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브라흐마

브라흐마()는 힌두교에 나오는 창조의 남신으로, 유지의 남신 비슈누, 파괴의 남신 시바와 함께 트리무르티를 이루는 신이다. 브라흐마는 힌두교에서 우주의 근본적 원리이자 최고 원리인 지고의 우주적 정신 또는 존재인 브라흐만이 인격화된 남신으로 브라흐만을 상징한다. 브라흐마의 배우자는 배움의 여신인 사라스바티이다. 브라흐마는 베다에서 프라자바티라 불리기도 한다. 신화나 그림 속에서 브라흐마는 네 개의 머리와 팔, 두 개의 다리, 수염을 가진 모습으로 등장하며, 브라흐마스트라라는 아스트라를 지니고 있다. 신화. 탄생 설화. 푸라나에 따르면 브라흐마는 우주가 시작될 때 비슈누의 배꼽에 있는 연꽃 속에서 스스로 태어났다. 이러한 이유로 브라흐마는 배꼽에서 태어났다는 의미인 나브히자(Nabhija)로 불리기도 한다. 또 다른 설화에 따르면 브라흐마는 물에서 태어났다고도 한다. 우주가 시작되기 전 우주의 씨앗이 히란야가르바라고 불리는 커다란 황금알 모양으로 물 가운데 있었는데, 브라흐마는 여기에서 태어났다고 하며, 이 때문에 물에서 태어났다는 의미인 칸자(kanja)라 불리기도 한다. 다른 이야기에서 브라흐마는 지고의 우주 정신인 브라흐만과 프라크리티 또는 마야라 불리는 우주의 여성 에너지인 샤크티에 의해 생겨났다고도 한다.
브라흐마

세계의 창조. 힌두교에 따르면 브라흐마는 낮에 43억 2천만년 동안 지속되는 우주를 창조했으며 밤이 되어 브라흐마가 잠이 들면 우주는 그의 몸으로 흡수되는데 이러한 과정은 브라흐마의 생애가 끝날 때까지 반복되고 최종적으로는 우주가 타파스(불), 아파스(물), 아카샤(공간), 바유(바람), 프리티비(흙)의 타트바(다섯 가지 요소)로 해체된다고 한다. 브라흐마는 세상을 만들면서 인간의 조상이라고 하는 열한 명의 프라자파티를 만들었다. 그들은 각각 마리치(Marichi), 아트리(Atri), 아기라사(Angirasa), 풀라스티아(Pulastya), 풀라하(Pulaha), 크라투(Kratu), 바시쉬타(Vasishtha), 프라체타스(Prachetas, 다크샤(Daksha)라도도 함), 브리그(Bhrigu), 나라다(Narada)라고 불린다. 브라흐마는 그를 도와 우주를 만드는 데 함께할 사프타리쉬(Saptarishi)라 불리는 일곱의 현자도 만들었다. 이들 모두는 그의 몸에서가 아니라 정신에서 태어났다고 하며 이 때문에 정신적 자식이라는 의미의 마나스 푸트라스라 불린다. 베다와 푸라나에 실린 신화에서 브라흐마의 작업은 다른 신들에 의해 종종 방해 받은 것으로 묘사된다. 그러한 방해 중 어떤 것은 매우 치명적이었다고 한다. 탈 것. 브라흐마는 니라-크쉬라 비베카(Neera-Ksheera Viveka)라 불리는 백조를 타고 다닌다고 한다. 이 백조는 섞여 있는 물과 우유를 따로 따로 분리해 내듯이 선과 악을 분별하게 해준다고 한다. 현대 인도에서의 영향력.
브라흐마

현대 인도에서 브라흐마는 다른 삼주신인 비슈누나 시바에 비해 많은 추앙을 받고 있지는 못하다. 사원의 수도 이 두 신들보다 적다. 인도에 있는 브라흐마의 사원 중 유명한 것은 푸쉬카르(Pushkar)에 있으며 시월에서 십일월 사이의 보름달에 브라흐마를 위한 축제가 열린다. 불교. 불교에서는 천부와 십이천에 속하는 신이며 범천이라는 이름으로 등장한다.
신칸센 300계 전동차

신칸센 300계 전동차()는 도카이도 신칸센의 노조미() 등급으로서 1990년에 시제차량이 등장한 도카이도 신칸센, 산요 신칸센의 제3세대 차량이다. 개요. 최고 속도가 낮은 신칸센 0계 전동차와 신칸센 100계 전동차보다 안정된 고속 주행을 실현하기 위해서, 차체의 공력 특성의 향상과 경량화를 행했다. 도쿄역과 신오사카역 사이를 약 2시간 30분에 주파한다. 제조 수는 도카이 여객철도(이하 JR 도카이)의 J편성61편성·976량과 JR 서일본의 F편성 9편성·144량을 합쳐 70편성·1,120량이지만, J편성 중에는 500계의 제조 종료후에 완성된 편성도 있다. JR 도카이 소유의 J52 이후의 편성은 700계의 양산 선행차, C1 편성보다 나중에 완성되었다. 덧붙여 양산 선행 시작차의 J1편성은, 2007년 3월 28일에 폐차 회송되어 동년 3월 31일부로 차적이 말소되었다. 4월 초에는 4호차가 해체되었다. 세부 모델. 신칸센 300계 0번대 전동차. 신칸센 300계 0번대 전동차()는 도카이 여객철도 소속으로 1992년 2월부터 1998년 10월까지 순차별로 도입했다. 2007년에 신칸센 N700계 전동차가 도입되면서 순차별로 퇴역을 시작으로 2012년 2월에 정규 운행 종료에 이어 같은 해 3월에 전량 퇴역되었다. 신칸센 300계 3000번대 전동차.
신칸센 300계 전동차

신칸센 300계 3000번대 전동차()는 서일본 여객철도 소속으로 16량 편성으로 F 편성으로 1992년 12월부터 1993년 9월까지 순차별로 도입했다. 2011년부터 F5편성이 폐차를 시작으로 2012년에 전량 퇴역 후 폐차되면서 신칸센 700계 전동차 C편성 중 8편성이 도카이 여객철도에서 양도받았다. 신칸센 300계 9000번대 전동차. 신칸센 300계 9000번대 전동차()는 1990년에 최초로 도입된 열차로 1992년에 노조미 등급이 신설될 때까지 시범 운행을 했다. 1991년 3월 11일, 도카이도 신칸센 구간 중 교토 ~ 마이바라 구간에 최고 영업 속도 325,7km/h를 기록했다. 도입 초기 J0편성으로 도입했으나 1993년에 J1편성으로 변경되었다. 2001년부터 도카이도 신칸센의 ATC 장비 시험을 위해 도카이 여객철도에서 시험 열차로 전환되었다가 2007년 3월에 퇴역했다. 구조. 신칸센으로서 최초로 최고속도 주행에 적합한 VVVF 인버터 제어를 채용한 차량이다. VVVF 인버터의 소자는 도시바가 독자 개발한 VVVF 인버터 제어 방식의 스위칭 주파수가 낮은 GTO 소자를 채용했기 때문에, 발차시와 정차시에 모터로부터의 소음이 눈에 띈다. 교류 모터의 채용에 의해, 100계의 직류 모터에 비해 출력은 약 30% 상승하면서 질량은 약 50%가 되어, 차량 전체의 경량화에 기여하고 있다. 또한, VVVF 인버터 제어를 이용해 회생제동도 신칸센 차량으로서는 처음으로 장비해 브레이크 성능을 강화했다.
신칸센 300계 전동차

다만, 모터가 없는 부수차는 회생제동을 장비할 수 없기 때문에, 와전류 브레이크를 장비했다. 또한, 차체의 경량화에 의해 편성 전체에 차지하는 여객 질량의 비율이 높아졌기 때문에, 300계부터 브레이크 제어에 응하중 장치가 추가되었다. 2M1T의 3량을 1유닛으로 하는 3량 유닛 구성으로, 질량 배분의 평균화를 노려 2량의 전동차(M)이 1량의 부수차(T)의 양단을 사이에 두는(M+T+M) 독특한 배열을 채용했다. 이 구성은 일본 내에서는 300계 이외의 다른 계열로의 채용 사례는 없지만, 일본 외에서는 이탈리아의 ETR460, 독일의 ICE3에서의 채용된 바 있다. 이 때문에, 하카타분 선두차(323형 ,1호차)는 유닛에 속하지 않는 차량이 되었다. 차체는, 도카이도·산요 신칸센용 차량에서는 처음으로 알루미늄 합금을 사용해 차체 질량을 큰폭으로 경감했다. 또, 공기 저항 저감을 위해서 차체 단면이 축소되어, 차고는 100계보다 40cm 정도 낮아졌다. 한층 더 저중심화된 설계를 채용했기 때문에 100계까지는 천정에 있었던 공조장치를 마루 밑으로 이동시켰다. 때문에 창간의 주내의 덕트를 경유해 송풍하는 구조가 되었다. 또, 팬터그래프에는 커버를 설치했다. 주행중의 소음을 큰폭으로 경감해, 영업시의 최고속도를 270km/h으로 하는 것이 가능해졌다.
신칸센 300계 전동차

초창기의 차량(J1, J15 편성(도카이 여객 철도 소속)과 F1, F5편성(서일본 여객 철도 소속))에 대해서는, 공기 저항 저감을 위해서 도어를 닫았을 때에 차체와의 단차가 없는 플러그 도어를 채용하고 있었지만, 구조가 복잡하고 트러블이 많았으며 추가적인 비용에 비해 공기저항 저감에 의한 소음에의 영향이 적었기 때문에 후기의 차량(도카이 여객 철도 소속)에서는 통상의 미닫이로 변경했다. 앞서 서술했던 알루미늄 바디 채용에 의한 경량화는, 부수차의 경우 와전류 브레이크 장치의 질량이 모터보다 무겁고, 또한 기기 중에서 가장 질량이 큰 주변압기를 탑재하고 있던 것 등으로 인해 모터 장비의 전동차보다 부수차가 무거워지는 결과를 낳았다. 그 후 개발된 500계에서는 부수차 채용시의 질량증가를 피하기 위해 모두 전동차로 변경해, 700계에서는 브레이크 장치의 경량화와 기기 배치의 최적화에 의해 전동차와 부수차의 질량을 같게 했다. 선행 시제차량은 1990년에 303km/h을, 1991년 2월 28일의 심야에는 325.7km/h을 기록해 일본내 최고속도 기록을 국철 시대 이래 수십 년 만에 갱신했다. 대차는 철도종합기술연구소(JR 총연)이 개발한 9023EF형 대차를 베이스로 한, 신칸센의 차량 중에서는 처음으로 채용되는 볼스터리스 대차로, 경량이며 곡선 통과성이 뛰어난 것이 특징이다. 축상지지(軸箱支持) 방식은 270km/h로 주행시의 안정성을 높이기 위해, 0계 이래의 IS 방식을 개량해 원통 고무 병용 방식을 채용했다.
신칸센 300계 전동차

형식은M카가 TDT203형(3000번대는 WDT203형)이며 T차가 TTR7001형(3000번대는 WTR7001형)이다. 질량은 TDT203형이 6689kg, TTR7001형이 6914kg으로, 100계의 DT202형의 9800kg, TR7000형의 9225kg으로부터 대폭적인 경량화를 달성했다. 1999년부터는, 700계에서 채용된 저소음화 기술을 반영해, 싱글 암 팬터그래프, 애자 커버, 직조인트를 탑재하는 개조를 실시하고 있다. 또한 2004년 9월 29일, JR 도카이는 승차감 향상을 위해 비교적 상태가 좋은 편성(주로J19 편성 이후)에 N700계 양산 선행 시제차에서 채용한 개량형 세미 액티브 서스펜션을 1·6 ·8~10·12·16호차 7량에, 개량형 좌우동댐퍼를 나머지의 9량에, 700계에서 채용된 비선형 공기 용수철과 요댐퍼를 전차량에 탑재하는 것을 발표했다. 그 이외의 편성(주로J18 편성 이전)은 N700계에의 조기 치환 대상이기 때문에 시공 대상에서 제외되었으며, 2006년 2월까지 완료 예정이다. 차체간 댐퍼는, 장착을 위해 필요한 차체 단부가 개조 보강이 용이하지 않은 알루미늄제이기 때문에 보류되고 있다. 덧붙여 J편성(JR 도카이 소속)과 F편성(JR 서일본 소속)의 외관상으로의 분별법으로서는 팬터그래프 커버(J편성은 회색, F편성은 흰색)와 JR 로고의 색이 다른 것, F편성에서는 차체 하부에 리프팅 잭을 설치하기 위한 함몰이 있는 것 등이 있다.
신칸센 300계 전동차

JR 도카이 및 JR 서일본에서는 구 일본국철 시대의 0계 이래, 전조등과 미등은 동일 광원로 반환시에는 유리판의 색 전환으로 대응하는 구조를 채용해 왔지만, 이 전통적인 구조도 300계를 마지막으로 최후를 맞이하여 500계 이후의 신형 신칸센 전동차에서는 필라멘트 구조의 전조등과 발광 다이오드의 미등이 완전하게 분리되어 있다. 거주성. 16량 편성으로 8~10호차가 1등차, 이외는 모두 보통차이다(이 차량 구성은 후의 16량 편성의 신칸센에서도 채용되고 있다). 100계와 달리 2층 차량이나 그린 개인실은 없다. 1등차는 2+2의 좌석 배열로 독서등을 각 석에 설치해, 이어폰식의 오디오 서비스나 모포 대여등의 서비스가 있다. 또, 퍼서에 의한 물수건이나 도시락의 차내 주문 서비스도 있어, 그 이후의 1등차 서비스의 표준이 되었다. 보통차는 3+2의 좌석 배열로 시트피치(좌석의 전후 간격)는 넓다. 이 300계부터 식당차가 사라졌으며, 대신 7·11호차에 차내 판매 준비실을 겸해 서비스 코너를 설치했지만, 2003년 9월에 폐지되었다. 정원은 1등차 200 명, 보통차 1,123 명의 합계 1,323 명이며, 이것이 그 이후의 도카이도 신칸센 차량의 표준 정원이 되었다. 덧붙여 JR 도카이의 J편성은 브라운계의 배색으로 차내는 정리하고 있는 데 비해, JR 서일본의 F편성은 그레이계의 배색으로 정리하고 있다. J편성과 F편성은 외관으로는 팬터그래프 커버의 색(J편성은 그레이, F편성은 흰색)과 JR 마크의 색으로밖에 구별할 수 없다.
신칸센 300계 전동차

