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- 저자 : 안지석 (검색결과 2 건)
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안지석 목원대학교 신학대학원 2009 국내석사
본장에서는 지금까지 살펴본 본회퍼의 교회론을 간략하게 요약하고 평가해 보고자 한다. Ⅰ장 서론에서는 현대신학에서 본회퍼의 위치와 본회퍼 사상 속에서 교회론의 위치, 그리고 본회퍼의 독특한 교회론 전개방법을 살펴보았다. 특별히 그의 사상에 있어서 교회론의 위치는 매우 중요하다. 그 이유는 그의 사상은 처음부터 끝까지 교회론과 기독론이 중심축을 이루고 있기 때문이고 그의 신학이 교회로 출발하여 교회로 끝마치기 때문이다. 교회는 세상이 그리스도 안에서 성취되는 장소이면서 동시에 그리스도가 세상에 형태를 취하는 장소이다. Ⅱ장에서 부터는 본론에 들어가 먼저 본회퍼의 생애와 활동, 그의 신학적 사상에 대하여 살펴보았다. 그의 살아 온 배경을 통하여 그가 어떠한 삶을 살았는지 왜 그런 사상을 가지고 활동하게 되었는지 알 수 있었다. Ⅲ장에서는 성도의 교제에 대한 배경을 살펴보았다. 여기서는 특히 본회퍼의 학문적 배경을 살폈는데 먼저 루터의 영향과 자유주의 신학의 스승들, 특히 하르낙, 제베르크, 트뢸취, 칼 홀 등의 영향, 나아가 바르트의 변증법적 신학의 영향이 그것들이었음을 살펴보았다. Ⅳ장에서는 교회의 사회 철학적-사회학적 고찰에 들어가서 먼저 그가 밝힌 인격개념과 공동체 개념을 연구하였다. 그에게 있어서 사회철학과 사회학, 그리고 교의학의 관계는 교의학이 일차적이요 사회철학과 사회학은 보조학문이었음을 밝혔고, 이어 기독교의 인격개념에 대하여서는 ‘구체적인 시간의 책임적 결단’과 ‘윤리적이고 사회적인 초월’을 강조한 인격적 특징을 주장하고 있음을 보았다. 본회퍼는 이어서 본래적 공동체에 반하여 우리가 경험하는 타락된 공동체를 말한다. 타락은 하나님과의 교제를 파괴하였는데 이때 ‘죄’는 개인적이면서도 동시에 전 인류적인 것으로 이해되며 여기에서 그리스도의 ‘대리행위’가 강조된다. 그리스도의 유일회적인 대리행위를 통해서 타락된 공동체는 다시 회복 할 수 있는 근거를 갖게 되며, 그 회복된 구체적인 형태의 공동체가 교회공동체임을 말하고 있다. Ⅴ장에서는 지금까지의 모든 논의를 기초로 하여 본회퍼의 독특한 교회론 전개를 살펴보았다. 그는 교회의 본질문제에 대한 이해를 새로운 출발점에서 시작한다. 즉, 교회본질에 대한 탐구는 사회학적 접근에 의해서가 아니라 철저하게 교의학적 방법을 따라 진행해야 한다는 것이다. 즉, 교회의 본질을 교회 내부에서 찾는 것인데 여기에서 그는 교회를 세 가지 형태로 이해한다. 첫째는 그리스도 안에서 그리스도를 통하여 실재화 된 교회인데 이는 하나님의 사랑의 계시에 근거한 교회를 말한다. 하나님은 그리스도 안에서 자신을 주셨는데 자신의 죽음과 부활을 통해 인간과의 교제를 회복하였고, 이때 인간과 인간 사이의 교제도 회복되었다. 둘째는 성령의 능력 안에 있는 교회이다. 성령은 공동체에 삼 중적 형태로 작용하는데 정신의 다양성, 정신의 공동체, 정신의 통일성이 그것이다. 정신의 다양성은 인간의 인격성이 보다 더 고차적인 교회의 전체성 속에서 결코 해소되지 않음을 보여준다. 