• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제30권6호
• /
• pp.113-142
• /
• 2023

As society becomes more digital, the need for digital forensics experts are gradually increasing. It is necessary to establish a training policy that reflects the special characteristics of digital forensics personnel. Although there are fragmented policies for digital forensics-related systems and human resources training in academia, it is an urgently necessary to establish a systematic and long-term policy to foster digital forensics experts. This study suggests curriculum of digital forensic based on the importance ranking among forensic subjects. The importance ranking can be decided by forensic experts. This study can be used as policy data to foster diverse talent that can effectively meet the increasing demand for digital forensics talent. The systematic curriculum proposed in this study is a practical curriculum at the undergraduate level and can be suitable for university level

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.36-40
• /
• 2013

본 연구는 기후변화와 관련하여 미생물학적 식품안전상 쉽게 영향 받을 수 있는 식품과 관련 식중독세균을 결정하는데 이용할 수 있는 Risk Ranger를 활용한 Excel spreadsheet 상의 모델을 개발하였고, 모델 입력값은 자료의 부족으로 전문가 설문을 통해 결정하였으며, 확률분포모델과 @RISK를 이용한 시뮬레이션을 통해 실제 국내 식품중 기후변화에 대한 민감할 것으로 예상되는 상위 5개 식품군과 이들 식품과 관련된 주요 식중독 원인균을 결정하였다. 추정결과, 상위 5종 식품과 관련 식중독 세균으로는 즉석섭취식 품류(RTE) (황색포도상구균, 살모넬라, 병원성대장균 O157:H7)가 가장 큰 영향을 받을 것으로 나타났으며, 다음이 떡류 및 빵류 (황색포도상구균, 바실러스 세레우스), 식육 및 알가공품 (살모넬라, 병원성대장균 O157:H7, 황색포도상구균), 두부류 또는 묵류 (바실러스 세레우스, 병원성대장균 O157:H7, 황색포도상구균)였으며, 마지막으로 어육가공품(황색포도상구균, 비브리오, 병원성대장균 O157:H7)의 순으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.87-93
• /
• 2016

현대 지식정보사회에서 정보통신기술은 개인, 사회 및 국가적 차원에서 매우 중요하다. 특히 국가적 차원에서 있어서 정보통신기술관련산업은 매우 중요한 비중을 차지하고 있으며, 다른 산업과는 달리 다양한 기반시설을 필요로 하지 않으며 소수의 인재들에 의하여 단기간에 부흥할 수 있는 장점이 있다. 이러한 관점에서 정보영재 발굴과 교육은 국가의 미래에 있어서 매우 중요한 과제가 되어가고 있다. 과거의 영재교육의 선발은 주로 지필고사를 통해 실시되었으나, 사교육 등 다양한 폐해로 인해 2013년 이후로 관찰추천제 방식이 전면적으로 실시되었다. 본 연구의 목적은 정보영재아동의 관찰추천제 입학제도의 타당성을 분석하는 것이다. 이러한 연구목적을 위해 서울시의 한 대학부설 과학영재교육원에 재학한 정보영재아동들을 대상으로 입학성적과 수료성적의 상관관계 분석을 통해서 관찰추천제의 타당성을 분석하였다. 통계처리결과 정보영재아동은 입학성적과 수료성적의 상관관계를 보였다. 즉 정보영재아동의 경우 입학성적이 좋으면 수료성적이 좋음을 보였다. 본 연구결과는 향후 영재교육에 있어서 관찰추천제의 유용성을 판단하는 데 귀중한 자료가 될 것으로 기대한다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제25권4호
• /
• pp.686-711
• /
• 2015

The performance of a novel medical question-answering engine called CliniCluster and existing search engines, such as CQA-1.0, Google, and Google Scholar, was evaluated using known-item searching. Known-item searching is a document that has been critically appraised to be highly relevant to a therapy question. Results show that, using CliniCluster, known-items were retrieved on average at rank 2 ($MRR@10{\approx}0.50$), and most of the known-items could be identified from the top-10 document lists. In response to ill-defined questions, the known-items were ranked lower by CliniCluster and CQA-1.0, whereas for Google and Google Scholar, significant difference in ranking was not found between well- and ill-defined questions. Less than 40% of the known-items could be identified from the top-10 documents retrieved by CQA-1.0, Google, and Google Scholar. An analysis of the top-ranked documents by strength of evidence revealed that CliniCluster outperformed other search engines by providing a higher number of recent publications with the highest study design. In conclusion, the overall results support the use of CliniCluster in answering therapy questions by ranking highly relevant documents in the top positions of the search results.

