• Title/Summary/Keyword: 사용행위

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Meaning of "an auxiliary method of diagnosis" in the judgment of unlicensed medical practice by Korean medical doctors - Supreme Court Decision 2016Du51405 on August 18, 2023 - (한의사의 면허 외 행위 판단 기준에서 "진단의 보조 수단"의 의미 - 대법원 2023. 8. 18. 선고 2016두51405 판결 -)

  • Choi, Hyug Yong
    • The Korean Society of Law and Medicine
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    • v.24 no.3
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    • pp.125-153
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    • 2023
  • The Supreme Court's en banc decision on December 12, 2022 (docket number 2016Do21314) presented a new standard for determining whether the use of diagnostic medical devices by Korean medical doctors constitutes oriental medical doctors constitutes unlicensed medical practice. Based on this standard, it was determined that the use of ultrasound by Korean medical doctors was not an unlicensed medical practice. Supreme Court's Decision 2016Du51405 on August 18, 2023, is the first case in which a new standard was applied to determine that an Korean medical doctor's use of electroencephalography to diagnose Parkinson's disease and dementia was not an unlicensed medical practice. The Supreme Court abolished the previous standard that Western medical knowledge and technology should not be required for Korean medical doctors to use medical devices. However, it was unclear whether Western medical diagnosis of Korean medical doctors using diagnostic medical devices would be viewed as an an auxiliary method of diagnosis. Parkinson's disease and dementia are Western medical diagnoses. The Supreme Court judged that the Western medical diagnosis of Korean medical doctors was not an unlicensed medical practice. This clearly explains what an auxiliary method of diagnosis means. In addition, the Supreme Court excluded the principles of development and production of electroencephalography from its judgment criteria. Automatic extraction and automatic reading of test results were also excluded. The criminal court's view that the meaning of oriental medical practice should be clearly and strictly interpreted from the perspective of an oriental doctor, and it was clarified that diagnostic medical devices were excluded from criminal punishment unless it was clear that they were not related to the principle of oriental medical practice. As a result, the Supreme Court made it clear that the use of diagnostic medical devices is excluded from criminal punishment unless it is clear that they are not related to the principles of Korean medicine.

Study on Inhomogeneous Influence on Market using Agent-based Modeling (행위자 기반 모형을 이용한 행위자의 시장에 대한 불균일한 영향력에 대한 연구)

  • Yang, Jae-Suk
    • Journal of Integrative Natural Science
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    • v.1 no.2
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    • pp.67-75
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    • 2008
  • 행위자 기초 모형을 이용하여 행위자의 시장에 대한 불균일한 영향력에 대한 연구를 수행하였다. 이때 가중치를 금융시장에서 행위자 간의 공유하는 정보의 영향력의 크기로 사용하였으며 가중치의 크기와 분포가 수익의 변동에 기여하는 것을 관찰하였다. 행위자들의 가중치의 크기가 평균적으로 클수록 가격의 변동의 크기도 같이 증가함을 알 수 있었으며 가중치의 크기뿐만 아니라 가중치의 분포에 따라서도 수익의 분포가 변하게 된다. 이는 신흥시장과 성숙한 시장에서 관찰되는 분포의 차이와 관련하여 유사성을 찾아볼 수 있을 것이라는 가능성을 제공한다. 행위자의 정보의 영향력은 항상 일정하지 않고 그 영향력이 행위자의 시장 예측에 대한 적중률에 따라 변하게 된다. 이렇게 변화하는 행위자들의 정보의 영향력의 분포는 결국 소수의 큰 영향력을 갖는 행위자와 다수의 영향을 거의 끼치지 못하는 행위자들로 분포되게 된다. 그 분포는 초기의 행위자들의 영향력 분포가 어떻게 되었든 간에 충분히 시간이 흐르면 모두 멱법칙을 따르는 분포를 갖게 된다.

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Multi Behavior Learning of Lamp Robot based on Q-learning (강화학습 Q-learning 기반 복수 행위 학습 램프 로봇)

  • Kwon, Ki-Hyeon;Lee, Hyung-Bong
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.19 no.1
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    • pp.35-41
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    • 2018
  • The Q-learning algorithm based on reinforcement learning is useful for learning the goal for one behavior at a time, using a combination of discrete states and actions. In order to learn multiple actions, applying a behavior-based architecture and using an appropriate behavior adjustment method can make a robot perform fast and reliable actions. Q-learning is a popular reinforcement learning method, and is used much for robot learning for its characteristics which are simple, convergent and little affected by the training environment (off-policy). In this paper, Q-learning algorithm is applied to a lamp robot to learn multiple behaviors (human recognition, desk object recognition). As the learning rate of Q-learning may affect the performance of the robot at the learning stage of multiple behaviors, we present the optimal multiple behaviors learning model by changing learning rate.

