• 대한한의학방제학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-18
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• 2003

The Theory for Monarch, Minister, Adjuvant and Dispatcher (or the Theory of Principal, Assistant, Adjuvant and Guiding Korean Oriental Herbal Medicines) has served as a standard principle for newly developed prescription formulas as well as established ones. Despite its significance, however, this theory hasn't been thoroughly studied and covered in the academic journals of Korean Oriental Herbal Medicines (KOHM) yet. This paper inquires into the origin of the theory while presenting the definitions and functions of Principal, Assistant, Adjuvant, and Guiding KOHM. In the end, the recommended doses and number of the KOHM comprising each of Principal, Assistant, Adjuvant, and Guiding KOHM are suggested. The compatibility theory of Principal, Assistant, Adjuvant, and Guiding KOHM can be traced back to the Warring States Period during which it was recorded in the treatise of the various schools of thoughts and their exponents. The theory was firmly established as a full system in ${\ulcorner}Shinnong's\;Pharmacopoeia{\lrcorner}\;and\;{\ulcorner}Yellow\;Emperor's\;Cannon\;of\;Internal\;Medicine{\lrcorner}$. While ${\ulcorner}Shinnong's\;Pharmacopoeia{\lrcorner}$ focuses on the classification of the properties of KOHM, ${\ulcorner}Yellow\;Emperor's\;Cannon\;of\;Internal\;Medicine{\lrcorner}$ mainly deals with the principles for writing prescriptions. In this regard, it is ${\ulcorner}Yellow\;Emperor's\;Cannon\;of\;Internal\;Medicine{\lrcorner}$ that systemized the Theory of Principal, Assistant, Adjuvant, and Guiding KOHM in a real sense. Principal KOHM aims at the causes of diseases and treat main symptoms. The doses are greater than Assistant, Adjuvant and Guiding KOHM. With their comprehensive effects, Principal KOHM is a leading ingredient of any prescription formula. Assistant KOHM are similar to Principal KOHM in its natures and flavors. Although its natures, flavors as well as efficacies may slightly differ from those of Principal KOHM, Assistant KOHM strengthens the therapeutic effects, jointly working with Principal KOHM. They mainly treat accompanying diseases and symptoms. Adjuvant KOHM is divided into two types: facilitator and inhibitor. Facilitators with the similar properties to those of Principal and Assistant KOHM help strengthen the therapeutic effects. Since they usually treat accompanying symptoms or secondary accompanying symptoms (minor accompanying symptoms), there are two kinds of facilitators. (1) The first kind of facilitators assists Principal KOHM, targeting accompanying symptoms. (2) The second ones supporting Assistant KOHM are for accompanying or secondary accompanying symptoms (or minor accompanying symptoms). Inhibitors counteract and thereby complement Principal and Assistant KOHM. Some of them inhibit the side effects or toxicity of Principal KOHM for the sake of the safety of the whole prescription formula while the others generate induced interactions. Guiding KOHM can be used for two purposes: guiding and mediating. The Guiding KOHM for the former purpose leads the other KOHM in a prescription formula to the lesion. But, the Guiding KOHM for mediating coodinate and harmonize all the ingredients in a prescription formula. The number of KOHM for those Principal, Assistant, Adjuvant and Guiding KOHM and their doses are different, depending on the types of prescriptions: classical prescriptions, prescriptions after ${\ulcorner}$Treatise of Cold-Induced Diseases${\lrcorner}$ and prescriptions of Sasang Constitutions Medicines. In the case of the prescriptions after ${\ulcorner}$Treatise of Cold-Induced Diseases${\lrcorner}$, it is highly recommended to follow the view of ${\ulcorner}$Thesaurus of Korean Oriental Medicine Doctors in Chosun Dynasty${\lrcorner}$ for the number of KOHM to be used. For the doses, however, ${\ulcorner}$Elementary Course for Medicine${\lrcorner}$, is found to be more accurate. The most appropriate number of KOHM per prescription is 11-13. To be more specific, for one prescription formula, it is recommended to administer one kind of KOHM for Principal KOHM, 2-3 for Assistant KOHM, 3-4 for Adjuvant KOHM and 5 for Guiding KOHM. As for the proportion of the doses, when 10 units are to be administered for Principal KOHM in a formula, the doses for the other three should be 7-8 units for Assistant KOHM, 5-6 for Adjuvant KOHM and 3-4 for Guiding KOHM. The doses of the KOHM added to or taken out of the prescription correspond to those of Adjuvant and Guiding KOHM.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.91-104
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• 2023

