현대 해양 산업은 기술적 발전을 통해 신속한 발전을 이루고 있다. 이러한 발전을 주도하는 주요 기술 중 하나는 데이터 처리 기술이며, 이 중 자연어 처리 기법은 사람의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 통해 해양안전심판원의 재결서를 분석하여 이미 재결이 이루어진 선박 충돌사고의 원인 제공 비율을 학습한 후, 새로운 재결서를 입력하면 원인 제공 비율을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 이 모델은 사고 당시 적용되는 항법과 원인 제공 비율에 영향을 주는 핵심 키워드의 가중치를 이용하여 사고의 원인 제공 비율을 계산하는 방식으로 구성하였다. 이 연구는 이러한 방식을 통해 제작한 모델의 정확도를 분석하고, 모델의 실무 적용 가능성을 검토함과 동시에 충돌사고 재발 방지 및 해양사고 당사자들의 분쟁 해결에 기여할 것으로 기대한다.
해양사고로 인한 경제적, 환경적 피해가 커짐에 따라, 해양사고 방지를 위한 이슈가 크게 대두되고 있다. 발생된 해양사고 사례의 종류와 원인을 분석하여 구축된 DB가 해양사고 방지를 위한 연구에 널리 활용 되고 있으나, 하나의 종류 및 원인에 대해서만 DB가 구축되어 있어 일반적으로 복수의 원인에 의해 발생되고 복수의 종류에 해당하는 해양사고를 합리적으로 분류하지 못하고 다양하고 막연한 조건을 이용해 검색할 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 FCM을 이용하여 복수의 해양사고 원인과 종류에 연계된 해양사고 DB를 구축하고 언어 레이블을 이용하여 다양한 원인과 종류에 의해 해양사고 사례추출이 가능한 검색 시스템을 제시하였다.
This study used a Chatbot, a generative artificial intelligence (AI), to analyze the interaction between the Chatbot and students when exploring critical minerals from an epistemological aspect. The results, issues to be kept in mind in the teaching and learning process using AI were discussed in terms of the role of the teacher, the goals of education, and the characteristics of knowledge. For this study, we conducted a three-session science education program using a Chatbot for 19 high school students and analyzed the reports written by the students. As a result, in terms of form, the students' questions included search-type questions and non-search-type questions, and in terms of content, in addition to various questions asking about the characteristics of the target, there were also questions requiring a judgment by combining various data. In general, students had a questioning strategy that distinguished what they should aim for and what they should avoid. The Chatbot's answer had a certain form and consisted of three parts: an introduction, a body, and a conclusion. In particular, the conclusion included commentary or opinions with opinions on the content, and in this, value judgments and the nature of science were revealed. The interaction between the Chatbot and the student was clearly evident in the process in which the student organized questions in response to the Chatbot's answers. Depending on whether they were based on the answer, independent or derived questions appeared, and depending on the direction of comprehensiveness and specificity, superordinate, subordinate, or parallel questions appeared. Students also responded to the chatbot's answers with questions that included critical thinking skills. Based on these results, we discovered that there are inherent limitations between Chatbots and students, unlike general classes where teachers and students interact. In other words, there is 'limited interaction' and the teacher's role to complement this was discussed, and the goals of learning using AI and the characteristics of the knowledge they provide were also discussed.
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.
