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안면인식 기술은 인공지능의 발전 추세에 맞춰 등장한 첨단 기술의 하나다. 현재 안면인식 기술은 점점 더 발전하고 있으며 많은 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 안면인식 기술의 적용이 다방면에 심화함에 따라 이 기술의 남용은 정보 보안과 시민 권익에 위험을 초래하고 있다. 안면인식 기술의 오･남용과 기술 적용의 한계가 명확하지 않으며, 안면인식 기술의 법적 문제와 단점은 과학기술의 발전에 비해 법적 규제가 뒤처져 있기 때문이다. 여기서는 2017년부 터 2024년까지 개인정보 침해범죄 관련 형사사건 66건을 통해 수집된 개인정보의 민감도를 살펴 보았다. 또한 최근 몇 년 동안 FRT는 혐의자의 신원 확인, 범죄 용의자 추적, 범죄 예방 및 통제, 증거수집 및 입증 등에서 중요한 성과를 달성하여 형사사건 수사에서 필수적인 요소가 되었다. 범죄 수사의 효율성과 사건처리의 정확성 향상이라는 측면에서 볼 때, 안면인식 기술은 수사에 적극적으로 활용되어야겠지만, 개인의 신원정보 수집의 용이성, 광범위한 배포 및 전파 확산의 위험, 24시간 지속적인 감시 등 기술의 특성상 실제 수사 과정에서 적용함에는 개인정보 침해 및 권리 남용의 가능성이 존재한다. 이러한 위험과 과제에 직면하여 형사사법 분야에서 안면인 식 기술의 적용을 합리적으로 규제하고, 관련 기술을 촉진하기 위해서는 법적 규제와 개선방안 의 검토가 필요하다. 현대의 지능정보사회 환경에서, 개인의 얼굴 정보는 사람의 이미지, 신분 식별 및 그 사람의 특징의 세 가지 함의를 지니고 있기 때문이다. 또한 안면인식은 단지 개인의 신분을 인식할 수 있게 할 뿐만 아니라 신분을 인식한 후 특정 주체에 대한 알고리즘 분석을 통하여 식별 분석으로 전환될 수도 있다. 나아가 개인의 프라이버시 침해, 합법성, 데이터 프라 이버시, 편견이나 차별대우, 시스템 안전 등 각종 문제가 발생할 개연성도 크기 때문이다. 여기서는 특히 형사절차에서 안면인식 기술을 수사상 활용하는데 그 유용성과 개인정보보호법과의 관계에서 유의해야 할 사항을 고찰함으로써 안면인식 정보 등 정보증거의 수집･획득에 대한 개선방안을 제시하였다.

Facial Recognition Technology(FRT) is a high-tech that has gradually emerged under the trend of modern artificial intelligence. At present, FRT is becoming increasingly mature and playing an increasingly important role in many fields. As the application of FRT intensifies, abuse of this technology also poses risks to information security and civil rights. The misuse, abuse, and limitations of facial recognition technology are not obvious, and the legal issues and shortcomings of FRT are due to legal regulations lagging behind the development of social science and technology. From 2017 to 2024, through 66 criminal cases related to personal information infringement crimes, the sensitivity of the collected personal information was examined. In addition, over recent years, FRT has increasingly become integral to the detection of criminal cases, achieving significant milestones in suspect identification, tracking of criminal suspects, crime prevention and control, evidence collection, and more. From the vantage point of enhancing investigative efficiency and accuracy, the proactive use of FRT in criminal investigations is advocated. However, given the technology's propensity for easy personal identity information collection, widespread dissemination, high transmission likelihood, and continuous 24-hour surveillance, there exists the potential for personal information infringement and rights abuse during actual investigative endeavors. In the face of these risks and challenges, it is necessary to reasonably regulate the application of facial recognition technology in the field of criminal justice, explore laws and regulations and improvement measures, and promote relevant technologies. In the modern intelligent information society environment, personal facial information has three implications: a person's image, identification, and the person's characteristics. In addition, facial recognition not only allows for the recognition of a person's identity, but can also be converted into identification analysis through algorithmic analysis of a specific subject after the identity is recognized. Furthermore, there is a high possibility that various problems such as invasion of personal privacy, legality, data privacy, bias or discrimination, and system security may occur. In this paper, we examine the usefulness of facial recognition technology in investigations in criminal procedures and the matters to be noted in relation to the Personal Information Protection Act, thereby suggesting improvement measures for the collection and acquisition of information evidence such as facial recognition information.

