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2015년 주요 의료판결 분석 (Review of 2015 Major Medical Decisions)

  • 유현정;이동필;이정선;정혜승;박태신
    • 의료법학
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    • 제17권1호
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    • pp.299-346
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    • 2016
  • 2015년 한해에도 의료분야에서 다양한 판결이 선고되었다. 요양원 입소자에 대하여 요양원측 과실로 상해가 발생하여 요양원을 운영하는 사회복지법인이 환자의 진료를 의뢰한 사건에서 진료계약의 당사자 확정 기준이 제시되었고, 뇌사상태에 빠진 환자 가족의 무의미한 연명치료 중단 요구에 대하여 병원이 이를 거부하고 계속 진료한 경우 청구 가능한 진료비에 관한 판단이 이루어졌다. 안전성이 확인되지 아니하여 2011. 2. 보건복지부로부터 사상 초유의 시술중단조치를 받았던 눈미백수술에 관하여 법원은 시술 자체의 위법성을 인정하지는 아니하였으나 임상시험 단계에 있어 비용 대비 효과가 확립되어 있지 않다는 사실을 설명하지 아니한 설명의무 위반으로 전 손해의 배상을 명하였다. 의료과실을 적극적으로 인정한 판결로는 척추수술 후 마미증후군이 발생한 사건들에서 수술과정상 과실이 인정된 사례가 상당수 있었고, 병원감염 사건에서 감염을 유발한 과실을 인정한 판결이 선고되었다. 응급의료에 관한 법률상 응급장비 설치의무와 응급상황 발생시 조치의무를 구분하여 의료과실을 인정한 판결이 선고되었고, 극히 드문 희귀질환이라 하더라도 그에 대한 적절한 조치를 취하지 않은 의료기관에게 과실을 인정한 판결이 선고되었다. 손해배상의 범위와 관련하여 항소심 신체재감정 결과 노동능력상실률이 1심보다 작아지자 시간의 경과에 따라 노동능력상실률을 달리 적용하거나 환자의 상태에 따라 노동능력상실률을 신체감정 결과보다 낮게 인정하는 등 실체진실에 부합하는 판결이 선고되었다. 의료과실로 손해가 발생한 경우 의료사고 후 발생한 진료비에 책임제한이 적용되는지 여부와 관련하여 법원은 병원에서 환자 상태의 치유 또는 악화를 방지하는 정도의 치료만 계속되었다면 환자에게 진료비 지급을 청구할 수 없다는 이유로 병원 측의 상계주장을 배척하였다. 사전심의를 받지 않은 의료광고를 금지하고 그 위반시 처벌하는 의료법 규정에 대하여 사전심의기관인 대한의사협회 등의 행정기관성을 부인할 수 없어 사전검열에 해당한다는 이유로 위헌결정이 내려졌다. 임상에서 흔하게 시행되고 있는 PRP 치료가 법정비급여에 해당하는지 여부에 관하여 법원은 법정비급여 여부는 이론적인 가능성이나 실제 실시 여부 등에 따라 결정되는 것이 아니라 의학적 안전성 유효성을 인정받은 후 요양급여 또는 비급여대상으로의 편입절차를 거쳐야 함을 분명히 하였다. 또한 법원은 요양병원 적정성 평가에 관한 행정소송에서, 구조부문의 조사방식이나 절차상 위법을 인정하면서도 그 위법사유의 정도가 당연무효에까지는 이르지 아니하고 평가기관의 고의 과실이 없다는 이유로 건강보험심사평가원과 국민건강보험공단에 부당이득반환이나 손해배상의무가 없다는 판단을 하였다. 향후 더욱 다양하게 제기되는 쟁점들에 관하여 명쾌한 법리를 통해 실체진실에 다가가는 판결을 기대해본다.

