• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.31-53
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• 2021

소셜미디어는 사회적 분위기를 나타내는 지표로서, 비즈니스, 경제, 정치 및 사회 전반을 아울러 다양한 현상들에 대해 분석하기 위한 목적으로 많이 사용되고 있다. 소셜미디어를 이용한 분석들은 사회적 분위기와 관련된 변화의 설명 변수로 활용되어 왔으며, 이에 대한 분석을 소셜 애널리틱스라 부르고 있다. 일반적인 국민들의 법감정과 사회적 분위기에 대한 지표로 활용되고 있는 소셜 애널리틱스를 이용한 연구는 많은 분야에서 이루어지고 있지만, 아직 충분한 연구가 이루어지지 않고 있던 영역이 법과 관련된 영역이다. 이에 본 연구는 대법원 판결과 관련하여 소셜미디어로부터 다양한 정보를 수집하고 소셜미디어가 법적 판결에 미치는 영향, 그 중에서도 한국의 현실에 맞게 상고 기각 여부 및 판결 기간에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구는 법적 판결에 관하여 가장 활발히 소통하는 인터넷 기사 플랫폼을 대상으로 정보들과 댓글 및 대중의 반응에 대한 정보를 수집하여 진행되었다. 소셜미디어를 통해 확인된 대중들의 관심의 증가가 상고 기각 여부 영향을 미치지는 않았지만, 대중의 반응이 부정적일수록 대법원 최종 판결에 이르기까지의 재판 기간이 짧아지는 것을 확인하였다. 따라서, 소셜미디어는 제한적이지만 법적 판결에 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구는 기존의 질적 연구에 의한 사례 연구와 달리, 법적 판결에 대한 소셜미디어의 다양한 정보를 수집하고 그 영향력을 빅데이터 관점에서 분석한 최초의 국내 연구라는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 학술적 목적뿐만 아니라 필드에서도 쓰일 수 있는 법적 판결과 관련된 소셜미디어의 데이터베이스를 구축하였다는 점에서 실무적 의의도 있다고 할 수 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제60권1호
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• pp.1-13
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• 2021

1950년대에 종합적 유해생물관리(IPM)의 개념이 발달하기 시작하여 1960년대에는 경제학적 개념이 해충방제에 포함되기 시작하였다. 1970년대부터 미국과 유럽을 중심으로 종합방제와 관련된 연구가 진행되었다. 우리나라 병해충 종합방제에 관한 연구는 1970년대 감귤해충에 대한 종합방제연구와 통일계 품종의 보급에 따른 수도해충종합방제연구에서 시작되었다. 우리나라 사과 병해충종합관리 연구는 1980년대 화학농약을 이용한 방제 및 약제 저항성 연구, 해충 및 천적생태에 대한 연구, 성페로몬에 대한 연구를 시작으로 진행되었다. 1990년대부터는 농가보급을 위한 IPM 연구사업과 현장실증사업이 병행되었다. 2000년대에는 교미교란제를 중심으로 한 해충예찰과 발생모형 개발, 해충에 대한 DB프로그램 및 정보공유를 위한 네트워크가 구축되었다. 2010년대는 무인예찰 및 자동화기술 개발을 통해 IPM 기술이 확장되고 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.179-188
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• 2021

생물다양성정보학(Biodiversity Informatics)은 정보과학을 생물다양성정보에 접목한 분야로 정이명으로 구성된 학명을 비롯한 종정보를 기초로 일차종발생자료를 구축하고 이를 활용한다. 본 연구에서는 생물다양성 정보의 이용적합도를 기준으로 세계생물다양성정보기구(GBIF)에 출판된 동북아시아 자료의 품질을 BRAHMS 프로그램을 이용하여 평가하고 이를 통해 생물다양성자료 정제의 필요성을 확인하였다. 국립생물자원관, 국립생태원, 국립수목원 등의 국내 생물다양성 관련기관과 더불어 일본, 중국, 대만의 출판 자료는 자료정제과정의 문제로 학명, 지리정보, 채집자, 날짜 등에 대한 오류가 확인된다. 기본적인 속성자료에서 오류가 발생하는 원인은 동아시아의 생물다양성관리기관들이 구조화되지 않은 데이터베이스를 사용하고 평면적인 스프레드시트형 정보를 사용하기 때문이다. 생물다양성 정보 특성상 다양한 정보가 구조화가되지 않을 경우 학명, 인명, 지명, 문헌, 생태정보에 대한 데이터 무결성을 해결하지 못한다. 동아시아 생물다양성정보 관리문제를 극복하기 위해서는 자료의 구조화와 함께 자료정제에 대한 이해도를 높이고, 오류 수정을 위한 지속적인 자료 관리자인 전문 분류학자 양성이 필요하다. 생물다양성 정보관리자는 오류 원인분석을 통해 문서화된 관리 지침을 수정, 추가하는 등 향후 오류 예방을 위한 대책이 필요하며 시스템에 적용시켜야 한다. 이런 모든 과정은 데이터베이스를 기반으로 진행되고 기록되어야 한다. 동아시아의 생물다양성 출판자들은 현재 수준의 단순한 자료구조보다는 생물다양성 정보 관리를 위해 전문적인 선진 프로그램의 사용 혹은 이에 준하는 수준의 고도화된 데이터베이스의 개발이 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권1호
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• pp.35-47
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• 2022

