기원전 56년 루카 회동과 속주 중심의 권력구도 재편

고한석 ( Ko Hanseok ) 한국서양고대역사문화학회 ( 구 한국서양고대사학회 ) 2015 서양고대사연구 Vol.43 No.-

기원전 56년, 1차 삼두정을 결성하여 정국의 주도권을 장악했던 폼페이우스와 크라수스, 카이사르는 루카에 모여 권력을 재분배하기로 합의하였다. 삼두의 합의는 원로원이 주도하는 로마의 정치적 전통에 위배되었음에도 관철될 수 있었다. 이는 당시 지중해 제국으로 성장한 로마가 새로운 정치구도로 변화하고 있었음을 보여준다. 따라서 본 논문에서는 루카 회동을 전후로 한 로마의 정치 상황을 고찰함으로써, 이 시기를 기점으로 로마의 권력구조가 질적으로 변화하였음을 규명하고자 한다. 루카 회동을 통해 삼두는 카이사르의 갈리아 원정과 폼페이우스의 ‘곡물수급위원’직 취임 과정에서 심화된 임페리움의 불균형을 해소하고, 실제 군단을 장악하여 자신들의 권력기반을 안정화시키고자 하였다. 이후 삼두는 정치적 폭력과 키케로의 연설, 그리고 각종 입법안들을 통해 원로원을 무력화시키고 합의안을 실현할 수 있었다. 삼두의 권력 재분배는 특히 로마의 중앙 정무관직이 아닌 ‘속주’를 나누어 가짐으로써 현실화되었는데, 이탈리아 반도 밖에 자리한 로마의 점령지에 불과했던 ‘속주’가 중앙 정계의 권력 향배에 중요한 역할을 하게 되었다는 점은 주목할 만하다. 전통적으로 속주에 대한 지배권은 원로원이 장악하고 있었다. 하지만 1차 삼두정의 출현을 전후한 시기에 삼두, 특히 폼페이우스와 카이사르는 속주에서 대규모 전쟁을 벌임으로써 원로원의 통제권을 사실상 무력화시켰다. 또한 그들은 전리품의 명목으로 속주에서 막대한 부를 획득하고, 이를 정치적 지지세력 확보를 위한 정치자금으로 활용하였다. 결국, 1차 삼두정 시기가 되면 속주는 총독이 원로원의 간섭에서 벗어나 자신의 정치적 기반을 구축하는 거점으로서의 의미가 강해진다고 할 수 있다. 요컨대, 폼페이우스와 크라수스, 카이사르 사이의 루카 회동은 속주를 중심으로 하는 새로운 권력 구도의 형성을 의미한다. 속주 중심의 권력 구도는 이후 2차 삼두정과 아우구스투스의 원수정에서도 확인된다는 점에서, 루카 회동을 중심으로 하는 1차 삼두정기는 로마 시를 중심으로 하는 전통적인 공화정 질서가 지중해 세계를 아우르는 신질서로 새롭게 변화하게 되는 기점으로 이해할 수 있는 주요한 시기라 할 수 있을 것이다. In 56 BC, Pompey, Crassus, and Caesar who had already secured their leadership by organizing the First Triumvirate, gathered at Luca. Regarding that the Roman senate, the core of the Roman republic, was completely excluded in this conference, it is fair to say that new circumstances have emerged within the Roman power structure. In this paper, I argue that the Roman power structure underwent a substantial change around this period by analyzing the Roman political situation surrounding the Luca conference. Their arrangement was aimed to unravel the imbalance which had intensified in the course of Caesar’s Gallic campaign and Cura Annonae of Pompey and to stabilize the power base of the Triumvirate by taking control of the army. Subsequently the Triumvirate used political violence, Cicero’s speech, and various legislations to affect the senate and actualize their arrangement. The fact that the power of the Triumvirate was redistributed through the allocation of provinces, and that ‘province’, a location outside the Italian peninsula, and not the central magistrates of Rome, came to play an important role in the central political power struggle is worthy of notice. Pompey and Caesar virtually emasculated the senate by waging a large-scale war. Justifying the spoils as trophies of war, they also accumulated enormous wealth which was used as political funding to secure loyal supporters. In the time of the First Triumvirate, provinces acquired a new meaning - a stronghold in building a political base while eliminating the interference of the senate. In short, the conference held amongst Pompey, Crassus, and Caesar in Luca meant that a new province-based power structure emerged. This province-based power structure was maintained and secured in Roman history by such occurrences as in the Second Triumvirate and the Augustan Principate, thus confirming the suggestion that the time of the First Triumvirate was a crucial point in history, a transition from the traditional republican order to a new political order surrounding the Mediterranean world.

