낮거나 컴퓨터 관련 전공을 하지 않는 교사를 대상으로 그 필요성과 인식의 제고를 위한 방안을 마련되어야 함을 발견하였다. 본 연구 결과가 많은 초등 교사들이 정보교과의 신설의 필요성과 중요성을 인식하고 향후 2025교육과정 개정 이후 SW와 AI를 포함하는 정보교과가 초등교육과정에 신설되는데 도움이 되기를 기대한다.

• 보건행정학회지
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• 제33권4호
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• pp.479-488
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• 2023

Background: By applying the suggested criteria for needs-based chronic medical care and long-term care delivery system for the elderly, the current status of delivery system was identified and regional delivery systems were categorized according to quantity and quality of delivery system. Methods: National claims data were used for this study. All claims data of medical and long-term care uses by the elderly and all claims data from long-term care hospitals and nursing homes in 2016 were analyzed to categorize the regional medical and long-term care delivery system. The current status of the delivery system with a high possibility of transition to a needs-based appropriate delivery system was identified. The necessary and actual amount of regional supply was calculated based on their needs, and the structure of delivery systems was evaluated in terms of the needs-based quality of the system. Finally, all regions were categorized into 15 types of medical and care delivery systems for the elderly. Results: Of the total 55 regions, 89.1% of regions had an oversupply of elderly medical and care services compared to the necessary supply based on their needs. However, 69.1% of regions met the criteria for less than two types of needs groups, and 21.8% of regions were identified as regions where the numbers of institutions or regions with a high possibility of transition to an appropriate delivery system were below the average levels for all four needs groups. Conclusion: In order to establish an appropriate community-based integrated elderly care system, it is necessary to analyze the characteristics of the regional delivery system categories and to plan a needs-based delivery system regionally.

• Animal Bioscience
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• 제37권2_spc호
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• pp.337-345
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• 2024

Ruminants possess a specialized four-compartment forestomach, consisting of the reticulum, rumen, omasum, and abomasum. The rumen, the primary fermentative chamber, harbours a dynamic ecosystem comprising bacteria, protozoa, fungi, archaea, and bacteriophages. These microorganisms engage in diverse ecological interactions within the rumen microbiome, primarily benefiting the host animal by deriving energy from plant material breakdown. These interactions encompass symbiosis, such as mutualism and commensalism, as well as parasitism, predation, and competition. These ecological interactions are dependent on many factors, including the production of diverse molecules, such as those involved in quorum sensing (QS). QS is a density-dependent signalling mechanism involving the release of autoinducer (AIs) compounds, when cell density increases AIs bind to receptors causing the altered expression of certain genes. These AIs are classified as mainly being N-acyl-homoserine lactones (AHL; commonly used by Gram-negative bacteria) or autoinducer-2 based systems (AI-2; used by Gram-positive and Gram-negative bacteria); although other less common AI systems exist. Most of our understanding of QS at a gene-level comes from pure culture in vitro studies using bacterial pathogens, with much being unknown on a commensal bacterial and ecosystem level, especially in the context of the rumen microbiome. A small number of studies have explored QS in the rumen using 'omic' technologies, revealing a prevalence of AI-2 QS systems among rumen bacteria. Nevertheless, the implications of these signalling systems on gene regulation, rumen ecology, and ruminant characteristics are largely uncharted territory. Metatranscriptome data tracking the colonization of perennial ryegrass by rumen microbes suggest that these chemicals may influence transitions in bacterial diversity during colonization. The likelihood of undiscovered chemicals within the rumen microbial arsenal is high, with the identified chemicals representing only the tip of the iceberg. A comprehensive grasp of rumen microbial chemical signalling is crucial for addressing the challenges of food security and climate targets.