가압 경수로의 저출력/정지 확률론적 안전성 평가를 위한 인간신뢰도분석 절차서 개발

  • 강대일;김길유
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.765-771
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    • 1997
  • 인간신뢰도분석 절차인 SHARP(Systematic Human Action Reliability Procedure)와 인간행위 정량화 방법인 THERP(Technique for Human Error Rate Prediction)를 토대로 하고 원자력발전소의 저출력/정지 운전의 특징적인 상황을 반영하여 가압 경수로의 저출력/정지운전의 PSA를 위한 인간신뢰도분석 절차서를 개발하였다. 개발된 인간신뢰도분석 절차서의 주요사항은 다음과 같다; 1) 원자력발전소의 이상사태에 대응하는 운전원 행위는 두 개의 기본사건인 진단실패와 수행실패 사건으로 모델링 한다. 2) 절차서에 없는 행위이라도 일부 운전원이 그 행위에 대한 절차와 조건을 알고 있으면 그 행위에 대해 성공가능성을 고려한다. 3) 인간신뢰도분석시 본 연구에서 개발된 표(work sheet)의 사용으로 인간행위 정량화 과정에 대한 타당성 및 신뢰성을 제고시키고 정량화과정을 쉽게 추적할 수 있다. 4) 인간신뢰도분석자의 판단이 필요한 부분에 결정수목을 사용하기 때문에 인간신뢰도 분석 시 개입될 수 있는 분석자의 주관성을 일정부분 배제할 수 있고 일관된 인간신뢰도분석을 수행 할 수 있다.

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Personalized Service Recommendation by Real-time Activity Recognition Revision with Prompt Method (프롬프트 기법의 실시간 행위인지 보정을 통한 개인화된 서비스 추천)

  • Hur, Tae-ho;Lee, Ho-sung;Lee, Sungyoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.591-592
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    • 2013
  • 현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.

Antecedents of Health-Promoting Behavior Among Female University Students in Korea (여대생의 건강증진 행위에 영향을 미치는 요인)

  • Shin, Hye-Sook;Shin, Hyun-Sook
    • Journal of East-West Nursing Research
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    • v.14 no.1
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    • pp.78-86
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    • 2008
  • 본 연구는 여대생의 건강증진행위를 설명하기 위하여, 문헌고찰을 통해 가설적 모형을 도출하고, 여대생을 대상으로 건강증진행위를 횡단적으로 조사하여 모형의 적합성과 모형에서 제시된 가설을 검증하는 서술적 상관관계 연구이다. 연구에 사용된 변수는 건강증진행위와 관련된 선행 문헌의 고찰을 근거로 선정되었으며, 총 280명의 자료가 최종 분석에 이용되었다. 설문지는 Pender의 건강증진모형을 기초로 하여 개발하였으며, 조정요인 5문항, 건강상태 지각 3문항, 건강 통제위 4문항, 자아 존중감 5문항, 건강증진 행위 24문항의 총 41문항으로 구성하여 사용하였다. 개발된 항목에 대하여 간호대학생들을 대상으로 사전 조사를 실시하여 최종적인 설문지를 완성하였다. 본 연구모형에 대한 구성개념의 파악을 위해서 탐색적 요인분석을 실시하였고, 측정항목에 대한 요인별 단일 차원성 확인 및 통계적 검정을 위해 확인적 요인분석을 실시하였다. 연구의 가설검증을 위해 공변량 구조분석을 실시하였다. 모형의 적합도는 카이제곱은 244.04(자유도=121, p<0.001), GFI=0.91, CFI=0.97, NNFI=0.96, RMSR= 0.022으로 나타났다. 분석결과 여대생의 자아존중감과 내적통제위는 건강상태지각 및 건강증진행위에 유의한 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며, 여대생의 건강상태지각은 건강증진행위에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

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CNS 운전원의 행위자료 및 정신부하 측정체계 개발

  • 이동하;손영숙;심봉식;이정운;박근옥;박재창;오인석;차경호;이현철
    • Proceedings of the ESK Conference
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    • 1995.10a
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    • pp.37-37
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    • 1995
  • CNS의 인간공학적 실험 평가 항목중 중요 요소의 하나인 운전원의 인지적 작업부하(정보입력, 의사결정, 및 정서적 부하)를 평가하기 위해 인지적부하를 부과할 수 있는 사건 시나리오 구성방법, 피실험자에 대한 훈련 방법, 실험과 디브리핑을 통한 운전원 행위 및 사건 경위 기록 체계를 개발하였다. 운전원 행위자료 데이타베이스에는 특정 요소행위 시점, 관측행위 분류, 사용된 표시장치, 의사결정내용, 사용된 조종장치, 조종행위분류, 운전원간 의사소통 내용, 정서상태, 표시장치 및 조종장치의 사용편의성 여부 및 불편이유, 주요사건 발생시점에 관한 정보가 기록되었다. 운전중 CNS 운전원에 제시되는 자극의 변화에 수반되는 운전원의 생리적 변화를 측정하여 이로부터 운전원이 받는 정신부하를 측정하는 체계를 개발하였다. 이를 위해 ECG, EEG, 호흡패턴,피부온도, 수평EOG, 수직EOG, 심박률, 및 호흡률의 생리변수에 대한 측정이 이루 어졌으며 각각의 신호를 초당 100개씩 샘플링하여 A/D 변환하고 정신부하 추정 알고리즘을 거쳐 정신부하 여부를 판정하는 점수를 구하였다. 다차원의 정신부하 판정 점수는 OR gate에 의해 통합되어 정신부하 발생시점과 함께 정신부하데이터베이스에 기록되었다.

