Earticle

In large scale game battle scenes or the virtual reality environment, the scale of the collision handling has been getting bigger and the importance of it has been gradually increasing. In order to compare the collision handling algorithms, this paper develops six different benchmark based on the Bullet physics engine. By massive rigid body collision simulations, the number of collision pairs, the CPU utilization, the memory usage, and the computation time are profiled. For the CPU utilization, the Simple algorithm is the best and provides 19.3% less compared to the other algorithms. In terms of the computation time, the Dbvt algorithm is the best and provides 8.85 times speedup than the worst Simple algorithm. The memory usage of the 32bitAxisSweep3 algorithm is the largest and is average 2.57 times more than the other algorithms. The optimal collision handling algorithm can be selected through performance profiling by considering the criteria such as the minimum computation time, the limited computing resources, the collision shapes and the number of rigid bodies.

This paper analyzes the simulation operation flow of Bullet physics engine. Based on this analysis, four kinds of multi-rigid-body game characters are designed. This paper also profiles the performance metrics such as the CPU utilization, the memory usage, and the computation time by multi- rigid-body character simulations. For the CPU utilization, the Tongs Vehicle is the best and provides 45.1% less than the other character simulations. The computation times of the Four-leg robot and the Dragon are longer than those of the others. The memory usage of the Dragon simulation is the largest, which is average 1.32 times more than the others. Because all parts of Dragon are composed of triangular mesh models in 3DMax. The performance profiling with the criteria such as reducing the computation time and the computing resources, the complexities of the collision shapes, and the number of rigid bodies takes an important role in the design of the multi-rigid-body game characters.

The processor's Hardware Performance Counter (HPC) is a special purpose register that counts hardware-related events. Although HPC monitoring is recognized to have less overhead than other profiling techniques, but it is still an important issue in using HPC with a short monitoring interval. In this paper, we profile and analyze the overhead of monitoring HPC according to measurement schemes: the number of events in groups, the number of simultaneously active monitoring targets, and the reading method. For the number of events in the group, overhead per event increases by 5-6%. In the case of the number of simultaneous active subjects, overhead increases by 0.8-1% per core and 0.1-0.2% per process. The read method has no consistent relationship with overhead. Therefore, in order to optimize HPC monitoring in consideration of overhead, after considering the number of events and the number of active monitoring targets in order, the reading method is selected according to the situation considering usability.

최근 클라우드 컴퓨팅이 확산되면서 주목 받고 있는 기술 중 하나는 가상화(virtualizaion) 기술이다. 가상화 기술 을 이용하여 시스템을 구축할 경우 하나의 호스트 운영체제에서 복수개의 운영체제를 구동시킬 수 있으며 효율적인 컴퓨팅 자원의 관리를 용이하게 한다는 장점이 있지만 하이퍼바이저(Hypervisor) 위에서 구동하는 운영체제들이 많아질수록 가상화 시스템의 전반적인 성능을 측정하는 것이 필요하며 이는 중요한 기술로 떠오르고 있다. 본 논문 에서는 가상화 시스템의 효율적인 성능측정을 위해 기존 프로파일링 도구의 주요 기능을 분석하여 가상화 시스템에 서 발생할 수 있는 이벤트에 대하여 모니터링 도구들이 수행할 수 있는 프로파일링 커버리지를 측정하고 분류하였으 며, 더 나아가 모니터링을 수행하는 원격 시스템에서 수신 된 정보에 따라 가상화 시스템에 성능측정이 필요할 경우 적합한 프로파일링 도구를 게스트 시스템에 적재시켜 성능측정을 할 수 있도록 하는 프레임워크를 연구하였다.

Virtualization technology is one of the technologies that have been attracting attention as cloud computing spreads recently. When a system is constructed using virtualization technology, mutiple operation systems can be operated in a single host operating system, thereby facilitating efficient management of computing resources. As more and more operating systems are running on the hypervisor, it is important to measure the overall performance of the virtualization system and this is becoming an important technology. In this paper, we analyze the main functions of the existing profiling tools to measure the performance of the virtualization system, and measure and classify the profiling coverage that the monitoring tools can perform for events that may occur in the virtualization system. In addition, we have studied a framework that enables performance measure-ment by loading appropriate profiling tools into the guest system when performance measurement is required for the virtualization system according to the information received from the remote system performing the monitoring.

