지방자치와 자원봉사 : 동상이몽(同床異夢)의 위험성을 넘어서

강명구(Kang, Myung-Ku) 한국NGO학회 2005 NGO연구 Vol.3 No.1

From theoretical point of view, this paper aims to explore the desirable relationship between local self-government and volunteer service in Korea. Despite congruent theoretical possibilities between the two, actual presentation reveals path dependency of the countries involved as is shown through the various NGO-Government nexus. Under the neo-liberal push for new governance, central government is liable to envisage volunteer service as a conduit for solving ever-expanding welfare expenditure problem, while local government as a means to an ends for administrative efficiency and quasi-election campaign mobilization. By contrast, civil society regards the opportunity as self-actualization and as a means to counteract the administrative misbehavior. To overcome all these possible dangers, special emphasis on the social construction of citizenship is put forward. 이 논문은 지방자치제 실시에 따르는 자원봉사제도의 중요성과 의미 그리고 양자간의 바람직한 관계를 이론적 측면에서 고찰한다. 지방자치와 자원봉사는 자발성과 시민사회의 성숙이라는 성격을 공유함으로 인하여 상호보완적인 이론적 정합성(整合性)을 지닌다. 그러나 이러한 주장은 각국의 지방자치가 처한 역사적 정치적 경제적 환경 하에서 현실에 적합하게 재구성될 필요가 있다. 자원봉사제도의 구체적 담지자인 시민단체(NGO)와 정부와의 관계를 비교론적인 관점에서 살펴보면 한국 지방자치제하의 자원봉사는 시민권의 사회적 구축이 중요한 과제로 부상하는 후기발전주의국가형 특성을 보이고 있다. 이와 같은 한국적 상황을 고려하건대 정부와 시민사회의 자원봉사에 대한 이해(理解)는 서로간 부정합적(否整合的) 이해(利害)관계의 상충 가능성을 배제하기 힘들다. 먼저 중앙정부의 경우, 세계화의 여파로 인한 신자유주의적 경쟁체제는 중앙정부의 복지적 부담을 덜기 위한 방편으로서 분권과 자원봉사를 이용하려는 유혹을 강력하게 만든다. 다른 한 편으로, 지방정부는 공공서비스 공급의 경제적이며 효율적 제공을 위하여 자원 봉사제도를 활용하기 바라며 이의 연장선상에서 지방정치의 선거적 이용 유혹도 받게 될 것이다. 반면 시민사회는 자원봉사를 통하여 자원봉사 기본 이념 중 하나인 자아실현과 더불어 시민적 참여를 통한 시민권의 사회적 구축(그리고 그 연장에서 지방정부에 대한 견제기능)을 위하여 지방자치제 하의 자원봉사 제도를 이용하고자 한다. 이러한 위험을 극복하고 시너지 효과를 내기 위해서는 양 부문의 이해관계를 상호의존적으로 재조합할 필요가 있다. 먼저 중앙정부는 지방자치제 하의 자원봉사 제도 활성화를 지방이 혁신적 자치체로 자립하는 기회제공의 제도로서 이해하고 지방정부는 자원봉사제도를 공공서비스 제공의 효율적 제공이라는 목표와 아울러 공공성의 주체적 담지자로서 민주적 시민교육 활성화라는 목표를 동시적으로 추구해야한다. 반면에, 시민사회는 자원봉사제도를 한국 NGO 활동에 있어 가장 취약점인 생활정치의 민주적 활성화 계기로 삼아서 시민적 참여가 관료적 폐해와 무반응성을 치유하는 시민권 구축의 계기로 삼아야한다. 결론으로서 이 논문은 양자간의 이론적 실천적 정합성을 위하여 지방정부가 시장(市場)지향보다 공공성 강화에 치중하는 정책을 펼것과 동시에 시민사회도 펀협한 계층적 이익을 뛰어넘는 공동체적 담론의 형성에 노력해야할 것을 지적하고 있다.

데이터마이닝에서 교사학습에 의한 속성 가중치 최적화

강명구(Myung-Ku Kang),차진호(Jin-Ho Cha),김명원(Myungwon Kim) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1B

최근 군집화와 분류기법이 데이터 마이닝에 중요한 도구로 많은 응용분야에 사용되고 있다. 따라서 이러한 기법을 이용하는데 있어서 각각의 속성의 중요도가 달라 중요하지 않은 속성에 의해 중요한 속성이 왜곡되거나 때로는 마이닝의 결과를 잘못되는 결과를 얻을 수 있으며, 또한 전체 데이터를 사용할 경우 마이닝 과정을 저하시키는 문제로 속성 가중치과 속성선택에 관한 연구가 중요한 연구의 대상이 되고 있다. 최근 연구되고 있는 알고리즘들은 사용자의 의도와는 상관없이 데이터간의 관계에만 의존하여 가중치를 설정하므로 사용자가 마이닝 결과를 쉽게 이해하고 분석할 수 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 클래스 정보가 있는 데이터뿐 아니라 클래스 정보가 없는 데이터를 분석할 경우 사용자의 의도에 따라 학습할 수 있도록 각 가중치를 부여하는 속성가중치 알고리즘을 제안한다. 또한 사용자가 의도한 정보를 이용하여 속성간의 가장 최적화 된 가중치를 찾아주면, Cramer's V²함수를 적합도 함수로 하는 유전자 알고리즘을 사용한다. 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 전자상거래상의 실험 데이터와 몇 가지 벤치마크 데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.

