Moral Ignorance as a Moral Mistake and Blameworthiness

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 인문대학 철학과(서양철학전공), 2024. 2. 김현섭.본 논문의 목표는 첫째, 행위자가 참인 도덕적 믿음을 갖지 못한 인식 상태인 도덕적 무지가 비난의 책임을 면하도록 할 수 있는지 검토하고, 둘째, 도덕적 실수로 이해된 도덕적 무지 중에는 비난이 부적절한 경우가 있음을 밝히는 것이다. 이를 위해 1장에서 도덕적 무지를 정의한 다음, 행위자에게 도덕적 무지의 책임을 물을 수 없다고 주장하는 입장인 로젠을 살펴보고, 로젠의 논변이 갖는 한계를 하만의 비판을 통해 다룰 것이다. 2장에서 하만의 논변을 살펴보고 그 의의를 알아볼 것이다. 하만의 논변은 면책 불가한 도덕적 무지라고 이해될 수 있다. 하만에 따르면 절차적 도덕 의무를 다했음에도 도덕적 무지가 남아있는 경우 도덕적 무지에 대한 책임은 행위자에게 있다. 다음으로 3장에서 하만의 논변을 도덕적 실수로서 도덕적 무지에 적용하여 이해하고, 하만의 입장에 반하는 사례를 제시하면서, 행위자가 어떤 행위와 관련된 비도덕적 사실을 충분히 알고 있고, 이를 바탕으로 최선을 다했음에도 실수로 잘못된 도덕적 믿음을 취할 경우에는 비난이 부적절할 수 있음을 보일 것이다. 4장에서는 태만하지 않고 최선을 다한 행위자의 도덕적 실수로서 도덕적 무지가 비난을 면할 수 있음을 주장할 것이다. 이로써 우리는 도덕적 실수로서 도덕적 무지의 면책가능성을 긍정하는 답을 얻을 수 있을 것이다.This paper aims, first, to examine whether moral ignorance, an epistemic state in which an agent does not hold true moral beliefs, can exculpate. And second, to show that there are some cases of moral ignorance, understood as moral mistaKes, that are not blameworthy. To do so, I will define moral ignorance in chapter 1, then examine Rosen's defense of the blameworthiness of moral ignorance, and address Herman's criticism of Rosen. In Chapter 2, I will review Herman's argument in more detail. Herman says that moral ignorance is blameworthy in itself, and moral ignorance is never exculpatory. According to Herman, if moral ignorance remains after fulfilling a procedural moral obligation, the agent is responsible for this ignorance. Next, in Chapter 3, I will provide an example of moral ignorance that counter Herman's position, showing that blame can be inappropriate. When an agent is fully aware of the relevant non-moral facts related to his action and does his best to Know true moral beliefs but fails to have them, then it is unreasonable to blame the agent for his moral ignorance. In Chapter 4, I will argue that moral ignorance is blameless for a moral mistaKe if the agent is not negligent and has done his best. In this way, we will be able to confirm that moral ignorance is blameless as a moral mistaKe of an agent who does his best and is not negligent. Moral ignorance, a moral mistaKe of an moral agent with good will, is not blameworthy.들어가는 말 1 1. 도덕적 무지와 비난받을 만함 6 1.1. 도덕적 무지는 비난을 면할 수 있는가 6 1.2. 로젠의 등가성 논제 비난받기에 부당한 도덕적 무지 13 1.3. 하만의 로젠 비판 비난받아 마땅한 도덕적 무지 22 2. 하만의 도덕적 무지 면책 불가 논변과 그 의의 25 2.1. 면책 불가한 도덕적 무지 25 2.2. 면책 불가한 주관적으로 정당화된 도덕적 무지 33 2.3. 의의: 태만과 부주의를 방기하는 면책권의 회수 38 3. 하만의 도덕적 무지 면책 불가 논변에 대한 비판 42 3.1. 하만의 비난받을 만한 도덕적 실수로서 도덕적 무지 42 3.2. 비판: 선의를 포함하는 도덕적 실수로서 도덕적 무지 45 4. 도덕적 실수로서 도덕적 무지와 비난받을 만함 50 4.1. 선의 태만 도덕적 무지와 비난받을 만함 50 4.2. 태만에 따른 도덕적 무지와 선의를 포함한 도덕적 무지 54 4.3. 비난을 면하는 도덕적 실수로서 도덕적 무지 58 나가는 말 61 참고문헌 65 Abstract 67석

