목적: 신생아중환자실은 간호 요구도가 높은 곳으로 간호 수준이 환자 결과에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 저자들은 신생아중환자실에서 간호 숙련성의 차이에 따른 위해 사건의 차이를 비교하고 간호 위해 사건에 대한 예방 지침 마련 후 위해 사건의 변화를 알고자 하였다. 방법: 새로 설립된 A병원과 14 년간 운영되어 온 B병원의 신생아중환자실을 대상으로 2009년 1월 1일부터 2009년 12월 31일 까지 1년간의 간호 위해 사건과 당시 근무한 간호 인력의 경력을 조사하였다. 그리고 A병원에서 간호 위해 사건 예방을 위한 지침을 마련한 후 1년 뒤의 사고 변화를 조사하였다. 결과: A병원의 간호 인력은 2년 이내 경력자가 20명(80%)인 반면 B병원의 간호 인력은 2년 이상 4년 미만의 경력자가 13명(65%)으로 많아 간호 숙련성에 있어 유의한 차이가 있었다(P<0.001). 2009년도에 확인된 간호 위해 사건은 A병원에서 46건, B병원에서 10건으로 전체적으로 A병원에서 많이 발생했고 두 병원에서 정맥주사 관련 사고가 각각 24건(52.2%), 8건(80%)으로 가장 많은 비율을 차지했다. 위해 사건 예방을 위한 간호 지침 마련 후 2010년도에 확인된 간호 위해 사건은 17건으로 총 발생빈도가 감소하였으며 정맥 주사 관련 사고가 6건(35%)으로 가장 많았으나 비율이 감소하였음을 확인하였다. 결론: 간호 숙련성이 높을수록 위해 사건의 빈도가 적었고 위해 사건을 예방하기 위한 지침 마련 후 사고 빈도가 감소함을 확인하였다. 예방 가능한 간호 위해 사건의 빈도를 줄이기 위하여 자체적인 감시와 예방 지침의 강구가 필요하며 이는 중환자실 서비스의 질을 높이는 방법이 될 것이다.
본 연구는 특정 사건을 중심으로 기록을 수집 관리하는 '사건 아카이브'의 개념을 정립하고 사건 아카이브 구축 시 고려사항을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 사건 아카이브의 정의를 내린 후, 사건 아카이브의 특성을 살펴보기 위해 기존의 민간 기록물 아카이빙 연구방법인 공동체 아카이브와 로컬리티 도큐멘테이션과의 차이점을 파악하였다. 또한 사건 아카이브는 인물, 공간, 시간으로 구성되며, 다른 연구방법과 비교하여 시간적 요소를 특히 중요하게 여기기 때문에 본 연구에서는 시간을 축으로 나머지 요소를 접목한 팽이 모형을 제시하였다. 마지막으로, 본 연구는 사건 아카이브 구축 시 세 가지 고려사항을 제시하였다. 첫째, 사건 발생 시기에 따라 사건 아카이브의 구축 방법을 다르게 제시하였다. 둘째, 사건 아카이브의 세 요소인 인물, 공간, 시간에 따라 기록 수집 및 관리 영역을 제안하였다. 셋째, 오픈 아카이브로 발전하기 위해 디지털 아카이브를 지향할 것을 제안하였다.
