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Abraham as an Example of Christian Identity: Origen, Luther, and Calvin on Genesis 22
송인서 장로회신학대학교 기독교사상과문화연구원 2015 장신논단 Vol.47 No.3
The paper attempts to examine the exegetical history of Genesis 22, particularly written by Origen, Martin Luther, and John Calvin, and seeks to investigate important theological and hermeneutical differences produced by them. Although Jon Balserak’s study on the four major Christian views on the character of Abraham’s trial is accurate, this paper will argue that what distinguishes each commentator’s interpretations of Abraham’s narrative is not so much their distinct perceptions on the nature of the trial. Instead, by comparing the three exegetes’ interpretations of Genesis 22 side by side, this study will demonstrate that Origen, Luther, and Calvin intended to employ Abraham in the story for the purpose of setting a proper example of Christian identity according to their own theological viewpoints. This paper contends that Origen in his homily on Genesis 22 depicts Abraham as a perfect Christian who already passed through the stages of purification, illumination, and perfection in the spiritual journey of the soul. Then it examines Luther, the sixteenth-century reformer employs Abraham in his disputations against the contemporary theological foes, such as the Anabaptists, the Sacramentarians, the Spiritualists, and the Catholics, and suggests Abraham primarily as a new Evangelical model of Christian. Lastly, this study demonstrates that Calvin’s commentary on Genesis 22 reflects his great pastoral concern for the French refugees that had rapidly emerged in the city of Geneva. By depicting Abraham as a religious and political pilgrim of the Old Testament, Calvin encourages his fellow French men and women to be steadfast in the divine providence working in human history.
N-to-N 브로드캐스팅 시스템을 활용한 실내 객체 위치추적 시스템 개발에 관한 연구
송인서,최민석,한현정,정현기,박태현,정상원,권장우 한국ITS학회 2020 한국ITS학회논문지 Vol.19 No.6
대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어 진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불 하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시 스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파 악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 “대각 측량”기법을 적용하여 실효성 높은 시스 템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다. In industrial fields like big factories, efficient management of resources is critical in terms of time and expense. So, inefficient management of resources leads to additional costs. Nevertheless, in many cases, there is no proper system to manage resources. This study proposes a system to manage and track large-scale resources efficiently. We attached Bluetooth 5.0–based beacons to our target resources to track them in real time, and by saving their transportation data we can understand flows of resources. Also, we applied a diagonal survey method to estimate the location of beacons so we are able to build an efficient and accurate system. As a result, We achieve 47% more accurate results than traditional trilateration method
Split-Attention 백본 네트워크를 활용한 차선 인식에 관한 연구
송인서,이선우,권장우,원종훈,Song, In seo,Lee, Seon woo,Kwon, Jang woo,Won, Jong hoon 한국ITS학회 2020 한국ITS학회논문지 Vol.19 No.5
This paper proposes a lane recognition CNN network using split-attention network as a backbone to extract feature. Split-attention is a method of assigning weight to each channel of a feature map in the CNN feature extraction process; it can reliably extract the features of an image during the rapidly changing driving environment of a vehicle. The proposed deep neural networks in this paper were trained and evaluated using the Tusimple data set. The change in performance according to the number of layers of the backbone network was compared and analyzed. A result comparable to the latest research was obtained with an accuracy of up to 96.26, and FN showed the best result. Therefore, even in the driving environment of an actual vehicle, stable lane recognition is possible without misrecognition using the model proposed in this study. 본 논문에서는 split-attention 네트워크를 백본으로 특징을 추출하는 차선인식 CNN 네트워크를 제안한다. split-attention은 CNN의 특징 추출 과정에서 feature map의 각 channel에 가중치를 부여하는 방법으로, 빠르게 변화하는 자동차의 주행 환경에서 안정적으로 이미지의 특징을 추출할 수 있다. Tusimple 데이터 셋을 활용하여 본 논문에서 제안하는 네트워크를 학습·평가하였으며, 백본 네트워크의 레이어 수에 따른 성능 변화를 비교·분석 하였다. 평가 결과 최대 96.26%의 정확도로 최신 연구에 준하는 결과를 얻었으며, FP의 경우 0.0234(2.34%)로 비교 연구 중 가장 좋은 결과를 보여준다. 따라서, 실제 차량의 주행 환경 등에서도 본 연구에서 제안하는 모델을 사용하여 오인식 없이 안정적인 차선 인식이 가능하다.