Chang-Su/ko-wiki-250611 huggingface dataset:
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드라마, TV 무비, 리얼리티/버라이어티, 라이프스타일 장르의 콘텐츠를 제작하고 있으며, 국내에서는 오리지널 프리미엄 드라마 제작 투자에 집중하고 있다. '오늘도 사랑스럽개', '당신이 소원을 말하면' 등 연간 2편 이상의 드라마를 선보이고 있다. 그뿐만 아니라 ‘연남동 키스신’, ‘인어왕자’ 등의 오리지널 웹 드라마를 비롯해 물론 공동제작을 통해 '대학체전: 소년선수촌', '뚜벅이 맛총사', '나는 지금 화가 나 있어' 등의 다양한 한국형 예능도 제작하고 있다. 3.2 히스토리. 글로벌 팩츄얼 엔터테인먼트 브랜드로 전 세계 160여 개국에 진출해 3억 8천만 명의 시청 가구 및 8,500만의 디지털 구독자를 보유하고 있다. 프리미엄 다큐멘터리, 미스터리, 팩츄얼 엔터테인먼트, 사이언스, 밀리터리 장르의 콘텐츠를 제작하고 있으며, 국내에서는 '뇌피셜', '트레저헌터', '트래블 다이어리' 등 다채로운 TV-디지털 오리지널도 선보이고 있다. 3.3 달라스튜디오. 에이앤이 코리아의 디지털 스튜디오로 “우린 달라”라는 캐치프레이즈를 앞세워 개성 있는 콘텐츠를 선보이고 있다. 브랜드 런칭 3개월 만에 100만 구독자 돌파, 런칭 10개월 만에 누적 조회수 1억 뷰를 돌파하는 기록적인 행보를 보이며 유튜브가 선정한 ‘2020년 가장 많이 성장한 채널’ 1위로 선정됐다. '네고왕'을 필두로 '로또왕', '발명왕', '견적왕' 등의 시그니처 왕 시리즈와 '배달그라운드', '그늘집' 등 다양한 라인업이 있다.
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특히 '네고왕'으로 웹 예능으로는 최초로 '2021 뉴미디어 콘텐츠상 대상'을 수상했다.
야마다 마이 (정치인)

야마다 마이(, , 1990년 1월 10일 ~ )는 중화민국의 정치인으로, 신베이시의회의원, 어린이 배우 출신이다.
우신잉

우신잉(, , 1978년 5월 18일 ~ )은 타이완의 정치인이지 기업 고위 임원, 제11대 입법위원이다.
젊음의 샘 (영화)

《젊음의 샘》()은 2025년 공개된 미국의 하이스트 모험 영화로, 가이 리치가 감독을 맡았다.
평활화

통계학 및 이미지 처리에서 데이터 세트의 평활화 또는 스무딩(smoothing)은 노이즈나 기타 미세한 구조/빠른 현상을 배제하면서 데이터의 중요한 패턴을 포착하려고 시도하는 근사 함수를 만드는 것이다. 평활화에서는 신호의 데이터 포인트가 수정되어 인접한 포인트보다 높은 개별 포인트(아마도 노이즈로 인해)가 줄어들고 인접한 포인트보다 낮은 포인트가 늘어나 더 부드러운 신호가 생성된다. 평활화는 데이터 분석에 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 방식으로 사용될 수 있다. (1) 평활화 가정이 합리적인 한 데이터에서 더 많은 정보를 추출할 수 있고 (2) 유연한 분석을 제공할 수 있으며 견고하다. 평활화에는 다양한 알고리즘이 사용된다. 평활화는 다음과 같은 방식으로 관련되고 부분적으로 겹치는 곡선 피팅 개념과 구별될 수 있다.
톱 p 샘플링

톱 p 샘플링(Top-p sampling) 또는 핵 샘플링(nucleus sampling)은 아리 홀츠먼(Ari Holtzman)이 2019년에 제안한 자기회귀 언어 모델 디코딩을 위한 기술이다. 핵 샘플링이 도입되기 전에는 최대 우도 디코딩과 빔 탐색이 텍스트 생성을 위한 표준 기술이었지만 둘 다 이러한 디코딩 전략은 반복적이고 부자연스러운 텍스트를 생성하기 쉽다. 톱 p 샘플링은 임계값 p를 설정한 다음 누적 확률이 p보다 작은 가장 가능성이 높은 토큰 집합으로 샘플링을 제한하여 이를 방지한다. 톱 k 샘플링은 누적 확률에 관계없이 k-최고 확률 토큰에서 샘플을 취한다는 점을 제외하면 유사하다. 톱 p 샘플링의 장점은 출력 분포의 모양과 특정 작업 및 데이터 세트에 따라 달라질 수 있는 k의 최적 값을 선택하는 어려운 문제를 피할 수 있다는 것이다. 톱 p 샘플링 기술은 ChatGPT와 같은 널리 사용되는 대규모 언어 모델 애플리케이션에 사용되며 허깅 페이스 및 코히어(Cohere)와 같은 언어 모델링 프레임워크에서 구현된다.
구라타 히데야

구라타 히데야(, 1961년~)는 일본의 정치학자이다. 주 연구 분야는 국제관계론, 한반도 정치외교, 핵불확산체제론이며, 방위 대학교의 교수이다.
야마카와 준이치

야마카와 준이치()는 일본의 만화가로, 애칭은 야마준(ヤマジュン)이다. 1980년대 게이 잡지 장미족(薔薇族)에서 주로 활동했다. 대표작은 엉망진창 테크닉이나 1991년에 실사 영화화한 바다에서 온 남자 등이 있다. 「야마카와 준이치」는 장미족 편집장의 이토 문학이 붙인 필명이며, 본명은 비공개이다. 현재는 전 작품의 저작권을 사이조(サイゾー)에서 관리하고 있다.
너는 허니듀

〈너는 허니듀〉()는 일본의 여성 아이돌 그룹 히나타자카46의 노래. 2024년 5월 8일에 히나타자카46의 열한 번째 싱글로 소니 레코드에서 발매되었다. 노래의 센터 포지션은 쇼겐지 요코가 맡았다. 발매 배경. Blu-ray가 들어있는 Type-A · B · C · D, CD뿐인 통상판의 다섯 형태로 발매.
표제어 추출

표제어 추출(Lemmatization)은 언어학에서 단어의 변형 형태를 그룹화하여 단어의 기본형 또는 사전 형태로 식별되는 단일 항목으로 분석할 수 있도록 하는 프로세스이다. 전산언어학에서 표제어 추출은 단어의 의도된 의미를 기반으로 단어의 기본정리를 결정하는 알고리즘 프로세스이다. 어간 추출과 달리 표제어 추출은 문장에서 의도된 품사와 단어의 의미를 올바르게 식별하는 것뿐 아니라 해당 문장을 둘러싼 더 큰 맥락(예: 인접 문장 또는 전체 문서) 내에서도 이를 정확하게 식별하는 데 달려 있다. 결과적으로 효율적인 표제어 알고리즘을 개발하는 것은 공개된 연구 영역이다. 알고리즘. 표제어 추출을 수행하는 간단한 방법은 간단한 사전 조회를 이용하는 것이다. 이는 간단한 활용형에 잘 작동하지만, 긴 합성어를 사용하는 언어와 같은 다른 경우에는 규칙 기반 시스템이 필요하다. 이러한 규칙은 직접 작성하거나 주석이 달린 말뭉치에서 자동으로 학습할 수 있다.
항봉무녀