지금까지 역대 정권들은 행정의 혁신을 위해 개혁을 단행해왔다 그러나 그러한 개혁의 대상이 다시 그들 자신이 되어버린 사건들을 많이 보아왔다. 과거 김영삼 정권당시, 과거 역대정권과의 단절과 더불어 세계화에 발맞추어 작고 효율적인 정부를 위해 행정개혁, 특히 인사개혁을 추진하였지만 김현철 사건으로 말미암아 모든 일이 물거품이 되고 말았다. 급기야는 IMF라는 금융위기에 처하고 말았다. 이러한 국가경제의 위기 속에 탄생한 김대중 정권 역시, 지식정보사회 혹은 지식정보경제의 패러다임에 국가 재건을 위해 행정개혁을 추진하였다 그 결과로 IMF 위기를 현재 어느 정도 극복되었지만, 옷 로비 사건을 통해 김대중 정권도 행정개혁의 한계를 드러낼 수밖에 없었다.(중략)
본 논문에서는 최근 10여년간 세계적으로 많은 관심과 더불어 비약적인 연구발전을 이루어 온 이산사건시스템의 관리제어에 있어서 기본적인 이산사건모델링과 관리제어이론을 설명하고최근의 연구동향 등을 소개한다. 또한 기존의 연속변수시스템과 대비해 이산사건시스템의 동적특성을 알아보고 구체적인 사례들을 살펴본다. 이러한 이산사건시스템의 동적특성을 기술하기 위해 형식언어이론에 기초한 논리적 이산사건모델을 소개하고 그 위에서 관리제어이론의 개념을 설명하나다 그리고 제어가능성 및 관측가능성의 관리제어기 존재조건을 토대로 관리제어기의 구현에 대해 알아본다 마지막으로 현재까지 수행되어온 관리제어에 대한 다방변의 연구 활동을 살펴보고 앞으로의 연구방향을 전만해 본다
다양한 사건들의 무대로서의 시공간 상황의 구축을 위한 정통적 시뮬레이션 기반을 개발한다. 사이버 세계의 정통성, 다시 말해 실제에 대한 논리적 충실성은 그 세계에서 일어나는 사건들의 다양성과 예측 불가성을 최대화함으로써 실현한다. 시공간에서 일어나는 사건의 시뮬레이션을 위한 지식 컴포넌트는 환경 요인, 객체, 사건, 상관관계가 있다. 자유 재량적 사건의 정통 시뮬레이션을 실현하기 위해 사건 활성화, 실행 방법과 사건 인지 함수들을 고안하였다. 본 시뮬레이션 환경에서 자주적인 에이전트들은 독자적인 존재와, 사건의 실행과 분리된 계획을 하는 능력을 가지고 있다. 사람의 의도를 반영할 수 있는 자유 재량적 사건의 정통 시뮬레이션과 관련 있는 기본적인 구성 요소들을 확인하였다. 시뮬레이션 방법의 실행 가능성을 보이기 위해 핵심적인 기술들을 중심으로 구현의 예를 보인다.
텍스트의 스토리를 자동으로 이해하기 위해 텍스트에서 기술된 사건(event)을 파악하고 이들을 조합하여 스토리가 어떻게 구성되어 있는지를 파악하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이는 스토리의 깊은 의미론적 이해를 요구하는 것 이외에도 텍스트마다 상황과 일어나는 사건들이 다양하기 때문에 언어 자원이 부족한 환경에서의 처리에는 한계가 있다. 이러한 문제는 사건들을 추상화 하여 단순하게 표현할 수 있다면 스토리 이해의 자연스러움을 저해하지 않고 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 사건들의 추상화 과정을 위한 기초 연구로서 텍스트 속 등장인물이 행하거나 당하는 사건들을 추출하여 PMI기법을 통해 사건의 흐름을 파악하고 언어학적 단서를 참조하여 스토리 이해 과정에 누락될 수 있는 사건들을 추가하여 보완하였다. 이러한 접근을 통해 등장인물이 행할 수 있는 사건들을 재구성하여 단순화하는 방법을 제시한다.
영화 스토리텔링에 있어서, 사건과 사건은 인과성을 연결되어야 한다. 본 연구에서는 영화 스토리텔링의 사건 진술 방식과 비트의 개념 분석을 조사하였다. 사건의 진술 방식에 따라 비트의 인과성의 강약이 달라진다. 비트의 개념을 설명하기 위해 영화 <대호>의 핵심 비트리스트를 연구대상으로 하였다. 연구 결과 영상 스토리텔링에서 비트의 개념을 정립하면, 제시되는 사건의 인과성이 강화된다.
소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.
이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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