서애 류성룡의 양명학 이해에 보이는 ‘양면성’ 해명 시론 - ‘尊德性’ vs ‘道問學’ 문제를 매개로

최재목 ( Choi Jae-mok ) 서애학회 2022 서애연구 Vol.6 No.-

이 논문은 ‘존덕성(尊德性)’과 ‘도문학(道問學)’ 문제를 매개로 서애 류성룡의 양명학 이해에 보이는 ‘양면성’ 해명을 위한 시론이다. 종래의 연구에서 류성룡이 한편으로는 양명학을 ‘긍정’하고 다른 한편으로는 양명학을 ‘부정’하는 상반된 이해를 두고 논란이 일어 왔다. 이 논문에서는 류성룡에게 왜 이러한 문제가 야기되는지 그가 이해한 <주자학의 ‘도문학’ 경향>과 <양명학의 ‘존덕성 경향>을 대비해보는 식으로 살펴보았다. 그 결과 다음과 같은 결론에 이르렀다. 첫째, 류성룡은 존덕성, 도문학 어느 한쪽에만 치우치지 말 것을 강조한다. 그 근거는 『중용』의 ‘덕성을 높이고, 묻고 배움에 말미암는다[尊德性而道問學]’라는 구절이다. 둘째, 존덕성과 도문학은 불가분의 관계이지만, 존덕성이 본질이고 도문학은 그 실현을 위해 수반되는 것임을 분명히 한다. 존덕성은 공부의 기초이자 방향성(=아젠다)이고, 도문학은 그 존덕성을 위한 실제적 로드맵으로 이해한다. 즉 류성룡은 『중용』에서 하필 ‘묻고 배움에 말미암고, 덕성을 높인다’라 하지 않은 점에 주목하고, ‘덕성을 높이고, 묻고 배움에 말미암는다’라고 말한 점을 그대로 수용한다. 그래서 ‘존덕성’(ⓐ)에 근본을 두고 ‘도문학’(ⓑ)을 실행하는 방법을 취한다. ⓐ와 ⓑ가 서로 연결되어 있어 둘 다 중시되어야 하나, ⓐ는 공부의 기초이자 방향성(아젠다)이고, ⓑ는 (존덕성을 실현하기 위한) 현실 경험 세계의 로드맵으로 이해한다. 존덕성=도문학(ⓐ=ⓑ)이 아니라 도문학이 존덕성에 포함되는(ⓐ⊃ⓑ) 관계이다. 셋째, 류성룡은 ‘존덕성’을 중시하는 ‘심학’에 중심을 둔다. 이를 토대로 ‘격물치지’를 내용으로 하는 ‘도문학’이 동시에 수반되어야 함을 강조한다. 존덕성, 도문학에 선후 관계는 있지만 양자는 상호보완적으로 불가분의 관계임이 명시한다. 이렇게 류성룡이 존덕성, 도문학의 위상을 이해하는 방식이 곧 양명학과 주자학을 이해하는 태도로도 연결되고 있다. 그래서 류성룡은 양명학은 주자학의 ‘격물치지’ 같은 도문학적 측면에 소홀하고, 주자학은 양명학의 ‘치양지’ 같은 존덕성적 측면에 소홀하다는 식으로 논의를 이끌게 된다. 이 점이 바로 류성룡의 양명학 이해에서 ‘양면성’을 드러내는 요인이라고 하겠다. This article attempts to resolve the problem of duality in Ryu Seong-ryong’s approaches to Yangming Learning by addressing the classic tension between “honoring the moral nature (zun dexing)” and “following the path of inquiry and study (dao wenxue).” Scholarship to date has shown that Ryu Seong-ryong endorsed Yangmin Learning on the one hand, and denied its legitimacy on the other. With regard to this problem, this article explains that it arose from the classic tension between Zhu Xi’s emphasis on “following the path of inquiry and study” and Wang Yangming’s emphasis on “honoring the moral nature.” This article argues the following points. First, Ryu Seong-yong emphasizes the balance between “honoring the moral nature” and “following the path of inquiry and study” referring to its locus classicus in the Doctrine of the Mean. Second, Ryu Seong-ryong makes it clear that, although inseparable, “honoring the moral nature” should be primary, and “following the path of inquiry and study” should be considered secondary as the practical method of honoring the moral nature. “Honoring the moral nature” is the purpose of learning and, therefore, sets the direction of moral self-cultivation; “following the path of inquiry and study” is the practical road map for “honoring the moral nature.” Ryu Seong-ryong heads the sequence in which the two are state in the Doctrine of the Mean: “honoring the moral nature(ⓐ) and following the path of inquiry and study(ⓑ)” instead of vice versa. In this view, Ryu arguest that the former should be the basis on which the latter could be achieved. ⓐ sets the direction of learning and its ultimate goals, and ⓑ is the road map of the empirical world one should follow ⓐ=ⓑ but as ⓐ⊃ⓑ. Third, Ryu takes seriously the Learning of the Mind which emphasizes “honoring the moral nature.” Based on such premise, Ryu also emphasizes “following the path of inquiry and study” which begins with the investigation of things. In this regard, honoring the moral nature precedes following the path of inquiry and study; however, in fact, the two are inseparable. In this way, Ryu Seong-ryong understands the relation between Zhuzi Learning and Yangming Learning. Speaking of Zhuzi Learning, Ryu points out its weakness in terms of “honoring the moral nature”; speaking of Yangming Learning, he points out its neglect of “following the path of inquiry and study.” In this way, this article explains the apparent duality of Ryu’s approaches to Yangming Learning.