노조미 등급으로서의 고속운전을 달성하는 일을 최우선 목표로 개발된 차량인 만큼, 거주성은 희생되어 있는 것을 부정할 수 없다. 차체 단면의 축소에 의해 거주 공간이 좁아졌으며, 고속 운전에 수반해 진동이 커져 버렸다. 300계의 도입 당초는, 좌석 앞의 테이블에 두었던 커피가 흘러넘쳤다든가, 샌드위치가 손도 닿지 않았는데 통째로 마루에 굴러떨어졌다는 등의 불평이 잇따랐다. 또, 앞서 서술한 공조장치의 이전에 수반해 덕트를 벽내에 이전시킨 것으로 인해 외부에서의 기온 변화나 직사광선의 영향을 받기 쉬워져 버렸다. 이것은, 경량화를 위해 외벽이 극단적으로 얇은 싱글스킨 구조인 것도 영향을 주지만, 여름은 냉방의 효능이 나쁘고, 겨울은 바깥 공기 때문에으로 난방의 효능이 나빠져 300계는 냉난방의 효능이 그다지 좋지 않은 차량이 되어 버렸다. 300계는 신기술을 대거 채용·실용화해 신칸센 고속화의 제일보가 되었다. 때문에 기술적으로는 높게 평가되는 차량이지만, 거주성이라고 하는 점으로 보았을 경우 승객의 300계에 대한 평가는 낮은 경우가 많다. JR 도카이에서는 이것을 교훈으로 후계 계열인 700계의 개발시에는 고속운전성능뿐이 아닌, 거주성을 포함한 쾌적성 중시 자세를 취했다. 진동 저감·거주 쾌적성 향상 등 이용자에게는 그 성과를 지지받고 있다. 이것은, 신칸센에 한정되지 않고 최근 JR 각사의 재래선 신형 특급 차량의 개발시에도 중시되게 되었다.
신칸센 300계 전동차

향후의 거취. 2007년 7월 1일부터 300계의 일부 편성의 치환도 겸해 개발된 N700계가 영업 운전을 개시하게 되어 데뷔 시점에서 예비 편성을 포함해 6개의 N700계의 대량생산차가 갖추어지므로, 그때까지 차령 15년을 넘은 초창기의 300계 양산형 차량(J2J5)이 내구연한 만료로 폐차될 가능성이 높다. 또한 N700계는 대량으로 양산될 예정이기 때문에, 그에 따라 300계의 폐차도 급격히 진행될 것으로 예상된다. 덧붙여 양산 선행 시제차 J1편성은 2003년부터 영업 열차에의 운용으로부터 제외되어, N700계의 설계에 데이터를 제공하기 위한 사업용 차량으로서 사용되고 있었지만 앞에서 서술한 것처럼 2007년 3월 31일자로 폐차되었다. 그리고 2011년에 N700계의 도입이 끝나면서 2012년 3월 16일 100계와 함께 마지막 운행을 실시하면서 정기운용에서 은퇴하였다. 현황. 총 70편성이 도입되었다. 현재 전 차량 폐차되었다.
수태고지

수태고지(受胎告知, 개신교), 또는 성모영보(聖母領報, , 가톨릭), 성모희보(聖母喜報, 동방정교회)는 그리스도교의 신약성서에 쓰여 있는 일화 가운데 하나로, 예수의 어머니 성모 마리아에게 가브리엘이 찾아와 성령에 의해 처녀의 몸으로 예수 그리스도를 잉태할 것이라고 고하고, 또 마리아가 그것에 순명하고 받아들인 사건을 말한다. 성모 공경 사상을 배경으로 삼은 그리스도교 문화권의 예술 작품 중에서 반복적으로 이용되는 모티브이기도 하다. 이 사건을 기념하는 의식은 동방 교회에서 먼저 시작되었으며, 중세 즈음에 서방 교회에 전해졌다. 오늘날에도 동방 정교회나 로마 가톨릭교회 등에서는 3월 25일을 이 사건의 축일로 지정하여 기념한다. 복음서에서의 기술. 수태고지에 대한 내용은 신약성서의 루가의 복음서 1장 26절~38절에 서술되어 있다(공동번역성서): 26 엘리사벳이 아기를 가진 지 여섯 달이 되었을 때에 하느님께서는 천사 가브리엘을 갈릴래아 지방 나자렛이라는 동네로 보내시어 27 다윗 가문의 요셉이라는 사람과 약혼한 처녀를 찾아 가게 하셨다. 그 처녀의 이름은 마리아였다. 28 천사는 마리아의 집으로 들어 가 “은총을 가득히 받은 이여, 기뻐하여라. 주께서 너와 함께 계신다.” 하고 인사하였다. 29 마리아는 몹시 당황하여 도대체 그 인사말이 무슨 뜻일까 하고 곰곰이 생각하였다. 30 그러자 천사는 다시 “두려워하지 말라. 마리아, 너는 하느님의 은총을 받았다. 31 이제 아기를 가져 아들을 낳을 터이니 이름을 예수라 하여라.
수태고지

32 그 아기는 위대한 분이 되어 지극히 높으신 하느님의 아들이라 불릴 것이다. 주 하느님께서 그에게 조상 다윗의 왕위를 주시어 33 야곱의 후손을 영원히 다스리는 왕이 되겠고 그의 나라는 끝이 없을 것이다.” 하고 일러 주었다. 34 이 말을 듣고 마리아가 “이 몸은 처녀입니다. 어떻게 그런 일이 있을 수 있겠습니까?” 하자 35 천사는 이렇게 대답하였다. “성령이 너에게 내려 오시고 지극히 높으신 분의 힘이 감싸 주실 것이다. 그러므로 태어나실 그 거룩한 아기를 하느님의 아들이라 부르게 될 것이다. 36 네 친척 엘리사벳을 보아라. 아기를 낳지 못하는 여자라고들 하였지만, 그 늙은 나이에도 아기를 가진 지가 벌써 여섯 달이나 되었다. 37 하느님께서 하시는 일은 안 되는 것이 없다.” 38 이 말을 들은 마리아는 “이 몸은 주님의 종입니다. 지금 말씀대로 저에게 이루어지기를 바랍니다.” 하고 대답하였다. 그러자 천사는 마리아에게서 떠나 갔다. 구약성서의 언급. 신약성서에 기술된 수태고지는 구약성서 중에서 이사야서 7장 14절에 나오는 예언을 근거로 하고 있다. 이사야 7:14 (공동번역성서) 그런즉, 주께서 몸소 징조를 보여주시리니, 처녀가 잉태하여 아들을 낳고 그 이름을 임마누엘이라 하리라. 임마누엘은 '하느님은 우리와 함께 계시다'라는 뜻으로, 장차 탄생할 메시아의 이름으로 사용되었다. 미술. 여러 작품들에서는 수태고지를 받는 마리아를 표현할 때 대부분 독서중인 모습을 그리나, 종종 실을 뽑는 모습으로 그려내기도 한다.
수태고지

그 옆에는 순결의 상징인 하얀 백합이 놓여 있으며, 대천사 가브리엘이 백합을 손에 드는 경우도 있다. 두 사람 위에는 천국으로부터 내려오는 빛이나 비둘기로 형상화된 성령이 그려지는 것이 많아, 성령에 의하여 잉태한다는 사실을 상징한다. 동방 정교회에서는 이코노스타시스 문에 이 장면을 그리는 경우가 많다. 다만, 구도상 좌우의 문에 대천사와 성모를 나누어 배치하고자 비둘기 등 성령을 나타내는 상징은 생략하는 경우가 많다. 또 이것과는 별도로 한 장의 성화상에 이 장면을 그린 것도 있다. 이 경우에는, 마리아가 실내에 있다는 것을 나타내는 집이 배경으로 그려져 있으며 또 성부를 상징하는 둥근 빛이 중앙 상단의 하늘에 그려져 있는데, 그곳으로부터 성령을 상징하는 빛이 내려오는 경우도 많다. 프라 안젤리코의 수태고지중세의 작품으로서는, 랭스 대성당의 조상이나 시모네 마티니의 제단화가 유명하다. 르네상스기에는 과연 천상과 지상의 해후라는 르네상스적인 성격이 선호되어 가장 인기가 많은 주제 가운데 하나가 되었다. 산 마르코 수도원에 프라 안젤리코가 그린 벽화, 레오나르도 다 빈치가 그린 회화 등이 걸작으로서 유명하다. 그 밖에도 산드로 보티첼리, 라파엘로, 티치아노 등 여러 명의 화가가 이 주제의 그림을 그렸다.
스탬퍼드브리지 전투

스탬퍼드교 전투()는 잉글랜드 북부에 있는 스탬퍼드브리지에서 이루어진 전투이다. 잉글랜드의 해럴드와 그의 동생 토스티그를 주축으로 형제간에 벌어진 전투이다. 그러나 실질적으로는 하랄 3세가 토스티그 편의 군사들을 지휘했다. 참회왕 에드워드가 사망하자 이를 계기로 잉글랜드 왕국의 왕위를 노린 노르웨이의 하랄드 3세가 1066년 9월 8일, 침략군을 이끌고 잉글랜드 북부에 상륙했고, 그곳에서 형에 향한 복수의 칼을 갈고 있던 해럴드의 동생 토스티그 고드윈슨과 손을 잡았다. 그들은 지역 저항군들을 무찌르며 거침없이 진격했다. 소식을 들은 머시아의 에드윈 백작과 노섬브리아의 모카 백작의 군대가 맞서 싸웠으나, 9월 20일 요크 근처에서 벌어진 풀포드 전투에서 패배했고 요크가 함락되었다. 그 후 5일뒤 소식을 들은 해럴드는 자신이 직접 군대를 이끌었고, 스탬퍼드브리지에서 만난 양쪽 군대간 격렬한 전투가 시작되었다. 이 전투에서 하랄드 하르드라다와 토스티그가 전사하였고, 노르웨이의 침략군은 패배했다.
이항 관계

수학에서 이항 관계(二項關係, )는 “…는 …보다 크다” 또는 “…와 …는 같다”와 같이, 두 대상에 대하여 정의되는 성질을 집합론적으로 실현한 개념이다. 기술적으로, 이항 관계는 순서쌍들로 구성된 집합이다. 어떤 순서쌍이 이항 관계의 원소라면, 순서쌍의 두 성분 사이에 관계가 성립한다고 해석한다. 예를 들어, “…는 …의 약수”라는 조건은 두 정수 사이의 이항 관계 formula_1를 정의한다. 이 이항 관계는 기술적으로 formula_2이 formula_3의 약수인 경우의 모든 순서쌍 formula_4들의 집합이다. formula_5은 이 이항 관계의 원소이며, formula_6은 이항 관계의 원소가 아니다 (5는 20의 약수이며, 6은 13의 약수가 아니다). 보통 formula_7나 formula_8 대신 와 같이 적는다. 이항 관계의 개념은 모임 위로 확장할 수 있다. 모임 위의 이항 관계는 모임이며, 고유 모임일 수 있다. 고유 모임은 모임의 원소가 될 수 없으므로, 주어진 두 모임 사이의 이항 관계들의 모임을 정의할 수 없다. 반면, 주어진 집합 위의 이항 관계들의 모임을 정의할 수 있으며, 이는 항상 집합이다. 이항 관계는 관계의 항수가 2인 경우이다. 이항 관계의 이론은 다른 항수의 관계보다 풍부하다. 일부 문헌에서는 이항 관계를 단순히 관계라고 부른다. 혹자는 이항 관계를 대응(對應, correspondence)이라고 일컫는다. 정의. 이항 관계는 다음 조건을 만족시키는 집합 formula_11이다. 만약 formula_16라면, formula_14와 formula_15 사이에 관계 formula_11가 성립한다고 해석한다. formula_20는 formula_16를 뜻한다. formula_22는 formula_23를 뜻한다. formula_24는 formula_16이며 formula_26임을 뜻한다.
이항 관계

집합 formula_27와 formula_28 위의 이항 관계는 이항 관계 formula_29를 뜻한다. 집합 formula_27 위의 이항 관계는 formula_27와 formula_27 위의 이항 관계 formula_33를 뜻한다. 모든 이항 관계 formula_11는 어떤 집합 (예를 들어, formula_35) 위의 이항 관계이다. 연산. 합성. 이항 관계 formula_11와 formula_37의 합성 formula_38는 다음과 같다. 이항 관계의 합성은 결합 법칙을 만족시킨다. 이에 따라, 범주 formula_42을 다음과 같이 정의할 수 있다. 집합과 이항 관계의 범주 formula_42은 모든 작은 곱과 쌍대곱을 가지며, 둘 모두 분리합집합으로 주어진다. 또한, 동등자를 가지지 않지만, 모든 작은 약한 동등자()를 갖는다. 또한, 이항 관계 formula_11의 거듭제곱 을 정의할 수 있다. 이에 대하여 다음 항등식들이 성립한다. 그 밖에도, 다음 항등식들이 성립한다. 역관계. 이항 관계 formula_11의 역관계 formula_58는 formula_11 속 순서쌍의 두 성분을 뒤바꾼 이항 관계이다. 역관계는 자명하게 대합을 이룬다. 역관계와 합성은 다음과 같이 호환된다. 특히, 이다. 정의역과 치역. 이항 관계 formula_11가 주어졌을 때, 만약 formula_80라면, formula_81이므로, formula_82이다. 따라서, 이항 관계의 상·원상·정의역·치역은 항상 집합이다. 임의의 이항 관계 formula_11에 대하여, 다음이 성립한다.
체비쇼프 부등식

확률론에서 파프누티 체비쇼프의 이름을 딴 체비쇼프 부등식(체비세프 부등식, 체비쇼프 정리, 비에나메-체비쇼프 부등식)은 확률 분포에서 그 어떠한 데이터 샘플 혹은 확률 분포에서 거의 모든 값이 평균값에 근접하며 "거의 모든" 과 "근접하는"의 양적 설명을 제공한다. 예를 들자면, 등등이다. 일반적으로: 일반 공식. 이 부등식은 측도를 사용하여 상당히 일반적으로 나타낼 수 있다; 그렇다면 확률론의 언어로 나타낸 식은 측도 1의 공간을 위한 특정 사례로써 따르게 된다. 측도론에 따른 정의. 측도 공간 ("X",Σ,μ)와, "X" 상에 정의된 확장된 실수값을 갖고 잴 수 있는 함수 "f"가 있다고 하자. 그렇다면 어떤 실수 "t" > 0에 대해서도 다음 부등식이 성립한다: 좀 더 일반적으로, 만약 "g" 가 음수가 아닌 확장된 실수값을 갖고 잴 수 있는 함수이며, "f"의 범위에서 감소하지 않는다면, 그렇다면 위의 정의는 "g"("t")를 로써 정의하고 "f" 대신 |"f"|를 취함으로써 따르게 된다. 확률론에 따른 정의. 기댓값이 μ이고 분산이 σ2인 확률 변수 "X"가 있다고 하자. (이때, 분산은 유한한 값이다) 그러면 어떠한 실수 "k" > 0에 대해서도 다음 부등식이 성립한다. "k" > 1인 경우에만 의미있는 정보를 제공한다. 예제에서처럼, "k"=√2를 사용하는 것은 값들의 최소한 절반이 (μ − √2 σ, μ + √2 σ)의 범위에 놓여있다는 것을 보여준다. 보통, 이 법칙은 비교적 느슨한 한계를 제공한다.
체비쇼프 부등식

