반응형 전체 글224 임종 대상의 권리: 존엄한 마무리를 위한 4가지 이해 임종 대상의 권리: 존엄한 마무리를 위한 4가지 이해 삶의 끝자락에서 인간으로서의 존엄과 권리를 지키는 것은 매우 중요한 일입니다. 의료기술이 발전하면서 생명을 연장할 수 있는 방법이 다양해졌지만, 그만큼 환자 개인의 뜻과 삶의 질을 존중하는 문화도 함께 정착되어야 합니다. 오늘은 ‘임종 대상의 권리’에 대해 네 가지 항목으로 나누어 이야기해보려 합니다.1. 🪷 품위 있는 삶과 죽음의 권리 삶의 마지막 순간까지 존엄을 유지할 권리는 누구에게나 보장되어야 합니다. 인간으로서의 품위를 지킨다는 것은 단순히 고통 없는 죽음을 의미하는 것이 아닙니다. 이는 자신의 삶을 스스로 결정할 수 있는 권리, 원하지 않는 의료행위를 거부할 수 있는 권리, 사랑하는 사람들과 이별을 준비할 수 있는 시간을 의미합니.. 2025. 7. 3. 슈만 피아노 협주곡 가단조 Op.54 해설 (Argerich & Chailly 영상 기준) 슈만 피아노 협주곡 가단조 Op.54 해설 (Argerich & Chailly 영상 기준)https://youtu.be/Ynky7 qoPnUU? si=Gxsxd9 ANQ3 kCgKqR🎻1악장 – Allegro affettuoso (사랑을 담아 빠르게) 오케스트라의 짧은 힘찬 선언과 함께 피아노가 강하게 등장하며 긴장을 고조시킵니다. 이 부분은 독립적인 "판타지"로도 충분한 완결성을 가지며, 바로 슈만의 초기 아이디어에서 유래했습니다. 첫 주제는 열정적이고 낭만적인 분위기로, 사랑하는 아내 클라라를 향한 감정이 녹아있습니다. 슈만은 전통적인 "협주" 개념에서 벗어나 피아노와 오케스트라를 동등한 파트너로 그립니다. 아르헤리치의 연주는 여기서 특히 섬세한 프레이징과 강약 조절이 돋보이며, 강렬.. 2025. 7. 2. 요양 현장에서 꼭 알아야 할 개념 정리 요양 현장에서 꼭 알아야 할 개념 정리 요양 현장에서 어르신의 삶의 질을 높이기 위한 핵심 중 하나는 바로 신체기능훈련입니다.노화나 질환으로 인해 신체 기능이 저하된 어르신이 자립적인 생활을 유지하거나 회복할 수 있도록 돕는 중요한 과정입니다.오늘은, 신체기능훈련, 기본동작훈련, **일상생활동작훈련(ADL훈련)**의 개념을 쉽게 정리해 보겠습니다. 🧓 신체기능훈련이란? 신체기능훈련은 어르신의 움직임과 신체 기능을 유지하거나 회복하도록 돕는 훈련입니다. 근육이 위축되지 않도록 하고, 관절이 굳지 않게 하며, 필요하다면 보행 보조기기를 이용해 독립적인 이동이 가능하도록 훈련합니다. ✔ 주요 목적. 2차 장애(욕창, 관절구축 등) 예방 . 근력, 관절 가동성, 균형감각 유지 . 일상생활 복귀 및 삶의.. 2025. 6. 18. 프롬프트 엔지니어링의 대표 기법 5가지 프롬프트 엔지니어링의 대표 기법 5가지 ChatGPT를 더 똑똑하게 쓰는 방법프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 인공지능에게 더 나은 결과를 이끌어내기 위한 질문 작성 기술입니다. GPT와 같은 언어 모델을 제대로 활용하려면 단순히 질문을 던지는 것을 넘어서, **‘어떻게 묻느냐’**가 매우 중요하죠. 이 글에서는 가장 널리 사용되는 5가지 대표 기법을 소개합니다: 제로샷 프롬프팅 (Zero-shot prompting) 원샷 러닝 (One-shot learning) 퓨샷 러닝 (Few-shot learning) 체인 오브 써트 (Chain-of-Thought, CoT) 제로샷 체인 오브 써트 (Zero-shot CoT)1. 제로샷 프롬프팅 (Zero-shot Prompting) 예시.. 2025. 6. 15. 과 적합과 과소 적합의 개념과 해결법 과적합과 과소적합의 개념과 해결법 모델이 너무 똑똑하거나, 너무 멍청하거나모델을 열심히 훈련시켰는데, 이상하게도 실제 문제에서는 예측이 잘 되지 않는다?