• 건강소식
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• 제16권7호통권164호
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• pp.38-41
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• 1992

때때로 발생하는 의료사고와 관련하여 의사가 환자에게 치료 전 사고의 위험성을 설명했느냐의 문제에 대해, 그리고 그 "설명"이 의사의 법적의무인가에 대해 알아본다.

• 의료법학
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• 제18권1호
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• pp.3-35
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• 2017

우리나라에서는 1979년 대법원이 처음 설명의무 위반으로 인한 손해배상을 인정하였고, 그 후 판례를 통해서 설명의무의 구체적 내용이 형성 발전되어 오고 있다. 의사의 설명의무는 헌법 제10조와 진료계약상의 의무에 근거하고 있고, 보건의료기본법 제12조 및 개별 법률에서도 설명의무에 관한 내용을 규정하고 있다. 그런데, 2016. 12. 20. 개정된 의료법 제24조의2에 설명의무에 관한 규정이 신설되었고, 개정 의료법은 2017. 6. 21.부터 시행될 예정이다. 개정 의료법에 따르면, 설명의무의 대상이 되는 의료행위는 '사람의 생명 또는 신체에 중대한 위해를 발생하게 할 우려가 있는 수술, 수혈, 전신마취'이다. 이러한 의료행위를 할 때에는 반드시 사전에 법정사항이 기재된 서면으로 설명을 하고 동의를 받아야 한다. 만약, 이를 위반하면 300만원 이하의 과태료 처분을 받게 된다. 개정 의료법의 내용과 학설 및 판례를 통해서 인정되어 온 설명의무에 관한 기존 법리를 비교 검토해 보면, 양자 간에 상당한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 그에 따라 개정의료법의 시행 이후에도, 기존 설명의무에 관한 법리는 크게 영향을 받지 않을 것으로 보인다. 그러나, 동일한 사안에서 설명의무 위반 여부에 관한 판단이 민사상 손해배상사건과 의료법 위반으로 인한 과태료처분사건에서 서로 달라지는 것은 법적 안정성이나 법질서 전체 통일의 관점에서 바람직하지 않다. 개정 의료법상의 설명의무에 관한 내용을 기존 법리에 맞게 수정하거나 독일의 경우와 같이 진료계약의 내용에 포함시켜 민법에서 규율하는 것이 바람직하다고 생각한다.

• 의료법학
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• 제21권1호
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• pp.3-32
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• 2020

판례는 의사의 위험설명의무 위반에 대하여 그것과 환자의 동의 사이의 인과관계가 불분명한 때에는 위자료를 지급할 의무를 지우고, 인과관계가 증명되는 경우에는 민사상 전손해배상, 형사상 업무상과실치사상의 책임을 묻는다. 그러나 어느 경우든 설명하지 아니한 위험이 실현될 것을 요구한다. 그 결과 대부분의 사안에서 위자료책임이 인정되었는데, 이는 위험설명의 대상이 되는 위험을 매우 넓게 인정하는 또 다른 판례와 결합하여 의료과오가 증명되지 아니할 때 우회적·간접적으로 일정 부분 배상을 확보하는 사실상의 기능을 갖는다. 그러나 의사의 설명의무가 의료문화로 정착해가면 갈수록 설명의무 위반이 줄어들고 그 결과 어쩌다 우연적으로 약간의 배상을 제공하는 외에는 오히려 설명대화를 위험의 형식적 나열로 변질시키는 부작용이 두드러지게 된다. 본래 설명의무는 환자의 자기결정을 돕기 위한 것이므로 발생한 악결과가 설명의무 위반에 귀속되는지 여부도 환자의 구체적 자기결정과정을 고려하여 가려야 한다. 즉, 환자가 특정 위험에 대하여 특별한 선호를 갖고 있는 경우에는 그 위험이 제대로 설명되었는지, 그리고 제대로 설명되지 아니한 바로 그 위험이 실현되었는지를 보아 그것이 인정되는 경우 전손해배상을 인정함이 옳고, 그 이외의 경우, 특히 환자가 전체적으로 자신이 감수하는 수준의 위험과 기대효과에 노출된 것인지에만 관심을 갖는 경우에는 개개의 위험의 설명 여부나 그 실현 여부를 문제 삼지 아니하는 것이 옳다. 뒤의 경우 세부사항을 설명하지 아니하였는데 그 위험이 실현되었다 하여 인과관계와 귀속관련을 고려하지 아니한 채위자료 상당의 책임을 인정하는 것은 정당화되기 어렵다. 이러한 점은 형사법에서 피해자 승낙에 의한 위법성조각에도 타당하다. 이 경우 이른바 가정적 승낙은 위법성조각사유로서 동의의 요건 자체에 흡수되고 독자적인 항변이 되지 아니하는 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.429-441
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• 2004