오토 황제의 원수정 강화 정책 연구 - 원로원 및 군대와의 관계를 중심으로

고한석 ( Ko Hanseok ) 한국서양고대역사문화학회 ( 구 한국서양고대사학회 ) 2018 서양고대사연구 Vol.53 No.-

서기 69년 1월, 오토는 근위대의 지지를 바탕으로 갈바를 제거하고 제위를 쟁취하였다. 그가 보여주었던 여러 정책들은 네로 혹은 갈바, 비텔리우스와는 매우 다르게 나타났다는 점에서 새로운 관점에서 주목할 필요가 있다. 본 논문에서는 오토 황제의 치세를 면밀히 분석하여, 그가 자신의 원수정을 강화하기 위해 제국의 두 축이었던 원로원과 인민, 그리고 군대를 적극적으로 포용하려 했음을 규명하고자 했다. 즉위 직후 오토는 네로의 이미지와 자신을 연결시켜 평민의 지지를 획득하면서도, 이전에 숙청된 이들의 복권을 통해 네로와는 달리 국정 운영의 동반자로서 원로원의 권위를 인정하였다. 또한 즉위 전부터 근위대를 물심 양면으로 지원하는 한편, 즉위 이후에는 그들의 현안을 해결해줌으로써 군대의 확고한 지지를 획득하였다. 이와 더불어 군사지도자뿐만 아니라 종교 지도자로서의 이미지를 적극 활용함으로써 정권의 정당성을 적극 홍보하였다. 이는 아우구스투스가 원수정 체제를 확립해가는 과정에서 보여주었던 행보와 유사하다는 점에서, 오토의 치세에 공화정의 회복이라는 명분과 1인 지배 체제라는 실상 사이의 균형이라는 원수정의 핵심이 명확하게 드러났음을 확인할 수 있었다. In January 69 A.D., Otho removed Galba and took the throne with the support of the praetorian guards. It is worth noting that many of the his policies were very different from Nero or Galba or Vitelius. In this paper, I argue that Emperor Otho tried to embrace the two pillars of the Roman empire - the Senate and the army - to strengthen his principate by analyzing his reign and his policies. Soon after the coup, Otho connected himself with Nero’s image to win the support of the common people. However, unlike Nero, he recognized the authority of the Senate as a partner in state administration through the reinstatement of those previously purged. He also gained firm support of army by aiding the praetorian guards before the throne, and by addressing their pending issues after the throne. In addition, he actively used his image as a religious leader as well as a military leader to promote the legitimacy of his principate. This was similar to Augustus’s progress in establishing a system of the Principate, which clearly revealed the core idea of a balance between the cause of a republic’s recovery and the reality of a monarchy in the reign of Otho.

세계사 교과의 ‘시민 혁명’ 서술과 정형화된 근대

高翰奭(Ko, Hanseok) 역사교육연구회 2016 역사교육 Vol.140 No.-

This paper investigates how ‘civil revolution’ is treated in the world history curriculum and textbooks. Status of civil revolution in the world history curriculum has been firmly held in both the material and chapter organization aspects, and the interpretation has been sticking to traditional one centered at British, American, and French revolution. Textbook treatments also have naturally followed the precedent ways. The descriptions of civil revolution are known to be too succinct and superficial, and sometimes erroneous. Moreover, usual textbooks summarize the views presented in Introductory of Western History(『西洋史槪論』) while emphasizing the positive aspects. Formalized descriptions of civil revolution in the world history curriculum and textbooks are attributed to the status of so-called orthodox theory in academia, and how importantly recognized the development process of democracy is among the topics of world history course. In particular, even ‘new world history’ discourse which raises doubt on Eurocentrism takes the historical status of civil revolution at a face value. In conclusion, we must try to transform the shape of absolutized civil revolution in the current world history course in order to overcome the Eurocentrism. However, as the objective of world history course is strongly connected to presentation of how the modern world had formed, it is quite hard to change the current status of Eurocentrism and civil revolution in the curriculum and textbooks. So we have to come up with fresh ways to replace current world history curriculum such as ‘western history as regional history’ or ‘the history of democracy as the topical history’.

