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기획논문 : 역사 속의 고령과 고령 사람들 ; 김상덕(金尙德)의 독립운동
김희곤 ( Hee Gon Kim ) 경북대학교 퇴계연구소 2008 퇴계학과 유교문화 Vol.42 No.-
김상덕은 경북 고령군 출신 독립운동가이다. 그는 27년이라는 긴 기간 동안 독립운동을 벌였지만, 그에 대한 연구논문은 한 편도 나오지 않았다. 그의 활동 성향이 온건한 때문이기도 하지만, 한국전쟁 당시 북으로 끌려간 때문이기도 하다. 1919년 동경에서 일어난 2ㆍ8독립선언은 그가 처음으로 참가한 독립운동이었다. 그는 이 선언에 앞장선 주역 11명 가운데 한 사람이었고, 이로 말미암아 그는 1년 동안 감옥에서 지냈다. 1920년 3월 그는 중국 상해로 망명하여 대한민국임시정부에 참가했다. 그곳에서 임시의정원 의원으로 활약하는 한편, 1922년 1월에는 모스크바에서 열린 극동민족대회에 한국 대표 56명 가운데 한 사람으로 참가하였다. 1923년 그는 상해에서 국민대표회의에 경북지역 대표로 참가하였다. 이어서 다음 해에는 상해청년동맹회를 조직하는 데 앞장섰다. 이는 당시 상해지역을 중심으로 형성된 독립운동 조직 가운데 가장 강력한 성격을 지녔다. 그는 여기에서 공산주의자로 변신하였다. 1926년 그는 만주로 활동무대를 옮겼다. 조선공산당 만주총국의 지방 대표가 되어 농민들을 모아 항일투쟁을 펼쳐 나갔다. 한편 그는 안동을 비롯한 경상북도 출신 독립운동가들과 밀접한 관계를 갖고 활동했다. 김동삼ㆍ김원식ㆍ김응섭ㆍ윤자영이 대표적인 인물이었다. 이들과 함께 그는 1920년대 후반에 좌우합작운동에도 앞장섰다. 1930년대에 들면서 그는 활동무대를 다시 중국 내륙으로 옮겼다. 남경에 도착한 그는 얼마 뒤에 김원봉이 이끌던 조선민족혁명당에 합류하여 중앙집행위원으로 활약했다. 1940년대에는 충칭에서 대한민국임시정부에 합류하여 의원으로서 활약했고, 1945년 11월 문화부장이 되어 김구 주석, 김규식 부주석 등과 함께 제1진의 한 사람으로서 귀국했다. 김상덕의 항일투쟁에서 두 가지 성향을 보였다. 하나는 대개 온건하고 융화적이라는 사실인데, 따라서 그의 투쟁 경력은 격정적이라기보다는 타협적이고 설득력을 갖추었다. 다른 하나는 그가 계급해방보다는 민족해방에 무게를 더 두고 있던 ‘민족좌파’였다는 점이다. 그가 1924년부터 공산주의를 받아들였지만, 결코 좌우갈등에 참가하지 않고 줄곧 좌우 합작을 도모하는 데 앞장서는 특성을 보여준 이유가 거기에 있었다. Kim Sang-Duk was liberator from Go-Ryung of Gyung-Buk Province. Even though he has devoted 27 years for liberation movement, there were no thesis about him. Not even one. That may be because of his moderate type of liberation movement. However, being pulled along by force to North Korea in Korean War would be the main reason for his obscurity. 2ㆍ8 Independence Declaration in 1919, Tokyo, was the first liberation movement that he took a part in. He was one of 11 top-contenders, and that made him stay in jail for 1 year. In March of 1920, he went to Shanghai, China for exile and joined Korea Provisional Government(K.P.G). He worked as a congressman and also took part in 56 Korea representatives in Far-east National Meeting, held in Moscow in January of 1922. In 1923, he participated in People’s Representative Meeting held in Shanghai as the representative of Northen Gyung-Buk Province. In the next year, he played a big part in organizing Shanghai Youth Union. This organization had a greatest impact among liberation movements around Shanghai area. At this point, he became a communist. He moved his stage to Manchuria in 1926. He became a regional representative of Manchuria branch of Korea Communist Party and gathered inhabitants to carry on liberation action. In the mean time, he had close relationship with liberators of Gyung-Buk Province, including Andong. Kim Dong-Sam, Kim Won-Sik, Kim Eung-Sup, Yun Ja-Young. All together, they played a big part in Merging Movement of Left and Right wing, in late 1920s. He came back to China as 1930s started. After arriving in Nanjing, he joined Korea National Revolution Party, led by Kim Won-Bong, as a central executive. He joined K.P.G in Chungching and worked as a congressman in 1940s, and came back to Korea as minister of culture with Kim-Gu, Kim Gyu-Sik in November of 1945. Kim Sang-Duk showed two features. First is that he’s moderate and deliquescent. Therefore, his action is more compromising and persuasive than passionate. Second is that he was a ‘national leftist’, who focused on liberation of nation more than class. Even though he accepted communism since 1924, he never participated in conflict of left and right wing, and always focused on merging both of them. This shows that he wasn’t an extreme communist.
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비디오 감시 시스템을 위한 멀티코어 프로세서 기반의 병렬 SVM
김희곤,이성주,정용화,박대희,이한성,Kim, Hee-Gon,Lee, Sung-Ju,Chung, Yong-Wha,Park, Dai-Hee,Lee, Han-Sung 한국정보보호학회 2011 정보보호학회논문지 Vol.21 No.6
최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다. Recent intelligent video surveillance system asks for development of more advanced technology for analysis and recognition of video data. Especially, machine learning algorithm such as Support Vector Machine (SVM) is used in order to recognize objects in video. Because SVM training demands massive amount of computation, parallel processing technique is necessary to reduce the execution time effectively. In this paper, we propose a parallel processing method of SVM training with a multi-core processor. The results of parallel SVM on a 4-core processor show that our proposed method can reduce the execution time of the sequential training by a factor of 2.5.
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