• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.87-95
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• 2019

점차 고도화되는 사이버 공격에 의한 많은 침해사고로 피해가 증가하고 있다. 많은 기관 및 기업체에서는 사고 탐지를 위한 인프라만에 많은 자원을 투자하기에 초기대응에 미흡하다. 침해사고의 초기대응은 공격의 유입경로 파악이 우선이며, 이루어지고 있는 많은 사이버 공격은 소프트웨어 취약점을 대상으로 하고 있다. 따라서, 소프트웨어 취약점을 대상으로 윈도우 시스템의 아티팩트를 분석하고, 분석한 데이터를 분류하면 신속한 초기대응에 활용할 수 있다. 그러므로 소프트웨어 별 공격 유입 시 남는 아티팩트를 분류하여 침해사고 분석 시에 활용할 수 있는 아티팩트 그룹핑을 제시한다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제30권4호
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• pp.309-319
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• 2022

Metabolic bone diseases are serious health issues worldwide, since several million individuals over the age of 50 are at risk of bone damage and should be worried about their bone health. One in every two women and one in every four men will break a bone during their lifetime due to a metabolic bone disease. Early detection, raising bone health awareness, and maintaining a balanced healthy diet may reduce the risk of skeletal fractures caused by metabolic bone diseases. This review compiles information on the most common metabolic bone diseases (osteoporosis, primary hyperparathyroidism, osteomalacia, and fluorosis disease) seen in the global population, including their symptoms, mechanisms, and causes, as well as discussing their prevention and the development of new drugs for treatment. A large amount of research literature suggests that balanced nutrition and balanced periodic supplementation of calcium, phosphate, and vitamin D can improve re-absorption and the regrowth of bones, and inhibit the formation of skeletal fractures, except in the case of hereditary bone diseases. Meanwhile, new and improved drug formulations, such as raloxifene, teriparatide, sclerostin, denosumab, and abaloparatide, have been successfully developed and administered as treatments for metabolic bone diseases, while others (romososumab and odanacatib) are in various stages of clinical trials.

• 대한의생명과학회지
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• 제29권3호
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• pp.178-183
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• 2023

Natural killer (NK) cells are innate cytotoxic lymphoid cells that actively prevent neoplastic development, growth, and metastatic dissemination in a process called cancer immunosurveillance. Regulation of the cytotoxic activity of NK cells relies on integrated interactions between inhibitory receptors and numerous activating receptors that act in tandem to eliminate tumor cells efficiently. Conventional chemotherapy is designed to produce an anti-proliferative or cytotoxic effect on early tumor cell division. Therapies designed to kill cancer cells and simultaneously maintain host anti-tumor immunity are attractive strategies for controlling tumor growth. Depending on the drug and dose used, several chemotherapeutic agents cause DNA damage and cancer cell death through apoptosis, immunogenic cell death, or other forms of non-killing (i.e., mitotic catastrophe, senescence, autophagy). Among stress-induced immunostimulatory proteins, changes in the expression levels of NK cell activating and inhibitory ligands and tumor cell death receptors play an important role in the detection and elimination by innate immune effectors including NK cells. Therefore, we will address how these cytotoxic lymphocytes sense and respond to high and low concentrations of drug-induced stress to the drug cisplatin, among the various types of drugs that contribute to their anticancer activity.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제46권2호
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• pp.137-142
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• 2003

목 적 : 신생아기의 뇌파검사가 대뇌질환에 얼마나 예민한 검사인가를 조사하고, 초음파 검사와 비교하여 얼마나 예민하고 특이도가 높은 검사 방법인지를 조사하였다. 그리고 뇌파검사가 신생아의 신경학적 예후를 평가하는데 얼마나 가치가 있는지를 조사하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 신경계 질환의 기능평가를 위하여 뇌파검사를 시행한 87명의 신생아를 대상으로 하였으며 출생 후 3일 이내에 뇌파검사를 시행하였다. 출생 후 3일 이내에 시행한 초기 뇌 초음파검사 소견을 7일 이후에 시행한 자기공명영상검사 또는 초음파검사 소견과 비교하였다. 결 과: 뇌파 검사는 신생아의 뇌손상을 진단하는데 초음파 검사보다 높은 감수성과 특이성을 보이는 것으로 나타났다. 신경학적 예후에 대한 뇌파 소견의 감수성은 경증의 장애에 대해서는 91.7%, 중등도 이상의 장애에 대해서는 100.0%로 나타났으나, 초기 초음파 소견은 각각 20.8%, 18.8%로 나타났다. 결 론 : 뇌파검사는 신생아의 뇌손상을 진단하는데 민감한 검사이고, 후기 신경학적 예후를 예측하는데 유용한 검사로 사료된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.61-72
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• 2020

