• 제목/요약/키워드: 감정적 속성

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야코비와 스피노자 논쟁 (F. H. Jacobi und Spinoza-Streit)

  • 최신한
    • 철학연구
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    • 제129권
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    • pp.315-339
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    • 2014
  • 이 논문은 야코비의 "스피노자 학설"과 이 책이 불러일으킨 '스피노자 논쟁'을 탐구한다. 이로써 야코비가 새롭게 파악한 '초월'과 '내재'의 연관을 드러내고 그 근대적 영향사를 추적한다. 야코비와 레싱의 논쟁을 재구성하고 이 논쟁의 영향을 받은 헤겔과 슐라이어마허를 각각 내재철학과 내재 속의 초월철학으로 해석한다. 레싱은 전통적인 신관(神觀)을 부정하는 대신 전일성(ἑν ${\kappa}{\alpha}{\iota}$ ${\pi}{\alpha}{\nu}$)을 내세운다. 야코비는 이러한 레싱을 범신론자와 무신론자로 규정하고 그를 넘어서기 위해 도약(Salto mortale)을 주장한다. 이것은 레싱의 자연주의를 넘어서는 초자연성과 믿음을 향한 도약이다. 야코비와 레싱의 논쟁은 자연주의와 초자연주의의 대립이며 무신론과 유신론 간의 논쟁이다. 자연주의와 초자연주의의 대립은 야코비와 스피노자의 직접적 대결이기도 하다. 야코비는 스피노자가 근거와 원인을 혼동했다고 보고 진정한 신 개념은 근거와 원인의 통합에서 가능하다고 주장한다. 자연은 제약자의 총괄개념이라면, 신은 자연적 연관 바깥에 있는 자연의 절대적 시원이다. 스피노자가 자연적 연관에서 신을 파악했다면 야코비는 초자연적 연관에서 신을 파악한다. 스피노자의 '신 즉 자연'은 야코비에게 '인간 안에 있는 신'으로 바뀐다. 인간 가운데 자연적인 것을 넘어서는 능력이 주어져 있는데, 이것은 생명의 원리이며 모든 이성의 원리이다. 이를 수용하는 헤겔은 신을 생명의 주체인 정신으로 파악하고, 정신의 본질을 자기매개적 운동으로 간주한다. 이것은 스피노자를 능가하는 새로운 내재철학이다. 스피노자의 실체는 헤겔에서 주체의 내재적 운동으로 변경된다. 반면에 슐라이어마허는 종교적 직관과 감정에서 유무한의 통합을 주장한다. 인간과 신의 결합은 유한자 가운데 내재하는 신적 속성에 대한 직관과 감정이 된다. 이것은 내재 속의 초월이다.

에로스, 구원을 위한 유혹 (Eros, Seduction for Redemption)

  • 김지연
    • 심성연구
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    • 제33권1호
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    • pp.1-60
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    • 2018
  • 현대인은 자기(Self) 혹은 신성과의 단절로 인해 고통 받고 있다. 그러나 이 단절로 인해 고통 받는 것은 비단 인간만이 아닐 것이다. 신 역시 자신을 탄생시킬 수 있는 유일한 자궁인 인간의식과의 단절로 인해 고통 받고 있다. 인간과 신은 서로를 필요로 하며 욕망한다. 따라서 신과 인간은 서로를 구원하기 위해 서로를 유혹해야하는 운명에 처해 있다고 상상해 볼 수 있겠다. 에로스는 특유의 초월적 본질로 인해 현대인으로 하여금 종교를 통하지 않고도 자기와 접촉할 수 있게 해주는 얼마 남지 않은 방법 중 하나이다. 본 연구는 개성화 과정의 한 방법으로써의 에로스 및 에로티시즘과 더불어 이런 형태의 개성화 과정에 적합한 정신의 자질들을 고찰하고자 한다. 욕망과 신성의 속성을 동시에 가진 에로스는 그 자신의 정수인 생명력과 불멸의 감정을 엑스터시 안에서 추구할 수 있는 인간을 필요로 한다. 이에 이 신은 그 자신을 육화시킬 수 있는 자질을 가진 인간을 유혹하는 것 같다. 유혹의 대상이 되는 인간은 사랑의 체험에 있어 자기를 향해 자아를 기꺼이 포기할 수 있는 자질을 가지고 있어야 할 것이다. 개성화는 자기를 향한 자아의 철저한 포기를 통해 이루어지기 때문이다. 따라서 에로스가 가진 유혹의 목적은 이러한 잠재력을 가진 인간을 무의식 상태에서 깨움으로써 사랑 속에서 신성을 추구하도록 만들려는 것으로 볼 수 있을 것이다. 나는 이러한 에로스의 유혹을 "신의 에로티시즘"으로 명명하였다. 에로스 신의 유혹의 결과로서 자기를 체험한 개인이 개성화 과정을 끝까지 추구할 수 있기 위해서는 버림받음 역시 반드시 필요한 과정으로 보인다. 상실된 신을 유혹하고 육화해야하는 엄중한 과제 앞에서 자신 속에 무엇이 결핍되었는지에 대한 통렬한 자각보다 더 필요한 것은 없을 것이기 때문이다. 연구 결과 전통적인 개념으로써의 멜랑콜리아적 성향을 가진 개인이 이러한 개성화과정에 적합한 것으로 파악됐다. 이들은 사랑에 탐닉하는 경향이 있으며 생명의 덧없음과 무한성의 결핍에 대한 예리한 자각으로 인해 쉽게 고통 받는다. 결핍을 자각한 자만이 결핍된 대상을 추구할 수 있다는 사실을 고려하면 왜 멜랑콜리아를 가진 개인이 신성에 속하는 존재의 영속성을 동경하고 추구하는 운명에 처해지는지가 설명될 수 있을 것이다. 에로티시즘에 내재한 신의 계획을 놓칠 때 우리는 결코 성을 이해할 수 없으며 우리의 정신에서 본능과 영성이 왜 그토록 가까운지 체험할 수 없을 것이다. 사랑의 신은 강렬한 섹슈얼리티를 가지고 영적 위기를 도발함으로써 우리의 미지근한 영혼을 구원하러 온다. 에로스는 우리를 파괴하러 온 궁극의 구원자인 것이다.

K-Means Clustering 알고리즘과 헤도닉 모형을 활용한 서울시 연립·다세대 군집분류 방법에 관한 연구 (A Study on the Clustering Method of Row and Multiplex Housing in Seoul Using K-Means Clustering Algorithm and Hedonic Model)

  • 권순재;김성현;탁온식;정현희
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.95-118
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    • 2017
  • 최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

주가지수 방향성 예측을 위한 주제지향 감성사전 구축 방안 (Predicting the Direction of the Stock Index by Using a Domain-Specific Sentiment Dictionary)

  • 유은지;김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.95-110
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    • 2013
  • 최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.