『항봉무녀 ~항문을 기르는 순결한 자매~(肛奉巫女 ~純潔ノ肛育姉妹~)』는 2007년 2월 16일에 아일(アイル)이 발매한 Windows 98, Windows Me, Windows 2000, Windows XP, Windows Vista용 에로게다. 매체는 DVD-ROM으로, BGM은 합계 10곡이다. 미소녀 게임 어워드 2007 「페티계 작품상(フェチ系作品賞)」수상 작품이다. 스토리. 이 작품의 무대가 되는 마을에서는 과거 낙오 무사 집단에 의한 습격으로부터 지켜낸 숲신(森神, 모리카미)을 위해 이후 매년 개최하고 있는 항봉제에서 항봉무당을 봉납하는 것이 관습으로 정착되어 있었다. 그리고 올해도 개최되는 항봉제를 앞두고 숲신의 심부름꾼으로 16년 전에 봉납된 제284대 항봉무당 구우가 마을로 돌아와 항봉무당을 육성하는 임무를 맡은 주인공에게 숲신의 말씀을 고했다. 숲신의 말씀은 이번에는 주인공이 원하는 대로 항봉무당을 교육해 보라는 것이었다.그래서 주인공은 항봉제를 향해 직접 고른 훈련을 항봉무당에게 베풀어 나간다.
윤인진

윤인진(1963년 6월 30일~)은 대한민국은 사회학자이다. 고려대학교 아시아이주연구센터 센터장 및 고려대학교 도서관 관장, 독일 튀빙겐대학교 한국학과 강의교수, 법무부 이민정책위원회 위원, 제8대 한국이민학회 회장, 외교부 정책자문위원회 재외동포분과위원장 등을 역임했다.
제1방면군

제1방면군()은 일본 제국 육군의 야전군으로 1942년부터 1945년까지 만주국 북부에 주둔하고 있었다. 1945년 8월 소련의 침공 당시 소련과 교전했으며, 교전 중 사령부가 선양시에서 둔화시로 이동했다. 1945년 종전 후 해체되었다. 역사. 1942년 7월 4일 관동군의 많은 베테랑 사단들이 태평양 전쟁에서 남부 전선으로 대거 편입되면서 만주국 북부의 치안과 공공질서를 유지하기 위한 군사적 예비군 및 주둔군으로 관동군의 통제하에 편성되었다. 대부분 최소한으로 훈련된 예비군, 의무학생, 가정 수비 민병대로 구성되어 있으며, 적절한 무기나 물자는 없었다. 제1방면군은 현재의 중국 지린성 옌볜 조선족 자치주 둔화시에 본부를 두고 있었다. 제2차 세계대전이 끝나갈 무렵 소련이 만주국을 침공했을 때, 제1방면군의 부대는 붉은 군대의 적수가 되지 않았다는 것을 증명했다. 많은 부대가 갑옷과 탄약, 리더십이 제대로 갖춰지지 않은 상태에서 부서져 도망치거나, 집단으로 항복했다. 1945년 8월 15일 일본이 항복한 후, 기타 세이이치 사령관을 비롯한 제1지역군의 많은 생존 장병들이 시베리아 등지에서 포로가 되었다.
연변거리

연변거리(延边거리)는 대한민국 서울특별시 구로구 가리봉동에 위치한 문화거리이다. 옌볜 조선족 자치주에서 이름을 딴 조선족 거주지로 옌벤 조선족마을이라고도 불린다.
김수길 (영화인)

김수길(, 일본어: 킨 히데요시, 1961년 11월 27일 ~ )는 일본의 영화 감독, 각본가, 프로듀서로, 오사카부 오사카시 출신이다.
아웃컴

"아웃컴"()은 공개 예정인 미국의 블랙 코미디 영화이다. 조나 힐이 감독과 각본을 맡았다.
이다 시게루

이다 시게루(, 1960년 ~ )는 일본의 행성과학자로, 도쿄도 출신이며, 행성과학자이자 지구과학자이다.
데이 무네테쓰

데이 무네테쓰(, 1947년 11월 6일~)는 일본의 의사, 한방학자이다. 의학 박사로, 도쿄도 출신이다.
아스카타 이치오

아스카타 이치오(, 1915년 4월 2일~1990년 10월 11일)는 4선 요코하마시장과 6선 중의원 의원을 역임한 일본의 정치인이다. 생애. 정계 입문까지. 1915년 4월 요코하마시에서 태어났다. 아버지는 다카마쓰 고검장과 요코하마시의회 의장을 역임한 정치인이었다. 아스카타는 5살 때 소아마비에 걸려 왼쪽 다리에 장애가 남았다. 이를 계기로 이름의 발음을 가즈오(かずお)에서 이치오(いちを)로 고쳤다. 장애를 이유로 진학에 어려움을 겪었지만 나가노 마사요시 등 다른 교사들의 도움을 받아 가나가와현립 제일중학교에 진학할 수 있었다. 이후 구제 미토 고등학교에 진학하고자 입시에 응했는데 장애 때문에 불합격되었다. 아스카타는 3~4개월 정도 집에서만 머문 채 독서에만 열중했는데 특히 미하일 바쿠닌의 서적에 큰 감명을 받았다. 이후 주오 대학 전문부에 진학했지만 중퇴했고 메이지 대학 예과에 진학했다. 영화연구부에서 활동하면서 마르크스주의에 관한 서적을 읽고 좌익적 활동을 시작했다. 1937년 메이지 대학 법학부를 졸업한 뒤 고등문관시험 사법과에 합격하여 변호사가 되었다. 제2차 세계 대전이 끝난 뒤에는 극동국제군사재판에서 BC급 전범의 변호를 맡았다. 1946년 일본사회당에 입당했으며 1949년 요코하마시의회 의원이, 1951년 가나가와현의회 의원이 되었고 1953년 총선에 출마해 당선됐다. 소속 파벌은 사회당 좌파에 속하는 평화동지회였으며 주로 군사 기지 반대를 주장했다.
아스카타 이치오

요코하마시장. 1963년 요코하마시장 선거에 출마했다. 당시 아스카타는 '시장실에는 문이 없다', '시민세는 중점 정책으로 시민들에게 돌려주겠다'라고 주장하며 유세를 했고 자유민주당 후보로 나온 다나카 쇼고를 꺾고 당선됐다. 아스카타의 당선 이후 전국에서 혁신자치체가 연달아 탄생하자 아스카타는 혁신자치체의 리더로 여겨졌다. 1964년에는 전국혁신시장회를 결성한 뒤 초대 회장이 되었다. 시장으로서는 1만 시민 집회 등 주민들이 참여하는 직접 민주제를 실현하기 위해 노력했다. 이는 시의회를 경시한다는 비판을 낳기도 했지만 시의원 경험이 있던 아스카타는 역량 등 시의원에 대한 불신이 컸기에 직접 민주제를 중시 여겼다. 또한 공원이나 보육소와 같은 사회자본에 충실을 기하고 시가 소유한 산림을 시민에게 개방하는 한편 고정자산세를 줄이고 녹화 사업에 힘을 쏟았다. 하지만 시장의 권한으로 해결하기 힘든 물가 상승을 억제하기 위해 쓰마고이촌에서 양배추를 산지 직송했는데 시민들에겐 가격상한제를 걸어 판매한 뒤 시의 예산으로 업계의 손해를 보전해줬으며 이시가키섬의 소고기, 심지어 소련에서 유엽어를 수입하는 정책까지 펼쳤다. 또한 대규모 택지 개발에 대응하기 위해 조례까지 회피하는 재량행정을 선보였는데 이 과정에서 노조 출신 공무원이 건설업자로부터 뇌물을 받아 체포되는 일도 있었다. 베트남 전쟁이 한창이던 시절이라 반전·반기지 운동에도 적극적으로 나섰다.
아스카타 이치오

