• 한국철학논집
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• 제50호
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• pp.9-36
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• 2016

본 논문은 한국유학을 대표하는 인물 중 한 사람인 율곡(栗谷) 이이(李珥, 1537~1584)의 사상을 통해 현대 도덕교육에의 적실성 여부를 알아보고자 하였다. 이를 위해 율곡이 송대의 성리학을 계승하면서도 자신 만의 독창성을 발휘하여 이기(理氣)관계를 '이기지묘(理氣之妙)'로 정립하고, '기발이승일도설(氣發理乘一途說)'과 '인심도심설(人心道心說)'을 통해 심(心) 성(性) 정(情) 의(意)의 관계를 연속선상에서 요해하고 있다는 점에 주목하였다. 율곡은 한편으로는 인간의 심성에 대한 고찰을 통해 이상적 인간이 되는 길을 제시하였고, 다른 한 편으로는 변통의 묘리를 발휘하여 현실의 사회적 문제에 대한 해답을 제시하기도 하였다. 본고는 이러한 율곡사상의 특징은 형식적으로는 그가 중국 정주학의 전통을 계승하면서도 본질적으로는 "중용"과 "주역"의 시중(時中)에 초점을 맞추었기 때문이라고 본다. 즉 율곡은 때(時)의 적의성이라는 점에서 시중의 중용의 의미를 중시함과 더불어 '치중화(致中和)'를 실천론적 이상으로 설정하였던 것이다. 이 논문은 송대 성리학의 연장선상 위에 선 율곡이 어떠한 인식[앎]의 지평에서 현실성[때]을 담보해냈는지를 살펴보고 그의 심성정의일로설(心性情意一路說)과 기질변화의 교육적 태도를 통해 도덕교육방법론의 현대적 함의를 찾아보고자 한 것이다.

• 한국노년학
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• 제41권4호
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• pp.567-586
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• 2021

이 연구는 중·장년 성인의 정당한 세상에 대한 믿음(Belief in a Just World; BJW)과 사회계층의 조합에 따라 어떤 잠재집단이 나타나는지 탐색하고, 각 집단에서 진로전환, 소명의식, 일의 의미에서 차이가 있는지와 그리고 어떤 특징을 가지는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 온·오프라인 설문을 통해 이직을 경험한 중·장년층 224명을 대상으로 연구를 진행하였다. 잠재프로파일 분석 결과, BJW와 사회계층의 수준 조합에 따라 총 5개의 잠재집단이 분류되었으며, 각각 '상대적 자기만족'집단, '사회만족'집단, '상대적 박탈감'집단, '공정성 신뢰'집단, '공정성 불신'집단으로 명명하였다. 다음으로 잠재집단에 따라 진로전환, 소명의식, 일의 의미에서 차이가 있는지 살펴보기 위해 다변량 분산분석(MANOVA)을 실시하였고, 그 결과 잠재집단별로 유의한 차이가 있었다. 마지막으로 인구통계학적 특성과 '괜찮은 일 경험'이 잠재집단 분류에 영향을 미치는지 살펴보기 위하여 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 '괜찮은 일 경험'을 할수록 BJW와 사회계층이 높은 집단에 속할 확률이 높았다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 중·장년층의 진로상담에서 BJW와 사회계층을 고려한 상담전략에 대해 논의 하였고, 본 연구의 의의와 제한점을 밝혔다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권4호
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• pp.529-538
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• 1993

