Purpose: The main purpose of this study is to identify the cause and problem of one plagiarism and suggest a solution. Research design, data and methodology: Based on the Center for Research Ethics Information, this study analyzed the total of 17 cases from October 3, 2017 to June 16, 2020. Results: As seen in the case of this study, the Supreme Court's verdict on plagiarism requires clear sources, whether it is plagiarism or self-plagiarism, and the criterion for plagiarism is the time of writing the work, and the final judgment will be conducted by the court. Evidence-based sources indicate that the researcher or professor provides a lot of anticipation to the academic development and readers who read it. In addition, it is necessary to revise and submit the thesis judge's point of view in the thesis for doctoral dissertation within the proper and reasonable scope. The implications are also very large. Lastly, the reason for dismissal of a doctoral dissertation plagiarized at the time of recruitment is recognized Research ethics should be institutionalized in educational institutions or research institutions. Conclusions: Research ethics education should be strengthened in universities and research institutes. Research ethics is a code of ethics that must be ruled by everyone who explores.
The purpose of this study is to investigate and to display circumstances about importance issues connected with various publication data and engineering ethic principle. It is an investigation study about circumstance and actual conditions of engineering ethics education that is spoken by engineering ethics or engineer ethics on present Japan. Engineering ethics principle, or engineer ethics education is continued until present appearing in the 1980s by formal course of study in the case of American university. But, in the case of Japan, along with appearance of JABEE (Japanese Accreditation Board for engineering education), engineering ethics education for engineer is proceeded very intensively. At present, the purpose of engineering ethics education is heard on important engineering literary category so much so that can emphasize very as basic attitude to prepare everybody if it is a person who is to be an engineer. The present condition and circumstance of Japanese engineering ethics education analysis may become good information in the beginning step on ethics principle education of engineering our country.
Park, Jihyeon;Kim, Taeok;Shin, Yulim;Kim, Jiyeon;Choi, Eunjung
Journal of Korea Multimedia Society
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v.23
no.5
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pp.650-657
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2020
The rapid growth of internet users and faster network speed are driving the new ICT services. ICT Technology has improved our way of thinking and style of life, but it has created security problems such as malware, ransomware, and so on. Therefore, we should research against the increase of malware and the emergence of malicious code. For this, it is necessary to accurately and quickly detect and classify malware family. In this paper, we analyzed and classified visualization technology, which is a preprocessing technology used for deep learning-based malware classification. The first method is to convert each byte into one pixel of the image to produce a grayscale image. The second method is to convert 2bytes of the binary to create a pair of coordinates. The third method is the method using LSH. We proposed improving the technique of using the entire existing malicious code file for visualization, extracting only the areas where important information is expected to exist and then visualizing it. As a result of experimenting in the method we proposed, it shows that selecting and visualizing important information and then classifying it, rather than containing all the information in malicious code, can produce better learning results.
As the usage of mobile devices extremely increases, malicious mobile apps(applications) that target mobile users are also increasing. It is challenging to detect these malicious apps using traditional malware detection techniques due to intelligence of today's attack mechanisms. Deep learning (DL) is an alternative technique of traditional signature and rule-based anomaly detection techniques and thus have actively been used in numerous recent studies on malware detection. In order to develop DL-based defense mechanisms against intelligent malicious apps, feeding recent datasets into DL models is important. In this paper, we develop a DL-based model for detecting intelligent malicious apps using KU-CISC 2018-Android, the most up-to-date dataset consisting of benign and malicious Android apps. This dataset has hardly been addressed in other studies so far. We extract OPcode sequences from the Android apps and preprocess the OPcode sequences using an N-gram model. We then feed the preprocessed data into LSTM and apply the concept of Information Gain to improve performance of detecting malicious apps. Furthermore, we evaluate our model with numerous scenarios in order to verify the model's design and performance.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.35
no.1
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pp.243-272
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2024
This study was conducted with the purpose of providing suggestions for improvement through a comparison and analysis of the services of the U.S. National Library of Medicine, the world's largest medical library, and the National Center for Medical Information and Knowledge, Korea's national medical library. Core services that need to be improved are topic-specific services, community services, services by user type, educational services, technology, facility/space services, research support services, and marketing and public relations and cooperation services. Specialized libraries are also increasingly interested in topic-specific services and public services. Efficiency in access through services for each type of user is needed, and various types of educational services that do not limit the target audience are also needed. Marketing through AI, virtual reality, and technology, facility, and space services to support the disabled, research support services centered on research ethics, research grants, and programs, and collaborative services with domestic and international libraries, academic societies, institutions, and local communities in other related fields and publicity are also needed.