본 연구는 부동산건설 관련된 대표적 소송인 도시정비사업의 시행주체인 조합설립과 관련된 소송의 승소요인에 대한 분석을 진행하였다. 이를 위해 조합설립인가 쟁송에 대한 전국의 제1심 행정법원 판결 441건을 분석대상으로 본안전항변사유와 본안전쟁점사항을 구분하여 계량법학적으로 승소확률표에 의한 빈도분석 및 계단식 예측방법에 의한 행렬표식 분석을 실행하였다. 인용률을 활용한 분석결과로 본안전항변사유와 관련하여 과거법률관계 항변, 인가고유하자아님 항변, 조합원지위 또는 소유권 없음 항변, 제소시간 도과 항변, 법률상이익 없음 항변 등, 본안쟁점사항과 관련하여 동의율하자산정, 동의서관련하자, 구역지정전승인, 총회관련하자, 구역지정하자 등의 순서로 빈도가 높은 것으로 파악되었다. 계단식 예측방식에 의한 행렬표식 분석을 통해 핵심예측변수인 '과거법률관계'와 '조합원지위 또는 소유권 없음'을 이용하여 본안승소판결에 미치는 영향을 분석하여 승패소구분을 위한 기준을 도출하였다. 이를 통해 도시정비사업에서 참여자별 소송결과의 예측가능성에 대한 이해도를 높이고 분쟁해결의 빈도를 낮춰 과다한 사회적 비용을 방지하는데 시사점을 제공하고자 한다.
2020년 6월 11일 대법원은 대상 사건에 대해 계약특수조건에서 정한 하자보수 보증기간이 지났다고 하더라도 원고가 피고에게 불완전이행으로 인한 채무불이행책임을 주장할 수 있다는 원심의 판단을 정당하다고 판결하였다. 그러나 우리나라 민법학에서 하자담보책임에 대한 제척기간과 채무불이행책임에 대한 소멸시효의 경합이 인정되고, 제척기간과 소멸시효는 법리상 각각의 목적을 가지고 있으므로, 이 둘은 상호 연관 관계에 있음을 전제로 조화롭게 중용하여 판단되어야 한다. 대상 판결이 일반화될 경우 도급계약에서의 하자담보책임에 관한 약정은 더이상 존재할 이유가 없다. 본 연구는 하자담보책임과 채무불이행책임에 대한 일반론 및 선행판례 연구를 통해 대상 판결을 고찰하고, 대상 판결이 일반화될 경우 발생 가능한 문제점 도출하였다. 또한 현실적인 모델을 바탕으로 실무적 개선방안으로 도급계약 약정상 하자담보책임기간의 현실화하고 그 성격의 규정을 명문화할 것을 제시하였다.
문학윤리학비평이론은 모든 문학에 텍스트가 있다고 전제한다. 구비 문학의 원뜻은 말로 전승되는 문학의 한 형태이다. 구비문학의 텍스트는 구두로 표현되기 전에 이미 사람의 뇌에 저장되어 있기 때문에, 뇌텍스트(Brain Text)라고 일컫는다. 뇌텍스트는 인간의 대뇌에 기억되어 있는 텍스트로서, 인간이 문자와 정보 저장 방식을 발명하기 이전의 텍스트 형식이다. 문자가 탄생한 뒤에도 뇌텍스트는 여전히 존재한다. 뇌텍스트와 유사한 텍스트는 문자 텍스트와 전자 텍스트이다. 모든 뇌텍스트는 뇌개념(Brain Concept)으로 구성된다. 뇌개념은 물상(物象)개념과 추상(抽象)개념 두 유형으로 분류된다. 뇌개념은 사유에 필요한 도구이며, 사유는 뇌개념을 이해하고 운용함이다. 뇌개념을 운용하여 사유를 전개하면, 사상을 확보할 수 있게 되며, 이 사상은 뇌텍스트를 매개체로 한다. 뇌개념 조합 과정의 완성은 사유 과정의 끝맺음을 의미한다. 사유과정의 끝맺음에 사상이 생겨나고, 뇌텍스트를 형성하게 된다. 뇌텍스트는 인간의 사상과 행위를 결정하는 확정과정으로서, 정보의 교류와 확산에 작용할 뿐만 아니라 인간의 의식, 사유, 판단, 선택, 행동, 감정까지도 결정한다. 뇌텍스트는 인간의 생활방식과 도덕행위를 결정하고, 인간의 존재를 결정하며, 인간의 본질까지도 결정한다. 어떠한 뇌텍스트가 어떠한 사상과 행위를 결정하고, 어떠한 뇌텍스트가 어떠한 인간을 결정하는 것인가? 이 문제의식은 곧바로 문학윤리학비평이론과 연계된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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