Purpose: This study was conducted to examine understanding of the meaning of well-dying and types of such views held by medical practitioners and nursing students. Methods: The Q-methodology was used to analyze the subjectivity of each item. The P-sample was made up of 22 medical practitioners or nursing students. The P-sample was instructed to rate 33 statements using a 7-point scale to obtain forced normal distribution. They were asked to make extra comments on the statements that were placed on both ends of the distribution curve. The PC-QUANL Program was used for the factor analysis of the collected data. Results: The participants had three types of meaning of well-dying. Total variance explained by these types was 57.97%" where type 1 was "reality-oriented", type 2 "relationship-oriented" and type 3 "obeying-the-nature". Conclusion: The participants' subjective views on well-dying influences their medical practice on patients who are facing death. Therefore, medical practitioners should have profound insights concerning life and death. To that end, a training program is needed to help medical practitioners develop a proper view on well-dying by subjectivity type.
Rimbaud's prose poem, Barbare in Illuminations, is known for its abstruseness with regard to forms, themes, metaphors. This paper first analyzes the poem's grammatical structure to make sense of such an inscrutable piece of work, then discusses its autotextuality in order to decipher its meaning by comparison with Rimbaud's other works. Autotextuality, a method of literary interpretation of Rimbaud's prose poem presented by Steve Murphy, refers to the intertextuality between the author's works. Despite some previous researches focusing on the intertextuality of Barbare, previous authors have failed not only to find its meaning but also to determine its significance. The abstruseness of Rimbaud's Barbare is sometimes considered an example of the meaningless of Rimbaud's work. However, examining the textual structure and the autotextuality builds meaning, rather than rendering the work meaningless. Barbare which consists entirely of noun phrases and metaphors means destruction, fusion and the pure power of regeneration in the original context of Rimbaud's work. This poem is Rimbaud's answer to Baudelaire's poetic question, Any of where out of World, and presents a strange scenery that uses 'the eternal female voice' to reach the Vulcan in the North Pole. Interpretation of Barbare could provide a methodology for reading the difficult Illuminations. The kind of analyses used are, for example, analysis of the text, analysis of verbal indicators, autotextuality, and an understanding of the joy and the solitude in the silence of the poem. Understanding Barbare may provide a method of interpreting the abstruseness of Illuminations. Through this approach, we can connect and combine every fragment of the Illuminations, so that we can reconstruct the story and the adventure contained therein.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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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.
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.
Purpose: This study proposes a method for developing a model that predicts the probability of traffic accidents in advance to prevent the most frequent traffic accidents in the military. Method: For this purpose, CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) was applied in this study. The CRISP-DM process consists of 6 stages, and each stage is not unidirectional like the Waterfall Model, but improves the level of completeness through feedback between stages. Results: As a result of modeling the same data set as the previously constructed accident investigation data for the entire group, when the classification criterion was 0.5, Significant results were derived from the accuracy, specificity, sensitivity, and AUC of the model for predicting traffic accidents. Conclusion: In the process of designing the prediction model, it was confirmed that it was difficult to obtain a meaningful prediction value due to the lack of data. The methodology for designing a predictive model using the data set was proposed by reorganizing and expanding a data set capable of rational inference to solve the data shortage.
George Canguilhem(1904-1995) is one of the rare French philosophers of the 20th century to develop an approach that was shaped by a medical education. For him, medicine is considered as "a technique or an art at the junction of many different sciences, rather than a proper science." The thesis that medicine is a technique is presented not at a practical level, but on an axiological horizon which reflects the totality of humanity. This character of medicine became a motive that concretized Canguilhem's philosophical thinking. Medical knowledge is not an application of physiology, but is derived from clinical observations which are based on the personal experiences of each patient. If medicine were based on scientific knowledge and its practice the very application of this pure knowledge, the patient might be a passive object. However, the patient doesn't remain passive, but reacts to the menace of disease according to attitude that the patient developed over the course of his or her life. Canguilhem characterizes this point as 'normativity', the core of individual life, which eludes positivist medicine. Here appear the essential contents of his vitalism. Although they emphasized the activity of individual living being, other modern French vitalists didn't consider this dimension of norms. Since the normativity in Canguilhem concerns the subjectivity of the first person, it avoids a mechanical form of explanation. Thus Canguilhem's originality is found in his derivation of the essence of medicine from individuality, values and norms.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.5
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pp.470-476
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2015
Big data has been used in diverse areas. For example, in computer science and sociology, there is a difference in their issues to approach big data, but they have same usage to analyze big data and imply the analysis result. So the meaningful analysis and implication of big data are needed in most areas. Statistics and machine learning provide various methods for big data analysis. In this paper, we study a process for big data analysis, and propose an efficient methodology of entire process from collecting big data to implying the result of big data analysis. In addition, patent documents have the characteristics of big data, we propose an approach to apply big data analysis to patent data, and imply the result of patent big data to build R&D strategy. To illustrate how to use our proposed methodology for real problem, we perform a case study using applied and registered patent documents retrieved from the patent databases in the world.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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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.
Kim, Na-Kyeong;Park, Mi-So;Jeong, Min-Ji;Hwang, Do-Hyun;Yoon, Hong-Joo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.3
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pp.367-378
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2021
Field compost is a representative non-point pollution source for livestock. If the field compost flows into the water system due to rainfall, nutrients such as phosphorus and nitrogen contained in the field compost can adversely affect the water quality of the river. In this paper, we propose a method for detecting field compost using unmanned aerial vehicle images and deep learning-based semantic segmentation. Based on 39 ortho images acquired in the study area, about 30,000 data were obtained through data augmentation. Then, the accuracy was evaluated by applying the semantic segmentation algorithm developed based on U-net and the filtering technique of Open CV. As a result of the accuracy evaluation, the pixel accuracy was 99.97%, the precision was 83.80%, the recall rate was 60.95%, and the F1-Score was 70.57%. The low recall compared to precision is due to the underestimation of compost pixels when there is a small proportion of compost pixels at the edges of the image. After, It seems that accuracy can be improved by combining additional data sets with additional bands other than the RGB band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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