의료인의 면허를 제한하기 위해서는 기능적인 측면과 도덕적·윤리적인 측면이 함께 검토되어야 한다. 현재 「의료법」에 규정된 의료인의 결격사유를 '금고 이상의 실형'을 선고받은 모든 범죄로 확대하는 것에 대한 논란이 있다. 그러나 국가 공동체의 질서유지를 위해 법률로 금지한 행위를 한 의료인에 대한 제재가 미흡할 경우, 의료인 전체에 대한 신뢰 저해를 불러올 수 있다. 또한 금고형의 선고는 비난가능성이 높다는 것을 의미한다. 따라서 의료인의 범죄 유형과 관계없이 비난가능성이 높은 형벌을 받을 경우, 해당 의료인에 대한 신뢰뿐만 아니라 전체 의료인, 나아가 국가 보건의료체계에 대한 신뢰확보가 어렵게 된다. 결국 공익의 측면에서도 면허제한 범위 확대는 과잉금지원칙에 위배된다고 볼 수 없다. 그러나 의료행위는 불완전하고 예측 불가능하기 때문에 언제나 악결과가 발생할 개연성이 높다. 따라서 의료행위 중 업무상과실이 발생한 경우, 면허제한은 형사책임과 별개로 해당 의료인의 의료행위 수행 가능성·적정성 등, 기능적인 측면을 세심하게 검토하여 면허제한 정도를 결정해야 한다. 이처럼 의료인의 면허제한에는 다양한 변수에 대한 고려와 전문적인 판단이 필요하기 때문에 독립적인 면허심의 기구를 설치하여 면허관리의 전문성을 확립할 필요가 있다.
DRM 시스템의 재배포 기능은 디지털 콘텐츠 산업 활성화에 필수적이다. 기존의 DRM은 지적재산권의 안전에 치중하였기 때문에 배포에 대한 제약과 소비자 권리를 억제하는 요소가 된다. 본 연구는 사용자간 재배포를 강화할 수 있는 라이센스관리 모델을 제시한다. 배포 시에 콘텐츠 헤더에 사용자의 식별정보를 넣어서 배포함으로써 배포 이력을 관리한다. 라이센스 발급 후에는 클라이언트가 헤더와 라이센스의 식별정보를 비교하여 안전을 확인한다. 배포 형식과 라이센스를 유형별로 분류하여 적합한 배포 방식을 적용하고 적합한 라이센스를 발급함으로써 배포를 활성화할 수 있다.
Medical Subject Headings (MeSH), a medical thesaurus created by the National Library of Medicine (NLM), is a useful resource for natural language processing (NLP). In this article, the current status of the Japanese version of Medical Subject Headings (MeSH) is reviewed. Online investigation found that Japanese-English dictionaries, which assign MeSH information to applicable terms, but use them for NLP, were found to be difficult to access, due to license restrictions. Here, we investigate an open-source Japanese-English glossary as an alternative method for assigning MeSH IDs to Japanese terms, to obtain preliminary data for NLP proof-of-concept.
차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.
The Monte Carlo (MC) method has become an indispensable part of the nuclear radiation research field. Several widely used and well-known MC packages were developed for simulation of radiation transport and interaction with matter. All these MC packages require users to prepare an input script. The input script can become lengthy for complex models. The process of preparing these input scripts is time-consuming and error-prone. In the present work, we have developed an open-source GUI computer program for modelling radiation transport and interaction in multi-segmented slab phantoms using grid-based system for the widely used PHITS MC package. The developed tools would be useful for future users of PHITS MC package and particularly inexperienced users. The present program is distributed under GPL license and all users can freely download, modify and redistribute the program without any restrictions.
2017년 우리나라에서 세계 최초로 수면비행선박인 위그선(WIG, Wing In Gound)의 조종사 면허 필기자격시험을 시행하였다. 수면비행선박은 선박과 비행기의 특성을 융합한 차세대 운송수송 수단이어서 항공기 조종사 자격증명과 6급 이상의 항해사 면허를 함께 보유한 자만이 해당 조종사에 지원할 수 있도록 하였다. 수면비행선박 조종사 면허제도는 우리나라가 처음 도입한 것이어서 면허 제도와 체계에 대한 국제적 표준은 아직 없고, 국내 자격제도 도입 역시 여러가지 개선사항이 요구된다. 해외에서도 현재까지 개발 중이거나 상용화 성공사례를 손으로 꼽을 정도이나 우리나라에서 국제적인 선박 공인 기관인 한국선급에서 2020년 3월에 정식으로 선급 인증을 하였다. 법적인 정식 명칭은 "수면비행선박"이고 항공기와는 이미 국제법적으로 분류가 되어 차세대 운송수단으로 주목을 받고 있었다. 그러나 이런 미래의 해양의 성장 동력으로서 가치가 있는 산업이 되기 위해서는 시급한 몇가지 문제점을 해결하여야 하는데 수면비행선박 인력 양성이 바로 그것이다. 하여 본 주제인 조종사 양성에 관한 제도적인 문제를 검토하였다. 2001년부터 세계 여러 나라들이 IMO를 중심으로 논의를 하였고 우리나라도 IMO 회의에 지속적으로 참가 및 공조하여 드디어 2011년부터 수면비행선박 국가자격시험을 시행하였다. 그러나 아직 풀어야 할 문제점이 있어 인력양성 제도선행, 교육훈련 제도, 지정교육기관 제도 등으로 제시하였다. 그에 관한 해결방안으로 면허제도 개선을 통한 방안과 지정교육기관 운영을 통한 방안으로 제시하였다. 이 방안 중에 지정교육기관 운영은 정부가 민간교육기관에게 위탁하는 방안이 가장 합리적인 방안으로 판단된다고 제언하였다.