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빅데이터와 딥러닝을 활용한 동물 감염병 확산 차단 (Animal Infectious Diseases Prevention through Big Data and Deep Learning)

  • 김성현;최준기;김재석;장아름;이재호;차경진;이상원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.137-154
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    • 2018
  • 조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

데이터마이닝을 활용한 소프트웨어 개발인력의 업무 지속수행의도 결정요인 분석 (A Study of Factors Associated with Software Developers Job Turnover)

  • 전인호;박선웅;박윤주
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.191-204
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    • 2015
  • 국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

가맹본부의 배타적 영업지역보호에 대한 탐색적 연구 (A New Exploratory Research on Franchisor's Provision of Exclusive Territories)

  • 임영균;이수동;김주영
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권1호
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    • pp.37-63
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    • 2012
  • 가맹사업에 있어 배타적 영업지역보호정책의 문제는 경제학 및 경영학 분야뿐만 아니라 사회 정치적으로 매우 중요한 쟁점이다. 본 연구는 배타적 영업지역과 관련한 기존 문헌을 토대로 가맹사업에서의 효율성 관점에서 배타적 영업지역보호에 영향을 미치는 변수와 배타적 영업지역 보호가 가맹본부 및 가맹점의 성과에 미치는 영향을 분석하고 있다. 가맹점의 대부분이 중소상인들이란 점을 감안하면 유통정책적으로도 중요한 의미가 있다고 할 수 있다. 본연구는 사회적으로도 잇슈가 될 수 있는 기업의 전략을 타당성과 당위성, 그리고 논리성으로만 평가하는 것이 아니라 실제 자료를 근거로 분석하였다. 또, 정책연구들이 가지고 있는 자료와 이론의 한계를 감안한 탐색적 방법론을 활용하여 보다 실질적이고 현실적용성이 뛰어난 분석을 제안하였다. 분석 결과, 배타적 영업지역보호는 긍정적인 효과가 있기는 하지만 통계적으로 유의하지 못하였으며, 가맹점과 가맹본부간의 로얄티가 많아서 위험공유성향이 클때에는 배타적 영업지역보호를 하지 않는 것이 효과적이었고, 가맹점을 모집하기 위해 배타적 영업지역보호를 해주거나 배타적 영업지역보호를 통해서 가맹사업본부내의 효율성을 키우기 위한 경우에는 긍정적인 효과가 유의하게 나타나는 것으로 밝혀졌다. 하지만 외부경쟁으로부터 직영점을 보호하기 위하거나 시장성장을 활용하기 위한 배타적 영업지역보호는 좋은 성과를 내지 못하였다. 또한 쉽게 배타적 영업지역보호를 할 수 있기에 이런 제도를 도입하는 것도 역시 좋은 성과를 내지 못한 것으로 나타났다. 결과적으로 배타적 영업지역보호가 기업의 운영효율을 증대시키기 위하여 하는 경우는 성과가 좋으나 다른 목적을 위하여 배타적 영업지역보호를 활용하는 것은 바람직한 결과를 못내는 것으로 나타났다. 본 연구는 분석결과를 토대로 영업지역 보호를 획일적으로 활용하거나 법으로 강제하기 보다는 가맹사업본부와 가맹점의 관계 및 상황, 또 동기에 맞추어 탄력적으로 적용하는 것이 바람직하다는 제안을 하고 있으며, 이를 근거로 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다.

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치과 파노라마 촬영에서 환자의 피폭선량에 관한 연구 (A Study on the Patient Exposure Doses from the Panoramic Radiography using Dentistry)