The fear of crime, discussed in the early 1960s in the United States, is a psychological response, such as anxiety or concern about crime, the potential victim of a crime. These anxiety factors lead to the burden of the individual in securing the psychological stability and indirect costs of the crime against the society. Fear of crime is not a good thing, and it is a part that needs to be adjusted so that it cannot be exaggerated and distorted by the policy together with the crime coping and resolution. This is because fear of crime has as much harm as damage caused by criminal act. Eric Pawson has argued that the popular impression of violent crime is not formed because of media reports, but by official statistics. Therefore, the police should watch and analyze news related to fear of crime to reduce the social cost of fear of crime and prepare a preemptive response policy before the people have 'fear of crime'. In this paper, we propose a deep - based news classification system that helps police cope with crimes related to crimes reported in the media efficiently and quickly and precisely. The goal is to establish a system that can quickly identify changes in security issues that are rapidly increasing by categorizing news related to crime among news articles. To construct the system, crime data was learned so that news could be classified according to the type of crime. Deep learning was applied by using Google tensor flow. In the future, it is necessary to continue research on the importance of keyword according to early detection of issues that are rapidly increasing by crime type and the power of the press, and it is also necessary to constantly supplement crime related corpus.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권2호
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• pp.1111-1114
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• 2013

Background: For early detection of renal damage during the usage of cisplatin based chemotherapy, changes in renal function should be monitored carefully. In recent years, neutrophil gelatinase-associated lipocalin, a small polypeptide molecule, has shown promise as a marker of acute renal failure. The aim of this present study was to assess possible risk prediction of cisplatin-induced nephrotoxicity using serum NGAL. Materials and Methods: A total of 34 consecutive patients with documented serum creatinine at least 24 hours before every cycle of cisplatin-based chemotherapy were included in the study. Demographic and medical data including age, performance status, tumor characteristics and comorbid diseases were collected from medical charts. Renal function was evaluated at least 48 hours before the treatment and at the end of the treatment based on the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) formula. Before and after cisplatin infusion serum NGAL levels were measured for the first and 3rd cycles of chemotherapy. Results: The median age of the study population was 54 (32-70) years. Fifteen patients (41.1%) were treated on an adjuvant basis, whereas 19 patients (58.9%) were treated for metastatic disease. There was no correlation of serum NGAL levels with serum creatinine (r=0.20, p=0.26) and MDRD (r=-0.12, p=0.50) and creatinine clearance-Cockcroft-Gault (r=-0.22, p=0.22) after cisplatin infusion at the end of the 3rd cycle of chemotherapy. Conclusions: In our study, serum NGAL levels were not correlated with the cisplatin induced nephrotoxicity. Further prospective studies are needed to conclude that serum NGAL level is not a good surrogate marker to predict early cisplatin induced nephrotoxicity.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.75-93
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• 2007

본 연구는 900MHz와 2.4GHz의 주파수 대역을 갖는 각각의 센서노드를 무선개인네트워크로 연결하여 불국사의 문화유산을 보호하기 위한 화재조기감지시스템을 구축한 결과에 기반을 두고 있다. 본 연구에서는 먼저 유비쿼터스 센서네트워크에 기반을 둔 문화재관리를 위한 요구사항을 분석하고, 문화재관리에서 필수적인 화재감시 및 조기탐지를 위해 적용한 U-불국사의 개발 사례를 제시한다. 이 사례는 U-불국사의 실현이라는 시간에 따라 변형 또는 훼손되는 각각의 유형문화재에 대한 정보를 실시간 온라인으로 입수하여 이를 토대로 과학적으로 문화재를 관리할 수 있는 시스템인 U-문화재관리와 이들 문화유산에 대한 정보를 현장에서 휴대 단말기로 제공해 주는 U-관광 프로젝트의 초기단계로서 수개월간의 시험운영하고 있는 것이다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.89-89
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• 2022

Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.626-632
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• 2017

최근의 해마다 발생하는 자연재해를 살펴보면 사망, 실종과 같은 심각한 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해가 동반된다. 이를 극복하기 위해 사회적, 경제적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반의 자연재난 감시 및 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 제안하는 플랫폼은 무인기에 탑재된 다중 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 재난 영상의 획득, 분석, 대응을 수행하는 재난 감시 및 대응 플랫폼의 세부 기능들에 대해서 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반의 산불 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거로부터 반복적으로 발생하는 재난이 촬영된 영상 정보를 사전에 미리 학습함으로써, 새롭게 획득한 재난 영상에 대한 재난 발생 여부를 판단한다. 제안하는 산불 영상 분석 알고리즘에 대한 실험 결과를 확인하여 제안하는 기법의 성능을 검증한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.134-139
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• 2019

현대 사회의 발전이 급속하게 진행됨에 따라 이를 뒷받침 하는 사회 전반의 기술들도 전보다 한층 진보되고 지능화되고 있다. 특히 보안 분야에서도 기존의 공격보다 더 정교하고 지능화된 공격들이 새로 생성되고 있고 그 피해 상황도 전보다 몇 배나 크게 발생되고 있다. 기존의 침입에 대한 분류체계를 현시점에 맞게 재정립하고 분류할 필요가 있고, 현재 작동하고 있는 침입탐지 및 감지 시스템들에 이런 분류체계를 적용하여 지능화된 침입에 능동적으로 대응하여 침입 피해를 최소화하는 것이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 지능적인 공격에 의해 발생하는 침입 유형을 분석하여, 목적하는 시스템의 서비스 안전성, 신뢰성, 가용성을 보장하기 위한 새로운 침입 상황분류 모델을 제안하고, 이 분류 모델을 사용하여 조기에 침입을 감지하여 침입 피해를 최소화하고 보다 능동적인 대응이 가능한 스마트한 침입 인지 시스템을 설계하고 구현하는 연구에 토대를 마련한다.