This study aims to analyze users' assessment of electronic libraries in the mobile app market and promote service improvement based on this. To this end, the basic background and purpose of the research, research method, and research scope were first set, and the relevant literature and empirical prior studies were analyzed. Next, users' evaluations of electronic libraries were collected and analyzed from Google Play Store. Based on the results analyzed, measures to improve the quality of electronic libraries were discussed. Based on the results of the study, the following improvement measures are proposed. Need for systemic improvement and stabilization. Provision of applications suitable for multi-device environments. Resumption of services after systematic inspection after updating. Simplification of sign up, log in, and authentication procedures. User support through real-time chat. Introduction of a detailed assessment of reviews. Provision of guidance and user manual for electronic libraries. Improvements to expand user convenience, and Securing differentiation from other similar services.

Purpose: Patients in the Intensive Care Unit (ICU) experience a variety of symptoms. This descriptive correlational study aimed to determine the prevalence of symptoms and the physiological and situational factors associated with these symptoms in ICU patients. Methods: We analyzed the Electronic Medical Records (EMRs) of 1,214 cases admitted to and discharged from the ICUs of a university hospital in Seoul over a 1-year period from June to September 2022. This analysis utilized standardized instruments embedded in EMRs and a natural language analysis framework developed by the researchers. Descriptive statistics, the χ2 test, the Fisher exact test, and multivariate logistic regression were employed to identify common symptoms and their related factors. Results: In total, 85.7% of the cases had at least one symptom during their ICU stay, and 36.6% experienced 2 symptoms. Pain was the most frequently experienced symptom, affecting 69.5% of cases, followed by agitation (29.7%), dyspnea (29.7%), and delirium (4.8%). Multivariate logistic regression analysis indicated that the length of ICU stay influenced pain (odds ratio [OR]=1.04; 95% confidence interval [CI], 1.02~1.06; p<.001), delirium (OR=1.08; 95% CI, 1.06~1.11; p<.001), agitation (OR=1.07; 95% CI, 1.05~1.10; p<.001), and dyspnea (OR=1.19; 95% CI, 1.13~1.26; p<.001). Conclusion: Pain, agitation, and dyspnea are common in ICU patients and are associated with the length of their ICU stay. Our study identifies factors related to these symptoms that could be targeted to manage and reduce their occurrence, providing a foundation for future research on various symptom assessment tools and natural language transcripts.

이 연구는 디지털 환경에서 데이터가 중심이 되는 전자기록의 출처에 새롭게 접근하기 위해, 데이터 출처 개념과 출처 모델을 검토하고수용하여, 어떻게 전자기록을 대상으로 새롭게 출처 개념을 적용할 수있을지의 가능성을 살펴보았다. 이어서 데이터 중심의 전자기록을 대상으로 한 출처 표현 모델을 개발하기 위해 기초 연구를 진행하였다. 특히 소급형 출처와 전망형 출처 개념으로 전환할 것과, 기록관리 메타데이터와는 별개의 모델을 통해 출처를 표현하고 기록과 연결할 수있는 모델을 개발할 것을 제안하였다. 기록과 동적 관계를 맺으면서도독립적으로 출처를 표현할 수 있는 모델을 개발할 수 있다면, 오히려기록의 유동성을 보장할 수 있으면서도, 기록의 속성과 이를 지원할출처의 역할을 더 충실히 수행할 수 있을 것이다. 결국, 이 연구가 제안한 기본적인 모델 개발 방향을 수용하는 출처 모델은 기록의 고정성과 활동의 재현성, 재현의 신빙성을 뒷받침할 수 있을 것이며, 디지털환경에서 적합한 출처 모델로서 역할을 할 수 있을 것이다.