이럴 때 가장 먼저 의심해야 할 것이 바로**과적합(Overfitting)**과 **과소적합(Underfitting)**입니다.이 두 가지는 머신러닝/딥러닝의 품질을 결정짓는 매우 중요한 개념입니다. 1. 과적합 (Overfitting) 모델이 훈련 데이터에 너무 집착한 나머지, 새로운 데이터에 잘 대응하지 못하는 현상 📌 특징:. 훈련데이터에서는 매우 높은 정확도를 보이지만. 검증/ 테스트 데이터에서는 성능이 급격히 떨어짐. 즉 모델이 암기만 하고 이해를 못 한 상태 📷 예시: 고양이 사진만 100번 반복 학습한 모델이→ 고양이의 특정 고양이무늬나 .. 2025. 6. 4. 머신러닝/딥러닝 모델의 학습과정 머신러닝/딥러닝 모델의 학습과정 Training, Validation, Test는 각각 무슨 역할을 할까? 머신러닝 모델을 만든다고 하면, 단순히 코드를 짜는 것만 떠올리기 쉽습니다. 하지만 좋은 모델을 만들기 위해서는 데이터를 어떻게 나누고 사용하는지가 매우 중요합니다. 이때 꼭 알아야 할 3단계가 바로**훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test)**입니다.1. 훈련 (Training)모델이 실제로 ‘공부’하는 단계 우리가 수집한 데이터의 대부분은 이 훈련 데이터로 사용됩니다. 모델은 이 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고, 예측 규칙을 만들어냅니다. 예를 들어, 고양이 사진을 많이 보여주며 “이게 고양이다”라고 알려주는 과정입니다. 📌 실제 예시고양이 vs 강아지 분.. 2025. 6. 4. 머신러닝과 딥러닝의 대표 알고리즘 머신러닝과 딥러닝의 대표 알고리즘 인공지능의 뇌는 어떻게 작동할까? 앞선 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 개념을 살펴봤습니다. 이제는 이 기술들이 실제로 어떻게 작동하는지, 어떤 알고리즘을 사용하는지 알아볼 차례입니다.I. 머신러닝의 대표 알고리즘 머신러닝은 주어진 데이터를 바탕으로 규칙을 찾아내는 방식입니다. 그중 많이 쓰이는 알고리즘은 다음과 같습니다: 📌 선형 회귀 (Linear Regression)개념: 변수 간의 관계를 선형(일직선)으로 모델링 사용 예시: 아파트 면적에 따른 가격 예측 특징: 가장 기본적인 예측 모델로, 결과가 숫자 형태(연속형) 일 때 사용📌 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)개념: 결과가 ‘예/아니오’처럼 두 가지 중 하나일 때 사용 사용 예시: 이메일이.. 2025. 6. 4. 머신러닝과 딥러닝의 개념 머신러닝과 딥러닝의 개념 인공지능 시대, 그 핵심 기술을 쉽게 이해해 보자 우리는 매일 인공지능(AI)의 혜택을 누리며 살아가고 있습니다. 스마트폰의 음성 인식, 유튜브의 추천 영상, 자율주행 자동차까지—이 모든 기술의 중심에는 ‘머신러닝(Machine Learning)’과 ‘딥러닝(Deep Learning)’이라는 핵심 기술이 있습니다. 하지만 이 용어들이 헷갈리고 어렵게 느껴지는 분들도 많죠. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 개념을 쉽고 명확하게 풀어보겠습니다.I.머신러닝이란? **머신러닝(Machine Learning)**은 기계가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 통해 스스로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 쉽게 말해, 경험을 통해 배우는 컴퓨터라고 생각하면 됩니다.예시:. 이.. 2025. 6. 4. 이전 1 2 3 4 ··· 28 다음 반응형