대표적으로 1972년 8월 전차 투쟁이 있으며 미군이 전쟁으로 파손된 전차를 사가미 종합보급창에서 수리한 뒤 요코하마 노스 독으로 수송하려는 걸 방해하기도 했다. 특히 가나가와구의 무라우바시와 사가미하라시의 종합보급창 앞에는 수많은 활동가와 시민들이 모여 시위를 벌였고 만일의 사태를 위해 기동대가 배치되기까지 했다. 또한 정령인 「차량제한령」에 근거해 시도를 관리하는 시장 자격으로 통행제한명령을 내리자 내각에서 정령을 고쳐 주일 미군 차량을 대상으로는 통행제한명령을 내리지 못하도록 바뀌는 계기를 마련해줬다. 1978년 3월 4선까지 임기를 마친 뒤 퇴직했는데 이때 퇴직금을 일반 공무원 기준으로 1,592만 엔만 받고 시장이 받을 수 있는 특별수당 1억 2,888만 엔을 모두 반환했다. 사회당 위원장. 1977년 12월 13일 사회당이 제41회 정기대회를 개최했다. 당시 위원장 나리타 도모미는 제11회 일본 참의원 의원 통상선거에서 패배한 책임을 지고자 사임 의사를 밝혔는데 이때 정식으로 수리됐다. 그리고 후임 위원장에 아스카타가 선출됐다. 이와 함께 다음 해 3월 상순에 시장직에서 물러났는데 사임에 반대하는 시위가 너무 거세 아스카타는 고향인 요코하마가 아니라 도쿄에서 선거에 출마해야 했다. 1978년 12월 내각총리대신 지명 선거 때는 제1야당 대표가 국회의원 신분이 아니었기에 사회당은 부위원장 시모다이라 쇼이치에게 투표했다. 도쿄도지사 미노베 료키치가 다음 선거에 출마하지 않기로 하면서 새로운 후보자를 옹립해야 했다.
아스카타 이치오

후보로는 전 문부상 나가이 미치오, 경제학자 쓰루 시게토, 무사시노시장 고토 기하치로 등이 있었는데 일본노동조합총평의회(총평)가 지지한 노동운동가 오타 가오루가 최종적으로 공천을 받았다. 총평이 막무가내식으로 밀어붙인 공천에 전 중의원 의원 아소 요시카타가 반발해 무소속으로 출마했고 결국 1979년 4월 선거에서 혁신계 표가 갈리면서 자민·공명·민사 3당의 공천을 받은 스즈키 슌이치가 당선됐다. 같은 해 10월에 실시된 총선에서 아스카타는 도쿄도 1구에 출마해 당선됐다. 하지만 전술했듯이 고향인 요코하마를 등지고 기반이 다져지지 않은 도쿄에 출마하면서 위원장으로서 다른 사회당 후보의 지지 유세에 적극적으로 참여하지 못했고 이는 아스카타의 당내 구심력이 저하하는 데 영향을 줬다. 아스카타는 위원장에 취임하는 조건으로 모든 당원이 참여하는 위원장 직선제 도입을 이루어냈고 열린 정당을 지향하며 이탈리아 공산당의 카드 당원에서 힌트를 얻어 백만 당원 건설 운동을 전개해 당원 확충에 힘을 쏟았다. 또한 1983년 제13회 참의원 의원 통상선거 때 사회당과 일치하는 정책을 내건 58개 시민단체와 정치계약을 체결했다. 당시 사회당은 사회주의협회가 세력을 확장하면서 이와 갈등을 빚는 의원들이 많았고 이들은 당내에서 사회주의협회의 세력을 배제해야 한다는 압력을 받고 있었다. 아스카타는 이를 위해 교조주의적이라고 비판받는 당의 강령 「일본에서 사회주의로의 길」을 개정했다.
아스카타 이치오

또한 총평의 압력도 있었기에 1980년 공명당과 연립 정권을 구상하고 이후 민사당까지 끌어들여 사공민 노선을 내세워 자민당을 압박했다. 하지만 이는 결과적으로 실패했고 사회당의 오랜 공투 대상이던 일본공산당과의 관계가 소원해지게 되었다. 1980년 5월 제2차 오히라 내각에 대한 내각 불신임 결의안을 제출했다. 당시 자민당은 주류파인 오히라 마사요시·다나카 가쿠에이와 비주류인 후쿠다 다케오·미키 다케오 간의 격렬한 다툼이 전개되고 있었기에 사회당이 제출한 불신임 결의안이 자민당 비주류파의 기권으로 통과되었다. 오히라는 즉시 중의원을 해산하여 양원 동시 선거가 이루어졌다. 사회당은 "자민당은 금권으로 부패한 군사 대국의 길을 가려고 한다"라며 자민당을 공격했지만 사공민 노선으로 사회당과 척을 지게 된 공산당은 "사회당은 반혁명 세력이다"라며 사회당을 비판했다. 민사당은 자민당과의 협조를 고려하여 "사회당의 방위 정책이 불명확하다"라며 비판에 가세했다. 선거 도중에 오히라가 급사하자 자민당에게 동정표가 몰려 자민당이 유례없는 대승을 거두었고 아스카타는 당선엔 성공했지만 자민당의 요사노 가오루와 오쓰카 유지에게 밀려 3등에 그쳐야 했다. 당내에선 아스카타가 총리대신이 되긴 힘들 거라는 얘기도 나왔다. 또한 사회당의 전직 의원이던 가토 기요마사가 4등으로 낙선하면서 가토의 지지자들이 아스카타를 성토했고 가토는 사회당을 탈당해 자민당으로 당적을 옮기게 된다.
아스카타 이치오

1981년 12월 위원장 선거에서 사회주의협회, 삼월회, 가쓰마타 세이이치 파벌 등의 지지를 받아 위원장 재선에 성공했다. 아스카타는 우파적 성향을 보이기 시작한 공명당과의 공투를 이어나가는 것에 신중한 입장을 보였고 68%의 득표율을 올리면서 무토 산지와 시모다이라를 여유롭게 이겼다. 1982년 좌파 성향의 바바 노보루를 서기장에 발탁하자 우파가 반발했고 또 다시 아스카타의 리더십이 시험대에 올랐다. 1983년 참의원 선거 때 사회당이 패배하자 결국 위원장을 사임했고 이와 함께 정계도 은퇴했다. 정계 은퇴 이후. 제2차 아쓰기 기지 소음 공해 소송에 참여해 시민들을 변호했다. 만년에 쓴 회고록에서 "한때의 마르크스 소년으로서 최근(1986년)의 마르크스에 대한 해석이 부족하다고 생각한다. 마르크스의 위대함은 애덤 스미스나 데이비드 리카도의 경제학, 게오르크 빌헬름 프리드리히 헤겔이나 루트비히 포이어바흐의 철학, 그리고 프랑스의 정치 사상, 이런 것들을 추적하고 넘어서서 하나의 학문 체계를 만들어낸 점에 있다고 생각한다. 그런데 지금은 마르크스의 이론이 현실과 맞지 않다, 시대에 뒤떨어졌다 그렇게들 말한다. 마르크스에서 멈춰 서서 더 이상 발전하지 못하고 있는데 그런 자세는 마르크스가 가르치는 것과는 완전히 반대다", "보수와 혁신으론 더 이상 세상을 설명할 수 없다. 물론 이데올로기는 중요하지만 지금과 같은 의식으론 자본주의 사회에 대항하는 건 어렵다"라고 말했다. 1990년 10월 뇌경색으로 가마쿠라시의 한 병원에서 사망했다.
고향마을