This study explored the possibilities of a new approach to developing the provenance concept to electronic records in the data-driven digital environments by reviewing and adopting data provenance concepts and models. It then conducted basic literature review to develop a ground for a model representing the provenance of data-driven electronic records. In particular, it proposed to embrace to the concepts of retrospective and prospective provenance, and to develop a different model for representing provenance from records management metadata. If the model can be developed that can represent provenance independently while maintaining a dynamic relationship with records, it can be ensure the fluidity of records and even support to secure the record’s attributes and play the roles of provenance. Eventually, it proposed the direction to develop the provenance model which can support the fixity of records, the reproducibility of activities, and the trustworthiness of representations. It is expected to be a fit provenance model in the data-driven digital environment.

Purpose: This study aimed to identify the type and frequency of nursing activities targeting emergency department patients by analyzing electronic nursing records. Methods: This retrospective study identified the characteristics of and nursing activities for adult patients who visited a university hospital emergency department for 6 months from January to June 2018 by analyzing the hospital’s electronic nursing records. Descriptive statistics and one-way analysis of variance were used to analyze the characteristics of patients and the nursing records. Results: A total of 36,435 patients, with an average age of 52.82±19.91 years and a male-to-female ratio of 1:1.16, participated in the study. The number of patients with Korean Triage and Acuity Scale levels 4 (less urgent) and 5 (non-urgent) were 24,403 (67% of the total number). Referrals were requested 1.21±0.54 times per patient. The most frequent NANDA diagnosis and Nursing Intervention Classification intervention were “Risk for unstable blood glucose level” (858, 28.4%), and “Surveillance” (83,131, 23.9%). The most frequent Clinical Care Classification action type was “Assess or Monitor” (313,729, 38.5%). The higher the severity level and the number of referrals, the more the recorded numbers of nursing diagnoses, interventions, and care activities. Conclusion: This study demonstrated the possibility of nursing task analysis by identifying the type and frequency of nursing activities based on the data from electronic nursing records. Further research on electronic nursing records would contribute to the usefulness of these records for nursing workload analysis and effective workforce management.

Purpose: The purpose of this study was to develop predictive models for pressure ulcer incidence using electronic health record (EHR) data and to compare their predictive validity performance indicators with that of the Braden Scale used in the study hospital. Methods: A retrospective case-control study was conducted in a tertiary teaching hospital in Korea. Data of 202 pressure ulcer patients and 14,705 non-pressure ulcer patients admitted between January 2015 and May 2016 were extracted from the EHRs. Three predictive models for pressure ulcer incidence were developed using logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree modeling. The predictive validity performance indicators of the three models were compared with those of the Braden Scale. Results: The logistic regression model was most efficient with a high area under the receiver operating characteristics curve (AUC) estimate of 0.97, followed by the decision tree model (AUC 0.95), Cox proportional hazards regression model (AUC 0.95), and the Braden Scale (AUC 0.82). Decreased mobility was the most significant factor in the logistic regression and Cox proportional hazards models, and the endotracheal tube was the most important factor in the decision tree model. Conclusion: Predictive validity performance indicators of the Braden Scale were lower than those of the logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree models. The models developed in this study can be used to develop a clinical decision support system that automatically assesses risk for pressure ulcers to aid nurses.

정보기술과 기기의 발달은 정보화 사회를 가속화 시켰으며 이에 따라 정보의 생산과 확산, 그리고 소비가 훨씬 빠르고 편리해졌다. 사람들이 이제 언제 어디서든 무선통신과 스마트기기를 활용하여 정보를 창조, 공유, 소비할 수 있게 되었다. 또한, 기술의 발달은 기존의 텍스트가 주를 이루던 사용자의 데이터 소비패턴을 이미지, 음성, 영상의 대용량 데이터를 확산과 공유를 가능하게 되었으며 이를 통하여 개인이 소비하는 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나게 되었다. 과거와는 다르게 빠르게 생성되고 소비되는 방대한 데이터 정보 속에서 유용한 데이터를 찾아서 찾고 원하는 방향으로 알맞게 분석하는지가 더욱 중요한 부분이 되었다. 본 연구에서는 빅데이터에 대하여 살펴보고 전자무역 분야에서의 활용 방법을 보여준다.

