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한역본(漢譯本) 연행록 『상봉록(桑蓬錄)』의 특징과 한역(漢譯) 양상 연구 (A Study on the Chinese Translated of Korean version Yeonhaengnok(燕行錄) of 『Sang-bong-lok』 in Korean)

  • 정내원
    • 동양고전연구
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    • 제55호
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    • pp.147-172
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    • 2014
  • 한역본(漢譯本) "상봉록(桑蓬錄)"는 강재응(姜在應)가 자신의 선조인 四養齋 강호부(姜浩溥)의 한글본 "상봉록(桑蓬錄)"을 한문으로 편술한 것이다. 500여 종이 넘는 연행록 중 한글본과 한문본이 모두 현전하는 연행록이 매우 적으며 그 중에서도 한글본을 가지고 한문으로 번역한 한역본(漢譯本)는 극히 드물다는 점에서 "상봉록(桑蓬錄)"의 자료적 가치는 귀중하며, 연구할 필요성이 있는 자료이다. "상봉록(桑蓬錄)"는 원래 3종이었는데, 현재 전하는 것은 2종이다. 강호부(姜浩溥)가 저술한 원본인 한문본 "상봉록(桑蓬錄)"와 그것을 가지고 강호부(姜浩溥) 자신이 한글로 번역한 "상봉록(桑蓬錄)", 그리고 후손인 강재응(姜在應)가 한글본을 가지고 한문으로 번역하여 편술한 한역본(漢譯本) "상봉록(桑蓬錄)"이 그것이다. 이 중 원본인 한문본 "상봉록(桑蓬錄)"는 현전하지 않는다. 한역본(漢譯本) "상봉록(桑蓬錄)"는 형식면과 내용면에서 여타 한역본(漢譯本) 연행록 및 한역본(漢譯本) 고전소설과 변별되는 특징이 있다. 먼저 형식적 측면에서 살펴보면 한역본(漢譯本) "상봉록(桑蓬錄)"은 서두에 범례가 기술되어 있다. 이 범례는 강재응(姜在應)가 한역본(漢譯本) "상봉록(桑蓬錄)"를 편술한 기준과 방식을 서술한 것이다. 범례를 살펴보면 강재응(姜在應)가 강호부(姜浩溥)의 문장을 가감하는 일 없이 그대로 수록하고 강재응(姜在應) 자신의 문장과 분명히 구별될 수 있도록 하였다. 원작자와 편술자를 구분하여 편술한 이러한 편집체제는 여타 연행록에서 찾아보기 힘든 형식이다. 한편 내용적 측면에서 살펴보면 강재응(姜在應)는 한글본 "상봉록(桑蓬錄)"의 내용을 刪削하지 않고 거의 그대로 옮기는 한편, 강호부(姜浩溥)의 논리를 강화하기 위해 별도의 정보를 추가하였다. 이러한 서술의 다음에는 새로 추가된 정보들을 총망라하여 검토한 후 내린 강재응(姜在應)의 의견이 덧붙여져 있다. 강재응(姜在應)의 결론은 강호부(姜浩溥)의 의견과 같은 경우도 있었고 다른 경우도 있었지만 주목해야 할 점은 강재응(姜在應)가 강호부(姜浩溥)의 글 다음에 의론을 기술하였다는 점에 있다. 이는 후손인 강재응(姜在應)가 선조 강호부(姜浩溥)의 유고인 "상봉록(桑蓬錄)"를 후대에 온전한 형태로 전함과 동시에 강호부(姜浩溥)의 논의의 완전성을 높이기 위해 취택한 방법이라고 볼 수 있다.

Distinctive point extraction and recognition algorithm for counters for the various kinds of bank notes

  • Joe, Yong-won;An, Eung-seop;Lee, Jae-kang;Kim, Il-hwan
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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    • pp.90.1-90
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    • 2002
  • Counters for the various kinds of bank notes require high-speed distinctive point extraction and recognition for notes. In this paper we propose a new point extraction and recognition algorithm for bank notes. For distinctive point extraction we use a coordinate data extraction method from specific parts of a bank note representing the same color. The recognition algorithm uses a back-propagation neural network that has coordinate data input. The proposed algorithm is designed to minimize recognition time.

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