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한국의 지진

그 중에서도 부산광역시는 특히 위험한 지역인데, 양산 단층대가 지나는 부산광역시는 조선 시대 규모 3~4의 지진이 몇 차례 발생한 바 있으며, 최근까지도 미소 지진이 부산 내륙에서 꾸준히 발생하고 있음이 확인되었고, 이러한 미소 지진의 발생은 지하에 지진을 유발하는 (단층) 구조의 존재 가능성을 의미한다. 부산광역시는 양산 단층과 동래 단층 그리고 일광 단층의 단층선을 따라 도심지가 발달하였고, 무계획적으로 경사지나 매립지가 개발되어 있으며 인구밀도가 높고 노후 건물이 많은 지역이다. 이들 지하 단층에서 중규모 이상의 지진이 발생할 경우 산사태, 연약지반에서의 지반 증폭 효과 등이 동반될 가능성이 크므로 지진에 매우 위험하고 취약한 지역이라 할 수 있다. 울산 단층은 경주시에서 울산만까지 이어지는 북북서 주향의 단층으로, 울산 단층의 동편에서는 말방, 개곡, 입실, 원원사, 이화, 읍천, 수렴 단층 등 총 27곳의 지점에서 제4기 단층이 발견되었다. 울산 단층의 동편에서는 신생대의 동해 확장 시기 수많은 단층 파쇄대가 형성되었으며, 동해 확장이 끝나고 한반도의 주응력 방향이 압축력으로 바뀌어 동해 확장과 동시에 형성된 많은 수의 정단층과 단층 파쇄대가 재활성화되어 지진이 활발하게 발생하는 것으로 알려져 있다. 경주 미소지진 다발지역 또는 울산단층 동편 지진다발지역은 기상청의 지진 분포를 통해 경주시 문무대왕면과 양남면 일대에 해당하는 북위 35.65~35.84°및 동경 129.3~129.45° 범위에서 꾸준한 지진 발생이 확인되는 지역으로, 지질학적으로는 연일구조선과 울산 단층의 동편에 위치한다.
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1978년 이후 영남권 북부 영역에서 발생된 규모 3.0 이상 진앙 분포지는 안동 단층, 예천전단대, 옥천대와 영남 육괴와의 경계 단층 등 동-서 내지 북북동 방향의 단층을 따라 인지된다. 특히 미소지진이 발생하는 영양군 입암면 지역에서는 남-북~북북동 및 북동, 동북동 주향의 단층들이 다수 발달한다. 미소지진 진앙 자료로부터 분석한 입암면 지역의 선상구조(lineament) 및 단열(斷列)은 남-북~북북동, 북서 방향이며, 이들 방향은 현생 응력장의 영향 하에 활동하고 있을 가능성이 가장 높은 것으로 분석되었다. 경상 분지 및 영남 지괴 지역의 지진 정보. 다음은 1978년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 44년간 경상 분지 및 영남 지괴 지역에 해당하는 영남 지방과 호남 지방(경상북도, 경상남도, 대구광역시, 부산광역시, 울산광역시 및 전라남도 일부 지역)의 규모 0 이상의 지진 발생 횟수를 지역별로 나타낸 것이다. 지진 발생 횟수는 기상청의 "국내지진조회", 단층 정보는 한국지질자원연구원의 5만 지질도에 따르며, 행정 구역의 변경 등을 고려하지 않았기 때문에 소폭의 오류가 있을 수 있다. 단층 중 볼드체 처리한 것은 대규모 단층(연장 50km 이상), "기울인 글씨"는 활성단층이다. 아래 표를 보면 일부 지역(특히 신안군)은 지진 발생 횟수가 급격히 늘어나는 것처럼 보이나, 이는 실제 지진 발생 횟수가 늘어난 것이 아니라 지진 감지 기술이 발달하고 관측소의 수가 늘어나 감지되는 지진의 수가 늘어난 것이다. 즉 옛날에는 발생해도 감지되지 않았던 규모 2 이하의 미소 지진들이 다수 감지되는 것이다.
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평남 분지. 평남 분지는 원생대의 상원계가 퇴적한 이후 조선 누층군과 평안 누층군이 퇴적되어 평북·개마 지괴와 경기 지괴 사이에 형성되었다. 지리적으로 평안도와 황해도 일대를 포함하며, 고생대에 형성된 이 분지는 이후 송림 변동, 대보 조산운동 등 지각 변동을 받으면서 내부에 수많은 단층들이 형성되었고 그 영향으로 오늘날까지 지진 활동이 활발하다. 평양시의 경우, 502년 12월에 규모 6.7의 지진이 일어나 "집이 무너지고, 죽은 사람까지 있었다."라는 기록이 삼국사기와 증보문헌비고에 실려있다. 조선민주주의인민공화국의 수도인 평양은 인구와 주요 시설물의 밀집도가 북한에서 가장 높아 만약 과거에 발생하였던 규모 6.7의 지진이 다시 발생한다면, 건물과 시설물 등이 파괴되는 물리적 재해뿐만 아니라 화재나 가스폭발 등으로 인한 2차적인 인명 피해와 물리적 재해가 잇따를 것으로 보인다. 황해도 상원군의 경우, 1565년부터 1566년까지 규모 3.0~4.6의 지진이 상원군 한 지역에서 5개월간 무려 100여 차례나 발생한 바 있다. 조선왕조실록의 기사를 보면 8월부터 12월까지 거의 모든 날짜에 지진이 발생하였음을 알 수 있다. (한국의 지진 목록 문서 참고) 평남 분지 지역의 활발한 지진 활동은 몇몇 단층들의 재활동과 심하게 파쇄된(highly-fractured) 암석과 연관된 것으로 보인다. 평남 분지 내부에는 중생대 송림 변동, 대보 조산운동으로 형성된 북북동, 서북서, 북동, 북서 등 다양한 주향의 단층들이 발달한다.
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분지 내부에서 발생한 대규모 지진들은 이들 중생대 단층들의 재활성(reactivation)과 연관된 것으로 보인다. 고지진. 고지진(古地震, Paleoearthquake)은 과거에 발생한 지진, 그 중에서도 역사서에도 기록되지 않은 선사 시대 이전부터 신생대 제4기 시기 발생한 지질학적으로 혹은 기타 방법으로 확인되는 지진들을 의미한다. 최근의 활성단층과 고지진학적 연구에 의하면 한국에서도 주기는 길지만 지표 파열을 수반한 대규모 지진들이 제4기에도 발생하였음이 보고되었다. 최근에는 문화재의 파괴 양상을 활용하여 역사지진의 발생 시기, 규모, 진동, 진원의 위치에 대한 정보를 얻기 위한 고고지진학적 연구가 수행되고 있다. 일반적으로 규모 6 이상의 중·대규모 지진과 관련된 단층의 파열은 지표면까지 확장되며, 이 경우 영구적인 변위를 수반하는 지표 변형이 발생한다. 이 때 지표 변형은 주로 지형 및 미고결 퇴적층으로 대표되는 지표상의 지질에 기록되며, 확인되거나 추정된 지표 파열의 길이로부터 지진의 규모를 추정할 수 있다. 따라서 특정 단층과 관련된 지형학적 및 층서학적 고지진 정보를 획득하고 분석하는 것은 대규모 지진을 예측하는 데 활용된다. 고지진 정보를 획득하기 위해서는 제4기 동안 형성된 지형 및 퇴적층에 대한 조사를 수행할 필요가 있다. 경주시 문화재. 지진에 의한 피해의 가장 확실한 증거 중 하나는 대규모 지진으로 발생한 지표 변형에 의하여 유적이나 건축물들이 파괴되면서 변위된 것이다. 경주시에 분포하는 여러 역사 유적들에는 이러한 지진의 흔적들이 남아 있다.
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석재를 이용한 아치 구조의 최상부 정중앙에는 쐐기형태의 마름모꼴 석재인 홍예종석(keystone; 虹霓石)을 사용하였는데, 이 홍예종석은 강한 지진이 발생할 경우 지진동에 의해 건축물들이 좌우로 흔들릴 때 아래쪽으로 하강할 수 있으며, 홍예종석의 하강은 지진에 의해 발생한 수평적 움직임에 의한 확실한 변형 증거가 될 수 있는 것이 알려져 있다. 복원 사업이 진행되기 이전인 1914년에 촬영한 사진에 의하면 불국사의 백운교 겉틀 홍예종석이 아래로 미끄러진 것이 관찰되며, 또한 백운교의 계단이 심하게 뒤틀려진 것이 확인된다. 이는 전쟁이나 방치에 의한 훼손으로 볼 수도 있지만 이 아치구조의 상대적인 안정성을 고려할 때 지진과 같은 갑작스런 지진에 의한 것으로 추정되며, 경주 지역에 지진이 상대적으로 빈번하게 발생했다는 것을 지시한다. 석재들을 쌓아 올려 만든 석조 건축물들은 지반 침하나 지진에 의해 그 사이가 벌어질 수 있다. 신라 시대 대표적인 건축물 중 하나인 첨성대는 큰 화강암을 쌓아 올려 만든 건축물이다. 첨성대의 경우 현재 일부 석재들 사이가 벌어져 있는데, 이는 지반 침하, 식물 뿌리의 영향, 토사 유출 등에 의해 변형되었을 가능성을 무시할 수 없지만 경주 지역의 역사적 기록에서도 보고된 바와 같이 대규모 지진에 의해 변형되었을 가능성도 있다. 또한 많은 안산암질 암석으로 건축된 경주 분황사 모전석탑의 경우도 일부 석재들 사이가 벌어져 있으며, 이 또한 경주 지역에서 발생한 역사 지진들에 의해 형성되었을 가능성도 있다.
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양산 단층. 김남권 등(2020)은 양산 단층의 제4기 운동 특성을 파악하기 위해 단층을 가로질러 발달하는 하천 주변의 제4기 하안단구에 대한 지형분석을 실시하였다. 조사 지역은 양산단층 중남부에 해당하는 경주시 내남면 용장리, 울산광역시 울주군 삼남면 교동리, 삼남면, 상천리, 양산시 하북면 초산리 지점으로, 정밀 지형 분석을 위해 과거의 항공사진(1968년)과 항공LiDAR 기반 DEM자료(2017년)를 이용하였다. 그 결과, 최소 약 10 m 이상의 다양한 수평 오프셋(용장리 지점: 19.09±2.58 m, 21.92±2.69 m, 교동리 지점: 195.43±23.54 m, 상천리 지점: 37.53±6.56 m, 초산리 지점: 9.68±2.73 m, 34.44±4.40 m)이 인지되었으며, 이는 제4기 하안단구 지형면의 형성 이후 중남부 양산단층을 따라 발생한 중·대규모 고지진이 일부 경사 이동 성분을 포함하나 우수향 주향 이동 단층운동이 우세했음을 지시한다. 울산 단층대의 원원사 단층. 김태형 등(2021)은 중부 울산 단층대 동편에서 확인된 원원사 단층 제2지점의 노두를 조사하고 약 3600년 전인 신생대 제4기 홀로세에 지표파열을 수반한 단층활동이 있었을 것으로 추정하였다.
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단층 상반의 광여기루미네선스(OSL) 연대측정 결과는 각각 6.9±0.6 ka와 5.6±0.8 ka, 하반의 OSL 연대측정 결과는 3.6±0.3 ka와 3.6±0.4 ka로 이 결과는 지금까지 울산 단층대에서 보고된 제4기 단층활동 중 가장 젊은 활동연대를 지시한다. 포항시. 2017년 포항 지진이 발생한 경상북도 포항시에는 여러 연구를 통해 제4기에 운동한 활성단층이 발달하며 호미곶 등에서 고지진 기록이 보고된 바 있다. 한종원 외(2020)는 호미곶과 구룡포 일원에 발달하는 활성단층의 추적을 위하여 지형 분석, 선형구조(lineament) 분석, 전기 비저항 탐사, 굴착 조사 및 연대측정을 실시하였다. 호미곶 지역에서는 활성단층이 발견될 가능성이 가장 높을 것으로 판단되는 지점을 대상으로 전기 비저항 탐사를 실시하였으며, 확인된 저(低)비저항 이상대를 따라 1개소의 굴착조사를 실시한 결과 단층이 발견되었고 산정된 실제 변위량을 최대변위-모멘트 지진규모 경험식에 적용하여 산정된 모멘트 지진규모는 약 5.5-5.7이다. 구룡포 지역에서는 3개 지점을 굴착하였는데 2개 지점에서 ESR 연대측정 결과 약 26만 년 전에 마지막 활동을 한 단층이 확인되었고 나머지 지점의 굴착단면에서 관찰되는 단층면, 단층조선, 변위 등을 활용하여 실제 변위량을 산정한 결과 단층활동으로 인한 실제 변위량은 0.14 m로 산정되며, 모멘트 지진규모는 약 5.2로 산정된다. 충북 지역에서 최초로 발견된 고지진의 층서학적 기록.
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김태형 등(2022)은 2022년 괴산 지진이 발생한 이후 중부 내륙을 관통하는 공주 단층대에 대한 조사 결과 충청북도의 두 지점, 외북지점과 백마령지점에서 고지진에 의한 지표 파열의 층서학적 기록들을 처음으로 발견하였다. 충북 청주시 흥덕구 외북동 일원의 조사현장 주변의 중부고속도로에서 동쪽으로 약 100 m 떨어진 청주 외북지점의 경우 서쪽으로 경사하는 지표 파열면을 따라 고지진에 의한 역이동성 지표 파열이 1회 확인되었으며 수직변위량은 15.5±1.7 cm이다. 변위된 가장 젊은 지층과 변위되지 않은 가장 오래된 지층의 퇴적 연대를 근거로 약 5만 년 전에 지표파열을 동반한 지진이 발생한 것으로 해석된다. 음성군의 백마령 지점에서는 저각으로 서쪽 경사하는 지표 파열면을 따라 고지진 지표파열이 관찰되었다. 백마령지점의 지표 파열에 의해 변위된 부정합 및 여러 층의 경계를 기준으로 측정된 수직변위량에 대한 누적변위확률밀도를 분석한 결과, 16.8 cm와 21.6 cm의 수직변위량을 동반한 고지진 지표파열이 총 2회 발생한 것으로 해석된다. 이 조사 결과들은 한반도 충청북도 지역에서 고지진에 의한 층서학적 변위 기록을 최초로 보고하는 것으로, 한반도 중부 내륙에서도 신기 지구조 환경하에서 규모 6 내외에 이르는 중규모 지진이 발생했음을 지시한다. 성류굴 : 동굴 생성물을 이용한 고지진학 연구. 석회동굴 생성물의 파괴와 재성장 사이의 연대를 측정하여 고지진 및 지진재해 연구에 사용할 수 있다.
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최진혁 등(2012)은 울진 성류굴 내 동굴생성물들을 대상으로 생성물들의 파괴 특성과 고지진과의 연관성에 대한 연구를 시도하였다. 이 연구에서는 종유석, 석순, 석주, 동굴커튼 등 비교적 뚜렷한 파괴를 보이는 총 4종류의 동굴생성물에 대한 정밀 동굴조사를 실시하여 이들에 대한 기하 및 운동학적 특성을 분석하였다. 그 결과 석순과 석주 그리고 동굴커튼에 발달하는 단열이 고지진에 의해 파열되었을 가능성을 지시하고 있음이 드러났다. 그러나 이 연구에서는 천연기념물 보호법으로 인해 동굴 생성물들에 대해 접근과 시료 채취가 허가되지 않아 파괴된 생성물과 재성장한 생성물의 연대 측정은 실시하지 못하였다. 울진군에는 제4기에 활동한 매화 단층과 구산 단층이 발달한다. 두 단층에 대한 ESR 연대측정 결과는 각각 최소 약 22만년, 37만년 전으로 보고된 바 있다. 매화 단층과 구산 단층의 제4기 활동과 성류굴 내 동굴생성물의 파괴를 유발시킨 고지진이 서로 관련되어 있을 가능성이 있다. 울진군 구산 단층. 구산 단층(N36°56'33.4", E129°21'33.6")은 울진군 근남면 구산리를 중심으로 발달하는 북동 주향의 단층이며 단층이 운동한 시기가 제4기로 판단되는 단층이다. 이 단층은 기반암인 선캄브리아기의 화강편마암, 제3기로 추정되는 염기성 암맥 그리고 이들을 부정합으로 피복하는 제4기 퇴적층을 절단하는 것으로 보고된 단층이다. 구산 단층대 내에 발달하는 단층비지에 대한 ESR 연대측정 결과는 369±39 ka(약 37만 년 전)로 보고된 바 있다.
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제4기 하성층과 단층비지에 대해 연대측정을 실시한 결과 구산 단층은 50만년 이내에 2번 이상 활동했던 단층으로 해석되었다. 제4기 단층 활동에 의한 구산 단층의 최대 변위는 약 94.63 cm이며, 이를 한 번의 최후기 지진 활동에 의한 변위로 가정하고 지진변위-모멘트 지진규모의 경험식에 대입한 결과 지진 규모는 약 6.4~6.9로 추정되었다. 한국의 지진 관측 역사. 한국의 지진 기록은 크게 역사지진과 계기지진 기록으로 나뉜다. 1905년 2월 한반도에 지진계가 설치되기 전까지 지진계를 사용하지 않고 문헌에 기록된 지진기록을 역사 지진 기록이라고 말한다. 서기 2년 시작된 한반도의 역사지진 기록은 2,000년에 달한다. 조선시대 이전의 역사지진의 경우, 수도에만 감진기록이 존재하여 그 시대의 수도에 지진이 집중되는 것처럼 보인다. 반면 조선시대에는 진앙지가 한반도 전체에서 나타나며, 서해안쪽의 지진활동이 활발하다. 서기 1세기에서 지진계가 최초로 설치된 1905년 이전까지의 역사지진자료는 반도에서 2200여회의 지진들이 발생하였음을 보여 주며, 규모 5.0 이상의 지진도 수 백회 발생한 것으로 추정된다. 한반도의 지진 활동은 13세기부터 17세기에 가장 활발하였고, 18세기에 들어 지진정지기(seismic quiescence)가 약 200여 년간 지속되다가 최근에 와서 다시 활발해졌다.
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서기 2년부터 1982년까지 발생한 MM 진도 V 이상의 923개 지진을 분석한 결과 경기 육괴의 서부와 경상 분지가 한반도에서 지진 위험이 가장 높은 지역으로 나타났으며 MM 진도 VII 이상 지진의 재래주기는 경기 육괴와 경상 분지를 제외한 지역에서 2,000년 이상이다. 서기 27년부터 1982년까지 발생한 진도 V 이상의 역사 지진으로 한반도의 지진위험도를 확률적으로 평가한 결과 한반도 남부와 평남지역 서부의 지진위험도가 가장 높았으며 한반도 남부 중앙지역에서 1,000년에 한 번 발생할 최대 진도는 VII 이상으로 평가되었다. 역사 지진의 대표적인 예로 1백 명의 사상자를 동반한 779년 경주 지진과 지진 해일을 동반한 1643년 울산 지진 등이 있다. 역사 지진 중에서도 대규모 지진들의 진앙은 한국의 단층이나 지질구조의 경계와 일치하는 것으로 보인다. 한반도에서 다수의 역사지진이 발생했고 또 현재 지진들이 발생하고 있는 현상은 한반도 내에 다수의 활성단층이 존재함을 의미하며, 이 활성단층들은 주로 중생대의 격렬한 지각변동에 의해 새로 생성된 단층들과 주요 지질구조의 경계면이 깨어진 단층들이다. 대표적으로 양산 단층을 따라 김해, 울산, 경주, 영덕에서 지진들이 발생했다. 역사문헌에 기록된 감진지역(지진발생을 느낀 지역)으로 추정한 지진발생 위치는 서울, 경주, 평양, 개성 등 역사시대 수도였던 지역을 중심으로 주로 나타났는데, 인구밀도가 높은 수도 주변에서 지진을 느끼고 기록하기 쉬웠기 때문으로 보인다. 피해를 일으킬 수 있는 진도 V 이상 지진은 충청도 이남지역과 평안도 서부지역에 많이 분포하였으며 이는 최근의 지진발생 위치와 비슷한 경향을 보이는 것이다.
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삼국 시대. 서기 2년부터 936년까지 105회의 지진 기록이 있다. 그 대부분이 삼국의 수도였던 국내성, 평양, 부여, 경주 등에 집중된다. 1백 명의 사상자를 낸 779년 경주 지진이 대표적이다. 평양의 경우, 502년 12월에 규모 6.7의 지진이 일어나 "집이 무너지고, 죽은 사람까지 있었다."라는 기록이 삼국사기와 증보문헌비고에 실려있다. 경주의 경우, 이 시기에 다수의 지진 기록이 존재한다. 서기 100년 경주 지진, 123년 경주 지진, 304년 경주 지진, 510년 경주 지진, 779년 경주 지진 등의 진도 VIII 이상 대규모 지진이 삼국사기에 기록되어 있으며, 이들 지진은 경주시를 지나는 양산 단층에서 발생한 것으로 보인다. 고려 시대. 서기 936년부터 1393년까지 171회 정도의 지진이 발생했다. 이 시대에도 당시의 수도인 개성에서 감지되었으며, 그 외에도 평양(서경), 경주, 김해, 양산, 상주 등지에서 지진이 발생했다. 에서는 1036년에 발생한 지진으로 당시 고려의 수도인 개성과 신라의 옛 수도인 경주를 포함한 한반도의 넓은 지역에서 진동이 감지되었음을 기록하고 있다. 지진에 대한 기록에서 경주에서 3일 동안 지진이 그치지 않았고 많은 가옥이 피해를 입었음을 언급한 것으로 미루어, 경주 인근 지역이 진앙이며 다수의 여진을 동반했음을 알 수 있다. 조선 시대. 조선시대 15~18세기 동안 지진 활동이 활발했다. 16세기 동안 721회의 지진 기록이 있으며 1565년부터 1566년까지 평안도 상원에서 100회의 군발 지진이 발생하기도 했다.
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17세기에는 369회의 지진 기록이 있으며 1643년 울산 앞바다에서 대규모의 지진이 발생해 가옥이 붕괴되고 지진해일이 발생하는 등의 피해가 있었다. 1643년 경상남도 합천군에서 추정 규모 6.4의 지진이, 1681년에 양양 앞바다에서 대규모 지진이 발생하기도 했다. 진도 IX의 대규모 지진도 전라남도 순창군에서 발생했다. 평양의 경우, 16세기~17세기에 규모 4.7 이상의 지진이 평양지역에서 한반도의 다른 지역보다 많이 발생하였음이 조선왕조실록과 승정원일기에 기록되어 있다. 부산의 경우, 부산 동래에서 1418년, 1641년, 1710년에 최대 진도 II-IV인 지진이 발생하였다. 1431년과 1480년에 각각 진도 IV와 진도 IIIV인 지진이 기장과 김해 인근에서 발생하였고, 1548년과 1554년에 진도 V의 지진이 기장과 동래 부근에서 발생하였다. 19세기에는 지진 활동이 줄어들어 이 기간 중 81회의 지진이 발생했다. 1810년 함경도 부령에서 발생한 지진으로 산사태가 발생하고 사상자가 나왔다. 기타. 동일본 대지진과의 연관성. 2011년 동일본 대지진 이후 한반도의 지각은 충격을 받아 응력 불균형 현상이 가속화되고, 이로 인해 지진이 빈발하기 시작한 것으로 추정된다. 응력의 해소. 판 경계부에서 생긴 응력이 판 내부에도 전달되어 오랜 기간 쌓여 있다가 약한 지각 부분이 견디지 못하고 깨어지면서 에너지가 방출되기 때문에, 대한민국과 같이 판 내부에 있는 지역에서도 경주 지진과 같이 큰 지진이 발생할 수 있다.
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그러나 한반도 주변에는 매우 큰 연약대인 중국 탄루단층이 발달하고 있고 일본 남서부에는 난카이 해곡, 류큐 해구와 같은 판 경계부가 발달하고 있어 한반도 주변에 쌓일 수 있는 응력의 많은 부분이 이런 지역에서 해소되고 있다. 따라서 중국 북동부와 일본에 비하여 한반도에서 규모 6.5 이상의 큰 지진이 발생할 확률이 낮아짐으로써 한반도는 주변 국가에 비하여 상대적으로 지진 안전 지대인 것이다. 동해 섭입대. 2018년 동해 바닥을 이루는 지각이 한반도 동쪽 지각 아래로 파고들기 시작해, 동해가 사라질 가능성이 있다는 연구 결과가 나왔다. 이 현상이 2016년 경주 지진과 2017년 포항 지진 등 최근 일어나고 있는 지진 활동의 근본 원인일 가능성도 제기되었다. 연구 결과, 울릉 분지에서 땅이 주름처럼 솟아 있는 지형과 역단층이 발견되었고, 이는 동해가 동-서 방향의 압축력을 받고 있음을 지시한다. 연구팀은 이를 바탕으로 동해와 한반도의 경계가 초기 섭입대로 변하고 있다고 결론 내렸다. 지진 전조 현상으로서의 라돈 농도. 지진 예측을 위한 지진 전조 현상으로 토양과 지하수 내 라돈 농도의 이상 변화 현상에 대한 연구가 꾸준히 시도되고 있다. 토양과 지하수 내 라돈의 농도 변화는 지각의 지구조론적 변형의 초기 증거가 된다. 지진 발생 전에 지역적 응력의 증가는 지각 내 암석의 미세한 균열을 형성하게 됨으로, 암석의 표면적이 증가로 인한 라돈의 발산력 증가로 토양 및 지하수 내 라돈 농도의 일시적 증가가 수반될 수 있으며, 지진의 전조 현상으로 지진 발생 전 수일~수개월 사이에 나타난다.
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고베 지진과 같은 대규모 지진에 대한 라돈 이상과 지진과의 상관성은 확연이 나타남으로 라돈의 이상 농도가 지진 예측이 가능한 전조 현상으로 잘 활용될 수 있음을 보여 주었다. 외국의 연구사례를 보면 지진의 전조 현상으로서 지하 수위의 변동, 라돈 함량의 변동뿐만 아니라 지하수 화학 성분의 변화, 물 분자의 수소 동위 원소의 변화, 헬륨 등 가스의 유출량의 변화와 그들의 동위원소 조성비의 변화 연구 등 다양한 각도에서 연구가 진행되어 지진의 전조 현상과의 상관성에 대한 연구 결과가 제시된 바 있다. 아래 내용은 한국에서 발생한 지진과 관련하여 지진과 라돈 농도 간의 상관 관계를 연구한 논문들을 인용한 것이다. 김윤신(2003) 등은 장기간 관측된 대기 및 지하수 중 라돈의 변화량과 지진 발생과의 관련성을 연구하기 위해 1999년 12월부터 2001년 6월까지 관측된 대기 및 지하수 중 라돈 농도를 평균값으로 보정한 절대편차(absolute deviation)를 산출하여 서울의 한양대학교와 동해시에 위치한 서울대학교 해양연구센터, 경주시의 서라벌대학교 지하수에서 규모 3.0 이상의 지진 발생일 전·후 각 10일간의 라돈 농도의 변화량을 조사하였다. 대기 중의 라돈 농도는 지진에 의한 라돈 변화량 외에 다른 요인(주로 기상)에 의한 라돈 농도의 변화를 배제한 것이다.
한국의 지진

