법원은 2014년에도 의료와 관련된 의미 있는 판결들을 선고하였다. 법원은 수술 시 의료기구를 본래의 용도와 달리 사용하던 중 부러진 경우 이로 인한 사고에 의료진의 과실을 추정하였고, 설명의무와 관련하여 안전성이 검증되지 않은 수술을 시행하는 경우 설명의무 위반과 부작용 발생 사이의 인과관계를 인정하여 전손해배상이 인정될 수 있다는 점, 미용수술의 경우 일반적인 의료행위에 비하여 설명의무의 대상이 확대되어야 하는 점, 예상할 수 없는 범위에까지 설명의무를 인정할 수는 없는 점 등을 판시하였다. 또한 법원은 환자의 자기결정권과 의사의 진료의무 사이에 충돌이 발생한 경우 자기결정권 행사의 요건과 한계를 제시하였으며, 자동차보험계약이란 자동차사고와 관련된 배상 책임은 보험회사가 부담하기로 하는 계약이므로 비록 의료법에 위반되어 설립된 사무장 병원이라 하더라도 환자를 치료하고 보험금을 수령하는 것은 불법행위에 해당하지 않는다고 판시하였다. 의료기관 자체가 부당한 경제적 이익을 얻었을 뿐 의료기관 종사자들이 별다른 이익을 얻지 않은 경우, 리베이트 수수를 금지하는 의료법에 따라 의료기관 종사자들을 처벌할 수 없다는 견해를 밝힌 판결도 눈에 띈다. 그리고 법원은 업무정지처분을 받은 의료기관을 폐업하더라도 같은 장소에서 같은 운영자가 새로이 의료기관을 개설하는 경우 처분의 효과가 미친다고 판시하였고, 의사가 스스로 개설한 의료기관 외에서 진료행위를 할 수 있는 요건에 대하여 판시하였으며, 의료법을 위반한 혐의로 유죄 판결이 확정되기 전에는 이를 이유로 행정처분을 할 수 없다고 판시하였다.
대구직할시 남구 1 개동 주민을 대상으로 도시 지역의료보험 실시 전후(이하 실시 전후)의 의료 이용양상을 파악하기 위하여 실시 6개월 전인 1989년 1월에 1차조사를 하였고, 실시 1년 6개월 후인 1991년 1월에 2차조사를 하였다. 1차조사의 대상자는 1,230가구 4,939명이 었으나, 2차추적조사가 가능했던 인구는 519가구 2,277명 (추적률:46.1%)이었다. 2차조사까지 추적이 가능했던 2,277명 중 1차 조사시 보험에 가입되지 않았던 240가구 1,033명을 코호트 I군(이하 I군)으로 하였고, 1차조사시 보험에 가입되었던 279가구 1,244명을 코흐트 II군(이하 II군)으로 구분하여 조사자료를 분석하였다. 인구 1,000명당 급성이환으로 인한 의사방문율의 변화는 실시 후에 I군에서 16.5 증가한 반면, II에서는 2.4만 증가하였으며, 만성이환에서도 I군이 13.5 증가하였으나 II군은 7.2만 증가하였다. 이환 및 활동제한 의료필요 충족률도 I군에서 실시 후 뚜렷히 증가하였다. 월가구소득별 급성이환에 의한 의료필요충족률은 I군에서 40만원미만군이 1.6으로 $40{\sim}99$만원군의 4.0과 100만원이상군의 49.3에 비해 월등히 낮았다. 이러한 소견은 나머지 조사대상군과 만성이환에서도 동일하였다. 급성과 만성이환자의 병원이용 이유는 유용성, 의원의 경우는 지리적 접근성이 실시전후모두에서 가장 많았고 약국이용 이유 중 실시 전에는 접근성과 의료비지불성이 중요하였으나, 실시 후에는 의료비지불성의 중요성은 상대적으로 감소하였다. 최근 15일간 의사방문여부를 종속변수로한 multiple logistic regression analysis에서 급성이환(+), 만성이환(+) 그리고 월가구소득(+)이 실시전후 모두에서 유의한 변수였다. 실시 후 부과된 보험료에 대한 불만족률이 두군 모두 지역의료보험 가입자에서 각각 81.0%와 74.1%로 타 의료보험가입자에 비해 월등히 높았다. 실시 후 병원과 의원의 의료비와 서어비스에 불만족스럽다고 응답한 사람이 I군에 비해 II군에서 더 많았다. 이상의 소견으로 의료보험이 실시됨으로 미충족의료수요를 감소시키는 효과를 가져왔으나 실시 후에도 저소득층의 의료이용률이 고소득층에 비해 여전히 낮아 의료보험실시로 경제적 장애가 감소하였음에도 불구하고 본인부담금 등으로 인한 경제적 장애와 의료기관을 방문하는데 소요되는 시간, 대기시간 등 의료이용을 저해하는 요인이 남아있어 의료이용의 형평이 사회계층들간에 완전히 이루어지지는 않았다. 특히 만성이환의 경우, 불균형이 심하였다. 또한, 부과된보험료에 대한 불만족도가 높아 현행 보험료선정기준의 재평가 및 공정성을 향상시킬 필요성이 제기되었다.