이전에 제신된 시간 균일적인 경우의 모델［1］에 대한 확장으로 균열암반내 핵종이동에 관한 연속시간 마코프 프로세스를 이용한 통계적 방법에 의한 모델이 제시되었다. 단일 평판 균일을 갖는 암반매질에서 핵종이 균열로부터 알반조직내로 확산 이동하는 경우 더 이상 균열시간적인 마코프 모델을 적용할 수 없으므로 암반으로의 확산항을 시간에 따라 변화하는 과정으로 보아 모델을 제시한 후 기존의 결정론적 해석해와 비교하였다. 통계적모델의 최종 결과는 시간의 함수로서의 상태변수에 대한 기댓값과 그 분산치일 것이다. 핵종의 시간 종속적인 확률분포가 전이강도가 주어질 때 매질내의 특성이 균질하다고 볼 수 있도록 나누어진 암반매질의 각 구획에 대해 주어지게 된다. 이 모델은 매질공간에 대해 불연속적이므로 핵종이동에 영향을 주는 변수들이 쉽게 균열암반이나 다중매질 등과 같은 비균질한 매질에 적용되어 질수 있다. 매질을 나눈 구획수가 수치적 분산에 민감한 것으로 나타났지만 분산계수의 보정에 의해 해석해와 잘 일치되는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권9호
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• pp.697-707
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• 2007

본 연구에서는 2002년 강릉지역에 큰 피해를 일으킨 태풍 루사(Rusa) 호우 사례에 대하여 PMP(Probable Maximum Precipitation)의 산정 및 전이에서 발생할 수 있는 문제에 대해 분석하였다. PMP산정을 위해서는 2가지 이슬점온도 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 그 중 대표 12시간 지속 이슬점온도를 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장 뿐만 아니라 강릉 지역의 지형적 특성까지 고려하여 수분 유입 지역을 결정한 후 계산하였다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 계산하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme Type I (Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 5%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 계산하였으며, 계산 방법을 3가지 구분하여 분석하였다. 이 결과 기존의 연구에서는 대표 및 최대 12시간 지속 이슬점의 차가 $2.98^{\circ}C$였으나 본 연구 결과에 따르면 $4.55^{\circ}C$(I방법) ${\sim}6.05^{\circ}C$(III방법)로 큰 차이를 보였다. 또한 이와 같은 과정들을 통해 수분최대화비를 산정한 결과 기존에 비해 $0.20{\sim}0.40$ 정도 크게 산정되었으며, 이 수분최대화비를 기존 무명천 유역(면적 $3.76km^2$)의 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 전이한 결과에서도 $16{\sim}31%$ 정도 강수량이 크게 계산되는 것으로 나타났다.전류 변동 제어에서 노이즈 지수가 증가하면 CTDIvol과 DLP가 감소하였으나 노이즈는 증가하였다. 생식부위를 포함하는 하지 정맥조영술에서 Z-축 자동 관전류 변동 제어 방법이 고정 관전류 기법에 비해 선량을 감소하는 효과가 있었다.되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.243-250
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• 2004

실시간 시스템은 시스템이 적시성을 보장하는지 파악하기 위해 실시간 감시기법을 이용한다. 일반적으로 실시간 감시는 실시간 시스템의 현재 동작상태를 파악하는데 중점을 두는 기법이다. 그러나 실시간 시스템의 안정적인 수행을 지원하기 위해서는, 현재 상태를 파악하는 것뿐 아니라, 실시간 시스템 및 시스템상에서 동작하는 실시간 프로세스들의 수행도 예측할 수 있어야 한다. 그러나 기존 예측모델을 실시간 감시기법에 적용하기에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 예측기능은 실시간 프로세스가 종료한 시점에서 정적인 분석을 통해 수행된다. 둘째, 예측을 위해 사전 기초 통계분석이 필요하다. 셋째, 예측을 위한 이전확률 및 클러스터 정보가 현재 시점을 정확하게 반영하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 실시간 감시기법에 적용할 수 있는 학습 기반의 수행 예측모델을 제안한다. 이 모델은 학습기법을 통해 불필요한 전처리과정을 없애고, 현시점의 데이터를 이용해, 보다 정확한 실시간 프로세스의 수행 예측이 가능하도록 한다. 또한 이 모델은 실시간 프로세스 수행 시간의 증가율 분석을 통해 다단계 예측을 지원하며, 무엇보다 실시간 프로세스가 실행되는 동안 예측이 가능한 동적 예측을 지원하도록 설계하였다. 실험 결과를 통해 훈련집합의 크기가 10 이상이면 80% 이상의 판단 정확도를 보이며, 다단계 예측의 경우, 훈련집합의 크기 이상의 수행 횟수를 넘으면 다단계 예측의 예측 차는 최소화되는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 예측모델은 가장 단순한 학습 알고리즘을 적용했다는 점과, CPU, 메모리, 입출력 데이터를 다루는 다차원 자원공간 모델을 고려하지 못한 한계가 있어 향후에 관련 연구가 요구된다. 본 논문에서 제안하는 학습기반 수행 예측모델은 실시간 감시 및 제어를 필요로 하는 분야 및 응용 분야에 적용할 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.17-39
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• 2015

