• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제17권1호
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• pp.10-17
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• 2014

목적: 본 연구는 의료인과 간호학생의 웰다잉 의미와 주관성 유형을 확인하고, 유형별 특성을 분석하기 위해 Q 방법론을 적용한 조사연구이다. 방법: 간호학과 학생 8명, 호스피스전문병원 임상간호사 3명을 대상으로 심층면담과 선행연구고찰을 통해 102개의 Q-모집단을 구성하였으며, 이후 Q-방법론의 전문가인 간호학과 교수 1명과 간호학과 박사과정 중인 2명의 의견 교환 및 재조정을 통하여 총 33개의 Q-표본을 선정하였다. 4년제 간호학과 학생 11명과 경기도 일개 3차 종합병원의 간호사 9명과 의사 2명을 대상으로 총 22명의 P-표본을 대상으로 하였다. P-표본은 선정된 33개의 진술문을 강제 정상분포가 되도록 7점 척도 상에 분류하도록 하였고, 양극단에 분류한 진술문과 관련하여 추가 진술문을 작성하도록 하였다. 수집된 자료는 PC-QUANL Program으로 요인 분석하였다. 결과: 분류된 의료인의 웰다잉 의미 유형은 모두 3가지로 나타났으며 이들 유형에 의해 설명된 전체 변량은 57.97%였다. 제1형은 '현실중시형'으로 부담 없이 아름다운 모습으로 임종하는 것에 의미를 두었다. 제2형은 '관계중시형'으로 죽기 전 자선을 베풀고 주변인들과 화해와 용서의 시간을 갖는 것에 의미를 두고 있었다. 제3형은 '자연순응형'으로 살만큼 살다 가족의 간호를 받으며 임종하는 것에 의미를 두었다. 결론: 웰다잉에 관한 의료인과 간호학생의 주관성은 임종을 맞이하는 환자간호에 영향을 미친다. 따라서 의료인과 간호학생은 삶과 죽음에 대한 깊은 통찰을 가져야 하며, 이를 위해 웰다잉에 대한 주관성 유형별 특징에 맞는 죽음교육이 필요하다.

• 비교문화연구
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• 제43권
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• pp.327-354
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• 2016

랭보의 산문시집 "일뤼미나시용"의 "야만"은 형식이나 주제, 비유 등이 난해한 시로 유명하다. 본고는 작품의 난해성을 연구하기 위해 먼저 문법적 구조를 분석하였고, 그런 다음 시의 의미를 살펴보기 위해 저자의 다른 작품과 비교하는 자기텍스트성을 분석하였다. 자기텍스트성은 스티브 머피가 제시한 랭보 산문시 해석의 방법론으로서 저자의 작품과 맺는 내적 상호텍스트성을 말한다. "야만"의 경우 일반적 상호텍스트성의 연구가 없는 것은 아니지만 시의 의미를 크게 규명하지 못한다고 본다. "야만"의 난해성은 무의미 시의 예로 간주되기도 한다. 하지만 시 구조 분석과 자기텍스트성을 통해 볼 때, "야만"은 무의미가 아니라 의미를 구축하고 있다. 이 시는 일반적 운문시나 산문시와 달리 전체가 명사 구문의 비유로만 이루어져 있다. "야만"은 랭보 고유의 문맥에서 파괴, 화합, 재생의 순수한 힘을 의미한다. "야만"은 보들레르의 "이 세상 끝 어디라도"에 대한 랭보 식 답으로, 북극의 불카누스의 화산에 도달하는 영원한 여성의 목소리로 대변되는 현장이라 할 수 있다. "야만"의 읽기는 "일뤼미나시용"의 난해성을 읽어내는 하나의 방법론이 될 수 있다. 본고에서 우리는 "야만"의 언어적 지표의 분석과 자기텍스트성, 그리고 시가 침묵하고 있는 희열과 고독의 이해가 하나의 접근법이 될 수 있음을 분석하였다. 이러한 접근법을 통해 우리는 "일뤼미나시용"의 파편을 개개의 방식으로 연결하고 조합해서 파편들의 스토리를, 모험을 재구성할 수 있으리라 본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.393-394
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• 2019

