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Iago and Faustus: Director vs. Actor in the Play of ‘Will to Power'
조성원 한국중세근세영문학회 2003 고전·르네상스 영문학 Vol.12 No.2
조성원영국 르네상스 문학에서 말로우의 파우스트와 셰익스피어의 이아고는 서로 양반되는 두 가지 이미지를 공유한 대표적인 인물들이다. 중세 기독교적 윤리의 세계에서 바라보면 이들은 인간의 자만심(pride)을 내세워 신의 권위에 도전하다 추락한 부정적인 인물이지만, 르네상스 휴머니즘의 시각에서 본다면 이들은 단연 당시 사회의 새로운 정신을 이어받아 인간의지의 무한한 가능성을 실천하려한 ‘새로운 인간형’이기 때문이다. 그리고 후자적인 측면에서 파우스트와 이아고는 니체가 주장한 ‘권력에의 의지(Will to power)’를 몇 세기 앞서 문학적으로 재현하고 있는 인물이라고 할 수 있다. 이에 이 연구에서는 르네상스 시대가 산출해 낸 새로운 인간형으로서의 이아고와 파우스트가 보여 준 인간의지적 행동의 특징들을 비교적으로 살펴보고, 이를 바탕으로 각 인물의 성격과 비극적 몰락 사이에 어떠한 상관관계가 있는지를 논의한다. 결론적으로, 이아고와 파우스트는 연극이라는 상징적인 공간을 통하여 ‘인간의지’의 세계를 실현하고자 하였다는 점에서는 동일하지만 그 세계를 실현하는 과정에 있어서는 상당한 차이점을 보인다. 이아고의 경우는 작가적 독자성과 창의력을 갖춘 연출가적인 면모가 돋보이는 반면 파우스트의 경우는 마법의 노예가 되어 메피스토필리스라는 연출가의 말에 따라 수동적으로 움직이는 배우적인 면모가 강한데, 이러한 행동의 차이는 끝까지 자신의 의지를 굽히지 않은 이아고와 후회 속에 자신의 생을 마감하는 파우스트가 대비되는 두 작품의 결말과 밀접한 관련을 지닌다.
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Iris Recognition Based on a Shift-Invariant Wavelet Transform
조성원,Haemin Kim 한국지능시스템학회 2004 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.4 No.3
This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize.each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.
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조성원 한국사회안전 범죄정보학회 2023 한국범죄정보연구 Vol.9 No.2
본 논문은 국내 시계열 자료를 사용하여 실업률과 범죄율 사이의 인과관계를 분석하였다. 1990년부터 2020년까지의 연간 자료를 활용하여 실업률에서 강력, 절도, 폭력 및 지능범죄율로의 Granger 인과성이 존재하는지 검정하였다. Granger 인과성 검정에 앞서 단위근 검정과 공적분 검정을 통해 변수들의 시계열 특성을 점검하고 오차수정모형을 설정하여 실업률과 주요 범죄율 간의 인과관계를 분석하였다. 오차 수정모형의 추정 결과에 근거하여 Granger 인과성을 검정한 결과, 단기적으로 실업률에서 절도, 폭력, 지능범죄율로의 유의한 인과관계가 발견되었다. 실업률과 절도범죄율 사이에는 유의한 장기적 인과관계도 존재하는 것으로 나타났다. 한편, 실업률과 강력범죄율 사이에는 장단기 모두에서 인과관계가 유의하지 않았다. 본 논문의 이러한 분석 결과는 실업률이 강력범죄와는 연관성이 적지만, 절도, 폭력 및 지능 범죄에는 장단기적으로 유의한 영향을 미칠 수 있으며, 이들 범죄율을 예측하는데 실업률 자료가 유용한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다. This paper analyzes causal relationship between unemployment rate and crime rate using time series data of Korea. Annual data from 1990 to 2020 are used to test the presence of Granger causality from unemployment rate to the crime rates of violent, theft, assault, and intelligence crimes. Prior to conducting Granger causality test, time series properties of the variables are examined by unit root and cointegration tests, and an error correction model is constructed to study the causal relationship between unemployment rate and crime rates of major crimes. Granger causality test based on the estimation results of the error correction model found that a significant short-run causality running from unemployment rate to crime rates of theft, assault and intelligence crimes. There also exists significant long-run causality between unemployment rate and theft crime rate. However, causality between unemployment rate and violent crime rate was not significant both in the short-run and the long-run. Empirical result of this paper implies that although unemployment is not related to violent crimes it could have significant effect on crime rates of theft, assault and intelligence crimes in both the short-run and the long-run, and unemployment rate data could provide useful information in forecasting crime rates of these crimes.
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