An Overview of the Cuban Economy, the Transformations Underway and the Prospective

1990년대에 접어들기 전 30년 동안 쿠바는 고도로 중앙집중화된 경제인 사회주의 경제체제 하에서 발전을 추구해 왔다. 이 모델은 설탕 생산에 전적으로 의존하며, 단 하나의 나라, 즉 소련에 극히 집중된 국제적 통합의 패턴에 기초하고 있었다. 소련이 기초 에너지 원(源), 금융 자원, 쿠바 설탕에 대한 해외 수요의 약 85%, 쿠바 총 수입의 약 70% 이상을 제공했던 것이다. 공산주의의 붕괴는 쿠바로 하여금 예상치 못한 위기 상황에 처하게 했으며, 경제 붕괴 직전까지 몰아넣었다. 쿠바는 그 경제관계 체제 전체를 밑바탕에서부터 재편성 하도록 강제되었다. 그리고 이러한 상황은 미국의 무역금지가 더욱 강화되는 악화된 맥락 속에서 진행되었다. 미국은 공산주의 몰락의 도미노 효과가 쿠바에서도 공산주의를 쓸어버릴 것이라고 기대했으며, 그런 기대 하에서 쿠바에 대한 압박을 강화했던 것이다

The) Alliance Strategy of Park Chung Hee's Government for the United States : Self-Reliance within the Asymmetric Alliance

학위논문(박사) --서울대학교 대학원 :정치학과,2009.2.Docto

21세기 한국경제의 살 길은 재벌체제의 실질적인 해체와 대기업의 사회화다

21세기 한국자본주의는 고도로 발전한 자본주의이다. 한국자본주의의 생산력 발달은 세계 14위의 GDP 규모와 재벌들이 삼성전자, 현대·기아자동차로 대표되는 세계적인 초국적 기업으로 성장한 데서 잘 드러난다. 그리고 한국자본주의는 신자유주의로 패러다임이 개편된 자본주의이다. 1990년대 초반 김영삼 정권 때부터 재벌과 정부는 신경영, 신노동, 세계화 전략을 본격적으로 추진했고, 1997년 IMF사태를 계기로 해서 신자유주의 구조조정을 전면적으로 실시했으며, 한국자본주의는 지구적 자 본주의(Global Capitalism)에 깊숙이 통합되었다. 한국경제는 과거의 압축성장과 유사하게 신자유주의적 자본주의로 압축적으로 전환되었다. 이는 세계 최고 수준의 노동유연화와 그에 따른 사회양극화에서 가장 극명하게 나타나고 있고, 재벌들이 한국계 초국적 자본으로서 중국, 동남아시아 등 신흥국들에 자본수출을 하는 아류-제국주의로 나아가고 있는 데서 확인된다