본 연구는 일개지역의 의료기관에서 근무하는 방사선사를 대상으로 비대면 온라인 보수교육 실태 및 그에 따른 만족도, 이수현황을 살펴보고 이를 바탕으로 포스트 코로나 이후 예견되는 보수교육의 설계 및 운영에 기초자료를 제공하고자 시행되었다. 2021년 1월 5일부터 1월 31일까지 2020년 온라인으로 보수교육을 이수한 방사선사 면허 소지자 255명을 대상으로 하였다. 비대면 보수교육 만족도는 면허를 취득한 후 연령이 높을수록, 남자 방사선사, 직급이 높을수록 높았다. 보수교육 이수현황은 연령이 높을수록 지회에 소속된 정회원의 경우, 의료기관의 보수교육비의 적절성이 보장될수록, 보수교육면허 이수 및 법적 제제를 인지한 경우에 이수율이 높았다. 본 연구결과를 바탕으로 보수교육의 만족도와 이수를 높이기 위해 급변하는 의료 환경 변화를 대비하여 연령에 따른 다양한 교육 프로그램과 콘텐츠 개발이 필요하며 회원의 요구도를 파악하여 제공하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
This paper describes flying inspection apparatus for 22.9kV distribution line. This apparatus is composed of multi-copter(more than 4 propellers), camcorder and remote controller. The existing inspections, such as hot-line inspection job and optical inspection method and distribution Line Checking Robot, have many restrictions. A electric working vehicle and hot-line job license are essential in hot-line inspection job. Besides its high cost, it can't be applied to the electric pole over 18m and road-blocked area. Optical method can't inspect upper side of electric facilities mounted on the electric pole. Robot method can't be applied to the corroded overhead earth wire and nothing of overhead earth wire. To solve the problems, in Korea Electric Power Co., we have applied flying inspection apparatus to the 22.9kV distribution line. The results of trial application show that this paper is practical and effective for the inspection technical method in 22.9kV distribution line
2016년 12월 케이뱅크를 필두로 한국에서 인터넷은행이 본격적으로 출범하였다. 본 연구에서는 우리나라보다 먼저 영업을 시작한 해외의 성공사례를 분석하여, 시작점에 서 있는 국내 인터넷은행의 발전 방안을 제시하였다. 유럽, 일본, 중국, 미국 등 다수의 해외 성공 사례 분석을 통해 인터넷은행의 핵심 성공요인으로 정부 차원의 적극적인 지원 정책, 사업자들의 안정적인 지배/소유 구조 확립, ICT 기반의 차별화된 비즈니스 역량 보유 등이 식별되었다. 이러한 성공요인이 한국의 인터넷은행에 시사하는 바로 혁신의 원활한 실행을 담보하기 위한 은행의 경영 및 소유와 관련한 규제 완화, 4차 산업 혁명의 핵심 동력인 인터넷은행에 대한 적극적인 진흥 정책 도입, ICT 기반의 차별화 영역 발굴 등을 제시하였다. 향후 연구 방향으로는 국내 인터넷은행의 연간 실적과 전개 상황 등을 면밀하게 분석하여, 사업자 관점에서의 성공 포인트를 보다 상세하게 밝히고, 나아가 국내 금융 시장 및 국가 경제 활성화에 미칠 영향력과 기대 효과 등을 도출하는 것이 필요하다고 판단된다.
교통사고 발생률은 매년 증가하고 있으며 대한민국은 OECD 국가 중에서 상위권에 속한다. 이를 개선하기 위해 다양한 도로교통법이 시행되고 있으며 무인 속도 카메라, 교통단속 카메라 등의 장비를 사용한 다양한 교통단속 방법이 적용되고 있다. 그러나 운전자는 네비게이션을 통해 교통단속 카메라의 위치를 사전 감지하여 단속을 회피함에 따라 불시 단속이 가능한 이동식 단속시스템이 필요하며, 정확한 단속을 위해 도로 측면에서 차량 번호판 인식률을 높일 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상처리를 이용한 기울기 보정 알고리즘를 적용하여 도로 측면에서의 차량 번호 인식률을 향상을 위한 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 정확도 향상을 위해 CNN 기반의 YOLO 알고리즘을 이용하여 커스텀 데이터 학습을 진행하였다. 해당 알고리즘을 설치 장소에 대한 제약이 없는 이동식 교통단속 카메라 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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