컬러 영상에서 Support Vector Domain Description을 이용한 얼굴 검출

서진,고한석,Seo Jin,Ko Hanseok 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.1

본 논문에서는 컬러 영상에서 Support Vector Domain Description (SVDD)를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존의 훈련을 통한 얼굴 검출 방법은 얼굴 영상과 얼굴이 아닌 영상을 모두 사용해야 한다. 그러나, SVDD를 이용한 얼굴 검출은 단지 훈련을 위해 얼굴 영상만이 사용된다. SVDD의 훈련을 통해 나오는 값인 반지름과 중심 좌표를 통해 얼굴을 검출한다. 또한, 엔트로피를 이용한 임계값 추출 방법(Entropic Threshold)을 통해 얼굴 특징을 추출하고, 슬라이딩 윈도우(sliding window)기법을 통해 성능을 개선한다. 주성분 분석(Principle Component Analysis) 과 SVDD를 이용한 얼굴 검출 방법의 비교 실험을 통해 본 논문이 제안한 방법의 효율성을 확인한다. In this paper, we present a face detection system using the Support Vector Domain Description (SVDD) in color images. Conventional face detection algorithms require a training procedure using both face and non-face images. In SVDD however we employ only face images for training. We can detect faces in color images from the radius and center pairs of SVDD. We also use Entropic Threshold for extracting the facial feature and sliding window for improved performance while saving processing time. The experimental results indicate the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm compared to conventional PCA (Principal Component Analysis)-based methods.

Missing-Feature 복구를 위한 대역 독립 방식의 베이시안 분류기 기반 마스크 예측 기법

김우일,고한석,Kim Wooil,Stern Richard M.,Ko Hanseok 한국음향학회 2006 韓國音響學會誌 Vol.25 No.2

본 논문에서는 알려지지 않은 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 위하여 missing-feature복구 기법을 다루며, 베이시안 분류기를 기반으로 하는 마스크 예측 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 마스크 예측 기법에서는 배경 잡음 종류에 독립적인 성능을 위해 전 주파수 대역을 분할하여 발생시킨 유색 잡음을 마스크 예측기의 훈련에 이용하였으나, 제한된 양의 훈련 데이터베이스 조건에서는 성능의 한계가 불가피하다. 보다 다양한 잡음 스펙트럼을 반영하면서 마스크 예측의 성능을 향상시키기 위해, 서로 다른 주파수 대역에 독립적인 구조를 가지는 베이시안 분류기를 제안하며, 훈련에 사용하는 유색 잡음의 생성 방식을 이에 맞게 수정한다. 각각의 주파수 대역을 분할하여 유색 잡음을 생성함으로써 다양한 잡음 환경을 반영하는 동시에 훈련 데이터베이스 부족 문제를 줄일 수 있다. 제안하는 마스크 예측 기법을 클러스터 기반의 missing-feature 복구 기법과 결합하여 음성 인식기에 적용함으로써 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안한 기법이 백색 잡음, 자동차잡음, 배경 음악환경에서 기존의 방법에 비해 향상된 성능을 가짐을 입증한다. In this paper. we propose an effective mask estimation scheme for missing-feature reconstruction in order to achieve robust speech recognition under unknown noise environments. In the previous work. colored noise is used for training the mask classifer, which is generated from the entire frequency Partitioned signals. However it gives a limited performance under the restricted number of training database. To reflect the spectral events of more various background noise and improve the performance simultaneously. a new Bayesian classifier for mask estimation is proposed, which works independent of other frequency bands. In the proposed method, we employ the colored noise which is obtained by combining colored noises generated from each frequency band in order to reflect more various noise environments and mitigate the 'sparse' database problem. Combined with the cluster-based missing-feature reconstruction. the performance of the proposed method is evaluated on a task of noisy speech recognition. The results show that the proposed method has improved performance compared to the Previous method under white noise. car noise and background music conditions.

PCMM 기반 특징 보상 기법에서 변별력 향상을 위한 Minimum Classification Error 훈련의 적용

김우일,고한석,Kim Wooil,Ko Hanseok 한국음향학회 2005 韓國音響學會誌 Vol.24 No.1

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다. In this paper, we propose a scheme to improve discriminative property in the feature compensation method for robust speech recognition under noisy environments. The estimation of noisy speech model used in existing feature compensation methods do not guarantee the computation of posterior probabilities which discriminate reliably among the Gaussian components. Estimation of Posterior probabilities is a crucial step in determining the discriminative factor of the Gaussian models, which in turn determines the intelligibility of the restored speech signals. The proposed scheme employs minimum classification error (MCE) training for estimating the parameters of the noisy speech model. For applying the MCE training, we propose to identify and determine the 'competing components' that are expected to affect the discriminative ability. The proposed method is applied to feature compensation based on parallel combined mixture model (PCMM). The performance is examined over Aurora 2.0 database and over the speech recorded inside a car during real driving conditions. The experimental results show improved recognition performance in both simulated environments and real-life conditions. The result verifies the effectiveness of the proposed scheme for increasing the performance of robust speech recognition systems.