목표지향적 강화학습 시스템

이창훈 한국인터넷방송통신학회 2010 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.10 No.5

강화학습(reinforcement learning)은 동적 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 그러므로 동적 환경에서 -학습과 -학습과 같은 강화학습 방법들은 전통적인 통계적 학습 방법보다 더 빠르게 학습을 할 수 있다. 그러나 제안된 대부분의 강화학습 알고리즘들은 학습을 수행하는 에이전트(agent)가 목표 상태에 도달하였을 때만 강화 값(reinforcement value)이 주어지기 때무에 최적 해에 매우 늦게 수렴한다. 본 논문에서는 미로 환경(maze environment)에서 최단 경로를 빠르게 찾을 수 있는 강화학습 방법(GORLS : Goal-Directed Reinforcement Learning System)을 제안하였다. GDRLS 미로 환경에서 최단 경로가 될 수 있는 후보 상태들을 선택한다. 그리고 나서 최단 경로를 탐색하기 위해 후보 상태들을 학습한다. 실험을 통해, GDRLS는 미로 환경에서 -학습과 -학습보다 더 빠르게 최단 경로를 탐색할 수 있음을 알 수 있다. Reinforcement learning performs learning through interacting with trial-and-error in dynamic environment. Therefore, in dynamic environment, reinforcement learning method like -learning and -learning are faster in learning than the conventional stochastic learning method. However, because many of the proposed reinforcement learning algorithms are given the reinforcement value only when the learning agent has reached its goal state, most of the reinforcement algorithms converge to the optimal solution too slowly. In this paper, we present GDRLS algorithm for finding the shortest path faster in a maze environment. GDRLS is select the candidate states that can guide the shortest path in maze environment , and learn only the candidate states to find the shortest path. Through experiments, we can see that GDRLS can search the shortest path faster than -learning and -learning in maze environment

Development of a Multi-criteria Pedestrian Pathfinding Algorithm by Perceptron Learning

Kyeonah Yu(유견아),Chojung Lee(이초정),Inyoung Cho(조인영) 한국컴퓨터정보학회 2017 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.22 No.12

Pathfinding for pedestrians provided by various navigation programs is based on a shortest path search algorithm. There is no big difference in their guide results, which makes the path quality more important. Multiple criteria should be included in the search cost to calculate the path quality, which is called a multi-criteria pathfinding. In this paper we propose a user adaptive pathfinding algorithm in which the cost function for a multi-criteria pathfinding is defined as a weighted sum of multiple criteria and the weights are learned automatically by Perceptron learning. Weight learning is implemented in two ways: short-term weight learning that reflects weight changes in real time as the user moves and long-term weight learning that updates the weights by the average value of the entire path after completing the movement. We use the weight update method with momentum for long-term weight learning, so that learning speed is improved and the learned weight can be stabilized. The proposed method is implemented as an app and is applied to various movement situations. The results show that customized pathfinding based on user preference can be obtained.

