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- 저자 : 이강화 (검색결과 33 건)
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A Dual Log-polar Map Rotation and Scale-Invariant Image Transform
이강화,이석규 한국정밀공학회 2008 International Journal of Precision Engineering and Vol.9 No.4
The Fourier-Mellin transform is the theoretical basis for the translation, rotation, and scale invariance of an image. However, its implementation requires a log-polar map of the original image, which requires logarithmic sampling of a radial variable in that image. This means that the mapping process is accompanied by considerable loss of data. To solve this problem, we propose a dual log-polar map that uses both a forward image map and a reverse image map simultaneously. Data loss due to the forward map sub-sampling can be offset by the reverse map. This is the first step in creating an invertible log-polar map. Experimental results have demonstrated the effectiveness of the proposed scheme.
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헤겔에서의 경험의 의미 : '자연적 의식'과 '감각적 확실성'을 통해서 본 감성의 의미와 그 한계
이강화 새한철학회 2001 哲學論叢 Vol.24 No.2
절대지의 확보를 위해 의식적 경험이 그 필연성에 따라 나아가는 과정이 하나의 학으로 성립되는 헤겔(Hegel)의 경우, 의식의 변증법적 경험이 어디에서 출발해야 하는가 라는 문제는 그의 학적 체계의 근본적인 단초를 형성하는 것이다. 이리하여 헤겔은 자기의 인식과정을 전개시키기 전에 전통적 인식이론의 비판부터 시작하며 그 대표적인 경우로 칸트(Kant)의 예를 든다. 헤겔이 보기에는 칸트는 인식행위를 인식도구를 사용하는 능동적 작업으로 여기거나 인식대상이 인식형식을 통해 수동적으로 받아들여지는 것으로 이해하였다. 그러나 그 어느 경우에도 인식은 인식되어야 할 본래적인 것과 순수하게 일치할 수 없다. 왜냐하면 이 때의 인식은 인식도구를 통해 변형된 대상이거나 인식매체를 통해 수동적으로 인식주관에 굴절된 대상만을 파악할 수 있을 뿐이기 때문이다. 따라서 인식과 물자체는 절대적으로 분리되며 동시에 절대적인 것과 인식주체 역시 분리된다. 이러한 딜레마를 해결할 수 있는 유일한 방법은 일체의 인식론적 전제를 제거하고 가장 직접적이고 확실한 인식에 착수하는 것이다. 헤겔은 여기에서 현상지를 참된 인식에로 전진해 가는 자연적 의식을 추적한다. 이어서 자연적 의식을 벗어난 지는 의식 장에서 다시 구체적 감각적 대상을 만나게 되고 헤겔은 이를 감성적 확신이라고 부른다. 여기에서 지는 다시 가장 구체적인 감각적 대상에서 출발하는 동시에 자연적 의식에서와 동일한 극복과정을 보여준다. 그러나 헤겔은 최초에 가장 순수한 존재와 가장 풍부한 인식 그리고 진리의 본질이라고 본 감성적 확실성을 곧 가장 추상적인 그리고 가장 빈곤한 진리로 파악한다. 그러나 헤겔의 이러한 시도는 결과적으로 가장 실재적인 대상의 현실성의 성급한 부정으로 귀결되었고, 이리하여 개인은 직접적-감성적 인식에서 벗어나 자신의 인식내용을 사유된 것으로 바꾸어 버린다. 이것은 헤겔 자신의 표현처럼 직접적인 현실성에 대한 의식의 파악을 절멸시켰을 뿐이다. 이것은 가장 구체적인 인식의 단계인 감성적 확신의 단계에서부터 사물의 객관성이나 현실성이 별 다른 의미를 가지지 못하는 것을 의미할 뿐이다. 이리하여 칸트 속에 잔존해 있던 최소한의 유물론적 경향은 언어로 대표되는 일반자 개념에 의해서 곧 사라져버렸고, 이처럼 사물의 객관성이나 현실성 대신 언어 속에서 개념의 진리가, 즉 보편적 본질이 반영된다고 주장함으로써 헤겔은 자신의 출발점과는 모순되게 자연적 의식과 감각적 확실성의 입장을 처음부터 거부하는 결과를 보여준다. 인식론의 초기 단계에서부터 나타나는 헤겔의 이와같은 감성에 대한 경시와 물질에 대한 몰이해가 시대적 상황과 유리된 사변적인 자연철학을 가능케 하였고 결국 포이엘바하(Feuerbach)와 마르크스(Marx)로 대표되는 유물론의 저항을 불러 온 것이다. In case of Hegel whose science is to establish the course of the conscious experience in accordance with inevitability in order to approach the absolute knowledge, the matter where the consciousness's dialectic experience to start is to form the fundamental beginning of his scientific system. Hegel had criticized the traditional epistemological theory before he developed his own epistemological process. The most representative epistemological theory that Hegel criticized was Kant's theory. Hegel thought Kant had considered epistemological behavior as an activity of using an epistemological instrument positively or believed that the epistemological objects are accepted passively through epistemological forms. But in any case cognition itself cannot be the same as the object itself recognized purely because cognition is the object that is transformed through epistemological instrument or can only figure out the objects reflected on the cognition subjectivity through an epistemological medium. Therefore cognition and thing-in-itself are absolutely divided and at the same time the