조사 결과, 서울시 대기 중 라돈 농도 분포는 지진 발생 2~6일 전부터 높은 라돈 농도 및 큰 변화폭을 나타냈으며 지진 발생시에는 낮은 농도와 작은 변화폭을 나타내었으며, 동해시 해안 지역 대기 중 라돈 농도는 지진 발생 2~4일 전까지 높은 라돈 농도 및 큰 농도 변화폭을 나타내며 지진 발생시나 발생 하루 전에 매우 낮은 라돈 농도 및 작은 변화 폭을 나타내는 것으로 조사되었다. 또한, 경주시 지하수 중 라돈 농도 분포는 지진 발생 2일 전부터 라돈 농도가 급증한 후 높은 농도가 일정 기간 지속되는 것으로 조사되었다. 정찬호 등(2018)은 지진 전조 현상 연구를 위해 대전, 청원 지역의 지하수 관측정에서 심도별(-60 m, -100 m)로 화학 성분과 라돈, 수위의 변화를 주기적으로 측정하였다. 특히, 2017년 포항 지진(규모5.4) 및 2018년 포항 지진(규모 4.6) 전후 지하수의 화학 성분, 지하수위, 라돈 농도 등의 변화를 분석하여 지진 전조 인자(因子)로서의 가능성을 해석하였다. 대전 및 청원지역 모니터링용 시추공은 2000년과 2001년에 각각 개발되었으며, 지하수의 라돈과 우라늄 함량이 높은 것으로 알려졌다. 측정 결과, 관측정 특정심도 지하수의 수소이온농도와 전기 전도도 값이 포항 지진 발생에 따라 큰 폭으로 증가하는 등 비교적 뚜렷한 상관성을 보였다. 주요 화학 성분 중에는 대전관측정에서는 HCO3-, Cl-의 농도가 지진과의 연관성 있는 변동을 보이며, 청원지역 관측정에서는 Mg2+, Cl-, NO3-의 농도가 변화를 보였다.
한국의 지진