북한의 식량 안보 위기를 개선하기 위해 농자재와 관개시설의 요구도가 적은 감자 재배 면적을 확대하는 것이 유리하다. 특히, 저투입 조건에서 감자의 생산성을 높일 있는 적지를 공간적으로 파악하기 위해 재배 조건과 기후적합도를 동시에 평가할 수 있는 Global Agro-Ecological Zones (GAEZ) 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 데이터베이스에 수록된 감자 위치 자료를 사용하여 10 km 공간해상도를 가진 GAEZ 모형의 적합도 추정값의 분포를 분석하였다. 그 결과 중간정도에 해당하는 적합도 값인 3,333 이상에서 적합도가 0인 지점을 제외한 감자 위치 지점의 90%가 포함되었다. MODIS-IGBP 토지이용자료와 GAEZ Data Portal에서 제공하는 벼 수량 자료를 사용하여 추정된 감자 재배 후보 지역 중에서 적합도가 임계값 이상을 가진 재배적지를 구분한 결과 저투입 조건에서 추정된 재배적지는 실제 북한의 감자 재배지 공간 분포와 유사한 경향이 있었다. 특히, 군 단위의 재배 면적과 재배적지 면적을 비교하여, 재배규모가 큰 지역에서 재배적지의 면적도 넓은 경향을 보임을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 적합도의 임계값을 바탕으로 미래 기후조건에서 추정된 값에 적용하여, 기후변화에 따른 재배지 변동 연구에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 여러 작물의 기후적합도를 함께 고려하여 작부체계를 구성한다면 전반적인 작물 생산성을 높일 수 있을 것으로 사료되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.115-123
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• 2006

최근 국내 건설계약 문화가 선진화 되어가고 클레임 발생 건수가 증가함에 따라 클레임 관리의 중요성이 부각되고 있다. 선진 외국의 경우 분쟁 예방 및 건설 분쟁에 따른 문제점을 최소화하기 위한 클레임 관리 기법의 개발 및 클레임 자료의 데이터베이스화 방안에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔으나, 국내의 경우 최근 클레임 발생 건수의 급속한 증가 추세에도 불구하고 이에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 클레임 판례/사례, 유권해석 및 법률조항의 분석을 통해 규명된 원인요소를 중심으로 클레임의 예방과 해결을 위한 분류체계 및 알고리즘을 개발하고, 웹 및 데이터베이스 기술을 활용하여 건설 프로젝트 참여 주체들이 자신의 클레임 사안들을 보다 쉽게 분석하고 예방과 해결을 위한 의사결정을 지원할 수 있도록 하는 전산화 시스템을 개발하는 것이다. 개발 시스템의 활용을 통해 건설 프로젝트 참여 주체는 클레임 판례/사례, 유권해석, 법률조항, 책임관계 및 타당성 등을 체계적으로 분석하여 예측 가능한 클레임을 사전에 대비하고 발생된 클레임 사안에 효과적으로 대처하여 클레임 처리 업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.382-389
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• 2018

최근 사이버 공격은 다양한 정보시스템에 심각한 피해를 주고 있다. 로그 데이터 분석은 이러한 문제를 해결하는 하나의 방법이다. 보안 로그 분석시스템은 로그 데이터 정보를 수집, 저장, 분석하여 보안 위험에 적절히 대처할 수 있게 한다. 본 논문에서는 보안 로그 분석을 위하여 분산 검색 엔진으로 사용되고 있는 Elasticsearch와 다양한 종류의 로그 데이터를 수집하고 가공 및 처리할 수 있게 하는 Logstash를 사용하여 보안 로그 분석시스템을 설계하고 구현하였다. 분석한 로그 데이터는 Kibana를 이용하여 로그 통계 및 검색 리포트를 생성하고 그 결과를 시각화할 수 있게 하였다. 구현한 검색엔진 기반 보안 로그 분석시스템과 기존의 Flume 로그 수집기, Flume HDFS 싱크 및 HBase를 사용하여 구현한 보안 로그 분석시스템의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 Elasticsearch 기반의 로그 분석시스템을 사용할 경우 하둡 기반의 로그 분석시스템에 비하여 데이터베이스 쿼리 처리시간 및 로그 데이터 분석 시간을 현저하게 줄일 수 있음을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권4호
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• pp.26-39
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• 2016

