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에레스만 접속

미분기하학에서 에레스만 접속(Ehresmann接續, Ehresmann connection)은 임의의 올다발에서, 올의 원소를 주어진 곡선을 따라 "평행하게" 이동하는 방법을 제시하는 구조이다. 구체적으로, 올다발의 접다발에서, 밑공간과 평행한 방향으로 구성되는 부분 벡터 다발이다. 이를 통해 평행 운송과 홀로노미 및 곡률을 정의할 수 있지만, 단면에 대한 공변 미분 연산자를 정의할 수 없다. 벡터 다발의 코쥘 접속이나, 주다발의 주접속의 공통된 일반화이다.

**정의**
매끄러운 다양체  위의 매끄러운 올다발

이 주어졌다고 하고,  및 의 각 올이 매끄러운 다양체를 이룬다고 하자. 그렇다면 수직 벡터 다발 를 정의할 수 있다.
이에 따라, 짧은 완전열

이 존재한다. (여기서 이다.) 이는 (벡터 다발의 범주이므로) 물론 분할 완전열이지만, 이러한 분할은 (추가 데이터 없이) 표준적으로 주어지지 않는다. 에레스만 접속은 위 분할을 표준적으로 제시하는 데이터이다.
위의 (에레스만) 접속(Ehresmann接續, (Ehresmann) connection) 는 다음 조건을 만족시키는 의 매끄러운 부분 벡터 다발이다.

이는 1차 제트 다발 의 매끄러운 단면과 같다. 직관적으로, 에레스만 접속은 의 접공간 를 밑공간 과 수직인 방향 과 수평인 방향 으로 분해한다. 밑방향와 수직인 방향은 에레스만 접속 없이도 정의할 수 있지만, 밑공간과 수평인 방향을 정의하려면 에레스만 접속이 필요하다.
에레스만 접속 가 주어졌을 때, 다음과 같은 벡터 다발 사영을 정의할 수 있다.



즉,

가 된다. 이 경우, 를 에레스만 접속 의 접속 형식(接續形式, connection form)이라고 한다. 는  위의,  값을 갖는 1차 미분 형식으로 간주할 수 있다.

**곡률**
올다발  위의 에레스만 접속 의 곡률 형식(曲率形式, curvature form)은 다음과 같은,  위의  값의 2차 미분 형식이다.

여기서 는  값의 미분 형식 의 괄호이다.
곡률 형식이 0인 에레스만 접속을 평탄 에레스만 접속(平坦Ehresmann接續, flat Ehresmann connection)이라고 한다.

**평행 운송**
밑공간  위에 곡선 이 주어졌다고 하고,  위의 매끄러운 올다발  속에 에레스만 접속 가 주어졌다고 하자. 그렇다면, 접속을 사용하여 올 사이의 평행 운송

을 정의할 수 있다.

**예**
올다발에 벡터 다발이나 주다발과 같은 추가 구조가 주어질 경우, 이들 구조와 호환되는 특수한 접속들을 정의할 수 있다. 반대로, 에레스만 접속의 개념은 벡터 다발이나 주다발 위의 접속의 개념의 일반화이다.

**주접속**
리 군 에 대하여, 가 -주다발이라고 하자. 이 경우, 수직 벡터 다발 는 리 대수 에 대한 자명한 벡터 다발과 동형이다.

따라서,  위의 에레스만 접속 형식 는  값의 1차 미분 형식이 된다. 만약 가 의 작용과 호환된다면, 이는 주다발 의 주접속을 이룬다.

**코쥘 접속**
가 벡터 다발이라고 하자. 이 경우, 수직 벡터 다발 는 표준적으로 다발의 당김 와 동형이다.  위의 에레스만 접속 가 주어졌다고 하자. 의 매끄러운 단면 는 함수

로 생각할 수 있으며, 따라서 그 미분

를 정의할 수 있다. 여기에

를 합성하자.

만약 가 선형이라면 (즉, 벡터 다발의 사상이라면),  역시 벡터 다발의 사상이 되며,


는 벡터 다발의 코쥘 접속을 이룬다. 반대로,  위의 코쥘 접속 가 주어졌을 때,

로 정의하면 는 에레스만 접속을 이룬다.

**카르탕 접속**
가 동차공간 를 올로 하는 올다발이라고 하고, 또 에서 0의 잉여류에 해당하는 매끄러운 단면 이 주어졌다고 하자.
위의 에레스만 접속 가 다음 두 조건을 만족시킨다고 하자.- 국소적 자명화를 잡았을 때, 임의의 곡선 에 대하여, 평행 운송 은 어떤 의 작용으로 주어진다.
*임의의 에 대하여, 는 벡터 공간의 동형이다.
그렇다면 이는  위의 -올다발 위의 카르탕 접속의 개념과 동치이다.

**역사**
역사적으로 접속은 리만 기하학에서 무한소적 관점으로 다루어졌다. 이는 일정 부분 엘빈 브루노 크리스토펠의 연구로 시작되었으며, 나중에 그레고리오 리치쿠르바스트로와 툴리오 레비치비타가 크리스토펠이 사용한 의미의 접속을 이용하면 평행 운송의 개념을 만들 수 있음을 발견하면서 보다 큰 관심을 받게 되었다.
레비치비타는 접속을 일종의 미분 작용소로, 평행 운송을 미분 방정식의 해로 보았다. 20세기에 엘리 카르탕은 미분 형식의 기술을 펠릭스 클라인의 에를랑겐 프로그램에 적용하려고 하면서 접속의 새로운 개념을 개발해냈다. 그는 자신의 카르탕 접속이 고전적인 에를랑겐 기하학에는 존재하지 않는 곡률의 개념을 제공한다는 것을 알아차렸다. 뿐만 아니라 카르탕은 장 가스통 다르부의 동역학을 이용해 평행 운송을 카르탕 접속에 대해 일반화시키고, 이를 통해 접속을 미분형식의 한 종류로 보는 새로운 흐름이 나타났다.
1950년에 장루이 코쥘은 벡터 다발의 코쥘 접속의 현대적인 정의를 제시하였다. 같은 해에 카르탕의 제자 샤를 에레스만(Charles Ehresmann)은 임의의 올다발 위의 에레스만 접속의 개념을 도입하였다.