The records system is believed to have started in Italy in the 14th century in line with trade developments in Europe. In 1491, Luca Pacioli, a mathematician, and an Italian Franciscan monk wrote the first book that described double-entry accounting processes. In many countries, including Korea, the government accounting standards used single-entry bookkeeping rather than double-entry bookkeeping that can be aggregated by account subject. The cash-based and single-entry bookkeeping used by the government in the past had limitations in providing clear information on financial status and establishing a performance-oriented financial management system. Accordingly, the National Accounting Act (promulgated in October 2007) stipulated the introduction of double-entry bookkeeping and accrual accounting systems in the government sector from January 1, 2009. Furthermore, the Korean government has also introduced International Financial Reporting Standards (IFRS), and the System of National Accounts (SNA). Since 2014, Korea owned five national accounts. In Korea, valuation began with the 1968 National Wealth Statistics Survey. The academic origins of the valuation of national wealth statistics which had been investigated by due diligence every 10 years since 1968 are based on the 'Engineering Valuation' of professor Marston in the Department of Industrial Engineering at Iowa State University in the 1930s. This field has spread to economics, etc. In economics, it became the basis of capital stock estimation for positive economics such as econometrics. The valuation by the National Wealth Statistics Survey contributed greatly to converting the book value of accounting data into vintage data. And in 2000 National Statistical Office collected actual disposal data for the 1-digit asset class and obtained the ASL(average service life) by Iowa curve. Then, with the data on fixed capital formation centered on the National B/S Team of the Bank of Korea, the national wealth statistics were prepared by the Permanent Inventory Method(PIM). The asset classification was also classified into 59 types, including 2 types of residential buildings, 4 types of non-residential buildings, 14 types of structures, 9 types of transportation equipment, 28 types of machinery, and 2 types of intangible fixed assets. Tables of useful lives of tangible fixed assets published by the Korea Appraisal Board in 1999 and 2013 were made by the Iowa curve method. In Korea, the Iowa curve method has been adopted as a method of ASL estimation. There are three types of the Iowa curve method. The retirement rate method of the three types is the best because it is based on the collection and compilation of the data of all properties in service during a period of recent years, both properties retired and that are still in service. We hope the retirement rate method instead of the individual unit method is used in the estimation of ASL. Recently Korean government's accounting system has been developed. When revenue expenditure and capital expenditure were mixed in the past single-entry bookkeeping we would like to suggest that BOK and National Statistical Office have accumulated knowledge of a rational difference between revenue expenditure and capital expenditure. In particular, it is important when it is estimated capital stock by PIM. Korea also needs an empirical study on economic depreciation like Hulten & Wykoff Catalog A of the US BEA.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제37권1호
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• pp.56-67
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• 2019

성경에 쓰인 에셀나무(Tamarix aphylla)의 올바른 명칭문제를 고찰하기 위해서 식물의 형태분류학적인 특성 분석, Tamarix속에 대한 상징성 고찰, 한국고전과 중국고전에서의 용례 분석, 그리고 한중일 성경에 나타난 에셀나무 번역상에 나타난 문제점에 대한 고찰 결과는 다음과 같다. 식물분류학적으로 Tamarix속 유사종의 구별은 잎과 꽃의 형태로 구분하지만, 그 크기가 2-4mm 정도로 매우 작기 때문에 육안으로 구분하기 어렵다. 그러나 이스라엘 광야에 분포하는 T. aphylla와 중국과 한국의 T. chinensis는 가지가 처지는 모양이나 개화기간에서 확연한 차이점을 나타내고 있다. Tamarix속은 고대 메소포타미아와 한(漢)나라에서는 궁궐 안뜰에 심을 정도로 귀한 나무였고, 고대 이집트에서는 죽은 사람에게 생명을 주는 나무로 여겼다. 또한 성경에서는 아브라함이 하느님께서 함께하심을 드러내는 계약의 표지로, 예언자 사무엘을 상징하기도 하고 사무엘의 법정을 상징하였다. 한국고전 용례를 통해서 볼 때 Tamarix속은 이미 조선시대에 일반화된 용어로 쓰였는데 '정류(檉柳)'는 의학적인 용어로 많이 쓰인 반면에, '위성류(渭城柳)'는 문학적 용어로 쓰였다. 중국의 본초서 가운데 정류(檉柳)와 관련된 문헌들의 연대와 명칭을 고증한 결과에 의하면 모두 16개 용어가 쓰였는데, 이 용어들 가운데 중국 성경에 쓰였던 '수사류(垂絲柳)'라는 단어는 없었다. 또한 당나라 왕유(王維 699-759)의 시 때문에 생겨난 '위성류(渭城柳)'라는 단어도 없었고, 오히려 주나라와 관계있는 '하류(河柳)'라는 용어가 많이 쓰이고 있다. 그런데 현재 사용하고 있는 중국의 학술용어를 조사해 보면 '수사류(垂絲柳)'와 '정류(檉柳)'가 대등하게 나타나기 때문에, 중국성경에서 에셀에 관한 번역은 '수사류(垂絲柳)'로 하던지 '정류(檉柳)'로 하던지 문제가 없어 보인다. 일본성경은 명치역 "구신약전서(舊新約全書)(1887)"에서 'やなぎ(버드나무)'로 번역하는 오류가 있었는데, "구어역(口語譯) 성서(聖書)(1955)"부터 'ぎょりゅう(정류(檉柳))'로 번역하고 있다. 그러나 일본에서 'ぎょりゅう(정류(檉柳))'는 야생종이 아니라 에도시대 도입종이라는 주장이 있기 때문에 용어 설정을 재검토할 필요성이 있다. 한국고전 용례분석에서 나타난 것과 같이, 한국의 T. chinensis는 약용 및 관상용으로 일찍부터 한반도에서 생육하였을 가능성이 매우 높다. 그러므로 한국 성경에서 의약학 용어인 '정류(檉柳)' 사용하거나 혹은 문학적인 용어인 '위성류'를 사용하더라도 큰 문제는 없을 수도 있다. 그러나 '위성류'라는 용어는 중국에서 조차 사용빈도가 극히 낮은 용어이고, 조선시대 문학하던 분들의 모화사상과 연결될 수 있는 부분이므로 이 용어 사용에 신중한 검토가 필요하다. 그러므로 성경에서는 논란이 있는 용어를 사용하기 보다는 히브리어로 음역하여 '에셀나무'라고 하는 것이 타당하다.