CASA 기반의 마이크간 전달함수 비 추정 알고리즘

신민규,고한석,Shin, Minkyu,Ko, Hanseok 한국음향학회 2014 韓國音響學會誌 Vol.33 No.1

본 논문은 비정상 (nonstationary)특성을 가지는 잡음환경에서 마이크간 전달함수 비 (RTF, Relative Transfer Function) 추정 알고리즘을 제안한다. 음성을 이용한 다양한 기기에 다중 마이크를 이용한 잡음제거 기술은 널리 사용되며, 이때 각 마이크간의 입력 신호 사이의 관계는 필수적으로 추정되어야 한다. 본 논문에서는 기존의 OM-LSA(Optimally-Modified Log-Spectral Amplitude)기반의 추정 방식에 CASA (Computational Auditory Scene Analysis)를 접목시킨 방식을 제안한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위하여 비정상 백색 잡음 (nonstationary white Gaussian noise) 환경에서 10명 화자 발음을 이용한 마이크간 전달함수 비 추정 성능 평가 실험을 수행하였다. 잡음 신호가 초당 8dB 증감하는 환경에서 SBF (Signal Blocking Factor)가 평균 2.65dB 개선됨을 확인하였다. Identification of RTF (Relative Transfer Function) between sensors is essential to multichannel speech enhancement system. In this paper, we present an approach for estimating the relative transfer function of speech signal. This method adapts a CASA (Computational Auditory Scene Analysis) technique to the conventional OM-LSA (Optimally-Modified Log-Spectral Amplitude) based approach. Evaluation of the proposed approach is performed under simulated stationary and nonstationary WGN (White Gaussian Noise). Experimental results confirm advantages of the proposed approach.

분리된 고유공간을 이용한 잡음환경에 강인한 특징 정규화 기법

이윤재,고한석,Lee Yoonjae,Ko Hanseok 한국음향학회 2005 韓國音響學會誌 Vol.24 No.4

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다. We Propose a new feature normalization scheme based on eigenspace for achieving robust speech recognition. In general, mean and variance normalization (MVN) is Performed in cepstral domain. However, another MVN approach using eigenspace was recently introduced. in that the eigenspace normalization Procedure Performs normalization in a single eigenspace. This Procedure consists of linear PCA matrix feature transformation followed by mean and variance normalization of the transformed cepstral feature. In this method. 39 dimensional feature distribution is represented using only a single eigenspace. However it is observed to be insufficient to represent all data distribution using only a sin91e eigenvector. For more specific representation. we apply unique na independent eigenspaces to cepstra, delta and delta-delta cepstra respectively in this Paper. We also normalize training data in eigenspace and get the model from the normalized training data. Finally. a feature space rotation procedure is introduced to reduce the mismatch of training and test data distribution in noisy condition. As a result, we obtained a substantial recognition improvement over the basic eigenspace normalization.

K-SVD 기반 사전 훈련과 비음수 행렬 분해 기법을 이용한 중첩음향이벤트 검출

최현식,금민석,고한석,Choi, Hyeonsik,Keum, Minseok,Ko, Hanseok 한국음향학회 2015 韓國音響學會誌 Vol.34 No.3

비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다. Non-Negative Matrix Factorization (NMF) is a method for updating dictionary and gain in alternating manner. Due to ease of implementation and intuitive interpretation, NMF is widely used to detect and separate overlapping sound events. However, NMF that utilizes non-negativity constraints generates parts-based representation and this distinct property leads to a dictionary containing fragmented acoustic events. As a result, the presence of shared basis results in performance degradation in both separation and detection tasks of overlapping sound events. In this paper, we propose a new method that utilizes K-Singular Value Decomposition (K-SVD) based dictionary to address and mitigate the part-based representation issue during the dictionary learning step. Subsequently, we calculate the gain using NMF in sound event detection step. We evaluate and confirm that overlapping sound event detection performance of the proposed method is better than the conventional method that utilizes NMF based dictionary.

양서류 울음 소리 식별을 위한 특징 벡터 및 인식 알고리즘 성능 분석

박상욱,고경득,고한석,Park, Sangwook,Ko, Kyungdeuk,Ko, Hanseok 한국음향학회 2017 韓國音響學會誌 Vol.36 No.6

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다. This paper presents the performance assessment of several key algorithms conducted for amphibian species sound classification. Firstly, 9 target species including endangered species are defined and a database of their sounds is built. For performance assessment, three feature vectors such as MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC (Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), and SPCC (Subspace Projection Cepstral Coefficient), and three classifiers such as GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network) are considered. In addition, i-vector based classification system which is widely used for speaker recognition, is used to assess for this task. Experimental results indicate that, SPCC-SVM achieved the best performance with 98.81 % while other methods also attained good performance with above 90 %.