(The)Critical recomposition of the leftist theory of modern capitalism

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :경제학부 경제학전공,2004.Docto

조건 목적을 사용한 딥러닝 기반의 인지적 영상 복원

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2023. 8. 조남익.영상 복원의 목적은 주어진 저품질 영상을 고품질 영상으로 복원하는 것이다. 전형적인 영상 복원 분야에는 영상 잡음 제거(image denoising)와 영상 초해상화(image super-resolution)가 포함된다. 영상 복원은 일상의 영상 품질 향상뿐 아니라 의료, 감시 및 위성 이미지의 컴퓨터 비젼 작업 전처리 단계로도 많이 활용되고 있다. 그러나 이러한 영상 복원은 하나의 저품질 이미지에 무한히 많은 고품질 이미지들이 대응한다는 점에서 불량조건문제이기 때문에 어려운 작업이다. 최근에는 대규모 외부 데이터 세트로 훈련된 심층 신경망을 도입하여 영상 복원의 성능이 크게 향상되었다. 특히 픽셀 단위의 왜곡 감소 지향 손실(L1 및 L2)은 높은 신호 대 잡음비(PSNR)를 얻는데 도움이 되며 초기 연구부터 널리 사용되었다. 그러나 이러한 왜곡 기반 손실로 학습된 모델은 주어진 저품질 이미지에 대응될 수 있는 고품질 솔루션들의 평균을 복원 결과로 생성하게 되며, 이는 일반적으로 흐릿하고 시각적으로 만족스럽지 않다. 이후 이러한 문제를 극복하고 세밀한 디테일이 있는 실제같은 이미지를 생성하기 위해 인지 손실(perceptual loss) 및 생성 적대적 손실(generative adversarial loss)과 같은 인지 지향 손실들이 도입되었다. 이러한 인지 지향 손실은 다양한 영상 복원 방법들에 사용되었지만, 부자연스러운 디테일 및 구조적 왜곡의 발생과 같은 바람직하지 않은 부작용도 가져온다. 특히 단일 인지 손실을 영상 전체에 동일하게 사용하는 것은 국부적으로 다양한 형태를 가지는 이미지를 정확하게 복원하는데 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 이유로 인지 손실, 적대적 손실, 왜곡 손실 등 다양한 손실들의 가중 조합이 시도되었지만 최적의 조합을 찾는 것은 여전히 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 학위 논문에서는 지역별로 최적 목적을 예측 및 적용하여 복원 결과 영상의 전체 영역에서 실제같고 자연스러운 결과를 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 첫 번째 연구는 제어 맵에 따라 국부적으로 다양한 형태의 고해상도 복원 결과를 생성할 수 있는 유연한 모델의 학습법과 네트워크 구조이다. 일반적으로, 다양한 초해상화 결과를 얻기 위한 접근 방식은 손실 가중치가 다른 여러 목적들로 각각의 모델을 훈련하고 이러한 모델들의 조합을 활용하는 것이지만, 본 연구에서는 여러 모델을 사용하는 대신, 훈련 중에 조건 목적으로 단일의 초해상화 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. 여기서 목적은 각각 다른 비전 레벨의 특징에 해당되는 인지 손실 항들의 가중 합을 포함한다. 이 가중치 집합은 스타일 제어 입력에 따라 다르게 정의된다. 또한, 이 훈련 방식에 적합한 네트워크 구조로 공간 특징 변환 레이어가 장착된 Residual-in-Residual Dense Block을 제시한다. 이렇게 훈련된 모델은, 추론 단계에서, 국부적으로 변화하는 목적 맵에 대응되는 고해상도 복원 결과를 생성할 수 있다. 광범위한 실험은 제안된 초해상화 모델이 부작용 없이 목적 제어 맵에 따라 다양한 스타일의 초해상화 복원 결과를 생성하고 최첨단 초해상화 방법들에 필적하는 정량적 성능도 달성한다는 것을 보여준다. 두 번째 연구에서는, 인지 관점에서 최적인 목적을 지역마다 추정하고 이를 적용함으로써 복원 영상 전체 영역에서 고품질을 달성할 수 있는, 인지 지향의 새로운 영상 복원 프레임워크를 제시한다. 구체적으로 프레임워크는 주어진 저해상도 입력에 대한 최적의 목적 맵을 유추하는 예측 모델과 해당 목적 맵에 상응하는 초해상화 복원 결과를 생성하는 생성 모델의 두 가지 모델로 구성된다. 생성 모델은 제안하는 필수 목적들을 포함하는 목적 궤적에 대해 훈련되며, 이를 통해 단일 생성 모델은 연속된 궤적 상의 다양하게 결합된 손실들에 해당하는 다양한 초해상화 결과들을 학습할 수 있다. 예측 모델은 저해상도 이미지과 그에 상응하는 목적 궤적에서 검색된 최적의 목적 맵의 쌍을 사용하여 훈련된다. 5개의 벤치마크에 대한 실험 결과는 제안하는 방법이 LPIPS, DISTS, PSNR 및 SSIM 측정에서 최신 인지 기반 초해상화 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다. 또한 시각적 비교 결과에서도 인지 지향 복원 관점에서 제안 방법의 우수성을 보여준다.The purpose of image restoration (IR) is to reconstruct a high-quality (HQ) image corresponding to a given low-quality (LQ) image. Typical image restoration tasks include image denoising and image super-resolution. IR has many applications, mainly as a pre-processing step of image enhancement, computer vision, or image analysis tasks, such as medical, surveillance, and satellite image analysis. However, it is challenging since IR is an ill-posed problem in that infinitely many HQ images correspond to a single LQ image. Recently, the performance of IR has been greatly improved by adopting deep neural networks trained with large-scale external datasets. Pixel-wise distortion-oriented losses (L1 and L2) were widely used in early research, which helped to obtain a high signal-to-noise ratio (PSNR). However, these losses lead the model to generate an average of possible HQ solutions, which are usually blurry and thus visually not pleasing. Subsequently, perception-oriented losses, such as perceptual loss and generative adversarial loss, were introduced to overcome this problem and produce realistic images with fine details. Although these perception-oriented losses are used for various IR methods, they also bring undesirable side effects, such as unnatural details and structural distortions. It has been shown that using a single perceptual loss is insufficient for accurately restoring locally varying diverse shapes in images. For this reason, combinations of various losses, such as perceptual, adversarial, and distortion losses, have been attempted, yet it remains challenging to find optimal combinations. To address these problems, this dissertation presents a new method that applies desired or optimal objectives for each region to generate plausible results in overall areas of high-quality outputs. This dissertation first proposes an efficient learning method that enables a single super-resolution (SR) model to produce reconstruction results in a locally flexible style. A typical approach to obtaining alternative SR results is to train multiple SR models with different loss weightings and exploit the combination of these models. Instead of using multiple models, I propose a method to optimize an SR model with a conditional objective during training, where the objective is a weighted sum of multiple perceptual losses at different feature levels. The weights vary according to given conditions, and the set of weights is defined as a style controller. Also, I present an architecture appropriate for this training scheme: the Residual-in-Residual Dense Block equipped with spatial feature transformation layers. The trained model can generate locally different outputs conditioned on the style control map at the inference phase. Extensive experiments show that the proposed SR model produces various desirable reconstructions without artifacts and yields comparable quantitative performance to state-of-the-art SR methods. Second, this dissertation also presents a new SR framework for perception-oriented restoration by estimating locally optimal objectives for each region to generate plausible results in overall areas of high-quality outputs. Specifically, the framework consists of two models: a predictive model that infers an optimal objective map for a given low-resolution (LR) input and a generative model that applies a target objective map to produce the corresponding SR output. The generative model is trained over the proposed objective trajectory representing a set of essential objectives, which enables the single network to learn various SR results corresponding to combined losses on the trajectory. The predictive model is trained using pairs of LR images and corresponding optimal objective maps searched from the objective trajectory. Experimental results on five benchmarks show that the proposed method outperforms state-of-the-art perception-driven SR methods in LPIPS, DISTS, PSNR, and SSIM metrics. The visual results also demonstrate the superiority of the proposed method in perception-oriented reconstruction.Abstract i Contents iii List of Tables vi List of Figures viii 1 Introduction 1 1.1 Contribution 4 1.2 Contents 5 2 Flexible Style Image Super-Resolution using Conditional Objective 6 2.1 Motivation and Overview 6 2.2 Related Work 8 2.2.1 Loss Functions for SISR 8 2.2.2 Network Conditioning 9 2.2.3 Continuous Imagery Effect Transition 10 2.2.4 Multi-task Learning 10 2.3 Proposed Method 11 2.3.1 Targeted Perceptual Loss 11 2.3.2 Proposed SR with Flexible Style 12 2.3.3 Proposed Network Architecture 14 2.3.4 Proposed Loss Function 16 2.3.5 Implementation details 17 2.4 Experiments 19 2.4.1 Materials and Methods 19 2.4.2 Evaluation of Flexible SR for Perception-Distortion (FxSR-PD) 23 2.4.3 Flexible SR for Diverse Styles (FxSR-DS) 27 2.4.4 Per-pixel Style Control 29 2.4.5 Compressed LR Image Restoration 31 2.4.6 Complexity Analysis 31 2.4.7 Ablation Study 32 2.4.8 Discussion 33 2.5 Conclusion 34 3 Perception-Oriented Single Image Super-Resolution using Optimal Objective Estimation 41 3.1 Motivation and Overview 41 3.2 Related Work 45 3.3 Methods 46 3.3.1 Proposed SISR Framework 46 3.3.2 Proposed Generative Model 47 3.3.3 Optimal Objective Estimation (OOE) 54 3.4 Experiments 57 3.4.1 Experiment Setup 57 3.4.2 Evaluation 57 3.5 Ablation Study 58 3.6 Conclusion 59 4 Conclusions 63 Bibliography 65박