자율주행차량의 주차를 위한 딥러닝 기반 주차경로계획 수립연구

김지환,김주영 한국ITS학회 2024 한국ITS학회논문지 Vol.23 No.4

자율주차의 요소 중 하나인 경로계획(Path-planning)을 제안한다. 실제 주차장을 참고하여 수 직주차와 수평주차로 주차장의 차로 너비, 주차 공간의 너비, 길이 등 주차장 구조와 주차 환경 을 다양하게 설정한다. 출발점와 도착지점 등 각도와 환경을 다양하게 설정하여 경로데이터를 수집하고 수집한 데이터를 Deep Learning model에 넣어 학습시켜 자동주차경로계획 모델을 제 안한다. 분석결과, 기 알고리즘(Hybrid A-star, Reeds-Shepp Curve)과 딥러닝 모델 모두 장애물에 충돌하지 않고 비슷한 경로를 생성하지만, 거리와 소모시간이 각각 0.59%, 0.61% 감소하여 효 율적인 경로가 생성되었다. 또한, Switching point도 1.3개에서 1.2개로 감소하여 직진과 후진을 최대한으로 줄여 운전자의 피로를 줄일 수 있을거라 생각된다. 마지막으로 경로생성시간은 42.76% 감소하여 효율적이고 신속한 경로생성이 가능하여 향후 자율주행 중 자율주차의 경로 계획생성에 활용될 수 있으며, 차량작도에 따라 이동하는 주차로봇의 경로생성에도 활용될 수 있을 것으로 보인다. Several studies have focused on developing the safest and most efficient path from the current location to the available parking area for vehicles entering a parking lot. In the present study, the parking lot structure and parking environment such as the lane width, width, and length of the parking space, were vaired by referring to the actual parking lot with vertical and horizontal parking. An automatic parking path planning model was proposed by collecting path data by various setting angles and environments such as a starting point and an arrival point, by putting the collected data into a deep learning model. The existing algorithm(Hybrid A-star, Reeds-Shepp Curve) and the deep learning model generate similar paths without colliding with obstacles. The distance and the consumption time were reduced by 0.59% and 0.61%, respectively, resulting in more efficient paths. The switching point could be decreased from 1.3 to 1.2 to reduce driver fatigue by maximizing straight and backward movement. Finally, the path generation time is reduced by 42.76%, enabling efficient and rapid path generation, which can be used to create a path plan for autonomous parking during autonomous driving in the future, and it is expected to be used to create a path for parking robots that move according to vehicle construction.

Impact of Career Path-Related Education on Learning Self and Career Efficacy: A Performance Analysis of Content-Related Vocational Education Considering Student PROTECTION

Minchul Kim,Junghye Fran Choi J-INSTITUTE 2021 Protection Convergence Vol.6 No.4

Purpose: This study seeks to examine whether the students who experience difficult vocational curricula can form a healthy vocational mindset and career efficacy based on teachers’ support and career path-related counseling. Moreover, it aims to determine whether students undergoing the vocational education consignment course do, in fact, take up a related career. Method: A total of 624 senior students participated at Ahyeon Industrial Information School. The questionnaire survey was conducted twice. A total of four questions regarding career path counseling were asked, to be scored on a 6-point scale; a total of six questions regarding teachers’ support and another four regard-ing the learning self were asked, both scored on a 5-point scale; and four questions were asked about career efficacy, to be scored on a 4-point scale. Results: According to the results of the statistical model based on the social cognitive theory, career path counseling and teachers’ support, which correspond to environmen-tal factors, seem to influence the formation of the learning self. The teachers’ support and career path-related counseling influenced career efficacy; however, when the learning self question was added, the relevant effect was not directly demonstrated. Conclusion: The career path-related counseling and teachers’ support also had an effect on the formation of the learning self, and the learning self which was formed had a large effect on the development of career efficacy. Furthermore, career efficacy had a significant effect on career path maturity, mastery approach goal, and performance approach goal, suggest-ing that it is a powerful factor in helping students make their career path decisions. This study is expected to make a meaningful contribution to reminding them of the need for teachers’ support and career path counseling to help improve students’ learning self and career efficacy when designing game-related content vocational education programs.

은닉 마르코프 모델을 이용한 적응형 학습경로 생성에 관한 연구

최현희(Hyunhee Choi),이윤지(Yunji Lee),이하윤(Hayun Lee) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.2