그러나 지하수의 주요 화학성분의 변화는 지진 발생과의 상관성이 명확하지는 않다. 대전 관측정 지하수내 라돈 함량은 지진 발생 전 최저 162 Bq/L에서 지진발생 직후 573 Bq/L로 크게 증가하는 경향을 보여 지진과의 뚜렷한 상관성을 보여주었다. 결론적으로, 포항 지진 진앙지와는 많이 떨어져 있지만 대전 지역의 관측정에서 라돈 가스는 지진과 가장 뚜렷한 상관성을 보여 지진 전조 요소로서의 신뢰성할 수 있는 후보로서 가능성을 확인하였다. 김진섭 등(2018)은 2016년 경주 지진의 진앙지로부터 58 km 떨어진 측정 지점에서 2014년 1월 1일부터 2017년 5월 31일까지 토양 내 라돈 농도와 환경 요인들을 연속 측정하고, 규모 5.8의 경주 지진의 발생에 따른 토양 내 라돈의 이상 변화 현상에 대하여 분석하였다. 연구에 적용된 라돈 모니터링 시스템은 양산 단층대에 포함되는 금정산 하부의 중생대 백악기 화강암류 아다멜라이트에 위치하며, 라돈 연속측정시스템은 경주지진의 진앙지로부터 59 km 떨어진 양산 단층대에 위치한 부산대학교 내에 설치하였다. 연구진들은 2016년 경주 지진 전·후 토양 내 라돈 농도의 이상 변화를 알아보기 위해 2016년 6월 3일부터 12월 31일까지의 기간 즉, 9월 12일 발생한 경주 지진의 전·후 3개월의 기간을 설정하였다.
한국의 지진

라돈 농도의 이상 변화를 나타낸 구간과 기온, 토양의 온도, 대기압과의 상관 관계를 분석 결과 7월과 8월 라돈 농도의 이상 변화 현상이 관측되었으며, 라돈 농도의 명백한 이상 변화 구간을 포함한 기간의 토양 내 라돈 농도와 환경 요인들(대기온도, 토양의 온도, 대기압, 강수량)과의 상관 관계에 대하여 분석한 결과 상관 계수는 매우 낮게 나타난다. 따라서 이들 라돈 농도의 이상 변화는 경주 지진에 의해 발생되는 토양 내 라돈의 이상 변화임을 지시한다. 한국의 지진 목록. 다음은 대한민국을 포함한 한반도에서 발생한 지진들의 목록이다. 최근에 발생한 지진은 한국의 지진 목록 문서를 참조할 것. 1978년 이후. 1978년 1월 이후 발생한 리히터 규모 4.0 이상의 지진만 기재했다.
전설의 용자의 전설

《전설의 용자의 전설》(, 전용전())은 일본의 가가미 다카야가 집필한 라이트노벨 및 이를 원작으로 한 만화, 애니메이션이다. 대한민국에서는 애니메이션이 《마법전사 라이너》라는 제목으로 2011년 3월 19일부터 2011년 9월 10일까지 방영되었다. 줄거리. 롤랜드 제국 왕립 특수학원의 학생인 라이너 류트는 언제나 자기만 하고 무기력한 열등생이다. 낮잠만 자며 지내기를 바라지만, 어느날 적국인 에스타블 왕국이 전쟁을 일으키자 라이너와 그의 친구들은 전쟁에 휘말려 동료의 대부분을 잃게 된다. 전쟁 후 시온과 함께 롤랜드를 구하기 위해 길을 나선 라이너지만 롤랜드에는 대륙을 가리는 어둠이 드리우기 시작하였다. 종합녹음제작. ※ 성우는 일본 / 한국 순. TV 애니메이션. 국내 방영의 문제점. 《전설의 용자의 전설》이 대한민국 내에서 방송을 시작하자 마자 몇 가지 문제점이 지적되었다. 이에 대해 제작진 측은 위의 작품을 홍보하기 위해 방송 순서를 변경하였다고 해명하였으며, 주제가에 대한 한 네티즌의 의견에 대해 조만간 주제가가 교체될 수 있음을 시사하였다. 한편, 엔딩 크레딧에 나래하제가 포함되어 있는 것에 대해 본 주제가와 무관한 단체로 본인과의 친분이 있는 회원들로부터 조언을 받은 것에 감사하다는 의미로 크레딧에 포함하였다고 해명하였다. 이에 따라 2화분부터 나래하제가 엔딩 크레딧에서 제외되었다.
동부주 (스리랑카)

동부주(, )는 스리랑카 동부에 위치한 주로 주도는 트링코말리이며 면적은 9,996km2, 인구는 1,460,939명(2007년 기준)이다. 동부 주는 1988년부터 2006년까지 북부 주와 함께 북동부 주를 구성했지만 2007년 다시 동부 주로 분리되었다. 3개 구(암파라 구, 바티칼로아 구, 트링코말리 구)를 관할한다.
중북부주 (스리랑카)

중북부주(, )는 스리랑카 중북부 내륙 지방에 위치한 주로 주도는 아누라다푸라이며 면적은 10,714km2, 인구는 1,104,664명(2001년 기준)이다. 2개 구(아누라다푸라 구, 폴론나루와 구)를 관할한다.
북서부주 (스리랑카)

북서부주(, )는 스리랑카 북서부에 위치한 주로 주도는 쿠루네갈라이며 면적은 7,812km2, 인구는 2,169,892명(2001년 기준)이다. 2개 구(쿠루네갈라 구, 푸탈람 구)를 관할한다.
지관 (불교)

지관(止觀, śamatha-vipaśyanā)은 불교의 수행법인 지(止)와 관(觀)을 통틀어 말하는 것으로, 지(止)는 산스크리트어 사마타(śamatha, )를 뜻에 따라 번역한 것이고, 관(觀)은 산스크리트어 비파사나(, )를 뜻에 따라 번역한 것이다. 지(止)는 모든 망념(妄念)을 그치게 하여 마음을 하나의 대상에 기울이는 것이며, 관(觀)은 지(止)로써 얻은 명지(明知)에 의해 사물을 올바르게 보는 것을 말한다. 즉, 지관(止觀)은 선정(禪定)과 지혜(智慧)에 해당되며, 지(止)와 관(觀)의 양자는 마치 수레의 두 바퀴 같은 상호의존 관계에 있다. 그리고 지(止)와 관(觀)은 계(戒)와 아울러 불교도의 중요한 실천 항목이다. 특히 중국 천태종의 개조인 지의는 《마하지관》을 저술하여 지관을 상세히 분류고찰하였다.
중부주 (스리랑카)

중부주(, )는 스리랑카 중부에 있는 주로 주도는 캔디이며 면적은 5,674km2, 인구는 2,423,966명(2001년 기준)이다. 3개 구(캔디 구, 마탈레 구, 누와라엘리야 구)를 관할한다. 중부 주는 원래 커피 플랜테이션 농업이 발달한 지역이었지만 풍토병으로 인해 크게 파괴되었다. 그 후 1860년대 영국인들이 이 곳을 복원하면서 대표적인 홍차(실론 티) 생산지가 되었다.
북부주 (스리랑카)

북부주(, )는 스리랑카 최북단에 위치한 주로 주도는 자프나이며 면적은 8,884km2, 인구는 1,311,776명(2007년 기준)이다. 5개 구(자프나 구, 킬리노치치 구, 만나르 구, 물라이티부 구, 바부니야 구)를 관할한다. 북부 주는 1988년부터 2006년까지 동부 주와 함께 북동부 주를 구성했지만 2007년 다시 북부 주로 분리되었다. 다른 지역에 비해 타밀족 인구가 많으며 그로 인해 스리랑카 내전의 발단이 된 곳이기도 하다.
콜리코돈

콜리코돈("Kollikodon")은 멸종한 단공류 중 하나이다. 현재는 단백화(蛋白化)된 치골(하나의 앞어금니와 두 어금니) 파편만 발견되어있다. 화석은 호주의 라이트닝 리지에서 발견되었다. 콜리코돈은 1 억 ~ 1.4 억년 전 백악기 전기에 서식했다. 스테로포돈 처럼, 콜로코돈은 중생대에서는 상대적으로 큰 포유류였다. 어금니의 길이는 약 5.5 mm, 너비는 대략 4 ~ 6 mm 정도였다. 이 정보를 토대로 봤을 때, 콜로코돈의 최대 몸 길이는 최대 1 m 로 추정하고 있다. 실제로 콜리코돈의 몸 길이가 이러했다면, 콜리코돈은 중생대에서 알려진 포유류 중에서 가장 컸던 레페노마무스, 스코왈테리아, 부보덴스와 함께 가장 큰 종이 된다. 그 크기를 논외로 하면, 콜리코돈의 생김새를 설명하기에는 어렵다. 그러나, 조개를 부수는데 최적화된 이빨로 인해 최소한 부분적으로 수생동물의 특성이 있었을 것으로 추정된다. 콜리코돈과 스테로포돈은 시드니 박물관에서 찾아볼 수 있다. 이름의 어원. "Kollix"는 고대 그리스어로 브래드 롤(bread roll)를 의미한다. 콜리코돈의 이빨은 위에서 봤을 때 핫 크로스 번(hot cross bun)과 모양이 유사하다. 처음에는 마이크 아쳐 박사는 "핫크로스버노돈"이라는 이름을 원했지만, 동료의 반대로 무산되었다.
사바라가무와주

사바라가무와주(, )는 스리랑카 서남부 내륙 지방에 위치한 주로 주도는 라트나푸라이며 면적은 4,921km2, 인구는 1,801,331명(2001년 기준)이다. 주의 이름은 이 지역에 거주하던 원주민이자 수렵 채집 민족인 사바라족에서 유래된 이름이며 해안 도시 콜롬보에서 약 100km 정도 떨어진 곳에 위치하고 있다. 2개 구(케갈레 구, 라트나푸라 구)를 관할한다.
유엔 안전 보장 이사회 결의 제1973호

유엔 안전 보장 이사회 결의 제1973호는 2011년 3월 17일에 레바논, 영국, 프랑스를 중심으로 한 리비아 비행금지구역의 설정을 내용으로 하는 유엔 안전 보장 이사회 결의이다. 10개 안보리 국가(가봉, 나이지리아, 남아프리카 공화국, 레바논, 보스니아 헤르체고비나, 콜롬비아, 포르투갈과 상임이사국인 미국, 영국, 프랑스)가 찬성하였고, 5개 국가(독일, 인도, 브라질과 상임이사국인 러시아와 중국)가 기권하여 만장일치로 통과하였다. 결의. 핵심 내용. 유엔 헌장 제7장에 따라 결의한 강제 조치는 다음과 같다. 반군 무장 지원. 유엔 안전 보장 이사회 결의 1970 제9조에 따라 무기의 수출입이 금지되었는데, 이는 카디피측과 반군측 모두에 적용되는 것이었다. 이번에는, "유엔 안전 보장 이사회 결의 1970 제9조에도 불구하고, 시민의 보호를 하기 위한 모든 필요한 수단을 동원하라"고 결의했다. 힐러리 클린턴은 아직은 반군에 무기 제공이 없지만, 이제 반군 무기 지원이 합법화되었다고 주장했다.
마르세우 아우구스투 오르톨랑

마르세우 아우구스투 오르톨랑(, 1981년 11월 12일 ~ ) 또는 마르세우는 브라질의 전 축구 선수이다. 2004년과 2011년에 K리그의 수원 삼성 블루윙즈에서 뛴 적이 있다. K리그 등록명은 마르셀이었다. 클럽 경력. 마르세우은 코리치바 FC에서 축구를 시작했고, 2000년에 1군에 합류하여 네 시즌 동안 49경기에서 20골을 넣었다. 이 시기에 브라질 리그 베스트 일레븐에 뽑히기도 하였다. 2004년 1월 14일 K리그의 수원 삼성 블루윙즈로 이적하여 한 시즌 동안 뛰었다. 이후 포르투갈 리가의 아카데미카 드 코임브라로 이적하여 두 시즌을 보냈고, 이 가간 동안 13골을 넣는 인상적인 활약을 펼쳐 SL 벤피카와 FC 포르투 같은 포르투갈 내 빅 클럽들의 관심을 받았다. 그리고 마침내 2006년 1월 SL 벤피카로 이적하였다. 그러나 그는 12월에 SC 브라가로 임대가게 되었고, 돌아오자마자 브라질의 상파울루 FC로 다시 임대를 가게 되었다. 마르세우는 그곳에서도 자리를 잡기 힘들었고, 계약을 종료했다. 마르세우는 한 번더 임대를 가게 되었는데 그레미우였다. 2008년에는 크루제이루 EC로 임대를 갔다. 그는 인상적인 모습을 보여주지 못했고, 5월 13일에 임대가 종료되었다. 이후 그레미우로 다시 한번 임대를 떠났다. 2008 시즌 세리에 A에서 29경기에 출전하여 9골을 넣었다. 12월 19일, 마르세우는 J리그의 비셀 고베로 임대 갔다.
마르세우 아우구스투 오르톨랑

2010년에는 산투스 FC로 떠났고, 이듬해에는 CR 바스쿠 다 가마로 임대를 떠났다. 2011년 3월 16일, 수원 삼성 블루윙즈로 이적하여 7년 만에 복귀하였다. 4일 후인 3월 20일 포항 스틸러스와의 경기에서 복귀전을 치렀으나, 그 이후로 눈에 띄는 활약을 펼치진 못하였다. 그러던 리그 중반, 대구와의 경기에서 데뷔골을 터뜨리고, 7월 20일 포항 스틸러스전에서 두 골을 넣는 등 활약을 펼쳤다. 그러나 더 이상 눈에 띄는 활약을 하지 못하고 여름 이적 시장에서 계약을 해지하였다.
샤토브리앙 (도시)

샤토브리앙(, )은 프랑스 페이드라루아르 루아르아틀랑티크주에 있는 도시이다. 도시 사이로 쉘 강이 흐르며, 낭트에서 북쪽으로 64km 정도 거리에 있다.
근해채낚기어업

근해채낚기어업은 어업허가를 받은 1척의 어선으로 낚싯줄 한 가닥에 낚시 1개 또는 여러 개를 단 어구를 이용하여 낚시가 달린 줄을 낚싯대, 자동조획기, 수동조획기 등을 이용하여 수산동물을 낚거나 채어서 잡는 어업이다. 집어등, 물돛(Sea-anchor)을 사용하기도 한다. 어선 규모. 근해채낚기어선은 8톤이상 90톤미만이며, 100톤급 어선의 경우 자동조획기 20~25대를 사용한다. 2009년 12월말 현재 근해채낚기어선은 513척이다. 기관 마력별 선원수. 근해채낚기어선의 엔진은 척당 평균 432마력이다. 20~30톤급 어선은 10~15명 내외, 80~120톤급 어선은 15~20명 내외, 150~200톤급 어선은 20~25명 내외의 선원이 승선한다. 조업 시기. 근해채낚기어업은 2~6월에 쓰시마섬 주변 해역, 7~9월에 울릉도 ~ 대화퇴 해역과 덕적도 ~ 가거도 해역, 10~12월에는 동해안에서 이루어진다. 대상 어종. 근해채낚기어업의 대상어종은 오징어, 복어, 갈치 등이다.
짜끄리 나르벳 (항공모함)