깊이 영상내 산등성이 데이터를 이용한 3차원 사람 자세 추정

Doctor사람 자세 추정은 동작 인식, 컴퓨터 상호 작용, 오락 등 다양한 실용 분야에서 인간의 행동을 이해하는 가장 근본적인 기술이다. 본 학위 논문은 단일 깊이 영상의 거리 변환 지도에서 국지적인 최대치인 산등성이 데이터를 제안하며, 가려짐, 전신 회전 및 빠른 움직임이 발생해도 사람 뼈대에 대한 선택적 표현을 보여준다. 깊이 영상에서 사람의 실루엣을 분리하여 산등성이 데이터를 추출한다. 사람 실루엣 분리 프로세스는 바닥 제거, 객체 분할, 사람 검출 및 사람 식별의 네 단계로 구성된다. 그런 다음, 분리된 사람 실루엣의 가장자리 이미지로부터 거리 변환 지도를 계산한다. 산등성이 데이터는 거리 변환 지도에서 국부적 최대치를 찾아 추출한다. 산등성이 데이터의 효과를 나타내기 위해 산등성이 데이터를 사용하는 두 가지 유형의 사람 자세 추정 방법을 제안한다. (1) 특징 기반 계층적 사람 자세 추정, (2) 합성곱 신경망 네트워크 기반 사람 자세 추정. 특징 기반의 방법은 초기 사람 모델에 따라 잘못된 데이터를 제거하여 사람의 관절을 계층적으로 추적한다. 초기 사람 모델의 매개변수는 신체 부위의 길이와 각도로서, 초기 자세에서 측정되거나 사람 자세 데이터베이스에서 검색된다. 특징 기반 사람 자세 추정은 관절 예측, 후보 수집, 데이터 정리 및 관절 추정의 네 가지 순차적 하위 작업으로 구성된다. 하위 작업은 머리, 몸통 및 팔다리의 계층적 순서로 사람 관절을 추적한다. CNN(Convolutional Neural Network)기반 방법은 다음과 같은 두 가지 방법으로 구성된다. (1) 얕은 CNN 기반 회귀분석 방법, (2) 다채널 CNN 기반 회귀분석 방법. 얕은 CNN에 기반한 회귀분석 방법은 3개의 합성곱 레이어와 3개의 완전히 연결된 레이어로 구성되어 있으며, 3가지 유형의 손실 함수를 사용하여 입력 깊이 영상에서 3차원 사람 자세를 직접적으로 분석한다. 본 학위 논문에서는 산등성이 데이터를 개별 화소에서 산등성이 정도을 나타내는 하나의 추가 채널로써 사용한다. 다채널 CNN 기반 회귀분석 방법은 깊이 영상과 산등성이 데이터를 3개의 직교 평면에 투영하고 2차원 히트맵을 생성하여 각 평면에서 관절의 위치를 추정한다. 각 평면의 추정 관절 위치는 3차원 사람 자세를 분석하기 위해 결합되어 완전히 연결된 세 개의 레이어에 공급된다. 본 학위 논문에서는 사람 자세 추정 방법의 정확성을 보여주기 위해 K-Pop 댄스 선생님을 제안한다. K-Pop 댄스 선생님은 학습자의 춤 실력을 타이밍과 자세 정확도 측면에서 자동으로 평가하며, 이를 위해 학습자의 자세를 인접한 관절 간의 각도로 표현한 댄스 특징으로 변환한다. 본 학위 논문에서 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 벤치마크 Dataset인 SMMC-10 및 EVAL과, 대용량 K-Pop 댄스 Dataset에 대해 여러 가지 실험을 수행하였다. 또한 제안한 산등성이 데이터의 효과를 검증하기 위해, 산등성이 데이터를 중축 변환(Medial Axis Transform) 및 확장 중축 변환(Dilated Medial Axis Transform)과 같은 기존의 골격화 기술과 비교하였다. 제안한 특징 기반 사람 자세 추정 방법은 SMMC-10과 EVAL Dataset에서 각각 0.7735와 0.9358의 자세 추정 정확도(mAP)와 3.88cm와 4.72의 평균 자세 오차(cm)를 달성하였다. 특징 기반 방법의 평균 계산 시간은 3.45ms (290fps)이다. 제안한 다채널 CNN 기반 사람 자세 추정 방법은 EVAL Dataset에서 자세 추정 정확도가 0.9801 mAP이다. K-Pop 댄스 선생님은 전문가 평가와 98%의 일관성을 달성했다.Human pose estimation is the most fundamental technology to understand human behavior in various practical areas such as action recognition, human-computer interaction, entertainment. This thesis proposes ridge data that is the local maxima in the distance transform map of a single depth image and shows the selective representation of body skeleton although there have occlusion, full-body rotation, and fast movement. We need to segment human silhouette from depth image in order to extract the ridge data. The process of human segmentation consists of four steps; floor removal, object segmentation, human detection, and human identification. Then, we compute the distance transform map from the edge image of the segmented human silhouette. The ridge data is extracted by finding the local maxima in the distance transform map. To show the effectiveness of the ridge data, we consider two types of human pose estimation using the ridge data: (1) feature-based hierarchical human pose estimation and (2) convolutional neural networks-based human pose estimation. The feature-based method hierarchically tracks the human joints by pruning the invalid data according to an initial human model. The parameters of the initial human model are the lengths and angles of body parts and they are either generated from an initial pose or retrieved from the human pose database. The feature-based human pose estimation performs four functional subtasks sequentially: joint prediction, candidates collection, invalid-data pruning, and joint estimation. The subtasks are performed to track the human joints in a hierarchical order of head, torso, and limbs. The convolutional neural network(CNN)-based method consists of two methods: (1) shallow CNN-based regression method and (2) multi-channel CNN-based regression method. The shallow CNN-based regression method consists of three convolutional layers and three fully-connected layers and directly regress the 3D human pose from the input depth image using three types of loss functions. We utilize the ridge data as one additional channel whose pixel represents the ridgeness at the position. The multi-channel CNN-based regression method projects the depth image and ridge data onto three orthogonal planes and generates 2D heatmaps to estimate the keypoints on each plane. The estimated keypoints of each plane are concatenated and fed to three fully-connected layers to regress the 3D human pose. We consider the K-Pop dance teacher to evaluate the learner's dance performance automatically in order to show the accuracy of the proposed human pose estimation method. The K-Pop dance teacher evaluates the learners' dance performances concerning timing and pose accuracy using dance features that encode the learner's pose as the relative angles between adjusted joints. To validate our proposed methods, we conduct several experiments on the benchmark dataset SMMC-10 and EVAL, and a sizeable K-Pop dance dataset. To validate the effectiveness of the proposed ridge data, we compare the ridge data with the existing skeletonization techniques such as medial axis transform (MAT) and dilated medial axis transform (DMAT). The proposed feature-based human pose estimation method achieves the pose estimation accuracy of 0.9735 and 0.9358 mAP, and average pose error 3.88 and 4.72 cm on the SMMC-10 and EVAL dataset, respectively, and the average computation time of 3.45 ms (290 fps). The proposed four- and six-channel CNN-based human pose estimation method achieved the pose estimation accuracy of 0.9667 and 0.9801 mAP, respectively, on the EVAL dataset. The proposed K-Pop dance teacher achieves 98\% concordance with the experts’ evaluation of dance performance

