최근 우리나라에서는 연속적으로 발생한 환자안전사건으로 인해 환자안전에 대한 사회적 관심이 높아졌다. 더불어 환자안전사건 발생 후 의료인 및 의료기관의 대응방식이 논란이 되면서, 사과법 및 디스클로져법 도입의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 미국의 사과법과 디스클로져법 내용을 분석하고, 우리나라의 입법 움직임에 대하여 비판적으로 검토하고자 한다. 먼저 사과법은 의료인 등이 환자측에게 불편감, 통증, 손상, 사망 등에 대해 사과나 위로, 공감 등을 표하는 경우, 사과 등의 표현은 민사재판 및 행정절차에서 법적인 증거로 사용할 수 없도록 하는 것을 그 주요 내용으로 한다. 사과법은 실수, 오류, 잘못, 책임, 법적 책임의 표현과 같은 규범적 평가요소를 증거법의 보호 범위에 포함하는지 여부에 따라 '완전한 사과법'과 '부분적 사과법'으로 구분된다. 한편, 디스클로져법은 의료기관이 심각한 위해가 발생한 사건 등에 있어 사건의 공개, 발생원인, 보상계획, 재발방지대책 등에 관하여 환자 측과 소통하는 것을 법률상 강제하거나 자율적으로 유도하는 것을 그 주요 내용으로 한다. 한편, 최근 우리나라에서도 환자안전사고에 관한 관심이 증폭되고, 의료인 측과 환자측의 의사소통의 중요성이 인식되면서, 위와 같은 미국의 사과법 또는 디스클로져법을 수용한 "환자안전법" 개정법률안이 국회에 제출되기도 하였다. 본 연구에서는 미국의 사과법 및 디스클로져법의 분석을 토대로 위 개정법률안의 내용을 비판적으로 검토함으로써 향후의 입법방향에 시사점을 제시하고자 한다.
벤처캐피탈의 공동투자전략은 투자 위험의 분산과 투자 자원의 효율적 관리, 투자사에 관련된 정보비대칭 완화 관점에서 단독투자전략보다 장점이 있다. 공동투자는 다른 한편으로는 투자정보 공유 네트워크와 투자기회 확보를 위한 경쟁을 드러내 보이기도 한다. 본 연구는 2014년부터 2016년까지 3년간 공개된 한국 벤처캐피탈의 한국 스타트업에 대한 투자 정보를 수집 및 분석하여 벤처캐피탈의 투자 전략 및 네트워크에 대한 실증 분석을 수행한다. 네트워크 분석, 로지스틱 회귀분석 등을 포함한 통계적 검정을 수행한 결과 벤처캐피탈의 분야별 전문성(투자집중도), 내적역량(업력 및 전문인력의 수), 투자 네트워크, 피투자 스타트업의 업력 모두 공동투자여부에 영향을 끼친다는 증거를 발견할 수 없었다. 본 연구의 분석 결과 한국의 벤처캐피탈이 공동투자를 결정짓는 요인은 피투자기업의 사업 분야를 제외하면 투자금액의 크기와 보유 펀드의 규모 등 자금요인이 유일했다. 이 결과가 시사 하는 바는, 한국의 벤처캐피탈 대다수가 투자형태의 결정에 있어 자사의 전문성이나 피투자기업의 본연적 사업 리스크를 고려한다거나 투자기회정보의 공유를 통해 투자형태를 전략적으로 결정하기 보다는 단순 자금운용 측면에 경도되어 있지 않은가 하는 점이다.
배경: 혈${\cdot}$기흉과 관련하여 우리나라에서 제기된 의료과오 소송들의 양상과 그 결과들을 살펴봄으로써 의사들이 혈${\cdot}$기흉 환자 처치에 있어서 의학적 적응증과 정확한 술기방법 외에 의료법학적으로 고려하여야 하는 부분을 밝혀 발생 가능한 소송에 대처하려 한다. 대상 및 방법: 혈${\cdot}$기흉과 관련된 의료소송 중 재판종결 후 판결문이 공개된 판례들을 대상으로 Lawnb site (www.lawnb.com)와 법원에서 제공하는 법고을 시디롬을 검색하여 혈${\cdot}$기흉 발생 원인, 환자 나이, 기저질환, 소송결과 및 배상금 등을 조사하여 검토하였다. 결과: 대법원 판례 3건, 고등법원 판례가 1건, 지방법원 판례가 3건으로 총 7건의 판결문이 검색되었고 소송결과 3건은 원고가 일부 승소하였고, 4건의 경우는 원고의 청구를 기각하여 파기 환송하였다. 사망 사고의 경우 소송의 원인이 된 사인 중 가장 흔한 원인은 긴장성 기흉이었다. 결론: 혈${\cdot}$기흉과 관련된 소송의 빈도가 높은 것은 아니지만, 환자의 사망 또는 발생한 후유증으로 인해 발생한 손해에 대한 배상액이 상당하다. 소송의 발생은 소아 환자에게 발생한 혈${\cdot}$기흉의 경우가 더 흔하다. 의인성 기흉의 경우 시술 후 방사선 촬영여부가 환자의 예후 및 소송에 있어서 의사를 방어하는 증거로 제시될 수 있고, 충분한 설명에 근거한 동의 역시 중요하다.
