언어와 자아와의 관계연구

한수환 광신대학교 2007 光神論壇 Vol.16 No.-

인간은 다른 피조물과 달리 문장(Satz)을 가진 말을 하고 있고 또한 그 말을 만들 수 있고 그것을 표현할 수 있다. 단순한 발성으로 표현하는 동물과 달리 인간만이 유일하게 자신의 내적인 의도와 영적인 요구들을 문장으로 형성할 수 있고 또한 그것을 언어로 가져올 수 있다 . 우리가 인간과 동물의 근본적인 차이를 생각해 본다면 인간은 언어를 가지고 있고 동물은 그렇지 않다는 점에서 이다. 물론 동물도 자신의 주변에서 일어나는 환경의 요구에 반응하며 자신의 본능적인 충동이나 생물학적인 요구를 소리로 나타낼 수 있다. 그러나 그들은 자신의 내면의 생명을 문장으로 가져올 수 없고 또한 그것을 특정의 언어로 표현할 수 없다. 왜냐하면 그들은 근본적으로 "타자"를 가지지 못하기 때문이다. 결과적으로 그들에게서 인격적이고 영적인 대화적 삶을 기대하기가 어려워 진다 . 그러나 인간은 타인과 언어로 대화 할 수 있고 그 가운데서 자신의 내적인 삶을 언어로 상대에게 고지할수 있다. 과연 어떤 근거로 인간은 그렇게 할 수 있는가? 그 근거가 만약 언어에 있다면 언어는 어떤 의미를 가지는가? 이 질문에 대한 적절한 답을 에브너의 신학적 인간학의 도움으로 찾을 수 있겠다. 에브너의 인간학 혹은 언어철학은 언어와 인간의 자아와의 영적인 관계에 집중되어 있는데 본 소고에서는 그의 인격주의적-인간학적 입장의 도움으로 답을 찾고 그기에 대해 신학적으로 조명하려 한다.

Bayesian Nonlinear Blind Channel Equalizer based on Gaussian Weighted MFCM

한수환,박성대,이종극 한국멀티미디어학회 2008 멀티미디어학회논문지 Vol.11 No.12

In this study, a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian weights (MFCM_GW) is presented for the problem of nonlinear blind channel equalization. The proposed algorithm searches for the optimal channel output states of a nonlinear channel based on received symbols. In contrast to conventional Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in this method. In the search procedure, all possible sets of desired channel states are constructed by considering the combinations of estimated channel output states. The set of desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness is selected and updated by using the Gaussian weights. After this procedure, the Bayesian equalizer with the final desired states is implemented to reconstruct transmitted symbols. The performance of the proposed method is compared with those of a simplex genetic algorithm (GA), a hybrid genetic algorithm (GA merged with simulated annealing (SA):GASA), and a previously developed version of MFCM. In particular, a relatively high accuracy and a fast search speed have been observed.

논문 : Fourier변환과 신경망 회로를 이용한 서명검증 시스템에 관한 연구

한수환 關東大學校 産業技術開發硏究所 1995 산업기술논문집 Vol.- No.10

레귤러라이제이션 기반 개선된 밀도 무관 퍼지 클러스터링

한수환,허경용,Han, Soowhan,Heo, Gyeongyong 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.1

