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- 저자 : 박재순(JaeSoon Park) (검색결과 6 건)
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다석 유영모의 평화 사상 : 국가주의적 폭력의 해체와 민주 평화 사상의 확립
박재순 ( Park Jaesoon ) 서울대학교 통일평화연구원 2018 통일과 평화 Vol.10 No.1
유영모는 국가주의적 전쟁과 폭력의 시대를 살면서 안창호·이승훈의 민주적 국민교육독립운동을 계승하여 민주평화사상을 확립했다. 그는 국가의 절대화, 국가의 국민지배를 해체하고 국민을 국가의 우위에 놓고 국민의 주체를 실현하는 민주적 평화를 추구했다. 물질적 가치와 군사주의적 국가의 폭력과 지배에 맞서 생명의 본성과 원리를 실현하는 삶의 평화를 추구했다. 국민의 욕망과 감정을 조작하고 강화하는 국가주의를 벗어나서 맘의 자유와 평화에 이르렀다. 국가주의가 조작하고 조장하는 비이성적 사상·철학· 이념의 왜곡과 도착을 비판하고 사상과 철학의 회통과 해방에 이르렀다. 땅의 정복과 지 배를 추구한 국가주의를 극복하고 주체와 전체가 함께 실현되고 완성되며 일치되는 하늘의 자유와 평화를 실현하려 하였다. 유영모는 통일보다 귀일을 앞세움으로써 인위적 강제적 통일이 아니라 서로 주체가 해방되고 실현되는 자연스럽고 평화로운 통일을 지향하였다. Yu Youngmo lived in the period of war & violence by nationalism, and engaged in the independence movement against Japanese imperialism by the people education of Ahn Changho and Lee Seunghoon. He established democratic peace thought. He sought democratic peace by denouncing the domination of absolute state over people and laying people over state and realizing the juche[主體, free subject] of people. He also sought peace of life that actualizes the nature and principle of life against the violence and domination of militaristic nation and materialism value. He arrived at the freedom and peace of mind through breaking out of nationalism agitating and reinforcing desire and emotion of people for the state. He also arrived at the unity and liberation of philosophy and thought from the distortion and perversion of thoughts and idea by the nationalism. He sought realization of freedom and peace of heaven that overcomes the nationalism pursuing domination and conquest over the earth and brings the juche and the whole of people to perfection. Yu Youngmo does not aim at the artificial forced unification but the natural, peaceful unification by emphasizing returning to unity over unification.
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원전 기기 이상 감지를 위한 딥러닝 기반의 LED 배열 데이터 복원 기법에 관한 연구
박재순(JaeSoon Park),양소이(Soi Yang),최유락(Yurak Choi),이재철(Jaecheol Lee),배지훈(Ji-Hoon Bae) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10
본 논문에서는 원전 기기의 이상 상태를 감시하기 위한 무선 센서 시스템에서 센서 모듈이 전송한 정보를 디지털 데이터로 복원하는 기법을 제안한다. 무선 통신이 제약되는 원자력 발전소와 같은 특수한 환경에 무선센싱을 적용하기 위하여, 센서 모듈에 탑재된 LED 배열 판넬에 측정 데이터를 표시하고, 원거리에 위치한 카메라가 이를 촬영하여, 촬영된 LED 배열 영상으로부터 제안된 영상 전처리와 딥러닝 기법을 이용하여 디지털 데이터를 복원한다. 본 논문의 연구 결과에 따르면, 임의의 각도로 촬영되거나 주변 광원 잡음이 존재하더라도 LED 배열 영상으로부터 센서 모듈이 전송한 디지털 데이터를 신뢰성 있게 복원할 수 있음을 알 수 있었다. This paper proposes a technique for restoring the sensor module’s information into digital data in a wireless sensor system for monitoring nuclear power plant faults. To apply wireless sensing to an exceptional environment such as a nuclear power plant where wireless communication is restricted, measurement data is first displayed on an LED array panel mounted on a sensor module. Next, a camera located at a distance captures it. Digital data is then restored from the captured LED array image using the proposed image preprocessing and deep learning techniques. As a result, it was found that digital data transmitted by the sensor module can be reliably restored from the LED array image even when photographed at an arbitrary angle or there is a complex noise environment.
