[특별 기고] 이종찬 광복회 회장이 바라본 ‘1948년 건국론’ 논쟁_“권력 빼앗겼다고 나라가 사라진 건 아니었다”

이종찬 중앙일보에스 2023 中央(月刊) Vol.2023 No.11

극소형 LED 패키지 개발의 문제점과 해결 방안

이종찬 대한산업경영학회 2019 산업융합연구 Vol.17 No.4

This paper presents several problems that can occur in the development of the ultra-compact LED package of less than 1.0mm and introduces the solution to them. In the existing mold structure, since the upper and lower core parts are integrated, various errors have occurred due to the roughness of EDM in the small model, which is a limiting factor in further reducing the mold size. As a countermeasure, the prefabricated model was presented in an earlier study to overcome the obstacles to the development of a ultra-compact LED package. 본 논문은 1mm 이하의 극소형 LED 패키지 개발 과정에서 발생할 수 있는 여러 문제점들을 제시하고 이에 대한 해결 방안을 소개한다. 기존의 금형 구조는 상하 코어부가 일체형으로 이루어져 극소형 모델의 경우 EDM(Electric Discharge Machining)의 마찰계수로 인해 다양한 오류가 발생하였고 금형의 크기를 더 줄이는데 한계 요소가 되었다. 이의 개선 방안으로 선행 연구에서 조립식 모델을 제시하여 극소형 LED 패키지 개발의 방해 요소를 극복하려 하였다. 본 논문에서는 제시된 모델에 대한 결과물을 산출하기 위한 전초 작업으로 시제품을 제작하는 중에 여러 가지 문제점이 발견되었는데 이에 대한 유형을 제시하고 해결 방안을 논한다. 그리고 같은 크기의 Lead Frame(L/F) 안에 2열 구조를 3열 구조로 배치함으로써 효율적인 생산을 고려한다. 실험 과정을 통해 제시한 해결 방안을 검증하고 시제품을 양산하기 위한 테스트를 행하여 양질의 제품을 생산할 수 있는지를 확인한다.

Limits of regulatory governance change in the post-developmental state: Korean telecommunications market restructurings from a comparative perspective

이종찬 서울대학교행정대학원 2016 Asian Journal of Political Science Vol.24 No.1

This study explains the limits of institutional transformation in Korea from the developmental state to a post-developmental state, in terms of regulatory institutions instead of developmental institutions. The Korean state has taken advantage of the government’s discretionary policy changes and power formed by both informal state institutions and informal policy networks, while the regulatory state has placed a special emphasis on social consensus as well as political support for changes of market institutions. New market rules and laws have also been inefficient and ineffective for fair market competition. Limits of regulatory governance change have occurred due to misalignments between informal regulatory institutions in the developmental state and formal regulatory institutions in the post-developmental state. State managers have created discretionary state intervention in policy implementation, politicized the roles of regulatory agencies, and brought ministry-type regulatory state institutions back in. The establishment of effective market institutions has failed due to informal market institutions (unfair and illegal market practices) that have interfered with the policy implementation of new formal market regulations.

황해 · 동중국해의 겨울철 취송 순환에 대하여: Part Ⅰ. 조류에 의한 저면 마찰력의 영향

이종찬,정경태,전기천,김창식 한국해양과학기술원 2003 Ocean and Polar Research Vol.25 No.3s

‘반일 종족주의’에 대처하는 우리의 자세 : 강성현 『탈진실의 시대, 역사부정을 묻는다』(푸른역사, 2020)

이종찬 영미문학연구회 2020 안과 밖 Vol.0 No.49

SVM과 딥러닝에서 불완전한 데이터를 처리하기 위한 알고리즘

이종찬 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.3

본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으 로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수 가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다. This paper introduces two different techniques for dealing with incomplete data and algorithms for learning this data. The first method is to process the incomplete data by assigning the missing value with equal probability that the missing variable can have, and learn this data with the SVM. This technique ensures that the higher the frequency of missing for any variable, the higher the entropy so that it is not selected in the decision tree. This method is characterized by ignoring all remaining information in the missing variable and assigning a new value. On the other hand, the new method is to calculate the entropy probability from the remaining information except the missing value and use it as an estimate of the missing variable. In other words, using a lot of information that is not lost from incomplete learning data to recover some missing information and learn using deep learning. These two methods measure performance by selecting one variable in turn from the training data and iteratively comparing the results of different measurements with varying proportions of data lost in the variable.