전 세계적인 COVID19의 영향으로, 비대면 학습에 대한 활용도가 높아지고 있다. 비대면 학습을 위해서는 효율성을 토대로 한 학습경로의 생성이 중요하다. 본 연구는 학생들이 수업에서 마주칠 수 있는 경험의 경로, 즉, 지식 개념(knowledge concept, KC) 을 순서대로 배열한 연결망으로 알려진 학습경로를 만드는 방법으로 hidden Markov model(HMM)을 소개하고, HMM을 이용하여 경로 예측의 정확도 향상을 목적으로 한다. 첫 단계로, 정확한 학습경로의 생성을 위하여 HMM 수행 전 least absolute shrinkage and selection operator(LASSO), random forest(RF)를 이용한 변수 선택(variable selection)을 수행한 후 변수 선택의 효과를 파악한다. 그리고 HMM을 이용해서 KC들의 그룹으로 만든 상위 개념들의 선후관계를 파악한 경우와 다른 후보 경로들과의 비교를 통하여 HMM을 활용하여 완성된 경로가 더욱 의미 있게 생성되었음을 입증한다. 실험을 위하여 AI-hub(https://aihub.or.kr/)에서 공유한 수학 학습데이터를 이용한 결과 LASSO, RF 등의 변수선택 방법을 이용하여 관계 쌍을 추려냈을 때 HMM의 성능이 월등히 좋아졌고, 상위 개념으로 이루어진 학습경로를 평가할 때 HMM을 활용한 경우가 다른 모형에 비해 모형적합도 면에서 훌륭하였다. Due to the global impact of COVID-19, the use of non-face-to-face learning is increasing. For non-face-to-face learning, it is important to create a learning path based on efficiency. This study introduces the hidden Markov model (HMM) as a method of creating a learning path known as a network in which knowledge concepts are arranged in order, that is, the path of experience that students may encounter in class. and it aims to improve the accuracy of path prediction by using a variable selection technique that includes least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and random forest (RF) before performing HMM. In addition, this study aims to show that the learning path based on higher-order concepts made of precedence relationships from HMM is more accurate than other candidate paths. As a result of using data shared by AI-hub (https://aihub.or.kr/), the performance of HMM when selecting relational pairs using LASSO, and RF was improved significantly, and the case of using HMM when evaluating the learning path consisting of higher concepts was excellent in terms of model goodness of fit compared to other models.

유전 알고리즘 기반의 음악 교육 학습 경로 최적화

정우성 한국융합학회 2019 한국융합학회논문지 Vol.10 No.2

맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. For customized education, it is essential to search the learning path for the learner. The genetic algorithm makes it possible to find optimal solutions within a practical time when they are difficult to be obtained with deterministic approaches because of the problem’s very large search space. In this research, based on genetic algorithm, the learning paths to learn 200 chords in 27 music sheets were optimized to maximize the learning effect by balancing and minimizing learner’s burden and learning size for each step in the learning paths. Although the permutation size of the possible learning path for 27 learning contents is more than , the optimal solution could be obtained within 20 minutes in average by an implemented tool in this research. Experimental results showed that genetic algorithm can be effectively used to design complex learning path for customized education with various purposes. The proposed method is expected to be applied in other educational domains as well.

유아 배움의 경로에 관한 유아교사의 사고과정 고찰

류승희 ( Ryu Seung-hee ),이정욱 ( Lee Jeong-wuk ) 한국유아교육학회 2024 유아교육연구 Vol.44 No.1

본 연구는 「2019 개정 누리과정」에서 ‘놀이는 곧 배움’이라고 강조하고 있음을 주지하고, 유아배움의 경로에 관하여 유아교사의 사고과정을 살펴보는 데 목적을 두었다. 본 연구에 참여한 교사는 유치원 교사 3인, 어린이집 교사 3인이었으며, 중점이 된 자료수집방법은 교사 심층면담과 기록물이었다. 연구결과는 다음과 같다. 먼저 ‘자유놀이로부터 도출되는 배움에 관한 교사의 생각’에서 유아교사들은 ‘유아의 주도성과 자신감’ 및 ‘만들어가는 과정 자체를 경험하는 배움’이 있다고 사고하였다. 동시에 놀이와 배움의 관계에 대한 본질적인 고민도 하는 것으로 나타났다. 다음으로 ‘활동과 놀이, 배움의 역동적 얽힘에 관한 교사의 생각’에서 유아교사들은 ‘교사와 한 주제 활동이 놀이, 배움과 역동적으로 만남’, ‘교사와 했던 사전활동이 유아 놀이 및 배움과 얽히는 것’으로 사고하였다. 본 연구결과를 바탕으로 유아교육과정에서 배움의 경로는 특정한 경로만 강조되기보다는 ‘놀이와 활동’, ‘놀이주제와 생활주제’가 모두 얽혀있으므로 그 역동이 유의미하게 이뤄져야 함에 대해 논의하였다. 또한 유아 연령과 경험, 학급 상황 등의 요인이 유아의 배움에 작용하므로, 이를 고려하여 유아 배움의 경로를 숙고하여야 할 필요가 있음을 제언하였다. The purpose of this study was to examine the thinking process of early childhood teachers regarding the children’s learning path, recognizing that the ‘2019 revised Nuri Curriculum’ emphasized that ‘play is learning’. Participants consisted of three kindergarten teachers and three daycare center teachers. Data was collected through teacher depth-interviews and records. The results were as follows. First, in case of ‘teacher’s thoughts on children’s learning derived from free play’, early childhood teachers thought that there were ‘children’s initiative and confidence’ and ‘learning through experiencing the process of making things’. The relationship between play and learning was also as a concern. Second, in case of ‘teacher’s thoughts on the dynamic interconnection of activity, play, and learning’, early childhood teachers expressed ‘thematic activity with the teacher dynamically encountering play and learning’ and ‘pre-activity with the teacher intertwined with children’s play and learning’. These research results showed that the discussion focused on the meaningful dynamics as both ‘play and activity’ and ‘play themes and life themes’ was intricately intertwined. Additionally, it was suggested that in considering factors such as the children’s age, experience, and classroom situation influencing the children’s learning, there is a need to carefully contemplate the learning path of young children.