With the growth of the smart-devices and information & communication technology, information society has developed and information can be produced, spread and consumed at much faster pace easily. Hence, individuals can utilize wireless communication and smart-devices to create, share and consume information at anytime and anywhere. The growth of technology has allowed the large-scale transfer and sharing of image, sound and video data; it changed the users' data consumption pattern that was mainly consisted of the text. Therefore, the amount of data that an individual consumes increased significantly. The importance of finding and analyzing practical and necessary data among huge amount of data has arisen. In this study, the current status of Big Data is researched and analyzed and the method to utilize Big Data in the electronic trading field is suggested.

Purpose: The purpose of this study was to identify predisposing, precipitating, and environmental factors related to the severity of delirium among older adults in a neurologic intensive care unit (ICU) based on the clinical practice guideline. Methods: A retrospective study was conducted using electronic medical record data from 945 older adults admitted to the neurological ICU at a tertiary hospital in Seoul, South Korea from January 2020 to July 2023. Delirium and subsyndromal delirium were evaluated using the Intensive Care Delirium Screening Checklist. Statistical analyses were performed using one-way ANOVA, χ2 tests, and multinominal logistic regression using the SPSS/WIN 26.0 program. Results: Compared with the normal group, a multinominal analysis revealed factors significantly associated with both delirium and subsyndromal delirium, including physical function, the length of ICU stay, dexmedetomidine use, anticonvulsants use, and physical restraints. However, compared to the normal group, ICU stay emerged as the most strongly related factor to delirium, whereas physical function was identified as the most significant factor related to subsyndromal delirium. These findings suggest that factors associated with delirium vary by its severity. Conclusion: Understanding the factors associated with delirium and subsyndromal delirium is crucial for clinicians. Pre-classification of high-risk groups based on the delirium severity among critically ill older adults is essential for providing high-quality delirium prevention.

약물요법에 있어 약물이상반응은 환자의 사망률과 이환율에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 약물이상반응 발생시 이를 신속히 보고하는 것과 함께 약물치료과정에서 일어날 수 있는 약물 관련부작용을 조기에 인지하고 능동적으로 조치함으로써 환자에게 가해지는 위해를 최소화하는 것 또한 실제 환자치료의 질적인 관리에서 중요한 부분이다. 본연구에서는 의료기록의 전산화에 따른 전산데이터들을 활용한 약물이상반응감시방법 중 하나로 평가 받고 있는Computerized surveillance system (CSS)에 대한 사례 연구들의 방법들을 비교해 보고, 제시된 관련 시그널들 중약물이상반응을 능동적인 방법 즉 실시간 혹은 예방적으로 적용 가능한 시그널들을 찾아 정리해 보고자 하였다. 이를 위해 가장 대표적인 연구가 진행되었던 연구사례들을 분석하였고 약 20여 개의 시그널들을 선정하여 분야별로 제시하였다.

본 연구는 국내 유통 전자출판물의 납본 및 수집을 위한 데이터의 속성과 속성값의 표준화 방안과 정책 및 제도적 고려사항을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 필수 및 선택 속성은 총 21개가 도출되었으며, 이는 국립중앙도서관 납본 및 수집 업무 담당자들의 설문조사 및 FGI 결과를 바탕으로 선정되었다. 데이터 품질 검증 과정에서 추가적으로 필요한 속성이 발견되어, 전자책, 오디오북, 웹툰, 웹소설 등 자료유형별로 필수 및 선택 속성을 구체화하였다. 속성값의 표준화는 ISO 8601 규칙에 따른 날짜 및 시간의 표기, 파일 형식과 성인 여부 등 제한된 범위의 속성값의 명확한 지정, 제목과 관련된 정보의 상세한 기술 등을 포함하였다. 정책 및 제도적 고려사항은 표준화된 메타데이터 요구사항의 확립, 지속적인 데이터 품질 관리 및 모니터링 체계의 구축의 필요성을 제시하였다.

