R을 이용한 고용노동부 민원ㆍ정책 연관분석

성보경,유연우 한국융합학회 2018 한국융합학회논문지 Vol.9 No.7

본 연구는 대한민국 정부가 운영하는 의견수렴 및 고충처리 전산망인 국민신문고(http://www.people.go.kr)’의 고용노동부 민원․정책 게시판의 의견을 통해 고용노동부에서 시행하는 직업훈련, 노사관계, 산업안전, 임금정책, 근로기준법 등의 민원․정책에 대한 국민적 의견을 수렴하여 분석하였다. 본 연구는 R프로그램 빅데이터 기법을 이용하여 데이터 시각화, 빈도 분석, 연관분석 등을 실시하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 복잡한 임금구조와 노사 간에 인식부족 등으로 임금개념의 불일치, 노사갈등 이 많은 민원요소로 발견되었다. 둘째, 최근 최저임금의 파격적 인상으로 인한 자영업자 및 근로자의 경제적 공황상태 등으로 기인한 각종 민원이 발생하고 있다. 셋째, 생산직 등 제조 분야 등의 영세한 사업장의 안전의식의 부재로 인한 산업재해가 끊임없이 발생하고 있으며, 일 가정 병립을 위한 제도적 뒷받침이 많이 부족한 것으로 나타났다. This study is based on the opinions of the Ministry of Employment and Labor and the Policy Bulletin of the National Intelligence Service (http://www.people.go.kr) The data were visualized, frequency analysis and correlation analysis using the R program Big Data method, and the analysis was conducted by analyzing the public opinion on civil affairs and policies such as industrial relations, industrial safety, wage policy, The results of this study are as follows: First, disagreement of wage concept and labor - management conflict were found as complaints factor due to complex wage structure in Korea and lack of awareness among labor and management Second, And there are various complaints caused by the economic panic of the workers etc. Third, in the absence of safety awareness of small business sites An industrial disaster is constantly occurring, and institutional support for work-family connection is lacking.

빅데이터 기법을 활용한 직업훈련 요구분석

성보경,유연우 한국융합학회 2018 한국융합학회논문지 Vol.9 No.5

본 연구는 고용노동부가 운영하는 직업훈련 통합전산망인 ‘HRD-NET(http://hrd.go.kr)’을 통해 구직자가 필요로 하는 직업훈련 정보 등이 원활하게 제공되고 있는지를 확인하기 위해 질문게시판을 빅데이터 기법에 가장 최적화된 ‘R'프로 그램을 이용해서 추출하였다. 따라서, 이를 통해 직업훈련제도의 유효성, 적절성, 시각화, 빈도 분석, 연관분석 등을 실시하였 으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 직업훈련 카드발급 및 동영상 시청, 공인인증서 문제, 등록오류 이 발견되었으며, 둘째, 내일배움카드에 대한 노동관서에서의 관리 및 처리절차가 복잡하고 까다로워 제도개선이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 교육훈련의 수강에 있어 훈련직종 및 과정, 훈련기관에 따라서 차등화 된 훈련비 시스템과 환급구조가 애로요인으로 작용하 는 것으로 분석되었다. 본 논문 기초로 하여 향후 고용노동부의 훈련시스템 뿐만 아니라 정부부처의 다양한 훈련 전산망 시스템 에 대한 전반적인 빅데이터 분석을 통한 개선점 등을 연구하고자 한다. In this study, HRD-NET (http://hrd.go.kr), a vocational and training integrated computer network operated by the Ministry of Employment and Labor, is used to confirm whether job training information required by job seekers is being provided smoothly The question bulletin board was extracted using 'R' program which is optimized for big data technique. Therefore, the effectiveness, appropriateness, visualization, frequency analysis and association analysis of the vocational training system were conducted through this, The results of the study are as follows. First, the issue of vocational training card, video viewing, certificate issue, registration error, Second, management and processing procedures of learning cards for tomorrow 's learning cards are complicated and difficult. In addition, it was analyzed that the training cost system and the refund structure differentiated according to the training occupation, the process, and the training institution in the course of the training. Based on this paper, we will study not only the training system of the Ministry of Employment and Labor but also the improvement of the various training computer system of the government department through the analysis of big data.