자연열(태양열)을 효율적으로 이용하기위해 1999년부터 2000년 까지 2년간 상면적이 100$m^2$인 3동의 유리온실에 각기 다른 집열시스템을 설치하였다. 즉, 집열면적과 경사도가 각각 24$m^2$, 50$^{\circ}$로서 현재 시판되고 있는 태양열 집열기(평판형, Solar hart Inc.)를 이용하는 방법, 직경과 송풍량이 각각 1m, 2.5m$^{-3}$.m$^{-2}$ .min로서 라디에이터가 부착된 2개의 유동팬을 천장부에 설치하고 천창을 밀폐한 후 온실상부의 열을 집열하는 방법, 온실의 중도리 전부를 물이 순환되는 각관 (75x45x3t, 1m 간격x10줄x온실길이 12m=120m)으로 설치하여 집열하는 방법 등으로 하였다. 각 동마다 지하에 26톤의 저수 능력을 갖는 D2000xW1500xL8600의 축열조를 설치한 후 중간을 막아 저온수조와 고온수조로 구분하였고, 수조 중간 1.5m 높이에 통수로를 내어 일정량의 물(약 15톤)이 지속적으로 순화될 수 있도록 하였다. 최저기온 9$^{\circ}C$로 설정하여 1,000$m^2$를 공간 난방할 경우 난방연료 절감율은 태양열 집열기, 유동팬 및 각관에서 각각 7%, 19%, 28%로 나타났다. 태양열 집열기를 이용하는 대부분의 농가에서는 40~50$m^2$ 정도의 집열면적을 갖는 집열기를 이용하고 있는데 이 경우 년간 난방연료 절감율은 14% 정도로서 경제성이 없으며, 유동팬도 집열효율에 비해 제작, 설치 및 유지비가 과다하게 소요되므로 경제성이 없다. 각관의 경우 관 자체의 자재비나 설치비에 추가부담이 적으면서 집열효율이 비교적 높기 때문에 관의 부식, 골조 표면적 증가에 의한 시설내 차광 증가, 중도리의 각형 구조로 인한 강도저하 등의 문제가 해결되면 집열 방법으로 고려될 수 있을 것이다.
목 적: 사이버나이프를 이용한 정위적 부분유방방사선치료(Stereotactic Partial Breast Irradiation) 시 기존의 침습적인 위치표지자(Fiducial Marker) 삽입 방식이 아닌 비침습방식에 대한 유용성을 평가 하고자 한다. 대상 및 방법: 본 연구를 위한 영상 중심(Imaging Center)의 일치도는 2D모의치료기와 사이버나이프의 양사방향(Both oblique, 45 °, 315 °) 영상 획득 후 다이스 유사 계수를 통해 정량적으로 평가하였다. 표면위치표지자의 위치 재현성은 본원 프로토콜을 기반으로 ATOM Phantom 표면에 금 재질의 위치표지자 8개를 부착하고 2D모의치료와 치료계획, 사이버나이프 영상을 분석하여 평가 하였다. 결 과: 영상 중심의 일치도 평가결과는 양사방향(45 °, 315 °)에서 각각 0.87, 0.9 였다. 표면위치표지자의 재현성 평가 결과 좌측 유방은 수평수직방향 Superior/Inferior 0.3 mm, Left/Right -0.3 mm, Anterior/Posterior 0.4 mm, 회전 방향 Roll 0.3 °, Pitch 0.2 °, Yaw 0.4 ° 로 나타났다. 우측 유방은 수평수직방향 Superior/Inferior -0.1 mm, Left/Right -0.1 mm, Anterior/Posterior -0.1 mm 회전 방향 Roll 0.2 °, Pitch 0.1 °, Yaw 0.1 ° 로 나타났다. 결 론: 사이버나이프를 이용한 정위적 부분유방암방사선치료 시 표면위치표지자의 비침습 트로토콜을 기반으로 통증 및 감염 등의 예방과 전처치 시간을 줄이고 환자의 경제적 부담을 경감 할 수 있었으며, 영상 중심의 높은 일치도 및 위치표지자의 재현성을 바탕으로 치료에 유용할 것으로 사료된다.
2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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