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영어

In this article, we apply the concepts of ‘Faithfulness(忠)’ and ‘Forgiveness(恕)’ to the practical way of practising Ingandaism as presented in the Ongya section of the Analects. We confirm the possibility of applying the results directly to the domain of basic learning in machine learning to obtain its accuracy. As the person as a relational being, while one expresses his or her inner world outwards, one practises various phenomena in his or her life when the complex mind structures respond to external objects. In this process, the causality or correlation of external objects and others from various phenomena is always considered to be the best results selected with the minimal energy. And these best choices and results assess their significance in Newtonian mechanics and Hamilton's principle of least action as the theory of physics. It is significant that the laws of mechanics in physics tested not only the explanatory dimension of the theory of phenomena and objects, but also the possibilities and limitations that can be applied to human practical life based on scientific principles

한국어

이 글에서는 『논어』 「옹야」편에서 제시한 ‘인간다움[仁]’을 실천하는 실질적인 방법으로서의 ‘충(忠)’과 ‘서(恕)’의 개념을 빅데이터의 관점을 토대로 머신러닝의 기본 학습의 영역에 직접 적용해서 그 정확성을 도출할 수 있는 가능성을 확인했다. 관계적 존재로서의 인간이 내면의 세계를 밖으로 표출할 때 복잡하고 복합적으로 형성되어 있는 마음의 구조는 외부 대상사물에 다양하게 반응하면서 현실적인 삶과 직면한다. 이 과정에서 인간이 다양한 현상으로부터 외부대상과 타자에 대한 인과관계 내지 상관관계는 항상 최소의 에너지를 들여서 선택한 최상의 결과이다. 그리고 이러한 최상의 선택과 결과를 물리학의 역학이론으로서의 뉴턴역학과 해밀턴의 ‘최소작용의 원리’를 토대로 그 의미를 검증했다. 여기서 물리학의 역학법칙이 단순히 현상과 대상에 대한 이론의 설명적 차원이 아니라, 인간의 실천적인 삶에 적용할 수 있는 가능성과 한계를 과학적인 원리를 토대로 시도했다는 점에서 그 의의가 있다.