http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
최환용(Choi, HwanYong) 한국지방자치법학회 2016 지방자치법연구(地方自治法硏究) Vol.16 No.1
일본 헌법의 지방자치에 관한 규정체계 중 지방자치특별법에 대한 주민투표 의무 규정이 존재한다. 즉 하나의 지방공공단체에만 적용되는 특별법에는 의회의 의결 뿐 아니라 해당 지역주민 과반수의 찬성을 얻어야 비로소 법률로서 성립된다는 규정이다. 이러한 일본 헌법 제95조의 지방자치특별법 규정은 국회가 개별법으로 특정 지방자치단체의 자치권을 침해하지 않도록 하는 입법권에 대한 제한규정으로 작용한다. 일본 헌법의 지방자치에 관한 규정은 제2차 세계대전 패전후 미 점령군사령부의 영향으로 도입된 것으로 이 때 지방자치특별법에 관한 규정은 미국 주헌법에서 주의 입법이 지방자치단체의 자치권 침해를 방지하기 위해서 두고 있던 입법제한규정을 모델로 하여 도입된 것이다. 그러나 현실적으로 일본 헌법 제95조에 따라 주민투표를 거쳐 제정된 지방자치특별법은 실질적인 의미에서의 지방자치특별법이 아니었다는 지적이 있다. 즉, 일본 헌법제95조는 특별법에 의한 자치권 침해 방지, 지방자치단체의 불평등한 취급 방지, 지방자치단체의 개성 존중, 지방행정에 있어서 주민의 의사 존중라는 취지 아래 규정된 것이나 형식적으로 제정된 지방자치특별법은 이러한 지방자치적 관점이 결여되어 있다는 것이다. 그러나 최근 일본에서 지방분권 개혁이 촉진되면서 일본 헌법 제95조의 지방자치특별법 규정을 적극적으로 활용함으로써 지방자치단체에 특유한 권한 부여가 가능하며, 다양한 제도실험이 가능하다는 견해가 등장하고 있다. 즉 1952년 이후 번거로운 입법제약을 회피하기 위하여 거의 사문화되어 왔던 일본 헌법 제95조에 근거하여 지방자치제도를 보다 정착시킬 수 있다는 측면에서 동 헌법규정에 대한 연구결과가 계속 등장하고 있다. 따라서 향후 일본 헌법 제95조가 일본의 지방분권 개혁과정과 지방자치제도의 발전에 미치는 영향에 주목하면서 우리나라의 지방자치제도의 발전에도 참고할필요가 있다. Of provisions on local autonomy system of the Japanese Constitution, there are referendums mandatory provisions of a special law on local government. In other words, the special laws that apply only to one local government as well as the decision of the Congress to get a majority in favor of the locals is finally being established prescribed by law. Article 95 of the Japanese Constitution sets these municipalities Special regulations will act as limits on legislative power of Parliament to prevent the infringement of the autonomy of the certain specific local government. Constitutional provisions relating to local government in Japan is that after World War II defeat in the introduction to the influence of the US Occupation Forces Command. Special provisions relating to local government will be introduced to the legislative restrictions that were placed in order to prevent violations of this careful legislative autonomy local governments in the United States Constitution as a model Recently in Japan, it is a leading opinion suggesting actively engaged with local authorities to establish special law provisions in the Constitution of Japan Article 95. The various institutional experiments that it is possible through the local government special law provisions. Article 95 of the Japanese Constitution Joe has been reluctant to interpret the purpose of avoiding the complex legislative restrictions. However, by applying the provisions of Article 95 and that can actively establish a local government system. In our country it is necessary to refer to the findings relating to the Japanese Constitution, Article 95 applies.
스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 위한 환경 데이터의 영향력 분석
임종태(Jongtae Lim),최지현(Jihyeon Choi),최환용(Hwanyong Choi),정상준(Sangjun Chung),이서희(Seoheui Lee),황현중(Hyunjung Hwang),RETITI DIOP EMANE Christopher,김윤아(Yuna Kim),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.7
최근 스마트 온실의 자동 제어가 중요하게 연구되고 있다. 스마트 온실의 자동 제어를 위해서는 최적의 환경을 정의하는 것이 중요하다. 하지만 스마트 온실 최적의 환경은 다양한 요인들에 의해 변경되기 때문에 이를 고려한 스마트 온실 제어 모델이 필요하다. 본 논문에서는 스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 위한 환경 데이터의 영향력 분석을 수행한다. 이를 위해 스마트 온실 자동 제어를 위한 스마트 온실 지능형 추론 플랫폼을 소개한다. 또한 기존 연구 분석을 통해 어떤 환경이 작물의 생장에 영향을 주는 요인으로 연구되었는지 분석한다. 분석된 내용을 바탕으로 스마트 온실 데이터와 기계학습 방법을 통해 작물 생장 예측 모델을 구축하고 각 환경에 대한 영향력을 평가한다. 평가 결과, 온도, 습도, CO₂가 중요한 환경 변수로 분석되었으며 시계열 학습 방법들이 모델을 생성하는데 유용함을 확인했다. Recently, an automatic control of smart greenhouses have been studied importantly. To automatic control of smart grreenhouses, it is important that the definition of the suitable environment for crop’s growth. However, suitable environment is changed according to various reason. So, we need to consider the various environmental data to design the smart greenhouse control model. In this paper, we analyze the influence of environmental data for the smart greenhouse intelligent inference platform. First, we introduce the smart greenhouse intelligent inference platform. In addition, we analyze the existing researches to derive the environmental data which is used to predict the crop’s growth. We construct crop’s growth prediction models and evaluate their influence based on the derived environmental data. As a result, temperature, humidity, and CO₂ were analyzed as important environmental variables, and it was confirmed that time series learning approaches were useful in constructing models.