This study aimed to propose considerations for attributes and their standardization strategies during the data collection process for electronic publications by domestic distributors for the National Library of Korea. The research identified a total of 21 essential and optional attributes based on a survey and a Focused Group Interview (FGI) with the staff responsible for legal deposit and acquisition tasks at the National Library of Korea. Additional attributes were found necessary during the data quality verification process, leading to the specification of essential and optional attributes for various types of materials, including eBooks, audiobooks, webtoons, and web novels. The standardization of attribute values, essential for enhancing the identifiability and management efficiency of electronic publications, included adherence to ISO 8601 rules for dates and times, clear designation of limited-range attribute values such as file format and adult content, and detailed description of information related to titles. Furthermore, the study highlighted the need for establishing standardized metadata requirements and continuous data quality management and monitoring systems.

본 연구는 국내 전시회의 경쟁력 제고를 위한 고민의 일환으로 세계 최대규모의 전 시회인 CES와 관련된 이슈를 빅데이터 분석을 통해 보다 종합적으로 해석하고자 하였 다. 이에 본 연구는 텍스톰을 활용하여 국내외 주요 포털사이트와 소셜 미디어에 나타 난 CES 관련 빅데이터를 수집하여 분석하였다. 선정된 검색 키워드는‘CES’이며, 수 집 기간은 2024년 1월 1일부터 2025년 1월 31일까지 총 1년 1개월로 설정하였다. 데이 터 수집 채널로는 네이버, 다음, 구글 등과 같은 국내외 포털 사이트와 소셜 미디어 등 이 포함되었다. 세부 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도분석에서 상위 10위 안의 단어 기술, AI, 혁신, 세계 최대, 전시회, IT 등을 통해 세계 최대 IT기술전시회로서의 CES의 위상을 확인하였다. 둘째, 관련 기술 분야로 AI 기술의 중요성을 확인하였다. 셋째, 전시회 주요 품목과 주요 참가기업의 중요성을 확인하였다. 넷째, CES 혁신상의 중요성을 확인하였다. 다섯째, 참가기업으로서 뿐만 아니라 2년 연속 CES 기조연설을 진행한 엔비디아 젠슨황의 중요성을 확인하였다. 여 섯째, CONCOR 분석 결과에서도 국내 대기업의 전시회 참가와 그들이 전시하는 전시 품목과 기술에 대한 관심이 크다는 것을 해석할 수 있다. 마지막으로 CES의 기조연설 은 CES의 시작을 알리는 동시에 한국에서 큰 관심의 대상임을 재확인하였다. 국내 기업들이 대거 참가하고 있는 세계적인 전시회인 CES에 대한 주요 이슈를 빅데 이터에 기반하여 요약하면, 전시회 참기기업, 전시품목, 혁신상, 기조연설로 대표될 수 있다. 다시 말하면 본 연구를 통해 확인된 성공적인 전시회의 핵심 요인으로 전시회 관련 산업을 선도하는 기술 전시, 산업을 대표하는 기업의 참가, 산업계의 영향력 있는 주요 인사의 참가, 산업계의 기술 발전을 선도하는 특별한 이벤트 개최 등으로 해석된 다. 국내 전시회의 경쟁력을 확보하기 위해 다양한 차원의 고민과 노력이 필요한 현 시점에서 본 연구 결과는 기초 자료로서 학문적, 실무적 가치가 있을 것으로 판단된다.

This study aimed to comprehensively interpret issues related to CES, the world's largest trade show, through big data analysis. Accordingly, this study collected and analyzed big data related to CES that appeared on portal sites and social media using Textom. The search keyword was 'CES', and the collection period was set to a total of 1 year and 1 month from January 1, 2024 to January 31, 2025. The detailed analysis results are as follows. First, the status of CES as the world's largest IT technology trade show was confirmed through the top 10 words in the frequency analysis. Second, the importance of AI technology was confirmed as a related technology field. Third, the importance of the main exhibition items and major exhibitors was confirmed. Fourth, the importance of the CES innovation award was confirmed. Fifth, the importance of Jensen Huang of NVIDIA, who was not only an exhibitor but also the keynote speaker was confirmed. Sixth, the CONCOR analysis results also showed that there was great interest in the participation of major corporations and in the exhibition items. Lastly, the CES keynote speech not only announced the start of CES but also reconfirmed that it was a subject of great interest in Korea. To summarize key issues of CES based on big data, they could be represented by major exhibitors, exhibition items, innovation awards, and keynote speeches.