본 연구는 교정전문가 및 상담자의 인식을 통해 출소자의 사회재적응 경험을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 범죄학 교수, 판사, 교정시설 종사자 등 교정전문가와 한국법무보호복지공단의 교정 상담자, 총 18명을 대상으로 반구조화된 심층면접을 실시하였다. 수집된 자료는 Krippendorff(2003)가 제안한 내용분석 절차에 따라 분석이 이루어졌다. 연구 결과, 출소자들의 사회재적응 경험과 관련하여 '교육', '심리치료', '취업 및 구직활동', '봉사 문화 여가 활동', '사회 국가적 지원'의 5개 영역에서 보호요인, 장애요인, 정책제언의 요소를 15개의 차원과 36개의 범주, 77개의 의미단위로 도출하였다. 연구결과에 기초하여 논의와 제한점을 제시하였다.
교정 치료 시 발치에 대한 개념은 수없이 변화되어 왔었고, 현재도 발치 치료와 비발치 치료에 대한 기준은 변하고 있다. 본 연구에서는 한국인에서 발치, 비발치 치료에 따른 주관적 안모심미변화를 조사하고, 또한 평가자에 따른 치료결과에 대한 인식의 차이를 알아보았다. 본 연구는 단국대학교 치과대학병원 교정 클리닉에 내원하여 교정치료를 종료한 환자 중, 소구치 발치 환자 59명, 비발치 환자 60명, 총 119명을 대상으로 하였다. 전문가와 비전문가로 이루어진 평가단원이 치료 전 후 측방 두부방사선사진의 연조직 트레이싱을 VAS 평가하여 그 결과를 통계처리 하였다. 그리하여 도출한 결론은 다음과 같다. 1. 발치와 비발치의 평균 점수는 발치가 5.76, 비발치가 5.28로 발치를 한경우의 안모 개선 정도가 더 양호하게 받아들여졌다. 2. 일반인의 평균 점수는 5.165, 전문가 집단은 5.875로 이 연구에서는 일반인 집단보다 전문가 집단에서 전체적으로 더 높은 평가를 하였다. 3. 전문가 집단에서 발치와 비발치 환자를 평가하였을 때, 발치를 한 경우 유의하게 더 높은 점수가 나왔다. 4. 일반인 집단에서 발치와 비발치 환자를 평가하였을 때, 발치를 한 경우 더 높은 점수가 나왔으나 유의성 있는 차이는 존재하지 않는다. 5. 비발치 case에서는 전문가 집단이 일반인 집단 보다 유의성 있게 더 높은 평가를 내렸다. 6. 발치 case에서는 일반인보다 전문가 집단의 점수가 더 높았으나 유의성 있는 결과는 아니다.
(주)팬다콤프로세스(대표이사 천용관)는 1988년 설립, 기획 편집 출력 인쇄까지 토털 서비스를 제공하고 있는 업체다. 최근 제5회 서울인쇄대상에서 'seung h-sang'이라는 작품으로 대상을 수상한 팬다콤프로세스는 국내 최초 디지털 자동교정시스템 콘센서스 프로 도입은 물론 하이델베르그 국전4색, T3절5색 등의 첨단 인쇄기 및 디지털 인쇄기 추가 도입으로 토털 원스톱교정인쇄시스템을 갖추고 있다. 또한 이들 시스템을 바탕으로 인쇄 출판업계의 전문가들이 공동집필한 '디지털 그래픽 아트' 제작도 소화해 냈다. 이들 모두를 진두지휘한 천용관 대표이사를 만나보았다.
본 연구는 출소자의 사회적응을 도모하는 데 있어서 책임 있는 역할을 수행하는 한국법무보호복지공단의 보호사업과 가족희망사업에 대한 출소자와 전문가의 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 보호사업과 가족희망사업의 종류와 내용을 토대로 사회적응에 있어서 출소자가 효과적으로 인식하는 보호사업 및 가족희망사업, 그리고 전문가가 중요시 여기는 바를 측정하고, 비교평가 하였다. 이를 위해 공단으로부터 보호사업을 지원받고 있는 출소자를 연구대상자로 선정하고, 보호사업에 대해 인식하는 효과성을 파악하였다. 그리고 범죄자의 사회적응과 재범방지에 경험과 지식을 갖춘 대학교수, 공단직원, 교정공무원으로 전문가 집단을 이루어 출소자의 사회적응에 중요하다고 인식하는 보호사업에 관한 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 IPA기법을 통해 선호도와 중요도를 각 축으로 설정하여 사분면에 나타내었다. 연구결과 출소자와 전문가가 인식하는 출소자의 사회적응과 관련한 보호사업에 대해 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 함의를 바탕으로 보호사업과 가족희망사업에 대한 정책적 제언을 제시하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.151-157
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1999
선석계획 및 크레인 일정계획은 컨테이너 터미널에서 입항하는 선박들의 빈번한 변동상황에 능동적으로 대처하고 유연하면서도 신속한 의사결정이 가능하도록 여러 명의 전문가가 장기적인 계획을 바탕으로 지속적으로 수정 보완해 나가는 방법으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 선사 및 컨테이너 터미널에서 수시로 변경되는 다양한 요구조건을 수용하는 최적의 선석 및 크레인 일정계획 수립을 위하여 제약만족기법과 휴리스틱 교정(Heuristic Repair)기법을 이용하였다. 선석계획 및 크레인 일정 계획문제는 기본적으로 제약조건 만족문제로 정형화할 수 있지만 선박의 접안위치를 결정하는 문제는 목적함수를 가지는 최적화문제이다. 따라서 이 문제는 제약조건 만족문제와 최적화문제가 혼합된 문제(CSOP, Constraint Satisfaction and Optimization Problem)로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 선박의 최적 전압위치를 찾고 최우선 순위 선박의 최적 접안위치로부터 주어진 모든 제약조건을 만족하는 해를 찾는 탐색기법을 활용했고 휴리스틱 교정기법을 사용해서 제약만족기법에서 찾은 해를 교정했다. 우선순위가 가장 높은 선박부터 탐색을 하기 위해 Variable Ordering 기법을 사용했고 그 선박의 최적 접안위치부터 탐색을 해 나가는 Value Ordering 기법을 사용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 선석계획자료를 사용해서 실험을 하였다.
