칸토르에 의해서 과학적으로 불가침의 영역이었던 무한이 실무한으로 정의되고 무한의 논리가 성립될 수 있었다. 칸토르의 무한수학과 무한신학을 통하여, 이 연구에서는 수학과 물리 세계와 관련된 실무한의 의미를 고찰하고, 모든 실무한을 넘어서는 절대무한으로서의 신의 속성이 함의하는 의미를 논의한다.
본 논문에서는 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 그래프 이론을 이용하여 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2025년 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2025년 고속도로 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다.
코페르니쿠스의 보수적요소를 거부하고 근본적으로 태양중심체계를 바꾸어 놓은 것은 케플러 (Gohannes Kepler, 1571-1630)였다. 그는 튀빙엔에서 신학을 공부했으나 천문학으로 관심을 돌렸다. 그에게 천문학을 가르친 매스틀린(Mastlin)은 지구중심우주체계를 강의했지만 사석에서는 코페르니쿠스가 맞는다고 했다. 그래서 케플러는 이미 학생시절에 열렬한 코페르니쿠스주의자가 되어 있었다. 케플러는 루터파 신교도로서 우주에서 삼위일체를 보았다. 즉 태양은 성교, 별들은 성자, 중간의 공간은 성신이었다. 그는 우주가 살아 있으며 행성들과 지구는 영혼을 가지고 있다고 믿었다. 이것은 아마도 당시에 크게 유행한 루터파 신비주의의 영향인 듯하다. 케플러는 철저한 피타고라스${\cdot}$플라톤주의자였다. 그는 우주가 수학적 조화를 이루고 있고, 신은 위대한 기하학자이며, 인간은 신의 이미지를 따서 만들어졌다고 보았다. 따라서 인간은 수학을 통해 우주를 이해할 수 있다는 생각이었다.
고대 그리스에서 발현된 수학의 무한 개념은 헤브라이인의 유대교 전통인 카발라의 영향을 받아 중세 기독교 교부 철학자들에 의해 보다 성숙되어져 갔으며, 그 후 기독교의 무한사상이 르네상스 시대에는 화가들에 의해 원근법으로 구체화되었다. 본 논문에서는 그리스 시대부터 발전된 무한 개념의 경로를 살펴보고, 근대와 19세기 이후 무한수학이 발달될 때 당시 미술에서는 무한 개념이 어떻게 표현되었는지 그 시대정신을 고찰한다.
1518년 이탈리아 출신의 선교사로 중국에 들어와 서양과학기술을 처음소개한 마테오 리치(1552-1610년)는 직업적 과학자는 아니지만. 서양의 기하학을 동양에 보급하는 업적을 남겼다. 로마대학에서 과학과 신학을 전공한 리치는 중국에서 선교활동을 하는 동안 임금에게 자명종을 바쳐 환심을 끌었으며 동문산지등 많은 수학책을 남겼다. 서양의 천문학도 소개했고 특히 세계지도를 만들어 보급했는데그가 그린 지도인 양의현람도는 현재 숭전대 박물관에 보관되어 있어 더욱 관심을 모으고 있다.
Mathematical modeling is the process of representing physical phenomena using equations, and it often describes various scientific phenomena through differential equations. Numerical analysis, which is capable of approximating solutions to partial differential equations representing physical phenomena, is widely utilized. However, in high-dimensional or nonlinear systems, computational costs can substantially increase, leading to potential numerical instability or convergence issues. Recently, Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have emerged as an alternative approach. A PINN leverages physical laws even with limited data to provide highly reliable predictive performance and can address the convergence issues and high computational costs associated with numerical analysis. This paper analyzes the weak signals, research trends, patent trends, and case studies of PINNs. On the basis of this analysis, it proposes directions for the development of PINN techniques in the agricultural field. In particular, the application of PINNs in agriculture is expected to be more effective than in other industries because of their ability to reflect real-time changes in biological processes. While the technology readiness level of PINNs remains low, the potential for model training with minimal data and real-time prediction capabilities suggests that PINNs could replace traditional numerical analysis models. It is anticipated that the research and industrial applications of PINN will develop at an increasing pace while focusing on addressing the complexity of mathematical models in agriculture, mathematical modeling and the application of various biological processes; securing key patents related to PINNs; and standardizing PINN technology in the field of agriculture.
예측식품미생물학(PFM)은 1980년대 후반 이후 식품미생물학 분야에서 새롭게 발생한 신학문 분야이다. PFM은 특별한 환경적 요인에 따른 미생물 특히, 병원성미생물의 반응(사멸과 생존)을 예측하기 위하여 수학적인 모델을 이용한 것이다. 현재까지 개발된 PFM모델중 완전한 것은 없지만, 어떤 특정 조건하에서는 신속하고 객관적으로 미생물의 반응을 예측하는데 이용될 수 있다는 장점 때문에, HACCP시스템, Risk Assessment 등에서 응용 가능성이 커지고 있다. 본 연구는 PFM 모델중 PMPwin5.1을 이용하여, 우유 저장에 대한 HACCP시스템 중 미생물학적 위해요소 분석, CCP 및 CL설정에 대한 방법론적 예를 제시하였다. 모델에 대한 초기조건으로 우유와 동일한 물리화학적 조건인 pH 6.7, Aw 0.993, NaCl 1.3%을 고정변수로 하고, 저장온도(4~15$^{\circ}C$)를 변이변수로 선정하여, 온도에 따른 주요 병원성미생물의 generation time, lag phase duration, infective dose에 도달하는데 걸리는 시간을 산출하였다. 이 결과를 바탕으로 온도의 변화에 따른 각 병원성미생물의 성장을 안전정도에 따라 “안전온도범위(Safe temperature zone)”, “주의온도범위(Caution temperature zone)”, “위험온도범위(Danger temperatue zone)”로 분류하였으며, 이들 분류는 우유의 유통기간인 5일을 기준으로 각 병원성미생물의 lag phase duration, infective dose에 도달하는 시간에 따라 결정하였다. 이러한 결과는 우유의 HACCP시스템에 있어, 위해요인 분석시 위해요인의 분류 및 위해요소간의 위해 정도의 우선순위 부여에 보조적인 수단으로 이용될 수 있다. 또한 유통.저장단계에서 병원성미생물의 상징에 대한 온도수준을 나타내므로, 이 단계를 CCP로 설정할 수 있고, CCP에 대한 CL은 주위온도범위내에서 설정할 수 있다. 그리고 허용수준에 대한 온도의 범위를 제시하므로 모니터링이나 검증에서도 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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