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오광철 한국지역개발학회 1992 韓國地域開發學會誌 Vol.4 No.2
This paper analyes the effects of interest rate regulation on the supply of mortgages in the Korean mortgage market. I find that the rate ceiling on the mortgage loan has adverse effects on the supply of housing finance. In addition, the lack of adequate supply of mortgages leads to credit rationing in the mortgage market. Furthermore, the increasing market interest increases the opportunity costs of financial institutions and decreases the supply of mortgage. In order to handle the excessive demand for mortgages, it is recommended that Government lift the rate ceiling on the mortgage loan and adopt the secondary mortgage market.
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영성과 성性의 통합: 유심론와 성차별주의의 이원론을 넘어 —몸Body, 성별Gender, 성Sexuality에 관한 여성주의자들의 관점을 중심으로
오광철 서울신학대학교 기독교신학연구소 2011 神學과 宣敎 Vol.39 No.-
In Western Christian history sexuality and spirituality have commonly been thought to be antagonistic. This negative view on between the two has been based on deep dualisms of spiritualism and sexism. Both women and the body have been considered as inferior and in need of control by the soul. The problem is further exacerbated by the Christian association of the body, sexuality and women with sin. This association of woman with the body, sexuality and sin became a negative tool to invalidate the reconciliation between sexuality and spirituality. Accordingly, this paper deals with this issue in an effort to deconstruct the Christian dualisms of spiritualism and sexism and at the same time to construct a healthy view of human sexuality in relationship to spirituality. A positive valuation of female embodiment is a central theme of feminist reconstructive theory, both through a positive identification with female bodily experience and through resistance against the patriarchal identification of woman with body and matter. Contemporary theological anthropologies emphasize integral theories of embodiment rooted in the Christian doctrines of incarnation. The incarnation suggests that our bodies need to experience a psychosomatic unity, rather than a feeling of alienation from our bodies. At the same time, it suggests that we utilize our bodies in our worship and devotional practices, in which we nurture emotional capacity in order to better love God and others. Through the understanding of Incarnation and embodiment, we recognize that sexuality and spirituality are not separate realities or expressions of higher and lower realms, but rather that they are two mutually enriching aspects of whole person. Human sexuality as a sacramental action represents the most intimate relationship, which serves as a means for union with others, that is, humans and God. Finally, spirituality cannot be distinguishable from sexuality, as the body is inseparable from the spirit. Thus, human sexuality is a locus of spirituality. 서양기독교 역사에 있어서 영성과 성(性)은 적대적인 관계로 일반적으로 여겨져 왔다. 이러한 둘 사이의 부정적인 견해는 유심론과 성차별주의의 깊은 이원론에 기초한다. 이러한 이원론은 다음과 같은 기독교 고전적인 개념들에서 보여진다: 몸은 열등하며 영혼에 의해 조절될 필요가 있고, 남성은 이성적인 영혼의 기능과 결합되어 있고, 반면에 여성은 몸과 결합되어 있다. 더욱 큰 문제는 기독교 전통에 있어서 몸과 성(性), 그리고 여성은 죄와 연결되어 있다는 점이다. 이러한 결합은 성적으로 이용당하고 있는 사람들과 불필요한 죄의식에 시달리는 사람들을 억압하는 기제로 작용해 왔다. 동시에 이는 영성과 성(性) 사이의 화해와 상호 인정의 가능성들을 무효화하는 데 작용해 왔다. 따라서 이 소논문은 기독교 유심론과 성차별주의의 뿌리 깊은 이원론을 해체하려는 움직임에 관련한 이슈들을 다루며, 동시에 더 나아가 영성과 관련한 인간 성(性)의 건강한 관점을 재구성하려는 목적이 있다. 페미니스트의 구성주의 이론의 핵심주제는 여성의 몸(體現; Embodiment)에 대한 긍정적인 가치부여이다. 