일반고 직업교육 학습경로의 유연성 제고 방안 : 국내외 고교단계 비교·분석을 중심으로

조금묵(Cho keum muk) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.19

본 연구는 우리나라 일반고 직업교육훈련이 대학진학보다는 취업에 관심 있는 학생들의 대안적인 학습경로로 여기던 소극적 개념에서 벗어나 학생들의 진로 탐색과 준비를 돕는 중요한 학습경로로 인식하고, 고교학점제 추진과 함께 학생들이 체계적으로 직업과정 프로그램을 선택하고, 이수할 수 있도록, 일반고 직업교육훈련의 학습경로 유연성 제고 방안을 모색하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 고교단계 직업교육훈련과 학습경로 유연성의 의미를 분석하고, 해외 주요국의 고교단계 직업교육훈련과 학습경로 유연성을 비교·분석하여, 현행 우리나라 고교단계 직업교육훈련의 개선점을 도출하였고, 이를 토대로 일반고 직업교육훈련 학습경로 유연성 제고를 위한 정책방안을 도출하였다. 첫째, 일반고 직업교육훈련 학습경로의 유연성을 위해서는 학생들에게 다양한 학습기회의 부여와 특정한 자격으로 연동되는 다양한 학습경험을 제공해야 한다. 둘째, 학생들이 다양한 학습기회 속에서 자신의 흥미와 자질에 부합되는 학습경로를 설계할 수 있도록 진로지도와 상담의 역할이 강화되어야 한다. 셋째, 지역사회, 유관기관, 산업체 등과의 긴밀한 파트너십을 구축해야 한다. 넷째, 유연한 직업교육훈련 학습경로는 학생선발, 교육과정, 진로 등에 이르기까지 다양한 형태로 표출되어야 한다. 다섯째, 일반고-직업계고 간의 수평적 이동이 확대되어야 한다. The purpose of this study is to recognize vocational education and training in general high schools as an important learning path to help students explore and prepare for their careers, to promote the high school credit system, and to find ways to enhance flexibility in vocational education and training in general high schools so that students can systematically select and complete vocational programs. To this end, the government analyzed the meaning of vocational education training at the high school level and flexibility of learning paths, compared and analyzed the flexibility of vocational education and training at the high school level in major foreign countries, and drew up policy measures to enhance flexibility of vocational education and training courses at general high schools. First, for flexibility in the vocational education and training learning path of general high schools, students should be given various learning opportunities and various learning experiences linked to specific qualifications. Second, the role of career guidance and counseling should be strengthened so that students can design learning paths that match their interests and qualities in various learning opportunities. Third, close partnerships with communities, related agencies, industries, etc. should be established. Fourth, flexible vocational education and training learning paths should be expressed in various forms, ranging from student selection to curriculum to career paths. Fifth, horizontal movement between general high schools and vocational high schools should be expanded.

SAC (Soft Actor Critic) 알고리즘을 이용한 무인항공기 경로 계획

현수종(Soo-Jong Hyeon),강태영(Tae Young Kang),유창경(Chang-Kyung Ryoo) 제어로봇시스템학회 2022 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.28 No.2

Path planning is an essential element in the autonomous flight control of unmanned aerial vehicles, where it is important to quickly establish the path in uncertain environments and avoid collisions with the terrain and obstacles. In particular, research and development of fully autonomous flight is necessary in the case of unmanned aerial vehicles performing search, reconnaissance, and detection in terrain where human intervention is difficult. This paper proposes a path planning design method using machine learning. It has the advantages of fast calculation speed and high repeatability in a two-dimensional environment. Using the Soft Actor–Critic (SAC), an algorithm based on reinforcement learning, research into machine learning, observation status, behavior, and reward functions are required to generate global paths. Additionally, the learning and path generation results are analyzed by conducting a learning-based path planning simulation in an environment with dynamic obstacles.