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원반전기 영동법을 이용한 전립선액의 단백분리에 관한 연구
이진무,김경환,김원준,Lee, J.M.,Kim, K.H.,Kim, W.J. 대한약리학회 1974 대한약리학잡지 Vol.10 No.2
Despite a considerable amount of investigation there continues to be disagreement concerning the proteins present in human seminal plasma. Recently their identification has assumed a greater importance following evidence that infertility in men and women may have an immunological cause (Katsh, 1959; Quinlivan, 1969). Seminal plasma is composed of fluids secreted by the prostate, seminal vesicles, ampullae, ducti deferentes, bulbourethral (Cowper's) glands, urethral(Littre's) glands and the epididymes. Prostatic juice, one of the major components of seminal plasma, has an important role in secretion of acid phosphatase and prostaglandin. A few studies have been reported of human prostatic juice, since, in human subjects, there were some problems in studying prostatic juice due to quite small amount of secretion and possibility of contamination with fluids from the seminal vesicles and ejaculatory ducts. The purpose of the present study was to determine the basic components of proteins in human prostatic juice. Prostatic juice was obtained from normal healthy man of $20{\sim}30\;year-old$ by massage of the prostate, and protein components were separated by means of disc electrophoresis. The results are summarized as follows; 1) Total numbers of protein fractions of normal human serum and prostatic juice are $14{\sim}18$ bands and $9{\sim}12$ bands, respectively. Prostatic juice produces two deeply staining bands which appear similar to those formed by $beta-_1$ globulin and albumin. 2) $Alpha-_1$ globulin area in the fractions of prostatic juice shows 4 bands and one more band is found than that of serum. On the other hand, the fractions of immunoglobulin and $alpha-_2$ globulin areas are eight in serum and it has three bands more than that of prostatic juice. 3) $Alpha-_1$ globulin area in the prostatic juice is more deeply stained than that of serum. In contrast with $alpha-_1$ globulin area, immunoglobulin and $alpha-_2$ globulin areas in the prostatic juice show weaker staining than serum.
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빅데이터 기반의 사이버위험 측정 방법 및 사이버사고 예측모형 연구
이진무 보험연구원 2018 연구보고서 Vol.2018 No.15
Ⅰ. 서론 ■ 최근 증가되고 있는 사이버위험 요소에 대한 관리 방안이 필요함 ○기술적, 정책적 해결 방안들이 지속적으로 개발되고 있음 ○동시에 사이버보험을 통한 사이버위험 관리에 대한 수요가 증가함 ○하지만 사이버보험 관련 데이터 및 표준의 부재가 사이버보험 시장 확대의 방해 요소로 작용함 ○본 연구에서는 빅데이터 기반의 사이버위험 측정체계 및 사이버사고 예측모델을 개발하고자 함 Ⅱ. 사이버위험 및 사이버보험 현황 1. 사이버위험 및 인식 현황조사 ■ 사이버공격으로 인한 사이버위험은 지속적으로 증가하고 있는 추세임 ○사이버위험은 정보통신시스템 사용에 방해되는 모든 요소를 의미하는데, 발생 원인은 단순실수나 해커의 의도된 공격 등으로 다양함 ○정보유출과 같은 사이버공격의 피해가 최근 12년간 10배 이상 증가하였고, 사이버공격은 정보통신이 발달한 나라에 집중되고 있음 ○정보통신시스템은 여러 시스템이 서로 유기적으로 연결되어 동작하는데, 이 때문에 사이버위험은 상호복합성(Interdependency) 및 높은 불확실성 때문에 모델링이 어려움 ■ 지속되는 사이버공격으로 인해, 기업들의 사이버위험에 대한 인식 또한 증가하고 있음 ○미국 상장사의 연간보고서에 기재된 위험요소(Risk Factor) 정보를 수집하여 텍스트 마이닝한 결과, 사이버위험에 대한 언급량이 최근 12년간 3배 이상 증가한 것으로 확인됨 2. 