**각주**
 언어=en- 서적 인용|장=The works of Charles Ehresmann on connections: from Cartan connections to connections on fibre bundles|이름=Charles-Michel|성=Marle|장url=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00940427/|제목=Geometry and Topology of Manifolds, May 2005, Będlewo, Poland|총서=Banach Center Publications|권=76|쪽=65–86|날짜=2007|출판사=Polish Academy of Sciences|위치=바르샤바|arxiv=1401.8272|bibcode=2014arXiv1401.8272M|언어=en

**외부 링크**
 title=Connection- title=Connections on a manifold- title=Non-linear connection- title=Connection on a bundle- id=Ehresmann connection
족제비여우원숭이

망막 뒤편의 반사판, 휘막(輝膜, tapetum lucidum)
족제비여우원숭이는 족제비여우원숭이과를 형성하는 중간 크기의 영장류이다. 이 과는 단 하나의 현존하는 속인 족제비여우원숭이속(Lepilemur)을 형성하며, 멸종된 속으로 메갈라다피스속(Megaladapis)이 있다. 족제비여우원숭이는 다른 여우원숭이와 매우 밀접한 관련이 있으며, 마다가스카르에서만 서식하고 있다. 한때 메갈라다피스과(Megaladapidae)로 불렸지만, 현재는 족제비여우원숭이과(Lepilemuridae)로 통용된다.

**하위 종**
 애이클족제비여우원숭이 (L. aeeclis)- 아맨슨족제비여우원숭이 (L. ahmansonorum)- 앙카라나족제비여우원숭이 (L. ankaranensis)- 베칠레오족제비여우원숭이 (L. betsileo)- 회색등족제비여우원숭이 (L. dorsalis)- 밀네에드워즈족제비여우원숭이 (L. edwardsi)- 플뢰레트족제비여우원숭이 (L. fleuretae)- 그류콕족제비여우원숭이 (L. grewcockorum)- 홀란트족제비여우원숭이 (L. hollandorum)- 허바드족제비여우원숭이 (L. hubbardi)- 제임스족제비여우원숭이 (L. jamesorum)- 흰발족제비여우원숭이 (L. leucopus)- 작은이빨족제비여우원숭이 (L. microdon)- 다라이나족제비여우원숭이 (L. milanoii)- 까불이족제비여우원숭이 (L. mustelinus)- 오토족제비여우원숭이 (L. otto)- 페테르족제비여우원숭이 (L. petteri)- 란드리아나솔리족제비여우원숭이 (L. randrianasoloi)- 붉은꼬리족제비여우원숭이 (L. ruficaudatus)- 사하말라자족제비여우원숭이 (L. sahamalazensis)- 스코트족제비여우원숭이 (L. scottorum)- 실족제비여우원숭이 (L. seali)- 북부족제비여우원숭이 (L. septentrionalis)- 혹스족제비여우원숭이 (L. tymerlachsoni)- 라이트족제비여우원숭이 (L. wrightae)- 미터마이어족제비여우원숭이 (L. mittermeieri)- 미친주족제비여우원숭이 (L. mitsinjonensis)

**계통 분류**

**각주**
노르웨이 숲고양이

노르웨이 숲고양이(Norwegian forest cat)은 고양이의 한 품종이다. 노르웨이 숲고양이는 자연발생종으로 시작하여 품종개량 과정들을 거쳐 오늘에 이르렀다. 노르웨이 숲고양이는 엄연히 품종개량을 거친 품종묘이므로, 노르웨이에 있는 일반 고양이들과는 다르다. 노르웨이가 원산지인 고양이로 추운 환경에 잘 적응한 품종이다. 긴 털이 몸 전체를 덮고있고, 겨울에는 특히 추위를 막을 수 있도록 털이 더 촘촘하게 난다

**기원 및 역사**
노르웨이 숲고양이의 강하고 튼튼한 몸과 두꺼운 털는 스칸디나비아에서 수세기에 걸쳐 발전해 왔다는 증거이다. 그들은 바이킹과 함께 여행하며 그들의 배와 마을이 해를 입지 않게 했다. Skogkatt이라고 불리는 노르웨이 숲 고양이는 바이킹의 전설과 신화에 등장한다.
20 세기 경 노르웨이 숲은 본토에서 희귀해져 멸종 위기에 처했다. 그리하여 1930년대에 노르웨이 숲 고양이의 미래를 보장하기 위한 계획이 시작되었지만 2차 세계 대전으로 인하여 중단되었다. 드디어 1970년대에 노르웨이인들은 품종을 보호하기 위해 특별한 육종 프로그램을 시행했으며 후에, 올라프 왕이 노르웨이 숲을 노르웨이의 공식 고양이라고 지명했을 때 품종은 왕실 인정을 받았다. 1977년에 FIFe에서, 1984년에 TICA에서,  1987년에 CFA에서 각각 순종 고양이로 인정받았다.

**특성**

**외형적 특성**
다소 긴 털이 몸 전체를 덮고 있으며 속 털이 빽빽하고 겉 털이 풍성하다. 여름과 겨울에 털의 밀도에 차이가 있으며 특히 겨울에는 목 부분에 길고 화려한 털이 촘촘하게 나며 귀 안쪽에 바람과 눈을 막아주는 역할을 하는 긴 털이 나 귀 주변과 바깥쪽으로 휘어 나온다. 털의 색은 매우 다양하며 흰색부터 검은색까지 거의 모든 색을 가지며 무늬가 있는 것도 있다. 몸의 끝 부분에만 색이 다른 것도 있다. 어두운 색의 노르웨이숲고양이는 털의 양이 약간 적은 편이다. 아몬드형의 눈은 끝부분이 비스듬하게 올라가 있으며 귀 끝쪽에 약간 긴 털이 나 있는 경우도 있다. 단단하고 늘씬한 체형이며 암컷은 수컷에 비하여 크기가 작은 편이다.

**성격적 특성**
지능적이고 지략이 뛰어난 노르웨이 숲 고양이는 새로운 환경에 쉽게 적응할 수 있는 온화한 품종이다. 노르웨이 숲 고양이는 가족들과 함께 있는 것을 즐기고 놀기를 좋아하는 대화형 고양이이다. 한국에서는 산책냥이로 알려졌다.

**같이 보기**
 메인쿤- 시베리안 (고양이)

**외부 링크**
  제목=노르웨이 숲 고양이 

**각주**
분류:노르웨이산 고양이 품종
분류:동종이계교배품종
분류:자연산 고양이 품종
장 가스통 다르부

장 가스통 다르부(Jean Gaston Darboux ʒɑ̃  ɡastɔ̃ daʁbu, 1842년 8월 14일 ~ 1917년 2월 23일)는 프랑스의 수학자이다. 기하학과 해석학에 여러 중요한 공헌을 했으며, 앙리 푸앵카레의 전기를 쓰기도 했다.