FCM(Fuzzy C-Means)으로 대표되는 퍼지 클러스터링은 간단하면서도 효율적인 클러스터링 방법이지만, FCM에서 사용하는 목적 함수에서는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미치도록 함으로써 클러스터 사이의 밀도 차에 의해 클러스터링 결과에 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 밀도 문제를 완화하는 방법의 하나로 FCM의 목적 함수에 밀도 차이를 보정할 수 있는 항을 추가한 EDI-FCM(Extended Density-Independent FCM)이 있다. 이 논문에서는 레귤러라이제이션을 이용하여 EDI-FCM을 보완한 Regularized EDI-FCM을 제안한다. 레귤러라이제이션은 해공간을 평탄화하고 잡음 민감성을 줄이기 위해 흔히 사용되는 방법으로, 클러스터링에서는 특정 클러스터가 클러스터링 결과에 미치는 영향을 줄이는 역할을 한다. 제안하는 방법은 FCM이나 EDI-FCM과 비교했을 때 실제 클러스터 중심에 빠르고 정확하게 수렴한다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다. Fuzzy clustering, represented by FCM(Fuzzy C-Means), is a simple and efficient clustering method. However, the object function in FCM makes clusters affect clustering results proportional to the density of clusters, which can distort clustering results due to density difference between clusters. One method to alleviate this density problem is EDI-FCM(Extended Density-Independent FCM), which adds additional terms to the objective function of FCM to compensate for the density difference. In this paper, proposed is an enhanced EDI-FCM using regularization, Regularized EDI-FCM. Regularization is commonly used to make a solution space smooth and an algorithm noise insensitive. In clustering, regularization can reduce the effect of a high-density cluster on clustering results. The proposed method converges quickly and accurately to real centers when compared with FCM and EDI-FCM, which can be verified with experimental results.

Gaussian Weighted CFCM for Blind Equalization of Linear/Nonlinear Channel

한수환 한국융합신호처리학회 2013 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.14 No.3

The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.

어그스틴의 사랑의 개념에 대한 개혁주의적인 비판

한수환 광신대학교 2008 光神論壇 Vol.17 No.-

기독교가 사랑의 종교라는 사실에 이의를 가지는 자는 많지 않을 것이다 그만큼 기독교와 사랑의 관계는 처음부터 서로 멜 수 없는 관계이다. 그럼에도 불구하고 만약 누가 “사랑”을 기독교의 본질이라고 주장한다면 이 주장을 신학적으로 숙고해 볼 필요성을 느끼게 된다 . 왜냐하면 사용하는 사람마다 다양한 선이해를 가지고 그 말을 사용하고 있기 때문이다. 성경은 분명 사랑을 제시하고 있다. 그렇지만 그 사랑이 어떤 내용을 가진 사랑인가를 신학적으로 충분히 검토할 필요는 있다. 사실 기독교를 사랑의 종교로 만든 이는 성경이나 복음서 기자들이기 보다는 어그스틴이라고 할 수 있는데 지금 우리가 생각하는 사랑의 이해에는 성경적인 아가페로서 사랑의 개념이기 보다는 어그스틴의 철학에 기초한 사랑일 수 있기 때문이다 . 어그스틴은 신학의 대가가 분명하다. 제베르크(R. Seeberg)의 말대로 “어그스틴 없이는 가톨릭 교회와 중세의 문화를 생각할 수 없고 그가 없이는 종교개혁과 현대의 역사관 또한 생각할 수 조차 없다”는 말이 타당하다 그럼에도 불구하고 그의 사랑의 이해는 기독교의 아가페를 곡해시켰다는 주장도 있다 . 본 소고에서는 기독쿄의 사랑이 어그스틴에게와서 어떤 사랑으로 곡해되었는지를 살펴보면서 그것을 개혁주의 입장에 서 검토할 것이다.

F. Ebner에 있어서 말씀과 실재성의 문제(Ⅱ)

한수환 광신대학교 출판부 2005 光神論壇 Vol.14 No.-

에브너는 “나라는 존재”가 오로지 “상대”의 실재성에서 의식되고 발견된다는 전제로 실재성의 문제를 해명한다. 실재성이란 생명의 문제이기 때문에 인간의 인식이론적인 관계에서는 파악될 수 없다. 파악된다 하더라도 그것은 실재성 상실의 표현인 이상 (Ideal)이다. “이상”은 관념주의의 종말과 한계를 드러내는 결과이며 그것은 인식을 “상대”에서 출발하는 것이 아니라 “사유하는 나”에서 출발하여 필연적으로 맺게 되는 결과인 것을 지적한다. 관념주의의 “이상”을 에브너는 정신의 병으로 간주하기도 한다. 인간이 실재성을 주관-객관의 관계에서 파악하려는 한 실재성은 하나의 “사물” 개념으로 파악되고 거기에는 항상 “나”의 상실이 있을뿐이기 때문이다.