absolute and the epistemological subjectivity are divided. The only way to solve this kind of dilemma is to eliminate the whole epistemological premise and to start hating the most direct and concrete cognition. And so Hegel traces the course of the phenomenological knowledge's developing into natural consciousness. The knowledge which get out of the natural consciousness meets the concrete and sensuous object which is named emotional confidence by Hegel. Knowledge starts from the most concrete and sensuous object and shows the process of overcoming which was performed on the natural consciousness. But Hegel thought that the emotional confidence which had been considered as the purest existence, the most abundant cognition, and the nature of the truth was the most abstract and the poorest truth. The minimum of material tendency remained in Kant's thought disappeared because of the concept of the average person which was representative of language. Like this, instead of the objectivity of things or reality, Hegel shows to refuse the point of view that emphasizes the natural consciousness and sensuous confidence which are contradictive to the starting point of his thought by arguing that the truth of the concept, the universal nature is reflected on the language. Hegel's ignoring human's emotion and the misunderstanding of material shown from the beginning stage of his epistemological theory makes it possible for him to develop his speculative natural philosophy and results in the resistance of the representative materialists, Feuerbach and Marx.
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세포교정영양요법(OCNT)을 이용한 연골소실 및 미세연골 파열 환자 사례 연구
이강화 셀메드 세포교정의약학회 2023 셀메드 (CellMed) Vol.13 No.1
Objective: A case report on the improvement of cartilage loss and micro cartilage tearing Methods: The patient is a Korean male aged 64 years. The patient has a history of erosive arthritis. Nutritional therapy administered. Results: QoL improved following nutritional therapy. Conclusion: Patients with cartilage loss and micro cartilage tear may benefit from nutrition therapy.
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Neural-based Blind Modeling of Mini-mill ASC Crown
이강화,이동일,이승준,이석규,김신일,박해두,최승갑 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.6
Neural network can be trained to approximate an arbitrary nonlinear function of multivariate data like the mini-mill crown values in Automatic Shape Control. The trained weights of neural network can evaluate or generalize the process data outside the training vectors. Sometimes, the blind modeling of the process data is necessary to compare with the scattered analytical model of mini-mill process in isolated electro-mechanical forms. To come up with a viable model, we propose the 'blind neural-based range-division domain-clustering piecewise-linear' modeling scheme. The basic ideas are: 1) dividing the range of target data, 2) clustering the corresponding input space vectors, 3) training the neural network with clustered prototypes to smooth out the convergence and 4) solving the resulting matrix equations with a pseudo-inverse to alleviate the ill-conditioning problem. The simulation results support the effectiveness of the proposed scheme and it opens a new way to the data analysis technique. By the comparison with the statistical regression, it is evident that the proposed scheme obtains better modeling error uniformity and reduces the magnitudes of errors considerably. Approximatly 10-fold better performance results.
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