그러나, 체비쇼프의 부등식에 의하여 제공되는 한계는 일반적으로 (임의의 분포의 변수들에게는 여전히 유효한 상태로 남아있다) 더 향상될 수 없다. 예를 들면, 그 어떠한 "k" > 1 에 대해서도, 다음 예제는 (여기서 σ = 1/"k") 한계에 정확히 들어맞는다. 이 법칙은 느슨한 한계에도 불구하고 유용할 수 있는데, 그 이유는 이 법칙이 그 어떠한 분포의 확률변수에 대해서도 적용되기 때문이며 분포에 관하여 평균과 분산 이외에 대하여 아는 바가 없을 때에도 이러한 한계들이 계산될 수 있기 때문이다. 체비쇼프의 부등식은 큰 수의 약한 법칙을 증명하기 위하여 사용된다. 응용 예제. 구체적인 예를 들면, 출판물에서의 문서들과 같이 많은 분량의 텍스트를 가지고 있다고 가정하자. 이 문서들이 평균 1000 글자 길이로 200 글자의 표준편차를 가진다는 것을 우리가 알고 있다고 가정하자. 체비쇼프의 부등식으로부터 우리는 모든 문서 중 최소한 75%는 길이가 600에서 1400 글자 ("k" = 2) 사이라는 것을 추론할 수 있다. 변형: One-sided 체비쇼프 부등식. A one-tailed variant with "k" > 0, is 체비쇼프 부등식의 one-sided version 은 칸텔리 부등식이라 불리며 Francesco Paolo Cantelli으로부터 기인한다. 증명. 측도론에 따른 증명. "A""t" 가 "A""t" = {"x" ∈ "X" | "f"("x") ≥ "t"} 로 정의된다고 가정하고, :formula_7 가 "A""t" 집합의 표시 함수라고 가정하자. 그렇다면, 다음을 확인하는 것은 쉬운 일이다 그러므로, 원하는 부등식은 위의 부등식을 "g"("t") 로 나눔으로써 따르게 된다. 확률론에 따른 증명.
체비쇼프 부등식

마르코프 부등식은 어떤 실수값 확률 변수 "Y"와 그 어떤 양수 "a"에 대해서도, Pr(|"Y"| > "a") ≤ E(|"Y"|)/"a"가 성립한다는 부등식이다. 마르코프 부등식을 확률 변수 "Y" = ("X" − μ)2 에 "a" = (σ"k")2에 적용하면 체비쇼프 부등식을 증명할 수 있다. 직접적인 증명도 가능하다. 어떤 이벤트 "A"에 대하여, "I""A"를 "A"의 표시 확률 변수라고 가정하자, 즉 "I""A"은 "A"가 발생하면 1이고 아니면 0이다. 그렇다면 이 직접 증명은 왜 한계가 일반적 경우에서 매우 느슨한지를 보여준다: "≥" 의 좌측에 있는 숫자 1은 "≥" 의 우측의 [("X" − μ)/("k"σ)]2 의 값이 1을 초과할 때마다 이 값으로 교체된다. 어떤 경우에는 매우 넓은 차이를 두고 1을 초과한다.
밴쿠버 국제공항

밴쿠버 국제공항()은 캐나다 브리티시컬럼비아주 밴쿠버에 있는 국제공항으로 이 공항은 다운타운에서 12km 떨어져있는 리치먼드에 위치해있다. 역사. 1931년 7월 1일 "밴쿠버 국제 수상기 공항(Vancouver International Water Airport)"으로 개항했다. 당시에는 폭격기를 제외하면 대형 수상기 정도만이 대륙간 대양횡단 또는 대륙횡단 비행을 할 수 있었기 때문으로, 당시 기술로는 그정도 비행거리를 가지는 항공기가 여객을 목적으로 광동체화할 경우 그 중량과 착지충격을 감당할 노반을 그렇게 대규모로 짓기가 곤란했던 것이 크다. 거기다 당시 광동체 대륙간 여객기로 주로 쓰던 보잉 314는 내부에 호화 여객선과 견줄만한 시설을 넣었고, 그 바람에 중량은 당시 많이 쓰이던 경쟁기종인 쌍발 DC-3는 물론, 314가 대체했던 팬암의 단 3대뿐이었으나 모조리 추락사고로 파괴 및 영구소실됐던 4발 협동체 수상기 마틴 M-130과 비교해도 압도적으로 무거웠었다. 따라서 4발 광동체 대륙간 여객기는 물 위가 아니면 운용 자체가 아예 불가능했고 그나마 장거리 폭격기를 다뤄야 하는 군사기지가 그래도 전략 목적으로 그정도 중량의 항공기가 쓸수있는 활주로 노반을 지었던 것이 고작이었다. 그래서 수상기 전용공항으로 개항했던 것이다. 그러다 결국 지상공항화를 하면서 제2차 세계대전 중 군용기지로 활용됐고, 1947년 밴쿠버가 공항 관리를 재개하면서 민항기 운항이 시작됐다.
밴쿠버 국제공항

1968년에 현재의 주 터미널이 건립되었고, 1996년에 국제선 터미널이, 2005년에 국내선 터미널이 증축되었다. 2011년 현재 여객 터미널은 국제선과 국내선 터미널과 별도의 사우스터미널 등 3개가 있다. 2010년 현재 승객 및 비행횟수 측면에서 토론토 피어슨 국제공항에 이어 캐나다에서 두 번째로 붐비는 공항이다. 스카이트랙스(Skytrax)가 발표한 북미 공항 최고상을 2007년과 2010년부터 2018년까지 9회 연속 수상하는 등 수상하는 등 북미 최고의 공항으로 불려왔다. 터미널. 국내선 터미널. 1968년 완공된 터미널. 탑승구는 A1,6, B11,22, C25,52의 3블록으로 나뉘는데, A블록은 주로 웨스트 제트가 C블록은 주로 에어 캐나다가 사용하고 있다. A블록 보딩 브리지는 특수한 구조 도중에서 2가지로 나뉘며 한쪽은 기체 전방의 문, 다른 한쪽은 기체의 주익을 넘어 기체 뒤쪽 문에서 탑승할 수 있다. 항공사나 이용 등급에 불구하고 유료로 이용할 수 있는 라운지(Plaza Premium Lounge)도 마련되고 있다. 국제선 터미널. 1996년에 국내선 터미널을 확장하는 형태로 새롭게 건설완료했다. 미국의 사전 입국 시설(즉 도착 시는 다른 미국 국내선과 같은 장소에 내려옴)이 있어 미국으로 떠나는 여행객은 그 이외의 여객과 동선이 구분되면서 이 구역은 종종 USA터미널(탑승구 E70~96)으로 안내되고 있어. 그것 이외 일반의 국제선의 탑승구는 D50, D78이지만, 일부의 탑승구는 수요에 응하고 국내선과 미국선용으로 이용할 수 있도록 동선을 구절레루게 되고 있다.
밴쿠버 국제공항

항공사나 이용 등급에 불구하고 유료로 이용할 수 있는 라운지(Plaza Premium Lounge)도 마련되고 있다. 남 터미널. 최고의 터미널에서 주로 주 내를 맺은 지역 항공사나 제너럴 애비에이션용이다. 수상기와 헬기는 이 터미널을 이용한다. 메인 터미널 사이는 무료 셔틀 버스가 접속하고 있다. 탑승구는 G1,3이다.
플랑크 운동량

플랑크 운동량은 운동량의 플랑크 단위이며 formula_1로 표현된다. formula_2 6.52485 kg m/s 이것은 일반 상대성이론을 적용하지 않았을 때, 플랑크 질량의 물체가 빛의 속도로 움직일 때의 운동량이다.
블라디미르 비소츠키

블라디미르 세묘노비치 비소츠키(, , 1938년 1월 25일 ~ 1980년 7월 25일)는 소련의 배우 겸 시인이며 가수 겸 작사가이다. 비소츠키는 1938년 1월 25일 모스크바에서 태어났다. 아버지는 군장교였으며 어머니는 독일어 번역사였는데 그의 출생직후 이혼하여 계모의 손에서 컸다. 1954년 부모의 희망에 따라 모스크바 기술대학(Moscow Institute of Civil Engineering)에 진학해서 공부했지만 적성에 맞지 않아 곧바로 중단하고 자신의 꿈을 이루기 위해 1956년 모스크바 예술극단의 배우학교에 입학하여 4년 동안 배우 수업을 받는다. 비소츠키는 1960년 대학을 졸업하고 알렉산드르 푸시킨 극단(Aleksandr Pushkin Theatre)에 입단한 후 단역배우로 전전하던 시절 가끔씩 친구들 앞에서 자신이 작곡하고 가사를 붙인 노래를 불렀다. 독재체제에 대한 비판과 억눌린 인민들의 삶에 대해 분노에 찬 목소리로 절규하듯 700여 곡의 저항가요를 불렀다. 그는 세상을 떠날 때까지 단 한 권의 시집도, 단 한장의 음반도 내지 못하고 정보기관으로부터 늘 감시를 받았다. 본인은 스스로를 가수라고 인정하지 않았지만 카세트테이프에 녹음된 그의 노래는 사람들에게 전해져 소련은 물론 주변 국가들에까지 널리 퍼지게 되었다. 배우로도 성공하여 수많은 연극과 드라마에서 연기했으며 28편의 영화에 출연하였다.
블라디미르 비소츠키

그는 1980년 7월 27일 모스크바에서 42세의 젊은 나이에 심장마비로 죽었는데, 사인은 평소 과도했던 음주벽 때문이라고 하지만 러시아인들 사이에서는 비소츠키의 사인은 마약복용으로 인한 쇼크사라는 이야기도 있다. 사후에도 그의 노래는 꾸준히 사랑받아 1980년대 후반에 이르러 소련 정부는 그의 시와 노래의 출판을 허용하기 시작했으며 그는 아직도 러시아에서 가장 사랑받는 배우/음유시인들 중 한명이다. 답답함을 토해내듯 노래불렀던 비소츠키는 부드러운 목소리로 서정적인 음유시가를 부른 불라트 오쿠자바()와 함께 러시아의 대표적인 음유시인이 되었다. 그는 인기있는 배우였지만 오히려 음유시가의 발전에 지대한 공을 세워 음유시가를 좋아하는 사람들에게 우상이 되었다.
껀저현

껀저현(Huyện Cần Giờ)은 호찌민 시의 동남쪽에 위치한 해변에서 가까운 현이다. 호찌민 시내 중심에서 약 50km의 거리에 있다. 면적은 704.45km2이다. 행정구역 상으로는 호찌민시에 속해 있다. 역사. 베트남 전쟁 당시에 전투가 격렬했던 곳으로 꾸찌(Củ Chi), 떠이닌(Tây Ninh)과 함께 껀저는 3대 혁명 사적지 중에 한 곳이다. 행정 구역. 껀저 현은 1개의 티쩐(thị trấn)과 6개의 싸(xã)로 나뉘어 있다. 자연. 껀저 지역은 2000년 유네스코에 의하여 생물권보전지역으로 지정되어 있다. 동·식물이 그대로 잘 보존되어 있고, 특히 수백 마리의 원숭이가 반야생으로 생활하고 있다.
입법부

입법부(立法府, , , )는 법률이나 조례 등을 제정하거나 수정 또는 폐기하는 중앙정부 혹은 지방정부 제도 기관(制度 機關)이다. 행정부, 사법부와 함께 국가의 주요 기능을 담당한다. 근데 민주주의 정치는 권력을 독점하는 것을 막기 위해 입법권, 행정권, 사법권을 서로 견제하는 세 개의 국가 기관에 분리하여 부여하는 것을 원칙으로 하고 있다. 이러한 권력의 분리와 견제를 삼권분립의 원칙이라 한다. 의미. 입법기관은 광의로는 법률제정에 참여하는 권한을 가진 국가기관을 통틀어 이르는 말이다. 나라별 입법부 명칭. 입법부는 나라마다 부르는 명칭이 다르다. 나라에 따른 명칭은 아래와 같다.
베타-락탐

베타-락탐()은 3개의 탄소 원자와 1개의 질소 원자로 이루어진 이종원자 4원자 고리 락탐이다. 락탐은 고리형 아마이드이며, β-락탐은 질소 원자가 카보닐기와 관련된 β-탄소 원자와 결합하고 있기 때문에 그렇게 명명되었다. 가장 단순한 β-락탐은 2-아제티딘온이다. β-락탐은 의약품의 중요한 구조 단위이다. β-락탐 고리는 많은 항생물질이 공통으로 포함하고 있는 것으로 이런 것들을 베타-락탐계열 항생물질이라고 부른다. 이 항생물질들은 세균 세포벽의 합성을 방해하여 항균작용을 나타낸다. 세균들은 이 물질들의 대응으로 베타-락타메이스를 생성한다. 임상적 중요성. β-락탐 고리는 여러 항생제 계열의 핵심 구조의 일부이며, β-락탐 계열 항생제의 예로는 페니실린, 세팔로스포린, 카바페넴, 모노박탐 등이 있다. 거의 모든 항생제는 세균의 세포벽 생합성을 저해함으로써 작용한다. 이는 세균에게 치명적인 영향을 미치지만, 주어진 세균 개체군에는 일반적으로 β-락탐 계열 항생제에 내성을 가지고 있는 하위 그룹을 포함하고 있다. 세균의 내성은 β-락탐 고리를 파괴하는 효소의 한 부류인 β-락타메이스를 생성하는 많은 유전자들 중에 하나가 발현한 결과로 생겨난다. 1,800개 이상의 서로 다른 β-락타메이스가 다양한 종류의 세균에서 문서화되어 있다. 이들 효소는 화학 구조와 촉매 효율이 매우 다양하다.
베타-락탐