Role of Apigenin in Cancer Prevention via the Induction of Apoptosis and Autophagy

성보경,정해영,김남득 대한암예방학회 2016 Journal of cancer prevention Vol.21 No.4

Apigenin (4’,5,7-trihydroxyflavone) is a flavonoid commonly found in many fruits and vegetables such as parsley, chamomile, celery, and kumquats. In the last few decades, recognition of apigenin as a cancer chemopreventive agent has increased. Significant progress has been made in studying the chemopreventive aspects of apigenin both in vitro and in vivo. Several studies have demonstrated that the anticarcinogenic properties of apigenin occur through regulation of cellular response to oxidative stress and DNA damage, suppression of inflammation and angiogenesis, retardation of cell proliferation, and induction of autophagy and apoptosis. One of the most well-recognized mechanisms of apigenin is the capability to promote cell cycle arrest and induction of apoptosis through the p53-related pathway. A further role of apigenin in chemoprevention is the induction of autophagy in several human cancer cell lines. In this review, we discuss the details of apigenin, apoptosis, autophagy, and the role of apigenin in cancer chemoprevention via the induction of apoptosis and autophagy.

Functional Expression and Characterization of C-terminal Mutant of 4-Aminobutyra

성보경 부경대학교 기초과학연구소 1999 부경대 기초과학연구논문집 Vol.2 No.-

모바일 환경의 이동형 카메라를 이용한 사용자 저작 다시점 동영상의 제안

성보경,고일주,박준형,여지혜 (사)디지털산업정보학회 2012 디지털산업정보학회논문지 Vol.8 No.1

Recently, user-created video shows high increasing in production and consumption. Among these, videos records an identical subject in limited space with multi-view are coming out. Occurring main reason of this kind of video is popularization of portable camera and mobile web environment. Multi-view has studied in visually representation technique fields for point of view. Definition of multi-view has been expanded and applied to various contents authoring lately. To make user-created videos into multi-view contents can be a kind of suggestion as a user experience for new form of video consumption. In this paper,we show the possibility to make user-created videos into multi-view video content through analyzing multi-view video contents even there exist attribute differentiations. To understanding definition and attribution of multi-view classified and analyzed existing multi-view contents. To solve time axis arranging problem occurred in multi-view processing proposed audio matching method. Audio matching method organize feature extracting and comparing. To extract features is proposed MFCC that is most universally used. Comparing is proposed n by n. We proposed multi-view video contents that can consume arranged user-created video by user selection.

떠밀어도 떠밀리는

성보경 심미안 2019 문학들 Vol.- No.55

In vivo Imaging Biodistribution Profile of a New Macrocyclic Gadolinium Chelate as a Highly Stable Multifunctional MRI Contrast Agent

성보경,조영우,장용민 대한자기공명의과학회 2019 Investigative Magnetic Resonance Imaging Vol.23 No.1

Gadolinium contrast agents (CAs) are integral components of clinical magnetic resonance imaging (MRI). However, safety concerns have arisen regarding the use of gadolinium CAs, due to their association with nephrogenic systemic fibrosis (NSF). Furthermore, recently the long-term retention of Gd3+-based CAs in brains patients with normal renal function raised another possible safety issue. The safety concerns of Gd3+-based CAs have been based on the ligand structure of Gd3+-based CAs, and findings that Gd3+-based CAs with linear ligand structures showed much higher incidences of NSF and brain retention of CAs than Gd3+-based CAs with macrocyclic ligand structure. In the current study, we report the in vivo biodistribution profile of a new highly stable multifunctional Gd3+-based CA, with macrocyclic ligand structure (HNP-2006). MR imaging using HNP-2006 demonstrated a significant contrast enhancement in many different organs. Furthermore, the contrast enhanced tumor imaging using HNP-2006 confirmed that this new macrocyclic CA can be used for detecting tumor in the central nervous system. Therefore, this new multifunctional HNP-2006 with macrocyclic ligand structure shows great promise for whole-body clinical application.