국왕 폐하의 배 짜끄리 나르벳()은 태국의 태국 왕립 해군의 항공모함으로, 태국 해군의 기함이다. 2011년 현재 동남아시아 국가의 해군이 소유한 유일한 항공모함이다. 1992년 발주하여, 스페인 해군의 프린시페 데 아스투리아스급 항공모함 설계에 기반하여 스페인의 바산 조선소(Bazán, 현 나반티아 조선소)가 건조를 맡았다. 1996년 준공하였으며, 이듬해인 1997년에 태국 해군에 취역하였다. 암프 사따힙(สัตหีบ)에 있는 항구가 모항이다. 짜끄리 나르벳은 수직 단거리 이착륙 방식의 함재기 및 헬리콥터를 수용하여, 태국 영해에서의 순찰 및 세력 투사, 재난 구조, 상륙 작전 지원 등의 목적으로 운용되고 있다. 그러나 1997년 아시아 금융 위기의 여파로 운용 자금 지원이 줄어들어 실제로 사따힙의 모항에서 출항한 날은 적었다. 재난 구조 작전에 투입되기도 하며 매 달마다 하루 동안 훈련을 하고 있기는 하지만, 그 밖의 용도로는 태국 왕가의 탑승 행사에 쓰이는 정도이기 때문에 사실상 크기만 큰 왕실 요트가 아니냐는 비판을 받고 있다. 이로 인해 일부 국내 밀리터리 동호인들로부터 '짜끄리 나룻베'라는 비칭으로 불리기도 한다. 비교대상. DDH-181 휴우가는 이탈리아 해군의 13,850톤급인 주세페 가리발디 항공모함, 스페인 해군의 17,000 톤급 프린시페 데 아스투리아스 항공모함, 영국 해군의 21,000 톤급 인빈시블급 항공모함과 비슷한 외형을 갖추고 있다.
짜끄리 나르벳 (항공모함)

PBS 다큐멘터리에 따르면, 휴우가는 제2차 세계대전 이후 제작된 최초의 일본 항공모함이 될 것이라고 한다. 태국의 짜끄리 나르벳은 프린시페 데 아스투리아스를 모델로 한 열화판이다.
남부주 (스리랑카)

남부주(, )는 스리랑카 최남단에 위치한 주로 주도는 갈이며 면적은 5,559km2, 인구는 2,278,271명(2001년 기준)이다. 농업과 어업이 주요 산업이다. 3개 구(갈 구, 마타라 구, 함반토타 구)를 관할한다.
이광수 (1873년)

이광수(李光秀, 1873년 ~ 1953년)는 대한제국의 문신, 정치인이자 일제강점기의 독립운동가이다. 조선 왕족의 후손으로 자(字)는 미중(美中), 호는 옥산(玉山), 양녕대군의 17대손이며 추성수(秋城守) 이서(李緖)의 14대손이다. 본관은 전주이다. 생애. 1900년(광무 4)에 관직에 제수되고 가자(加資)를 받아 통훈대부 당하관 정3품에 올랐다. 1905년 을사보호조약이 체결되자 그는 을사조약 체결을 보고 의분을 참지 못하여 동지를 규합하고 활 잘 쏘는 사람 수십 명을 모집하여 대궐 근처에 숨어 있다가 5적(박제순, 이지용, 이근택, 이완용, 권중현)을 대궐 문밖에서 쏘아 죽이려 하였으나 5적 중 권중현(權重顯)을 쏘다가 놓쳐버려 실패하고 왜군에 붙잡혀 진도로 정배되어 1년 후에 풀려났다. 1919년 3·1 운동 때에도 참가했으며 그와 함께 가담했던 동지인 양한묵(梁漢默)은 감옥에서 죽었다. 조선총독부는 그에게 사람을 보내 회유하는 한편 전라도 관찰사를 제수토록 하였으나 친일파와는 같이 일할 수 없다 하여 거절하였다. 그 뒤 고종 태황제와 순종 융희황제의 인산에 차비관(差備官)을 지냈다.
기댓값 최대화 알고리즘

기댓값 최대화 알고리즘(, 약자 EM 알고리즘)은 관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 최대가능도()나 최대사후확률(, 약자 MAP)을 갖는 모수의 추정값을 찾는 반복적인 알고리즘이다. EM 알고리즘은 모수에 관한 추정값으로 로그가능도()의 기댓값을 계산하는 기댓값 (E) 단계와 이 기댓값을 최대화하는 모수 추정값들을 구하는 최대화 (M) 단계를 번갈아가면서 적용한다. 최대화 단계에서 계산한 변수값은 다음 기댓값 단계의 추정값으로 쓰인다. 역사. 기댓값 최대화 알고리즘은 1977년 아서 뎀스터, 낸 라드와 도널드 루빈에 의해 제시되었다. 하지만 특수한 경우에서의 기댓값 최대화 알고리즘은 이미 몇몇 저자들에 의해 연구되고 있었고, 특히 롤프 선드버그는 페르 마틴-뢰프, 앤더스 마틴-뢰트와 함께 지수족에 한정된 기댓값 최대화 알고리즘에 관한 연구를 한 바 있다. 1977년 뎀스터-라드-루빈 논문은 이 방법을 일반화하여 지수족뿐만 아니라 다양한 확률분포에 한해서도 알고리즘이 수렴함을 밝혔다. 왕립통계협회저널에 게재된 이 논문은 그 혁신성으로 인해 롤프 선드버그를 비롯한 여럿에게 극찬을 받았으며, 기댓값 최대화 알고리즘을 통계분석의 중요한 도구로 자리매김하게 하였다. 이후 뎀스터-라드-루빈 논문의 알고리즘 수렴성 분석에 오류가 발견되었고, 1983년 C.F. 제프 우에 의해 옳은 증명이 제시되었다. 제프 우의 증명은 기댓값 최대화 알고리즘이 지수족뿐만 아니라 다른 확률분포에도 성립함을 보였다.
기댓값 최대화 알고리즘

서론. 기댓값 최대화 알고리즘은 통계 모델의 수식을 정확히 풀 수 없을 때 최대가능도를 구하는 데 사용된다. 이런 통계 모델은 대개 잠재변수와 관측할 수 없는 모수, 관측된 데이터로 구성되어 있고, 몇몇 관측값들이 누락되어 있거나 관측되지 않은 데이터가 존재한다고 가정할 수도 있다. 예를 들면, 혼합 모델에서 매 관측값이 그에 상응하는 잠재변수 혹은 관측되지 않은 값을 가지고 있다고 가정할 수 있다. 최대가능도는 관측되지 않은 모든 변수 각각에 대하여 로그가능도를 미분한 식을 풀어서 구할 수 있다. 하지만 잠재변수를 포함하는 통계 모델의 수식들은 매우 복잡하여 이와 같은 방법으로는 풀 수 없다. 각각의 변수에 관해 미분한 식은 서로 얽혀있어 한 수식의 해를 구하기 위해서는 다른 식의 해를 구해야 하는데, 이 수식의 해 또한 이전 식의 변수를 포함하기 때문이다. 따라서 이 경우 정확한 해를 계산하는 것은 불가능하다. 하지만 기댓값 최대화 알고리즘을 이용하면 이 문제의 해를 수치적으로 계산할 수 있다. 우선 서로 얽혀있는 두 식과 각각의 변수들을 가정해보자. 두 식은 얽혀있기 때문에 한 식의 변수는 다른 식의 변수일 수 있다. 첫번째 식의 변수값을 임의로 잡은 후 이 변수값으로 두번째 식의 변수값을 추정한다. 그렇게 구한 변수값으로 다시 첫번째 식의 변수값을 추정하고 이를 반복한다. 특정한 상황에서 충분히 많은 반복을 거치면 각각의 변수들이 일정한 값으로 수렴한다는 것을 보일 수 있다. 또한, 이 값에서 로그가능도의 미분은 0이 됨을 보일 수 있고, 이는 이 값이 극점이거나 안장점임을 의미한다. 일반적으로 로그가능도는 여러 개의 극점을 가질 수 있으므로 기댓값 최대화 알고리즘이 반드시 최댓값을 구할 수는 없다.
기댓값 최대화 알고리즘

어떤 가능도는 특이점, 즉 무의미한 극점을 갖기도 한다. 예를 들어, 혼합 모델에서 한 성분의 평균 매개변수를 관측된 하나의 데이터로 놓고 분산 변수를 0으로 설정할 때 발생하는 특이점이 기댓값 최대화 알고리즘으로 구해지는 해가 될 수 있다. 방식. 관측할 수 있는 확률변수 formula_1와 관측할 수 없는 확률변수 formula_2, 그리고 모수 formula_3가 있을 때, formula_4에 대한 확률분포는 formula_5로 주어져 있다. 이 때 최대가능도를 계산하고 싶은 경우, 최대화하려는 가능도 함수는 formula_6로 정의할 수 있다. 이 수식의 계산비용은 잠재변수 formula_2가 취할 수 있는 값의 수에 비례하고, formula_2의 차원이 증가할수록 취할 수 있는 값의 수는 지수적으로 증가하기 때문에 이 수식을 계산하기는 매우 어렵다. 기댓값 최대화 알고리즘은 다음 두 단계를 반복하여 가능도 함수 formula_9의 최대가능도를 구한다. 기댓값 (E) 단계에서는 formula_10가 주어지고 새로운 formula_3를 사용할 때 가능도의 기댓값 formula_12를 정의한다. 이 때 기댓값을 취하는 확률분포는 formula_1, formula_10가 주어졌을 때 formula_2의 조건부 분포이다. 최대화 (M) 단계에서는 formula_12를 최대화하는 새로운 모수 formula_18를 계산한다. 기댓값 최대화 알고리즘은 다양한 모델에 적용 가능하지만, 적용되는 모델은 일반적으로 다음 성질을 만족한다. 모수 formula_3가 주어졌을 때, 잠재변수 formula_2에 관한 가능도 함수를 최대화함으로써 formula_2의 값을 어렵지 않게 추정할 수 있고, 반대로 잠재변수 formula_2의 값이 주어졌을 때, 모수에 관한 가능도 함수를 최대화함으로써 모수 formula_3의 값을 추정할 수 있다.
기댓값 최대화 알고리즘

모수와 잠재변수 중 하나의 값을 알면 다른 값도 쉽게 알 수 있다는 것이 기댓값 최대화 알고리즘의 핵심이다. 다음은 기댓값 최대화 알고리즘을 간략히 요약한 것이다. 이 알고리즘은 비용함수의 극대점으로 단조 수렴한다. 기댓값 최대화 알고리즘은 극대점을 찾기 때문에, 구한 값이 실제 최대점은 아닐 수 있다. 이를 피하기 위해 여러 개의 임의 초기값에 대해 계산하는 기법이나 담금질 기법 등이 같이 사용될 수 있다. 성질. 비록 EM을 반복하는 것이 관측된 데이터(한계) 기능도 함수를 증가시키지만 그 순열이 최대가능도로 수렴한다는 증거는 없다. 다항 분포에서는, EM 알고리즘이 초기값에 따라 관측된 데이터 가능도 함수의 극대값으로 수렴할 수도 있다. 경사 하강법(서로 다른 초기 추정량 formula_32에서 시작하는 방법)이나 담금질 기법 등 수 많은 체험적이거나 메타 발견적 학습 방법이 있다. EM은 가능도가 지수족일 때 특히 유용하다: E 단계는 충분 통계량()의 기대값들의 합이 되며, M 단계는 선형 함수를 최대화하는 것을 포함한다. 이런 경우에는, 각각의 단계에서 선드버그 공식을 이용하여 닫힌 해를 도출하는 것이 가능하다. EM 방법은 뎀스터-라드-루빈 논문에서 베이즈 추론에서 최대 사후 확률을 계산하기 위해 변형되었다. 경사 하강법, 켤레기울기법, 또는 가우스-뉴턴 방법의 변형 등과 같은 최대가능도를 찾는 여러 방법들이 존재한다. EM과 달리, 이러한 방법들은 일반적으로 가능도 함수의 첫 번째와 두 번째 미분의 계산을 필요로 한다. 올바름 증명. 기댓값 최대화 알고리즘은 formula_33을 직접적으로 향상시키기 보다 formula_34를 향상시키는 일이다. 여기에서 증명하는 것은 formula_34를 향상시키는 formula_36를 찾으면 formula_33가 향상된다는 것이다.
기댓값 최대화 알고리즘

확률이 0이 아닌 formula_38를 만족하는 어떤 formula_2에 대해서, 다음과 같이 이야기할 수 있다: formula_41를 formula_2에 대해서 합한 값(혹은 적분한 값)을 양변에 곱할 수 있다. 좌변은 상수인 기댓값이므로: 여기에서, formula_44는 음수의 합(negated sum)으로 정의된다. 마지막 식은 formula_45인 경우를 포함해서 모든 formula_36에 대해서도 성립한다. 이전의 식으로부터 이 마지막 식을 빼면, 이다. 하지만, 깁스 부등식(Gibbs' inequality)에 의해서 formula_49이다. 그러므로, 우리는 다음 결론에 도달할 수 있다: 그러므로, formula_51에 비해서 formula_34가 커지도록 formula_36을 선택하면, 최소한 그 이상으로 formula_54에 비해서 formula_33가 향상될 것이다. 대체 설명. 상황에 따라서는, 기댓값 최대화 알고리즘을 다음의 두 최대화 단계로 보는 것이 편리하다. "q"는 미관측 데이터 "z"를 나타내는 임의의 확률 분포, "p""Z"|"X"(· |"x";"θ")는 관측 데이터 "x"가 주어졌을 때의 조건부 확률 분포, "H"를 엔트로피, 그리고 "D"KL를 쿨백-라이블러 발산이라고 할 때, 다음 식을 고려한다. 그러면 기댓값 최대화에서의 단계는 다음과 같이 나타낼 수 있다: 적용. 기댓값 최대화 알고리즘은 기계 학습과 컴퓨터 비전의 데이터 클러스터링에 자주 사용된다. 자연 언어 처리 분야에는 확률적 문맥 자유 문법()의 자율 유도를 위한 두 가지 중요한 알고리즘의 예로 바움-웰치 알고리즘()과 안밖 알고리즘()이 있다. 심리측정학에서 기댓값 최대화 알고리즘은 문항 반응 이론 모델의 아이템 매개변수와 잠재 능력의 추정을 위해 거의 없어서는 안된다.
기댓값 최대화 알고리즘

