딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
대다수의 증산계 종단들은 증산의 종교사상이 단군사상을 그대로 재현한 것이라는 주장을 펼쳐왔다. 그러나 증산계 종단 가운데 거의 유일하게 대순진리회만큼은 1909년 종단 초기부터 지금까지 줄곧 단군과 일정한 거리를 유지하고 있다. 대순진리회의 신앙 대상이나 교리체계 그 어디에도 단군의 흔적은 발견되지 않는다. 단군에 대한 대순진리회와 타 증산계 종단들의 입장이 다른 이유를 찾기 위한 하나의 방편으로 이 글은 대순사상과 단군사상이 서로 연결될 수 있는지, 그 가능성을 검토해 본 것이다. 구체적으로는 대순사상과 단군사상의 서사구조와 모티프를 비교 분석한 것이 이 글의 핵심 내용이다. 사실 증산께서는 단군에 대해 별다른 언급을 하신 적이 없으셨다. 그러므로 증산 화천 후 해방 이전까지는 대순진리회를 포함한 모든 증산계 종단들이 단군사상에 주목하지도 않았고 단군을 신앙의 대상 가운데 하나로 여기지도 않았다. 해방 이후가 되면 한국사회에 민족의 구심점으로 단군이 크게 대두되고, 단군을 중심으로 한국인이 하나로 뭉쳐야 한다는 단군민족주의가 사회에 막대한 영향을 미치기 시작했다. 거의 모든 증산계 종단들은 거기에 편승하여 그들의 신앙과 교리를 변용시켰다. 명백히 그것은 시류를 이용하여 포교에 도움을 얻고자 했기 때문이었다. 오직 대순진리회만큼은 교조의 가르침이 아니므로 단군민족주의를 받아들이지 않았다. 또한 사상적인 측면에서도 유사점보다는 차이점을 더 많이 갖고 있다. 이상과 같은 이유로 해서 대순진리회는 단군을 교리나 신앙 체계에 채택하고 있지 않다고 생각된다.
본 논문에서는 IoT/WSN을 랜덤 기하 그래프를 이용하여 모델링하고 WSN에서 발생되는 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 사용되는 지역 부호의 성능을 고찰하였다.. 노드 수가 n=100, 200인 무선 센서 네트워크를 랜덤 기하 그래프로 모델링하여 분산화된 저장 코드의 복호 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 네트워크의 총 노드 수가 n=100일 때와 200일 때 복호율 ${\eta}$에 따른 복호 성공률은 노드 수 n보다는 소스 노드 수 k값에 따라 좌우됨을 알 수 있었다. 특히 n 값에 관계없이 $${\eta}{\leq_-}2.0$$일 때 복호 성공 확률은 70%를 상회함을 알 수 있었다. 복호 율 ${\eta}$에 따른 복호 연산 량을 살펴본 바, BP 복호 방식의 복호 연산 량은 소스 노드 수 k 값이 증가함에 따라 기하급수적으로 증가함을 알 수 있었다. 이는 소스 노드의 수가 증가할수록 LT 부호의 길이가 길어지고 이에 따라 복호 연산량이 크게 증가하는데 원인이 있는 것으로 생각된다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.
대순진리회의 신앙의 대상인 강증산의 신격명으로 언급되는 것이 두 가지이다. 증산의 강세 전 신격은 '구천대원조화주신'이고, 그의 화천 후 신격은 '구천응원뇌성보화천존상제'이다. 중국 도교에서 최고신으로 변증되지 않는 '구천응원뇌성보화천존' 신격이 강증산의 화천 후 신격에 동일한 용어가 등장한다는 것은 대순진리회 신앙체계에서 매우 중요한 문제인 것이다. 즉 대순진리회만의 신앙체계에서 중국 도교와는 다른 위치에 있는 대순진리회의 '구천응원뇌성보화천존상제'의 최고신 위치에 대한 변증문제와 구천대원조화주신으로부터 변화한 신격에 대한 합리적이고 개연성 있는 설명이 대순사상연구를 통해 제시되어야 된다는 것이다. 그렇지 않는다면 결국 중국 도교와 대순진리회에서 '상제'라는 단어를 제외하고 동일하게 나타나는 두 신격 간에 대한 교학적 논쟁이 혼란의 문제를 가져올 수 있는 가능성이 충분하기 때문이다. 아직까지 대순사상 내에서 이와 관련한 교리적 설명이나 담론이 거의 없으므로 향후 이 문제에 대한 연구의 기초가 필요한 실정이다. 그래서 본 연구는 대순진리회가 도교 문화권 사람에게 '구천응원뇌성보화천존'이라는 명칭의 신격을 어떻게 표명할 것인가에 대한 것과 이와 연관되어 증산의 강세 전 신격인 '구천대원조화주신'에서 또 다른 명칭인 '구천응원뇌성보화천존상제'라는 화천 후의 신격변화를 교학적으로 어떻게 설명할 것인지에 대해 가설적 수준까지 논해보고자 한다. 본 논문이 이 문제의식에 대한 초석연구로써 그 기반이 되게 하는 과정에 있어서 연구의 범위가 담론적 가설에 그칠 수밖에 없는 이유는 이 주제와 관련하여 타당한 학문적 근거를 찾으려면 논문 한편이 아닌 심도 있는 수많은 비교연구들을 필요로 하기 때문이다. 논자는 이 주제에 대한 담론을 크게 세 가지 방향으로 나뉘어 보았는데, 첫째는 중국 도교의 '구천응원뇌성보화천존'과 대순진리회의 '구천응원뇌성보화천존상제'는 칭호가 같은 부분이 있으나 서로 관계가 전혀 없는 별도의 신격이다.'라는 가설이다. 둘째는 중국 도교의 '구천응원뇌성보화천존'과 대순진리회의 '구천응원뇌성보화천존상제'의 두 신격은 같은 신격이다.'라는 가설이다. 셋째는 중국 도교의 '구천응원뇌성보화천존'과 대순진리회의 '구천응원뇌성보화천존상제'는 매우 밀접한 관련성을 가지고 있겠으나, '구천응원뇌성보화천존'은 어떠한 일을 하기 위한 직위로써 '구천대원조화주신'인 증산이 화천 후 뇌부(雷府), 즉 그 특정직위에 임어하여 새로운 신격인 구천응원뇌성보화천존상제라는 또 하나의 명칭을 가지게 되었다'는 가설이다. 첫 번째 관점으로 교학을 전개할 경우 대순진리회의 중요 신앙체계의 성립이 피상적 혼합주의로 비판받을 수 있다는 점에 유의해서 신격 차용에 대한 교학적 설명이 반드시 전개되어야 한다. 두 번째 관점으로 교학을 전개할 경우 중국 도교 신앙체계와 모순됨이 없이 교학을 전개할 수 있는 이론적 치밀함이 반드시 필요할 것이다. 또한 대순교학에 있어서 도교적 관점의 도입이 비판 될 수 있음도 유의해야 할 것이다. 세 번째 관점으로 교학을 전개할 경우 최고신 변증과 신격 변화에 대한 설명이 수월한 점이 있지만 현재까지는 그 논거가 아직 많이 부족하다. 지금은 시론에 불과하지만 본 연구에서 제시하는 의문점으로부터 향후 수많은 후속 연구를 기대해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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