**생애**
1842년 8월 14일에 프랑스 님에서 태어났다. 1861년에 에콜 폴리테크니크에 입학하였으며, 이후 에콜 노르말 쉬페리외르에 입학하여 1866년에 박사 학위를 수여받았다.
1878년에 파리 대학교에서 미셸 샬의 조교(suppléant)가 되었으며, 1880년에 샬이 사망하자 1880년에 파리 대학교의 교수가 되었다.
1884년에는 프랑스 과학 아카데미의 회원으로 선출되었으며, 1900년에는 아카데미의 영구 간사(secrétaire perpétuel)가 되었다.
1917년 2월 23일 파리에서 사망하였다.

**참고 문헌**
 언어=en- 언어=en

**각주**

**외부 링크**
 날짜=1997-11- 제목=Gaston Darboux
분류:1842년 출생
분류:1917년 사망
분류:프랑스의 수학자
분류:미분기하학자
분류:님 출신
분류:에콜 노르말 쉬페리외르 동문
분류:프랑스 과학 아카데미의 회원
분류:왕립학회 외국인 회원
분류:19세기 수학자
분류:20세기 수학자
분류:웁살라 왕립과학원 회원
메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘

메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘(Metropolis-Hastings algorithm)은 직접적으로 표본을 얻기 어려운 확률 분포로부터 표본의 수열을 생성하는 데 사용하는 기각 표본 추출 알고리즘이다.
이 수열은 주어진 분포에 근사하는 마르코프 연쇄 몬테 카를로를 모의실험하거나 예측치와 같은 적분을 계산하는 데 사용될 수 있다. 깁스 표집 알고리즘은 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘의 특별한 경우이며, 일반적인 적용에는 제약이 있지만 보통 더욱 빠르고 사용하기 쉽다.

**역사**
이 알고리즘은 1953년 볼츠만 분포의 특별한 경우를 위해 이것을 발표한 니컬러스 콘스턴틴 메트로폴리스(Nicholas Constantine Metropolis, 니콜라오스 미트로풀로스)와 이것을 1970년에 일반화한 키스 헤이스팅스(W. Keith Hastings)의 이름을 따서 명명되었다.

**참고 문헌**
 Bernd A. Berg. Markov Chain Monte Carlo Simulations and Their Statistical Analysis. Singapore, World Scientific 2004.- Siddhartha Chib and Edward Greenberg: "Understanding the Metropolis–Hastings Algorithm". American Statistician, 49(4), 327–335, 1995- W.K. Hastings. "Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications", Biometrika, 57(1):97-109, 1970.- N. Metropolis, A.W. Rosenbluth, M.N. Rosenbluth, A.H. Teller, and E. Teller. "Equations of State Calculations by Fast Computing Machines". Journal of Chemical Physics, 21(6):1087-1092, 1953. 

**같이 보기**
 담금질 기법- 기브스 표집

**외부 링크**
 title=Simulated annealing-  Metropolis-Hastings algorithm on xβ
분류:몬테카를로 방법
분류:통계 알고리즘
표본

단순 랜덤 표본을 선별하는 시각적 표현
통계학에서 표본(sample, 標本)은 모집단(population)의 부분집합이다. 표본집단 또는 표집으로도 불리며 표본은 여러 통계 자료를 포함하는 집단 속에서 그 일부를 뽑아내어 조사한 결과로써 본디의 집단의 성질을 추측할 수 있는 통계 자료이다. 전형적으로, 모집단은 매우 크며, 모집단의 모든 값에 대해 전수조사(census)나 전부 조사(complete enumeration)을 하는 것은 실용적이지 않거나 불가능하다.
표본은 다룰 수 있을만한 크기의 부분 집합을 나타낸다. 표본이 얻어지면 모집단으로부터 얻은 표본에 대해 추론(inference) 또는 외삽법(extrapolation)을 하기 위하여 통계적 계산이 수행된다. 표본으로부터 이러한 정보를 얻기 위한 과정(process)을 표집(sampling)이라고 한다.

**표본집단**
통계학에서 표본집단(標本集團,sample)은 표본 조사에서 선정된, 어떠한 특성을 공유한 집단이다. 줄여서 표집이라고도 할 수 있으나 표집(sampling)은 모집단에서 표본을 추출하는 일 또는 방법을 가리키는 용어이기도 하다.

**같이 보기**
 추정 이론- 표집- 표본 평균- 분산

**외부 링크**
  쉽게 쓰여진 통계 용어
분류:통계학 용어
리만 기하학

미분기하학의 하위 분야인 리만 기하학(Riemannian geometry)은 리만 계량이 주어진 매끄러운 다양체를 다룬다. 여기에서 리만 계량이란 다양체의 점에 따라 매끄럽게 변하는 접공간 상의 양의 정부호 이차 형식을 말한다. 이는 국소적으로 각도와 곡선의 길이 및 부피의 개념을 준다. 이 국소적인 값들을 적분해서 대역적인 양을 얻을 수 있다.
모든 매끄러운 다양체는 리만 계량을 주어 리만 다양체로 만들 수 있고, 이는 미분위상수학의 문제를 해결하는 데 많은 도움을 준다. 리만 다양체는 일반 상대성 이론의 주 대상인 준 리만 다양체나 핀슬러 다양체 및 스프레이 공간 등으로 일반화된다.

**역사**
리만 기하학은 19세기에 베른하르트 리만에 의해 시작되었다. 이는 유클리드 기하학 및 비유클리드 기하학의 대표적인 두 형태(구면기하학과 쌍곡기하학)를 포함하는 일반적인 이론이다. 1853년에 카를 프리드리히 가우스는 제자 베른하르트 리만에게 기하학의 기초에 대한 이론에 대하여 하빌리타치온 논문을 쓰는 것이 어떻겠느냐고 제시하였다. 리만은 이에 대하여 임의의 차원에서의 굽은 공간에 대한 이론을 개발하였고, 이를 주제로 1854년에 괴팅겐 대학교에서 〈기하학의 기초를 이루는 가정들에 대하여〉(Über die Hypothesen welche der Geometrie zu Grunde liegen)라는 제목의 강연을 개최하였으며, 이는 리만 기하학의 시초로 여겨진다. 리만의 강연은 당시에는 널리 이해되지 못하였으나, 강연 내용이 1868년에 리만의 사후에 리하르트 데데킨트에 의하여 출판되면서 미분기하학의 새로운 기초를 이루게 되었다.
1869년에 엘빈 브루노 크리스토펠은 레비치비타 접속의 성분인 크리스토펠 기호를 도입하였으며, 20세기 초에 그레고리오 리치쿠르바스트로와 툴리오 레비치비타가 크리스토펠이 사용한 의미의 접속을 이용하면 평행 운송의 개념을 만들 수 있음을 발견하면서 보다 큰 관심을 받게 되었다.
호프-리노프 정리는 하인츠 호프와 그 제자 빌리 리노프(Willi Rinow)가 1931년에 증명하였다. 내시 매장 정리는 존 포브스 내시가 1950년대에 증명하였다.