이 연구에서는 6차와 7차 교육과정에서 개발한 중 고등학교 과학 교과서에 제시된 증발과 끓음의 설명과 관련된 개념들을 분석하였다. 교과서의 설명 유형은 중학교과 고등학교, 6차와 7차 교육과정, 그리고 과목이나 단원에 따라 구분하여 설명의 다양성을 확인해 보고, 설명에 사용된 개념간의 관계를 표현한 맵을 중심으로 특징을 비교하였다. 증발과 끓음에 관련된 설명의 차이는 주로 중학교과 고등학교 사이, 그리고 화학과 지구과학 분야 사이에서 발견되었다. 증발과 끓음 현상을 설명하기 위한 주요 개념들 사이의 관련성은 부족산 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.868-871
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• 2021

기후, 경영, 경제 등 여러 분야의 회귀분석에서 설명변수가 반응변수에 일정 시차를 두고 영향을 미치는 경우들이 많다. 하지만 지금까지 대부분의 회귀분석은 설명변수가 반응변수에 즉각적으로 영향을 미치는 경우만을 가정하고 있으며, 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 탐색하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그러나 보다 정확한 회귀분석을 위해서는 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 회귀분석 데이터가 주어졌을 때 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 설명변수의 과거 값들 중 어떤 값이 현재 반응변수에 가장 큰 영향을 미치는지를 노드 간 가중치로 표현하고, 회귀모델의 오차를 최소화하는 가중치를 탐색한다. 훈련이 끝나면 이 가중치들을 사용하여 각 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악한다. 실험을 통해 제안 방법은 시차를 고려하지 않는 기존 회귀모델에 비해 시차까지 고려함으로써 오차가 1/100 수준에 불과한 더 정확한 회귀모델을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권6호
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• pp.303-308
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• 2008

본 연구는 한국어에서 단어빈도가 명사 정의하기에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 80명을 대상으로 명사의 친숙도와 명사의 정의하기를 분석하였다. 의미범주를 "사용/목적," "묘사," "관련/관계," "부분설명," "설명," "오류," "부분설명-속성," "부분설명-특정 분류." "부분설명-비특정 분류," "설명-특정 분류," "설명-비특정 분류"로 분류하여 분석하였다. 그 결과 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 친숙도를 보였고 분류명사나 속성의 의미범주를 사용하는 "설명"의 경우 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 높은 빈도를 보였다. 그리고 분류명사와 속성의 의미범주가 연령에 따라 증가하였고 오류반응이 연령이 증가하면서 적게 나타났다. 따라서 명사 정의하기에서 명사의 출현빈도가 중요한 영향력을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.181-186
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• 2017

지금까지 기업설명회 관련 연구는 주로 기업설명회 개최 기업의 회계정책과 개최 효과에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 아직까지 기업설명회 개최 기업의 재무성과, 즉 재무지표를 살펴본 연구는 진행되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 기업설명회 개최가 기업의 재무비율 지표에 미치는 영향을 검증하였다. 분석결과, 기업설명회 개최 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 대체로 우수한 재무지표를 나타내는 것으로 보고되었다. 따라서 본 연구결과에 의하면 기업설명회 개최는 정보비대칭의 감소로 인한 기업가치 제고 효과뿐만 아니라 기업의 재무성과에도 일정 부분 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다. 따라서 이러한 결과는 우리나라 상장기업의 기업설명회 개최를 유인할 수 있는 하나의 근거자료가 될 수 있을 것으로 기대된다. 한편 본 연구는 최근 자발적 정보공시활동으로써 기업설명회 개최의 필요성 및 그 유용성에 대한 중요도가 높아지는 현 시점에서 시의적절하며 미약하나마 건전한 자본시장의 발전에도 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.240-251
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• 2002

이 연구에서는 초등학교 자연 교과서, 중학교 과학교과서, 고등학교 화학 교과서와 지구과학 교과서, 그리고 대학교 일반화학 및 일반지구과학 교과서 중심으로 기압과 대기압에 대한 설명 방식의 차이점을 3가지 유형으로 분석하였다. 유형 1은 무게로 설명하는 경우이며, 유형 2는 단위 면적에 작용하는 공기의 압력으로 설명하는 경우이고, 유형 3은 기체 분자 운동으로 설명하는 경우이다. 과학 교과서 분석 결과, 초등학교 자연 교과서는 유형 1로, 중 고등학교 화학 영역 교과서에서는 모두 유형 3으로 설명하였으며, 지구과학 영역 교과서에서는 주로 유형 1로 설명하였다. 한편, 대학교 일반화학 교과서는 주로 유형 1과 유형 2로 설명하였으며, 일반지구과학 교과서는 중 고등학교 지구과학 영역 교과서와 마찬가지로 주로 유형 1로 설명하였다. 이러한 과학 교과서에서 기압과 대기압에 대한 설명 방식의 차이는 학생들이 기압과 대기압을 이해하는데 혼란을 가져올 수 있을 것이라고 생각된다.