Dynamic Response Investigation of an Adaptive Tuned Mass Damper System

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 건설환경공학부, 2018. 2. 김호경.오늘날 기존의 고정된 값을 이용하는 동조질량댐퍼(Tuned Mass Damper)에 대한 상위호환 연구인 능동동조질량댐퍼(Adaptive Tuned Mass Damper)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 아직까지 이에 대한 실제적인 데이터와 실험 자료는 많이 부족한 상황이다. 이에 따라 아직도 실제적으로 능동동조질량댐퍼가 적용된 구조물은 거의 없는 상황이다. 이 논문에서는 능동동조질량댐퍼를 실제로 실시간으로 적용하였을 때 결과적으로 예상 되어지는 구조물의 응답을 제시한다. 능동동조질량댐퍼는 기존의 다양한 모델 들 중에서 가장 우리가 통제하기 편하고 실제로 많은 기존 건물들에 사용된 진자질량댐퍼(Pendulum Damper)를 사용한다는 가정을 통하여 댐퍼의 강성(Stiffness) 값을 변화시킬 때에 일어나는 구조물(Primary Structure)의 변화를 분석하였다. 이를 통하여 기존의 외부 변화나 시간에 따른 구조물의 피로변화에 대한 융통성의 문제가 있는 동조질량댐퍼에 대한 해결책이나 이상적인 실시간 변위를 맞춰주었을 때의 결과적인 구조물의 응답 부분에서 능동동조질량댐퍼가 큰 효율을 보인다는 것을 확인할 수 있는데에 비하여, 실제로 적용되었을 때에, 분석하여 실시간으로 보정되는 시간이 전이구간보다 길 경우에는 오히려 기존의 동조질량댐퍼보다 더 좋지 못한 효율을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다. 이는 실제로 능동동조질량댐퍼를 구조물에 설치할 때 그 구조물에 가해지는 외력의 변화의 주기에 민감하게 작용할 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요하다는 사실을 확인하였다.1.INTRODUCTION 1 1.1 Background and Motivation 1 1.2 Contents of Study 2 1.3 Outline 2 2.Tuned Mass Damper System 3 2.1 General 3 2.2 Effect of TMD 5 2.3 Optimized TMD 6 2.4 Limitations of TMD 7 3. Adaptive Tuned Mass Damper System 8 3.1 General 8 3.2 ATMD model to use 9 3.3 Optimized value of pendulum damper 10 3.4 Effect of model 15 4. Response Analysis 17 4.1 General 17 4.2 Basic assumptions and concepts to calculate response in real site 19 4.3 Response analysis under considering time delay 20 4.4 Result 21 5. Conclusion 29 6. REFERENCE 31 ABSTRACT (in Korean) 32Maste

