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동무(東武) 이제마(李齊馬)와 최문환(崔文煥)의 난(亂) (Dong-Mu Lee Je-Ma and The Rising of Choi Moon-Hwan)

  • 박성식
    • 사상체질의학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.39-55
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    • 1997
  • 연구 목적 : 동무 이제마는 1984 년에는 '한국문화예술선현(韓國文化藝術先賢)' 50인 중의 한 사람으로 지정되고, 1996년에는 12월이 '이제마의 달'로 지정되어 그의 업적을 기념하였으나, 일부 역사가는 그가 1896년 함경도(咸慶道) 의병장(義兵將) 최문환(崔文煥)을 잡아 가둔 인물이라 하여 그의 업적 평가에 문제를 제기하기도 한다. 이에 본 연구는 1896년 함흥에서 일어난 소요를 중심으로 당시의 시대 상황 및 발생 동기와 경과 과정을 규명함으로써 이 사건에 대한 정확한 평가(評價)를 내리고 이를 통해 이제마(李濟馬)의 사상적(思想的) 연원(淵源)을 연구하는데 단서를 찾고자 한다. 연구 방법 : 본 연구는 먼저 조선 후기의 시대적 배경과 을미의병에 대해 살펴 보고 1896년 (병신(丙申)) 함흥에 서 최문환을 중심으로 일어난 사건을 정부측(政府側) 기록, 의병(義兵)(최문환(崔文煥))측(側) 기록, 이제마측(李濟馬側) 기록, 그리고 직접적으로 관련이 없이 나타나는 기타(其他) 사료(史料)들을 중심으로 비교 검토하였다. 연구 결과 및 결론 : 1896년 2월 함흥(咸興)에서 일어난 혼란은 을미사변(乙未事變)과 단발령(斷髮令)으로 폭발한 을미의병운동의(乙未義兵運動)의 일환으로 최문환(崔文煥)이 중심이 되어 단발(斷髮)을 강요하던 관리(官吏)들을 살해한 사건이다. 이 때 이제마(李濟馬)는 최문환을 붙잡아 가두고 난(亂)을 진압하여 훗날 '의병을 탄압했다'는 비난을 받게 된다. 그러나 당시는 수구(守舊)와 개화(開化)가 충돌하는 시기였으며, 이러한 혼란으로 말미암아 있을 수 있는 원산(元山) 일본군(日本軍)의 공격으로부터 주민(住民)의 안전(安全)을 최우선적으로 보호하기 위한 행동이었다. 이와 같은 행동을 근거로 보아 이제마는 유생의병(儒生義兵)들이 주장하던 위정척사(衛正斥邪)의 주자학적(朱子學的) 문화이념(文化理念)이나 복고주의적(復古主義的) 정치이념(政治理念)과는 다른 사상(思想)을 가지고 있었으며, 내면적으로는 새로운 변화를 추구하고 있었음을 알 수 있다. 향후 한국(韓國) 민족운동사적(民族運動史的) 측면(側面)에서 의병장(義兵將) 최문환(崔文煥)에 대한 좀 더 많은 연구(硏究)가 필요할 것으로 생각한다.

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Application of Artificial Intelligence Technology for Dam-Reservoir Operation in Long-Term Solution to Flood and Drought in Upper Mun River Basin

  • Areeya Rittima;JidapaKraisangka;WudhichartSawangphol;YutthanaPhankamolsil;Allan Sriratana Tabucanon;YutthanaTalaluxmana;VarawootVudhivanich
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.30-30
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    • 2023
  • This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.

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한국의 세계기록유산 보존 현황 및 과제 (Preservation of World Records Heritage in Korea and Further Registry)

  • 김성수
    • 한국기록관리학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.27-48
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    • 2005
  • 이 논문은 한국의 세계기록유산에 대하여 먼저 그 의미와 가치를 재확인하고, 이들 세계기록유산에 대한 보존 관리 및 그 현황을 조사하며, 한국의 기록유산을 디지털화 하는데 있어서의 문제점과 해결책을 모색하고, 추후 한국의 기록유산 중 세계기록유산으로 등록되기를 희망하는 4종의 기록물들에 대한 가치와 의의를 고찰한 연구이다. 본 연구의 상세 사항은 다음과 같다. 첫째, 제2장에서는 한국의 세계기록유산에 대한 가치와 의의를 고찰하였다. 먼저 세계기록유산의 선정기준과 절차 등을 먼저 파악하고, 한국의 세계기록유산인 "훈민정음" "조선왕조실록" "승정원일기" "직지(백운화상초록불조직지심체요절(白雲和尙抄錄佛祖直指心體要節))"에 대하여 각각 그 가치와 의미를 분석하였다. 둘째, 제3장에서는 '한국의 세계기록유산 보존 관리 현황'에서는 세계기록유산을 보존하고 있는 <서울대학교 규장각> <국가기록원 부산기록정보센터> <간송미술관>의 기관별로 그 보존 관리 현황을 고찰하였다. 그 결과, 이 3기관 모두 세계기록유산 보존 관리 현황은 '매우 우수하다'고 평가할 수 있었다. 즉, 1)그 세부적인 보안대책이 완벽하다. 2)그 보존방법에 있어서도 항온 항습의 특별한 서고를 별도로 마련하고, 이 서고 내에서 다시 '오동나무 상자 서장(書欌)'을 설치한 후, 이들 상자와 서장 속에 세계기록유산을 납입하여 보존하고 있다. 3)방화장치와 서고조명 및 소독 등에도 철저를 기하고 있음 등을 파악하였다. 셋째, 제4장에서는 '한국의 기록유산 디지털화 과제'에 대하여 개괄적으로 고찰하였다. 그 결과, 한국 기록유산의 디지털작업 및 DB구축에서 '디지털화 표준'이 가장 중요한 문제이며, 이 문제의 해결을 위해서는 디지털화(Digitization)에 대한 총체적이고 표준적인 시스템의 개발이 시급함을 지적하였다. 그리고 국가기록관리시스템을 개발한 경험이 있는 <국가기록원>과 한국학 고기록물의 디지털화에 많은 관심을 가진 <문화재청>이 공동으로 노력하여, 한국학 관련 기록유산의 디지타이제이션(Digitization)에 대한 총체적이고 표준적인 시스템의 개발이 요구됨을 파악하였다. 넷째, 제5장 '세계기록유산 등록을 추후 희망하는 한국의 기록유산'에서는 한민족의 기록유산 중에서 차후 세계기록유산으로 등재되기를 희망하는 4종 즉, 1)<해인사 고려대장경 경판>, 2)"동의보감", 3)"삼국유사", 4)"무구정광대다라니경"의 기록물에 국한하여, 그 어떤 의미에서 세계적인 가치와 의의가 있는가를 고찰하였다.

상처와 주름이 있는 지문 판별에 효율적인 심층 학습 비교연구 (A Comparative Study on the Effective Deep Learning for Fingerprint Recognition with Scar and Wrinkle)

  • 김준섭;림빈 보니카;성낙준;홍민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.17-23
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    • 2020
  • 인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.