Several Issues on the National Assembly Regulation

헌법 제64조 제1항에서는 국회는 법률에 저촉하지 아니하는 범위 내에서 의사와 내부규율에 관하여 규칙을 제정할 수 있다 고 규정하고 있다. 필자는 이 규정과 관련하여 이 글에서 다음과 같은 결론을 도출하고 있다. 첫째는, 헌법에서 국회가 제정하는 의사와 내부규율에 관한 법규범에 대해 규칙 이라는 용어를 사용하고 있다고 하여 국회규칙의 지위에 대해 法段階說에서 말하는 법률보다 하위개념으로서의 지위만 인정하여서는 아니 된다. 그리고 국회와 함께 독립된 헌법기관인 대법원, 헌법재판소, 중앙선거관리위원회가 제정하는 법규범에 대해 국회규칙에서 사용하는 규칙 과 동일한 용어를 사용하고 있다고 하여 모두 동등한 효력을 인정할 것도 아니다. 국회규칙을 제정하는 국회는 입법권을 가지고 있기 때문에 국회규칙에 대해서는 법률로서의 지위가 인정되어야 한다. 둘째는, 국회규칙에 대해 법률로서의 효력을 인정하는 경우에 법률규정과 충돌하 는 국회규칙의 효력이 문제되는데, 필자는 헌법 제64조 제1항 규정에도 불구하고 국회규칙은 저촉되는 법률을 묵시적으로 폐지하거나 개정할 수 있는 가능성을 인정하고 있다. 셋째는, 국회법 제166조 제1항에서는 국회는 헌법 및 법률에 저촉되지 아니하는 범위 안에서 의사와 내부규율에 관한 규칙을 제정할 수 있다 고 규정하지만 동 국 회법 규정은 헌법 제64조 제1항과 실질적으로 同語反覆(tautology)의 규정일 뿐 국회규칙의 제정에 대한 위임근거가 되는 것은 아니라는 점이다.이 논문은 2010년 조선대학교 학술연구비의 지원을 받아 연구되었

On the Ground and the Scope of the Enactment Power of Municipal Ordinance

The writer asserts in this article that enactment power of municipal ordinance bases on the Constitution §117 (1) which represents the resolution of enactment power of the Constitution, and the proviso of the Local Autonomy Act §22 is unconstitutional which regulates the enactment of municipal ordinance concerning the restriction on rights of residents, the imposition of obligation on residents, or penal provisions without delegation of individual laws. If we stands on unconstitutionality theory, it doesnt matter whether the individual law delegates comprehensively so long as the municipal ordinance restrict the right of residents, imposes obligation on residents or stipulates the penalty within the limit of the laws and subordinate statutes. Comprehensive delegation to administrative legislation is void. If we apply this void doctrine on the delegation of municipal ordinance enactment and comprehensive delegation to the ordinance is void, nevertheless the local government can enact the same provision based on autonomous power of enactment conferred by the Constitution, and this enactment cannot be treated as void. But it does not eliminate the necessity of discussing the scope of the enactment power of municipal ordinances as the Constitution restricts the enactment power within the delegation of the laws and the subordinate statutes. Under the constitutionality theory, local government cannot enact restricting the right of residents, imposing obligation on residents or stipulating the penalty without delegation of individual laws. Though the individual laws delegate the enacting power, subsequent problem arises whether general or comprehensive delegation is suffice or individual and specific delegation is necessary. If we...이 논문은 2008년 조선대학교 학술연구비의 지원을 받아 작성되었음