Korea's main manufacturing industries, which have led its economy for the past three decades, are faced with a serious downturn and loss of competitive advantages due to the current economic depression, China's rise, and the drop of oil prices. Korean business firms must adopt the paradigm shift in their value strategies, along with a government-led industrial restructuring in order to gain sustainable competitive advantages. Business firms allocate their limited resources between value creation and value appropriation, however, what effect does strategic emphasis on value creation versus value appropriation have on a business firm's financial performance? This paper empirically addresses this issue by examining the effect of shifts in strategic emphasis on stock return. Furthermore, this study examines appropriate choices of strategic emphasis to gain differential financial performance. The data set used in this regression analysis comes from the KISLINE database of NICE Information Service. The variables that form the basis of this analysis are stock return, ROA, and Strategic Emphasis [(advertising expenditures-R&D expenditures)/assets]. The interactive effect with situational factors regarding the firm and the type of technological environment in which the firm is operating was also analyzed. Our results show that investors acknowledge a shift of strategic emphasis as a sign of stock valuation. In comparison to US, Korean business firms have weak value creation capabilities in high-technology industries, and weak value appropriation capabilities in low-technology industries. This proves Korean firms are fast followers in the global market. Our findings suggest that Korean firms have to adopt a balanced value strategy, nurturing value creation and developing value appropriation for overcoming the current economic downturn and becoming a first mover in the dawn of "Industry 4.0."

• 전기학회논문지
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• 제57권3호
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• pp.514-517
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• 2008

Ubiquitous healthcare (U-healthcare) system is one of potential applications of embedded system. Conventional U-healthcare systems are used in health monitoring or chronic disease care based on measuring and transmission of various vital signs. However, future U-healthcare system can be of benefit to more people such as stroke patients which have limited activity by providing them proper medical care as well as continuous monitoring. Recently, an electric brain stimulation treatments have been found to be a better way compared to conventional ones and many are interested in using the method toward the treatment of stroke. In this study, we proposed a remote medical treatment system using ZigBee-based wireless electric brain stimulator that can help them to get a treatment without visiting their doctors. The developed remote medical treatment system connects the doctors to the brain stimulator implanted in the patients via the internet and ZigBee communication built in the brain stimulator. Also, the system receive personal information of the connected patients and cumulate the total records of electric stimulation therapy in a database. Doctors can easily access the information for better treatment planning with the help of graphical visualization tools and management software. The developed remote medical treatment system can extend their coverage to outdoors being networked with hand-held devices through ZigBee.

• 생명과학회지
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• 제14권6호
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• pp.997-1002
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• 2004

이 논문은 단백질의 기능분석을 위해 핵심적으로 요구되는 단백질 상호작용 관계정보 및 기능정보 등을 체계적으로 제공할 수 있는 WASPIFA (Web-based Assistant System for Protein-protein Interaction and function Analysis) 시스템에 대해서 다루고 있다. WASPIFA 시스템은 특정 분야에 국한해서 단편적 정보를 제공하는 기존의 단백질 기능 및 상호작용 분석 시스템과는 달리 분석하고자 하는 서열의 종합적인 정보 즉, 기능정보 및 주석정보, 도메인 정보, 상호작용 관계정보 등을 제공한다. 일반 검색 및 분석 시스템에서 제공하지 못하는 종합적인 정보들은 다양한 전처리 과정을 통해서 얻어진 데이터 및 정보 등을 시스템 내에 로컬 데이터베이스화해 놓은 것이다. 최종 사용자는 종합적인 정보를 통해서 올바른 평가와 판단을 통해서 효과적인 단백질 상호작용 분석과 기능분석을 행할 수 있다. 또한 자동관리 및 데이터 갱신 기능을 갖추고 있어 시스템 관리자가 효율적으로 시스템을 유지 및 관리할 수 있다.

• 한국임상약학회지
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• 제27권4호
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• pp.221-227
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• 2017

Background: As personalized healthcare industry has attracted much attention, big data analysis of healthcare data is essential. Lots of healthcare data such as product labeling, biomedical literature and social media data are unstructured, extracting meaningful information from the unstructured text data are becoming important. In particular, text mining for adverse drug reactions (ADRs) reports is able to provide signal information to predict and detect adverse drug reactions. There has been no study on text analysis of expert opinion on Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) databases in Korea. Methods: Expert opinion text of KAERS database provided by Korea Institute of Drug Safety & Risk Management (KIDS-KD) are analyzed. To understand the whole text, word frequency analysis are performed, and to look for important keywords from the text TF-IDF weight analysis are performed. Also, related keywords with the important keywords are presented by calculating correlation coefficient. Results: Among total 90,522 reports, 120 insulin ADR report and 858 tramadol ADR report were analyzed. The ADRs such as dizziness, headache, vomiting, dyspepsia, and shock were ranked in order in the insulin data, while the ADR symptoms such as vomiting, 어지러움, dizziness, dyspepsia and constipation were ranked in order in the tramadol data as the most frequently used keywords. Conclusion: Using text mining of the expert opinion in KIDS-KD, frequently mentioned ADRs and medications are easily recovered. Text mining in ADRs research is able to play an important role in detecting signal information and prediction of ADRs.