세균 개체군에 이러한 내성을 가지고 있는 하위 그룹이 존재할 때 β-락탐 계열 항생제로 처리하면 내성 균주가 보다 널리 퍼져서 상황을 더 악화시킬 수 있다. β-락탐 계열 항생제는 가장 중요한 항생제 부류 중 하나로 간주되지만, 임상적으로 내성이 생기기 쉽다. β-락탐은 세균의 세포벽의 펩티도글리칸 부분을 교차결합시키는 기능을 하는 페니실린 결합 단백질(PBP)로 알려져 있는 효소 부류에 대해 자연적으로 생성되는 d-Ala-d-Ala 기질을 모방하여 항생제 특성을 나타낸다. 베타-락탐계열 항생물질에 대한 저항성. 베타-락탐계열 항생제는 인기있는 항생제였기 때문에 세균들은 쉽게 이들 항생제에 대한 대응책을 마련할 수 있었다. 그것이 바로 베타-락타메이스(베타-락탐 분해효소)이다. 이것은 베타-락탐 고리를 분해하며 항생제의 항균능력을 거의 무력화시킨다. 이것의 생성능은 돌연변이로 쉽게 획득할 수 있으며 이렇게 된 균주는 단일 성분의 기존 항생제로는 거의 제거가 불가능하다. 페니실린만을 무력화시키는 베타-락타메이스를 페니실리네이스(Penicillinase)라고 부르기도 한다. 대처. 베타-락타메이스 생성 균주의 치료 방법으로서 사용되는 것은 대표적으로 오구멘틴(augmentin)이 있다. 오구멘틴은 아목시실린과 클라불란산의 조합으로, 베타-락탐계열 항생제로 분류되지만 클라불란산이 베타-락타메이스와 결합하여 베타-락타메이스를 소모시켜 궁극적으로 아목시실린의 베타-락탐은 베타-락타메이스에 영향을 받지 않고 그대로 항균효과를 나타낼 수 있다.
베타-락탐

역사. 최초의 합성 β-락탐은 1907년 헤르만 슈타우딩거가 아닐린과 벤즈알데하이드의 시프 염기를 다이페닐케텐과 [2+2] 고리화 첨가(Ph는 페닐기를 나타냄) 반응으로 제조했다. 1970년까지 대부분의 β-락탐 연구는 페니실린 및 세팔로스포린 그룹과 관련이 있었지만, 그 후로 다양한 구조가 설명되었다. 합성 및 반응성. β-락탐의 합성을 위해 많은 방법이 개발되었다. 브렉포트 합성(Breckpot synthesis) : 그리냐르 시약을 사용하여 베타 아미노산 에스터의 고리화로부터 치환된 β-락탐의 합성이다. 고리 변형으로 인해 β-락탐은 선형 아마이드 또는 더 큰 락탐보다 보다 쉽게 가수분해된다. 이러한 변형은 대부분의 β-락탐 계열 항생제에서 발견되는 것처럼 두 번째 고리에 대한 융합에 의해 더욱 더 증가한다. 이러한 경향은 β-락탐의 아마이드 특성이 시스템의 비평 탄성(aplanarity)에 의해 감소하기 때문이다. 이상적인 아마이드 질소 원자는 공명으로 인해 sp2-혼성화되고 sp2-혼성화된 원자는 평면삼각형 분자기하를 갖는다. 피라미드 결합 기하학이 고리 평면에 의해 질소 원자에 가해지면 아마이드 결합의 공명이 감소하고 카보닐이 보다 더 케톤과 비슷해진다. 노벨 화학상 수상자인 로버트 번스 우드워드는 매개변수 "h"를 질소(꼭대기로서)와 인접한 3개의 원자로 정의된 삼각 피라미드의 높이 측정값으로 설명했다. 매개변수 "h"는 β-락탐 결합의 강도에 해당하며 낮은 수(보다 평면적이고, 이상적인 아마이드와 유사함)가 더 강하고 반응성이 작다.
베타-락탐

모노박탐은 0.05~0.10 사이의 옹스트롬(Å)의 "h"값을 갖는다. 세팔로스포린 계열의 "h"값은 0.20~0.25 Å이다. 페니실린 계열의 "h"값은 0.40~0.50 Å인 반면 카바페넴 계열 및 클라밤 계열의 "h"값은 0.50~0.60 Å이며, 가수분해에 대한 β-락탐의 반응성이 가장 높다. 기타 활용. 새로운 연구에 따르면 β-락탐은 개환 중합을 거쳐 아마이드 결합을 형성하여 나일론-3 중합체가 될 수 있다. 이러한 중합체의 골격은 생체 기능에 사용되는 펩타이드와 동일하다. 나일론-3 중합체는 숙주 방어 펩타이드를 모방하거나 3T3 줄기세포 기능을 자극하는 신호 역할을 할 수 있다. 구조에 β-락탐이 있는 튜불린을 표적으로 하는 항증식제도 보고되었다.
베타-락탐 계열 항생제

베타-락탐 계열 항생제()는 페니실린, 세팔로스포린, 모노박탐, 카바페넴, 베타-락타메이스 저해제를 총칭하는 단어이다. 모두 베타-락탐 핵을 분자 구조 내에 포함하고 있으며 그람양성균에게 효과가 있다. 베타-락탐 계열 항생제들. 페니실린계. 오랜 역사를 가진 페니실린은 투여방법에 따른 효율 향상과 내성균주의 대응, 스펙트럼의 광범위화를 위한 개량이 이루어졌으며 아직도 자주 사용되고 있다. 좁은 스펙트럼의 베타-락타메이스 저해성 페니실린. 표준적인 그람양성균에게만 항균효과가 있지만, 베타-락타메이스의 활성을 저해하는 능력을 갖췄다. 특히 아목시실린, 암피실린 등의 표준 페니실린으로 치료되지 않는 경우나 중증의 감염증에 사용한다. 이 중 메티실린이 가장 항균력이 강한 항생제이다. 그러나 메티실린 내성 황색포도상구균(MRSA)이 등장해 점차 비율이 늘어가고 있다. 스펙트럼을 확장한 페니실린. 그람양성균은 물론 녹농균("Pseudomonas")을 포함한 그람음성균에게도 항균 효과가 있다. 광범위 스펙트럼 페니실린. 베타-락탐계열 항생제는 물론 모든 항생제 중 가장 자주 처방된다. 넓은 스펙트럼과 우수한 항균효과를 가지고 있다. 병원에선 주사로, 처방전을 통해 약국에선 알약이나 시럽으로 아주 쉽게 접할 수 있다. 세팔로스포린계. 하수도에서 발견된 "Cephalosporium acremonium"이라는 미생물에서 추출해 낸 항생물질이다. 넓은 스펙트럼으로 주목받고 있다.
베타-락탐 계열 항생제

1세대 세팔로스포린 항생물질. 중간의 스펙트럼을 가지고 있다. 일반적으로 그람 양성균에 대한 효과가 뛰어나다. 2세대 세팔로스포린 항생물질. 중간의 스펙트럼과 그람 음성균인 헤모필루스("Haemophilus")를 제거할 수 있는 능력이 부여되었다. 2세대 세파마이신계 항생물질. 중간의 스펙트럼과 혐기성 균주를 제거할 수 있는 능력이 부여되었다. 3세대 세팔로스포린 항생물질. 광범위 스펙트럼 항생물질이다. 광범위 스펙트럼과 녹농균을 제거할 수 있는 능력이 부여된 것: 4세대 세팔로스포린 항생물질. 베타-락타메이스에 대한 저항력이 부여되었다. 그람 양성균에게 강력한 항균효과를 보이며 넓은 스펙트럼을 가지고 있다. 카바페넴계. 베타-락탐계열 항생제 중 스펙트럼이 가장 넓다. 모노박탐계. 그람음성균에게 주로 작용한다. 베타-락타메이스 저해제. 베타-락타메이스 저해제는 그 자체만으론 항균 효과는 극히 미미하다. 하지만, 베타-락탐 고리를 가지고 있어 베타-락타메이스의 결합 대상으로, 일반 베타-락탐계열 항생제와 조합한 성분이 사용된다.
극대 원소와 극소 원소

수학, 특히 순서론에서 극대 원소(極大元素, )와 극소 원소(極小元素, )는 부분 순서 집합에서 그와 비교 가능한 원소들 가운데 가장 크거나 가장 작은 원소이다. 이는 최대 원소, 최소 원소보다 약한 개념이다. 줄여서 극대원, 극소원이라고도 한다. 극대·극소 원소는 각각 존재하지 않을 수도, 유일하게 존재할 수도, 둘 이상 존재할 수도 있다. 극대 원소가 존재할 충분조건은 초른 보조정리에 의해 제시된다. 이 정리에 의하면, 부분 순서 집합의 모든 사슬이 상계를 가지면 그 부분 순서 집합은 극대 원소를 가진다. 이는 정렬 정리, 선택 공리와 동치인 명제이다. 정의. 부분 순서 집합 formula_1의 극대 원소 formula_2는 다음의 서로 동치인 두가지 정의가 있다. 부분 순서 집합 formula_1의 극소 원소는 반대 순서 집합 formula_9의 극대 원소이다. 즉, 다음의 서로 동치인 성질 중 하나를 만족하는 formula_10이다. 존재성과 유일성. 존재성. 극대 원소와 극소 원소는 존재하지 않을 수 있다. 유일성. 극대 원소와 극소 원소는 유일하지 않을 수 있다. 최대·최소 원소와의 관계. 모든 최대 원소는 극대 원소이며, 모든 최소 원소는 극소 원소이다. 그 역은 일반적으로 성립하지 않는다. 전순서 집합에서는 극대 원소와 최대 원소, 극소 원소와 최소 원소의 개념이 동등하다. 최대 원소와 최소 원소가 각각 많아야 하나뿐인 반면, 부분 순서 집합의 극대 원소와 극소 원소는 여러 개일 수 있다. 다만, 어떤 부분 순서 집합이 최대 원소를 갖는다면, 이는 유일하며, 또한 최대 원소가 아닌 극대 원소는 존재하지 않는다. 이는 최소 원소에 대해서도 마찬가지다.
극대 원소와 극소 원소

극대 원소와 최대 원소가 동일시 되는 경우는 전순서뿐만이 아니다. 임의의 집합 formula_24에 대해, 그의 멱집합과 포함 관계로 이루어진 부분 순서 집합 formula_30은 극대와 최대, 극소와 최소 원소가 각각 유일하며 같으나, 이는 일반적으로 전순서가 아니다(formula_24의 원소가 없거나 하나 뿐일 때에만 전순서이다).
야고보 (알패오의 아들)

알패오의 아들 야고보(, , , ? ※ 62년)는 예수 그리스도의 부르심을 받은 열두 제자 즉 기독교의 사도 가운데 한 사람이다. 야고보라는 이름은 ‘발꿈치를 잡다’라는 뜻이다. 또 다른 사도인 제베대오의 아들 야고보와 동명이인이라 혼동을 피하기 위해 흔히 ‘소(小)야고보’라고 부른다. 야고보는 기독교의 성인 중 한명이다. 기독교에서는 이 야고보를 야고보서의 저자로 알려진 예수의 동생 야고보와 같은 인물인가에 대한 논란이 있다. 로마 가톨릭교회에서는 동일 인물로 여기며 필립보와 똑같은 날짜인 5월 3일이 축일이며, 동방 정교회에서는 다른 인물로 보고 축일은 10월 23일이며, 개신교에서도 대체로 별개의 인물로 보고 있다. 행적. 야고보는 알패오와 마리아 사이에 태어난 아들이며 예수의 열두 제자 중 한 명이라는 것 외에는 거의 행적이 알려져 있지 않다. 할머니 마리아는 예수 그리스도의 어머니인 성모 마리아와 친척 관계였으므로 야고보 역시 예수와 혈통이 이어져있기 때문에 친척에 해당한다. / 때문에 그는 ‘예수의 형제또는 ‘예수의 동생’으로 언급된다. /-잘못된 정보, 언급하는 야고보는 실제 혈육인 동생이자 초대교회 장로 야고보를 뜻함..) 신약성서에서는 그에 관한 언급이 별로 없다. 전승에 의하면 그는 어려서부터 신앙심이 두터워 엄격하고 경건한 수양 생활을 했기 때문에 고기와 술을 일절 입에 대지 않았으며, 외모를 가꾸지 않았고, 긴 겉옷과 망토만 몸에 걸치고 맨발로 돌아다녔다고 한다. 오랜 기도생활로 그의 무릎은 낙타의 발바닥처럼 되었다.
야고보 (알패오의 아들)

또한 유대인으로서의 율법도 하루도 거르지 않고 잘 준수하였다. 야고보는 어린 시절부터 예수와 매우 가깝게 생활을 함께하였고 70인 제자 중에 한 제자로 부름을 받았다. 성령 강림 이후, 야고보는 예루살렘 교회를 위탁받아 예루살렘의 첫 번째 주교로 선출되어 교회를 다스리며 포교 활동을 열심히 하였다(사도 12,17; 21,17-18). 야고보는 처음으로 미사의 여러 예식을 제정하여 사용하였고 훗날 그의 예식서는 바실리오와 요한 크리소스톰에 의해 간략하게 축소된다. 또한 그는 그리스도인들에게 수많은 서한을 작성하기도 하였는데, 그 중의 하나가 신약성서에서 야고보 서간이라는 이름으로 전해지고 있다. 한편 베드로가 자신이 기적적으로 감옥을 빠져나온 사실을 알려주라고 이른 사람이 바로 이 야고보이며(사도 12,17), 바울로가 기독교로 개종한 다음 처음으로 접촉한 사람도 역시 야고보였다(사도 15,13-29). 전승에 따르면, 야고보는 그를 시기하고 경계하던 바리사이 파에 의해 순교했다고 전해진다. 바리사이 파는 부활절 날 야고보를 강제로 끌어내어 예루살렘 성전에 끌고 가 각종 감언이설을 늘어놓으며 배교할 것을 강요하였다. 그러나 야고보가 끝까지 배교를 거부하며 버티자 화가 난 바리사이 파는 즉시 그를 성전 꼭대기에서 떠밀려 떨어뜨린 다음 일제히 돌로 쳤기 때문에 야고보는 그 자리에서 순교했다고 한다.
소울 트레인

소울 트레인(Soul Train)은 하이텔에 있던 흑인 음악 동호회 중 하나이다. 과거 BLEX가 활발한 활동을 펼치던 시점에, DJ Uzi 및 그와 뜻이 맞는 이들이 BLEX를 탈퇴하고 Back's Row라는 동호회를 만든 것이 그 시초가 된다. 한국말로 하는 랩을 중시했던 BLEX와는 달리 이들은 영어로 하는 랩에도 나름대로 가치를 부여했으며, 클럽 활동을 통해서 나름대로 많은 매니아를 보유했다. 온라인 및 공연을 중심으로 활동했던 이들은 앨범 같은 작업물은 남기지 못했으나, DJ Uzi가 Future Flow에 들어가게 되면서 Stardom의 주요 멤버들이 Future Flow에 들어가 앨범을 준비하다 무산되기도 하였다. 이후 멤버들의 군입대와 PC 통신의 쇠퇴로 현재 Soul Train은 전설처럼 이름만 남기고 사라졌다. "Y2Soultrain" 등의 단체곡이 존재한다. 한편, 당시 SNP였던 P-Type이 "Y2Soultrain"에 피쳐링으로 참여했는데, P-Type은 소울 트레인 크루의 멤버가 아니다. 디스 사건. 조PD를 향한 디스. DJ Uzi는 그의 곡 Uzi's Mind를 통해 조PD를 디스한 적이 있다. 이 곡은 1999년에 온라인을 통해서 발표된 곡이다. 당시 1집으로 나름의 파장을 불러일으켰던 조PD와 Drunken Tiger, 그리고 "야생 원숭이" 등을 욕한 곡이고, 김진표도 가사에서 "연구는 열심히 하지만 라이브가 살짝 아쉬운 JP"라는 식으로 훑고 넘어간다. 당시 이 곡은 언론에도 보도가 되었고, 아이러니하게도 조PD가 DJ Uzi와 만나서 Stardom에 Uzi를 영입하게 되는 계기가 되었다. 마스터플랜을 향한 디스.
소울 트레인