대형구조물의 동특성 해석을 위한 유한요소모델의 축소법 개선

강명구(Myung-Ku Kang),김기욱(Ki-Ook Kim) 한국항공우주학회 2000 韓國航空宇宙學會誌 Vol.28 No.2

정수처리공정 중 용존유기물질과 미생물 재증식 가능성의 변화

강명구 ( Myung Goo Kang ),고주연 ( Ju Yoen Go ),구윤희 ( Youn Hee Ku ),유명진 ( Myong Jin Yu ) 한국물환경학회 ( 구 한국수질보전학회 ) 2005 공동 추계학술발표회 Vol.2005 No.-

상수처리 : 정수처리공정 중 용존유기물질과 미생물 재증식 가능성의 변화

강명구 ( Myung Goo Kang ),고주연 ( Ju Yoen Go ),구윤희 ( Youn Hee Ku ),유명진 ( Myong Jin Yu ) 대한상하수도학회 2005 공동추계 학술발표회 논문집 Vol.2005 No.-

The Fabrication of (Ga, Al) As/GaAs Modified Multi-Quantum Well Laser Diode by MOCVD

김정진,강명구,김용,엄경숙,민석기,오환술,Kim, Chung-Jin,Kang, Myung-Ku,Kim, Yong,Eom, Kyung-Sook,Min, Suk-Ki,Oh, Hwan-Sool The Institute of Electronics and Information Engin 1992 전자공학회논문지-A Vol.29 No.9

The Modified Multi-Quantum Well(MMQWAl) structures have been grown by Mental-Organic chemical Vapor Deposition(MOCVD) method and stripe type MMQW laser diodes have been investigated. In the case of GaAs/AlGaAs superlattice and quantum well growth by MOCVD, the periodicity, interface abruptess, Al compositional uniformity and layer thickness have been confirmed though the shallow angle lapping technique, double crystal x-ray diffractometry (DCXD) and photoluminescence (PL) measurement. stripe-type MMQW laser diodes have been fabricated using the process technology of photolithography, chemical etching, ohmic contact, back side removing and cleaving. As the result of the electrical and opticalmeasurement of these laser diodes, we have achieved the series resistance of $1[\Omega}~2{\Omega}$ by current-voltage measurements, the threshold current of 200-300mA by currnt-light measurements and the lasing wavelength of 8000-8400$\AA$ by lasing spectrum measurements.

휴리스틱 진화에 기반한 효율적 클러스터링 알고리즘

류정우,강명구,김명원,Ryu, Joung-Woo,Kang, Myung-Ku,Kim, Myung-Won 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.1

Clustering is a useful technique for grouping data points such that points within a single group/cluster have similar characteristics. Many clustering algorithms have been developed and used in engineering applications including pattern recognition and image processing etc. Recently, it has drawn increasing attention as one of important techniques in data mining. However, clustering algorithms such as K-means and Fuzzy C-means suffer from difficulties. Those are the needs to determine the number of clusters apriori and the clustering results depending on the initial set of clusters which fails to gain desirable results. In this paper, we propose a new clustering algorithm, which solves mentioned problems. In our method we use evolutionary algorithm to solve the local optima problem that clustering converges to an undesirable state starting with an inappropriate set of clusters. We also adopt a new measure that represents how well data are clustered. The measure is determined in terms of both intra-cluster dispersion and inter-cluster separability. Using the measure, in our method the number of clusters is automatically determined as the result of optimization process. And also, we combine heuristic that is problem-specific knowledge with a evolutionary algorithm to speed evolutionary algorithm search. We have experimented our algorithm with several sets of multi-dimensional data and it has been shown that one algorithm outperforms the existing algorithms. 클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

휴리스틱 진화 알고리즘을 이용한 클러스터링 알고리즘

류정우(Joung Woo Ryu),강명구(Myung Ku Kang),김명원(Myung Won Kim) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

조국선진화에 있어서 아시아게임과 올림픽의 역할 - 문화와 홍보 (弘報)를 중심으로

강신표(Shin Pyo Kang),조흥윤(Heong Yeun Cho),박영상(Young Sang Park),강명구(Myung Ku Kang) 한양대학교 민족학연구소 1988 인간과 경험 (동서남북) Vol.1 No.-

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휴리스틱 진화에 기반한 효율적 클러스터링 알고리즘

류정우(Joung Woo Ryu),강명구(Myung Ku Kang),김명원(Myung Won Kim) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.1·2

클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이타들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이타들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이타 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이타들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이타와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다. Clustering is a useful technique for grouping data points such that points within a single group/cluster have similar characteristics. Many clustering algorithms have been developed and used in engineering applications including pattern recognition and image processing etc. Recently, it has drawn increasing attention as one of important techniques in data mining. However, clustering algorithms such as K-means and Fuzzy C-means suffer from difficulties. Those are the needs to determine the number of clusters apriori and the clustering results depending on the initial set of clusters which fails to gain desirable results. In this paper, we propose a new clustering algorithm, which solves the above mentioned problems. In our method we use evolutionary algorithm to solve the local optima problem that clustering converges to an undesirable state starting with an inappropriate set of clusters. We also adopt a new measure that represents how well data are clustered. The measure is determined in terms of both intra-cluster dispersion and inter-cluster separability. Using the measure, in our method the number of clusters is automatically determined as the result of optimization process. And also, we combine heuristic that is problem-specific knowledge with a evolutionary algorithm to speed evolutionary algorithm search. We have experimented our algorithm with several sets of multi-dimensional data and it has been shown that one algorithm outperforms the existing algorithms.