**같이 보기**
 미분기하학- 홀로노미- 리만 다양체

**각주**

분류:베른하르트 리만
표본조사

표집 과정의 시각적 표현
표본조사(標本調査, sampling)은 모집단에서 표본을 추출하는 일이다.
관심 대상의 모집단에 관한 정보를 얻기 위한 의도로 개별적 관측을 선택하는 통계적 수행의 일부이며 또한 가설검증의 일부이다.

**과정**
표집 과정은 다음의 7 단계로 구성된다.- 관심 대상의 모집단에 대한 정의- 측정 가능한 항목이나 사건의 집합인 표집 틀(sampling frame)의 상술- 틀로부터 항목이나 사건을 선택하기 위한 표집 방법의 상술- 표본 크기의 결정- 표집 계획의 구현- 표집 및 자료의 수집- 표집 과정의 재검토

**방법**
표집 방법으로는 단순 무작위 표집(simple random sampling), 대응 무작위 표집(matched random sampling), 계통추출법(systematic sampling), 집락추출법 (cluster sampling), 층화추출법 (stratified sampling), 기계적 표집(mechanical sampling), 임의(편의적) 표집(convenience sampling) 등이 있다.

**같이 보기**
 모집단- 표본

분류:통계학
통계적 추론

통계적 추론(統計的 推論, statistical inference) 또는 추론 통계은 모집단에 대한 어떤 미지의 양상을 알기 위해 통계학을 이용하여 추측하는 과정을 지칭한다. 통계학의 한 부분으로서 추론 통계학(Inferential statistics)이라고 불린다. 이것은 기술 통계학(descriptive statistics)과 구별되는 개념이다. 추론 통계에는 도수 확률(frequency probability)과 사전 확률(prior probability)을 기반으로 하는 베이즈 추론의 두 학파가 있다.
모집단에 대한 추론을 100% 확신하기 위해서는 모집단 전체를 표본으로 조사해야 한다. 그러나 경제성 또는 시간 또는 양적접근의 한계 등의 이유로 불가능한 경우가 많기 때문에 표본에서 얻은 정보를 가지고 추론한다.

**추정과 가설검정**
통계추론은 추정(estimation)과 가설검정(testing hypothesis)으로 나눌 수 있다.
추정(estimation)은 표본을 통해 모집단 특성이 어떠한가에 대해 추측하는 과정이다. 표본평균 계산을 통해 모집단평균을 추측해보거나, 모집단 평균에 대한 95% 신뢰구간의 계산 과정을 나타낸다.
가설검정(testing hypothesis)은 모집단 실제값이 얼마나 되는가 하는 주장과 관련해서, 표본이 가지고 있는 정보를 이용해 가설이 올바른지 그렇지 않은지 판정하는 과정을 나타낸다.

**통계분석**
통계분석은 통계관찰의 결과로써 얻어지는 통계데이터를 조사목적에 따라 정리가공(整理加工)하고 분석하는 것이다. 통계분석의 방법으로서는 몇 가지를 생각할 수 있으나 실제의 경우에는 문제의 성질에 따라 적절한 방법을 선택할 필요가 있다.  일반적으로 통계분석의 제1단계로서 집단의 양적구조를 기술하고 분석하기 위해 기술적 분석방법이 사용된다. 기술적 분석에서는 우선 얻어진 통계데이터를 도수분포표(度數分布表)나 도수분포도의 구성을 통하여 집단의 특징을 파악하는 동시에 다시 평균치(平均値), 산포도(散布度), 왜도(歪度) 등의 집단특성치(集團特性値)를 산출하여 집단의 특성을 수치적으로 요약표현 한다. 통계집단 사이의 관계적 기술의 방법으로는 두 가지 통계숫자의 논리적 관계를 나타내는 통계비율이나 동종의 통계숫자를 장소적 또는 시간적으로 배열한 통계계열의 분석방법이 쓰인다.  또 통계집단의 표지(標識)를 두 개 이상 생각한 경우, 그러한 관계를 상호의존적, 동시적으로 포착하여 분석하는 상관분석(相關分析)과, 한편이 다른 편의 표지의 조(組)의 변화에 의해 어느 정도 영향을 받는가를 분석하는 회귀분석(回歸分析)의 방법이 널리 사용되고 있다.  이상의 기술통계적 분석의 단계에서는 직접 관측된 결과를 분류·요약·정시(呈示)·분석함을 주된 목적으로 삼고 있다. 그러나 직접 관찰된 관측치(觀測値)의 집단, 즉 표본자체가 최종의 목표는 아니고, 표본과 그것이 속한다고 상정(想定)되는 보다 큰 관측치의 집단, 즉 모집단과를 구별하는 것으로부터 출발하여 표본을 통해 모집단에 관한 정보를 도출하는 데에 주목표를 두는 것이 추측적 통계 분석의 방법이다. 물론 추측적 통계분석을 진행시킴에 있어서도 기술적 통계분석이 그 기초가 되어 있는 것이다.  표본은 모집단의 일부이므로 거기에서 도출된 결과가 구하고자 하는 모집단의 특성치(特性値) 내지 정보에 대해 완전히 일치하는 수도 있을 수 있으나 일반적으로 모집단의 진치(眞値)와 표본추정치(標本推定値) 사이에는 오차―표본오차―가 존재한다. 표본의 추출이 무작위로 행해지는 한 확률개념을 이용하여, 그와 같은 표본오차 및 표본추정치의 분포 상태를 측정할 수가 있다. 이러한 기본적 지식을 바탕으로 하여 표본의 결과에서 모집단에 관한 상태를 추정―통계적 추정(統計的推定)―하기도 하고 또는 모집단에 관한 가설(假說)이 타당한 것인가 여부를 검정(檢定)―통계적 가설검정―한다. 또 추측적 통계분석에서는 실험 또는 관찰의 계획을 합리적으로 하기 위한 기법과 도출된 결과를 바탕으로 어떻게 결정을 내리면 좋은가 등의 이론이나 방법도 취급되는 것이다.