The purpose of this study was an investigation of the relationship between the Myers-Briggs Type Indicator personality profiling (MBTI), academic performance and student satisfaction in nursing students. The participants were 109 college students in Daejeon, Korea. All the students were administered three instruments, the MBTI, academic performance and student satisfaction scale. Descriptive statistics t-test, ANOVA, and Pearson correlations technique were used to analyze the data with the SPSS Win 15.0 program. Judging types scored higher in academic performance than perceiving types. Extrovert types scored higher in student satisfaction than introvert types. This finding indicates that students’ academic achievement levels and student satisfaction were different according to their MBTI personality types in nursing students.

A method of ultrahigh performance liquid chromatography coupled to high resolution mass spectrometry (UPLC-HRMS) was established for characterization of the lipid profile of Skipjack tuna. Over 300 lipid molecular species were identified through cross-acquisition in both positive and negative ion mode. Phospholipids (PLs) were dominant in Skipjack tuna. Lysophosphatidylethanolamine (LPE), phosphatidylethanolamine (PE), lysophosphatidylcholine (LPC) and phosphatidylcholine (PC) were the main lipid molecular species in PLs, accounting for 89.24% of the total PLs. The ratio of sphingolipids (SLs) and glycerolipids (GLs) were considerable, accounting for 12.30% and 13.60% of the total lipids respectively. Ceramide (Cer) was the main lipid molecular species of SLs, accounting for 64.96% of total SLs, followed by sphingomyelin (SM), accounting for 25.45% of total SLs. Ether diglycerides (ether DG) were the main lipid molecular species of GLs (97.83%). The main fatty acids (FAs) are unsaturated fatty acids (UFAs) in Skipjack tuna. Besides, a new FAs class branched fatty acid esters of hydroxy fatty acids (FAHFA) was detected, together with the FA. The active lipids identified in this study can be used to evaluate the nutritional value of Skipjack tuna.

Sphingolipid species are important second messengers due to their role in the mitogenesis, differentiation and apoptosis. We developed a new column liquid chromatography-triple quadrupole tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) in combination with multiple reaction monitoring (MRM) method for the rapid, simultaneous and quantitative determination of unambiguous detecting sphingolipids in cell culture of human cancer cells (HL-60). (omitted)

고성능 PC GPU의 등장으로 광선 추적 (ray tracing) 기법은 3D 게임을 비롯한 실시간 렌더링 분야에서 활발히 활용되고 있다. 하지만 모바일 기기에서는 전력 소모, 발열, 제한적인 자원 등으로 인해 실시간 광선 추적 기법을 적용하는 데에 어려움이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 모바일 환경에서의 실시간 광선 추적에 최적화된 Vulkan 기반 렌더러를 개발하고 성능을 분석하였다. 렌더러는 렌더링 방식에 따라 전체 광선 추적 (full ray tracing) 렌더러와 래스터화에 기반한 하이브리드 광선 추적 (hybrid ray tracing) 렌더러로 구분하였다. 최적의 구현을 위해 각 렌더러에는 광선 추적 파이프라인 (ray tracing pipeline)과 광선 질의 확장 (ray query extension) 방식을 각각 적용하였으며, 이에 대한 광선 추적 성능을 비교하였다. 또한, 다수의 광원을 사용한 장면에 대해 그림자 광선 투사 및 조명에 따른 쉐이딩 비용을 줄이기 위해 광원의 영향 범위에 따라 쉐이딩을 제한하는 최적화 기법을 활용했다. 이 경우, 빛의 영향 범위를 최대한 작게 유지하면서도 빛의 세기를 적절히 유지하는 것이 중요하므로 이에 적합한 새로운 감쇠 함수를 제안하며, 이를 적용했을 때에 대한 성능을 평가하였다.