C. 융의 "자기"와 F. 에브너의 "너"에 대한 관계 소고

한수환 광신대학교 2009 光神論壇 Vol.18 No.-

구약성경에서 하나님이 자신의 형상으로 인간을 창조하셨다고 기록하고 있다. 기독교 신앙고백도 이 사실을 고백한다. 그러나 현대의 세분화된 학문적 사고에 동화되어 살아가는 현대인들에게 이런 가르침이 신학적,혹은 나아가서 학문의 객관적 설명 없이 단순하게 주관적으로 선포되면 자칫 동화나 신화처럼 들려서 저항감을 느끼게 한다.

현대기술에 대한 하이데거(M. Heidegger)의 이해와 평가

한수환 전남대학교 종교문화연구소 2019 종교문화학보 Vol.16 No.1

하이데거의 이론에 의하면 현대 기술은 존재상실과 특히 서구 형이상학적 역사 과정에서 인간의 삶의 의미를 잃는 것과 직접 관련이 있다. 현대기술은 이미 현대인의 종교가 되었다. 그 종교의 신은 현대기술로 창조된 신이다. 현대인은 더 이상 고전적 의미에서 ‘도구를 만드는 인간’이 아니라 새로운 형태의 패러다임을 제시하는 ‘도구적 인간’이 되었다. 존재의 상실은 인간의 삶의 의미가 존재의 빛과 직접적으로 그리고 필연적으로 관련되기 때문에 인간의 실재성의 상실을 의미한다. 니체의 ‘신의 죽음’은 현대사회와 관련한 허무주의적 아이디어일 뿐만 아니라 서구 형이상학적 역사의 결론 혹은 종결에 대한 선언이고 동시에 새로운 기술로 등장하는 현대기술의 진입과 관련이 있다. 코기토로서의 인간의 형이상학적 주관은 인간 삶의 의미를 공급하는 존재의 빛을 숨긴다. 사고하는 주관으로서 인간의 이성은 항상 존재의 의미를 존재로부터 받아야 하지만 현대기술은 기술의 본래의 의미를 상실하였고 그로인해 현대인의 삶의 의미를 잃게 하였다. 현대기술은 필연적으로 현대인의 영성을 운명처럼 지배하지만 그렇다고 결코 인간의 이성에 의해 극복될 수 없으며 어쩌면 인간에게 피할 수 없는 운명이 되었다.

선형 예측 계수와 Fuzzy ARTMAP을 이용한 심전도 패턴 인식

韓洙桓 관동대학교 1995 關大論文集 Vol.23 No.1

I have investigated the QRs complex, extracted from ECG electrocardiogram data, using fuzzy ARTMAP(adaptive resonance theory mapping) to classify cardiacqr arrhythmias. The ECG signals used for the purpose of evaluation in this study were taken from the MIT/BIH arrhythmia database. Two different conditions have been analyzed, normal and the abnormal PVC(prematrure ventricular con traction). Based on the MIT/BIH database annotations, cardiac beats for normal and abnormal QRS complexes were extracted, scaled, and Hamming windowed, after bandpass filtering, to yield a sequence of 100 samples for each QRS segment. From this sequence, two LPG(linear predictive coding) coefficients were generated using the Burg's maximum entropy method. The two LPG coefficients, along with the mean-square value of the QRS complex segment, were utilized as fratures of each condition. Using these three time series parameters, the fuzzy ARTMAP neural network was trained and tested for the classification of normal and abnormal PVC conditions. The test results show that the fuzzy ARTMAP neural network can classify cardiac arrhythmias with greater than 99% specificity, and 97% sensitivity.