각 개인은 개인으로서 고독에 빠지고 칭의와 성화를 경험하고, 성령과 그리스도를 소유한다. 정신의 공동체는 교회가 참된 사랑의 공동체임을 보여주는데 그 본질적 구조는 ‘더불어 있음’과 ‘서로 위함’으로 파악된다. 셋째는 본회퍼는 교회의 경험적 형태를 살피는데 인간의 죄 때문에 성령과 객관적 정신은 일치할 수 업지만 둘 사이의 연관성은 있을 수 있음을 말한다. 그는 경험적 교회의 사회적 형태와 기능에 대하여 예배하는 모임, 직무의 담지자로서의 성도의 교제, 예전행위의 사회적 의미, 영혼돌봄의 사회적 문제를 언급한다. 또한 절대적 복종, 즉 절대적 자유를 요구하는 하나님 말씀의 절대적 권위와 상대적 복종, 즉 상대적 자유를 요구하는 교회의 상대적 권위를 구별한다. 따라서 그는 교회의 상대적 권위에 대하여 반항할 수 있음을 말하지만, 이 반항은 오직 교회와 교회 속에 살아있는 말씀에 근거하여야 함을 말한다. 마지막으로 본회퍼는 교회와 종말론의 문제를 언급함으로 그의 『성도의 교제』를 맺는다. 그는 교회의 객관적 정신과 성령이 일치하고, 또한 종교적 공동체의 경험이 실제 교회의 경험이 되며, 교회의 집합 인격이 실제로 ‘공동체로서 존재하는 그리스도’가 되는 것은 종말에 가능하다고 말하며 이것이 오늘날의 교회 즉 성도의 교제의 희망이라고 정리한다. 결국 본회퍼에게 있어서 교회란 무엇인가? 라는 물음에 그에게 있어서 교회란 경험적 공동체를 이끄는 현실을 간과하는 종교적 공동체도 아니고, 카톨릭 교회에서처럼 객관적으로 신성화되는 존재도 아니며, 또는 단순히 죄와 죽음의 율법아래 놓여진 우연한 존재도 아니다. 교회는 그리스도 안에서 그리스도를 통하여 수립된 교회이며, ‘공동체로서 존재하는 그리스도’이다. 즉, 본회퍼는 교의학적인 개념들 속에 있는 사회적 영역을 부각시켰고, 이를 통해 교회 개념의 사회적 성격을 ‘공동체로서 존재하는 그리스도’라고 표현하고 있다. 교회는
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가속화된 3차원 자기공명분광영상 재구성을 위한 시계열 정보를 이용한 다계층 인공신경망에 대한 연구
자기공명분광영상 (Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging, MRSI)은 적은 양으로 존재하는 대사 물질 정보를 얻기 위해 높은 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 필요로 하고 이를 보장하기 위해서는 3차원으로 데이터를 획득해야 한다. MRSI 데이터를 3차원으로 얻게 되면 긴 획득시간이 소요되므로 환자에게 부담이 될 뿐만 아니라 환자의 움직임으로 인한 데이터 획득 오류가 발생할 수 있다. 따라서 3차원 MRSI 데이터를 획득할 때는 획득시간을 줄이는 기법이 필요하다. MRSI의 획득시간을 단축하기 위한 선행연구들로는 병렬영상기법의 GRAPPA (GeneRalized Auto-calibrating Partially Parallel Acquisition)와 인공신경망 등이 있다. GRAPPA의 경우 3차원 MRSI 데이터의 획득시간을 단축시키기 위해 3차원 GRAPPA 재구성 방법을 사용한 연구가 존재하지만, 인공신경망은 가속화된 2차원 MRSI 데이터만을 사용해 데이터 획득시간을 줄이는 재구성 방법이 연구되었다. 