본 연구는 현재 임신 중인 임산부 중 6개월 이상의 임산부를 대상으로 스스로가 본인의 체형을 어떻게 인식하고 있는가 하는 주관적 평가를 유형화하고 유형별 특성을 고찰하고자 하였다. 이를 통해 임산부의 체형에 적합한 의복디자인 및 패턴설계에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, Q분석은 쿼넬 프로그램(QuANL pc program)을 사용하였다. 임산부의 체형에 대한 인식 유형은 가는 팔다리 중앙 반구형 복부 체형, 처진 복부 돌출 체형, 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형의 3가지 유형으로 분석되었다. 가는 팔다리 중앙반구형 복부 체형은 임신 전 BMI지수가 가장 낮아 정상에 속하였으며 팔다리는 가늘고 다른 부위는 거의 살이 찌지 않았으며 배만 나왔다고 인식하였다. 처진 복부 돌출 체형은 임신 전 BMI 지수가 가장 높아 과체중에 속한 유형으로 가슴둘레, 엉덩이둘레뿐만 아니라 몸에 전체적으로 살이 쪘으며, 배가 아래로 처진 체형으로 인식되었다. 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형은 제1유형과 같이 복부의 중앙부분이 돌출되어 있다고 인식하였으나 윗팔둘레가 굵어졌다고 인식하여 제1유형과는 차이를 나타냈다. 임신 전 BMI 지수는 중간인 그룹으로 정상에 속하였다. 향후 연구에서는 임산부의 실제 체형 분석을 통하여 본 연구의 인식체형과의 차이를 비교 분석해보는 것도 의미 있는 연구가 될 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1428-1444
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• 1999

MSC는 ITU에 의해 표준화된, 병행 시스템의 명세를 기술하기 위한 그래픽 형태와 텍스트 형태를 제공하는 언어로서 실시간 시스템 특히 통신 교환 시스템의 특성을 기술하기 위해 자주 사용된다. 통신 시스템이 제대로 동작함을 보이기 위해서는 정형적인 방법을 사용하여 시스템 행위를 검증할 필요가 있다. 통신 소프트웨어를 검증하는 방법 중 하나의 방법으로 유한 상태를 기반으로 하는 방법이 있다. 유한 상태를 기반으로 하는 방법에서는 먼저 시스템 명세에 해당하는 전체 상태 전이 그래프를 생성한 후 이를 바탕으로 model-checking 등의 방법을 사용하여 시스템의 특성을 검증한다. 본 논문에서는 MSC로 기술된 통신 소프트웨어 명세로부터 전체 상태 전이 그래프를 생성하는 방법에 초점을 맞추었다. 시스템 명세에 해당하는 상태 전이 그래프를 생성하기 위해 보다 직관적으로 MSC의 의미론을 표현할 수 있고, 또한 쉽게 전체 상태 전이 그래프를 생성할 수 있는 행위 종속 그래프를 제안하였다. MSC 명세는 일단 행위 종속 그래프로 변환이 되고 이 행위 종속 그래프를 이용하여 전체 상태 전이 그래프가 생성된다.Abstract Message Sequence Chart (MSC) standardized by International Telecommunication Union is a graphical and textual language for describing the specification of concurrent systems. It is frequently used both formally and informally for specifying the behavior of real-time systems, in particular telecommunication switching systems. To ensure that a communication system operates properly, the verification process showing the correctness of system's behavior formally is necessary. One of the verification methods is a finite-state method. In the finite-state method, the global state transition graph (GSTG) is constructed and then safety and liveness properties of systems are verified through a well-known method such as model checking. In this paper, we forcus on the construction of GSTG from the specifications of telecommunication software written in MSC. We suggest Action Dependency Graph (ADG) which can present the semantics of MSC intuitively and also provide a GSTG construction method from ADG. MSC specifications are translated to ADGs and, in turns, the GSTGs are constructed by using these ADGs.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.427-441
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• 2021

연구목적: 본 연구는 군에서 가장 많이 발생하는 교통사고의 예방을 위해 부대별로 교통사고가 발생할 확률을 사전에 예측하는 모형의 개발 방안을 제시하는 것이다. 연구방법: 이를 위해 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining) 방법론을 적용하였다. CRISP-DM 프로세스는 6단계로 구성되어 있고, 각 단계는 Waterfall Model처럼 일방향으로 구성되어 있지 않고 단계 간 피드백을 통하여 단계별 완성도를 높이게 되어 있다. 연구결과:전체 집단을 대상으로 기 구축된 사고조사 데이터와 동일한 데이터 세트(data set)를 구축하여 모델링한 결과 분류기준 0.5로 했을 때, 교통사고예측을 위한 모형의 정확도, 특이도, 민감도, AUC에서 의미있는 결과치를 도출하였다. 결론: 예측모형을 설계하는 과정에서 데이터의 부족으로 인해 의미 있는 예측값을 얻기 어려운 문제점이 확인되었다. 이를 해결하기 위해 합리적 추론이 가능한 데이터 세트(data set)를 재구성 및 확대하여 데이터 부족을 해소하고, 이를 활용한 예측모형을 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다.