  • 박일우;정원교;황형석;임성환;이대남;임인철;이재승;박형후;곽병준;유윤식
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.17-24
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    • 2013
  • 본 연구는 파노라마 표준 촬영에서 환자의 피폭 선량을 측정하여 방사선 생물학적 위험인자를 평가하고 환자의 피폭 선량 저감화 방안을 제시하고자 하였다. 피폭 선량의 측정 오차를 최소화하기 위하여 각 OSL 선량계의 교정상수를 구하였으며 파노라마 표준 촬영에서 간접적으로 포함되는 좌 우측 수정체와 갑상선, 직접적으로 포함되는 상 하 입술, 하악골 첨부, 촬영 중심점을 대상으로 ICRP에서 권고하는 인체 모형 표준 팬텀을 이용하여 측정하였다. 측정 결과, 촬영 중심점의 선량이 $413.67{\pm}6.53{\mu}Gy$로 최대였으며 상 하 입술의 경우 각각 $217.80{\pm}2.98{\mu}Gy$, $215.33{\pm}2.61{\mu}Gy$이었다. 또한 파노라마 표준 촬영에서 간접적으로 포함되는 좌 우측 수정체의 등가선량은 각각 $30.73{\pm}2.34{\mu}Gy$, $31.87{\pm}2.50{\mu}Gy$이었으며 하악골 첨부 및 갑상선의 등가선량은 $276.73{\pm}14.43{\mu}Gy$, $162.07{\pm}4.13{\mu}Gy$이었다. 결론적으로 측정된 피폭 선량은 방사선 생물학적 효과를 유발할 수 있었으며 치과 의료기관의 파노라마 표준 촬영에서 환자의 피폭 선량에 대한 저감화 방안으로 국제기구에서 권고하고 있는 방사선 방어 원칙에 대한 정당한 해석과 제도적 뒷받침(regulation)이 필요하다. 이에 파노라마 검사에 의한 피폭 선량은 기술적 경제적 측면뿐 만 아니라 사회적 인자를 고려하여 합리적으로 용인 가능한 수준까지 최소화하기 위한 체계화된 프로토콜의 제정과 주변 결정 장기를 방어하기 위한 방사선 보호 기구에 대한 추가적 연구가 필요할 것으로 판단되었다.

협업적 추천 기반의 여행 계획 시스템 (Multi-day Trip Planning System with Collaborative Recommendation)

  • 프리스카;오경진;홍명덕;가명현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.159-185
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    • 2016
  • 여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.

한국인의 만성 알코올 중독 진단을 위한 모발에서 Ethyl Glucuronide (EtG) 분석법 연구 (Analysis of ethyl glucuronide (EtG) in Hair for the diagnosis of chronic alcohol abuse of Korean)

  • 공보경;조영훈;주소영;민지숙;권미아
    • 분석과학
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    • 제33권3호
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    • pp.151-158
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    • 2020
  • 일반적인 음료처럼 주변에 손쉽게 구할 수 있는 알코올(술)은 남용 및 중독 섭취로 인하여 사망에 이를 수 있을 만큼 유해한 물질이므로 적정량의 음주량을 유지하고 올바른 음주습관을 가지는 것이 중요하다. 뿐만 아니라 적정량 이상의 알코올을 장기간 섭취함으로써 야기될 수 있는 행동장애 및 판단장애로 인해 일어나는 사건 또한 상당하므로, 각종 사건, 사고에서 관련자가 음주 상태였는지, 그리고 관련자의 알코올 중독 여부를 확인하는 것이 법과학적으로 매우 중요하다. 현재 우리나라에서는 혈액이나 뇨에서 알코올 농도 혹은 알코올 대사체인 ethyl glucuronide (EtG)를 검출하는 것으로 알코올 섭취 여부를 판단하고 있다. 하지만 혈액이나 뇨에서 알코올이나 EtG를 검출하는 것은 검출 가능 시간이 짧기 때문에 비교적 최근 음주에 대한 정보만을 알 수 있다는 한계가 있다. 그러므로 오랫동안 알코올 대사체가 존재할 수 있는 모발에서 EtG를 검출하여, 장기간의 음주 여부와 주취 정도를 분석하고 알코올 중독 여부를 진단하고자 하였다. 이번 연구에서는 지속적인 음주를 하는 한국인의 모발 시료를 대상으로, 일관성 있으면서 효율적으로 모발에서 EtG를 추출 및 전처리 하는 방법을 정립하고 이를 LC-MS/MS를 이용하여 정성 정량하는 분석법을 확립하였으며, 평소 음주를 하는 사회 음주자의 실제 모발과 만성 알코올 중독이 의심되는 변사자의 모발을 대상으로 EtG를 분석해 보았다. 이 연구 결과는 한국인의 알코올 중독 진단 및 치료 과정에서 금주를 모니터링 하는 데 유용할 뿐만 아니라, 양육권 관련 법적 절차나 운전면허 재발급 및 갱신 등을 위한 절차에 근거로 응용할 수도 있을 것이다. 또한 변사자들의 알코올 남용에 대한 확실한 객관적 지표를 제공함으로써 보다 명확한 사인을 규명하는데 법과학적 응용 가능성이 기대된다.