DJ Uzi는 Masterplan 무대에 섰을 때, Masterplan 아티스트와 클럽 관계자들을 싸잡아 욕하는 사건이 있어 큰 파문이 된 적이 있다. 이는 "우지 파문"이라고 해서 큰 사건으로 기록되어있으며, 소설 "진실이 말소된 페이지"에 간략하게 서술되어 있다. 또한, 2001년에 공개된 두 곡 Shubidubidubdub과 This Is How We Run은 둘 다 Masterplan을 디스하는 곡이다. 이는 당시 Soul Train 아티스트들이 공연 때 외국곡을 불렀다가 한국 힙합을 고집하는 Masterplan 공연진들과 갈등을 빚어 Soul Train이 공연을 할 수 없게 되자 만들어진 것이라고 하고 있다. 현재는 모든 감정이 풀어진 상태라고 한다. 4WD & Verbal Jint와의 디스. SNP에 속해있던 4WD와 Verbal Jint는 조PD와 DJ Uzi를 향한 디스곡 노자를 발표한 적이 있다. "노자"는 2000년에 발표되었으며, D.O.의 "흑열가", DJ Uzi의 "Uzi's Mind" 등의 가사를 패러디하면서 노골적으로 조PD와 DJ Uzi를 디스하였다. 이 곡에는 Lucy가 보컬을 담당하였으며, 그 당시 생소했던 다음절 라임을 선보여 많은 호응을 얻었다. Verbal Jint가 속해있던 3인조 그룹 "Dien Michel"의 "Movin' It"이라는 곡에도 "get out Uzi!"라는 가사가 들어있다. 한편 이에 대한 반격으로 DJ Uzi 역시 不以兵强天下라는 곡을 발표하였다. 곡의 제목은 "졸개로써 천하를 강하게 만들 수는 없다"라는 뜻이다. 이 곡은 실제로는 Stardom으로써 반격한 곡이나, 참여진인 DJ Uzi, 현상, Deze가 모두 Soul Train 소속이어서 이를 지켜보는 사람들은 "SNP와 Soul Train의 디스전"으로 이 상황을 받아들였다.
소울 트레인

Verbal Jint는 최근 Rhythmer와의 인터뷰에서 여전히 DJ Uzi에 대한 불편한 심기를 드러내 감정이 정리되지는 않았음을 시사한 바 있다.
장리인

장리인(, , 1989년 2월 28일 ~ )은 중화인민공화국 쓰촨성 출신의 가수이다. 대한민국에서 SM 엔터테인먼트 소속으로 활동하였으며, S.M. THE BALLAD의 멤버로도 활동하였다. 생애. 장리인은 1989년 2월 28일에 중화인민공화국 쓰촨성 청두시에서 태어났다. 바이올리니스트 부모의 영향으로 음악을 한번 들으면 그대로 따라 부를 수 있을 정도로 음악에 대해 특별한 소질이 있었다. 그녀의 부모는 그녀가 클래식 뮤지션이 되기 원하셨으나 그녀는 전 세계의 대중 음악에 빠져들어 가수의 꿈을 갖고 있었고, 부모 몰래 대중 음악을 들으며 독학했다. 12세에 10년 동안 배운 바이올린으로 사천 음악학교 부속중학교에 합격했으나, 바이올리니스트가 아닌 가수를 꿈꾸고 있었던 장리인은 부모를 설득하여 가수의 길로 들어선다. 대한민국에서의 데뷔. 2003년, SM 엔터테인먼트 관계자에 캐스팅돼 한국으로 오게 된 장리인은 다양한 트레이닝을 받아왔으며 3년 후인 2006년, 17세의 나이로 "Timeless"로 데뷔했다. Timeless는 동방신기 시아준수와 같이 부른 듀엣곡으로 뮤직 비디오에는 슈퍼주니어의 한경과 최시원, 같은 소속사의 연기자 이연희가 출연해 화제를 모았으며, 그녀는 이 곡으로 데뷔 3주 만에 《SBS 인기가요》에서 1위를 하였다. 장리인은 2007년 상반기에 후속곡 Y (Why...)로 활동했고 그녀의 데뷔 과정을 담은 Y (Why)의 다큐멘터리 뮤직비디오도 화제가 되었다.
장리인

다큐멘터리 뮤직비디오에서는 데뷔를 앞두고 노래와 춤 연습을 하는 장리인의 모습과 한국어 공부, 앨범 자켓 촬영 현장, 동방신기의 시아준수와 함께 한 데뷔 무대 등이 담겨 있다. 중화인민공화국에서의 데뷔. 장리인은 한국 활동을 마치고 2008년 3월, 장리인은 정규앨범 1집 星愿 (I Will)로 중국에서 데뷔했다. 이날 장리인의 쇼케이스는 슈퍼주니어-M의 조미가 사회를 맡았고 한경도 그녀의 중국 데뷔를 축하했다. 또한 1년 반 후인 2009년 10월, 새 싱글 晴天, 雨天 (Moving On)(맑은 날, 흐린 날)을 내고 활동했다. 맑은 날 흐린 날 뮤직비디오에는 장리인과 슈퍼주니어의 동해가 연인을 연기했으며 이 뮤직비디오는 제주도에서 촬영했다고 했다.
DJ Uzi

DJ 우지(DJ Uzi, , 1978년 11월 1일 ~ )는 2003년까지 활동했던 대한민국의 래퍼 겸 프로듀서다. Uzi라는 이름은 이스라엘에서 개발된 우지 기관단총을 뜻하며, Uzi the Hikaru라는 이름으로 늘여쓰기도 한다. 바이오그래피. 1996년 겨울부터 음악에 대한 관심이 생긴 그는, 과거 BLEX에서 활동하다가 빠져나와 "Back's Row"라는 다른 동호회를 만들고 그 동호회의 시삽을 맡았으며, 후에 이 동호회는 Soul Train이 되었다. 음악 활동 시작 후 그는 여러 데모테입을 돌리면서 여러 기획사를 방문했으나 허사였고, 한 기획사에서 댄스그룹의 멤버로 데뷔를 할 예정이었으나 자신의 뜻과 맞지 않음을 깨닫고 데뷔 전에 기획사에서 나온다. 그러던 중 1999년 조PD의 디스곡인 Uzi's Mind를 만들고 이것이 큰 반향을 불러일으키면서 그의 이름이 알려졌다. 아이러니하게도, 얼마 후 그는 조PD의 소속사인 스타덤에 들어가게 되었다. 그리고 이 인연으로 조PD의 My Style 등의 곡에 피쳐링을 했다. 물론 Soul Train으로서 만든 결과물들도 mp3의 형태로 전파되어 여러 곡을 남겼다. 그는 스타덤이 변해서 생긴 Future Flow에서 현상과 함께 듀오로 앨범을 낼 준비를 하고 있었으나, Future Flow의 와해로 인해 무산되어 많은 팬들을 아쉽게 했다. 이후 2003년 음악을 접고 분당 Gusttimo 아이스크림 가게를 운영하다가 2006년 Artclay 강사 과정 수료, 2007년 Funways'l 보조 매니저를 거쳐, 일본으로 유학을 갔다. 디스 곡. DJ Uzi는 1999년 온라인을 통해 Uzi's Mind라는 곡을 발표, 조PD, 아이삭, 드렁큰 타이거를 디스하였다.
DJ Uzi

가사에 나오는 "야생 원숭이"에 관해서는 여러 가지 설이 있었으나, 2009년 방송된 힙플라디오 "아이삭의 더 매콤한 라디오"에서 아이삭은 '야생 원숭이'가 아이삭 본인을 가리키는 말임을 밝혔다. 이에 관해서는 둘이 직접 마주하고 화해를 한 상태다. 또한, 김진표 역시 "연구는 열심히 하지만 라이브가 살짝 아쉬운 JP"라는 가사로 짚고 넘어간다. 당시 이 곡은 언론에 "사이버 테러"라는 이름으로 보도가 되었고, 오히려 이후 조PD가 DJ Uzi를 만나 영입하게 된 계기가 되었다. 영입된 이후에도 힙합플레이야 인터뷰에서 Uzi는 조PD의 1집의 전곡이 싫다고 말한 바 있다. 4WD & Verbal Jint와의 디스. 4WD와 Verbal Jint는 조PD와 DJ Uzi를 향한 디스곡 노자를 발표하였다. "노자"는 2000년에 발표되었으며, 이현도의 "흑열가", DJ Uzi의 "Uzi's Mind" 등의 가사를 패러디하면서 노골적으로 조PD와 DJ Uzi를 디스하였다. 이 곡에는 Lucy가 보컬을 담당하였으며, 그 당시 생소했던 다음절 라임을 선보여 많은 호응을 얻었다. Verbal Jint가 속해있던 3인조 그룹 "Dien Michel"의 "Movin' It"이라는 곡에도 "get out Uzi!"라는 가사가 들어있다. 한편 이에 대한 반격으로 DJ Uzi 역시 不以兵强天下라는 곡을 발표하였다. "졸개로는 천하를 강하게 만들 수 없다"는 뜻의 제목을 가진 이 곡은, DJ Uzi 외에 Deze, 현상 등이 참여하였다. 셋이 모두 Soul Train 출신인 관계로, 이 디스전은 SNP와 Soul Train의 싸움으로 비춰지기도 하였다.
DJ Uzi

Verbal Jint는 Rhythmer와의 인터뷰에서 여전히 DJ Uzi에 대해서 완전히 좋게 생각하지는 않는다고 밝혔다.
지충호

지충호(1956년 ~ )는 2006년 5월 박근혜 한나라당 전 대표에게 커터칼로 상해를 가한 사람이다. 생애. 지충호는 인천시 학익동 소재 집창촌 주변에서 어린 시절을 보냈고 또한 이곳은 그의 현 주소지이기도 하다. 학익초등학교를 졸업하고 선인중학교를 1년 다니다 중퇴하였으며, 그 후 구두방 점원, 공사장 막일 등을 전전하던 중 유부녀와 불륜 관계를 가졌다. 그녀의 남편에게 공갈 협박으로 돈을 뜯어내다, 남편의 신고로 징역 4년을 선고 받고 복역했다. 출소 후 내연녀를 잊지 못해 다시 찾아갔다 남편을 다시 만나고 다시 협박을 했다. 2005년 12월 17일에는 한나라당이 개최한 사립학교법 개정 반대 장외 집회에서 한나라당 국회의원 곽성문의 관자놀이 부분을 가격하여 구속되기도 하였다. 박근혜 피습 사건. 2006년 5월 20일 한국 시각 19시경, 서울특별시 서대문구 창천동 소재 현대백화점 앞 제4회 전국동시지방선거 한나라당 서울시장 후보인 오세훈 후보 연설회장에서 오세훈 후보를 지원하기 위해 온 박근혜 당시 한나라당 대표에게 소지하고 있던 커터칼로 상처를 입혔고 박근혜 대표는 4주간의 치료를 요하는 상처를 입었다. 박 대표의 얼굴에 상처를 입힌 것뿐만 아니라 자신의 전 내연녀를 협박한 혐의가 추가되어 구속 기소되었다.
지충호

경찰에서의 진술에 따르면 "장기간 교도소 생활 등에 대한 억울함을 풀기 위해 큰 사건을 저지르기로 결심하고 2005년 12월에 연설 중인 한나라당 K 의원의 멱살을 잡았으나 별다른 처벌 없이 경찰에서 풀려나 더 큰 사건이 필요했다"고 말하였으며 박근혜 대표에 특별한 감정은 없다고 밝혔다. 이후 2006년 1심에서 징역 11년, 항소심에서 징역 10년(1년 감형)을 선고받았고, 대법원은 징역 10년을 선고한 원심을 2007년 4월 26일 확정했다. 현재 지충호는 공직선거법과 폭력행위 처벌 등에 관한 법률의 상해로서 10년형을 받고 복역 후 출소하였다.
이윤철 (육상 선수)

이윤철(李尹喆, 1982년 3월 28일~)은 대한민국의 육상 선수로 주 종목은 해머던지기이다. 2000년대부터 현재까지 대한민국 국가대표로 국제 대회에 참가하고 있다. 또한 대한민국 남자 해머던지기 기록을 13회 갱신했으며 전국체육대회 21연패(2002~2024)를 달성했다.
유다 타대오

유다 타대오(Θαδδαῖος, ? - 62년)는 예수 그리스도의 열두 사도 가운데 한 사람이다. 유다는 ‘존경받는’ 또는 ‘찬미하리’라는 뜻이며, 타대오는 ‘마음이 크고 넓다’는 뜻이다. 소(小)야고보와는 형제 관계이며, 유다 이스카리옷과는 다른 사람이다. 그리스도교의 성인으로서, 축일은 10월 28일이다. 상징물은 책과 곤봉·배이다. 회화에서는 같이 순교한 시몬과 함께 있는 모습으로 종종 표현된다. 루가의 복음서와 사도행전에서는 그를 유다라고 부르고 있지만(루가 6,16; 사도 1,13), 마태오 복음서와 요한 복음서에서는 그를 타대오라고 부른다. 신약성경에서는 그에 관한 언급은 유일하게 사도들의 이름을 나열할 때 뿐인데, 총 4번밖에 나오지 않는다. 최후의 만찬 당시 유다 타대오는 예수를 향해 “주님, 주님께서 왜 세상에는 나타내 보이지 않으시고 저희에게만 나타내 보이시려고 하십니까?” 라고 물어보기도 하였다(요한 14,22). 전승에 의하면, 성령 강림 이후 유다 타대오는 시몬과 함께 시리아와 메소포타미아에서 복음을 전파하였고, 페르시아 제국 지역으로 가서 포교 활동을 벌였는데, 예수에 대해 설교한 뒤 그 곳의 신상을 파괴하였다. 그러자 그 속에서 악마가 튀어나왔다. 자신들이 여태껏 섬겨왔던 신상이 부서지자 분노한 현지인들은 그들에게 달려들어 포박한 후 죽였는데, 순교의 모습은 십자가형에 처해졌다고도 하고 활에 맞아 순교했다고도 한다. 현지인들은 다대오와 시몬이 3500여 명의 기독교인들과 함께 매장됐다고 전해진다.
유다 타대오

