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한국 개신교와 민족주의 -국가주의적 민족주의 대 민족대단결 민족주의
이병성 ( Lee¸ Byungsung ) 한국기독교사회윤리학회 2020 기독교사회윤리 Vol.48 No.-
이 논문은 개신교의 민족주의적 견해를 국가주의적 민족주의와 민족대단결 민족주의로 분류하여 비교 분석한다. 국가주의적 민족주의는 대한민국의 국가 이념인 자유민주주의에 의해 한반도가 통일되어야 한다는 입장이다. 이러한 입장에 서 있는 국가주의적 민족주의를 가장 열성적으로 지지한 시민사회 세력은 바로 개신교이다. 개신교의 국가주의적 민족주의적 견해로 한경직 목사와 1970년대의 한국기독교교회협의회의 입장을 분석한다. 민족대단결 민족주의는 1972년 발표된 7.4 남북공동성명의 “사상, 이념, 제도를 초월한 민족대단결” 원칙에 기반한 민족주의이다. 이 민족주의는 국가 이념을 뛰어넘어 민족이 대단결을 이루어야 한다는 입장이다. 기독교의 민족대단결 민족주의를 대표하는 입장은 1988년 한국기독교교회협의회가 발표한 <민족의 통일과 평화에 대한 한국기독교회 선언> 이다. 이 선언이 보여준 민족주의적 입장을 분석하고 이에 대한 보수적 기독교인들의 비판을 논의한다. This article compares and examines two Protestant views on nationalism in South Korea: State Nationalism and Great-National-Unity Nationalism. State nationalism is a position that the two Koreas should be unified through liberalism, a political ideology of the Republic of Korea. Korean Protestantism is the most enthusiastic supporter among civic sectors of state nationalism. This study analyzes views of the Rev. Kyung-Chick Han in his whole life and the National Council of Churches in Korea in the 1970s, both of whom held the position of state nationalism. Great-National-Unity nationalism is a position based on the principle of “Great-National-Unity,” a pillar of three principles of unification in The July 4 South-North Joint Communiqué declared in 1972, which states that “a great national unity as one people shall be sought first, transcending differences in ideas, ideologies, and systems.” The view that national unification should sought through “transcending” ideological differences was well presented in The Korean Churches’ Declaration on National Unification and Peace published by the National Council of Churches in Korea in 1988. This study analyzes the nationalistic view presented in the document and discusses conservative Korean Protestants’ critique of Great-National-Unity nationalism.
이병성(ByungSung Lee),전준철(JunChul Chun) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1
최근 질병을 예방하고 삶의 질을 높일 수 있고 정신적, 육체적인 삶의 조화를 통해 행복하고 건강한 삶을 추구하기 위하여 웰빙에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 비전기반의 환경에서 식탁의 음식을 인식하고 사용자의 섭취량을 계산하여 사용자에게 적절한 식단을 추천하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹캠으로부터 입력된 영상으로부터 템플릿매칭 알고리즘을 이용하여 접시의 이미지와 사용자의 수저에 부착된 마커를 추적하였다. 마커를 추적함으로 사용자의 칼로리 섭취량을 계산한 후, 적절한 식단을 추천하는 시스템을 제안한다.
전력 IoT 기반 모바일 설비 상태정보 검색 어플리케이션 개발
이해성(Haesung Lee),임한민(Hanmin Lim),이병성(Byungsung Lee) 대한전기학회 2022 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.7
사용자가 필요로 하는 수준의 특정 설비의 상태 별 정보가 해당 사용자가 원하는 시점에 제공될 수 있다면 엄청난 양의 IoT 데이터에서 필요로 하는 데이터를 찾아내어 선별하고 가공하기 위해 요구되는 비용이 발생하지 않고, 보다 정확도 높은 건전도 지수와 위험도 지수 도출이 가능하며 신뢰적인 설비 수명 관리가 가능할 것이다. 본 논문에서는 전력 IoT 환경에서 시도되지 않았던 설비 상태 기반의 정보검색 기법을 새롭게 제안하여 데이터 기반 배전 그리드 자산관리의 효율성을 높이고자 하였다. 제안하는 자산 상태 기반 정보검색 기법은 상태 태깅을 통해 상태 변화에 따른 자산 정보를 분류 저장하여 정보 소비자가 원하는 수준의 의미 있는 자산 상태 정보의 제공이 가능하기 때문에 이를 바탕으로 효과적인 자산관리 어플리케이션 개발이 가능하다.
EV 충전소의 일별 최대전력부하 예측을 위한 LSTM 신경망 모델
이해성 ( Haesung Lee ),이병성 ( Byungsung Lee ),안현 ( Hyun Ahn ) 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.5
국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다. As the electric vehicle (EV) market in South Korea grows, it is required to expand charging facilities to respond to rapidly increasing EV charging demand. In order to conduct a comprehensive facility planning, it is necessary to forecast future demand for electricity and systematically analyze the impact on the load capacity of facilities based on this. In this paper, we design and develop a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network model that predicts the daily peak electric load at each charging station using the EV charging data of KEPCO. First, we obtain refined data through data preprocessing and outlier removal. Next, our model is trained by extracting daily features per charging station and constructing a training set. Finally, our model is verified through performance analysis using a test set for each charging station type, and the limitations of our model are discussed.
배전 설비 상태추론 모델 성능 비교 시각화 알고리즘 개발
이해성(Haesung Lee),이병성(Byungsung Lee) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
기계학습 기반 배전 설비 상태추론을 통해 미래 설비 상태를 예측하여 설비 고장으로 인한 파급 정전을 사전에 방지하고, 적정 설비 투자액을 추정하여 설비 투자 정책 수립의 기초자료를 제공함으로써 불필요한경제적 투자를 방지할 수 있다. 그러나 개발된 상태추론모델의 현장 적용 신뢰성을 확보하고, 선로별 특성에 적합한 상태추론 모델 운영이 가능하기 위해서는 기계학습방법과 학습 데이터 구성이 다른 상태추론 모델 간 성능비교 검증이 반드시 선행되어야 한다. 본 논문에서는 기존에 고려되지 않았던 기계학습 기반 배전 설비 상태추론모델 간 성능 비교 시각화 알고리즘 개발하여, 배전 설비상태추론 모델 성능에 대한 객관성을 높이고, 선로별 특성에 적합한 예측성능을 보이는 상태추론 모델의 성능 개선 효과를 높이고자 하였다.