The emergence of high-performance desktop GPU has enabled ray tracing techniques to be widely used in real-time rendering, including 3D gaming applications. However, applying real-time ray tracing on moblie devices remains challenging due to power consumption, thermal constraints, and limited resources. In this paper, we developed a Vulkan-based optimized renderer for real-time ray tracing on mobile platforms and analyzed its performance. The renderers are categorized into two types: a full ray tracing renderer and a rasterization-based hybrid ray tracing renderer. To achieve optimal implementation, we applied the ray tracing pipeline and ray query extension to each renderer and evaluated their performance. Furthermore, to reduce the shading cost caused by shadow rays in scenes with multiple lights, we adopted an optimization technique that restricts the shading based on the extent of each light's influence. In this context, maintaining the light's influence as small as possible while preserving appropriate intensity is critical. To this end, we propose a new attenuation function and assess its performance when applied.

최근 미국의 국립표준기술연구소(NIST: National Institute of Standards and Technology)는 양자 내성 암호(PQC: Post-Quantum Cryptography, 이하 PQC) 표준화 사업을 진행하여 4개의 표준 암호 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 전자서명 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-Dilithium 알고리즘을 이용하여 서명을 생성하는 과정에서 동작하는 다항식 계수별 곱셈 알고리즘을 대상으로 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)나 DDLA(Differential Deep Learning Analysis) 공격에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 실험을 통해 증명한다. ARM-Cortex-M4 코어에 알고리즘을 탑재하여 실험결과, CPA 공격과 DDLA 공격에서 개인 키 계수를 복구할 수 있음을 확인하였다. 특히 DDLA 공격에서 StandardScaler 전처리 및 연속 웨이블릿 변환을 적용한 전력 파형을 이용하였을 때 공격에 필요한 최소 전력 파형의 개수가 줄어들고 NMM(Normalized Maximum Margin) 값이 약 3배 증가하여 공격 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

The National Institute of Standards and Technology (NIST), which is working on the Post-Quantum Cryptography (PQC) standardization project, announced four algorithms that have been finalized for standardization. In this paper, we demonstrate through experiments that private keys can be exposed by Correlation Power Analysis (CPA) and Differential Deep Learning Analysis (DDLA) attacks on polynomial coefficient-wise multiplication algorithms that operate in the process of generating signatures using CRYSTALS-Dilithium algorithm. As a result of the experiment on ARM-Cortex-M4, we succeeded in recovering the private key coefficient using CPA or DDLA attacks. In particular, when StandardScaler preprocessing and continuous wavelet transform applied power traces were used in the DDLA attack, the minimum number of power traces required for attacks is reduced and the Normalized Maximum Margines (NMM) value increased by about 3 times. Conseqently, the proposed methods significantly improves the attack performance.

본 연구의 목적은 9개 정부출연연구기관(출연연) 구성원들의 인식을 중심으로 조직문화(거시적, 미시적 조직문화)와 조직효과성의관계를 실증적으로 분석하는 데 있다. 분석 결과, 첫째, 출연(연) 구성원들은 시장(합리)문화, 위계문화, 혁신(발전)문화, 집단(합의)문화의 순으로 조직문화를 인지하고 있으며, 향후 조직문화가 조화롭게 균형을 이루는 것을 기대하고 있음을 유추할 수 있었다. 둘째, 집단(합의)문화와 혁신(발전)문화가 높은 집단은 상대적으로 자율성, 결속력, 공정성, 직무동기, 학습지향, 혁신성, 개방성 등의 성향이 높았다. 반대로, 위계문화와 시장(합리)문화가 높은 집단은 앞의 조직특성이 대부분 낮게 나타났다. 셋째, 혁신(발전)문화와 조직효과성은 정(+)의 관계가 있는 반면에, 위계문화와 시장(합리)문화는 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타나, 공공부문을 대상으로 한 기존의 선행연구와 유사한 결과를 보였다. 넷째, 조직특성 가운데, 결속력, 공정성, 직무동기, 학습지향, 개방성은 직무만족과 정(+)의 영향을 미치는 반면, 긴장 및 스트레스는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 공정성, 직무동기, 혁신성이 높아질수록 조직몰입도가 커지는 정(+)의 관계가 있음을 알 수 있었다. 다섯째, 직무만족이 증가함에 따라 조직몰입도도 증가하는 정(+)의 관계가 있음을 알 수 있으며, 여섯째, 조직문화의 불균형이 높아짐에 따라 조직효과성은 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 향후출연(연)의 문화의 체계적 관리를 위한 지식제공과 더불어, 출연(연)의 경영혁신 및 연구개발성과와 같은 조직효과성 제고를 위한 전략에 대한 시사점을 제공하고 있다.