고향마을()은 대한민국 경기도 안산시에 위치한 사할린 한인 거주지이다. 사할린 한인들의 지역 사회 정착은 2000년에 시작되었다. 현재 거주 인구는 주로 노인이며, 2023년 10월 기준으로 764명이다.
빔 탐색

빔 탐색(Beam search)은 컴퓨터 과학에서 제한된 집합에서 가장 유망한 노드를 확장하여 그래프를 탐색하는 경험적 검색 알고리즘이다. 빔 탐색은 메모리 요구 사항을 줄이는 최상 우선 탐색을 최적화한 것이다. 최상 우선 탐색은 선택한 휴리스틱에 따라 모든 부분 솔루션(상태)의 순서를 지정하는 그래프 검색이다. 그러나 빔 탐색에서는 미리 정해진 개수의 최적 부분해만 후보로 유지된다. 따라서 탐욕 알고리즘이다. 무제한의 후보 집합으로 구현된 빔 탐색은 퇴각 알고리즘이 된다. "빔 탐색"이라는 용어는 1977년 카네기 멜런 대학교의 라즈 레디가 만들어냈다.
SpaCy

spaCy( spay-SEE)는 파이썬 및 사이썬 프로그래밍 언어로 작성된 고급 자연어 처리용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 이 라이브러리는 MIT 허가서에 따라 게시되며 주요 개발자는 소프트웨어 회사 익스플로전(Explosion)의 창립자인 매튜 호니발(Matthew Honnibal)과 이네스 몬타니(Ines Montani)이다. 교육 및 연구에 널리 사용되는 NLTK와 달리 spaCy는 생산용 소프트웨어 제공에 중점을 둔다. spaCy는 자체 기계 학습 라이브러리 Thinc를 통해 TensorFlow, PyTorch 또는 MXNet과 같은 인기 있는 기계 학습 라이브러리로 훈련된 통계 모델을 연결할 수 있는 딥 러닝 워크플로우도 지원한다. Thinc을 백엔드로 사용하는 spaCy는 품사 태그 지정, 종속성 구문 분석, 텍스트 분류 및 명명된 엔터티 인식(NER)을 위한 컨볼루션 신경망 모델을 제공한다. 이러한 작업을 수행하기 위해 사전 구축된 통계 신경망 모델은 영어, 포르투갈어, 스페인어, 러시아어, 중국어를 포함한 23개 언어로 제공되며 다국어 NER 모델도 있다. 65개 이상의 언어에 대한 토큰화에 대한 추가 지원을 통해 사용자는 자신의 데이터 세트에서 사용자 정의 모델을 교육할 수도 있다.
워크 (낱말)

워크(woke)는 "인종적 편견과 차별에 대한 경계"를 의미하는 형용사로 (직역으로 "깨어있는"이라는 뜻) 영미권, 특히 미국에서 많이 쓰이는 표현이다. 원래는 아프리카계 미국인 사투리 (AAVE)에서 파생되었다. 2010년대부터 인종차별, 성차별, LGBT 인권 부정 등 사회적 불평등에 대한 폭넓은 인식을 포괄하게 되었으며 또한 미국의 백인 특권과 노예 배상안과 같은 정체성 정치 및 사회 정의와 관련된 미국 좌파의 일부 아이디어에 대한 약어로 사용된 바 있다. "깨어있어라 (stay woke)"라는 문구는 1930년대부터 아프리카계 미국인 사투리 (AAVE)에 사용되었으며 어떤 경우에는 아프리카계 미국인에게 영향을 미치는 사회적, 정치적 문제에 대한 인식을 의미하기도 했다. 20세기 중반에는 레드 벨리의 작품, 2000년 이후에는 에리카 바두의 작품에서 사용되기도 했다. 워크라는 용어는 2010년대에 더욱 인기를 얻었고 시간이 지날수록 인종차별의 문제를 넘어 소외된 집단 자체, 특히 젠더 및 정체성과 점점 더 연결되었다. 2014년의 퍼거슨 불온사태 기간에는 Black Lives Matter 운동가들 (아프리카계 미국인에 대한 경찰의 총격 사건에 대한 인식을 의식화하려는 단체)에 의해 대중화되었다. 트위터 내 흑인 유저 층 사이에서 워크가 사용되자 점점 더 많은 백인들에 의해 사용되었고 이는 스스로를 BLM 지지자로 식별하기 위함이었다 (일부 평론가들은 이러한 사용법을 문화적 전유라고 비판했다). 워크는 밀레니얼 세대와 Z세대 사이에서 인기를 얻었으며 국제적으로 사용이 확산되자 2017년 옥스포드 영어 사전에 추가되었다.
워크 (낱말)

2020년에 와서는 여러 서방 국가의 많은 정치적 우파에서 쓰였으며 다양한 좌파 및 진보 운동과 이데올로기에 대한 멸칭으로 사용되었다. 그 결과, 일부 논평자들은 정체성과 인종과 관련된 진보적 사상을 옹호하는 사람들을 비하한다는 이유로 워크를 모욕적인 표현이라고 보게 되었다. 이후, 진정한 변화가 아닌 재정적 또는 정치적 편의를 위해 진보적 대의를 주장하는 개인이나 단체(동성애를 옹호하는 소비자의 비위를 맞추기 위해 가게에 무지개기를 거는 행위 등)를 비판하기 위해 워크워싱(woke-washing) 및 워크 자본주의(woke capitalism)와 같은 용어도 탄생했다.
김현수 (1959년)

김현수(金鉉秀, 1959년 1월 15일 ~ )은 대한민국의 제5·6·7대 경상남도 함안군의원이었다. 출신은 경상남도 함안군 대산면이다.
BLEU

BLEU(bilingual evaluation understudy)는 하나의 자연어에서 다른 자연어로 기계 번역된 텍스트의 품질을 평가하는 알고리즘이다. 품질은 기계의 출력과 인간의 출력 사이의 대응으로 간주된다. "기계 번역이 전문적인 인간 번역에 가까울수록 품질이 더 좋다." 이것이 BLEU의 핵심 아이디어이다. 2001년 IBM에서 발명된 BLEU는 품질에 대한 인간의 판단과 높은 상관관계가 있다고 주장하는 최초의 지표 중 하나였으며 가장 널리 사용되는 자동화되고 저렴한 지표 중 하나로 남아 있다. 점수는 번역된 개별 세그먼트(일반적으로 문장)에 대해 양질의 참조 번역 세트와 비교하여 계산된다. 그런 다음 해당 점수를 전체 말뭉치에 대한 평균으로 계산하여 번역의 전반적인 품질을 추정한다. 명료성이나 문법적 정확성은 고려되지 않는다. BLEU의 출력은 항상 0과 1 사이의 숫자이다. 이 값은 후보 텍스트가 참조 텍스트와 얼마나 유사한지를 나타내며, 1에 가까울수록 더 유사한 텍스트를 나타낸다. 1점을 획득한 인간 번역은 거의 없다. 이는 후보가 참조 번역 중 하나와 동일하다는 것을 의미하기 때문이다. 이러한 이유로 1점을 획득할 필요는 없다. 일치할 기회가 더 많기 때문에 참조 번역을 추가하면 BLEU 점수가 높아진다.
교락