트위터는 다른 SNS와 대비되는 정보의 빠른 전파력과 확산성을 갖고 있다. 따라서 트위터를 이용하여 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 여러 연구가 진행되고 있다. 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석하여 이벤트 탐지에 이용하는 것이다. 이와 관련된 연구들은 이미 많은 성과를 보이며 진행되어 왔으나 여러 가지 문제점들로 인해 새로운 한계에 직면했다. 특히 선행 연구의 대다수가 이벤트의 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용한다. 그러나 이는 최근 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드를 추출하여 키워드간의 관계를 고려해 연관단어를 군집화 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험을 통해 이벤트가 발생한 지역과 실제로 발생한 이벤트의 탐지여부를 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법이 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 각각의 대학에서 추진하는 유익한 교수학습 정보화 환경을 여러 대학에서 활용하거나 전파시킬 근거를 제공할 수 있도록 교수학습 정보화 현황을 파악하고 지표 개발을 목표로 한다. 연구 방법은 2002~2015년 KERIS에서 개발한 여러 정보화지표들과 에듀테크, 미래 교육 보고서, 교수학습 현장 보고서 등 최근의 환경들을 분석하여 지표 개발에 반영하였다. 1차 지표, 2차 지표에서 전문가 의견을 반영하여 최종적으로 투입/과정/산출 단계로 분류하여 3차 지표 개발을 완성하였다. 또한 지표에 대한 타당도와 중요도에 대한 지표를 개발하고, 국·내외 대학정보화지표 적용 여부를 파악하여 그 결과를 반영한 교수학습 지표를 완성하였다. 연구의 결과로 대학의 교수학습 정보화 기반구축, 교육자원 공유, 공개 개발과 공유, 자원의 공동구매, 정보화 안전체제 및 리터러시 교육, 현황 파악, 자원 활용이라는 핵심단어를 도출하고 대학마다 교수학습 정보화 수준을 향상시켜 대학별 균형 발전을 달성할 수 있다. 향후 과제로는 설문문항을 작성하여 파일럿 테스트를 통해 문항을 보완하고 전체 대학에 교수학습 정보화 현황을 파악하고자 한다.
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
본 연구의 목적은 시장에서 ICO에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 조사하는 것이다. 이전에는 기업들이 자금조달을 위해서는 은행에서 차입하거나, VC(벤처 캐피탈)과 엔젤 투자자로 부터 출자를 받는 방법들을 주로 사용하였지만, 현재 ICO는 새로운 형태의 자금투자 및 조달 모델로 사용되고 있다. ICO는 블록체인을 기반으로 생성된 토큰 또는 코인을 온라인상에서 공개적으로 판매하여 필요한 자금을 조달하고, 투자자에게 투자금액에 따른 토큰 또는 코인을 지급하여 시장 가치를 제공한다. 본 연구 조사에 따르면, ICO 시장의 한계요인으로 (1) 해당 기업평가의 어려움, (2) 투자의 불확실성, (3) 법적 안전장치 결여, (4) 모집 후의 기업의 안정성 확보방안이 미흡이다. 현재 국내의 경우 ICO를 법적인 테두리에서 보호하지 않아 이를 제도적으로 대응 할 수 있는 방법은 없다. 그럼에도 불구하고 존재하고 있는 ICO 시장에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 제시하였다. ICO 투자 시, 투자자는 (1) 투자방법 및 수익성 고려, (2) 투자사기 여부를 다양한 채널로 검증 및 판단(ex. 홈페이지, 구성팀 프로필 등)하고 이를 기반으로 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 새롭게 등장한 ICO 시장에 대한 이해 도모와 이에 자금투자 시 검토사항에 대해 연구하여 올바른 투자자 양성에 기여하고 사기 등으로 인한 소비자 피해의 양산을 줄여 건강한 ICO 시장 형성에 기여 할 것이다. 본 연구의 한계는 아직 국내는 ICO를 법적인 테두리에서 검토되지 않고 있어 향후 정책적 변화가 발생할 때 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.
본 연구는 뒷광고 논란과 광고 표시 규정으로 인해 변화를 맞이하는 인플루언서 마케팅에서 긍정적인 마케팅 효과를 도출하기 위한 전략을 제시하는 데 목표를 두고 있다. 적합한 인플루언서 선정을 위해 인플루언서 평판의 구성요인 커뮤니케이션 능력, 영향력, 진정성과 전문성이 마케팅 효과에 미치는 영향을 구분하고 의사인간관계의 매개효과를 확인했으며 적절한 경제적 이해관계 방안을 위해 유료광고, 브랜드 협업, 단순선물과 내돈내산 4개의 실험 조건에서 마케팅 효과의 차이를 살펴봤다. PLS구조방정식 분석 결과에 따르면 인플루언서 영향력과 진정성이 마케팅 효과에 유의미한 정적 영향을 미친 것으로 나타났고 의사인간관계의 부분 매개효과가 검증됐다. 또한 인플루언서 평판, 의사인간관계와 마케팅 효과 관계에서 경제적 이해관계의 조절효과가 관찰됐다. 본 연구는 선행연구 중 브랜드 협찬 공개 여부에만 주목했다는 제한점을 보완하고 평판 연구를 확장하는 학문적 기여가 있으며 성공적인 인플루언서 마케팅을 기획하기 위해 실무적 시사점을 제공할 수 있다.
화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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