기댓값 최대화 알고리즘은 누락된 데이터를 처리하고 미확인 변수를 관찰하는 능력이 있어 포트폴리오 리스크()의 가격을 정하고 관리하는 유용한 도구가 되고 있다. 기댓값 최대화 알고리즘은 또한 의학 영상 복원, 특히 양전자 방출 단층촬영과 단일광자방출단층활영()에 널리 쓰인다. 기댓값 최대화 알고리즘의 필터링과 평활화. 칼만 필터는 일반적으로 온라인 상태 추정에 사용되고 최소 분산 평활화는 오프라인 또는 배치() 상태 추정에 사용된다. 그러나 이러한 최소 분산 해법들을 위해서는 상태공간 모델의 매개변수 추정이 필요하다. 기댓값 최대화 알고리즘은 절리 상태()와 모수 추정 문제를 푸는데 사용될 수 있다. 기댓값 최대화 알고리즘의 필터링과 평활화는 아래의 두 단계를 반복함으로써 일어난다. 칼만 필터 또는 최소 분산 평활화가 하나의 입력을 받고 하나의 출력을 하는 시스템에서 잡음 섞인 측정을 한다고 가정하자. 최대가능도 계산으로부터 갱신된 측정 잡음 분산 추정을 얻을 수 있다. 이 때 formula_60는 N 스칼라 측정인 formula_61으로부터 필터 또는 평활화에 의해 계산된 스칼라 출력 추정이다. 비슷하게 1차 자기회귀 과정을 위해, 갱신된 과정 잡음 분산 추정이 다음과 같이 계산된다. 이 때 formula_60와 formula_64가 필터 또는 평활화에 의해 계산된 스칼라 상태 추정들이다. 갱신된 모델 계수 추정은 다음을 통해서 얻어진다. 위와 같은 모수 추정의 수렴에 대해서 잘 연구되어 있다. 변종. 기댓값 최대화 알고리즘의 때때로 느린 수렴을 가속화 하기 위해서 몇 가지 방법이 제시되어 왔다. 켤레기울기법을 사용하는 것과 수정된 뉴턴의 방법 기법들이 그 예다.
기댓값 최대화 알고리즘

추가적으로 기댓값 최대화 알고리즘은 속박 추정 기법들과 함께 쓰인다. 조건부 기댓값 최대화(, 약자 ECM)는 각각의 M 단계를 각각의 매개변수 formula_66가 개별적으로 최대화 되고 조건부로 다른 매개변수들은 고정되는 조건부 최대화 (CM) 단계의 배열로 대체하였다. 이 아이디어는 후에 대체 설명에서 E 단계와 M 단계 모두에 대해서 손실 함수 "F"의 증가를 찾는 일반화된 기댓값 최대화(, 약자 GEM) 알고리즘으로 확장된다. 기댓값 최대화 알고리즘을 MM (Majorize/Minimize 또는 Minorize/Maximize, 문맥에 따라서) 알고리즘의 하위 분류로 간주하는 것도 또한 가능하고 그러므로 더욱 일반적인 경우에 대해 개발된 어떤 기구를 사용하는 것이 가능하다. α-EM 알고리즘. 기댓값 최대화 알고리즘에 사용되는 Q-함수는 로그가능도를 기반으로 하고 있다. 그러므로, log-EM 알고리즘으로 간주된다. 로그가능도의 사용은 α-로그가능도 비율로 일반화 될 수 있다. 그러면, 관찰된 데이터의 α-로그가능도 비율은 그것의 Q-함수와 α-발산을 사용한 등식으로 정확하게 표현된다. 이 Q-함수를 얻는 것은 일반화 된 E 단계이다. 그것의 최대화는 일반화된 M 단계이다. 이 두 단계를 α-EM 알고리즘 이라고 부르며 log-EM 알고리즘이 이에 하위 분류로 포함된다. 따라서, 야스오 마츠야마()의 α-EM 알고리즘은 정확히 log-EM 알고리즘의 일반화이다. 기울기 또는 Hessian 행렬의 계산이 필요 없다. α-EM은 알맞은 α를 선택함으로써 log-EM 알고리즘 보다 더 빠르게 수렴한다. α-EM 알고리즘은 은닉 마르코프 모델 추정 알고리즘 α-HMM의 더 빠른 버전으로 이어졌다. 변분 베이즈 근사법과의 관계.
기댓값 최대화 알고리즘

기댓값 최대화 알고리즘은 부분적으로 베이즈가 아닌 최대가능도방법이다. 최종 결과는 (베이즈 방식의) 잠재변수와 "θ" (최대가능도 또는 사후 최빈값() 중 하나)의 점추정에 대한 확률분포로 나타난다. 잠재변수처럼 "θ"에 대한 확률분포로 나타나는 완전한 베이즈 방식의 버전을 생각해 볼 수 있다. 추론을 위한 베이즈 방식의 접근법은 간단하게 "θ"을 다른 잠재변수와 같이 취급한다. 이 패러다임에선 E 단계와 M 단계의 구분이 없어진다. 만약 위에서 말한 변분 베이즈 근사법과 같이 인수분해된 Q 근사값을 사용하면, 각각의 잠재변수("θ"가 포함된)에 대해서 반복하고 한 번에 하나씩 최적화할 수 있다. 그러면 "k"가 잠재변수의 개수라고 할 때, 한 번 반복할 때마다 "k" 단계들이 있다. 그래픽 모델()에서 앞의 방법은 각각의 변수의 새로운 "Q"를 마르코프 블랭킷()에만 의존시킴으로써 쉽게 만들 수 있어서, 국소 메시지 전달()이 효율적인 추론으로 사용될 수 있다. 기하학적 해석. 정보 기하학()에서, E 단계와 M 단계는 이중 아핀 접속의 사영()으로 해석되고, e-연결()과 m-연결()로 불린다. 쿨백-라이블러 발산 또한 이 용어들을 사용해서 해석될 수 있다. 예제 1: 정규분포 혼합 모델. 두 개의 formula_67차원 다변량 정규분포가 혼합되어 있는 경우, 보통 이 모델에서 formula_67차원 값을 수집하는 것은 가능하지만 그 값이 두 분포 중 어느 분포에서 나온 것인지는 알 수 없는 경우가 많다. 이 문단에서는 이러한 경우에 대한 기댓값 최대화 알고리즘을 유도한다.
기댓값 최대화 알고리즘

전체 formula_69개의 점을 수집하였을 때, formula_70번째 수집되는 값은 formula_71로 나타낼 수 있다. 여기에서 formula_72는 formula_67차원 점을 가리키는 관측 가능한 변수, 그리고 formula_74는 두 개의 정규분포 중 어느 분포에서 수집되었는지를 가리키는 관측 불가능한 변수이다. formula_70번째 값이 두 분포 중 어느 분포에서 수집되는지에 대한 확률은 formula_70와 독립적이기 때문에, formula_77는 formula_70에 관계없는 매개변수로 표현할 수 있다. 이 값을 formula_79인 벡터 formula_80로 표기하도록 한다(formula_81). 마지막으로, 두 다변량 정규분포를 각각 formula_82, formula_83로 표기하기로 한다. 즉, 그렇다면 이 모델에서 매개변수는 formula_86가 된다. 이제 가능도 함수 formula_87를 다음과 같이 표현할 수 있다: 불완전한 데이터 가능도 함수는 완전한 데이터 가능도 함수는 여기에서 formula_90는 지시 함수이고, formula_91는 다변량 정규분포의 확률 밀도 함수이다. 여기에서 formula_91를 풀어서 쓰면 다음과 같이 정리된다. 기댓값 단계(E step). 모수 formula_32에 대하여 formula_74에 대한 확률분포 formula_96는 다음과 같이 계산한다. 그러면 기댓값 단계의 formula_12 함수는 다음과 같이 계산된다. 최대화 단계(M step). 이제 최대화 단계를 계산한다. formula_12 함수는 formula_101에 대한 식과 formula_102에 대한 식의 선형 결합이기 때문에, formula_101와 formula_102에 대해 독립적으로 최대화를 계산하는 것이 가능하다. 먼저 모수 formula_105는 다음과 같이 유도된다. 이 식은 이항분포에서의 최대가능도를 계산하는 경우와 동일하며, 따라서 다음과 같이 계산할 수 있다. 다음으로 formula_108에 대한 식은 다음과 같다.
기댓값 최대화 알고리즘

이 식은 다변량 정규분포에서의 최대가능도를 계산하는 식과 유사하며, 다음과 같이 계산할 수 있다. formula_112도 같은 방식으로 구할 수 있다. 알고리즘의 종료. 반복과정은 각 과정에서 가능도 사이의 증가폭이 사전에 정의된 기준점 아래로 내려오면 종료한다. 즉, 사전에 정의된 기준점 formula_113에 대해서, formula_114이면 종료한다. 일반화. 앞서 소개한 알고리즘은 두 개 이상의 다변량 정규 분포를 혼합한 경우에도 적용이 가능하다. 예제 2: 베르누이 혼합 모델. 동일한 크기의 이미지 formula_115개가 주어졌을 때, 이를 formula_116라 하자. 각 이미지는 formula_117개의 픽셀로 이루어져 있고 각 픽셀은 formula_118 혹은 formula_119의 값을 가진다. 즉, formula_120이다. 또한 각각의 픽셀이 서로에 대해 조건부 독립적이라 가정하면, 성분 formula_121의 모든 이미지에 관한 픽셀 formula_70의 확률분포는 모수 formula_123를 갖는 베르누이 분포로 모델링 할 수 있다. 혼합 모델이 formula_124개의 군집(cluster)을 가진다고 가정할 때, 어떤 이미지가 군집 formula_70에 속해 있을 확률을 formula_126이라 하자. formula_127는 혼합 계수(mixing coefficient)라 불린다. 이 모델은 어떤 이미지가 특정 군집에 속할 확률변수와 그 군집에서의 픽셀 분포 변수를 모수로 갖는다. 즉, formula_128이고, formula_129이다. 하나의 트레이닝 이미지(training image) formula_130에 관한 가능도 함수는 다음과 같다. formula_131 이 때 formula_130가 군집 formula_121에 의해 생성되었을 확률은 다음과 같다. formula_134 formula_124-차원 잠재변수 formula_136을 정의함으로써 주어진 이미지가 어떤 군집에 속할 확률을 모델링 할 수 있다.
기댓값 최대화 알고리즘

formula_137가 formula_119-of-formula_124 표기법으로 나타내어졌다고 하자. 즉, formula_140에 대하여, formula_141이고, formula_142가 성립한다. formula_137의 분포가 formula_144로 주어져 있다고 가정하자. 그러면 다음이 성립한다. formula_145 또한, formula_146라 하면, formula_147이다. 잠재변수 formula_137들을 포함하는 집합 formula_149를 정의하고 위 수식을 사용하면, formula_150이 성립하고, 트레이닝 이미지의 집합 formula_151를 정의하면 formula_2에 관한 formula_1의 조건부 확률분포를 다음과 같이 유도할 수 있다. formula_154 이제 위 수식들과 확률의 곱셈법칙을 이용하면 완전한 데이터 가능도()를 구할 수 있고, formula_155 이에 로그함수를 취하면 완전한 데이터 로그가능도() formula_156가 유도된다. formula_157 기댓값 단계(E step). 기댓값 단계에서 잠재변수의 값을 업데이트 하기 위해 formula_2의 확률분포를 formula_159이라 하자. 이 분포는 정확히 풀 수 없으므로 값을 추정해야 하는데, 이를 위해 현재 formula_160의 값을 이 변수의 기댓값으로 대체한다. formula_161 이와 같이 formula_162의 값을 업데이트 하면 잠재변수 formula_163가 더 이상 formula_119-of-formula_124식으로 나타내어지지 않는다는 사실을 알 수 있다. 이는 이미지 formula_166이 하나의 군집이 아니라 여러 개의 군집에 부분적으로 속한다는 것을 의미한다. 최대화 단계(M step). 이 모델의 모수들(혼합 계수 및 군집별 픽셀 분포 변수)을 최대화하기 위해 다음 식을 이용한다. formula_167 formula_168 위 식을 formula_169에 관해 최대화하기 위해 미분하여 formula_118이 되는 값을 찾는다. formula_171 이 때, formula_172는 군집 formula_173에 실질적으로 속한 이미지의 개수이다.
기댓값 최대화 알고리즘

군집 formula_173에서의 픽셀 분포의 매개변수 formula_175는 다음과 같이 나타낼 수 있다. formula_176 formula_177는 군집 formula_173에 (실질적으로) 속한 이미지들의 가중 평균을 의미한다. formula_179를 혼합 계수 formula_180와 조건 formula_181에 관해 최대화하기 위해 라그랑주 승수법(Lagrange Multiplier)을 이용한다. formula_182 최댓값은 다음과 같이 구할 수 있다. formula_183 formula_184 위 두 결과를 종합하면 formula_185이고, formula_186이다. 요약. 베르누이 혼합 모델의 기댓값(E) 및 최대화(M) 단계의 수식들은 다음과 같다. 기댓값 단계(E step): formula_187 최대화 단계(M step): formula_188 formula_189 이 때, formula_190이고, formula_191이다. EM의 대체 알고리즘. EM은 극값으로만 수렴하고 일반적으로 수렴율에 대한 범위가 없다. 고차원에서 잘 작동하지 않고 극값의 수가 다수가 존재할 가능성이 있다. 따라서 특히 고차원 상에서 다른 학습 방법을 사용할 필요가 있다. 이 때 모멘트-기반 접근 방식이나 스펙트럼 기법이 더 좋은 효과를 보장한다. 모멘트-기반 접근은 확률 모형의 매개변수를 학습하기 위한 것으로 최근 들어 사용이 많아지기 시작했는데, 이는 EM이 극값만을 보장해주는 것에 반해 모멘트-기반 접근은 최대, 최솟값을 보장하기 때문이다. 혼합 모형, 은닉 마르코프 모델, 공동체 모델 등으로부터 학습을 보장하는 알고리즘들이 유도될 수 있다. 이 스펙트럼 방법들은 잘못된 극값을 찾아내지 않고, 모수의 참값을 특정 제약 조건 하에서 일관적으로 도출시킨다. 참조. EM 알고리즘은 MM 알고리즘의 특수한 형태로 볼 수 있다.
캄무안주