**같이 보기**
 수리통계학- 추계학(stochastic)- 논리학- Z검정

**각주**


분류:연역
리프 (일본 기업)

섬네일
리프(Leaf)는 일본의 비주얼 노벨 제작사이다. 아쿠아플러스(AQUAPLUS)의 계열사이며, 오사카시의 요도가와구(淀川区)와 도쿄에 있다. 경쟁사인 Key와 함께 현존하는 비주얼 노벨 제작사들 중 가장 인기를 끌고 성공한 제작사 중 하나이다. 투하트의 출시와 함께 본격적으로 등장하였다. 현재 대표는 시모카와 나오야(下川直哉)이며, 스탭 변동이 잦은 제작사로도 알려져 있다.
리프는 아루루와 놀자
(アルルゥとあそぼ
), Tears to Tiara, 쿠사리(鎖), 투하트2에 XviD 비디오 코덱을 사용하였는데, XviD가 라이센스로 GPL을 차용한 공개 소프트웨어이기 때문에 어쩔 수 없이 같은 저작권 원칙을 적용하여 이 게임들의 실행파일 소스를 공개하였다.

**P/ECE**
아쿠아플러스가 소프트웨어 개발과 별도로 발매한 휴대용 게임기로, USB 포트나 적외선 포트를 통해 게임을 다운로드하는 것이 가능하다. 256KB SRAM과 RAM 512KB 플래시 메모리가 내장되어 있다.

**작품 목록**
※표는 오사카 개발실에서 제작한 작품이다.- 1995년 2월 24일 - DR2 나이트 작귀(DR2ナイト雀鬼) ※- 1995년 8월 3일 - Filsnown(Filsnown ~光と刻~) ※- 리프 비주얼 노벨 시리즈(LVNS)
** 1996년 1월 26일 - 시즈쿠(雫) ※
** 1996년 7월 26일 - 키즈아토(痕) ※
** 1997년 5월 23일 - 투하트(To Heart) ※- 1998년 5월 1일 - 화이트 앨범(WHITE ALBUM) ※- 1999년 5월 28일 - 코믹 파티(こみっくパーティー)- 2000년 4월 28일 - 매지컬☆안티크(まじかる☆アンティーク) ※- 2001년 2월 9일 - 타소가레(誰彼 ~たそがれ~) ※- 2002년 4월 26일 - 칭송받는 자(우타와레루모노)(うたわれるもの)- 2002년 7월 26일 - 키즈아토 리뉴얼 패키지 ※- 2003년 1월 30일 - Tenerezza(テネレッツァ)- 2003년 2월 28일 - 루츠(Routes) ※
리프 비주얼 노벨 시리즈 4- 2003년 9월 26일 - 천사가 없는 12월(天使のいない１２月)- 2004년 1월 23일 - 시즈쿠 리뉴얼 패키지 ※- 2005년 4월 28일 - 티어즈 투 티아라(Tears to Tiara) ※- 2005년 9월 22일 - 쿠사리(鎖 -クサリ-) ※- 2005년 12월 9일 - 투하트2 XRATED(ToHeart2 XRATED) 오사카·도쿄 공동 개발
리프 비주얼 노벨 시리즈 5- 2006년 7월 28일 - 풀애니(フルアニ)- 2008년 2월 29일 - 투하트2 AnotherDays(ToHeart2 AnotherDays) 오사카·도쿄 공동 개발- 2008년 12월 26일 - 네가 부르는, 메기드의 언덕에서(君が呼ぶ、メギドの丘で)- 2009년 6월 26일 - 키즈아토(痕 -きずあと-) ※- 2010년 3월 26일 - WHITE ALBUM2 -introductory chapter-
리프 어뮤즈먼트 소프트- 1996년 11월 22일 - 사오링과 같이
(さおりんといっしょ
)- 1997년 11월 28일 - 하츠네의 비밀
(初音のないしょ
)- 2000년 1월 28일 - 이나가와에 가자
(猪名川でいこう
)- 2004년 4월 28일 - 아루루와 놀자
(アルルゥとあそぼ
)

**외부 링크**
 ja - ja Leaf_JP
분류:1995년 설립
일본화물철도 M250계 전동차

JR 화물 M250계 전동차(JR貨物M250系電車)는 택배 우편 등의 소량화물 수송과 환경 부하 저감을 목적으로 제작된 일본화물철도(JR 화물) 소속 컨테이너 화물 전동차이며, 2003년 제작된 세계 최초의 동력분산식 화물 열차라는 타이틀을 갖고 있다.. 니혼샤료(일본차량제조), 가와사키 중공업, 도시바에서 제조되었다.

**개요**
2004년 3월 13일의 운전시각표 개정으로 인해, 도쿄 화물터미널 ~ 오사카·아지카와구치역 구간에서 SG 홀딩스 계열인 사가와 큐빙이 1편성을 대절 수송하는 형태로 임시 고속 화물열차로서의 영업 운전을 개시하였다. 컨테이너의 소유자도 사가와 큐빙이다. 그 후의 증비에 수반하여 현재는 정기 열차가 되었지만, 출발역 기준으로 공휴일은 운휴한다.
본 열차에는 (Super Rail Cargo)라는 애칭이 붙어 있다. 에코 프로덕츠(products) 대상 에코 서비스 부문 국토 교통 대신상(2004년), 및 비(非)여객용 차량으로서는 1969년의 EF66형 전기 기관차 이후 처음으로 철도 친우회의 블루리본상(2005년)을 수상했다.

**편성**
편성은 크게 동력차인 Mc250형-M251형 2량 유닛과 부수차인 T261형-T260형 2량 유닛으로 나뉘며, 통상 오사카 방면에서(Mc250-M251)-(T261-T260)×6-(M251-Mc250)의 4M 12T 16량 편성으로 구성되어 있다. Mc250-M251가 6유닛 12량, T260-T261가 16유닛 30량 3편성(총 42량)이 오오이 기관구에 소속되어 있다.
덧붙여서 양단에 전동차를 배치하는 방식은, 동일본 여객철도(JR 동일본) 215계 등과 유사하다. 또 JR로서는 처음으로 형식에 쿠모하, 모하 등 일본국철 시대부터 사용된 칭호가 아니고, 영문자 약호 M·T를 이용했다.

