본 논문는 기왕(旣往)의 연구 성과를 토대로 서계(西溪) 박세당(朴世堂)의 "사변록(思辨錄)" 중 "대학(大學)"에 대한 인식과 그에 따른 사회적 반향에 대하여 살펴보고자 한다. 서계 박세당은 조선 중기에 해당하는 17세기 중후반에 주로 활동한 인물로 그의 독창적인 경학관으로 인해 사문난적(斯文亂賊)으로 몰려 배척받았다. 그러나 그가 사문난적으로 지탄을 받은 것은 "사변록"을 둘러싸고 이루어지지만 본질은 그가 <이경석신도비문>을 짓는 과정에서 송시열을 비판한 것이 원인으로 작용하였다. 그는 주자가 대학을 3강령 체제로 보았던 것과 달리 2강령 체제를 주장하였으며, 격물치지에 있어서도 주자의 설을 수용하지 않고 양명과 유사한 해석을 가하였는가 하면 대학의 장구도 자의대로 개정하였다. 그가 지은 "사변록"이 쟁점화된 것은 그것이 발표된 뒤 수십 년을 지난 뒤, 그것도 이경석비문이 나온 후라는 점에서 다분히 정치적 의도 하에 이루어진 것이라 할 수 있다. 뿐만 아니라 그가 대청관(對淸觀)이나 예송(禮訟) 따위에서 현실적인 입장을 견지하여 송시열계와 대척적인 입장에 섰던 점도 그에 대한 공격의 빌미가 될 수 있었다. 경문의 해석상 서계의 견해가 옳고 그름을 떠나서 그는 나름대로 학문 본래의 자유를 만끽할 수 있었다. 그는 당시 경직화된 주자성리학에 매몰되지 않은 채 독자적 노선을 걸으며 실질적 학문에 정진하고 후학을 양성함으로써 영정(英 正)시기에 만개되는 실학의 가교적 역할을 하였다는 점에서 높이 평가할 수 있을 것이다.
2500년 전 한 시대를 우주적 존재로 살다간 공자는 당시의 혼란을 종식시키고 모두가 인간다운 삶을 사는 방법으로 자신을 닦을 것[수양(修養)]을 제시하였다. 우주적 존재인 자기[己]를 알지 못하고 개체적 욕심을 채우며 자아[我]라는 부분에 집착할 때 좁게는 가정, 넓게는 나라에 이르기까지 혼란에 빠진다는 것이 공자의 인식이었다. 공자가 혼란한 세계를 종식시키고 인간답게 사는 방법론으로 제시한 것이 수양이다. 공자는 수양을 할 때 인(仁)을 체득하고 자신의 성(性)을 온전히 할 수 있는 군자(君子)가 될 수 있다고 보았다. 공자가 수양의 방법으로 제시한 것은 때에 맞추어 배우고 익혀서 몸에 배게 하고, 순간순간 자신을 돌아보아 반성하고 성찰하여 실천적 삶을 사는 것이었다. 그를 통해서 바르게 되어 예(禮)를 실천할 수 있으며 드디어 인(仁)에 무젖어 인(仁)에서 노닐 게 된다고 본 것이다. 한마음의 핵심인 인(仁)에 무젖을 때 현실적 사회적 혼란이 해결될 수 있다는 게 공자의 생각이다. 이를 통해 볼 때 수양은 공자사상의 핵심인 인(仁)을 이루기 위한 합목적적 키워드요 인(仁)에 나아가는 첫걸음이다. 유학이 수기안인(修己安人)을 말하고 있는 것은 그 때문이다. "학이(學而)"에서 "요왈(堯曰)"에 이르기까지 "논어(論語)'전편에서 수양에 관해 논의하고 있는 것은 수양이 평천하(平天下)를 위한 출발이며 기준점이기 때문이다.