• ETRI Journal
• /
• 제45권3호
• /
• pp.448-461
• /
• 2023

This article performs a detailed data scrutiny on a chronic kidney disease (CKD) dataset to select efficient instances and relevant features. Data relevancy is investigated using feature extraction, hybrid outlier detection, and handling of missing values. Data instances that do not influence the target are removed using data envelopment analysis to enable reduction of rows. Column reduction is achieved by ranking the attributes through feature selection methodologies, namely, extra-trees classifier, recursive feature elimination, chi-squared test, analysis of variance, and mutual information. These methodologies are ranked via Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) using weight optimization to identify the optimal features for model building from the CKD dataset to facilitate better prediction while diagnosing the severity of the disease. An efficient hybrid ensemble and novel similarity-based classifiers are built using the pruned dataset, and the results are thereafter compared with random forest, AdaBoost, naive Bayes, k-nearest neighbors, and support vector machines. The hybrid ensemble classifier yields a better prediction accuracy of 98.31% for the features selected by extra tree classifier (ETC), which is ranked as the best by TOPSIS.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.37-44
• /
• 2020

AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제8권1호
• /
• pp.41-53
• /
• 2010

본 논문에서는 특허풀 내에서 공평한 로열티 분배를 위한 특허가치평가 방안에 대하여 살펴보고자 한다. 지식기반경제에서는 지적재산, 즉 축적된 기술과 노하우가 기업의 경쟁력과 국가의 경제성장의 가장 중요한 원천으로 인식되고 있다. 특허제도는 특허권자에게 독점적인 권리를 부여함으로써 기술혁신, 즉 새로운 기술의 발명과 상업화를 촉진시켜 궁극적으로 삶의 수준을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 하지만 특허권의 숫자가 증가하고 특허권의 소유가 분산되면서 나타나는 특허제도의 문제점들이 기술혁신 의욕을 저하시키고 있다. 이에 대한 유망한 해결책으로 특허풀이 제시되고 있으며, 1차 세계대전 당시 미국정부가 특허풀을 결성하여 항공기 관련특허를 모든 생산업체들에게 라이선스함으로써 항공기 산업을 활성화시킨 사례가 있다. 특허풀의 원활한 운영을 위해서는 특허풀에 참여하는 특허들의 기술적 기여도를 평가하여 특허권자들에게 공평하게 로열티 수입을 분배할 필요가 있다. 이러한 특허가치평가에는 Rating/Ranking 방법이 적절한 것으로 보인다. 본 논문에서는 여러 특허가치평가 기관들의 평가모형들을 살펴보고 Rating/Ranking 방법에 활용될 수 있는 주요한 평가항목들을 추출하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제27권5호
• /
• pp.616-627
• /
• 2014

The Lanyu is a miniature pig breed indigenous to Lanyu Island, Taiwan. It is distantly related to Asian and European pig breeds. It has been inbred to generate two breeds and crossed with Landrace and Duroc to produce two hybrids for laboratory use. Selecting sets of informative genetic markers to track the genetic qualities of laboratory animals and stud stock is an important function of genetic databases. For more than two decades, Lanyu derived breeds of common ancestry and crossbreeds have been used to examine the effectiveness of genetic marker selection and optimal approaches for individual assignment. In this paper, these pigs and the following breeds: Berkshire, Duroc, Landrace and Yorkshire, Meishan and Taoyuan, TLRI Black Pig No. 1, and Kaohsiung Animal Propagation Station Black pig are studied to build a genetic reference database. Nineteen microsatellite markers (loci) provide information on genetic variation and differentiation among studied breeds. High differentiation index ($F_{ST}$) and Cavalli-Sforza chord distances give genetic differentiation among breeds, including Lanyu's inbred populations. Inbreeding values ($F_{IS}$) show that Lanyu and its derived inbred breeds have significant loss of heterozygosity. Individual assignment testing of 352 animals was done with different numbers of microsatellite markers in this study. The testing assigned 99% of the animals successfully into their correct reference populations based on 9 to 14 markers ranking D-scores, allelic number, expected heterozygosity ($H_E$) or $F_{ST}$, respectively. All miss-assigned individuals came from close lineage Lanyu breeds. To improve individual assignment among close lineage breeds, microsatellite markers selected from Lanyu populations with high polymorphic, heterozygosity, $F_{ST}$ and D-scores were used. Only 6 to 8 markers ranking $H_E$, $F_{ST}$ or allelic number were required to obtain 99% assignment accuracy. This result suggests empirical examination of assignment-error rates is required if discernible levels of co-ancestry exist. In the reference group, optimum assignment accuracy was achievable achieved through a combination of different markers by ranking the heterozygosity, $F_{ST}$ and allelic number of close lineage populations.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.1245-1255
• /
• 2010

현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.567-576
• /
• 2011

웹 2.0의 발전에 따라 다양한 기술들이 제공되며 그 중 대두되는 기술로 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술이다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 중요 정보인 다른 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하며 또한, 다른 사용자들과의 유사도를 반영하지 못하여 소셜 북마킹 시스템의 특징을 반영하지 못한 검색결과를 도출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구를 기반으로 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출 및 북마크 정보와 다른 사용자의 유사도를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론 및 선행 연구의 방법론과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 태그 정보 및 북마크 수와 유사도를 활용한 방법이 기존 방법론보다 효율적인 결과를 도출하였다.