**특징**
속도 향상을 위해 여객용 전동차와 같은 차량규정을 만족하는 것이 M250계의 설계상의 중점이다. 축중에 관련된 규제를 충족시키기 위해, 종래의 동력 집중식에서 동력 분산식인 전동차 방식으로 변경하여 동력차의 기기 질량을 분산시켰으며, 적재화물 전용 31 ft 경량 컨테이너 U54A형 30000번대로 한정하여 중량의 증가를 억제했다. 그 외에 저중심 차체 구성, 고출력 주전동기, TD 카르단식 구동장치, 요댐퍼, 공기 용수철 적용 대차 및 안티 락 브레이크를 채용했다.
최고속도 130 km/h로 곡선반경 600m (600R) 이상의 구간에서 '제한속도+15 km/h'의 통과성능을 얻었다. 이것은 서일본 여객철도(JR 서일본)의 223계 등의 여객용 전동차와 동등한 수준이다.
소요시간은 도쿄 화물 터미널 역에서 아지카와구치역까지 주행하는 데에 6시간 11~12분이다. 2016년 현재 이 열차는 도카이도 본선을 주행한 모든 열차 중 역대 최고 수준의 표정속도 91 km/h를 자랑한다. 이 기록은 각각의 여객 회사가 보유한 선로규격에 기인한 속도 제한이라고 하는 제약을 받으며 이뤄냈기 때문에 더욱 의미가 있다. M250계가 130 km/h로 운전할 수 있는 것은 JR 서일본의 일부 구간 내에서뿐이며, JR 동일본 관내에서는 일부 구간에서만 120 km/h 운전이 허용된다. 도카이 여객철도(JR 도카이) 관내 대부분에서는 최고속도가 110 km/h로 제한된다.
그 외 정기열차로의 운용시에는 사가와 큐빙의 헤드 마크를 선두차에 게시한다. 현재는 사가와 큐빙에 의한 대절운행뿐이기 때문에, 컨테이너의 도장은 모두 사가와 큐빙의 '갤럭시 컬러'이다.
또한, JR 서일본 관내의 차량규정 제약에 의해 컨테이너는 모두 적재 상태로 운행된다. 때문에 컨테이너가 모두 적재되지 않은 경우에는, 사중(死重)을 적재한 사업용 컨테이너를 탑재한다.

**갤러리**

**기타**

**외부 링크**
  철도 친우회의 소개 페이지
분류:일본화물철도의 철도 차량
SDLC

SDLC는 다음과 같은 의미의 약자이다.- 소프트웨어 개발 생명 주기(Software Development Life Cycle)을 말한다. 동의어로서 시스템 개발 공정(Software development process)라고 한다.- 시스템 개발 라이프 사이클(Systems Development Life Cycle)을 말한다. "System Design Life Cycle"로도 알려져 있다.- SDLC 프로토콜 : Synchronous Data Link Control, 데이터 링크 레이어 프로토콜의 하나로 2진 동기식 데이터 전송 제어 프로토콜(BSC)를 발전시킨 IBM이 개발한 통신 시스템 체계이다. SNA에 채용된 동기식 데이터 전송 제어 프로토콜로 국제표준규격이며, HDLC의 원형이 되고 있다.
추론

추론(推論, inference)은 이미 알고 있는 또는 확인된 정보로부터 논리적 결론을 도출하는 행위 또는 과정이다. 따라서 추론(推論)은 '어떠한 판단을 근거로 삼아 다른 판단을 이끌어 내는 것'이라고 할 수 있다.
이러한 추론은 다양한 분야에서 연구되고 있다.- 인지 심리학 분야에서 전통적으로 연구되고 있는 인간의 추론 작용- 유효한 추론의 규칙을 연구하는 논리학- 양적 자료로부터 추론의 형식적 규칙을 개발하는 통계학자- 자동화된 추론 시스템을 개발하는 인공 지능(AI) 연구자들

**직접추론·간접추론**
미리 제시된 하나의 명제(판단)에서 직접 하나의 새로운 명제를 추출해내는 추론을 직접추론(直接推論)이라고 하며, 미리 제시된 두 개 이상의 명제에서 간접으로 하나의 새로운 명제를 이끄는 추론을 간접추론(間接推論)이라고 한다. 전자에는 대당관계(對當關係)에 의한 경우와 명제의 변형에 의한 경우가 있으며, 후자에는 연역·귀납·유추(類推) 등이 속한다.

**연역**
연역(演繹)은 간접추리의 일종으로, 귀납과는 반대로, 일반적인 것으로부터 특수한 것으로 나아가는 사유의 작용이다.
'모든 M은 P이며, 모든 S는 M이다. 그러므로 모든 S는 P이다'란 형식의 3단논법이 연역추론의 대표적인 것이다.

**귀납**
귀납(歸納)은 간접추리의 일종으로, 연역과는 반대로, 특수한 것에서 일반적인 것으로 나아가는 사유 작용이다.
귀납추리가 참인 결론을 내릴 수 있는가에 관해서는 논의가 있다. 특수적인 것을 모두 완전히 든다면, 확실히 일반적인 것에 관한 주장도 성립되나(완전귀납이라고 한다) 특수적인 것은 모두 완전히 예거(例擧)되지 못하고 있을 경우(불완전귀납이라고 한다)가 문제이다.
밀은 생각하기를, 완전귀납은 이미 알려진 사실의 짤막한 기록을 줄 뿐이며, 우리의 인식에 있어서 의의가 있는 것은 불완전귀납 쪽이지만 이것을 가지고 특수한 것에서 일반적인 것을 추출해내기 위해서는 자연현상의 제일성이라는 원리가 요청되지 않으면 안 된다고 여겼다.

**추론의 방법**
아리스토텔레스이래로 전통적인 논리학의 근본원리로는 다음의 3가지가 있다.
# 동일률
# 모순율
# 배중률
한편 라이프니츠는 충족이유의 원리와 모순율을 논리학의 2대 기본원리로 생각하였다.

**현대의 추론규칙**
현대에 이르러서는 논리학의 추론은 추론규칙(推論規則)이라는 수리논리학적인 논리식에서 또다른 논리식을 이끌어 내는 규칙의 타당성을 연구하는 것뿐만아니라 더욱 확대된 영역 즉 고전 논리학의 중요한 원리들중 어느하나이상을 포기하면서까지 얻으려고하는 추론의 영역도 있다. 고전 논리학의 주요 원리인 배중률을 포기한 양자 논리학이나 분배법칙을 포기한 양자 논리에서는 일반적으로 이들이 성립하지 않는 경우 등이다.

