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- 저자 : 정윤재(Yoon-Jae Jeong) (검색결과 4 건)
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정윤재(Jeong Yoon-Jae) 한국동양정치사상사학회 2009 한국동양정치사상사연구 Vol.8 No.1
본 논문은 세종대왕의 국가경영을 그의 “천민/대천이물”론을 중심으로 하는 정치사상과 유교적 민본에 기초하는 “보살핌”의 정치과정을 중심으로 살핀 연구다. 세종대왕은 스스로 왕조내의 모든 백성들을 신분과 지위를 구분않고 모두 “하늘이 맡긴 생명들”로서의 “천민”이라 간주했고, 따라서 자신은 “천도”에 순응하는 군주로 자임했다. 그리고 그는 최선을 다해 백성들을 보살피는 국가경영을 실천했는데, 그것은 생명존중, 민생해결, 그리고 교화소통, 등 세 차원의 “보살핌”으로 채워졌다. 이러한 세종대왕의 정치리더십은 현대민주정치에서 섬김의 정치를 행하거나 “국민을 위한” 정치를 시도하고자 하는 정치지도자들에게 주요한 시사를 던지고 있는 바, 특히 국민들의 신뢰를 바탕으로 통합의 리더십을 발휘하고자 하는 정치지도자들에게 구체적이고 실제적인 교훈을 제공하고 있다. This paper examines King Sejong's political ideas and public policies, especially highlighting his concept of people and various "caring" policies which had been based upon traditional Confucianist philosophy and practice. He considered his follower-subjects as "chonmin"[天民, the heavenly people] and defined his role as "the governor" who was entrusted by the Heaven and thus obliged to follow "chondo"[天道, the Heavenly Principle]. In practice, with firm will and driving initiatives, the King Sejong was sincere, prudent, and diligent in his daily duties and tasks. He endeavored to carry out such "caring" policies as "life-respecting" policies, "practical problem-solving" policies, and "enlightenment-communication" polices. King Sejong's idea and practice of "caring" politics emphasize the importance of leadership initiatives for enhancing trust and reliability of the people. This also awakens us to recognize the practical importance of "modal values" in leadership behaviour and the public leaders' preparedness to work "for the people" even in modem democratic politics.
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정윤재(Jeong Yoon-Jae) 한국동양정치사상사학회 2010 한국동양정치사상사연구 Vol.9 No.2
이 글은 3.1독립만세운동 이후 자주독립을 향한 가장 대표적인 전국차원의 민족운동이었던 신간회운동을 다시 돌아보며, 그 정치적 성격을 고찰한 것이다. 첫째, 신간회운동은 당대의 대표적인 민족지도자들에 의한 항일독립운동으로 일제의 민족말살정책에 대해 각 지역과 계층이 골고루 단합하여 참여했던 내셔날 이니셔티브였다. 둘째, 신간회운동은 일제의 강압적이고 폭력적인 식민정책에 저항하여 비타협적이고 비폭력적인 방법으로 대처했던 독립운동이었다. 셋째, 이 신간회운동이 비록 좌파국제주의에 의해 좌절되었지만, 한국근현대사상 3.1독립만세운동 이후 최대의 민족독립운동이었다. 이 신간회운동은 일제시대라는 암흑기에 민족구성원간 좌우협동과 문화적 수월성으로 자존과 지주의 가능성을 잘 보여 주었던 사례로서 한국 현대정치의 발전방향에 중요한 시사를 하고 있다. This essay reviews the Sin’ganhoe movement, the most typical nationalist initiative against the imperial Japan since the March First Movement, and summarizes its political characteristics into three points. Sin’ganhoe movement had been attempted as a nationalist initiative to resist the Japanese colonial policy to destroy the Korean identity, and it had also been national in its social and geographical scope of participation. The Sin’ganhoe movement had been a nonviolent and uncompromising action against the Japanese violent oppresssion of the Korean people. Lastly, it was a national unity movement by social, intellectual, and cultural leaders to sustain the Korean hope for political independence, but it was eventually dissolved due to the leftist internationalism through which the Soviet Union would had controlled the Korean socialists. The Sin’ganhoe movement emphasizes the importance of national solidarity between the conservatives and the progressives in the global age of intensive competition and conflict.
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최윤정(Yoon-Jung Choi),신욱현(Wook-Hyun Shin),정윤재(Yoon-Jae Jeong),맹성현(Sung-Hyon Myaeng),한경수(Kyoung-Soo Han) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.7
본 논문에서는 인스턴트 메시징(Instant Messaging), 채팅과 같은 텍스트 기반의 대화에서 현재 발화를 기준으로 대화의 주제를 파악하고, 대화 주제 전환 여부를 판단하는 기법에 대해 기술한다. 대화는 다른 종류의 글과 다르게 길이가 매우 짧아 적은 수의 단어를 사용하고, 두 사람 이상이 참여를 하며, 대화의 이력(History)이 현재의 발화에 영향을 미친다. 이러한 특성에 따라 본 논문에서는 사용자 발화 뿐 아니라 대화 상대자의 발화에서 추출한 키워드 기반으로 주제 탐지를 하며, 대화의 이력도 고려하여 대화 주제 탐지의 정확도를 높힌 연구 결과를 기술한다. 대화주제 전환 탐지는 이전 발화와 현재 발화에서 탐지된 주제의 유사성을 계산하여, 유사성이 낮은 경우에 전환 탐지가 이루어졌다고 판단하였다. 본 논문의 실험에서 대화 주제 탐지는 88.20%. 대화 주제 전환 탐지는 87.36%의 정확도를 얻었다. This paper describes a novel method for identifying the main topic and detecting topic changes in a text-based dialogue as in Instant Messaging (IM). Compared to other forms of text, dialogues are uniquely characterized with the short length of text with small number of words, two or more participants, and existence of a history that affects the current utterance. Noting the characteristics, our method detects the main topic of a dialogue by considering the keywords not only the utterances of the user but also the dialogue system's responses. Dialogue histories are also considered in the detection process to increase accuracy. For topic change detection, the similarity between the former utterance's topic and the current utterance's topic is calculated. If the similarity is smaller than a certain threshold, our system judges that the topic has been changed from the current utterance. We obtained 88.2% and 87.4% accuracy in topic detection and topic change detection, respectively.
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인터넷 채팅 도메인에서의 감성정보를 이용한 타관점 사용자 선호도 학습 방법
신욱현(Wook-Hyun Shin),정윤재(Yoon-Jae Jeong),맹성현(Sung-Hyon Myaeng),한경수(Kyoung-Soo Han) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.1
개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다. Learning user's preference is a key issue in intelligent system such as personalized service. The study on user preference model has adapted simple user preference model, which determines a set of preferred keywords or topic, and weights to each target. In this paper, we recommend multi-perspective user preference model that factors sentiment information in the model. Based on the topicality and sentimental information processed using natural language processing techniques, it learns a user's preference. To handle timc-variant nature of user preference, user preference is calculated by session, short-term and long term. User evaluation is used to validate the effect of user preference teaming and it shows 86.52%, 86.28%, 87.22% of accuracy for topic interest, keyword interest, and keyword favorableness.
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