캄무안주()는 라오스 중부에 위치한 주로, 주도는 타켁이며 면적은 16,315km2, 인구는 358,800명(2004년 기준), 인구밀도는 22명/km2이다. 북쪽으로는 볼리캄사이주, 남쪽으로는 사완나켓주와 접한다. 서쪽으로는 메콩강을 경계로 태국 나콘파놈주와 접하며 동쪽으로는 안남산맥을 경계로 베트남과 접한다. 인구. 2005년 인구조사를 기준으로 337,314명의 인구가 있다. 행정구역. 아래와 같이 9개의 현으로 구성되어 있다: 교통. 1920년대에 계획되어 중간까지 건설했다가 1930년대에 포기했던 무지아 고개를 통과하는 타켁-떤업 철도가 2007년 계획을 재개하여 베트남 남북선에 연결되어 남중국해와 이어지는 계획이 수립되었고, 아세안의 제안으로 비엔티안까지 더 연장하기로 했다. 타켁에 메콩강 건너편 태국의 나콘파놈 주에 걸친 배가 운항되고 있다. 그러나 태국과 라오스인 이외의 여행자는 사용할 수 없다. 2011년 11월 11일, 타켁 교외에 제3 타이-라오스 우정의 다리가 개통되었다.
다변량 정규분포

다변량 정규분포(multivariate normal distribution)는 정규분포를 다차원 공간에 대해 확장한 분포이다.
서부주 (스리랑카)

서부주(, )는 스리랑카 서남부 연안에 위치한 주로 주도는 콜롬보이며 면적은 3,709km2, 인구는 5,361,200명(2001년 기준)이다. 스리랑카에서 인구 밀도가 가장 높은 주이며 스리랑카의 법률상 수도인 스리자야와르데네푸라코테와 스리랑카의 행정·경제 중심지인 콜롬보가 이 곳에 있다. 3개 구(콜롬보 구, 감파하 구, 칼루타라 구)를 관할한다.
기저 (위상수학)

일반위상수학에서, 위상 공간의 기저(基底, )는 모든 열린집합을 합집합을 통해 생성할 수 있는 열린집합들이다. 많은 경우, 열린집합을 직접 정의하는 것보다 기저나 부분 기저를 통해 위상을 기술하는 것이 더 편리하다. 정의. 집합 formula_1에 대해, 다음 성질을 만족하는 formula_1의 부분 집합들의 족 formula_3를 formula_1의 기저라고 한다. 이때 기저 formula_5에 의해 생성되는 위상 (열린집합들의 족) formula_20는 다음과 같다. 즉, 기저 formula_5로 생성되는 위상 formula_23는 formula_5의 부분 집합들의 합집합들로 구성된다. 다시 말해, formula_1의 부분 집합 formula_26가 열린집합일 필요 충분 조건은, 임의의 formula_27에 대하여 formula_28를 만족하는 formula_10가 존재하는 것이다. 부분 기저. 집합 formula_1 속의 임의의 집합족 formula_31가 주어졌다고 하자. 이때, formula_32로부터 생성되는 기저() formula_5는 다음과 같다. 즉, formula_32로부터 생성되는 기저는 formula_32의 유한 교집합들로 구성된다. 이때 formula_32를 formula_5의 부분 기저(部分基底, )라 한다. 성질. 위상 공간의 기저는 유일하지 않다. 예를 들어, 실수 집합의 위상 공간에 대응하는 기저는 열린구간들이 될 수 있고, 혹은 끝점이 유리수인 열린구간들이나 반대로 끝점이 무리수인 열린구간들도 기저가 될 수 있다. 예. 비이산 위상. 비이산 공간 formula_1은 formula_40을 기저로 하며, 이 기저는 공집합을 부분 기저로 한다. 이산 위상. 이산 공간 formula_1은 한원소 집합들의 족 formula_42을 기저로 한다. 거리 위상. 거리 공간 formula_1은 (거리 위상을 부여하면) 열린 공들의 족 을 기저로 한다.
기저 (위상수학)

또한 반지름이 유리수인 열린 공들의 족 역시 이 위상의 기저이다. 이처럼 위상 공간의 기저는 유일하지 않다. 순서 위상. 전순서 집합 formula_1은 (순서 위상을 부여하면) 열린구간들의 족 을 기저로 한다. 또한 이 기저는 끝점에 무한대를 포함하는 열린구간들의 족 을 부분 기저로 한다.
김가연

김가연(金佳嬿, (金沼延), 1972년 9월 9일 ~ )은 대한민국의 배우이다. 약력. 김가연은 광주광역시 남구 봉선동에서 1남 1녀 중 장녀로 태어났다. 1994년 미스 해태 선발대회 선으로 선발되면서 데뷔하였다. 이어 같은 해 1994년에는 MBC 문화방송 TV 개그맨 콘테스트 5기로도 뽑혀 잠시 개그우먼 활동도 했는데 이에 앞서 MBC 공채 탤런트 23기가 있었으나 마지막 면접날 CF 촬영과 겹쳐 불참했고 1992년 7월 KBS 대학개그제 2기(공채 9기)로 데뷔했지만 1993년 말 잦은 방송 펑크 때문에 KBS 예능 프로그램 1년 출연이 정지되어 자숙 중이었던 이창명이 MBC TV 개그맨 콘테스트 5기에 응시했으나 이 것이 실시간 생중계가 되자 선배들로부터 "배신자" 소리를 들어 또다시 KBS 예능 프로그램 1년 출연정지를 당해야 했다. 1995년에 결혼했다가 이혼을 했으며, 1996년 2월생 딸이 하나 있다. 이후, 프로게이머 임요환(1980년생)과 교제하였고, Slayers 팀의 게임단장이기도 하다. 2011년에 김가연은 임요환과 혼인신고를 하였다. 2015년 1월 21일에는 소속사 에피모터스 관계자는 "김가연이 임신 6주 정도 됐다"고 밝혔다. 관계자는 "김가연의 임신에 남편 임요환과 양측 가족들이 기뻐하고 있었다. 축제 분위기다"며 "아이의 태명은 마린이다"고 말했다. 관계자는 이어 "김가연이 임신 초기라 행동을 조심하며 안정을 취하고 있다"며 "당분간 연기 활동은 힘들 것 같다"고 전했다.
김가연

이후 2016년 5월 8일에는 임요환과 결혼식을 올렸다.
인텔 파라곤

인텔 파라곤()은 일련의 인텔의 대규모 병렬 컴퓨터이다. 파라곤 XP/S는 캘리포니아 공과대학교에 설치된 실험용 "터치스톤 델타(Touchstone Delta)"시스템의 상용 버전으로 1992년에 출시되었다. 파라곤은 인텔의 초기 iPSC/860 시스템을 대체했다. 파라곤 계열은 인텔 i860 RISC 마이크로프로세서 기반 시스템으로 최대 2048(나중 최대 4000) 개의 i860 프로세서들이 2차원의 그리드로 연결이 된다. 1993년에 엔트리 레벨 파라곤 XP/E 종류가 발표되었으며 이 시스템은 최대 32개의 컴퓨팅 노드로 구성된다. 시스템 아키텍처는 분할 시스템 구조로 대부분을 차지하는 디스크가 없는 컴퓨팅 노드와 서비스 노드에 상호 연결되는 소수의 입출력 노드로 구성된다. 많은 수의 노드는 저장공간이 없기 때문에 컴퓨트 파티션이 분류된 것에서부터 분류되지 않은 것까지 "Red/Black 스위치"가 가능하다. 한 집합의 입출력 노드들을 분류된 디스크로부터 분리한 다음에 분류되지 않은 입출력 파티션들을 연결한다. 인텔은 파라곤을 모든 프로세서가 OSF/1 AD 분산 운영 체제위에서 동작하도록 하고자 하였지만 실제로는 효율적이지 않다라는 것을 알게 되었다. 파라곤 프로세서위의 OSF/1 AD를 대체하기 위해 샌디아 국립연구소(Sandia National Laboratories)에서 SUNMOS라고 불리는 가벼운 커널을 개발하게 되었다. 인텔 파라곤의 시제품은 인텔 델타이며 DARPA로부터 자금을 제공받아 제작되었다. 1980년대 말에 미국 국립과학재단의 자금 지원으로 캘리포니아 공과대학교에 설치 운영되었다. 델타 시스템은 무어의 법칙 보다 더 빠른 소수 시스템중의 하나였다.
인텔 파라곤

컴퓨트 노드. 컴퓨트 노드는 16MB 메모리와 2개의 CPU를 지원하는 GP16과 3개의 CPU를 지원하는 MP16 두 종류가 있다. 각 노드는 백 플레인에 있는 메시 라우터와 연결되는 B-NIC이 있다. 컴퓨트 노드는 디스크가 없는 구조이며 모든 입출력이 메시 위에서 동작한다. 입출력 노드. 입출력 보드는 SCSI 인터페이스나 HiPPI 네트워크 연결이 있으며 데이터를 컴퓨팅 노드에 제공하는 역할을 한다. 어떠한 사용자 애플리케이션으로 동작하지 않는다. MP64 입출력 노드는 3개의 i860 CPU와 디스크 컨크롤러로 사용되는 인텔 i960 CPU 가 있다.
수상한 스캔들

《수상한 스캔들》은 대원씨아이에서 발행하는 김윤아 작품의 대한민국의 만화이다. 2010년 9월 20일, 제 1권이 발간되었다. 줄거리. 이 만화는 시나리오 작가를 꿈꾸고 있는 고등학생 은가을과 그 주변 인물에 대한 스토리를 다루고 있다.
마이푸 전투

마이푸 전투(, -戰鬪)는 칠레 독립전쟁에서 1818년 4월 5일, 독립 영웅 호세 데 산 마르틴이 이끄는 안데스군이 스페인 제국의 마리아노 오소리오 장군이 이끄는 진압군을 맞아 싸워서 크게 이긴 전투이다. 이 전투의 결과로 산 마르틴은 칠레 지역에서 제국 군대를 성공적으로 분쇄하여 칠레 독립에 결정적인 기여를 하였으며, 곧이어 페루도 해방하게 된다. 전황. 오전 11시 30분 경 안데스군의 포병대가 발포를 시작하고, 이에 스페인군의 포병이 응수하면서 전투가 개시되었다. 초반 30분 정도의 사상자 없는 전초전 후 산 마르틴은 휘하의 라스 에라스(Las Heras)와 알바라도(Alvarado)의 보병 부대에 전진 명령을 내렸고, 두 부대는 보복사격 없이 전진해 갔다. 이윽고 각각 블랑코 엔칼라다(Blanco Encalada)와 보르고뇨(Borgoño)가 맡은 포병대의 양익을 지원하기 위해 라스 에라스와 알바라도는 적 프리모 데 리베라(Primo de Rivera)와 오르도녜스(Ordoñez)의 부대를 공격해 들어갔다. 사피올라(Zapiola)가 이끄는 척탄병대는 스페인 기병대의 공격을 받았다가 간신히 반격을 가하고 적의 기병대를 추격했지만 많은 피해를 입고 후퇴했다. 잠시 후퇴하여 전열을 재정비한 사피올라는 재차 공격해서 스페인 기병대를 와해시키고 안데스군의 우측면을 안정시켰다. 그러던 와중 안데스군 예비대가 라스 에라스와 알바라도의 전열 뒤편에서 나타나 모를라(Morla)와 오르도녜스 부대와 교전을 시작했다.
마이푸 전투

직후, 라몬 프레이레(Ramón Freire) 대령이 이끄는 칠레군 카사도레스 대대가 동쪽 측면에서 스페인 기병대를 붕괴시켰다. 이 접전 와중에 칠레군의 대령 산티아고 부에라스(Santiago Bueras)가 사망하였다. 중앙부에서는 양 군의 보병대가 격돌하고 있었다. 부르고스와 아레키파 대대가 합류하여 강화된 오르도녜스 부대는 안데스군 전열로 돌격을 개시해 안데스군을 조금 밀어냈다. 그러나 산 마르틴은 이 지역에 세 개의 대대를 투입하여(1, 3, 7) 오르도녜스 부대를 공격했고, 부르고스 대대를 분산시키고 아레키파 대대를 궤멸시켰다. 나머지 스페인 병력은 사각 대형을 이루어 버티다가 중앙부 뒤로 후퇴했고, 스페인군의 우익은 로에스페호(Lo Espejo)로 퇴각했다. 이 시점에서 오소리오는 군사의 지휘를 오르도녜스에게 맡기고 전장에서 이탈했다. 프리모 데 리베라 부대 휘하의 6개 중대와 스페인군 잔여 병력은 농장에 집결하여 최후의 저항을 펼쳤고, 이 지역에 무모한 정면 돌격을 시도한 안데스군 코킴보 대대는 큰 타격을 입었다. 이에 산 마르틴은 엔칼라다와 보르고뇨의 포병대에게 스페인군 대포 포격 명령을 내렸다. 오르도녜스의 스페인군은 로에스페호의 집들을 방패 삼아서까지 버텼으나, 결국 안데스군 보병이 쇄도해 들어가자 항복할 수밖에 없었다. 그 밖의 지리멸렬해진 스페인군 패잔병들은 베르나르도 오이긴스의 시민군이 생포하였다.
우바주

우바주(, )는 스리랑카 동남부 내륙 지방에 위치한 주로 주도는 바둘라이며 면적은 8,488km2, 인구는 1,177,358명(2001년 기준)이다. 2개 구(바둘라 구, 모나라갈라 구)를 관할한다.
김순덕 (언론인)

김순덕(金順德, 1962년 2월 6일 ~ )은 대한민국의 언론인이다. 1984년 이화여자대학교 영어영문학과를 졸업하고, 동아일보 편집국 기자로 입사하여 2018년 12월 28일자로 대기자(전무)가 되었다. 김순덕 칼럼, 김순덕의 도발을 연재하고 있다.
마키무쿠역

마키무쿠역()은 일본 나라현 사쿠라이시에 있는 서일본 여객철도의 철도역이다. 역 구조. 단식 1면 1선 형태의 지상역으로, 오지 철도부 관할권에 있는 무인역이다. 이코카 및 제휴 교통카드의 사용이 가능하다.
미소녀 게임의 세계에 어서 오세요!