The purpose of this study is to empirically analyze the relationship between organizational culture (macro- and micro-culture) and organizational effectiveness based on the perceptions of members of nine government-funded research institutes. Findings from the analysis are as follows. First, members of the government-funded research institutes recognize their organizational culture in the order of market (rational) culture, hierarchical culture, innovative (developmental) culture, and collective (collaborative) culture. It could also be inferred that they are looking forward to harmonious balance between these cultures. Second, groups with high level of collective (collaborative) culture and innovative (developmental) culture have higher level of autonomy, cohesion, fairness, job motivation, learning orientation, innovation, and openness. In contrast, groups with high level of hierarchical culture and market (rational) culture exhibited lower level of above-mentioned organizational characteristics. Third, while innovative (developmental) culture has positive effect on organizational effectiveness, hierarchical culture and market (rational) culture have negative effect. The results were similar to previous studies. Fourth, among organizational characteristics, cohesion, fairness, job motivation, learning orientation, and openness have positive effect on job satisfaction, while tension and stress have negative effect. In addition, as fairness, job motivation, and innovation increase, organizational commitment increase accordingly. Fifth, organizational commitment increases as job satisfaction increases. Sixth, organizational effectiveness decreases as the organization's culture imbalance increases. These findings provide insight for systematic management of the culture of government-funded research institutes, and also provide implications for strategies to improve organizational effectiveness such as management innovation and R&D performance of government-funded research institutes.

국내 ICT 산업은 세계 시장 환경이 변화함에 따라, 세계에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 이 산업은 국가 경제에 기술적, 사회적 측면에서 중요한 원동력으로 여겨지고 있다. 특히 ICT 산업 내 중소기업은 다양성 추구, 기술 발전 및 고용 창출 측면에서 국내 경제 발전의 반드시 필요한 주체로서 여겨지고 있다. 하지만 대기업이나 중견 기업에 비해 작은 규모이기 때문에, 불완전하고 급변하는 환경 속에서 중소기업이 차별화된 전략을 가지고 살아 남기 어려운 상황에 직면해 있다. 그래서 중소기업은 자신이 가진 역량을 향상시키기 위해서 많은 노력을 해야 하며, 정부도 이들이 지속적으로 경쟁력을 갖추도록 기업 내부자원에 맞는 바람직한 도움을 제공해 줄 필요성이 있다. 본 연구는 정부지원 프로그램에 참여하고 있는 ICT 중소기업의 유형을 분류하고, 각각의 유형별로 기업들이 가지고 있는 자원들과 성과창출 간의 관계를 분석하였다. 분석 자료로는 과학기술정보통신부에서 매년 실시하고 있는 ICT 중소기업 실태조사의 데이터를 사용하였다. 이를 위해, 본 연구는 첫번째 단계에서 ICT 중소기업들을 정부지원 프로그램 경험에 따라 공통의 요소를 기반으로 군집화 하였다. 세 개의 군집이 의미 있게 분류되었으며, 각각의 군집은 '적극적 참여형,' '초기 지원형,' '홀로서기형'으로 명명하였다. 두번째 단계로, 본 연구는 각 군집에 대해 프로파일링 분석을 통해 각 군집의 특성을 비교하였다. 본 연구가 수행한 세번째 단계는 군집별로 R&D 성과창출 메커니즘을 회귀분석을 통해 알아보았는데, 각 군집별로 서로 상이한 요인들이 성과창출에 영향을 주었고, 그 영향력의 크기도 서로 달랐다. 구체적으로, "적극적 참여형"은 "현재 보유 인력", "기술경쟁력", "전년도 R&D 투자액"이 "R&D 성과창출"에 중요한 요인들로 밝혀졌다. "초기 지원형"은 "연구개발전담조직 보유 여부", "전년도 R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "대기업 납품 벤더 비중"이 성과에 기여하는 것으로 파악되었다. 마지막으로 "홀로서기형"의 경우, "현재 보유 인력"과 더불어 "미래 충원 계획", "기술경쟁력", "R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "해외매출 비중"이 유의한 관계를 보여주었다. 본 연구는 정부의 창업프로그램 참여 방식에 따라, 향후 중소기업을 지원할 때, 어떤 전략을 수립해야 하는지를 보여준다는 정책적 시사점을 가지며, 구체적으로 어떤 지원을 제공해야 하는지에 대한 가이드를 제공한다는 실무적 시사점을 가진다.

