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김도연 ( Kim¸ Doyeon ),송찬기 ( Song¸ Changi ),강정석 ( Kang¸ Jungsuk ) 한국소비자학회 2021 소비자학연구 Vol.32 No.4
본 연구의 목적은 한국인의 감정욕구를 측정하기 위한 신뢰할 만하고 타당한 한국판 단축형 감정욕구 척도를 제안하는 것이다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해서, 3개의 하위 연구를 온라인으로 진행하였다. 연구 1에서 Maio와 Esses(2001)의 감정욕구 척도에 대한 한국인 대상의 타당화를 진행하였다. 그 결과, 21개 문항의 3요인 구조 (감정회피, 감정이해, 감정체험)로 구성된 한국판 감정욕구 척도를 개발하였다. 연구 1에서 확정한 한국판 감정욕구 척도를 기반으로 연구 2에서 9개 문항의 3요인 구조로 구성된 한국판 단축형 감정욕구 척도를 국내용으로 개발하고 타당화하였다. 두 하위 연구(연구 1과 연구 2) 결과에 의하면, 한국판 단축형 감정욕구 척도가 한국판 감정욕구 척도보다 심리측정학적으로 그리고 경제적으로 우수한 것으로 확인되었다. 한국인(만 20-29세 집단 vs. 만 60세 이상 집단)을 대상으로 실시된 연구 3에서 한국판 단축형 감정욕구 척도의 교차 타당도와 준거 타당도가 높음을 확인하였다. The goal of this study is to suggest a Korean version of a short-form need for affect scale to measure Koreans’ need for affect reliably and validly. To obtain the goal, three sub-studies were conducted online. In Study 1, the need for affect scale developed by Maio and Esses(2001) was validated for a Korean sample. As a result, a Korean version of need for affect scale with a 21 items, three-factor structure (emotional avoidance, emotional understanding, emotional experience) was developed. Based on the Korean version of need for affect scale, a Korean version of a short-form need for affect scale with a 9 items, three-factor structure was developed and validated for the same Korean sample in Study 2. The results of the two sub-studies (Study 1 and Study 2) confirm that the Korean version of the short-form need for affect scale is psychometrically and economically superior to the Korean version of need for affect scale. In Study 3 with other Korean sample (Koreans aged 20 - 29 years vs. Koreans over 60 years), the cross validity and the criterion validity of the Korean version of the short-form need for affect scale were found to be high.
General rules for functional microRNA targeting
Kim, Doyeon,Sung, You Me,Park, Jinman,Kim, Sukjun,Kim, Jongkyu,Park, Junhee,Ha, Haeok,Bae, Jung Yoon,Kim, SoHui,Baek, Daehyun Nature Pub. Co 2016 Nature genetics Vol.48 No.12
<P>The functional rules for microRNA (miRNA) targeting remain controversial despite their biological importance because only a small fraction of distinct interactions, called site types, have been examined among an astronomical number of site types that can occur between miRNAs and their target mRNAs. To systematically discover functional site types and to evaluate the contradicting rules reported previously, we used large-scale transcriptome data and statistically examined whether each of approximately 2 billion site types is enriched in differentially downregulated mRNAs responding to overexpressed miRNAs. Accordingly, we identified seven non-canonical functional site types, most of which are novel, in addition to four canonical site types, while also removing numerous false positives reported by previous studies. Extensive experimental validation and significantly elevated 3' UTR sequence conservation indicate that these non-canonical site types may have biologically relevant roles. Our expanded catalog of functional site types suggests that the gene regulatory network controlled by miRNAs may be far more complex than currently understood.</P>
비공개 근거리 무선망을 이용한 공격 시나리오 추출과 예방 및 대응 방안 연구
김도연 ( Doyeon Kim ),김용현 ( Yonghyun Kim ),김동화 ( Donghwa Kim ),신동규 ( Dongkyoo Shin ),신동일 ( Dongil Shin ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
컴퓨터 기술이 발전하면서 현대사회에서의 정보의 중요도와 의존도가 나날이 증가하고 있다. 정보가 중요해진 만큼 해킹 기술도 다양하고 예측하기 어렵게 만들어지면서 정보사회가 위협받고 있다. 이와 관련된 기술을 이스라엘의 벤구리온대학 내의 사이버보안 연구센터에서 연구했다. 2014년에 개발한 Airhopper는 디스플레이 어댑터에서 출력 시 나오는 주파수를 이용해 데이터를 변조해서 휴대폰으로 수신 할 수 있도록 정보를 추출하는 공격이고, 2016년에 개발한 USBee는 USB 2.0 커넥터를 이용한 장비를 통해서 USB 데이터 와이어를 조작해 특정 주파수를 만들어 무선망을 구축하고 데이터를 추출해내는 공격이다. 본 논문에서는 이 Airhopper와 USBee 기술을 이용한 사이버 공격 시나리오를 추출하고 이에 대한 예방 및 대응 방안을 제시한다.
사이버전 피해평가 과정에서 비인가 무선 AP 공격 식별을 위한 기계학습을 이용한 데이타 분석
김도연 ( Doyeon Kim ),김용현 ( Yonghyun Kim ),김동화 ( Donghwa Kim ),신동규 ( Dongkyoo Shin ),신동일 ( Dongil Shin ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
사이버전 피해평가에 있어서 유무선 통합 환경에 대한 공격의 탐지와 이에 대한 평가가 필요한 상황이다. 특히 회사, 정부 및 군 시설 등에서 인가되지 않은 AP를 사용하여 공격이 발생하는 경우 각종 바이러스 및 해킹 공격에 의한 피해가 발생한 가능성이 높다. 따라서 인가된 AP와 인가되지 않은 AP를 탐지해서 찾아내야 한다. 본 논문에서는 인가된 AP와 인가 되지 않은 AP를 탐지하기 위해 RTT(Round Trip Time)값을 데이터셋으로 만들고 각 기계학습 알고리즘 SVM(Support Vector Machine), J48(C4.5), KNN(K nearest neighbors), MLP(Multilayer Perceptron)의 결과를 비교해 성능의 차이를 밝히고 이를 통하여 공격을 탐지하여 피해평가에 연결이 되도록 한다.