《미소녀 게임의 세계에 어서 오세요!》()는 패미통 문고를 통해 발행되고 있는 다오 노리타케의 라이트 노벨 작품으로 삽화는 아루가 사토루가 맡고 있다. 제 10회 엔터 브레인 엔타메 대상 소설 부분 장려상 수상 작품. (수상시 제목은 《》였다). 2010년 10월 말 현재 총 6권까지 발매되어 있다. 단행본 목록. 다오 노리타케, 패미통 문고, 전 9권 (2011년 3월 11일 현재)
스리랑카의 주

스리랑카는 9개의 주로 구성되어 있다. 스리랑카의 각 주는 선거를 통해 선출된 주 의회가 관할한다. 9개의 주는 다시 25개의 구로 나뉜다.
마르쿠스 칼푸르니우스 비불루스

마르쿠스 칼푸르니우스 비불루스(, ? ~ 기원전 48년)는 로마 공화정의 정치가이다. 율리우스 카이사르가 1차 그리스 상륙작전(기원전 48년), 북풍의 영향으로 코르푸 섬에 상륙한 카이사르 군단을 견제할 목적으로 코르푸에서 대기하고 있던 제독이다. 폼페이우스의 밑에 있던 카이사르군의 상륙을 막는 임무를 맡은 총제독이였다.
알라모 전도소

알라모 전도소() 또는 알라모 요새()는 텍사스주 샌안토니오에 있는 옛 전도소와 요새의 복합 시설물이다. 정식 명칭은 “샌안토니오 데 발레로 전도소”(Mission San Antonio de Valero)이다. 현재는 박물관이 있다. 원래 성역과 주변 건물을 포함하고 있던이 복합 시설은 지역 인디언을 기독교로 개종시키는 교육을 위해, 18세기 스페인 제국에 의해 건설되었다. 전도소로서 기능을 잃게 된 후 19세기에는 군사 요새로 사용되며 특히 텍사스 혁명 중인 텍사스 공화국과 멕시코 군 사이의 매우 중요한 전투 하나였던 1836년 알라모 요새 전투 등 여러 가지 군사적 행동의 무대가 되었다. 역사. 알라모 전도소. 전도소로는 1716년 누에바 에스파냐 부왕령에서 허용되었고, 그 2년 후인 1718년 안토니오 데 오리바레스 주교에 의해 설립되었다. 오리바레스는 리오그란데 강 을 따라 산 후안 바우티스타 가까운 시스코 소라노 전도소에서 인디언 개종자와 그 자신의 기록과 함께 왔다. 현재 위치는 1724년 선정한 것이며, 초석은 1744년 5월 8일에 놓았다. 알라모는 샌안토니오 강을 따라 근처에 발견된 일련의 전도소에서 처음으로 세운 곳이다. 다른 전도소는 샌안토니오 전도소 국립 역사공원으로 보존되고 있다. 1765년 이후 선교 활동은 쇠퇴하기 시작하여, 1793년 전도소는 버려졌고, 공문서는 근처의 산 페르난드 교회로 옮겨졌다.
알라모 전도소

1803년, 버려진 복합 시설은 알라 드 팔라스(현재 멕시코의 코아우일라주)에서 온 스페인 병사의 중대에 점령되었다. 일부 역사가들은 이 때 "알라모"라는 이름이 붙은 것으로 믿고 있다. 이름의 유래 다른 설은, 스페인어로 포퓰라 나무를 의미하는 단어인 'álamo'에서 왔으며, 근처에 자라는 나무의 이름을 따서 붙인 것으로 알려져 있다. 알라모 요새 전투. 텍사스 혁명 동안에 마르틴 페르펙토 데 코스 장군이 텍사스군에게 함락된 1835년 12월까지 이 건물은 거의 지속적으로 멕시코 군에 점령되어 있었다. 2개월 후인 1836년 2월 23일, 윌리엄 트래비스 중령이 나중에 멕시코군의 진군을 방어하기 위해 약 187명의 병사와 함께 알라모로 진입했다. 산타 안나 장군 지휘 하에 약 6,000명의 멕시코 병사가 13일 요새를 포위 공격했다. 포위전은 3월 6일 정점에 도달했고, 텍사스군은 전멸했다. 멕시코군 사상자는 약 200명의 사망자와 400명의 부상자로 추정되었다. 전투 자체의 군사적 의미는 많은 학자에 의해 논의되고 왔지만, 택사스군 부대의 용기와 그들의 희생은 "Remember the Alamo"(알라모를 기억하라)라는 슬로건이 되었고, 나중에 텍사스 혁명 전투에 이용되었다. 그 이후 남겨진 건물은 텍사스 사람에 의해 전통적으로 숭배의 개념이 되어왔다. 이후의 사용 및 복구. 포위 공격 후 요새는 거의 폐허가 되었다.
알라모 전도소

복구도 거의 이루어지지 않았고, 1841년 1월 13일, 텍사스 공화국은 알라모의 성역을 가톨릭 교회에 반환하는 법률을 통과시켰다. 텍사스 합병 이후 미국은 폐허가 된 건물의 소유권을 주장했고, 육군의 보급 기지 목적으로 남북 전쟁 때까지 사용했다. 남북 전쟁 동안 남부동맹이 건물을 사용하였으나, 전쟁 후 다시 미국 정부의 소유가 되어 1876년까지 사용되었다. 건물의 소유권은 19세기 후반 동안 계속 논의되었다. 1883년 4월 23일, 텍사스는 공식적으로 가톨릭 교회에서 경계 건물을 구입하여 시가 건물 관리 비용을 부담하는 것을 조건으로 샌안토니오 시에 양도했다. 1890년대부터 1905년에 걸쳐 사학자이자 교사인 아디나 데 자발라와 개인비용으로 사적을 복구한 자선가 클라라 드리스콜의 두 명의 여성이 유적지의 보호에 대한 책임을 가졌다. 그들은 수도원의 취급으로 충돌하였고, 드리스콜은 해체를 희망했다. 1905년 1월 25일, 텍사스주 입법부는 상사에 점령되었던 전도소의 일부를 구입하는 결의안을 통과시켰고, 이후 현재 건물을 관리하는 방문자를 받고 있던 여성 단체 "텍사스 공화국 딸들"이 보호하도록 지시하였다. 이 건물의 소유권을 둘러싼 논쟁은 20세기에도 지속되었다. 1908년 데 자발라는 3일간 바리케이드를 치고 점거하여, 상업적인 착취를 막는 시도에 성공했다. 건물은 특히 1936년 텍사스 100주년 기념일 등, 수시로 계속 복구작업이 진행되었다. 1960년 12월 19일에는 미국 국립 역사 기념물로 지정되었다.
CANAAN

《카난》(CANAAN)은 2009년 7월부터 9월까지 일본에서 방영된 TV 애니메이션이다. P.A.WORKS가 제작했으며, 애니메이션 제작 발표 초기의 타이틀은 428 THE ANIMATION이었다. 개요. 본 작품은 츈 소프트의 컴퓨터 게임 428 ~봉쇄된 시부야에서~()에 수록되어 있는 보너스 시나리오(TYPE-MOON 제작)를 소재로 만들어졌다. 상기 게임의 본편은 일본의 시부야가 배경이지만, 이 보너스 시나리오는 중국 상하이를 배경으로 삼고 있다. 핵심 소재는 주인공 카난이 가진 공감각. 2009년에 열린 제 13회 문화청 미디어 예술제 애니메이션 부문 심사 위원회 추천 작품으로 선정되었다. 국내에서는 애니플러스에서 자막방송으로 방영하였다. 줄거리. 때는 시부야를 덮친 UA 바이러스 테러로부터 2년 후. 사건의 피해자 중 한 사람인 오오사와 마리아는 카메라맨이 되어 헤븐 출판의 신인으로 입사하고, 선배인 미노리카와 미노루와 함께 상하이를 방문한다. 마리아는 현지에서 횡행하는 범죄 조직 '뱀'의 음모에 휘말리게 되지만 과거에 친구가 된 철의 투쟁 대행인 카난이 나타나 위기로부터 그녀를 구해준다. '뱀'의 수장이자 숙연의 상대인 알파르드 알 슈야와의 싸움을 반복하던 카난은 그녀를 추적하기 위해 마리아, 미노루와 함께 행동한다. 이와 함께 뱀의 음모에 관련된 각국의 첩보조직도 머리를 내밀고, 카난을 중심으로 사람들의 운명이 움직이기 시작한다.
미와역

미와역()은 일본 나라현 사쿠라이시에 있는 서일본 여객철도의 철도역이다. 역 구조. 상대식 승강장 2면 2선 형태의 지상역으로, 열차끼리의 교행이 가능하다. 오지 철도부 관할권에 있는 무인역이다. 이코카 및 제휴 교통카드의 사용이 가능하다.
2013년 FIFA U-17 월드컵

2013년 FIFA U-17 월드컵()은 2013년 10월 17일부터 11월 8일까지 아랍에미리트에서 개최된 15번째 FIFA U-17 월드컵 대회이다. 시드 배정. 본선 조 추첨식은 2013년 8월 26일에 아부다비에서 열렸다. 개최국인 아랍에미리트는 자동적으로 A1에 배정되었다. 아시아, 아프리카, 북중미카리브, 남미, 유럽 지역 예선 우승 팀은 서로 다른 조에 배정되었다. 같은 대륙의 팀들은 서로 다른 조에 편성되었다. 결선 토너먼트. 결선 토너먼트에서는 양 팀이 정규 시간 안에 승부를 가리지 못한 경우에는 연장전 없이 승부차기를 실시한다.
더글러스 A-4 스카이호크

더글라스 A-4 스카이호크(Douglas A4 Skyhawk)는 미 해군과 미 해병대를 위해 개발된 단좌식 항공모함 함재기다. 삼각날개와 단발엔진의 스카이호크는 훗날 맥도널 더글러스가 되는 더글러스 에어크래프트가 개발하고 제작했다. 스카이호크는 최대 이륙중량 24,500 파운드(11,100 kg)의 경량기며 최고 속도 시속 600 마일(시속 970 킬로미터)이다. 다양한 미사일과 폭탄을 탑재할 수 있는 5개의 하드포인트가 있고 저고도로 핵무기를 운반할 수 있다. 스카이호크는 원래 라이트 J65 터보젯 엔진을 사용했으나, A-4E 모델부터는 프랫 앤 휘트니 J52 엔진을 사용했다. 스카이호크는 베트남 전쟁, 욤 키푸르 전쟁 그리고 포클랜드 전쟁에서 중요한 역할을 했다. 1954년 첫 비행 이후 60년 동안 3,000 대 가까이 생산되었고 세계 각국에서 사용됐다. 1998년 미국 해병대, 2003년 미국 해군에서 퇴역했으나, 아르헨티나 공군에서만 A4-AR 4대를 아직도 운용중이다. 브라질 해군은 2000년 프랑스에서 중고로 수입한 상파울루 항공모함의 함재기로 스카이호크를 활용했지만 현재는 운용이 중단되었다. 설계 및 개발. 스카이호크는 구형 더글러스 AD 스카이레이더(나중에 A-1 스카이레이더로 재명명)를 제트 공격기로 대체하고자 하는 미국 해군의 요구에 부응하기 위해 더글러스 사의 에드 하이네만이 설계했다. 하이네만은 크기와 중량 그리고 복잡성을 최대한 줄이기 위해 설계를 최적화했다. 그 결과 해군의 요구 중량에 절반만 달했다.
더글러스 A-4 스카이호크

날개도 작아서 항공기 격납고에 들어가기 위해 날개를 접을 필요도 없었다. 자그마한 스카이 호크는 곧 '스쿠터', '아동용차', '반탐봄머', '팅커 토이 봄머' 그리고 '하이네만의 애마'란 별명을 얻었다. 스카이호크는 제2차 세계 대전 이후의 전통적 디자인 체계인 하단 탑재의 삼각날개, 3개의 착륙바퀴, 동체 후미의 단발 터보젯 엔진과 동체 옆의 2개의 흡입구를 채택했다. 운용역사. 미국. 스카이호크는 전후시대에 상대적으로 흔한 미 해군 전투기가 되었다. 스카이호크의 작은 기체 크기 때문에 오래되고 작은 제 2차 세계 대전 시대의 항공모함에서 운용할 수 있었다.
마르틴 페르펙토 데 코스

마르틴 페르펙토 데 코스(Martín Perfecto de Cos, 1800년 - 1854년)는 19세기 멕시코 군의 장군이다. 산타 안나의 누이 동생인 루친다 로페스 데 산타 안나와 결혼을 했다. 생애. 코스는 베라쿠르즈에서 태어났다. 그는 멕시코 장군의 지위까지 승진했으며, 1835년부터 1836년까지 이후 텍사스 공화국이 된 반체제 멕시코의 코아우일라 나테하스 주에 대한 전쟁에 참가했다. 1835년 7월 코스는 테하스 주 육군 사령관으로 임명되었고 어떤 반체제 민병대의 무장소요를 진압하기 위해 그곳에 파견되었다. 1835년 9월 21일, 그는 텍사스에 도착했다. 코스는 10월 1일 골리아드 마을로 진격하여 샌안토니오 데 벡사로 이동했다. 코스는 윌리엄 트래비스 등 모든 반란의 지도자들의 체포를 명령했다. 샌안토니오에서 일단 코스는 스티븐 오스틴이 이끄는 텍사스 부대의 공격을 받았다. 도시는 텍사스 군대에 포위되었다. 코스는 샌안토니오의 도시를 포기하고, 무기를 텍사스 군에 넘기고 텍사스에서 떠났다. 전쟁 중 교전으로 입은 멕시코의 손실은 약 150명이었다. 남쪽으로 진군하는 동안 그는 라레도에서 반란을 진압하기 위해 북쪽으로 진군하는 산타 안나의 육군을 우연히 만났다. 코스는 샌안토니오로 돌아가 1836년 3월 6일, 300명의 멕시코 병사를 이끌고 알라모 요새의 북서쪽 코너로 향했다. 결국 코스의 군대는 알라모의 북쪽 벽을 깼다.
마르틴 페르펙토 데 코스

1836년 4월 21일 샌 재신토 전투 직전 코스는 산타 안나를 위해 500명 이상의 지원부대와 함께 도착했다. 시드니 셔먼과 에드워드 벌레슨, 두 대령이 이끄는 텍사스 지원병 부대에 의한 합공으로 그의 대대가 완패한 후 같은 날 그는 포로가 되었다. 산타 안나는 공식적으로 그의 군대를 항복 조건에 합의했을 때, 샘 휴스턴 장군에게 석방된 이후 그는 패잔병들을 이끌고 멕시코로 돌아왔다. 그는 군대에 남았지만, 그 영향은 점차 줄어들었다. 멕시코-미국 전쟁 중에 코스는 투스판 요새를 담당했지만, 미군과의 전투에서 중요한 역할을 하지는 못했다.
조경애

