본 연구에서는 LC-MS/MS를 이용한 블루베리의 methanol과 ethyl acetate 추출 분획에 존재하는 대사체의 분석을 통해 효율적인 대사체 profiling의 가능성을 탐색하였다. LC-MS/MS에서 검출되는 대사체를 통계 처리한 결과, methanol 추출 분획에서는 5-O-feruloylquinic acid, malvidin hexoside, malvidin-3-arabinoside, petunidin-3-arabinoside, delphinidin hexoside, delphinidin, petunidin hexoside와 같은 안토시아닌 계열의 화합물들이 존재하였고, ethyl acetate 분획에서는 chlorogenic acid, chlorogenic acid dimer, 6,8-di-C-arabinopyranosylluteolin, luteolin과 같은 플라보노이드 계열의 화합물이 검출되었다. 본 연구는 기존 연구와 달리 대사체학 기법을 이용한 블루베리 추출물 전체 대사물질의 profiling을 시도한 최초의 연구로서 블루베리에 함유된 유용 성분의 스크리닝 등 향후 응용 연구에 유용한 기반으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 학문의 지적 구조를 분석하는 새로운 분석기법인 저자프로파일링분석과 전통적인 분석기법인 저자동시인용분석을 비교하여 분석함으로써 국내 연구환경에 맞는 지적 구조 분석 방법을 제안하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 인용색인을 이용하지 않고 학문의 지적 구조를 분석할 수 있는 텍스트마이닝을 이용한 저자프로파일링분석을 통하여 새로운 지적 구조 방법의 유용성을 확인하 고자 하였다. 분석대상 학술지는 "대한건축학회 논문집 - 계획계"를 대상으로 하였다.
프로파일링 기반 추천 서비스는 이용자 측면에서는 개인에게 특화된 콘텐츠를 쉽게 접근하는 편의를 제공하고, 기업 측면에서는 중요한 수익모델을 제공하고 있다. 이러한 추천 서비스의 효용에도 불구하고, 개인정보 침해 문제, 소비자 선택권 제한 등의 이슈가 대두되고 있어, 프로파일링 추천 서비스에 대한 일정한 규제 움직임이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 규제 실효성 및 부작용에 대한 면밀한 검토 없이 규제를 도입할 경우, 글로벌 시장에서 국내 기업의 경쟁력 약화라는 우려가 확산되고 있다. 본 연구는 프로파일링 기반 추천 서비스를 제공하는 기업들이 규제 움직임을 어떻게 인식하고 있는지를 조사하여 체계적으로 분석하였다.
The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and its determinants of the regional public hospitals. We utilize 34 regional public hospital's panel data for 6 years from 2003 to 2008. We use DEA(Data Envelopment Analysis)-CCR, BCC model, DEA/Window model, and DEA Profiling. The empirical results show the following findings. First, technical efficiency shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, DEA/Window results show that the stable dissimilarity by standard deviation, LDP of CCR. Third, the results of partial efficiency by DEA Profiling show that increase efficiency depends on the number of beds, doctors, and nurses.
이 연구에서는 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 인접 학문과의 연관성을 바탕으로 한국어교육학의 정체성을 분석하고자 하였다. 먼저, 한국어교육학, 국어교육학, 국어학 학술지의 논문에서 추출한 주제어를 기반으로 저널 프로파일링 분석을 수행하였고 그 결과 한국어교육학 분야의 학술지들이 하나의 독립된 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 그리고 학문 분야 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 학문 분야 간 관계를 분석한 결과 한국어교육학이 국어학보다 국어교육학과 더 큰 유사성을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 동시출현단어 분석을 통해 세 학문 분야의 지적 구조를 비교 분석하였다. 이를 통해 한국어교육학에서만 출현한 주제들을 확인함으로써 인접학문들과의 관계 속에서 한국어교육학이 드러내는 정체성을 파악할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2781-2800
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2016
Emerging attacks aim to access proprietary assets and steal data for business or political motives, such as Operation Aurora and Operation Shady RAT. Skilled Intruders would likely remove their traces on targeted hosts, but their network movements, which are continuously recorded by network devices, cannot be easily eliminated by themselves. However, without complete knowledge about both inbound/outbound and internal traffic, it is difficult for security team to unveil hidden traces of intruders. In this paper, we propose an autonomous anomaly detection system based on behavior profiling and relation mining. The single-hop access profiling model employ a novel linear grouping algorithm PSOLGA to create behavior profiles for each individual server application discovered automatically in historical flow analysis. Besides that, the double-hop access relation model utilizes in-memory graph to mine time-sequenced access relations between different server applications. Using the behavior profiles and relation rules, this approach is able to detect possible anomalies and violations in real-time detection. Finally, the experimental results demonstrate that the designed models are promising in terms of accuracy and computational efficiency.
