• Title/Summary/Keyword: Gwon Sangha

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Gwon Sangha's Theory of Mind-Nature (수암 권상하의 심성론)

  • Song, Jonghwa
    • The Journal of Korean Philosophical History
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    • no.35
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    • pp.73-108
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    • 2012
  • Researches about the Horaknonjaeng(湖洛論爭) have succeeded by focusing on the Osangnonbyeon(五常論辨)?Mibalnonbyeon(未發論辨). In a way of these researches, philosophic thought of Gwon Sangha(權尙夏) is dealt in a comparison and in that process his philosophic thought seems to be known. However, these researches are treating several thoughts so it is difficult to find accurately what point describes the position of his thought in the korean confucian thought as origin of Hohak(湖學). In this paper, therefore, I examine Gwon Sangha's theory of mind-nature by focusing on the understanding the concept of mind-nature in Hansujaejib(寒水齋集) and find its position in history of thought as an origin of forming Hohak. Before 1709, Horaknonjaeng don't break out, Gwan Sangha had been formed that Inmulseongsangi(人物性相異) of Osangpyeonjeon(五常偏全) based on the understanding of the fact that ensuring of Bonyeonjiseong(本然之性 性善) in Gijiljiseong(氣質之性) and under this influence scholars of Hohak formed thoughts and insisted Osangpyeonjeon(五常偏全 人物性相異) during Horaknonjaeng. In the point of Simseongilmul(心性一物) focusing on nature, he didn't admit the Jujaeseong(主宰性) of mind. This is the efforts of finishing the controversy of Simseongigi(心性二岐) and the efforts of finding the relation between Simseon(心善). Such thoughts are set before the Horaknonjaeng and basing on these influences, scholars of Hohak formed their thoughts and insisted the Gibulyongsa(氣不用事 未發氣質有善惡).

Effects of Meaning Making Activities on State Boredom

  • Yujin Kim;Sangha Park;Hoichang Gwon;Juhee Kim;Hyomin Choi;Hyejoo J. Lee
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • v.11 no.3
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    • pp.113-121
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    • 2023
  • The purpose of this study is to verify whether there is a difference in boredom between education types (offline vs. online) in the mandatory education scene, and to explore the moderator effect of meaning making activities in the relationship between education types and boredom. In this study, 197 college students were divided into offline and online groups and they participated in mandatory education. The meaning making activity was operationalized based on the meaning discovery scale. As a result of the study, the state boredom after mandatory education was significantly higher in the online group than in the offline group. However, meaning making activities did not moderate the relationship between education type and the state boredom. Through further analysis, it was found that boredom in both groups significantly decreased after the meaning making activity.

CNN-based Distant Supervision Relation Extraction Model with Multi-sense Word Embedding (다중-어의 단어 임베딩을 적용한 CNN 기반 원격 지도 학습 관계 추출 모델)

  • Nam, Sangha;Han, Kijong;Kim, Eun-Kyung;Gwon, Seong-Gu;Jeong, Yu-Seong;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.137-142
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    • 2017
  • 원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

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CNN-based Distant Supervision Relation Extraction Model with Multi-sense Word Embedding (다중-어의 단어 임베딩을 적용한 CNN 기반 원격 지도 학습 관계 추출 모델)

  • Nam, Sangha;Han, Kijong;Kim, Eun-Kyung;Gwon, Seong-Gu;Jeong, Yu-Seong;Choi, Key-Sun
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.137-142
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    • 2017
  • 원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

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