조경애(趙慶愛, 1962년 2월 10일 ~ )는 대한민국의 시민운동가이다. 생애. 1985년 민추위 사건으로 구속되었다. 민추위(민주화추진위원회)는 서울대 학생운동의 비공개 지도조직으로, 정치신문 '깃발'을 발행했다. 전두환 정권은 민추위를 국가보안법상 이적단체로 규정하고 대대적인 탄압을 통해 26명을 구속하고 17명을 지명수배했다. 박종철 고문치사 사건, 이근안 경감에 의한 김근태 고문사건 등은 모두 민추위 탄압과정에서 발생한 것이다. 인천과 서울에서 노동운동을 하던 중 1993년 위암 진단을 받았다. 위암 투병생활을 하면서 국민 건강권 확대와 환자권리 보장 등을 위한 보건의료 운동의 필요성을 절감했다. 1995년 의보연대회의(의료보험 통합일원화와 보험적용 확대를 위한 연대회의) 사무차장을 시작으로 보건의료 운동을 시작했다. 우리나라 수백개로 쪼개져있던 의료보험조합을 국민건강보험공단으로 통합하고 보험 적용 확대를 위해 활동하였다. 이후 진보적 환자단체, 보건의료인단체, 장애인단체, 노동자, 농민, 시민사회단체 들의 연대체인 건강연대의 공동대표를 맡았고 2003년에 시민운동가와 환자운동가, 전문가를 모아 건강세상네트워크를 만들고 대표 등을 맡으며 한국의 보건의료 시민운동을 주도했다. 2004년부터 환자단체들과 백혈병치료제인 글리벡 약가 인하, 폐암약인 이레사 약가 인하와 보험적용 확대 운동을 통해 2006년에 약가 인하를 관철시켰다.
조경애

2005년 '암부터 무상의료' 등 건강보험 보장성 개선 촉구 활동을 벌였으며, 전국민 주치의체 도입 추진 운동, 진료비 바로알기 등 환자 권리 운동 등을 꾸준히 펼쳤다. 또, 원폭피해자 지원 특별법의 입법 촉구로 국회내 입법 발의, 의료급여 수급자 차별사례 조사, 빈곤층 건강권 사업, 의료 사각지대 건강보험체납자 집단 결손 처분 민원 신청 운동, 기초생활수급자 건강권 확보를 위한 의료급여 확대 운동, 공공병원 제자리 찾기 운동, 적십자 병원 공공성 확대 운동, 선택진료제 폐지 운동, 간병서비스 제도화 및 보험 확대 운동, 환자권리 사업, 의료사고 피해자구제법 입법 활동 등 국민건강권 확대와 환자권리 보장을 위한 시민운동을 지속적으로 진행했다. 2009년부터 2011년까지 의료민영화 저지 범국본(의료민영화 저지와 건강보험 보장성 강화를 위한 범국민운동본부) 상임대표 겸 집행위원장으로 영리병원, 의료채권법, 병원경영지원회사 도입 반대, 건강관리서비스 시장화 반대 등 의료민영화 저지 운동에 앞장서고 있다.
SL X10

SL X10은 1980년대 초반부터 생산된 스톡홀름 통근 열차 및 지역 열차에 사용되는 열차이다. 1967년 생산된 X1의 개량형이다. 스톡홀름 통근 열차 외에도 스웨덴 중부와 남부에서 다양하게 사용되었다. 파생형으로 중거리 및 장거리용으로 좌석이 배치되어 있는 X11, X12, X14가 있다. 개발. X10은 스웨덴 남부, 예테보리, 스톡홀름에 전동차가 더 필요하여 개발되었다. 1978년부터 1981년까지 스웨덴 철도청은 다음 지역의 통근 및 광역 철도 운영을 수주하였다. 협상이 진행되기 전에도 스웨덴 감사원은 SJ와 ASEA의 행동이 세금 낭비라고 비판하였다. 1979년 12월 X10 14편성 제작을 시작하였고, 이 중 5편성이 SL용으로 할당되었다. 1982년 2월-1983년 5월에 초기 물량이 반입되었다. 이후 우플란드, 베스트만란드 지역 교통, X-트라피크에 반입되었다. 기술 사양. 1982년부터 1993년까지 101편성 제작되었으며, 차량 번호는 3105-3189, 3198-3213번까지 할당되었다. 영업 최고 속도는 시속 140km이다. 편성 중량은 100t, 출력은 1280kW이다. 스톡홀름 지역에서 운행하는 X1과 병결이 가능하다. 스웨덴 남부에서 운행하였던 X10은 좌석 구성을 변경하여 파생형 X11로 개조되었다. 개조되지 않은 X10은 총 52편성이 있으며, 차량 번호는 3114-3133, 3148-3166, 3176-3181, 3198-3203이다. X10 1편성은 동력 제어차 X10-A, 무동력 제어차 X10-B로 이루어진다.
SL X10

X10-A에는 직류 전동기 4개가 설치되어 있고, 전장품은 A와 B에 나뉘어 있다. 1량당 출입문이 양쪽에 3개씩 장착되어 있다. SL에서 사용하는 차량은 2+3 좌석이 설치되어 있다. 편성 길이는 49.868m이며, 스톡홀름 지역에서는 4병결 및 2병결 운행한다. X1과 비교하였을 때 대표적인 개선점은 기기 배치이다. X1 영업 운행 중 얻은 자료를 기반으로 전장품과 공조 장치의 위치를 변경하여 결빙에 더 안전해졌다. X1의 디스크 제동 외에도 발전 제동이 추가되었다. 제동 과정에서 생성된 전기는 지붕에 있는 저항기에서 소모된다. 영업 운행 이후에도 동계 운행에 대한 대비가 추가로 이루어졌다. SL에 납품된 X10의 초기 내부 도색은 당시 지하철 차량과 비슷한 오렌지/갈색 계열이었고, 외부 도색은 X1과 같은 밝은 파란색이다. 1998년-2002년 현재의 도색으로 새로 칠했다. 파생형. X11. 1980년대 초반 X10의 지역 열차용 파생형 X11이 개발되었고, 개발 과정에서 같은 형태의 객차도 계획되었다. X10의 문 3개 중 가운데에 있는 문을 빼고 그 자리에 좌석을 더 설치하였다. 이 외에도 화장실과 화물칸이 추가되었다. 초기 형식 명칭은 X10R이었다가 확실한 구분을 위하여 X11로 개칭되었다. 베스트만란드 지역에서 처음 사용되었다가 말뫼후스와 예테보리 지역에서 도입되었다. 스코네와 베스트라예타란드 지역에서 차량이 더 필요했을 때 예블레보리 지역에서 11편성, 베스트만란드 지역에서 5편성이 이전하였다.
SL X10

베스트만란드 지역에 남아 있던 X11 6편성은 X10으로 개조되어 스톡홀름 지역에서 사용되었다. 웁살라에 있던 X10 3편성도 X11로 개조되어 스코네 지역으로 이동하였다. X10에서 총 49편성이 개조되었고, 이외 제원은 X10과 동일하다. 마지막까지 X11이 사용되는 지역은 스코네와 예테보리이며, X60의 4량 파생형 X61로 대차될 예정이다. X12. 1991년-1994년까지 생산된 파생형이다. X10, X11, X14와는 다르게 2+2로 좌석이 배치되어 있다. X12와 X14는 최고 시속 160km까지 낼 수 있다. 총 18편성이 생산되었고, 이 중 2편성은 X14로 개조되었다. SJ 소유 X12는 웁살라-베스테로스-에스킬스투나-노르셰핑(UVEN) 구간을 운행하며, 2009년 12월부터 아르보가나 에스킬스투나와 같은 곳에 단거리 통근 열차로도 사용된다. 외스트예타트라피크와 베스트트라피크에서도 같은 차량을 사용하며, 과거에는 베스트만란드와 웁살라 지역에서도 사용되었다. 차이가 거의 없지만 1등석과 2등석이 나뉘어 있다. X11과 같이 중간 문이 없다. X14. 1994-1995년까지 최후에 생산된 파생형이다. 현재 SJ에서는 셰브데-옌셰핑-네셰 간을 운행하며, 외스트예타트라피켄과 베스트트라피크에서도 같은 차량을 사용한다. X10이나 X11처럼 2+3으로 좌석이 배치되어 있다. 총 18편성이 생산되었고, 2000년과 2009년 각각 X12 1편성이 X14로 개조되었다.
SL X10

기타. 스톡홀름에 수요가 없었을 때 노르웨이의 플롬 선에 임시 관광 열차로 대여된 적이 있었다. 중간차가 삽입된 형태의 3량 편성 RST가 계획되었으나, 실제 차량으로 탄생하지는 않았다. 사고. 2010년 5월 4일 X10 3160호에서 화재가 발생하였다. 화재 원인은 전기 장치 이상이었고, 지붕에 있었던 각종 전기 장치와 견인 전동기, 내장재를 전소시켰다. 엘브셰에 있는 유로메인트 기지 내에서 발생한 화재였기 때문에 인명 피해는 없었다. 2021년 3월 8일 (현지시간) 오전7시 30분 스웨덴 예테보리에서 건널목에 정차되었던 굴절버스 와 X14 열차가 충돌하는 사고가 발생했다. 이사고로 X14 열차 50명 승객중 3명이 경미한 부상을 입었으며 건널목에 정차되었던 버스또한 버스기사 1명만 있었으며 버스기사 역시 충돌직전에 빠져나와 사고를 피할 수 있었다.
2015년 FIFA U-17 월드컵

2015년 FIFA U-17 월드컵은 2015년 10월 17일부터 11월 8일까지 칠레에서 개최된 16번째 FIFA U-17 월드컵 대회이다. 시드 배정. 본선 조 추첨식은 2015년 8월 6일에 산티아고에서 열렸다. 개최국인 칠레는 자동적으로 A1에 배정되었다. 같은 대륙의 팀들은 서로 다른 조에 편성되었다. 조별 리그. 각 조 3위 팀끼리의 순위 결정. A, C, D, E조 3위팀이 와일드카드로 16강전에 진출한다. 16강 대진 결정 방식. 16강 대진은 FIFA의 토너먼트 규정집 18절에 게재된 대진표에 따른다. 이번 대회에서 와일드카드로 16강에 진출한 조별리그 A,C,D,E조 3위팀은 A,B,C,D조 1위와 경기를 하게 된다. 결선 토너먼트. 결선 토너먼트에서는 양 팀이 정규 시간 안에 승부를 가리지 못한 경우에는 연장전 없이 승부차기를 실시한다.
특성함수 (확률론)

확률변수의 특성함수(特性函數, )는 각각의 확률 분포와 일대일 대응이 되는 함수로, 특성함수를 이용하여 확률분포의 기댓값이나 분산 등의 값을 알아낼 수 있다. 특성함수는 모멘트생성함수와 유사하지만, 모멘트생성함수는 일부 분포에 대해서 존재하지 않을 수 있는 것에 비해 특성함수는 실수값에 대하여 항상 존재한다. 실수 formula_1에 대해, 확률변수 formula_2의 특성함수 formula_3는 다음과 같이 정의된다. 여기서 formula_5는 formula_2의 확률밀도함수이다. 예제. 다음은 자주 사용되는 확률분포의 모멘트생성함수와 특성함수의 목록이다.
육종 (종양)

육종(肉腫, )은 간엽 기원의 형질전환 세포로부터 발생한 암이다. 인간에게 육종은 매우 희귀한 질병이다. 결합 조직은 뼈, 연골, 지방, 혈관 또는 조혈 조직을 포함하는 광범위한 용어이며 육종은 이러한 유형의 조직에서 발생할 수 있다. 그 결과, 종양이 기원하는 특정 조직 및 세포 유형에 따라 분류되는 육종의 많은 아형이 있다. 육종은 원발성 결합 조직 종양으로 결합 조직에서 발생한다. 이것은 신체의 다른 곳(예: 폐, 유방 조직 또는 전립선)의 암이 결합 조직으로 퍼질 때 발생하는 2차(전이성) 결합 조직 종양과 대조된다. 육종은 암의 5가지 유형 중 하나이며, 발생하는 세포 유형에 따라 분류된다. 육종의 영단어 sarcoma는 그리스어 σάρκωμα(sarkōma, 육체 돌출 또는 물질)에서 파생되었으며, 그 자체는 '육체'를 의미하는 σάρξ sarx에서 유래했다. 인식. 미국에서 7월은 육종 인식의 달(Sarcoma Awareness Month)로 널리 인식되고 있다. 영국은 7월 4일부터 10일까지 육종 인식의 주(Sarcoma Awareness Week)로 정하고 있다.
아트레우스

아트레우스(Atreus)는 그리스 신화에 나오는 영웅이자 아르고스의 군주이다. 아가멤논과 메넬라오스의 아버지 또는 할아버지라고 한다. 그에 의하면 동생 티에스테스에게 살해된 플레이스테네스가 아가멤논과 메넬라오스의 아버지라는 것이다. 펠로폰네소스반도의 통치자 펠롭스와 히포다메이아의 아들로, 에우리스테우스의 외삼촌이며 탄탈로스의 손자뻘이 된다. 형제로는 티에스테스와 피테우스가 있었다. 에우리스테우스에 의해 미데아의 왕에 임명되었다가 에우리스테우스가 헤라클레스의 자녀들에게 살해되자 아르골리스를 차지하였다. 티에스테스와 그는 배다른 동생 크리시포스를 죽이고 미케네 왕 에우리스테우스 곁으로 도망쳐, 왕이 죽자 아트레우스가 왕위에 올랐다. 티에스테스는 아트레우스의 아내인 아에로페를유혹하여 왕위를 빼앗으려고 하다가 추방되고, 이에 대한 복수로 티에스테스는 자기 아들로 키운 아트레우스의 아들을 보내어 아버지를 죽이게 하려고 하였으나 반대로 아들이 아버지의 손에 죽고 말았다. 자기도 모르고 아들을 죽인 아트레우스는 화해를 가장하고 티에스테스와 그의 두 아들을 초청, 아들들을 몰래 죽인 다음 요리하여 아버지인 티에스테스의 식탁에 내놓았다. 저주받은 왕국에는 굶주림이 덮치고, 아트레우스는 티에스테스를 찾아 나섰다가 자기도 모르고 티에스테스의 딸 펠로페이아와 결혼한다.
아트레우스

그 때 그녀는 이미 자기 아버지의 씨를 뱃속에 갖고 있었는데, 훗날 이 아이기스토스의 손에 아트레우스는 죽고 말았다. 이 전설에는 많은 변형이 있으며, 비극작가들도 즐겨 작품의 소재로 삼았으나, 그 중에서도 세네카의 《티에스테스》가 대표적이다.
가르교

가르교( - 橋, )는 프랑스 옥시타니 가르주 가르동 강에 놓인 고대 로마 시절의 수도교이다. 세계유산으로 지정되어 있다. 인구가 많았던 고대 로마에서 '물'은 가장 기본적이면서도 생존과 직결된 아주 중요한 자원이었다. 로마는 인구가 계속 증가하면서 거대 도시를 유지하기 위해서 보다 많은 물 자원이 필요하게 되었는데, 결국 높은 산 위의 물을 이용할 수 있는 수로 시설로서, 세계유산으로 지정되어 있는 웅장한 수로이다.