사이버보험 및 인식 현황조사 ■ 사이버보험 시장은 미국 등 일부 국가들 중심으로 시작됨 ○보험료 기준으로 미국이 전세계 시장의 90%를 차지함 ○전세계 보험료 추정액은 선형적으로 증가하고 있음 ○현재 보험상품들은 다양한 사이버위험에 대하여 보장함 ○해킹에 의한 보험 청구 건이 가장 많이 발생함 ■ 기업들의 사이버보험 구매의향이 증가하고 있음 ○구매의향 비율이 2011년 24%에서 2015년 64%로 크게 증가함 ○수요자 측면에서는 보험상품의 복잡성이 비구매 사유로 거론됨 ○공급자 측면에서는 잠재 피보험자의 낮은 사이버보안 수준이 가입거부 사유로 거론됨 Ⅲ. 사이버위험 측정체계 개발 1. 사이버위험 관련 개념 및 데이터 종류 ■ 사이버위험을 발생시키는 다양한 사이버공격에 대한 데이터가 존재함 ○사이버공격의 종류는 스팸이메일, 피싱공격 등이 있음 ○이러한 사이버공격은 악성코드나 바이러스에 감염된 컴퓨터들의 네트워크 봇넷(Botnet)을 통해 수행됨 ○실제 공격자의 신원을 파악하는 것은 매우 어려움 2. 사이버위험 빅데이터 수집 및 처리 시스템 ■ 스팸이메일, 피싱사이트 데이터를 통하여 사이버위험 측정이 가능함 ○스팸이메일은 CBL, PSBL에서, 피싱사이트 데이터는 APWG, 오픈피시를 통하여 수집함 ○클라우드 기반의 데이터 수집 및 처리 시스템을 개발함 ○IP 주소별로 구성되어있는 사이버공격 데이터를 기관별로 정리하기 위한 3단계 매핑이 필요함 ○APNIC 데이터를 기준으로 인터넷 주소를 할당받은 한국 기관 정보를 수집하고, 도메인주소 정보를 이용하여 산업군별로 분류함 ○한국 기관들의 사이버위험 지수를 측정할 결과, 대학기관, 교육기관, 인터넷 망 사업자들의 사이버위험 지수가 높은 것으로 나타남 3. 사이버위험 공시의 효과 측정 실험 ■ 제시된 사이버위험 지수의 효용성을 검증하기 위하여 필드실험을 실시함 ○중국어권 6개국의 1262개 기관을 대상으로 필드실험을 실시함 ○통계적으로 동일한 제어군과 실험군으로 구분하여, 실험군의 기관들에게 이메일 및 웹사이트를 통하여 위험 측정결과를 고지, 공시함 ○사이버위험 자료공시 이후, 실험군 기관들의 스팸이메일 발생량이 통계적으로 유의미한 수준으로 감소함을 확인함 ○제시된 사이버위험 평가자료를 적극적으로 확인한 기관일수록, 높은 수준의 감소량이 측정됨 Ⅳ. 사이버사고 예측모델 개발 1. 기계학습 개념 및 예측 문제 정의 ■ 사이버사고 예측문제는 감독기계학습(Supervised Machine Learning) 중 분류문제에 해당됨 ○빅데이터 수집, 강력해진 계산능력 등 여러 요소들로 인하여 기계학습 기반의 예측이 정확해지고 있음 ○예측모형을 만들기 위해 데이터유출사고 데이터를 사용하는데, 예측변수가 이산변수이므로, 분류(Classification) 알고리즘을 적용함 2. 데이터 수집 ■ 기 발생된 사이버사고 데이터 및 사이버위험 지수 데이터를 통합하여 학습데이터(Training Data)를 구축하였음 ○사이버사고 중 대표적인 종류인 정보유출사고 데이터를 수집함 ○사이버위험 지수를 바탕으로 기관별 특징변수들을 추출함. 특히 CBL상의 봇넷 정보를 이용함 ○기관명과 스트링매칭 알고리즘을 이용하여 사이버사고 데이터와 사이버위험 데이터를 통합함 3. 예측 알고리즘 및 모델 평가 ■ 전통적인 기계학습 및 딥러닝 알고리즘을 통합데이터에 적용함 ○전통적인 기계학습 알고리즘 중 KNN, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest를 적용함 ○딥러닝 알고리즘 중 피드포워드 신경망을 적용함 ■ 최대 94%의 확률로 정보유출사고 여부를 예측할 수 있음 ○10-fold 교차검증을 통하여 여러 알고리즘들을 평가함 ○데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 Precision, Recall, F1 score 기준으로 예측 정확성을 측정함 As our society is heavily depending on the information and communication technology, the associated risk has also significantly increased. Cyber insurance has been emerged as a possible means to better manage such cyber risk. However, cyber insurance market is still in a premature stage due to the lack of data sharing and standards on cyber risk and cyber insurance. To address this issue, this research proposes a data-driven framework to assess cyber risk using externally observable cyber attack data sources such as outbound spam and phishing websites. We show that the feasilibility of such approach by building cyber risk assessment reports for Korean organizations. Then, by conducting a large-scale randomized field experiment, we measure the causal effect of cyber risk disclosure on organizational security levels. Finally, we develop machine-learning models to predict data breach incidents, as a case of cyber incidents, using the developed cyber risk assessment data. We believe that the propsed data-driven methods can be a stepping-stone to enable information transparency in cyber insurance market.
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