18세기 말부터 가톨릭교도들 사이에서 어려움에 닥쳤을 때 그에게 전구를 많이 청하게 되었다.
김승연

김승연(金升淵, 1952년 2월 7일~)은 대한민국의 정치인 가문이며, 외교관, 기업인이다. 한화그룹 제2대 회장이다. 한화그룹 창업주 김종희 아들이며, 장인은 서정화 제41·61대 내무부 장관이다. 호는 우천(于泉)이다. 생애. 1952년 충청남도 천안에서 현암 김종희의 아들로 태어났다. 경기고등학교를 입학해 다니던 중 1968년 미국으로 유학을 떠났다. 1974년 멘로 대학교 경영학과를 졸업하고, 1976년 드폴 대학교에서 국제정치학 석사 학위를 받았다. 1981년 아버지 현암 김종희의 타계로 인해 뒤를 이어 젊은 나이에 회장에 취임하여, 한화그룹의 규모를 수십 배로 키워냈다. 1996년 서강대학교에서 명예 경영학 박사 학위를 받았다. 2006년 유엔한국협회 회장으로 선임되었다. 2009년 11월 한국경영사학회 제16회 창업대상을 수상하였다. 대한아마추어복싱연맹 회장 등을 역임했으며, 한∙미교류협회 회장, UN한국협회 회장, 국제아마추어복싱연맹 부회장, 국제복싱발전재단(FBB) 초대 회장을 맡고 있다. 예술의 전당 교향악축제를 10년 넘게 후원하면서 2009년 3월 예술의 전당으로부터 종신 회원증을 받았다. 2011년 8월 초, 취임 30년이 되었다. 선대 회장의 갑작스런 타계로 회사를 물려받은 지난 30년간 한화는 매출 1조원(81년)에서 40조원을 목표로 하는 대기업으로 성장했다.
김승연

김 회장 취임 후 30년간 한화는 금융, 전자, 유통, 레저, 사회복지 등 3차산업을 강화하며 성공적인 제2 창업기를 보냈고, 최근에도 동남아 5개국을 돌며 비즈니스 가능성을 타진하는 등 왕성한 경영활동을 계속하고 있다. 경영실적. 1981년 취임 1년 만에 한양화학(현 한화케미칼)과 한국다우케미칼을 인수, 석유화학 사업에 진출하고, 이어 1983년 경인에너지 내국화를 단행하면서 매출을 2배 이상 늘려 재계로부터 ‘제2의 창업’을 이뤘다는 평가를 받는다. 1985년, 정아그룹(현 한화호텔&리조트), 1986년 한양유통(현 한화갤러리아)을 인수하면서 3차산업에 진출했다. 1986년에는 빙그레 이글스(현 한화이글스)를 창단했고, 1990년 경향신문사를 인수했다. 1990년 이후 해외진출을 추진, 1993년 아테네은행 인수, 1996년 헝가리 엥도수에즈 부다페스트은행(현 헝가리 한화은행)을 인수했으나, 90년대 중반의 IMF 외환위기 체제 하 기업 구조조정 시기를 맞아 혹독한 구조조정 시기를 거친다. 이 시기, 한화 바스프우레탄, 한화에너지, 한화자동차부품 등의 회사를 매각했으며 유화사업 맞교환 등의 창조적 구조조정으로 국내는 물론, 산께이신문, 로이터통신 등에서 ‘구조조정의 마술사’란 별명을 얻게 된다. 1999년 홍선기 대전시장으로부터‘타기업의 포기로 10년 이상 방치된 대전의 숙원 사업’인 대덕테크노밸리 사업 제안을 받았다.
김승연

김승연 회장은 그룹 실무진의 반대에도 불구하고 “지역 발전을 위해 적극 검토하라”는 지시를 하여 대덕테크노밸리의 사업화를 밀고 나갔다. 대덕테크노밸리는 2001년부터 9년간의 사업기간을 거쳐 2009년 11월 5일 성공적인 준공식을 가졌다. 대덕테크노밸리는 기존의 도시와는 차원을 달리하는 산업, 주거, 교육, 문화, 레저가 어우러진 신개념의 직주근접형 첨단복합단지로서 국내 최초의 도시개발 성공 사례로 평가받고 있다. 2002년 인수한 대한생명은 2010년 한국거래소에 상장되었으며, 2010년 6월 푸르덴셜투자증권 및 푸르덴셜 자산운용을 인수한다. 이후 중국 솔라펀파워 홀딩스 지분을 인수하며 한화솔라원으로 명칭을 변경하며 태양광 산업에 진출했다. 2011년 중국지역에 사업확장을 위해 한화차이나를 설립 하는 등 30년 동안 회장으로 재직하며 한화그룹을 매출 27배, 총자산 115배, 당기순이익 223배 성장시켰다. 2011년 10월 5일 한화 공생발전 7대 종합 프로젝트’를 선정하고, 상생, 친환경, 복지 등 기업의 사회적 책임을 다하기위한 구체적인 실행에 나섰다. 한화의 공생발전 모델의 핵심 테마를 상생, 친환경, 복지 분야로 나눠 추진 프로젝트를 선정, 중소기업형 사업 철수, 협력업체 지원, 친환경 사회공헌사업 확대, 사회복지재단 설립, 성과공유제, 친환경사업체제 구축, 공생전략 시스템 도입 등을 시행하고 있다. 문화 예술 스포츠 후원. 예술의전당 교향악 축제 10년 단독 후원하였다.
김승연

국내 최고의 복합문화예술공간인 예술의 전당은 외환위기 이후 불어닥친 기업들의 후원 확보에 상당한 어려움을 겪었다. 특히 클래식 음악의 저변 확대를 위해 야심 차게 기획됐던 ‘교향악 축제’는 국내 최고의 클래식 축제임에도 불구하고 선뜻 후원에 나서는 기업이 없었다. 이를 안타깝게 여긴 김승연 회장은 어려운 경영 환경에도 불구하고 국민을 행복하게 할 수 있는 교향악축제를 장기적으로 후원하자는 결정을 내렸다. 2000년부터 한화 단독 협찬으로 개최되는 교향악 축제는‘한화가 전하는 희망의 봄’이라는 주제로 매년 4월에 진행되고 있다. 한화의 후원 이후 교향악 축제는 전국의 20여개 교향악단이 참여하고 3만 명 이상이 관람하는 국내 최대의 클래식 음악축제로 자리매김했다. 한화의 교향악 축제 10년 후원은 기업의 메세나 활동이 장기적이고 체계적으로 이루어져야 한다는 측면에서 대표적인 성공 사례로 평가 받고 있다. 예술의 전당은 한화그룹의 후원 10주년을 맞아 2009년 4월 김승연 회장에게 감사의 뜻으로 종신회원증을 전달했다. 스포츠 활동 후원. 한화 창업자 현암 회장은 1980년에 북일고등학교 야구팀이 창단 3년 만에 봉황기와 화랑기 대회에서 우승한 것을 기념하기 위해 실업 야구단을 창단하겠다고 약속했다. 김승연 회장은 유지를 이어받아 1986년 프로야구 제7구단으로 한화이글스를 창단하며 야구회관을 건립 기증했다.
김승연

1982년 대한아마추어복싱연맹 회장에 취임해 1997년 사퇴할 때까지 대한체육회 산하 가맹 단체 회장 중 가장 오랜 기간인 15년 동안 재임, 1988년 국제아마복싱연맹이 A급 대회로 지정한 서울컵 국제복싱대회를 창설하여 격년제로 시행하는 등 국제사회에서 한국 아마복싱의 위상을 높이는 데 노력을 꾸준히 펼쳐 왔다. 1982년 아시아 아마추어복싱연맹(FAAB) 회장 피선과 국제아마추어복싱연맹(AIBA) 부회장 겸 아시아 지역 회장에 선임된 후 4년 임기직을 4차례에 걸쳐 연임했다. 또 2009년 8월에는 국제아마추어복싱연맹(AIBA) 산하 신설 재단인 국제복싱발전재단(FBB)의 초대 이사장에 추대됐다. 이외에도 대한올림픽위원회 부위원장 겸 대한체육회 부회장직을 수행했다. 1990년대에 250억원의 ‘김승연 장서기금’ 기부를 통해 서울대 중앙도서관에 단행본, 잡지 등 16만권이 넘는 장서 구입을 지원한 바 있다. 2008년부터 법학전문대학원 설립기금과 장학기금으로 11억여원을 기부하는 등 인재 양성을 위해 꾸준히 서울대를 지원하고 있다. 2012년 서울대에 50억원 기부, 법대 첨단강의동 신축을 지원했다. 로버트 김 후원. 1997년 국가 기밀을 유출했다는 혐의로 미국 펜실베이니아주 앨런우드 연방교도소에 수감됐던 로버트 김에게 김승연은 수년간 생활비를 지원했다. 이러한 사실은 로버트 김이 2005년 10월 MBC라디오《김미화의 세계는 그리고 우리는》이란 프로그램에 출연하면서 세간에 알려졌다.
김승연

이날 진행자가 “모든 재산을 재판비용으로 쓰시고 경제적으로 무척 어려웠을 텐데, 생활은 어떻게 했나요?”라고 묻자, 로버트 김이 “한화 김승연 회장께서 상당히 오랫동안 뒷바라지해 주셨다. 지금도 해주시고 계시고, 정말 얼마나 감사한지 모르겠습니다”고 답한 것. 김승연은 로버트 김이 1997년 연방교도소에 수감된 이후부터 2003년 7월 로버트 김에 대한 후원회가 정식 발족할 때까지, 김승연 회장 개인적으로 로버트 김을 지속적으로 지원했는데 이 사실은 주위사람은 물론 회사 내 측근도 알지 못했다. 특히 로버트 김이 국가기밀 유출 혐의로 수감된 탓에 미국 정부와의 관계를 의식해 눈치를 보는 상황에서 이루어졌기 때문에 누구보다도 미국 정관계 인사와 친밀한 관계를 유지하고 있는 김승연 회장으로서는 용기있는 일을 한 것이라는 평가를 받는다. 천안함 유가족 채용. 2010년 3월 천안함 사태가 발생하자, 한화그룹은 천안함 승조원 유가족을 한화그룹 계열사에 우선 채용하겠다고 2011년 3월 20일 밝혔다. 이는 김승연 회장이 유가족들의 슬픔과 희생을 안타깝게 여기며 그들을 도와줄 수 있는 방법을 검토하라고 지시로 이뤄지게 되었다. 천안함 승조원 사망·실종자와 한주호 준위의 유가족 당 1명씩을 우선 채용하기로 했다”며 “㈜한화 화약 부문을 중심으로 기타 한화그룹 계열사가 유가족의 연령, 경력 등을 검토하여 적합한 자리에 최우선적으로 채용할 것”이라고 밝혔다. 한화그룹은 이런 계획을 해군과 유가족에게 제안했으며, 대상자는 사망자의 직계 및 배우자 중 1명이다.
김승연

사망자가 미혼이거나, 부모가 없는 경우에는 형제자매까지 채용 대상을 확대했다. 46명의 천안함 희생자 중 36명의 유족이 한화에 취업을 희망했으며, 이중 2010년도에 취업을 희망한 가족 5명 전원이 입사해 다니고 있으며 , 2012년 기준으로 7명이 (주)한화와 한화테크엠에 근무하고 있다. 한화 측은 “나머지 유가족들도 취업할 형편이 되면 언제든지 일자리를 제공할 계획”이라고 말했다. 국내 기업 중 천안함 유족 채용 의사를 밝히고 실제 일자리를 제공한 것은 한화가 처음이다. 2010년 3월 해외 인재채용 설명회에 참석했다가 천안함 폭침사건 소식을 접한 김승연 한화그룹 회장이 귀국길에 “방위산업체를 경영하는 그룹으로서 유족이 절실하게 원하는 부분이 무엇인지를 고민해야 한다”며 “구체적인 지원방안을 찾아보라”고 지시한 데 따른 것이다. 한화는 천안함 성금으로 5억 원을 내놓았고, 유족 가운데 사망자의 직계 및 배우자, 사망자가 미혼이거나 부모가 없으면 형제자매 중 1명을 채용하겠다고 약속했다. 당시 천안함 용사 46명 중 37명의 유가족이 취업을 희망했고, 자녀가 어리거나 당장 취업할 여건이 안 되는 가족을 제외한 7명이 현재 한화 계열사에서 일하고 있다. 사건 및 논란. 외환관리법 위반 사건.
김승연

1992년 미국 캘리포니아주 로스엔젤레스 인근의 벤투리 카운티 히든벨리 지역에서 영화배우 실베스타 스텔론의 별장을 470만달러에 사들였으며 이에 앞서 1979년 사우디 아리비아의 건설중개업자로부터 수수로 650만달러를 홍콩의 은행에 예치시킨 혐의로 구속, 1994년 외국환관리법위반 혐의로 징역 1년 집행유예 2년 추징금 47억 300여만원을 선고 받았다. 유산 상속 다툼 사건. 창업주인 부친 김종희 회장이 1981년 타계하면서 유언장을 남기지 않아 당시 29세 나이로 김 회장이 그룹 회장직을 이어받아 동생인 김호연 빙그레회장과 재산분할관련 31차례 재판을 진행. 1995년 할머니의 장례식 때 만나 재산분할에 합의했다. 배임 사건. 2004년 ~ 2006년 위장계열사의 빚을 갚기 위해 3200여억원대의 회사 자산을 부당지출하고, 계열사 주식을 가족들에게 헐값에 팔아넘겨 1041억원의 손실을 회사에 떠넘긴 혐의 등으로 기소됐다. 재판부는 이 중 1585억원에 대한 배임은 유죄로 판단했다. 2012년 8월 16일 1심 징역 4년 벌금 51억원 선고, 2013년 4월 15일 항소심 징역 3년, 벌금 51억 .2013년 9월 25일 상고심 원심 파기환송. 2014년 2월 11일, 징역 3년 집행유예 5년 사회봉사 300시간을 선고받았다. 차남 폭행자 청계산 보복 사건.
김승연