**같이 보기**
 귀추법- 공리- 베이즈 추론- 업무 규칙- 전문가 시스템- 퍼지 논리- 추론 엔진- 추론 과정- 논리- 논리 그래프- 추론 규칙- 정리- 문장 (언어학)

**각주**
 Ian Hacking. An Introduction to Probability and Inductive Logic. Cambridge University Press, (2000).- Edwin Thompson Jaynes.  Probability Theory: The Logic of Science. Cambridge University Press, (2003). 0-521-59271-2.- David J.C. McKay. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, (2003).- Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, (2002).- Henk Tijms. Understanding Probability. Cambridge University Press, (2004).- André Fuhrmann:  Nonmonotonic Logic.-  KOCW-집합론

분류:지식의 출처
분류:논리학 개념
분류:논리적 귀결
BSC

BSC는 다음과 같은 의미를 갖는 약자이다.
 과학 기술 분야- Binary Synchronous Communication Protocol, 곧 2진 동기식 데이터 전송 제어 프로토콜 - 비주얼 스튜디오의 브라우저 정보 파일의 확장자(extension) - 생물안전작업대(biosafety cabinet)
 영화- 영국촬영감독협회(the British Society of Cinematographers) 
 사회과학, 경영 분야- 균형성과표(Balanced Scorecard)
HILS

Hardware-in-the-Loop (HIL) simulation의 약어로서 복잡한 실시간 시스템의 개발 및 시험에 사용되는 기술이다. 이 시뮬레이션은 시험 대상의 제어상태를 효과적인 플랫폼을 제공한다. 제어할 복잡한 대상은 시험 및 개발에 동적인 시스템 모델을 동작함으로써 시험 대상의 기능을 확인할 수 있다.
분류:임베디드 시스템
네거티브 광고

네거티브 광고(Negative Marketing)는 금기시되는 소재를 활용하거나 사물의 부정적인 측면을 사용하는 광고이다. 부정광고, 네거티브 어필이라고도 한다.
부정해서 강한 긍정을 나타내는 방식으로 터부시되는 소재의 활용이나 부정적인 이미지를 사용해 광고의 효과를 낸다. 하지만 너무 강한 표현이거나, 사람들에게 지나치게 부정적인 반응을 일으킬 수 있는 내용이면 역효과를 불러와 부정적인 브랜드 이미지가 형성 될 수 있다. 때문에 매우 신중하게 해야하는데 네거티브 광고를 하고자 하는 기업이나 회사에서는 법적인 부분이나 소비자들의 반응을 충분히 고려하고 준비해서 내보내야 한다.
네거티브 광고의 사례로는 가격이 비싼 제품의 경우, 비싸니 사지말라라는 식의 홍보를 통해 그 제품을 사면 하이클래스가 되는 듯한 기분을 느끼게 해주는 효과를 내어 매출이 급증한 사례가 있었다.
홍보효과 뿐만 아니라 정치적으로 많이 사용되고 있는데, 유권자들이 부정적인 면이 강한 후보를 먼저 제외시키기 때문에 효과적이다. 미국의 대선에 많이 사용되어 이슈가 되었다. 최근에는 우리나라에서도 한나라당 경선때 '네거티브 선거전'이라고 하여 상대방의 약점이나 비리를 폭로하여 지지율을 떨어뜨리자는 전략으로 사용되었는데, 잘못쓰이면 정치공작으로 사용될 수 있어 신중히 사용해야 한다.

**외부 링크**
  선거에서의 네거티브 광고url=http://find.joins.com/Search_Link.asp?Total_ID=2795852&query=%B3%D7%B0%C5%C6%BC%BA%EA+%B1%A4%B0%ED -  한국일보 '네거티브 광고 잘쓰면 藥, 못쓰면 毒'
분류:광고
DSP

DSP는 다음을 가리키는 약자이다.

**전산**
 디지털 신호 처리(digital signal processing): 디지털 신호 및 처리 방법- 디지털 신호 처리 장치(digital signal processor): 디지털 신호 처리를 위해 특별히 설계한 마이크로프로세서

**기타**
 DSP 미디어- 튀르키예 민주좌파당(Demokratik Sol Parti)- 더시터르 공간(De Sitter space)- 밤하늘 보호구역(Dark-sky preserve)
베이즈 추론

베이즈 추론(Bayesian inference)은 통계적 추론의 한 방법으로, 추론 대상의 사전 확률과 추가적인 정보를 통해 해당 대상의 사후 확률을 추론하는 방법이다. 베이즈 추론은 베이즈 확률론을 기반으로 하며, 이는 추론하는 대상을 확률변수로 보아 그 변수의 확률분포를 추정하는 것을 의미한다.

**수학적 설명**
베이즈 추론에서는 추론 대상 에 대하여, 에 대한 사전 확률 가 주어진다. 와 관계된 관측 의 확률 분포가 와 같이 주어진다고 할 때, 베이즈 추론은 가 추가적으로 주어졌을 때의 의 분포 를 계산한다. 이때 는 베이즈 정리를 이용하여 다음과 같이 계산할 수 있다.

이 분포를 이용하여 여러 가지 통계적 추정이 가능하다. 예를 들어, 관측하지 않은 새로운 자료 에 대한 확률분포는 다음과 같이 추정된다.


**같이 보기**
 베이즈 통계학

분류:베이즈 통계학
분류:통계 이론
분류:통계 예측
휠라

휠라(필라)는 의류 및 스포츠 용품을 제조, 판매하는 이탈리아계 대한민국의 기업이다.

**역사**
파일:HK TST K11 mall 50 shop FILA clothing.JPG|섬네일|300px|오른쪽|홍콩에 있는 휠라 대리점.
파일:2009 Women's British Open – Hee-Won Han (3).jpg|섬네일|300px|오른쪽|휠라 골프 후원을 받아 휠라 로고가 새겨진 모자를 쓰고 있는 한희원.
1911년 이탈리아 피에몬테주 비엘라에서 휠라 형제에 의해 창립되었고 원래는 알프스산맥에 거주하는 이탈리아인들을 위한 제품을 생산했으나 현재는 남자 스포츠 의류를 시작해 여성, 어린이, 운동 선수의 의류까지 생산하게 되었다.
2003년 휠라 코리아 대표 윤윤수가 3명의 휠라 본사 임원 및 미국의 헤지펀드 케르베로스 캐피탈 매니지먼트와 함께 지주회사인 SBI를 만들어서 MBO(내부경영자 인수 방식)를 통해 휠라를 인수하였다. 하지만 윤윤수의 SBI 지분은 3.5%에 머물렀고 이에 2005년 윤윤수를 포함한 휠라 코리아의 한국인 경영진은 SBI가 가진 휠라 코리아 지분을 완전히 사들인다. 결국 2007년 휠라 코리아는 자회사인 GLBH 홀딩스를 통해 SBI로부터 휠라 룩셈부르크를 인수하면서, 전 세계 휠라 브랜드를 관리하게 되었다.
현재 대한민국의 강원 FC, 제주 유나이티드, 인천 대한항공 점보스, 두산 베어스, CJ 엔투스, 브라질의 피게이렌시 FC와 보타포구 FR을 후원하고 있다.