• 의철학연구
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• 제15권
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• pp.3-37
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• 2013

조르주 캉길렘의 의철학에서 의학은 기술이라고 주장된다. 이는 실용적 의미가 아니라 인간의 전체성을 반영하는 가치론적 지평에서 제시된다. 이러한 의학의 특징이 캉길렘의 철학적 사유의 동기가 된다. 의학적 지식은 생리학의 단순한 응용이 아니라 환자 개인의 체험에 기초한 임상적 관찰에서 비롯한다. 의학이 과학이고 그 실행이 순수 지식의 응용이라면 환자는 수동적 대상에 머물게 된다. 그러나 환자는 질병에 수동적으로 노출되기보다는 자신의 생애를 통해 이미 습득된 능동적 태도에 의해 질병의 위협에 대처한다. 캉길렘은 이 점을 '규범성'이라고 특징짓는다. 규범성은 개인의 삶의 핵심이지만 실증주의 의학은 이를 설명할 수 없다. 여기서 캉길렘의 의학사상의 생기론적 특징이 나타난다. 캉길렘의 규범성 개념은 일인칭 주관과 관련되기 때문에 기계론적 설명방식을 벗어난다. 캉길렘의 독창성은 개체성과 가치 그리고 규범에서 의학의 본질을 도출하는 데 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.470-476
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• 2015

빅 데이터는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 서로간의 접근방법에 대한 차이는 있겠지만 빅 데이터의 분석을 통한 활용 측면에서는 공통적인 부분을 갖는다. 따라서 대부분의 분야에서 빅 데이터에 대한 의미 있는 분석과 활용은 필요하게 된다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 다양한 방법론을 제공한다. 본 논문에서는 빅 데이터분석 과정에 대하여 알아보고 수집된 빅데이터의 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 활용하는 전체 과정을 위한 효율적인 빅 데이터 분석방법에 대하여 연구한다. 특히, 빅 데이터의 특성을 갖는 여러 데이터 중 하나인 특허문서 데이터에 대하여 빅데이터분석을 적용하여 효과적인 특허분석을 수행하고 이 결과를 연구개발 기획에 적용하는 방법론에 대하여 제안한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허데이터베이스로부터 실제 기업의 전체 출원, 등록 특허 문서를 수집, 분석하고 연구개발 업무에 활용하는 전 과정에 대한 사례연구를 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.130-137
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• 2001

최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.9-12
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• 2008

근래에 들어와 시스템의 복잡성에 대한 문제가 제기되고 있다. 그 해결책으로 대두되고 있는 자가치유 시스템이란 자율 컴퓨팅의 개념 중 하나로 사람의 개입 없이 시스템의 이상상태을 인식하고 정상상태로 복귀 가능한 시스템을 의미한다. 이를 달성하기 위해서는 가장 먼저 필요한 것은 시스템의 어떤 부분에서 어떤 이상이 일어났는지 파악하는 것이다. 그래서 내외부적으로 여러 가지 접근을 통한 시스템에서의 이상여부를 파악하기 위한 모니터링 기법들이 연구되고 있다. 그렇지만, 기존의 여러 모니터링 기법에서는 부분에 초점을 두어 전체적인 시스템의 감시를 위한 다른 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 현재 부곽되고 있는 AOP(Aspect Oriented Programming)기법을 적용하여 각 기능의 수행범위 / 제약사항을 조절하며 기능적인 작은 이상을 파악한다. 또한, 모듈-기능 관계리스트를 사용하여 이상이 발생하였을 경우 어떤 요구사항이 위반되었는지 파악하고, 해당 기능들에 근거한 State-diagram을 사용함으로 시스템의 전체 흐름 상의 이상 발생을 감시하는 구조를 제안한다. 그리고 Case Study를 통해 실제 이 방법을 적용한 시스템의 감시가 가능하다는 것을 증명했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.367-378
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• 2021

야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.