As the global market environment changes, the domestic ICT industry has a growing influence on the world economy. This industry is regarded as an important driving force in the national economy from a technological and social point of view. In particular, small and medium-sized enterprises (SMEs) in the ICT industry are regarded as essential actors of domestic economic development in terms of company diversity, technology development and job creation. However, since it is small compared to large-sized enterprises, it is difficult for SMEs to survive with a differentiated strategy in an incomplete and rapidly changing environment. Therefore, SMEs must make a lot of efforts to improve their own capabilities, and the government needs to provide the desirable help suitable for corporate internal resources so that they can continue to be competitive. This study classifies the types of ICT SMEs participating in government support programs, and analyzes the relationship between resources and performance creation of each type. The data from the "ICT Small and Medium Enterprises Survey" conducted annually by the Ministry of Science and ICT was used. In the first stage, ICT SMEs were clustered based on common factors according to their experiences with government support programs. Three clusters were meaningfully classified, and each cluster was named "active participation type," "initial support type," and "soloist type." As a second step, this study compared the characteristics of each cluster through profiling analysis for each cluster. The third step carried out in this study was to find out the mechanism of R&D performance creation for each cluster through regression analysis. Different factors affected performance creation for each cluster, and the magnitude of the influence was also different. Specifically, for "active participation type", "current manpower", "technology competitiveness", and "R&D investment in the previous year" were found to be important factors in creating R&D performance. "Initial support type" was identified as "whether or not a dedicated R&D organization exists", "R&D investment amount in the previous year", "Ratio of sales to large companies", and "Ratio of vendors supplied to large companies" contributed to the performance. Lastly, in the case of "soloist type", "current workforce" and "future recruitment plan", "technological competitiveness", "R&D investment", "large company sales ratio", and "overseas sales ratio" showed a significant relationship with the performance. This study has practical implications of showing what strategy should be established when supporting SMEs in the future according to the government's participation in the startup program and providing a guide on what kind of support should be provided.

한정된 자원을 여러 사용자에게 공유해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 응용프로그램의 실행을 최적화하는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간, 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서는 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 소스코드에 대한 별도의 이해 없이 응용프로그램 특성분석을 실행하고, 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링 알고리즘을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행지원을 위한 프로파일링 테스트베드 클러스터를 구축하고 구축한 클러스터 환경에서 하드웨어 성능 카운터를 기반으로 응용프로그램의 특성을 분석하는 프로파일링 기법의 확장성을 실험하였다. 이를 통해 응용프로그램의 문제크기를 축소하거나 프로파일링에 사용되는 노드수를 최소화하여도 개발한 하드웨어 성능 카운터 기반의 프로파일링 기법이 확장성 있게 동작하여 실제 스케줄링 최적화시에 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 실험을 통해 프로파일링에 사용되는 노드의 수를 1/4로 줄여도 전체 노드를 사용한 프로파일링 대비 응용프로그램의 실행 시간이 1.08% 증가할 뿐 스케줄링 최적화 성능은 순차실행 대비 최대 37% 향상되었다. 또한 응용프로그램의 문제크기를 축소하여 프로파일링한 결과 프로파일링 데이터 수집 단계의 시간적 비용을 1/4배 이상 낮추면서 최대 35% 성능 향상 효과를 얻었다.