교락(交絡, ), 교란변수, 교란요인, 외부 결정변수 또는 잠복변수는 인과 추론에서 독립변수와 종속변수 모두에 영향을 주어 허위 상관을 유발하는 변수이다. 교락은 인과관계 개념이므로 상관관계나 연관성의 관점에서 설명할 수 없다. 교란변수의 존재는 상관관계가 인과관계를 의미하지 않는 이유를 정량적으로 설명하는 중요한 요소이다. 일부 표기법은 시스템 요소 간의 인과 관계에서 교란 요인의 존재, 존재 가능성 또는 존재하지 않음을 식별하기 위해 명시적으로 설계되었다. 교락은 내부 타당성에 대한 위협이다.
비올 (기업)

비올(ViOl Co. Ltd.)은 대한민국의 피부미용치료기 판매 및 개발 기업이다. 본사는 경기도 성남시 분당구 판교로 744 분당테크노파크 C동 808호,809호에 위치해 있으며 대표이사는 이상진이다. 특허분쟁. 현재 진행 중인 마이크로니들 고주파(RF) 원천기술 특허 침해 소송에서 1차 합의에 도달하여 합의금 일부를 받았다.
부전호국립공원

부전호국립공원(赴戦湖国立公園)은 조선민주주의인민공화국 함경남도에 있는 국립공원이다. 공원에는 취약종인 느시의 개체가 상당수 서식하기에 버드라이프 인터내셔널은 이곳을 중요조류지역으로 식별했다.
멕시코 한인 이민 100주년 기념탑

멕시코 한인 이민 100주년 기념탑()는 2005년에 멕시코 한인 이민 100주년을 기념하기 위해 멕시코 한인 이민 100주년 기념사업회와 재외동포재단이 세운 기념탑이다. 재외동포재단과 현지 한인 및 기업들로부터 모금을 통해 건설되었으며, 탑 아래의 기념비에는 1905년에 한인들이 멕시코로 이민을 왔다는 내용과 태극기와 멕시코의 국기가 새겨져 있다.
AutoML

AutoML(Automated machine learning)은 실제 문제에 기계 학습을 적용하는 작업을 자동화하는 프로세스이다. AutoML에는 원시 데이터 세트부터 시작하여 배포 준비가 된 기계 학습 모델 구축까지 모든 단계가 포함될 수 있다. AutoML은 머신러닝 적용에 대한 점점 커지는 과제에 대한 인공지능 기반 솔루션으로 제안되었다. AutoML의 높은 수준의 자동화는 비전문가가 기계 학습 전문가가 될 필요 없이 기계 학습 모델 및 기술을 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 기계 학습을 엔드투엔드에 적용하는 프로세스를 자동화하면 더 간단한 솔루션을 생성하고 해당 솔루션을 더 빠르게 생성하며 종종 수동으로 설계한 모델보다 성능이 뛰어난 모델을 생성할 수 있는 이점도 제공된다. AutoML에 사용되는 일반적인 기술에는 초매개변수 최적화, 메타 학습, 신경 아키텍처 검색이 포함된다.
한멕 우정병원

한멕 우정병원()은 멕시코 유카탄주 메리다에 위치한 병원이다. 역사. 2005년 7월 6일에 한인 멕시코 입국 100주년을 기념해 건립되었다. 멕시코 정부는 병원 건설을 위해 토지를 제공했으며, 대한민국 정부는 병원 건설에 약 100만 달러를 투자했다. 이후 병원은 대한민국 정부로부터 수십만 달러의 기부금 과 장비를 계속해서 지원 받았다.
이광섭 (1961년)

이광섭(李光燮, 1961년 10월 12일 ~ )은 대한민국의 제7·8대 경상남도 함안군의원이었다.
퍼플렉시티

퍼플렉시티(perplexity)는 정보 이론에서 이산 확률 분포에서 표본 값의 불확실성을 측정한 것이다. 복잡성이 클수록 관찰자가 분포에서 도출될 값을 추측할 가능성이 줄어든다. 퍼플렉시티는 원래 프레데릭 젤리네크, 로버트 르로이 머서, 라릿 R. 발, 제임스 K. 베이커가 음성 인식의 맥락에서 1977년에 선보였다. 확률 분포의 퍼플렉시티. 이산 확률 분포 p의 퍼플렉시티 PP는 정보 이론, 기계 학습 및 통계 모델링에서 널리 사용되는 개념이다. 이는 다음과 같이 정의된다. 여기서 H(p)는 분포의 엔트로피(비트 단위)이고 x는 이벤트에 대한 범위이다. 로그의 밑이 2일 필요는 없다. 엔트로피와 지수가 동일한 밑을 사용하는 경우 난산도는 밑과 독립적이다. 일부 상황에서는 이 측정값을 (order-1 true) 다양성이라고도 한다.
빨간내복야코

빨간내복야코는 샌드박스 네트워크 소속의 대한민국 애니메이션이다. 병맛 노래나 애니메이션을 만든다. 등장인물. 야코. 본작의 주인공. 356일 빨간 내복을 입는다. 돼지다. 츄리. 무표정이 특징이다. 츄냥이라는 고양이를 키운다. 양양이랑 자주 싸운다. 강아지다. 양양. 게임을 좋아한다. 츄리랑 자주 싸우지만 양양 vs 츄리 디스전에서 이겼다. 양이다 햄C. 본작의 사회자이다. 빨간 내복 야코의 채널을 주황 넥타이 햄c로 만드려고 한다. 원바. 성우 먹는 것을 좋아한다.혼자 먹방 채널을 운영한다. 스포키. 스포일러나 과학을 좋아한다.미래를 볼 수 있다. 사동. 야코의 사촌동생이다. 백설이와 썸을 탄다. 돼지다. 팬들도 백설과 사동이가 사귀길 바라는걸 보아 진짜 사귈확률이 높아보인다. 그러나 사동이와 백설이의 사랑은 현재까지 이루어지지 않고있다. 네모. 성우 가수가 되는게 꿈이다. 뫄뫄. 양양의 짝녀다.네모의 친구다. 백설. 사동의 같은 반 친구이다. "도망치고 싶은 순간들"에서 사동과 썸을 탄다는 사실이 알려 졌다. 여담. 뽀롱뽀롱 뽀로로, 런닝맨에 이은 3번째 동물 캐릭터 만화지만, 애니메이션관에서는 런닝맨의 저조한 인기와 낮은 시청률로 인해 본작을 TV에 방영하지 않았다. 이로 인해 오프닝이나 엔딩은 영원히 지워졌다.
루이스 몬테네그루

루이스 필리프 몬테네그루 카르도주 드모라이스 이스테베스(, 1973년 2월 16일~)는 포르투갈의 정치인으로 현재 사회민주당(PSD)의 의장직과 포르투갈의 총리직을 겸하고 있다. 경력. 몬테네그루는 2002년부터 2018년까지 아베이루에서 공화국의회 의원으로 활동했으며, 2011년부터 2017년까지 자신이 소속된 당의 의회 그룹을 이끌었다. 2020년 당 지도부 선거에서 후이 히우에게 패배한 후 2022년 조르즈 모레이라 다실바를 상대로 승리하고 PSD의 당수가 되었다. 몬테네그루의 지도 하에 PSD는 우익 정당인 포르투갈 인민당과 합의하여 2024년 포르투갈 입법 선거를 앞두고 민주동맹을 결성했다. 이번 선거에서 민주연합은 PS보다 2석 많은 80석으로 가장 많은 의석을 차지했다. 2024년 3월 21일, 마르셀루 헤벨루 드 소자 대통령에 의해 총리로 임명되어 같은 해 4월 2일 취임하였다.
제약된 최적화