과거 사회적 충격을 불러일으켰던 사건으로 김승연 회장의 둘째 아들인 김동원은 지난 2007년 3월 서울 청담동 가라오케에서 북창동 S클럽 종업원 일행과 시비가 붙어 다쳤다. 이에 아버지인 김승연 회장은 자신의 경호원과 사택 경비용역업체 직원 등 다수의 인력을 동원해 현장으로 갔고, 자신의 아들과 싸운 S클럽 종업원 4명을 차에 태워 청계산으로 끌고가 쇠파이프와 전기충격기 등을 사용하며 직접 폭행했다. 이 사건으로 사회적으로 거센 비난을 받았으며, 김 회장은 1심에서 징역 1년 6월의 실형이 선고됐으나 항소심에서 징역 1년6월에 집행유예 3년, 사회봉사명령 200시간으로 감형돼 경영일선에 복귀했다.
한국에너지마이스터고등학교

한국에너지마이스터고등학교(韓國에너지마이스터高等學校)는 대한민국 강원특별자치도 삼척시 근덕면 교가리에 위치한 공립 고등학교이다.
항산

항산(, )은 오악 중의 하나로, 북악이라고도 하며 그 높이가 최고봉이다. 산시성 훈위안현 남쪽으로 4km 떨어진 곳에 위치해 있고, 산맥은 150여 km 이어져 있다. 주봉인 천봉령(天峰岺)은 해발 2017m 로 구름을 뚫고 높이 솟아 있는 모습은 하늘의 정상에 우뚝 서있는 느낌을 준다. 항산은 그 형세가 험악하여 예로부터 군사상 전략적 요지였다. 북송의 명장이었던 양계업(楊繼業)은 일찍이 이곳에 군대를 집중 배치하여 암반 위에 보루와 진지를 구축해 놓고 잔도를 만들어 지금까지 그 유적이 남아있다.
인공 신경망

인공신경망(人工神經網, )은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 알고리즘이다. 인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 좁은 의미에서는 오차역전파법을 이용한 다층 퍼셉트론을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다. 인공신경망에는 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 지도 학습과 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습으로 나뉘어 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, 데이터 클러스터링에는 비교사 학습이 이용된다. 인공신경망은 많은 입력들에 의존하면서 일반적으로 베일에 싸인 함수를 추측하고 근사치를 낼 경우 사용한다. 일반적으로 입력으로부터 값을 계산하는 뉴런 시스템의 상호연결로 표현되고 적응성이 있어 패턴인식과 같은 기계학습을 수행할 수 있다. 예를 들면, 필기체 인식을 위한 신경망은 입력 뉴런의 집합으로 정의되며 이들은 입력 이미지의 픽셀에 의해 활성화된다. 함수의 변형과 가중치가(이들은 신경망을 만든 사람이 결정한다.) 적용된 후 해당 뉴런의 활성화는 다른 뉴런으로 전달된다. 이러한 처리는 마지막 출력 뉴런이 활성화될 때까지 반복되며 이것은 어떤 문자를 읽었는 지에 따라 결정된다. 다른 기계학습과 같이-데이터로부터 학습하는- 신경망은 일반적으로 규칙기반 프로그래밍으로 풀기 어려운 컴퓨터 비전 또는 음성 인식과 같은 다양한 범위의 문제를 푸는데 이용된다.
인공 신경망

배경 지식. 인간의 중추 신경계에 대한 조사는 신경망 개념에 영감을 주었다. 생물학적 신경망을 흉내내는 네트워크를 형상하기 위해 인공신경망에서 인공 뉴런들은 서로 연결되어있다. 인공신경망이란 무엇인가에 대한 하나의 공식적인 정의는 없다. 그러나 만약 통계학적 모델들의 집합이 다음과 같은 특징들을 가진다면 해당 집합을 신경(neural)이라고 부른다. 조정가능한 가중치들은 뉴런 사이의 연결 강도를 의미하고 이들은 훈련 또는 예측하는 동안에 작동한다. 다양한 유닛들이 할당된 하위작업 보다 유닛들에 의한 병렬 혹은 집합적으로 함수들을 수행한다는 점에서 신경망은 생물학적 신경망과 닮았다. '신경망'이라는 단어는 보통 통계학, 인지 심리학 그리고 인공지능에서 사용되는 모델들을 가리킨다. 중추 신경을 모방하는 신경망 모델들은 이론 신경과학과 계산 신경과학의 한 부분이다. 인공신경망을 구현한 현대의 소프트웨어에서는 생물학적 접근법은 신호처리와 통계학에 근거한 좀 더 현실적인 접근법들로 인해 주로 사용되지 않는다. 이러한 시스템들 중 몇몇에서는 신경망 또는 신경망의 부분들(인공 신경들)은 큰 시스템을 형성하며 이러한 시스템은 조정이 가능하거나 기능하지 않은 구성 요소들로 결합되어 있다. 이러한 시스템의 일반적인 접근법은 많은 현실 문제 해결에 적합한 반면에 전통적인 인공지능 연결 모델에서는 그렇지 않다. 그러나 이들에게도 공통점이 있는데 그것은 비선형의 원리 분산, 병렬과 지역 처리 그리고 적응이다.
인공 신경망

역사적으로 신경 모델들의 이용은 18세기 후반 if-then 규칙으로 표현된 지능을 가진 전문가 시스템을 특징으로 하는 고차원(symbolic) 인공지능에서부터 동적 시스템의 매개변수들을 가진 지능을 특징으로 하는 저차원(sub-symbolic) 기계학습으로 가는 패러다임의 변환이다. 역사. 워런 맥컬록(Warren McCulloch)와 월터 피츠(Walter Pitts)는 (1943) 수학과 임계 논리(threshold logic)라 불리는 알고리즘을 바탕으로 신경망을 위한 계산학 모델을 만들었다. 이 모델은 신경망 연구의 두 가지 다른 접근법에 대한 초석을 닦았다. 하나의 접근법은 뇌의 신경학적 처리에 집중하는 것이고 다른 하나는 인공 신경망의 활용에 집중하는 것이다. 1940년 후반에 심리학자 도널드 헤비안(Donald Hebb)는 헤비안 학습(Hebbian learning)이라 불리는 신경가소성의 원리에 근거한 학습의 기본 가정을 만들었다. 헤비안 학습은 전형적인 자율학습으로 이것의 변형들은 장기강화(long term potentiation)의 초기 모델이 된다. 이러한 아이디어는 1948년 튜링의 B-type 기계에 계산학 모델을 적용하는데서 출발하였다. 팔리(Farley)와 웨슬리 클라크(Wesley A. Clark)는(1954) MIT에서 헤비안 네트워크를 모의 실험하기 위해 처음으로 계산학 모델(후에 계산기라 불리는)을 사용하였다. 다른 신경망 계산학 기계들은 로체스터(Rochester), 홀랜드(Holland), 하빗(Habit), 두다(Duda)에 의해 만들어졌다. (1956) 프랑크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)는 (1958) 퍼셉트론 즉, 간단한 덧셈과 뺄셈을 하는 이층구조의 학습 컴퓨터 망에 근거한 패턴 인식을 위한 알고리즘을 만들었다.
인공 신경망

계산학 표기법과 함께 로벤블라트는 또한 기본적인 퍼셉트론에 대한 회로가 아닌예를 들면 배타적 논리합 회로(exclusive-or circuit)와 같은 회로를 표기하였다. 해당 회로의 수학 계산은 폴 웨어보스(Paul Werbos)에 의해 오차역전파법이 만들어진 후에 가능하였다. (1975) 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 시모어 페퍼트(Seymour Papert)에 의해 기계학습 논문이 발표된 후에 (1969) 신경망 연구는 침체되었다. 그들은 인공신경망에서 두 가지 문제점을 찾아내었다. 첫 번째로는 단층 신경망은 배타적 논리합 회로를 처리하지 못한다는 것이다. 두 번째 중요한 문제는 거대한 신경망에 의해 처리되는 긴 시간을 컴퓨터가 충분히 효과적으로 처리할 만큼 정교하지 않다는 것이다. 신경망 연구는 컴퓨터가 충분히 빨라지고, 배타적 논리합 문제를 효율적으로 처리하는 오차역전파법이 만들어지기까지 더디게 진행되었다. 1980년대 중반 병렬 분산 처리는 연결주의(connectionism)라는 이름으로 각광을 받았다. 데이비드 럼멜하트(David E. Rumelhart)와 제임스 맥클레랜드(James McClelland)가 쓴 교과서는 (1986) 연결주의를 이용해 신경 처리를 컴퓨터에서 모의 실험하기 위한 모든 것을 설명하였다. 인공신경망이 어느정도 뇌의 기능을 반영하는지 불분명하기 때문에 뇌 신경 처리의 간단한 모델과 뇌 생물학적 구조간의 상관관계에 대해 논란 중에 있으나 인공지능에서 사용되는 신경망은 전통적으로 뇌 신경 처리의 간단한 모델로 간주된다. 인공신경망은 SVM과 같은 다른 기계학습 방법들의 인기를 점차적으로 추월하고 있다. 2000년대 이후 딥 러닝의 출현이후 신경 집합의 새로운 관심은 다시 조명받고 있다.
인공 신경망

2006년 이후 발전 동향. 생물물리학 모의실험 그리고 뇌신경학 컴퓨팅을 위한 계산학 디바이스들은 CMOS를 통해 만들어졌다. 최근에는 큰 범위의 기본 요소들의 분석과 합성을 위한 나노 디바이스 제작과 같은 노력들이 있다. 만약 성공한다면 이러한 노력은 디지털 컴퓨팅을 뛰어넘는 신경 컴퓨팅의 새로운 시대를 도래하게 할 것이다. 왜냐하면 이것은 프로그래밍 보다는 학습에 기반하며 비록 첫 예시가 CMOS 디지털 디바이스와의 합작일지라도 이것은 기본적으로 디지털보다 아날로그이기 때문이다. 2009년부터 2012년동안 스위스 AI 연구실 IDSIA에서 위르겐 슈밋흠바(Jürgen Schmidhuber)의 연구 그룹이 개발한 재귀 신경망과 심화 피드포워드 신경망은 여덞 번의 패턴 인식과 기계학습 국제 대회에서 우승하였다. 예를 들면, 알렉스 그레이브스(Alex Graves et al)의 쌍방향 그리고 다중 차원의 장단기 기억(LSTM)은 2009년의 국제문서 분석 및 인식 컨퍼런스(ICDAR)의 필기 인식 부분에서 학습하게 될 세 가지 언어에 대한 아무런 사전 정보가 주어지지 않았음에도 불구하고 세 번이나 우승하였다. IDSIA의 댄 크리슨(Dan Ciresan)과 그 동료들에 의한 빠른 GPU 기반 실행 접근 방법은 IJCNN 2011 교통 표지판 인식 대회, ISBI 2012 신경 구조의 분할의 전자 현미경 대회를 비롯하여 여러 패턴 인식 경연에서 여러 번 우승하였다. 그들의 신경망은 또한 처음으로 교통 표지판(IJCNN 2012) 또는 MINIST 필기 인식 분야에서 인간과 견줄만한 또는 인간을 넘어서는 인공 패턴 인식이다. 심화 비선형 신경 아키텍처는 1980년 후쿠시마 구니히코(Kunihiko Fukushima)의 신인식기(neocognitron)와 비슷하다.
인공 신경망

그리고 일차 시각 피질에서 데이비드 허블(David H. Hubel)과 토르스텐 비셀(Torsten Wissel)에 의해 밝혀진 간단하고 복잡한 세포들에 영감을 받은 표준 비전 아키텍처는 토론토대학의 조프 힌턴(Geoff Hinton) 연구실의 자율학습 방법에 의해 미리 훈련된다. 해당 연구실의 팀은 2012년 베르크(Berck)의 후원을 받는 신약 개발에 필요한 분자들을 찾는데 도움을 주는 소프트웨어 제작 대회에서 우승하였다. 모델. 인공지능 분야에서 신경망은 보통 인공신경망을 지칭한다. 인공신경망은 본질적으로 함수 formula_1, formula_2에 대한 분포, 또는 formula_2와 formula_4에 대한 분포를 정의하는 간단한 수학적 모델이고, 가끔씩 특정한 학습 알고리즘이나 학습 규칙과 긴밀하게 연계되어 있기도 한다. 인공신경망이라는 단어는 보통 이러한 함수들의 "모임"에 대한 정의를 뜻하고, 이 모임의 구성원들은 식의 인자를 바꾸거나, 연결 가중치를 바꾸거나, 뉴런의 수나 연결 정도와 같은 구조에 대한 상세적인 것을 바꿈으로써 얻어진다. 망 함수. 단어 '인공신경망'에서 "망"은 각 시스템에 있는 여러 층의 뉴런 간의 연결을 의미한다. 예를 들어 세 층이 있는 시스템이 있다면, 첫 번째 층은 시냅스를 통해 두 번째 층의 뉴런들로 데이터를 보내는 입력 뉴런들이 있고, 더 많은 시냅스를 통해 세 번째 층의 출력 뉴런으로 신호를 보내는 식이다. 시스템이 더 복잡해질수록 뉴런 층의 수도 더 많아지고, 그 층 안에 있는 입력 뉴런과 출력 뉴런들의 수도 많아질 것이다. 이 시냅스들은 계산 과정에서 데이터 값을 조절하는 가중치 값을 저장한다. 인공신경망은 보통 세 가지의 인자를 이용해 정의된다.
인공 신경망