문맥의존 철자오류는 단독으로 사용하면 정확한 어절이지만, 문맥을 고려했을 때 오류인 유형이다. 이를 검색하고 교정하기가 매우 어려우며, 고품질 맞춤법 검사기의 성능을 크게 좌우한다. 한국어 맞춤법 검사기에서의 문맥의존 철자오류는 언어 전문가에 의해 수작업으로 구축된 교정규칙을 사용하는 것이 가장 일반적이다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 교정 정확도는 매우 높지만, 재현율은 매우 낮다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 교정규칙에서의 선택제약 명사 확장 방식과 조사 제약조건을 완화하는 방법을 통합하여 정확도를 유지하거나 거의 낮추지 않으면서, 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한, 두 방식을 단순하게 통합하지 않고 수의적 부사 삽입과 활용형, 관형형을 고려하여 단계별로 통합하는 방식을 제안하여 평균적으로 정확도를 거의 낮추지 않고 재현율을 약 13% 향상시킨다.
본 연구는 현재까지 주목받고 있지 못한 교정시설도서관의 중요성과 필요성에 대한 인식을 적극 확산시키고, 주로 교정시설도서관에 대한 현황조사 등에 치우쳐 있는 기존 국내 연구와의 차별성을 가지면서도 향후 교정시설도서관에 관한 행정적인 개선 방향에 필요한 부분들을 살펴보고자 외국 교정시설도서관의 서비스 운영 내용을 중점으로 조사하여 분석하였다. 분석결과, 비교적 교정시설도서관 운영이 잘되고 있는 미국, 영국, 독일 등은 사회 복귀 프로그램 등을 실용적으로 운영하고 있으며 각국의 도서관협회나 지방자치단체가 교정시설도서관 활성화를 돕고 관련 전문가들이 참여하는 위원회나 조직을 구성해 정책 지원과 이슈 점검, 연구, 보고서 발행, 가이드 지침 작성 및 개정, 도서관 간 협력 등을 논의하고 실제 운영에 반영한다. 또한 민관협치를 통해 꾸준한 지원과 관심을 유지하며, 지역 공공도서관과의 연계 시스템을 잘 활용하고 있다. 그 결과 수형자의 재범사례를 줄이는데 기여하고 있다. 본 연구를 통해, 교정시설도서관 서비스에 관한 행정적인 개선 방향을 세 가지로 제안하였다. 첫째, 교정시설도서관 서비스 가이드라인이나 가이드북 제작과 배포, 둘째, 교정본부나 도서관협회 내에 교정시설도서관 전문조직 설치와 활동 강화, 셋째, 교정시설 내 법률도서관 운영을 제안하였다.
축삭(axon), 가지돌기(dendrite), 신경세포체(cell body)와 같은 뉴런의 소기관을 분리하는 작업은 신경학적 현상의 분석에 도움을 준다. 최근에 딥러닝 기술을 이용하여 이를 수행하고자 하는 시도들이 있지만, 데이터의 노이즈, 훈련 데이터와의 차이 등으로 인해 결과에 오류를 포함할 가능성이 있다. 따라서, 이러한 기술을 실제 분석에 활용하기 위해서는 결과를 교정하는 과정이 필수적이지만, 이는 전문가가 수작업으로 수행해야 하기 때문에 많은 노력과 시간이 소요된다. 우리는 딥러닝 결과에 존재하는 오류들을 보다 손쉽게 교정할 수 있는 대화형 뉴런 구조 교정 방법을 제안한다. 이 방법은 구조적 일관성을 지니는 뉴런의 특성을 기반으로 뉴런 구조를 교정하여 적은 사용자의 인터랙션으로도 높은 정확도의 교정 결과를 얻을 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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