제약된 최적화(constrained optimization 또는 constraint optimization)는 수학적 최적화에서 해당 변수에 대한 제약 조건이 있는 일부 변수와 관련하여 목적 함수를 최적화하는 프로세스이다. 목적 함수는 최소화되어야 하는 비용 함수 또는 에너지 함수이거나 최대화되어야 하는 보상 함수 또는 효용 함수이다. 제약 조건은 충족해야 하는 변수에 대한 조건을 설정하는 하드 제약 조건이거나 변수에 대한 조건이 그 정도에 따라 목적 함수에서 불이익을 받는 일부 변수 값을 갖는 소프트 제약조건(soft constraint)일 수 있다. 제약조건 만족 문제와의 관계. 제약 최적화 문제(COP)는 고전적인 제약 충족 문제(CSP) 모델을 크게 일반화한 것이다. COP는 최적화할 목적 함수를 포함하는 CSP이다. 최적화 부분을 처리하기 위해 많은 알고리즘이 사용된다.
적대적 기계 학습

적대적 기계 학습(Adversarial machine learning)은 기계 학습 알고리즘에 대한 공격과 그러한 공격에 대한 방어에 대한 연구이다. 2020년 5월의 설문조사에 따르면 실무자들은 산업용 애플리케이션에서 기계 학습 시스템을 더 잘 보호해야 할 필요성이 절실하다고 보고했다. 대부분의 기계 학습 기술은 교육 및 테스트 데이터가 동일한 통계 분포(IID)에서 생성된다는 가정 하에 특정 문제 세트에서 작동하도록 대부분 설계되었다. 그러나 이 가정은 사용자가 통계적 가정을 위반하는 조작된 데이터를 의도적으로 제공할 수 있는 실제 고부담 애플리케이션에서 위험할 정도로 위반되는 경우가 많다. 적대적 기계 학습에서 가장 일반적인 공격에는 회피 공격, 데이터 중독 공격, 비잔틴 공격 및 모델 추출이 포함된다.
데이터 비닝

데이터 비닝(Data binning)은 사소한 관측 오차의 영향을 줄이는 데 사용되는 데이터 전처리 기술이다. 특정 작은 간격(빈)에 속하는 원래 데이터 값은 해당 간격을 나타내는 값(종종 중심경향치(평균값 또는 중앙값))으로 대체된다. 이는 양자화와 관련이 있다. 데이터 비닝은 가로축에서 작동하고 양자화는 세로축에서 작동한다. 비닝은 반올림을 일반화한 것이다. 통계 데이터 비닝은 다소 연속적인 값의 수를 더 적은 수의 "빈"으로 그룹화하는 방법이다. 예를 들어, 한 그룹의 사람들에 대한 데이터가 있는 경우 그들의 연령을 더 작은 수의 연령 간격으로 정렬할 수 있다(예: 5년마다 그룹화). 또한 한 번에 여러 차원을 구간화하여 다변량 통계에 사용할 수도 있다. 디지털 화상 처리에서 "비닝"은 매우 다른 의미를 갖는다. 픽셀 비닝은 판독 중이나 판독 후에 해당 값을 합산하거나 평균화하여 이미지 전체에서 인접한 화소 블록을 결합하는 프로세스이다. 데이터 양이 줄어든다. 또한 결과의 상대적 소음 수준도 더 낮다.
머큐리 세븐

머큐리 세븐(Mercury Seven)은 머큐리 계획의 우주선 비행을 위해 선발된 7명의 우주비행사 그룹이다. 오리지널 세븐(Original Seven), 제1기 우주비행사(Astronaut Group 1)라고도 불린다. 1959년 4월 9일 NASA에서 공식적으로 발표된 7명의 미국 우주비행사는 스콧 카펜터, 고든 쿠퍼, 존 글렌, 거스 그리섬, 월리 시라, 앨런 셰퍼드, 디크 슬레이턴이다. 머큐리 세븐은 미국에서 새로운 직업을 창출했으며, 이후 수십 년간 미국 우주비행사의 이미지를 확립했다. 머큐리 세븐은 결국 모두 우주 비행에 참여했다. 이들은 1961년 5월부터 1963년 5월까지 머큐리 계획의 6차례 유인 우주 비행을 조종했으며, 머큐리, 제미니 계획, 아폴로 계획, 우주왕복선 계획 등 20세기 NASA의 모든 유인 우주 비행 계획에 참여했다. 셰퍼드는 1961년 미국인 최초로 우주에 진출했으며, 1971년 아폴로 14호를 타고 달 위를 걸었다. 그리섬은 1965년 최초의 유인 제미니 임무인 제미니 3호에 탑승했지만 1967년 아폴로 1호의 화재로 사망했다. 나머지 승무원들은 모두 은퇴 후에도 생존했다. 시라는 그리섬을 대신해 1968년 최초의 유인 아폴로 7호 임무를 수행했다. 심방세동으로 비행을 중단했던 슬레이턴은 결국 1975년 아폴로-소유스 시험 계획에 탑승했다. 1962년 미국인 최초로 궤도에 오른 글렌은 1998년 디스커버리 우주왕복선을 타고 77세의 나이로 당시 우주 비행을 한 최고령자가 되었다.
머큐리 세븐

2016년 95세의 나이로 세상을 떠난 그는 머큐리 세븐의 마지막 생존 멤버였다.
우니 르콩트

우니 르콩트(, 1966년 11월 17일~)는 프랑스의 영화 감독이자, 작가, 배우이다. 데뷔작인 《여행자》을 통해 제40회 인도 국제 영화제에서 최우수 감독상을 수상했다.
코바치 셔롤터

코바치 셔롤터(, 1991년 3월 12일~)는 헝가리의 근대5종 선수이다. 2020년 하계 올림픽에서 여자 개인전 동메달을 획득했다.
패스트텍스트

패스트텍스트(fastText)는 페이스북의 AI 리서치(FAIR) 연구소에서 만든 워드 임베딩 및 텍스트 분류 학습용 라이브러리이다. 이 모델을 사용하면 단어에 대한 벡터 표현을 얻기 위한 비지도 학습 또는 지도 학습 알고리즘을 만들 수 있다. 페이스북은 294개 언어로 사전 학습된 모델을 제공한다. 여러 논문에서 패스트텍스트가 사용하는 기술을 설명한다.
동상로

동상로(Dongsang-ro)는 전북특별자치도 완주군 소양면 화심교차로 에서 완주군 동상면 신월삼거리 을 잇는 전북특별자치도의 도로이다.
박라연

박라연(1951년 9월 26일~)은 대한민국의 시인이다. 1990년, 동아일보에 시 《서울에 사는 평강공주》로 등단했으며,이후 2008년 제3회 윤동주문학상, 2010년 제5회 혜산 박두진문학상 등을 수상했다.
특징 선택