This study utilizes social big data to investigate the factors influencing the awareness, attitude, and behavior toward vegan fashion consumption among global and Korean consumers. Social media posts containing the keyword "vegan fashion" were gathered, and meaningful discourse patterns were identified using semantic network analysis and sentiment analysis. The study revealed that diverse factors guide the purchase of vegan fashion products within global consumer groups, while among Korean consumers, the predominant discourse involved the concepts of veganism and ethics, indicating a heightened awareness of vegan fashion. The research then delved into the factors underpinning awareness (comprehension of animal exploitation, environmental concerns, and alternative materials), attitudes (both positive and negative), and behaviors (exploration, rejection, advocacy, purchase decisions, recommendations, utilization, and disposal). Global consumers placed great significance on product-related information, whereas Korean consumers prioritized ethical integrity and reasonable pricing. In addition, environmental issues stemming from synthetic fibers emerged as a significant factor influencing the awareness, attitude, and behavior regarding vegan fashion consumption. Further, this study confirmed the potential presence of cultural disparities influencing overall awareness, attitude, and behavior concerning the acceptance of vegan fashion, and offers insights into vegan fashion marketing strategies tailored to specific cultures, aiming to provide vegan fashion companies and brands with a deeper understanding of their consumer base.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.4
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pp.9-17
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2022
The state-of-the-art AI systems pose many ethical issues ranging from massive data collection to bias in algorithms. In response, this paper proposes a more ethic-friendly AI architecture by combining Federated Learning(FL) and Blockchain. We discuss the importance of each issues and provide requirements for an ethical AI system to show how our solutions can achieve more ethical paradigms. By committing to our design, adopters can perform AI services more ethically.
Purpose: The traditional ethical study only suggests a blurred insight on the research using medical big data, especially in this rapid-changing and demanding environment which is called "4th Industry Revolution." Current institutional/ethical issues in big data research need to approach with the thoughtful insight of past ethical study reflecting the understanding of present conditions of this study. This study aims to examine the ethical issues that are emerging in recent health care big data research. So, this study aims to survey the public perceptions on of health care big data as part of the process of public discourse and the acceptance of the utility and provision of big data research as a subject of health care information. In addition, the emerging ethical challenges and how to comply with ethical principles in accordance with principles of the Belmont report will be discussed. Methods: Survey was conducted from June 3th August to 6th September 2020. The online survey was conducted through voluntary participation through Internet users. A total of 319 people who completed the survey (±5.49%P [95% confidence level] were analyzed. Results: In the area of the public's perspective, the survey showed that the medical information is useful for new medical development, but it is also necessary to obtain consents from subjects in order to use that medical information for various research purposes. In addition, many people were more concerned about the possibility of re-identifying personal information in medical big data. Therefore, they mentioned the necessity of transparency and privacy protection in the use of medical information. Conclusion: Big data on medical care is a core resource for the development of medicine directly related to human life, and it is necessary to open up medical data in order to realize the public good. But the ethical principles should not be overlooked. The right to self-determination must be guaranteed by means of clear, diverse consent or withdrawal of subjects, and processed in a lawful, fair and transparent manner in the processing of personal information. In addition, scientific and ethical validity of medical big data research is indispensable. Such ethical healthcare data is the only key that will lead to innovation in the future.
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