수학적으로, 뉴런의 망 함수 formula_5는 다른 함수 formula_6들의 합성으로 정의되고, 이 함수들 또한 다른 함수들의 합성으로 정의될 수 있다. 이 함수는 화살표가 변수들 사이의 의존 관계를 나타내는 망 구조로써 편리하게 나타낼 수 있다. 자주 쓰이는 종류의 합성으로는 "비선형 가중 합"이 있는데, 쌍곡선함수와 같은 미리 정의된 함수 formula_7 (주로 활성화 함수라 불림)가 있을 때 formula_8로 나타내어지는 함수를 뜻한다. 이하 설명의 편리함을 의해 함수 formula_9들의 모임을 간단히 벡터 formula_10로 취급하자. 이 그림은 변수들 사이의 의존 관계를 화살표로 나타내는 망 구조로 formula_11를 분해해 나타낸 것이다. 이 그림은 두 가지 관점으로 해석할 수 있다. 첫 번째 관점은 함수로써 바라보는 것이다. 입력값 formula_12가 3차원 벡터 formula_13로 변환 된 다음, 2차원 벡터 formula_14로 변환되고 최종적으로 출력값 formula_11으로 변환된다. 이 관점은 최적화에 대해 이야기할 때 제일 흔하게 접할 수 있다. 두 번째 관점은 확률론적으로 바라보는 것이다. 확률변수 formula_16는 확률변수 formula_17에 의존하고, 이것은 formula_18에 의존하고, 또 이것은 확률변수 formula_2에 의존한다. 이 관점은 그래프 모형에 대해 이야기할 때 제일 흔하게 접할 수 있다. 이 두 관점은 대체로 같다고 볼 수 있다. 두 경우 모두 이 망 구조에 대해 각각의 층의 구성 요소는 서로 독립적이다 (formula_14의 요소들은 formula_13로부터의 입력이 주어졌을 때 서로 독립이다). 이것은 구현할 때 어느 정도의 병렬화를 가능하게 해 준다.
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앞의 예와 같은 신경망은 의존 관계를 나타내는 화살표가 한 방향으로만 나아가는 유향 비순환 그래프이기 때문에 전향 신경망이라고 불린다. 순환이 있는 망은 재귀 신경망이라고 불린다. 재귀 신경망은 그림 위쪽과 같이 formula_11가 자기 자신에 의존적인 것으로 나타내어지지만, 시간적 의존 관계는 보이지 않는다. 학습. 신경망이 관심을 받는 제일 큰 요소는 바로 "학습"이 가능하다는 것이다. 해결해야 되는 주어진 과제와 함수 formula_23들의 모임이 주어졌을 때, 학습을 한다는 것은 과제를 어떤 최적화된 방법으로 푸는 formula_24를 관측값들을 이용해 푼다는 것이다. 학습을 한다는 것은 최적해 formula_25에 대해 formula_26 formula_27인 비용 함수 formula_28를 정의하는 것을 수반한다. 다시 말해, 정의된 함수 formula_29에 대해, 최적해의 비용보다 더 적은 비용을 필요로 하는 해답은 존재하지 않는다는 것이다. (수학적 최적화 참고.) 비용 함수 formula_29는 특정한 해답이 해결할 문제의 최적해에 대해 얼마나 떨어져 있는지에 대한 측도이기 때문에 학습에 있어 중요한 개념이다. 학습 알고리즘은 해답들의 모임 formula_23에서 최소 비용을 필요로 하는 함수를 찾아나가는 식으로 작동한다. 해답이 어떤 데이터에 의존적인 경우, 비용은 "관측값에 대한 함수"가 되어야 하며, 그렇지 않을 경우에는 데이터와 관련된 어떤 것도 모델링할 수 없게 된다. 많은 경우 비용은 근사될수만 있는 통계로 주어진다. 간단한 예로, 어떤 분포 formula_32에서 뽑아낸 데이터 쌍 formula_33에 대해 비용 formula_34을 최소화하는 모델 formula_11을 찾는 문제를 생각해 보자.
인공 신경망

실용적으로는 분포 formula_32에서 유한한 formula_37개의 샘플만을 뽑아낼 수 있으므로, 이 예의 경우 formula_38, 즉 전체 데이터 집합이 아니라 데이터의 샘플에 대한 비용만 최소화될 수 있을 것이다. formula_37이 매우 크거나 무한하다면, 새 예제가 주어질 때마다 비용이 부분적으로 최소화되는 온라인 알고리즘을 사용해야 한다. formula_32가 고정되어 있을 때 직결 기계 학습을 종종 사용하기는 하지만, 분포가 시간에 따라 서서히 변할 때 사용하는 것이 더 유용하다. 신경망을 사용할 때에는, 직결 기계 학습을 유한한 자료 집합에 대해 자주 사용하기도 한다. 비용 함수 고르기. 임의의 비용 함수를 그때그때 정의할 수도 있지만, 일반적인 경우 (볼록성과 같은) 원하는 성질을 가지거나 (확률론적 공식화에서 모델의 사후 확률을 비용의 역으로 생각하는 것과 같이) 문제의 특정한 공식화에서 자연스레 나타난다던지 하는 이유로 특정한 비용 함수를 사용한다. 결과적으로 비용 함수는 원하는 과제에 따라 달라진다. 학습 과제는 학습 패러다임에 따라 아래와 같이 세 분류로 묶을 수 있다. 학습 패러다임. 학습 패러다임에는 크게 지도 학습, 자율 학습, 준 지도 학습이 있으며, 각각이 특정한 추상적인 학습 과제에 대응된다. 지도 학습. 지도 학습에서는 예제 formula_41들의 집합이 주어졌을 때, 가능한 함수 formula_42들의 목록 중 예제에 제일 적합한 함수를 고르는 것을 목표로 한다. 즉, 주어진 데이터로부터 함수를 "추론"하는 것이다. 이 때 비용 함수는 주어진 데이터가 추론한 함수와 얼마나 어긋나느냐에 따라 달려 있고, 문제에 대한 사전 지식을 암시적으로 포함하고 있다.
인공 신경망

흔히 모든 예제쌍에 대한 망의 출력 formula_5과 목표값 formula_44의 평균 제곱 오차를 최소화하는 평균 제곱 오차를 비용 함수로 사용한다. 이 비용을 최소화하기 위해 다층 퍼셉트론이라 불리는 신경망의 한 분류에 경사 하강법을 이용한다면, 이것은 신경망을 학습하기 위해 널리 쓰이는 오차역전파법이 된다. 지도 학습 패러다임에 해당하는 과제에는 패턴 인식 (또는 분류)와 회귀분석 (또는 함수 근사)가 있다. 지도 학습은 음성인식이나 모션 인식 분야에 나타나는 순차적 데이터에도 적용시킬 수 있다. 이것은 현재까지 얻어진 답의 품질에 대해 계속해서 피드백을 주는 함수의 형태로서의 "선생님"과 같이 배우는 것으로 생각할 수 있다. 자율 학습. 자율 학습에서는 데이터 formula_12가 주어졌을 때 데이터 formula_12와 망의 출력 formula_11에 대한 임의의 비용 함수를 최소화한다. 비용 함수는 할 과제(모델링할 것)와 선험적 가정(모델, 모델의 변수와 관측된 변수에 대한 암시적인 성질)에 따라 결정된다. 간단한 예로, 비용함수 formula_48가 주어져 있고 formula_49가 상수일 때 모델 formula_50에 대해 생각 해 보자. 비용을 최소화하면 데이터의 평균인 formula_49 값이 나올 것이다. 비용 함수는 이것보다 훨씬 더 복잡해질 수 있고, 그 꼴은 어디에 사용되느냐에 따라 달려 있다. 예를 들어, 압축과 관련된 과제에서는 formula_12와 formula_5 사이의 상호 정보량과 관련이 있는 비용 함수를 사용할 수 있고, 통계 모델링에서는 데이터가 주어졌을 때 모델의 사후 확률과 관련지을 수 있을 것이다. (참고로 두 경우 모두 이 값을 최소화하는 게 아니라 최대화해야 된다.
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이론적으로는 이 값의 역수를 비용 함수로 사용하면 될 것이다.) 자율 학습 패러다임에 속하는 과제는 일반적으로 근사와 관련된 문제들이다. 클러스터링, 확률 분포의 예측, 데이터 압축, 베이지언 스팸 필터링 등에 이것을 응용할 수 있다. 준 지도 학습. 준 지도 학습에서 데이터 formula_12는 주어지지 않고, 대신 행위자가 환경과 상호 작용을 함으로써 생성된다. 시간의 매 순간 formula_55마다, 행위자는 행동 formula_56를 취하고 환경에서 formula_57와 순간적인 비용 formula_58가 알려지지 않은 특정한 법칙에 따라 생성되어 관측된다. 이 때 목표는 예상되는 장기적 (누적) 비용을 최소화하는 특정한 행동을 고르는 "정책"을 찾는 것이다. 환경의 법칙과 각각의 정책에 따른 장기적 비용은 보통 모르지만, 예측할 수는 있다. 형식적으로 말해 환경은 상태 formula_59와 행동 formula_60이 순간적인 비용의 분포 formula_61, 관측 분포 formula_62, 상태 천이 분포 formula_63와 함께 주어진 마르코프 결정 프로세스로 모델링되며, 정책은 관측값들이 주어졌을 때 행동에 대한 조건부 분포로 정의된다. 이 두가지는 함께 마르코프 연쇄를 이룬다. 목표는 비용을 최소화하는 정책, 즉, 비용이 최소인 마르코프 연쇄를 찾는 것이다. 인공신경망은 전체적인 알고리즘의 일부로서 준 지도 학습에 자주 이용된다. 동적 계획법은 베르트세카스(Bertsekas)와 치치클리스(Tsitsiklis)에 의해 인공신경망과 결부되었으며, 차량 경로 설정 문제, 천연 자원 관리, 의학 등에 관련된 다차원 비선형적 문제에 적용되었는데, 원래 제어 문제의 해답을 수치적으로 근사하기 위한 이산화 격자의 간격을 넓혀서 생기는 정확도 감소 문제를 인공신경망이 완화시킬수 있기 때문이다.
인공 신경망

준 지도 학습 패러다임에 속하는 과제에는 제어 문제, 게임, 순차적 결정 문제 등이 있다. 학습 알고리즘. 실질적으로 인공신경망을 학습시키는 것은 비용을 최소화하는 모델을 허용된 모델의 집합에서 고르는 것이다. (베이즈 확률론에서는 허용된 모델의 집합 상에서 모델의 분포를 결정짓는 것이다.) 인공신경망을 학습시키는 데에는 많은 알고리즘이 존재하고, 그 중 대부분은 최적화 이론과 추정 이론을 접목해 응용한 것으로 볼 수 있다. 인공신경망을 학습할 때 사용하는 대부분의 알고리즘은 역전파 기법을 이용해 실제 기울기를 계산하는 경사 하강법을 사용한다. 이는 간단하게 비용 함수를 망의 인자에 대해 미분한 다음 인자를 기울기 방향으로 조금씩 바꾸는 식으로 할 수 있다. 유전 알고리즘, 유전자 수식 프로그래밍, 담금질 기법, 기댓값 최대화 알고리즘, 비모수 통계, 군집 최적화와 같은 방법들이 신경망을 학습시키는데 주로 이용된다. 인공신경망의 사용 방법. 인공신경망의 가장 큰 장점은 관찰된 데이터로부터 학습하여 원하는 근사 함수를 만들 수 있다는 것이다. 그러나 사용하려는 신경망의 기본 이론과 예측하려는 데이터의 근본적인 이해가 매우 중요하다. 인공신경망의 사용함에 있어서 세가지 큰 부분으로 나눌 수 있다. 인공신경망의경우 자연스럽게 많은 데이터를 가지고 online learning 방식을 사용한다. 이 방식은 병렬화가 쉽게 가능하도록 주로 지역적 의존성만 가지고 있다. 적용. 인공신경망의 활용은 데이터 관찰로부터 원하는 함수를 추론 하는데 사용할 수 있다. 이것은 매우 복잡한 데이터를 사용하거나 사람의 주관적인 판단이 필요한 부분에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 실생활에서 적용. 인공 신경망은 다음과 같은 몇가지 종류로 사용될 수 있다.
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또한 인공신경망은 여러 가지 암 진단에도 사용되었다. HLDN이라는 인공 신경망 기반 폐암 검출 시스템은 암 진단의 정확성과 속도 향상을 이루었고 전립선 암에도 사용되었다. 이 시스템은 많은 환자의 데이터로부터 특정한 모델을 만들어서 모델과 환자 한명과 비교를 통해서 진단한다.모델은 다른 변수의 상관관계나 가정에 의존하지 않는다. 인공 신경망 모델은 임상 실험 방법보다 더 정확하게 동작하였고 한 기관에서 훈련된 모델이 다른 기관에서도 결과를 예측 할 수 있었다. 신경 네트워크와 신경 과학. 이론 및 계산 신경과학은 이론적 분석과 생물학적 신경 시스템의 컴퓨터 모델링과 관련된 분야이다. 인공 신경망이 인식 과정이나 행동에 상당히 관련이 되어있는 것과 같이 신경 과학 분야도 밀접하다. 이 분야의 목적은 생물학적 신경 시스템 모델을 사용해서 생물학적 시스템이 어떻게 동작하는지 이해 하는 것이다. 이 분야를 이해하기 위해서 신경과학자들은 관측된 생물학적 프로세스와 생물학적 메카니즘 사이의 링크를 만들기 위해서 신경 학습과 이론을 적용하고 있다. 다양한 모델의 종류. 다양한 모델이 추상화 단계에서 시스템의 특성에 따라 다르게 적용이 된다. 다양한 모델들 각각 신경 세포와 신경 회로의 관계가 최종 시스템이 추상적 신경 모델에서 발생 할 수 있는 상호작용과 단기 행동 모델까지 다양한 모델들이 있다. 이러한 신경 시스템모델들은 각각 신경 세포와 시스템 간의 상호 관계에 따라 달라진다. 경영학에서의 인공신경망. 인공신경망을 경영학에 응용하고자 하는 연구는 재무, 회계, 마케팅, 생산 등의 분야에서 다양하게 진행되어 왔다.
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특히, 재무분야에 대한 응용연구는 매우 활발하게 진행되고 있는데 주가지수예측, 기업신용평가, 환율예측 등의 연구가 진행되고 있다. 인공 신경망 소프트웨어. 인공 신경망 소프트웨어는 시뮬레이션, 연구, 개발 분야에 많이 사용된다. 인공 신경망 소프트웨어는 생물학적 신경망 개념을 가져와서 여러 가지 시스템에 적용되고 있다. 시뮬레이션. 인공 신경망 시뮬레이터는 대부분 생물학적 신경망이나 인공 신경망을 구현하는 프로그램으로 사용된다. 보통 한가지 이상의 신경망 종류를 제공 한다. 대부분 시뮬레이터들은 학습 방법을 데이터 시각화 하는 기능을 제공한다. 개발 환경. 인공 신경망 개발 환경은 대부분 강력한 기능을 제공한다. 알고리즘 수정이 쉽고 다른 프로그램과 같이 사용하기 편하다. 어떤 프로그램은 좋은 전처리 알고리즘과 시각화 알고리즘도 제공한다. 사용자 개발 인공 신경망. 인공 신경망의 가장 많은 형태는 사용자가 직접 다양한 환경에서 구현한 경우이다. 높은 유연성을 가지고 있지만 개발하기 힘들다는 단점이 있다. 연구분야 뿐만 아니라 실제 서비스등 많은 분야에서 사용된다. 신경망 알고리즘 종류. 인공 신경망 유형은 복잡한 다중 입력과 방향성 피드백 루프와 단방향 또는 양방향 그리고 다양한 계층등 여러 가지 종류가 있다. 전반적으로 이들 시스템의 알고리즘은 각각 함수의 제어와 연결을 결정하게 된다. 대부분의 시스템은 "가중치"와 다양한 신경들의 연결을 시스템의 매개 변수를 수정하는데 사용된다. 인공 신경망은 자동적으로 외부의 훈련으로부터 자동적으로 학습을 하거나 스스로 데이터를 사용해서 발전 될 수 있다. 이론적 특성. 계산 능력. 다층 퍼셉트론(MLP)은 보편 근사 정리로 증명된 일반적인 함수 근사자이다.