Supercomputer that shares limited resources to multiple users needs a way to optimize the execution of application. For this, it is useful for system administrators to get prior information and hint about the applications to be executed. In most high-performance computing system operations, system administrators strive to increase system productivity by receiving information about execution duration and resource requirements from users when executing tasks. They are also using profiling techniques that generates the necessary information using statistics such as system usage to increase system utilization. In a previous study, we have proposed a scheduling optimization technique by developing a hardware performance counter-based profiling technique that enables characterization of applications without further understanding of the source code. In this paper, we constructed a profiling testbed cluster to support optimal execution of the supercomputer and experimented with the scalability of the profiling method to analyze application characteristics in the built cluster environment. Also, we experimented that the profiling method can be utilized in actual scheduling optimization with scalability even if the application class is reduced or the number of nodes for profiling is minimized. Even though the number of nodes used for profiling was reduced to 1/4, the execution time of the application increased by 1.08% compared to profiling using all nodes, and the scheduling optimization performance improved by up to 37% compared to sequential execution. In addition, profiling by reducing the size of the problem resulted in a quarter of the cost of collecting profiling data and a performance improvement of up to 35%.

범죄자 프로파일링은 범행 동기가 불분명하거나 수사 단서가 제한적인 사건에서 수사의 방향을 설정하는 데 활용되는 과학적 수사기법이다. 그러나 이러한 기법의 실제 수사 적용 여부는 수사관이 프로파일러에 대해 가지는 신뢰와 프로파일링 분석의 과학성에 대한 평가에 따라 달라질 수 있다. 본 연구는 수사관의 관점에서 프로파일러와 프로파일링 기법에 대한 인식 수준이 수사 과정에서의 프로파일링 활용의향에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 특히, 프로파일러의 전문성이 수사관의 활용의향에 미치는 영향을 중심으로, 분석의 과학성과 결과에 대한 기대가 이 관계를 매개하는지를 검증하고자 하였다. 이를 위해서 전국 경찰 수사관 287명의 설문조사 결과를 바탕으로 로지스틱 회귀분석과 매개효과 모형 분석을 통해 주요 변수 간 관계를 분석하였다. 분석 결과, 프로파일러의 전문성이 높게 인식될수록 수사관은 프로파일링 기법을 과학적이고 체계적인 방법으로 평가하고(β = 0.54, p < .001), 이에따라 프로파일링 지원을 통한 수사의 성과기대(β = 0.56, p < .001)와 활용 의향(β = 0.48, p < .001)이 증가하는 경향을 보였다. 매개효과 분석에서는 과학성이 전문성과 활용 의향 간 관계를 유의하게 매개하는 것으로 나타났으며(β = 0.21, p < .01), 성과기대는 유의미한 매개효과를 보이지 않았다(β = 0.11, p = .29). 이러한 결과는 수사관들이 프로파일링 결과의 정확성보다 분석 과정의 과학성과절차적 신뢰성을 더 중요하게 평가하고 있음을 보여준다. 따라서 프로파일링 기법의 실무 활용도를 높이기 위해서는 프로파일러의 경험뿐만 아니라 수사관 인식에 부합하는 과학적 분석 역량 강화를 위한 전문화된 교육과 분석 절차의 개선이 병행되어야 할 것이다.

In recent years, criminal profiling has gained attention as a scientific investigative technique, particularly for cases involving ambiguous motives and complex offender behavior. However, its practical utilization often depends on investigators’ trust in the profiler and their perception of the analytical process, yet empirical studies examining these factors remain limited. This study aims to examine the effect of profiler expertise on police investigators’ intentions to utilize profiling in investigations, with a specific focus on the mediating roles of perceived scientific validity and expected utility of the results. Survey data from 287 police investigators across South Korea were analyzed using logistic regression and mediation modeling. The findings indicate that profiler expertise positively influences investigators’ perceptions of profiling as a scientific and systematic method (β = 0.54, p < .001), which in turn enhances their trust in the results (β = 0.56, p < .001) and their willingness to apply profiling in practice (β = 0.48, p < .001). Mediation analysis further confirmed that scientific validity partially mediates the relationship between perceived expertise of profiler and intention to utilize in investigation (β = 0.21, p < .01), whereas expected utility of results did not show a significant mediating effect (β = 0.11, p = .29). These results suggest that investigators prioritize the scientific rigor and procedural reliability of profiling over the anticipated accuracy of the results. To enhance the practical application of profiling, it is essential to strengthen profiler expertise through structured, multidisciplinary education and to improve investigative perceptions by reinforcing the scientific credibility and procedural validity of profiling practices.