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Context-aware and controllable natural language generation model for task-oriented dialogue systems (목적 지향 대화 시스템을 위한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델 )

  • Jina Ham;Jaewon Kim;Dongil Yang
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.71-76
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    • 2022
  • 목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.

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Individual Variables affecting Online Information Retrieval Behaviors (온라인 환경에서 정보탐색활동과 학습자 특성과 상관관계)

  • Oh, EunJoo;Kim, Jung-Sub
    • Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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    • v.19 no.3
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    • pp.415-428
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    • 2007
  • 본 연구는 인지양식이 온라인 학습의 성취도에 영향을 미치는 요인중의 하나라는 선행연구 결과들을 토대로, 인지양식이 온라인 정보탐색능력에도 영향을 미치는지 그리고 어떤 다른 개인적인 특성들이 온라인 정보탐색행위와 연관성이 있는지 고찰 하였다. 연구 대상은 대학원 석사과정과 박사과정에 재학중인 학생 36명이었으며, 인지양식검사와 Ellis와 Haugan (1997)의 정보탐색행위 모델에 근거하여 연구자에 의해 제작된 설문조사를 실시하였다. 학생들에게 연구 주제를 주고 온라인상에서 정보를 탐색하도록 시켰으며, 이들의 정보탐색행위 과정과 특성을 관찰하고 기록하였다. 인지양식검사 결과와 설문조사 결과를 양적 분석하고, 정보탐색행위 과정과 특성에 관한 질적 분석한 결과에 의하면, 개인의 인지양식과 온라인시스템을 이용한 정보탐색능력과는 아무런 상관관계가 없었다. 반면에, 정보탐색행위는 컴퓨터 이용 능력, 온라인 도서관 시스템 사용경험/능력과 상관관계를 보였다. 또한 검색한 정보에 대한 만족도는 정보탐색에 보내는 시간과 반비례 상관관계를 가지며, 대부분의 학습자들이 총 8단계의 정보탐색과정 중 " Browsing" 단계에 대부분의 시간을 보내는 것으로 관찰 되었다. 끝으로 대부분의 학생들이 도서관 시스템 사용능력에 높은 효능감을 보였지만, 학교 온라인도서관 시스템이 사용하기 편리하지 않도록 설계되어있다고 대답했으며, 자신들의 연구를 위해서 인터넷 검색엔진보다는 도서관 데이터베이스를 더 자주 사용하고 있는 것으로 나타났다.

An Interface Technique for Avatar-Object Behavior Control using Layered Behavior Script Representation (계층적 행위 스크립트 표현을 통한 아바타-객체 행위 제어를 위한 인터페이스 기법)

  • Choi Seung-Hyuk;Kim Jae-Kyung;Lim Soon-Bum;Choy Yoon-Chul
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.33 no.9
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    • pp.751-775
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    • 2006
  • In this paper, we suggested an avatar control technique using the high-level behavior. We separated behaviors into three levels according to level of abstraction and defined layered scripts. Layered scripts provide the user with the control over the avatar behaviors at the abstract level and the reusability of scripts. As the 3D environment gets complicated, the number of required avatar behaviors increases accordingly and thus controlling the avatar-object behaviors gets even more challenging. To solve this problem, we embed avatar behaviors into each environment object, which informs how the avatar can interact with the object. Even with a large number of environment objects, our system can manage avatar-object interactions in an object-oriented manner Finally, we suggest an easy-to-use user interface technique that allows the user to control avatars based on context menus. Using the avatar behavior information that is embedded into the object, the system can analyze the object state and filter the behaviors. As a result, context menu shows the behaviors that the avatar can do. In this paper, we made the virtual presentation environment and applied our model to the system. In this paper, we suggested the technique that we controling an the avatar control technique using the high-level behavior. We separated behaviors into three levels byaccording to level of abstract levelion and defined multi-levellayered script. Multi-leveILayered script offers that the user can control avatar behavior at the abstract level and reuses script easily. We suggested object models for avatar-object interaction. Because, TtThe 3D environment is getting more complicated very quickly, so that the numberss of avatar behaviors are getting more variableincreased. Therefore, controlling avatar-object behavior is getting complex and difficultWe need tough processing for handling avatar-object interaction. To solve this problem, we suggested object models that embedded avatar behaviors into object for avatar-object interaction. insert embedded ail avatar behaviors into object. Even though the numbers of objects areis large bigger, it can manage avatar-object interactions by very efficientlyobject-oriented manner. Finally Wewe suggested context menu for ease ordering. User can control avatar throughusing not avatar but the object-oriented interfaces. To do this, Oobject model is suggested by analyzeing object state and filtering the behavior, behavior and context menu shows the behaviors that avatar can do. The user doesn't care about the object or avatar state through the related object.