이 논문은 송계나식(松桂懶湜)(1684~1765)의 "송계대선사문집(松桂大禪師文集)"에 나타난 문학 세계를 고찰하고자 하였다. 특히 선행 논문에서 미진하게 다루어진 사상적 면모와 그 시대성, 불가 내의 문학 교유 양상 및 문학지리학적 측면에 주안점을 두고 고찰하였다. 송계대사는 숙종~영조 연간에 안동 봉화사에 주석했던 인물로서 환성지안(喚醒志安)(1664~1729)과 낙암의눌(落巖義訥)(1666~1737)에게 참학하였다. 대사의 휘하에 많은 제자들이 있거나 저술을 남긴 것은 아니나, 조선후기 교학의 수준이 심화되는 과정에서 강원의 이력과정을 충실히 이수함으로써 자신의 사상적 기반을 마련했고, 화엄학을 연찬하여 "화엄경칠처구회품목(華嚴經七處九會品目)"을 편찬하기도 하였다. 만년에는 정토신앙에 귀의한 것도 확인된다. 이를 통해 대사의 삶과 저술, 사상적 경향이 선 화엄 정토의 삼문겸수(三門兼修)라는 18세기 한국 불교의 특징을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있다. 대사는 시문을 꾸준히 연마하여 자신의 문학 세계를 구축해 나갔고 그 결과가 문집에 반영되어 있다. 송계대사는 평생 수행자의 길을 걸어가면서도 한편으로는 조선후기 영남의 안동이라는 특정한 시공간에서 문사로서 자신의 정체성을 구현해 나간 인물로 그려볼 수 있다.
도덕과수업은 도덕이라는 추상적 대상을 구체적으로 표현하여 전하면서, 정서가 담재된 도덕적 의미의 발생을 추구한다. 이 측면에 주목하면, 도덕과수업은 예술적 상징 언어와 닮음이 있으며, 특히 시적 상징과 닮음이 있다. 시는 예술적 상징 언어의 전형적 양식이며, 시에서 추상적 대상의 의미를 수용 가능하게 표현하는 대표적 표현방식이 시적 상징이기 때문이다. 시적 상징은 시적 성찰을 언어로 표현하지만, 동시에 언어의 한계를 넘어선 형이상학적 의미를 전한다. 이를 위해 시적 상징은 불가시적인 형이상학적 원관념을 암시하는 가시적인 구체적 보조관념을 겉으로 드러낸다. 원관념을 은폐하고 보조관념을 드러내는 시적 상징은 동일성, 암시성, 다의성, 입체성, 문맥성, 전체성 등을 특성으로 한다. 이러한 특성을 가진 시적 상징이 시인의 창조적 상상력과 결합되어 개인적 상징으로 나타나고, 그것이 독자의 상상력과 결합되어 시적 의미로 체험된다. 시적 상징으로서의 도덕과수업은 이러한 시적 체험과 유사한 학습 경험을 제공하기 위한 것이다. 이를 위해서 도덕과수업은 논리적이고 산문적인 설명보다는 도덕적 의미 발생이 가능한 상징적 형식으로 구성되어야 한다. 이러한 구성을 위해서는 지도요소를 구체화하는 상징적 매개체 찾고, 상징적 매개체의 도덕적 의미를 다양하게 검색하면서, 그 도덕적 의미에 대한 해석이 가능하도록 수업을 구성해야 한다. 이렇게 구성된 도덕과수업이 시적 상징을 닮는다면, 그 수업은 좋은 시에서 시인이 표현한 주제를 독자가 공감적으로 수용하듯이 교사가 표현한 교육내용을 학생은 정서가 수반된 도덕적 의미로 학습할 수 있다.
현대를 살아가는 우리에게 가장 본질적으로 당면한 과제는 실상 인간의 자질, 인성에 관한 문제이다. 이는 현 교육의 실상과 현행법을 보더라도 쉽게 알 수 있는 사실이다. '인성'에 대한 동양철학에서의 연구는 양명학의 입장에서 이루어져 왔으나, 사실 주자학에서 그 실제적인 교육원리를 찾아볼 수 있다. 이는 바로 육왕이 비판하는 주자의 '격물치지' 공부이다. 본 연구는 지(知)공부로 알려져 있는 격물치지가 인성교육에 있어 적용되는 실제적인 원리를 모색할 수 있음을 밝히고자 한다. 본 연구는 주자학의 수양공부특성인 존덕성(尊德性)과 도문학(道問學)의 관계를 고찰하고, 도문학의 주요 방법인 격물과 치지를 검토함으로써 주희공부의 특성을 살펴보도록 한다. 그리고는 격물과 치지의 과정과 원리를 통해 인성 교육적 요소와 교육현장에서 적용될 수 있는 원리를 탐색함으로써 이 시대에 적합한 인성 교육적 측면에서 격물치지 공부의 의의를 드러내고자 한다.