격자 U(1) 게이지 이론의 구속상태와 상전이 그리고 머신러닝을 이용한 분석

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 자연과학대학 물리·천문학부(물리학전공), 2022. 8. 이원종.Using lattice formalism, we can show that there exists confining phase in the strong coupling limit for the compact U(1) gauge theory. Since we know that there is no confining behavior between electrons and positrons in continuum U(1) gauge theory, we may expect to have some kind of deconfining phase transition at some coupling constant. In this paper, I have shown that in the strong coupling limit, the potential between static lepton and antilepton pair of the theory is linearly dependent on the distance between two particles. Then U(1) gauge configurations are generated using the Monte Carlo algorithm and phase transition is simulated. From the gauge configurations, the Polyakov loop is measured which serves as the order parameter of the transition. Finally, the critical inverse coupling constant squared ρ_c and scaling exponents β, ν is extracted from fitting the Binder cumulant. In addition to the conventional fitting methods, several physically motivated neural network structures are introduced to show their potential in application to physics problems. Few physically motivated neural network structures are introduced and their performances are compared.격자 규격화된 콤팩트 U(1) 게이지 이론을 사용하면 강한 결합 상수 극한에서 구속된 상이 존재하는 것을 보일 수 있다. 하지만 연속체 U(1) 게이지 이론에서는 전자와 양전자의 구속은 관찰되지 않기 때문에 어떤 결합 상숫값에서 어떤 종류의 상전이가 존재해야 함을 예측할 수 있다. 이 논문에서는 강한 결합 상수 극한에서 이론의 정적인 렙톤과 반렙톤 사이에 그 거리에 선형으로 비례하는 위치에너지가 존재함을 보였다. 다음으로는 몬테카를로 알고리즘을 이용해 U(1) 게이지 배치를 생성하여 이론의 상전이를 시뮬레이션하였다. 생성된 게이지 배치들로부터 상전이의 질서 변수인 Polyakov loop를 측정하였고 Binder cumulant와 curve crossing method를 이용해 상전이가 일어나는 결합상수와 비례지수 β, ν를 계산하였다. 기존의 방법에 더해 물리적인 기반을 근거로 설계된 인공신경망 구조를 몇 가지 소개하고 모형 간의 성능을 비교해 보았다.ABSTRACT 5 1. Introduction 1.1. Lattice Gauge Theory 1 1.2. Confinement in lattice U(1) gauge theory 1 1.3. Machine learning and lattice U(1) gauge theory 1 1.4. Summary of this thesis 2 1.4.1. Confinement in pure lattice U(1) gauge theory 4 1.4.2. Numerical simulation of the phase transition 5 1.4.3. Machine learning analysis 5 I Confinement in lattice U(1) pure gauge theory 7 2. Pure U(1) gauge action on lattice 9 2.1. Gauge invariance of discretized Dirac field and introduction of link variable 9 2.2. Haar measure and integration rule 10 2.2.1. Building Haar measure for general compact Lie group G 10 2.3. Gauge invariant objects on lattice and pure gauge action 11 3. Strong coupling expansion and confinement in lattice U(1) gauge theory 15 3.1. Extracting potential between static lepton and anti-lepton pair 15 3.1.1. Euclidean Correlator 16 3.1.2. Relation between Wilson loop expectation value and static lepton - antilepton potential 16 3.2. Strong coupling expansion 20 3.2.1. Plaquette integration rules for U(1) gauge theory 20 3.2.2. Wilson loop in strong coupling limit 21 II Numerical simulation of the phase transition 25 4. Generating U(1) gauge ensemble 27 4.1. Monte Carlo Metropolis algorithm 27 4.1.1. Markov chain and Importance sampling 27 4.1.2. Metropolis algorithm 28 4.2. Setting target precision 29 4.2.1. Autocorrelation 30 4.2.2. Thermalization 32 4.3. Generated ensemble information 33 5. Detection of phase transition 35 5.1. Polyakov loop 35 5.2. Plaquette sum 36 6. Scaling finite size effect 39 6.1. Scaling hypothesis 39 6.1.1. Finite size effect and classification of the transition type 39 6.1.2. Finite size scaling from the scaling hypothesis 42 6.2. Binder ratio and 4th order cumulant 43 6.3. Fitting results and discussion 45 6.3.1. ρ_c 45 6.3.2. β and ν 45 6.3.3. Discussion on the fitting results 47 III Machine learning Analysis 49 7. Physically inspired neural network models and generalization ability 51 7.1. Deep Neural Network (DNN) 51 7.1.1. Forward phase 51 7.1.2. Backpropagation phase 52 7.1.3. Optimization algorithms 54 7.2. Convolutional Neural Network (CNN) 56 7.2.1. Convolutional layer 56 7.2.2. Pooling layer 57 7.3. Physics inspired neural network models 57 7.3.1. Polyakov kernel 58 7.3.2. Positional encoding 60 7.4. Extrapolating near the phase transition 61 7.4.1. Training data and model structures 61 7.4.2. Generalization ability 62 7.5. Training results and discussion 62 Bibliography 70석