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중요 특징 추출과 합성곱 신경망을 이용한 암 진단 모델 연구
박재순(JaeSoon Park),양소이(Soi Yang),이종혁(JongHyunk Lee),배지훈(Ji-Hoon Bae) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6
본 논문에서는 의료 진단 데이터셋을 이용한 딥러닝 기반의 유방암 분류 기법을 제안하고자 한다. 암은 진단 시기에 따라 생존율에 영향을 미치는데 기존 기술을 이용한 암 진단은 방대한 진단 데이터와 많은 불필요한 특징으로 인해 정확한 조기진단 비율은 저조하다. 따라서, 본 연구에서는 전체 특징 데이터로부터 중요 특징들을 추출하고, 상기 추출된 특징들을 이용한 합성곱 신경망 모델을 구현하여 암 진단에 대한 정확도 성능을 개선하고자 한다. 본 논문의 실험 결과에 따르면, 특징 데이터 전체를 사용하는 것보다 중요 특징들을 추출하고 이를 적용한 암 진단 모델이 보다 더 정확한 분류 정확도를 제공할 수 있음을 관찰할 수 있었다. 또한, 기존의 전통적인 기계학습 기법보다 암 분류 정확도 관점에서 제안 방법이 더 우수한 것을 관찰할 수 있었다. In this paper, we propose a deep-learning-based technique for the diagnosis of breast cancer using medical data. Cancer affects the survival rate depending on the time of diagnosis, but the accurate early diagnosis rate is low due to the vast amount of diagnostic data and many redundant features of cancer diagnosis using traditional approaches. Therefore, in this study, essential features are extracted from all feature data, and a convolutional neural network model is implemented using the extracted features to improve accuracy performance for cancer diagnosis. Experimental results confirm that the cancer diagnosis model using the extracted important features can provide more accurate classification accuracy than entire feature data. In addition, it can be observed that the proposed method is superior to the existing machine-learning-based methods in terms of the accuracy of cancer classification.
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플랜트 배관계 미세누출 지능형 감지를 위한 딥러닝 모델 구현
박재순(JaeSoon Park),여도엽(Doyeob Yeo),최유락(Yurak Choi),이종혁(JongHyunk Lee),배지훈(Ji-Hoon Bae) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 논문에서는 플랜트 배관계의 저전력 센싱 모듈에서 수집한 미세누출에 대한 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 경량화된 누출진단 학습모델을 제안하고자 한다. 초기 건설 시에 설치되었던 플랜트 배관들의 노후화가 진행됨에 따라 배관계의 조기 누출탐지 요구가 증대되고 있지만, 플랜트에서 발생되는 기계잡음과 소음으로 인해 미세누출의 진위 여부를 판별하는 데에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 학습 데이터가 작고 기계잡음이 존재하는 상황에서 실제 누출 신호에 대한 이상감지를 수행하기 위해 전이학습 기반의 미세누출 판별 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 결과에 따르면 제안모델의 정확도 성능이 기존 신경망 기반의 모델들 보다 더 우수한 미세누출 판별 정확도를 제공할 수 있음을 실험적으로 관찰할 수 있었다. 또한 모델 경량화 작업을 수행한 후 라즈베리파이와 같은 저사양 하드웨어에 탑재하여 정상적인 기능 동작과 빠른 추론 성능도 검증하였다. In this paper, we propose a lightweight leak diagnosis learning model based on deep-learning using low-level leakage data collected from the low-power sensing module of the plant piping system. As the aging of the plant pipes installed during the initial construction progresses, the demand for early leak detection in the piping system is increasing. However, it is difficult to determine the authenticity of low-level leaks due to the mechanical noise and noise generated in the plant. Therefore, in this study, we propose a transer learning-based low-level leak detection deep-learning model to perform anomaly detection on actual leak signals in the presence of a small training dataset and machinery noise. According to the results of this study, it was experimentally observed that the accuracy performance of the proposed model could provide better low-level leak detection accuracy than the existing neural network-based models. In addition, after performing the lightweight model work, it was mounted on low-spec hardware such as Raspberry Pi to verify normal functional operation and fast inference performance.
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박재순 ( Jaesoon Park ),권성규 ( Seong Gyu Kwon ),오지원 ( Ji Won Oh ),이종혁 ( Jonghyuk Lee ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
차세대 염기서열 분석 기술은 성능과 비용 면에서 매우 향상되어 한 개체 내 여러 세포의 유전자 분석이 가능한 수준이다. 한 개체 내 여러 조직 세포의 유전자는 모두 동일하지 않기 때문에 여러 조직 세포의 Lineage 를 계층적으로 표현하고 이를 조직 세포 간 변이 정도를 파악하는 데 활용한다면 암 돌연변이 발생 등을 미리 예측할 수 있다. 본 논문은 한 개체 내 여러 조직 간 변이를 관찰하기 위해 변이 검출 데이터를 계층적 군집 방법을 이용해 분석하고 이를 시각화 하는 방법을 제안한다. 실제의 8 개 조직 세포의 유전자를 분석하고 변이를 검출하여 Dendrogram 그래프로 시각화 하였다.
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