**스폰서**

**축구**

**클럽**
AFC- 대한민국 강원 FC (2022 ~ 현재)- 대한민국 부산 아이파크 (2007 ~ 2011)- 대한민국 제주 SK FC (2000 ~ 2001 / 2022 ~ 현재)
CONMEBOL- 브라질 피게이렌시 FC- 브라질 보타포구 FR

**야구**

**클럽**
 대한민국 두산 베어스

**배구**

**클럽**
 대한민국 인천 대한항공 점보스

**펜싱**
 대한민국 국가대표 펜싱 대표팀

**E스포츠**

**클럽**
 대한민국 CJ엔투스- 대한민국 SK텔레콤 T1- 대한민국 KT 롤스터

**평창동계올림픽**
 네덜란드 스피드 스케이팅

**같이 보기**
 나이키- 아디다스- 푸마- 리복- 르꼬끄 스포르티브

**각주**

**외부 링크**
  휠라 코리아 - 공식 홈페이지
분류:스포츠 의류 브랜드
분류:스포츠 용품 제조 기업
분류:대한민국의 의류 기업
분류:대한민국의 브랜드
분류:1911년 설립된 기업
분류:1991년 설립된 기업
분류:2020년 설립된 기업
분류:이탈리아의 브랜드
분류:1980년대 패션
분류:1990년대 패션
분류:2000년대 패션
분류:2010년대 패션
분류:2020년대 패션
필라

필라의 다른 뜻은 다음과 같다.- FILA
** 휠라(FILA) : 대한민국의 의류 브랜드다.- 필라 (이탈리아)

**인명**
 케빈 필라: 미국출신의 야구 선수이자 메이저 리그에 소속되어 있는 토론토 블루제이스의 선수- 마르셀로 델 필라: 필리핀의 작가, 편집자이며, 필리핀 혁명을 이끈 필리핀 독립운동가

**같이 보기**
 필라
OCR

OCR은 다음의 뜻을 가지고 있다.- 광학 문자 인식(Optical Character Recognition)
** OCR-A
** OCR-B- 토질역학에서 과압밀비(Over Consolidation Rate)- 최적통화지역(Optimal currency region)- 장애물 경주(Obstacle course racing)- 오일 컨트롤 링(Oil control ring): 피스톤 링
광학 문자 인식

포터블 스캐너로 실시간 광학 문자 인식(OCR) 과정을 보여주는 동영상.
광학 문자 인식(Optical character recognition; OCR)은 사람이 쓰거나 기계로 인쇄한 문자의 영상을 이미지 스캐너로 획득하여 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환하는 것이다.
이미지 스캔으로 얻을 수 있는 문서의 활자 영상을 컴퓨터가 편집 가능한 문자코드 등의 형식으로 변환하는 소프트웨어로써 일반적으로 OCR이라고 하며, OCR은 인공지능이나 머신 비전의 연구분야로 시작되었다.
거울이나 렌즈 등의 광학 기술을 이용한 광학 문자 인식과 스캐너 및 알고리즘에 의한 디지털 문자 인식은 다른 영역으로 생각되었으나 이제는 광학 문자 인식이라는 말이 디지털 문자 인식을 포함하는 것으로 간주되었다.
초기 시스템은 특정한 서체를 읽기 위해 미리 해당 서체의 샘플을 읽는 것을 뜻하는 '트레이닝'이 필요했지만, 지금은 대부분의 서체를 높은 확률로 변환할 수 있다. 몇몇 시스템에서는 읽어들인 이미지와 거의 일치하는 워드 프로세서 파일과 같은 포맷의 출력 파일을 생성할 수 있으며, 그 중에는 이미지처럼 문서 이외의 부분이 포함되어있어도 제대로 인식하는 것도 있다.

**역사**
OCR의 역사는 생각보다 길다. 1928년에 독일의 G. Taushek가 미리 준비된 몇 개의 표준 패턴문자와 입력문자를 비교하여 표준 패턴문자와 가장 유사한 것을 해당 문자로 선정하는 패턴 매칭(pattern matching) 기법을 이용한 문자 인식 방법을 특허로 등록하면서 시작되었다. 연구소나 기업 등에서 대형 컴퓨터를 통하여 수행되던 것이 PC와 이미지 스캐너의 보급으로 우리 가까이 사용되기 시작한 것은 이미 20년이 넘었다.
해외에서 먼저 연구가 시작된 OCR 기술은 영어인식을 위주로 개발되었으며, 우리나라에는 90년대 초반에 한글 문자 인식 소프트웨어가 실험실 수준으로 개발되어 일반에 소개되었었다. 연산처리 능력이 뛰어난 워크스테이션급에서 동작되던 것들이 개인용 컴퓨터의 처리 능력이 업그레이드 되면서 PC용 OCR들이 시장에 속속 나타나던 것이 90년대 중반이었다.
최근 네이버 Clova에서 OCR서비스를 오픈했으며, 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Gateway API를 통해 이용 가능하다. OCR 챌린지인 'ICDAR Robust Reading Competition'에서 '19년 4개 분야를 석권, 정확도와 기술력을 인정받았다고 한다.

**OCR 소프트웨어**
  네이버 클라우드 플랫폼 OCR-  ScanTexter 맥용 OCR-  ABBYY FineReader- 마이크로소프트 오피스 도큐먼트 이미징(Microsoft Office Document Imaging)- OmniPage- Readiris- WebOCR

**같이 보기**
 광학 마크 인식(OMR)

**각주**

**외부 링크**
  ICDAR url=https://web.archive.org/web/20090713095716/http://www.icdar2007.org/ 문서 인식에 대한 포괄적 국제회의

분류:인공지능의 응용
폭풍해일

폭풍 해일의 원리
폭풍해일(暴風海溢, storm surge, storm flood, storm tide 또는 tidal surge)은 태풍 등의 열대 저기압으로 인한 낮은 기압과 바람의 효과로 생긴 높은 파도로 인한 수해이다.

**같이 보기**
 해일- 지진해일
분류:해일
분류:폭풍
분류:열대 저기압 기상학
분류:악천후