본 연구는 Hamilton and Susmel(1994)에 의해 개발된 마코브국면전환 ARCH모형을 이용하여 글로벌 주식시장의 구조적 변화와 변동성을 파악하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째, SWARCH-L(3,2)모형의 결과, 미국, 이탈리아 및 아일랜드는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 변화가 없고 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 5배 이상의 분산증가를 나타내었으나, 한국, 러시아, 인도 및 그리스는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 2배 이상이고, 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 7배 이상의 분산이 더욱 증가되었다. 평균값의 결과, 상태 1에서 상태 2로의 점프는 3배, 상태 1에서 상태 3으로의 전환은 13배의 위험이 증가되었다. 그리고 한국, 미국, 인도, 이탈리아는 ARCH(1)과 ARCH(2)효과를 나타내었고, 대부분의 주식시장에서 레버리지(leverage)와 비대칭효과는 존재하였다. 둘째, 평균전이확률의 결과, 한국의 저변동성국면의 지속성(278일)이 가장 커서 장기적인 것으로 추정되었고 동일한 변동성국면간의 확률은 거의 1에 가까워 높은 지속성을 나타내었다. 셋째, Chow 결과, 아시아, 글로벌 및 유럽발 금융위기를 포함한 설정된 5개 기간에서 주식시장간의 구조적 변화(structural changes)가 존재하였다. 또한 1-Step 예측오차 결과, 1997년과 1998년의 아시아의 금융위기동안 러시아를 제외하고 대부분 주식시장이 불안정하고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기동안에 한국을 제외하고 다른 주식수익률이 불안정하고, 2010과 2011의 유럽발 금융위기동안에 한국, 미국, 러시아 및 인도를 제외하고 대부분의 주식시장도 불안정하고, N-Step 결과에서는 1997년부터 2008년까지의 아시아와 글로벌 금융위기동안 대부분의 주식시장이 불안정하였다. 반면에 CUSUM검정에서 아시아의 위기인 1997년과 1998년에는 거의 변화가 없었고, 일부 국가를 제외하고 2000년대 후반까지 모든 주식시장이 안정적으로 나타났다. CUSUMSQ검정에서는 1997년 7월부터 2011년 12월까지 아시아와 글로벌 및 유럽발 금융위기 동안에 대부분의 주식시장이 국가별로 안정과 불안정이 혼재하였다. 넷째, 우도비 검정결과, 한국과 타국의 주식시장의 변동성간의 밀접한 관련성을 확인하였다. 따라서 본 연구는 첫째, 여러 금융위기동안의 주식시장의 고변동성을 발생시키는 에피소드 또는 사건들을 파악하였고, 둘째, 주식시장의 변동성의 지속성에서 저변동성국면에서 위기변동성국면으로의 전환보다는 고변동성국면으로의 국면전환으로 분산이 더욱 증가되었고, 셋째, 국가 기간별로 동일하지는 않을지라도 고변동성국면은 1990년대 말 이후의 비즈니스 불경기와 관련이 있었고, 넷째, 주식시장에 레버리지와 비대칭효과가 존재하였고, 다섯째, Lamoureux and Lastrapes(1990)의 주식시장의 구조적 위험의 변화로 인한 결과와 본 연구의 결과와 일치하였다는 것을 확인하였고 $An\acute{e}$ and Ureche-Rangau(2006)의 다양한 비선형의 국면전환모형을 사용하여 보다 정교한 추가적인 분석이 필요하다.