• 철학연구
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• 제117권
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• pp.113-136
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• 2011

이유의 공지성 논제에 따르면 행위에 대한 이유는 본질상 공적인(즉 모두에게 속하는) 것으로서, 이는 한 사람이 갖는 이유의 규범적 효력이 다른 사람에게도 확장될 수 있음을 의미한다. 월러스는 공적 이유가 갖는 규범적 효력의 양상이 이른바 방해하지 않음의 요구조건에 의해 남김없이 설명될 수 있다고 주장하는데, 이 경우 우리가 적극적 도움과 관련된 이유들을 어떻게 취급해야 하는가라는 문제가 생겨난다. 이러한 우려는 일반적 관계와 특수한 관계성 모두에 해당될 수 있는 것으로서, 월러스는 전자의 경우 도덕원칙에의 호소가 그러한 이유들을 설명해준다고 말한다. 그러나 이러한 주장이 비록 참이더라도, 그 주장이 의존하는 전제, 즉 공지성 논제와 도덕원칙이 정합적으로 연결될 수 있다는 전제는 논쟁의 여지를 갖는다. 이러한 관점에서 논자는 공지성 논제와 도덕원칙 간의 내재적 연관성을 입증하는 고유한 논변을 통해 월러스의 주장의 타당성을 옹호한다. 다음으로 논자는 월러스가 전혀 주의를 기울이지 않는 특수한 관계성의 경우에는 그 관계성 자체를 규정하는 특정한 요구조건들에 의해 적극적 도움의 이유들이 근거 지워질 수 있다는 주장을 편다. 이처럼 일반적 관계와 특수한 관계성에서 성립하는 적극적 도움의 이유들에 대한 고찰을 통해 논자는 행위의 이유와 관련된 우리의 실천적 추론을 이원론적 관점에서 접근하며, 아울러 이러한 이원론이 공지성 논제에 아무런 걸림돌이 되지 않는다는 것을 보인다. 이상의 작업들을 통해 이 논문은 공지성 논제에 대한 월러스의 해석을 강화하는 한편, 그 논제가 윤리학적 논의에서 행하는 이론적 역할을 보다 명료하게 한다.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제16권2호
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• pp.128-148
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• 2023

Dementia is an umbrella term that describes the loss of thinking, memory, attention, logical reasoning, and other mental abilities to the extent that it interferes with the activities of daily living. More than 50 million individuals worldwide live with dementia, which is expected to increase to 131 million by 2050. Recent research has shown that poor oral health increases the risk of dementia, while oral health declines with cognitive decline. In this narrative review, the literature was based on the "hypothesis" that dementia and oral health have a close relationship, and appropriate oral health and occlusal rehabilitation treatment can improve the quality of life of patients with dementia and prevent progression. We conducted a literature search in PubMed and Google Scholar databases, using the search terms "dementia," "major neurocognitive disorder," "dentition," "occlusion," "tooth loss," "dental prosthesis," "dental implant," and "occlusal rehabilitation" in the title field over the past 30 years. A total of 131 studies that scientifically addressed dementia, oral health, and/or oral rehabilitation were included. In a meta-analysis, the random effect model demonstrated significant tooth loss increasing the dementia risk 3.64-fold (pooled odds ratio=3.64, 95% confidence interval [2.50~5.32], P-value=0.0348). Tooth loss can be an important indicator of cognitive function decline. As the number of missing teeth increases, the risk of dementia increases. Loss of teeth can lead to a decrease in the ascending information to the brain and reduced masticatory ability, cerebral blood flow, and psychological atrophy. Oral microbiome dysbiosis and migration of key bacterial species to the brain can also cause dementia. Additionally, inflammation in the oral cavity affects the inflammatory response of the brain and the complete body. Conversely, proper oral hygiene management, the placement of dental implants or prostheses to replace lost teeth, and the restoration of masticatory function can inhibit symptom progression in patients with dementia. Therefore, improving oral health can prevent dementia progression and improve the quality of life of patients.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제36권6호
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• pp.1-11
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• 2009

