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.
이 연구의 목적은 현재 일본에서 공학 윤리, 기술자 윤리로 대변되는 공학 윤리의 원리에 대한 교육의 상황과 실태에 대한 조사연구로서 여러 가지 출판 자료와 관련된 중요 이슈에 대한 상황을 조사하여 나타낸 것이다. 미국 대학의 경우에는 정규 교과 과정으로 공학 윤리, 혹은 기술자 윤리 교육은 1980년대에 등장하여 현재까지 계속되고 있다. 그러나 일본의 경우 최근 JABEE(일본 기술자 인정기구)의 출현과 더불어 공학 윤리, 기술자 윤리에 대한 교육과 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. 현재 공학 윤리, 기술자 윤리 교육의 목적은 공학을 하는 사람이라면 누구나 갖추어야할 기본 소양으로써 매우 강조하여도 지나치지 않을 만큼 중요한 공학관련 학문의 범주에 들게 되었다. 공학 분야의 윤리교육에 있어서 시작 단계에 있는 우리나라에서는 일본의 기술자 윤리 교육 현황 분석은 좋은 참고가 될 수 있을 것이다.
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.
본 연구는 세계 최대의 의학도서관인 미국 국립의학도서관과 국내 국립의학도서관인 국립의과학지식센터 서비스 비교·분석을 통해 그 개선점 제언을 목적으로 수행되었다. 개선해야 할 핵심적인 서비스는 주제특화 서비스, 지역사회 서비스, 이용자 유형별 서비스, 교육 서비스, 기술 및 시설·공간 서비스, 연구지원 서비스, 마케팅 및 홍보와 협력 서비스이다. 주제특화 서비스와 대국민 서비스는 전문도서관에서도 점차 많은 관심을 가지고 있다. 이용자 유형별 서비스를 통한 접근의 효율성이 필요하며 대상의 제한을 두지 않는 다양한 유형의 교육 서비스도 필요하다. AI, 가상현실 그리고 장애인 지원을 위한 기술·시설·공간 서비스, 연구윤리와 연구 보조금 및 프로그램 중심의 연구지원 서비스, 국내외 관종별도서관, 타 관련 분야 학회, 기관, 지역사회와의 협력 서비스를 통한 마케팅 및 홍보도 필요하다.
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.
최첨단 AI 시스템은 방대한 데이터 수집에서 알고리즘 편향에 이르기까지 많은 윤리적 문제를 드러내고 있다. 이에 본 논문에서는 연합학습과 블록체인을 결합하여, 더 윤리적인 AI 아키텍처를 제안하였다. AI의 윤리성에 관한 중요한 문제들을 논의하고, 문헌조사를 통하여 윤리적 AI 시스템에 대한 요구사항을 연구하고 도출한다. 제안한 아키텍처의 요구사항 만족을 분석하였다. 제안한 AI 구조를 디자인에 채택함으로써 AI 서비스를 보다 윤리적으로 수행할 수 있다.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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