이 가치부여는 여성의 몸의 체험에 대한 긍정적인 의미부여를 통해, 그리고 여성을 몸과 물질과 연관시키는 가부장적 가치관에 대한 저항을 통해, 그리고 마지막으로 죄를 성(性)과 여성에 관련지우지 않는 방식을 통해서이다. 현대의 신학적 경향들은 기독교의 성육신 교리에 바탕을 둔 체현(體現)의 통합적인 이론들을 강조한다. 성육신에 대한 깊이 있는 성찰은 체현된 존재인 인간 본성에 대해 의미들을 제공하는데 그것은 완전한 인간으로서 체현을 경험한 예수를 주의 깊게 바라볼 때 나오는 것이다. 따라서 성육신은 인간의 영적인 부분과 육체적인 부분 모두에게서 인간 본성의 선함을 말해주는 혁신적인 논증이 된다. 성육신은 우리 인간 몸이 정신 육체적인 통합을 경험해야 함을 말하며, 하나님과 다른 이들을 더욱 사랑하게 하는 감성적인 수용의 통로로 사용되며, 예배와 헌신의 훈련들에 사용되어질 수 있음을 지시해 준다. 결국, 몸과 성(性)과 영성은 서로 적대적인 관계가 아니라, 오히려 상보적인 관계이며, 서로 의존하고 있고, 서로 분리할 수 없다. 인간의 성(性)은 다른 사람과의 하나 됨의 수단으로서 작용하며, 가장 밀접한 친밀한 관계를 말하며, 하나님으로부터 분리될 수 없는 것이다. 영성은 성(性)과 분리될 수 없다. 이것은 마치 우리의 몸이 우리의 정신과 분리될 수 없는 것과 마찬가지이다. 인간 성(性)은 영성이 거하는 자리이다.
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오광철,김정환,조형태,권혁원 한국공업화학회 2020 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2020 No.-
본 연구는 증류탑 분리공정에 대한 머신러닝 모델을 개발하고 최적화 방법에 대한 연구를 수행하였다. 대상공정은 순도 99% 이상의 노말부탄을 생산하는 공정으로, 원료의 조성이 실시간으로 변화되고 연속적으로 운전되어 안정적인 운영이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 수학적 모델링을 기반으로 한 이론적 시뮬레이션 분석 방법이 공정제어, 최적화, 스케줄링에 핵심적으로 활용되어왔다. 하지만 비선형이며 다차원의 복잡한 공정의 경우 수많은 가정이 필요하기 때문에 이론적 시뮬레이션을 통한 최적화는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 경험에 기반한 머신러닝 기법을 적용하여 공정최적화를 달성하고자 한다. AI 머신러닝 모델개발은 공정데이터 수집, 대표하는 데이터 선별, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 대상 공정 특성에 맞는 알고리즘 선정, 가중치 규제, 교차검증 및 드롭아웃 기법을 통하여 이루어졌다. 최종적으로 개발된 머신러닝 모델을 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다.
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기계학습 알고리즘을 이용한 스마트 온실 내부온도 예측 모델 개발 및 검증
오광철,김석준,박선용,이충건,조라훈,전영광,김대현 (사) 한국생물환경조절학회 2022 생물환경조절학회지 Vol.31 No.3
This study developed simulation model for predicting the greenhouse interior environment using artificial intelligence machine learning techniques. Various methods have been studied to predict the internal environment of the greenhouse system. But the traditional simulation analysis method has a problem of low precision due to extraneous variables. In order to solve this problem, we developed a model for predicting the temperature inside the greenhouse using machine learning. Machine learning models are developed through data collection, characteristic analysis, and learning, and the accuracy of the model varies greatly depending on parameters and learning methods. Therefore, an optimal model derivation method according to data characteristics is required. As a result of the model development, the model accuracy increased as the parameters of the hidden unit increased. Optimal model was derived from the GRU algorithm and hidden unit 6 (r2 = 0.9848 and RMSE = 0.5857°C). Through this study, it was confirmed that it is possible to develop a predictive model for the temperature inside the greenhouse using data outside the greenhouse. In addition, it was confirmed that application and comparative analysis were necessary for various greenhouse data. It is necessary that research for development environmental control system by improving the developed model to the forecasting stage. 본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행 하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석 방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계 학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층 6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아 가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
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스콜라
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