일본의 대 동아시아 직접투자의 정치경제 : 80년대 후반 국제분업구조와 일본적 고용관행의 변화를 중심으로

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :외교학과,1995.Maste

ACCURATE HUMAN POSE ESTIMATION BY AGGREGATING MULTIPLE POSE HYPOTHESES USING MODIFIED KERNEL DENSITY APPROXIMATION

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변형된 Zn/ZSM-5를 이용한 2-methyl-2-butene의 방향족화 반응 연구

DoctorThe business circumstances surrounding petroleum industry have been going worse. The rising prices of raw materials due to depletion of crude oil and political unset in Middle East have deteriorated refining profitability. Accordingly, the importance of FCC process, which mainly produces gasoline and diesel from vacuum gas oil and vacuum residue, has been increased. Moreover, environmental regulations for hazardous substance, e.g., sulfur, olefins, aromatics, etc, in the petroleum products are also being strengthened. In particular, MOE of Korea recommends reduction of contents of olefin in the fuel by half of the present level in near future. To meet this new regulation, the present olefin contents in the FCC fuel should be reduced by half. Thus, it is expected that the amount of olefin in the FCC by-products significantly increases. FCC by-products are normally olefin rich hydrocarbon mixture and consists of about 50% of olefinic C5 branched hydrocarbons. Yet, their use is extremely limited in petroleum and petrochemical industry. In the difficult situations, aromatization, which converts low valuable FCC by-products to high valuable products, e.g., benzene, toluene, and xylene isomers becomes one of the most promising solutions. Nevertheless, commercialization of manufacturing aromatics from these feedstocks still remained a great challenge due to the serious problem of fast deactivation of catalysts by the high reactivity of olefinic hydrocarbons, leading to the formation of coke. Two solutions exit for commercialization. One is development of new catalysts, highly restraint to the coking, and the other is the introduction of various process equipment and systems. Here, we selected the former to solve the fundamental problem of aromatization.At first, a new method to modify the acidity of zeolite was attempted to improve the activity and stability of Zn/ZSM-5 in aromatization of 2-methyl-2-butene. Pre-coking and regeneration in the presence of O2 at 773K generated a large exothermic heat in a short time, which resulted in the thermal dealumination of framework aluminum that acted as a Brønsted acid site. The treatment had a profound effect on the acid properties of the catalyst as probed by 27Al MAS NMR, temperature-programmed desorption of ammonia, and pyridine FTIR. The results showed that concentration of oxygen in regeneration step had critical effects on the acidity and stability of Zn/ZSM-5. Thus improvement of lifetime of Zn/ZSM-5 in aromatization of 2-methyl-2-butene was achieved without deteriorating activity and selectivity by the pre-coking and controlled regeneration by oxygen.Secondly, three Zn/ZSM-5 catalysts with Si/Al ratios of 17, 33 and 42 were treated by a weak base of Na2CO3 to create a hierarchical micro-meso pore system and to improve the catalyst stability in aromatization of 2-methly-2-butene. The changes in physical properties of ZSM-5 by the treatment were observed by ICP, XRD, 27Al MAS NMR, N2 ads orption-desorption, SEM and TEM. In addition, the acidity changes were measured by TPD of ammonia and pyridine FTIR. Among the three catalysts, Zn/ZSM-5 with Si/Al of 42 was most affected by the Na2CO3 treatment. Thus, a hierarchical micro-meso pore system was formed with intraparticle bimodal mesopores in the forms of cavity and cylinder that connected internal micropores to external surface of the catalyst. This pore structure was most suitable to enhance the tolerance to coking and bring a dramatic increase in catalyst stability in aromatization of 2-methyl-2-butene

A VIRTUAL KEYBOARD INTERFACE FOR HEAD-MOUNTED DEVICES

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Illumination and Pose Robust Hand Detection Using Volumetric Feature Vector and 3D Haar-like Filters

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산등선이 데이터와 데이터 소거법을 이용한 사람 포즈 인식 방법

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Separating occluded humans by Bayesian pixel classifer with re-weighted posterior probability

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