특징 선택(Feature selection)은 모델 구성에 사용할 관련 특징(변수, 예측 변수)의 하위 집합을 선택하는 프로세스이다. 스타일로메트리와 DNA 마이크로어레이 분석은 특징 선택이 사용되는 두 가지 경우이다. 특징 추출과는 구별되어야 한다. 특징 선택 기술은 다음과 같은 여러 가지 이유로 사용된다. 특징 선택 기술을 사용할 때의 핵심 전제는 데이터에 중복되거나 관련성이 없는 일부 특징이 포함되어 있으므로 정보 손실을 많이 발생시키지 않고 제거할 수 있다는 것이다. 중복성과 관련성 없음은 서로 다른 두 가지 개념이다. 하나의 관련 기능이 밀접하게 연관되어 있는 다른 관련 기능이 있으면 중복될 수 있기 때문이다. 특징 추출은 원래 특징의 함수로부터 새로운 특징을 생성하는 반면, 특징 선택은 특징의 하위 집합을 반환한다. 특징 선택 기술은 특징이 많고 샘플(또는 데이터 포인트)이 상대적으로 적은 도메인에서 자주 사용된다.
대한민국로

대한민국로()는 멕시코 유카탄주 메리다에 위치한 도로이다. 도시의 도로 기반의 대한민국의 투자에 대한 감사의 표시로 2017년에 해당 이름으로 명명되었다. 지방 정부는 그 해 8월 19일 만장일치로 거리의 새 이름을 승인했으며, 대한민국은 이에 향후 양국의 우호를 강조하는 기념비를 설치하겠다고 제안했다. 이후 2021년 3월 17일, 그리팅맨이라는 이름의 조각품이 설치되었다.
CIFAR

CIFAR(Canadian Institute for Advanced Research)은 중요하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 전 세계 최고의 연구자들로 구성된 팀을 하나로 모으는 캐나다에 본사를 둔 글로벌 연구 조직이다. 1982년에 설립되었으며 개인, 재단, 기업의 지원을 받고 있으며 캐나다 정부와 앨버타주 및 퀘벡주에서도 자금을 지원하고 있다. 역사. 이 단체가 발족된 이후로 20명의 노벨상 수상자가 CIFAR와 연결되었다.
송재학

송재학(宋在學, 1955년 10월 4일~)은 대한민국의 시인이다. 1986년에 《세계의 문학》이라는 작품으로 등단했으며,소월시문학상 등을 수상했다.
Gensim

Gensim은 최신 통계 기계 학습을 사용하여 비지도 주제 모델링, 문서 색인화, 유사성 검색 및 기타 자연어 처리 기능을 위한 오픈 소스 라이브러리이다. Gensim은 성능을 위해 파이썬 및 사이썬으로 구현되었다. Gensim은 데이터 스트리밍 및 증분 온라인 알고리즘을 사용하여 대규모 텍스트 컬렉션을 처리하도록 설계되었으며, 이는 메모리 내 처리만을 대상으로 하는 대부분의 다른 기계 학습 소프트웨어 패키지와 차별화된다. 주요 특징. Gensim에는 fastText, word2vec 및 doc2vec 알고리즘의 스트리밍 병렬 구현뿐만 아니라 잠재 의미 분석(LSA, LSI, SVD), 비음수 행렬 분해(NMF), 잠재 디리클레 할당(LDA), tf-idf 및 무작위 투영이 포함되어 있다. Gensim의 새로운 온라인 알고리즘 중 일부는 Gensim의 창시자인 라딤 예흐렉(Radim Řehůřek)의 2011년 박사 학위 논문인 자연어 처리에서 의미론적 분석의 확장성에도 게재되었다.
데이터 전처리

데이터 전처리(Data preprocessing)는 데이터를 분석하기 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 확대하는 것을 의미할 수 있으며 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계인 경우가 많다. 데이터 수집 방법은 느슨하게 제어되는 경우가 많으며, 이로 인해 범위를 벗어난 값, 불가능한 데이터 조합, 값 누락 등의 문제가 발생한다. 사용되는 전처리 파이프라인은 다운스트림 분석에서 도출된 결론에 큰 영향을 미칠 수 있는 경우가 많다. 따라서 분석을 실행하기 전에 데이터의 표현과 품질이 필요하다. 데이터 전처리는 기계 학습 프로젝트, 특히 계산생물학에서 가장 중요한 단계인 경우가 많다. 관련성이 없고 중복된 정보가 존재하거나 시끄럽고 신뢰할 수 없는 데이터의 비율이 높으면 훈련 단계에서 지식 발견이 더 어려울 수 있다. 데이터 준비 및 필터링 단계에는 상당한 처리 시간이 걸릴 수 있다. 데이터 전처리에 사용되는 방법의 예로는 정제, 인스턴스 선택, 정규화, 원-핫 인코딩, 데이터 변환, 특징 추출 및 특징 선택이 있다.
킷카와 코지

킷카와 코지(, 1965년 8월 18일 ~ )는 일본의 배우, 록 음악가이자 싱어송라이터로, 히로시마현 아키군 후추정 출신이다.
배재성 (함안군의원)

배재성(裵在聖, 1950년 10월 26일 ~ )은 대한민국의 제4·5·8대 경상남도 함안군의원이었다. 출신은 경상남도 함안군 대산면이다.
순서형 데이터

순서형 데이터(Ordinal data)는 변수가 자연스럽고 순서가 지정된 범주를 가지며 범주 간의 거리를 알 수 없는 범주형, 통계적 데이터 유형이다. 이러한 데이터는 1946년 스탠리 스미스 스티븐스가 설명한 4가지 측정 수준 중 하나인 순서형 척도로 존재한다. 순서 척도는 순위를 갖는다는 점에서 명목 척도와 구별된다. 또한 기본 속성의 동일한 증분을 나타내는 범주 너비가 없다는 점에서 간격 척도 및 비율 척도와 다르다.
페기 구겐하임

마르그리트 "페기" 구겐하임(Marguerite "Peggy" Guggenheim, 1898년 8월 26일 ~ 1979년 12월 23일)은 미국의 미술 수집가, 방랑자, 사교계 명사였다. 부유한 뉴욕시 구겐하임가에서 태어난 그녀는 1912년 타이타닉호와 함께 침몰한 벤자민 구겐하임의 딸이자 솔로몬 R. 구겐하임 재단을 설립한 솔로몬 R. 구겐하임의 조카였다. 구겐하임은 1938년과 1946년 사이에 유럽과 미국에서 미술을 수집했다. 그녀는 이 컬렉션을 만들면서 전시했다. 1949년, 그녀는 베니스에 정착했고, 그곳에서 그녀는 살았고 그녀의 남은 생애 동안 그녀의 컬렉션을 전시했다. 페기 구겐하임 컬렉션은 이탈리아 베니스의 대운하에 있는 현대 미술관이고, 베니스에서 가장 많이 방문하는 명소들 중 하나이다.
마이구마 카츠야

마이구마 카츠야(, 1987년 3월 28일 ~ )는 일본의 배우로, 히로시마현 후쿠야마시 출신이며, 알파 에이전시 소속이다.
AI 겨울

AI 겨울(AI winter)은 인공지능의 역사에서 인공지능 연구에 대한 자금과 관심이 감소하는 기간이다. 이 분야는 실망과 비판, 자금 삭감, 수년 또는 수십 년 후에 새로운 관심이 뒤따르는 여러 번의 하이프 사이클을 경험했다. 이 용어는 1984년 AAAI(당시 "미국 인공지능 협회"로 불림) 연례 회의에서 공개 토론 주제로 처음 등장했다. 1970년대의 "겨울"을 경험한 두 명의 주요 AI 연구자인 로저 섕크와 마빈 민스키는 1980년대에 AI에 대한 열정이 걷잡을 수 없을 정도로 치솟았으며 그에 따른 실망감이 확실히 뒤따를 것이라고 비즈니스 커뮤니티에 경고했다. 그들은 AI 커뮤니티의 비관론으로 시작하여 언론의 비관론, 자금의 심각한 삭감, 진지한 연구가 끝나는 "핵겨울"과 유사한 연쇄 반응을 설명했다. 3년 후 수십억 달러 규모의 AI 산업이 붕괴되기 시작했다. 대략 1974~1980년과 1987~2000년에 두 번의 주요 겨울이 있었고 다음을 포함하여 몇 가지 작은 에피소드가 있었다.
곽효환