벽돌 쌓는 남자

성보경 심미안 2023 문학들 Vol.- No.74

온라인 음악 관리 서비스를 위한 사용자 음원 인식 시스템 개발

성보경(Bo-Kyung Sung),고일주(Il-Ju Ko) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.11

최근 디지털 콘텐츠 서비스 분야에서 사용자 맞춤형 서비스를 위해 사용자 자원 인식의 필요성이 대두되고 있다. 특히 온라인 기반 음악 서비스의 경우 사용자 취향 분석, 음원 추천 및 음악 관련 정보 제공을 위해 사용자 음원인식 기술이 요구되고 있다. 현재 태그정보를 기초로 사용자 음원 인식 후 음악 관련 정보를 제공하는 서비스가 제공되고 있지만, 태그정보의 변조 및 삭제 등의 취약점으로 인식 오류가 급증하고 있다. 이러한 문제의 보완 방안으로 음악 자체를 이용하는 내용기반 사용자 음원 인식 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보를 기초로 온라인상에서 사용자 음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 사용자 음원의 내용기반 인식을 위해 구조에 적합한 음원의 전처리 후 특징 추출을 하였다. 추출된 특징은 음악 서버에 특징 형태로 저장된 음원과의 매칭 과정을 통한 인식을 진행하여 태그데이터에 독립적으로 사용자 음원을 인식할 수 있게 되었다. 제안된 사용자 음원 인식 방법의 검증을 위해 600개의 음악을 무작위 선정하고, 각각을 5가지 음질로 변화하였다. 이렇게 생성된 3000개의 실험음원을 30만곡을 포함하는 음악 서버를 기준으로 인식실험을 진행하였다. 평균 인식율은 85%를 나타내었다. 제안하는 내용기반 음원 인식을 통하여 태그기반 음원 인식의 취약점에 대한 극복을 하였으며, 음원 인식의 성능은 실제 온라인 음악 서비스에 적용할 가능성을 보여주었다. Recently, recognizing user resource for personalized service has been needed in digital content service fields. Especially, to analyze user taste, recommend music and service music related information need recognition of user music file in case of online music service. Music related information service is offered through recognizing user music based on tag information. Recognition error has grown by weak points like changing and removing of tag information. Techniques of content based user music recognition with music signal itself are researched for solving upper problems. In this paper, we propose user music recognition on the internet by extracted feature from music signal. Features are extracted after suitable preprocessing for structure of content based user music recognition. Recognizing on music server consist of feature form are progressed with extracted feature. Through this, user music can be recognized independently of tag data. 600 music was collected and converted to each 5 music qualities for proving of proposed recognition. Converted 3000 experiment music on this method is used for recognition experiment on music server including 300,000 music. Average of recognition ratio was 85%. Weak points of tag based music recognition were overcome through proposed content based music recognition. Recognition performance of proposed method show a possibility that can be adapt to online music service in practice.

음악 특징점간의 유사도 측정을 이용한 동일음원 인식 방법

성보경(Bo-Kyung Sung),정명범(Myoung-Beom Chung),고일주(Il-Ju Ko) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.3

최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다. Recently, digital music retrieval is using in many fields (Web portal. audio service site etc). In existing fields, Meta data of music are used for digital music retrieval. If Meta data are not right or do not exist, it is hard to get high accurate retrieval result. Contents based information retrieval that use music itself are researched for solving upper problem. In this paper, we propose Same music recognition method using similarity measurement. Feature data of digital music are extracted from waveform of music using Simplified MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient). Similarity between digital music files are measured using DTW (Dynamic time Warping) that are used in Vision and Speech recognition fields. We success all of 500 times experiment in randomly collected 1000 songs from same genre for preying of proposed same music recognition method. 500 digital music were made by mixing different compressing codec and bit-rate from 60 digital audios. We ploved that similarity measurement using DTW can recognize same music.