본 연구는 문헌정보학 측면에서 국내 독서 및 독서교육 분야의 연구 영역 및 동향을 분석하여 향후의 연구방향을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 첫째, 1935년부터 2011년까지 발표된 국내 연속간행물 기사 1,465건을 대상으로 생산성 측면에서 국내 독서 및 독서교육 분야 연구의 개괄적인 현황을 파악하기 위한 기본 분석을 수행하였다. 둘째, 2000년부터 2011년까지 발표된 국내 학술지 논문 652건을 대상으로 텍스트 마이닝 분석기법의 하나인 저자 프로파일링을 이용하여 지적구조를 분석하였다. 셋째, 기본분석 및 지적구조 분석의 결과로서 국내 독서 및 독서교육 분야의 구체적인 연구 영역 및 동향에 기초하여 향후의 연구방향을 제시하였다.
Impurity profiling analysis of methamphetamine seized in Korea was investigated for the evidential and intelligent purpose. Samples were extracted with ethylacetate which contai ns internal standard of dioctylsebacate under basic condition and extracts were analyzed by GC-FID. Ephedrine, chloroephedrine & 1,2-dimethyl-3-phenylaziridine were identified impurities in illicit methamphetamine by GC-MS. These impurities revealed that most of abused methamphetamine in Korea were synthesized from ephedrine as a starting material. For the classification of samples. firstly, 24 impurity peaks were selected after inspection of every peak in 50 samples as the specific markers of impurities. Secondly, corresponding peak retention time and area ratio to the internal standard were calculated and database was created with values of 24 peaks by in-house program. Finally, cluster analysis was attempted with the resultant profiles using the STAR plot, which was based on the Euclidian distance for evaluating similarity among samples. A total of 76 samples were divided into 8 different groups within 90% statistical similarity and inter-batch samples showed similar impurity patterns by this procedure. In conclusion, the analysis of impurities is a suitable index for estimation the common or different origin of methamphetamine sample.
$^1H$ nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy of biological samples has been proven to be an effective and nondestructive approach to probe drug toxicity within an organism. In this study, ketoprofen toxicity was investigated using $^1H$-NMR spectroscopy coupled with multivariate statistical analysis. Histopathologic test of ketoprofen-induced acute gastrointestinal damage in rats demonstrated a significant dose-dependent effect. Furthermore, principal component analysis (PCA) derived from $^1H$-NMR spectra of urinary samples showed clear separation between the vehicle-treated control and ketoprofen-treated groups. Moreover, PCA derived from endogenous metabolite concentrations through targeted profiling revealed a dose-dependent metabolic shift between the vehicle-treated control, low-dose ketoprofen-treated (10 mg/kg body weight), and high-dose ketoprofen-treated (50 mg/kg) groups coinciding with their gastric damage scores after ketoprofen administration. The resultant metabolic profiles demonstrated that the ketoprofen-induced gastric damage exhibited energy metabolism perturbations that increased urinary levels of citrate, cis-aconitate, succinate, and phosphocreatine. In addition, ketoprofen administration induced an enhancement of xenobiotic activity in fatty oxidation, which caused increase levels of N-isovalerylglycine, adipate, phenylacetylglycine, dimethylamine, betaine, hippurate, 3-indoxylsulfate, N,N-dimethylglycine, trimethyl-N-oxide, and glycine. These findings demonstrate that $^1H$-NMR-based urinary metabolic profiling can be used for noninvasive and rapid way to diagnose adverse drug effects and is suitable for explaining the possible biological pathways perturbed by nonsteroidal anti-inflammatory drug toxicity.
1990년대부터 계량정보학은 정보학자들 사이에서 주목을 받는 분야로 발전해오면서 현재 계량서지학, 사이언토메트릭스 등 모든 계량학을 포괄하는 개념으로 인식되고 있다. 계량정보학의 역동적인 발전을 조명하기 위하여 이 연구에서는 계량정보학 연구출판물을 기반으로 하여 이 분야의 지적구조를 분석하고자 하였다. 적용된 기법은 통계적 기법과 프로파일링 기법이다. 데이터 수집을 위해서는 SCI 데이터베이스를 이용하였으며 2001년부터 2011년까지의 Web of Knoewledge 데이터베이스에서 다음과 같은 5개의 질의를 가지고 데이터를 수집하였다: informetrics', bibliometrics', scientometrics', webometrics', citation analysis.' 프로파일링 기법으로 주요 주제, 저자, 저널별로 지적구조도를 제시하였으며 계량정보학 연구를 수행한 주요 국가, 기관, 저자도 분석되었는데 미국과 영국이 이 분야 연구를 주도하고 있으며 M. Thelwall이 10년동안 생산성이 가장 높은 저자인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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