• 제목/요약/키워드: Judgment of Learning

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불온한 공감 - 존재의 사유, 너머 - (Sympathy in Unrest: Beyond Jonjae's Philosophy)

  • 김경호
    • 한국철학논집
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    • 제52호
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    • pp.9-35
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    • 2017
  • 이 글은 시대와 불화하고 자신과도 쉽사리 타협하지 못해 격동했던 존재 기대승의 삶과 철학을 '불온함'과 '공감'이라는 두 개념을 중심으로 탐문한다. 전통시대를 살았던 기대승이라는 한 인물의 철학적 삶-정치를 탐문하는 것은 자칫 계몽적인 논조로 경도될 위험성을 내포하는 것도 사실이다. 이 같은 선입견을 배제하면서 기대승을 탐문하기 위해 불안으로부터 비판적 저항을 포괄하는 불온성의 개념을 설정하고, 불온함의 감성적 지평에서 존재의 감정과 행위의 타당성을 판단하는 마음의 작용을 포착하기 위해 공감(sympathy) 개념을 제안한다. 방법론적으로 이 글은 동아시아의 유교 문화적 전통에서 근대 이전 시기에도 통용되어 왔던 '불온성'이라는 개념과 근대적인 '공감' 개념을 결합하여 기대승에 대한 횡단적 독해의 가능성을 제기한다. 기대승의 삶-정치에 대한 횡단적 사유는 그가 살았던 당대적 삶의 지평뿐만 아니라 '지금- 여기'에서 벌어지고 있는 삶-정치의 부각되거나 은폐된 지층들과 그 '사이영역'을 탐색하는데 유의미한 시사점을 제공하기 때문이다. 이 논의는 궁극적으로 '지금-여기'를 반성적으로 성찰하기 위해 전통시대의 기대승을 호출하는 것이다. 이 글은 사태의 발생과 분기를 통해 사건이 구조화되는 과정을 더듬어 물어가면서 그 의미를 감성의 철학적 지평에서 재해석하는 방식을 취한다. 탐문의 여정은 기대승 스스로 사용했던 '구차투안'과 빙월당(氷月堂)'의 근거가 되는 '수월빙호'이라는 두 낱말을 축으로 진행된다. 맑은 물속에 담긴 달과 차디찬 얼음 항아리의 은유는 '구차하게 안일함을 찾는 삶의 태도'와 대비된다는 점에서 기대승이 마주했던 삶의 현실과 지향적 태도를 살펴보는 매개이기도 하다. 감성철학적 층위에서 기대승의 삶-정치를 탐문하는 것은 기존의 연구에서 확인하기 어려웠던 기대승의 사유 너머에 존재하는 감성적 궤적들을 드러내 보인다. 이 글을 통해서 드러난 기대승의 특징은 그가 뜻이 높고 일에 과감하였으며, 선악의 호오가 분명하여 감정 조절에 익숙하지 않았고, 직설적이어서 말을 순화할 줄도 몰랐다는 점이다. 이 같은 불온한 성향으로 인해 기대승은 문장과 학술이 뛰어난 인재였음에도 구시대의 늙은 신료들이나 고위 대신들과 정치적으로 충돌하여 기피의 존재가 되었다. 구차하지 않고 선도(善道)를 지키며 살겠다고 하는 기대승의 의취는 죽음이 임박한 시기에 말했던 기(幾) 세(勢) 사(死) 세 글자로 압축된다.

인공신경망을 이용한 N치 예측 (A Prediction of N-value Using Artificial Neural Network)

  • 김광명;박형준;구태훈;김형찬
    • 지질공학
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    • 제30권4호
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    • pp.457-468
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    • 2020
  • 플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

국제프랜차이징 연구요소 및 연구방향 (Research Framework for International Franchising)

  • 김주영;임영균;심재덕
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권4호
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    • pp.61-118
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    • 2008
  • 본 연구는 국내외 프랜차이즈의 해외진출에 대한 연구들을 바탕으로 국제프랜차이징연구의 전체적인 연구체계를 세워보고, 연구체계를 형성하고 있는 연구요인들을 확인하여 각 연구요소별로 이루어지는 연구주제와 내용을 살펴보고, 앞으로의 연구주제들을 제안하고자 한다. 주요한 연구요소들은 국제프랜차이징의 동기 및 환경 요소과 진출의사결정, 국제프랜차이징의 진입양식 및 발전전략, 국제프랜차이징의 운영전략 및 국제프랜차이징의 성과이다. 이외에도 국제프랜차이징 연구에 적용할 수 있는 대리인이론, 자원기반이론, 거래비용이론, 조직학습이론 및 해외진출이론들을 설명하였다. 또한 국제프랜차이징연구에서 보다 중점적으로 개발해야 할 질적, 양적 방법론을 소개하였으며, 마지막으로 국내연구의 동향을 정리하여 추후의 연구방향을 종합적으로 정리하였다.

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텍스트 마이닝 기법을 적용한 뉴스 데이터에서의 사건 네트워크 구축 (Construction of Event Networks from Large News Data Using Text Mining Techniques)

  • 이민철;김혜진
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.183-203
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    • 2018
  • 전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

S-MTS를 이용한 강판의 표면 결함 진단 (Steel Plate Faults Diagnosis with S-MTS)

  • 김준영;차재민;신중욱;염충섭
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.47-67
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    • 2017
  • 강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.