2,4-Diamino-7-phenyl-6-methythiopteridine 합성에 관한 연구

이종찬,박내정,김명웅 한국유화학회 1987 한국응용과학기술학회지 Vol.4 No.1

2,4,6-Triamino-5-nitrosopyrimidine was prepared using malononitrile and guanidine carbonate, and acetylated refluxing in acetic acid with acetic anhydride in order to activate the nitroso group for nucleophilic attack. Nucleophilic attack of phenylpyrimidium bromide on the nitroso group of 2,4,6-triacetamido-5-nitrosopyrimidine gave the intermediate, which lost pyrdidine to give the nitrone derivative. Addition of the methanethiol anion to nitrone gave 2,4-diacetamido-7-phenyl-6-methylthiopteridine which was hydrolyzed to give 2,4-diamino-7-phenyl-6-methylthiopteridine. Spectral data (IR, M.S, NMR) were provided to identify the reaction products during synthesis.

확장된 표현을 이용하는 분류 알고리즘

이종찬 한국융합학회 2017 한국융합학회논문지 Vol.8 No.2

인터넷을 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 데이터 센터에 가상 화와 분산 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 IT 자원을 구성해야 한다. 본 논문은 폭넓은 분야에서 새로운 훈련 데이터 가 언제라도 추가될 수 있고, 또한 언제라도 훈련 데이터에 새로운 속성이 추가될 수 있다는 문제에 특별히 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 기존 속성 집합들을 가지는 훈련 데이터로 생성된 규칙은 쓸모없게 된다. 더구나 새롭게 추가 된 데이터나 속성을 가지는 새로운 데이터는 기존 규칙과 결합될 수 없다. 본 논문은 이와 같은 경우를 자연스럽게 처리할 수 있는 보다 진보된 새 추론 엔진을 제안한다. 이 방법에서 기존의 데이터로 부터 생성된 규칙은 개선된 규칙을 생성하기 위한 새로운 데이터 집합과 결합될 수 있다. To efficiently provide cloud computing services to users over the Internet, IT resources must be configured in the data center based on virtualization and distributed computing technology. This paper focuses specifically on the problem that new training data can be added at any time in a wide range of fields, and new attributes can be added to training data at any time. In such a case, rule generated by the training data with the former attribute set can not be used. Moreover, the rule can not be combined with the new data set(with the newly added attributes). This paper proposes further development of the new inference engine that can handle the above case naturally. Rule generated from former data set can be combined with the new data set to form the refined rule.

예수 그리스도 안에서 영원한 생명 그리고 더 풍성한 삶을 위하여

이종찬 한국성서학연구소 2011 성서마당 : 한국교회를 위한 성경연구지 Vol.- No.99

The Market's Revolt in the Dilemma between Weak Market Capabilities and Weak State Capabilities : The Korean Case of Corporate Restucturing

이종찬 인하대학교 국제관계연구소 2005 Pacific Focus Vol.20 No.2

In the process of overcoming the economic crisis, Korea's liberal market reform had not meant the retreat of the state from the market by intervening in industrial and financial restructuring of liquidation, workouts, mergers, and business swaps. Despite this state intervention, the developmental state had shown the limits of state capacities in implementing the state‐led corporate restructuring in the wake of political democratization and economic liberalization. Therefore, this study will solve the puzzles of why the so‐called ‘strong’ state fell into the dilemma between weak market capabilities and weak state capacities, and particularly of how the government could overcome the dilemma in the process of Korean conglomerates' (Jaebols) restructuring in the economic crisis. That is, it will explain the myth of market‐led restructuring, the limits of state‐led corporate restructuring, and the emergence of market power in institutional arrangements both of weak market capabilities and of weak state capacities during the transitional period of democratic consolidation and market liberalization.