본 연구는 현대조경의 추상유형에 관한 연구로서 현대조경의 탈장르적 경향과 건축, 조경, 예술 장르간의 하이브리드화에 의해 현대조경의 형태나 예술성은 과거의 픽쳐레스크식의 조경이 표현할 수 없었던 많은 부분들을 표현해 내고 있다. 이러한 영향으로 인해 현대의 조경은 한편의 거대한 추상예술을 보는 듯하고, 그 난해함은 정도를 더하고 있어 일반대중들 뿐만 아니라 전문 조경가들조차도 추상적 현대조경에 대한 해석이 분분하고 정확한 이해나 해석에 어려움을 토로하고 있어 현대조경의 추상성에 대한 연구가 제기되고 있다. 이에 본 연구는 조경, 건축, 미술 등 여러 다양한 예술분야에서 예술의 창작원리로 작용되어온 '추상성'에 대해 근본적인 탐구를 하여 추상에 대한 이론정립, 추상성 변천과정, 추상성의 현대적 의미를 파악하여, 조경학적 시각으로 각 예술분야와의 연계성을 밝히고 현대조경작가와 작품에서 표현되어 나타나는 추상형태, 추상언어, 추상특징을 추출해봄으로써 현대추상조경의 진리를 파악하고자 하였다. 본 연구를 통하여 현대조경의 추상유형은 다음과 같이 세 가지로 구분할 수 있다. $\cdot$연역적 추상조경(inductive abstract)은 논리적 과정에 의하지 않고 직관적이고 선험적인 정신성, 그리고 초월적 관념 표상을 의미하며 예술가의 내면의 세계 즉, 다시 말해서 외부 대상이 없이 예술가 자신의 관념이나 마음 속을 그리고자 하여 대상의 재현이 아닌 작가 내면의 표현 또는 표출되는 것이다. $\cdot$귀납적 추상조경(deductive abstract)은 전통적 사실주의에 입각하여 대상을 객관적 사실에 대해 지적이고 논리적인 사상(捨象)의 과정을 거쳐서 대상을 단순화하거나 왜곡, 과장, 확대된 논리적 조형성을 표현한다. $\cdot$복합적 추상조경(complex abstract)은 연역적 추상조경과 귀납적 추상조경이 복합적으로 나타난다. 이상으로 살펴본 바와 같이 현대조경의 추상유형에 관한 연구는 추상조경작품에 대한 가치를 재평가하는 계기가 될 수 있고 현대의 추상조경작품에 대한 이해를 높이며, 미래의 조경에 더욱 긍정적으로 작용할 것이다. 따라서 보다 심도 있는 연구와 이의 근본이 되는 추상성에 대한 연구는 앞으로도 지속되어야 한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권1호
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• pp.79-96
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• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.

• 한국심리학회지:법
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• 제13권1호
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• pp.1-22
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• 2022

본 연구는 국민참여재판의 평결범주가 일반인의 법적판단에 미치는 영향과 그 과정에서 '무죄표상'의 역할을 확인하였다. '무죄표상'은 일반적인 의미의 무죄(잘못이 없음)판단을 위한 심리적 기준을 의미한다. 또한, 법률로 정해진 유죄판단 기준으로 간주되는 '합리적 의심의 여지없는 유죄의 증명(beyond a reasonable doubt: BRD)'과 개인의 역치에 대한 추정치인 IT(individual threshold)의 역치로서의 기능을 비교하였다. 본 연구는 평결범주(유죄/무죄 vs. 유죄/유죄아님)와 피고인 유죄가능성(낮음 vs. 높음)을 각각 두 수준으로 조작한 2×2 완전교차요인설계를 사용하였으며, 온라인으로 진행되는 실험에 자발적으로 참여한 137명의 자료가 분석에 사용되었다. 실험은 '무죄표상' 및 기소유죄확률 측정, 재판시나리오 제시, 피고인에 대한 법적판단(판단 확신감 및 피고인 유죄가능성 추정 등 포함) 순으로 진행되었다. 연구 결과, 평결범주는 일반인의 법적판단에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으나 '유죄/무죄'의 평결범주를 제시받은 경우 '유죄/유죄아님'의 평결범주를 제시받은 경우보다 유죄판단 비율이 높은 경향이 있었다. 일반인들의 '무죄표상'과 평결범주의 상호작용은 이론적 유죄판단 역치(BRD)와 개인의 역치(IT)의 차이(역치 변화량)를 잘 예측하는 것으로 나타났으며, '유죄/무죄'의 평결범주를 제시받은 경우에 '유죄/유죄아님'의 평결범주를 제시받은 경우보다 '무죄표상'의 변화에 따른 역치변화량이 더 컸다. 역치로서의 BRD와 IT를 비교한 결과에서는 IT가 유죄가능성과 상호작용하여 일반인의 법적판단을 유의하게(p<.1) 예측하는 것으로 나타나서 IT가 BRD보다 더 좋은 역치 추정치라고 할 수 있었다. 본 연구는 법률가들 사이에서 종종 제기되는 문제인 국민참여재판 평결범주의 효과를 실험을 통하여 확인하고 그 효과의 심리적 기제에 대한 논리적인 추론 및 경험적 근거를 제공하였다는 데 의의가 있다.