The Onset of Buoyancy-Driven Convection in a Horizontal Fluid Layer Subjected to Isothermal Cooling from Above

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :화학생물공학부,2007.Maste

Leadership Innovation for Enhancing Korean Armys Soft Power

본 연구는 육군의 소프트 파워(Soft Power)를 증강하기 위한 리더십 혁신 방향을 제시한다. 리더십 혁신은올바른 위계질서 확립을 위한 것으로서 변환적 리더십으로의 전환, 모범적 팔로워십 함양으로 나타나야 한다. 이를 위해서는 가치관 확립, 자율성 제고 및 권한 위임, 교육 강화, 인사∙보상 체계 합리화, 적절한 환경 조성 등을 포함하여 각종 규범과 절차, 제도 및 관행들을 혁신해야 한다. 그리고 이러한 리더십 혁신 역량 자체가 조직에 내재되도록 제도화하는 것이 중요하다. 혁신을 통하여 증진된매력과 소프트 파워가 첨단 하드 파워와 결합될때 우리 육군의 궁극적 목표인 스마트 파워 증강을 기할 수 있다. The ultimate goal of the ongoing innovations in the Korean Army is to successfully combine its high-end hard power and soft power or attractiveness. This study stresses the need to develop transformative leadership and to encourage exemplary followership as a way to improve the Armys soft power. The Army needs to reform various norms, institutions and practices in the areas of value system, work atmosphere, leadership training, personnel management, and social environments. The paper also emphasizes the need to institutionalize and embed the innovation capacity into the organization