본 논문은 "서경" "우서"의 주요 내용 체계와 이 편이 지닌 유학사상적 의미를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 먼저 "서경"이 소멸되고 복원, 전승되는 과정과 이 책의 명칭 및 이 책의 주요 형식과 체제를 살펴보았다. "서경"의 체제는 4대(代)의 서를 중심으로 "우서(虞書)" 5편, "하서(夏書)" 4편, "상서(商書)" 17편, "주서(周書)" 32편 총 58편으로 구성되어 있다. 이 책의 내용은"육체(六體: 전(典) 모(謀) 훈(訓) 고(誥) 서(誓) 명(命))"나"십례(十例: 육체(六體) + 공(貢) 정(征) 가(歌) 범(範))"의 형식으로 구성되고 있다. 다음으로 "서경"의 유학사적 가치와 "우서" 의 유학사상적 의미를 탐색하고 있다. "우서"는 유학의 이상정치 이념인, "인정(仁政)" 곧 "덕의 정치"의 역사적 사례를 잘 보여준다. 본 연구를 통하여 우리는 이 책에서 강조되는 선양(禪讓)의 전통과 인재등용의 방식이 후세 민본정치와 왕도정치, 더 나아가 역성혁명의 이론적 토대가 됨을 알 수 있다. 또한 "우서" 를 비롯한 "서경"의 다양한 편에서 강조되는 치국평천하를 위한 여러 논거들은 제왕학, 수신학으로서 "대학"의 이론적 바탕이 됨을 알 수 있다. 더 나아가 이 책에서 강조되는 효(孝)는 지도자가 갖춰야할 인격의 주요한 품성이 되고, 그들의 인간관계 속에서 실천적 행위의 핵심가치 되며, "효경"의 연원이 되고 있음을 알아보았다.
LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.
감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
본 연구는 우리가 하고 있는 일상의 업무, 일, 노동에 대하여 과연 어떻게 생각하고 있으며, 어떤 의미가 있는지를 고찰하고자 하였다. 특히, 본 연구에서는 '질적연구'의 하나인 'Q방법론'을 활용하여 일반 근로자를 대상으로 자신의 일, 노동에 대한 생각에서 출발하였다. 이에 일련의 Q분석과정을 거치면서, 다음과 같은 분석 결과를 도출하였다. 첫째, 유형화 분석결과 3개의 유형이 추출되었고, 각 유형별로 강조하고 있는 Q진술문을 바탕으로 다음과 같이 명명하였다. <유형I>은 일, 노동은 '축복/행복', '휴식', '애인', '보람'과 같은 진술문을 강조하고 있어, 「긍정형」으로 명명하였다. <유형II>는 '괴로움', '하루시작', '의무', '전쟁'과 같은 진술문이 강조하고 있어, 「부정형」으로 명명하였다. <유형III>은 '동료 및 벗'과 '학습' 등이 긍정진술문으로 나타났고, '하루시작', '의무', '휴식'등은 부정진술문으로 나타나고 있어, 「긍정중립형」으로 명명하였다. 분석결과에서 볼 수 있듯이, 우리의 일상에서 빼놓을 수 없는 존재인 '일', '노동'은 꼭 해야만 하는 축복이고 행복이며, 동료나 벗이기도 하지만, 그 존재의 가치는 적당한 '휴식'을 전제할 때 가능한 것임을 알 수 있다. 더불어 Q방법론이 가설발견적 접근방법으로써의 유용성과 더불어, 향후 실증연구로의 확장연구를 기대한다.
안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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