가속화된 2차원 MRSI 데이터 재구성을 위한 인공신경망에서는 입력층과 은닉층의 크기가 동일한 인공신경망을 사용하였고 임의로 신호 대 잡음비가 높은 일부분의 시계열 정보를 사용하여 재구성하였다. 하지만 인공신경망은 학습데이터의 개수에 의존적이므로 인공신경망의 학습에 유효한 시계열 정보량이 선택되어야 한다. 선택된 시계열 정보를 기반으로 세 위상 인코딩 방향으로 가속화된 3차원 MRSI 데이터를 재구성할 수 있는 인공신경망에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 최적의 시계열 정보량을 선택하는 알고리즘과 선택된 시계열 정보를 기반으로 3차원 MRSI 데이터 재구성을 위한 다계층 인공신경망을 제안하였다. 시계열 정보량 최적화 알고리즘의 성능 분석을 위해 동일한 공간계열 정보량과 서로 다른 시계열 정보량을 사용하여 재구성 성능을 비교하였다. 가속화된 3차원 MRSI 데이터 재구성을 위해 입출력층의 크기 및 은닉층 개수의 관계에 의해 은닉층의 크기가 결정되는 다계층 인공신경망을 제안하였고 입력층과 은닉층의 크기가 동일한 다층 인공신경망을 추가적으로 형성하여 은닉층 개수에 따른 재구성 성능을 확인하였다. 제안한 다계층 인공신경망과 3차원 GRAPPA 재구성 방법을 사용하여 공간계열과 시계열 정보량에 따른 가속화된 3차원 MRSI 데이터 재구성 결과를 비교하였다. 정량적인 평가방법은 평균제곱근오차 (Root mean square error, RMSE)와 피크면적비 (Peak area ratio, PAR)를 사용하였으며, 정성적인 평가방법으로는 MRSI 데이터 임의의 위치에서 각 알고리즘에 의해 재구성된 스펙트럼과 원본의 차이를 확인하였다. 제안된 시계열 정보량 최적화 알고리즘으로 선택된 시계열 정보량을 사용하여 재구성한 결과가 선행 연구에서 선택한 시계열 정보량을 사용하여 재구성한 결과보다 낮은 RMSE를 보였다. 또한 다계층 인공신경망이 은닉층 개수에 따라 다층 인공신경망보다 낮은 RMSE를 보였으며, 제안한 다계층 인공신경망은 은닉층의 개수가 3개일 때 가장 낮은 RMSE를 가졌다. 동일한 ACS 개수를 사용하여 3차원 MRSI 데이터를 재구성한 경우 제안한 다계층 인공신경망을 사용한 재구성 방법이 3차원 GRAPPA 재구성 방법보다 낮은 RMSE와 1에 가까운 PAR을 보였으며 스펙트럼에서도 3차원 GRAPPA 재구성 방법에 의해 재구성된 스펙트럼보다 원본에 가깝게 재구성된 것을 확인하였다. 제안한 다계층 인공신경망에서 하나의 시계열과 모든 공간 계열 정보량을 가진 ACS를 사용하여 재구성한 결과와 알고리즘을 통해 선택된 최적의 시계열과 모든 공간적 정보량의 5.3%에 해당하는 ACS를 사용하여 재구성한 결과가 큰 차이를 보이지 않았다. 본 연구에서는 제안한 인공신경망이 다른 재구성 방법보다 정량적 및 정성적 평가에서 우수함을 보였다. 최적의 시계열 정보량을 결정할 수 있는 알고리즘을 사용함으로써 적은 공간적 정보를 사용하더라도 성능에 큰 영향 없이 추가적인 시간적 이득을 취할 수 있다. 따라서 3차원 MRSI 데이터의 획득시간을 추가적으로 더 줄이기 위해, 제안한 시계열을 이용한 다계층 인공신경망 사용을 추천한다.
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