연관상품 추천을 위한 회귀분석모형 기반 연관 규칙 척도 결합기법 (A Regression-Model-based Method for Combining Interestingness Measures of Association Rule Mining)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.127-141
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    • 2017
  • 인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

대중문화에 재현된 동아시아 자본주의 사회의 담론 : 슈퍼히어로 애니메이션 <타이거 앤 버니>를 중심으로 (The Discourse of Capitalist Society on East Asian Pop Culture: A TV Series of Superhero Animation )

  • 우지운;노광우;권재웅
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권37호
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    • pp.45-82
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    • 2014
  • 서구의 슈퍼히어로 장르는 캐릭터들의 탄생과 성장을 다루는 과정에서 정치, 경제, 사회 환경과 함께 각종 기호체계와 타 예술 장르들을 외적으로 흡수하고, 기존의 작품들을 패러디(parody) 등의 여러 형식으로 받아들였다. 본 논문에서는 슈퍼히어로 장르의 이와 같은 발전과정을 인식의 토대로 하여, 미국적 정신의 구현으로 여겨지던 이 장르가 어떻게 동아시아에서 입체적으로 활용되고 다양하게 재구성되었는지, 일본 선라이즈(Sunrise)사의 TV 애니메이션 시리즈 <타이거 앤 버니>(Tiger & Bunny,2011)를 통해 사례 분석하였다. <타이거 앤 버니>는 상호텍스트성에 기반을 둔 패러디적 유형과 특징들을 보이고 있으며, 내면 정서와 가치관의 동양적 재현에 더해, 자본주의 사회의 회사 중심적인 현대인들의 특징을 차용하여 적극적으로 사회의 외적인 부분을 반영하였다. 서구 히어로물과의 유사성과 차이점 비교를 통해 제시되는 부분은 크게 두 가지로 정리된다. 하나는 서구적 자본주의 사회에 대한 부정적 풍자이고, 다른 하나는 동양적 가족주의 가치관에 대한 긍정적 강조이다. 개인주의와 성과 위주의 평가가 만연한 서구 자본주의 사회에 대한 풍자는 히어로들의 TV 활동 과정에서 이루어진다. 이는 자본과 미디어에 수동적으로 종속된 현대 인간과 공공적 목표조차도 이윤의 도구로 이용하는 자본주의 시스템에 대한 은유적 비판이다. <타이거 앤 버니>의 설정과 내러티브에서 강조되는 덕목은 개인과 사회에 대한 동아시아적 가치관인데, 이는 국가와 사회의 구성원들을 가족적 정서로 연결시켜 공동체의 성공을 위해 노력하는 협조적 관계를 말한다. 타이거는 각자 사적인 목적에 충실하여 대의명분 없이 경쟁만 하던 히어로 집단에 정신적 지주 역할을 수행하고, 버니와 동료들은 타이거의 인간적인 가족주의적 커뮤니케이션 방식에 점차 감화된다. <타이거 앤 버니>는 이 과정을 통해서 현대사회의 사회병리를 해결할 수 있는 방안은 세계시민으로서 이러한 공동체 중심적, 자기희생적 정서를 갖추는 것임을 강조한다.

교통사고 데이터의 마이닝을 위한 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법의 비교 (Comparison of Association Rule Learning and Subgroup Discovery for Mining Traffic Accident Data)

  • 김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.1-16
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    • 2015
  • 교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.