곽효환(郭孝桓, 1967년~)은 대한민국의 시인이다. 한국문학번역원 원장이며, 서울국제문학포럼 집행위원장 및 대산문화재단 상무, 대산문화재단 사무국장 등을 역임했다.
이븐 에체베스

이븐 에체베스(, 1991년 10월 29일~)는 남아프리카 공화국의 럭비 유니언 선수로 포지션은 록이다. 현재 유나이티드 럭비 챔피언십의 샤크스 팀과 남아프리카 공화국 대표팀 소속으로 뛰고 있다. 2012년부터 남아프리카 공화국 대표팀 선수로 뛰면서 100경기 이상의 국제 경기에 출전했고 럭비 월드컵에서 2회 우승을 차지했다.
여강로

여강로(Yeogang-ro)는 전북특별자치도 익산시 여산면 에서 충청남도 논산시 강경읍를 잇는 도로이다
김이듬

김이듬(1969년~)은 대한민국의 시인이다. 2001년에 《욕조 a에서 달리는 욕조 A를 지나》이라는 작품으로 등단했으며, 김춘수시문학상 등을 수상했다.
DBSCAN

DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise, 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘)은 마틴 에스터, 한스-피터 크리겔, 외르크 산더, 샤오웨이 쑤가 1996년에 제안한 데이터 클러스터링 알고리즘이다. 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘이다. 일부 공간에 있는 점의 경우, 서로 밀접하게 밀집된 점(인근 이웃이 많은 점)을 그룹화하여 저밀도 지역(가장 가까운 이웃이 너무 멀리 떨어져 있음)에 혼자 있는 이상점으로 표시한다. DBSCAN은 가장 일반적이고 가장 많이 인용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나이다. 2014년에 이 알고리즘은 선도적인 데이터 마이닝 컨퍼런스인 ACM SIGKDD에서 테스트 오브 타임 어워드(이론과 실제에서 상당한 관심을 받은 알고리즘에 수여되는 상)를 수상했다. 2020년 7월 현재, 후속 논문 "DBSCAN Revisited, Revisited: Why and How You Should (Still) Use DBSCAN"이 권위 있는 ACM TODS(Transactions on Database Systems) 저널의 가장 많이 다운로드된 8개 기사 목록에 나타난다. 인기 있는 후속 HDBSCAN*은 2013년에 리카르도 J. G. 캄펠로, 다비드 물라비, 외르그 산더에 의해 처음 출판된 후 2015년에 아서 지멕에 의해 확장되었다. 이는 경계점과 같은 원래 결정 중 일부를 수정하고 평평한 결과가 아닌 계층적 구조를 생성한다.
박유향

박유향(朴有香, 4월 4일~)은 대한민국의 가수이다. 재일 한국인이며, 시온이라는 이름으로 활동한다.
신창재

신창재(愼昌宰, 1953년 10월 31일~)는 대한민국의 기업인이다. 교보생명 회장이자, 대산문화재단의 이사장이며, 2024 강원 동계 청소년 올림픽 대회 조직위원회 위원장 및 광주과학기술원 GIST 이사, 서울대학교 이사회 이사 등을 역임했다.
하미트 카플란

하미트 카플란(, 1934년 9월 20일~1976년 1월 5일)은 튀르키예의 레슬링 선수이다. 1956년 하계 올림픽에서 자유형 헤비급 금메달을 획득했으며 1960년 올림픽에서 은메달, 1964년 올림픽에서 동메달을 획득했다. 은퇴 후에는 사업가로 일했으나 1976년에 교통 사고로 사망했다. 2011년에 국제 레슬링 연맹 명예의 전당에 헌액되었다.
다중 작업 학습

다중 작업 학습(Multi-task learning, MTL)은 여러 학습 작업을 동시에 해결하면서 작업 간의 공통점과 차이점을 활용하는 기계 학습의 하위 분야이다. 이는 모델을 별도로 훈련하는 것과 비교할 때 작업별 모델의 학습 효율성과 예측 정확도를 향상시킬 수 있다. MTL의 초기 버전은 "힌트"(hint)라고 불렸다. 널리 인용된 1997년 논문에서 리치 카루아나(Rich Caruana)는 다음과 같은 특징을 제시했다. 분류 맥락에서 MTL은 여러 분류 작업을 공동으로 학습하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 한 가지 예는 스팸 필터로, 서로 다른 사용자 간에 서로 다르지만 관련된 분류 작업으로 처리될 수 있다. 이를 보다 구체적으로 만들기 위해, 사람들마다 스팸 이메일과 합법적인 이메일을 구별하는 기능의 분포가 다르다는 점을 고려해야 한다. 예를 들어, 영어 사용자는 러시아어로 된 모든 이메일이 스팸임을 알 수 있지만 러시아어 사용자에게는 그렇지 않다는 것을 알 수 있다. 그러나 이 분류 작업에는 사용자들 사이에 분명한 공통점이 있다. 예를 들어 공통 기능 중 하나는 송금과 관련된 텍스트일 수 있다. MTL을 통해 각 사용자의 스팸 분류 문제를 공동으로 해결하면 솔루션이 서로 정보를 제공하고 성능을 향상시킬 수 있다. MTL 설정의 추가 예로는 다중 클래스 분류 및 다중 레이블 분류가 있다. 다중 작업 학습은 알고리즘이 관련 작업을 잘 수행하도록 요구하여 유도된 정규화가 모든 복잡성에 균일하게 페널티를 적용하여 과적합을 방지하는 정규화보다 우수할 수 있기 때문에 작동한다. MTL이 특히 도움이 될 수 있는 상황 중 하나는 작업이 중요한 공통점을 공유하고 일반적으로 샘플링이 약간 부족한 경우이다. 그러나 MTL은 관련 없는 작업을 학습하는 데에도 도움이 되는 것으로 나타났다.
전영애

전영애(全英愛, 1951년~)는 대한민국의 문학자이자, 시인, 번역가이며, 서울대학교 명예교수이다. 2006년부터 2008년까지 한국괴테학회 회장을 역임했으며, 많은 독일문학 작품들을 한국어로 번역하는 데 공헌한 공로를 인정받아 2012년 한국문학번역원 원장에 임명되었다. 2011년에는 바이마르 괴테학회로부터 괴테 금메달을 받았다.
젤랄 아티크

젤랄 아티크(, 1918년~1979년 4월 27일)는 튀르키예의 레슬링 선수, 지도자로 1948년 하계 올림픽에서 남자 자유형 라이트급 금메달을 획득했다. 현역 은퇴 후에는 1955년부터 1979년까지 튀르키예 레슬링 대표팀 코치를 맡았으며 국제 레슬링 연맹 초청으로 전임 지도자를 역임하여 레슬링 선수와 지도자를 양성했다.
오볼렌스키가

오볼렌스키가()는 루리크 왕조의 러시아 귀족 가문의 이름이다. 귀족 가문은 러시아 혁명이 진행되는 1917년에 대부분 러시아를 탈출했다. 그들의 이름은 모스크바 근처의 상오카에 있는 오볼렌스크(Obolensk) 마을에서 유래되었다고 한다. 오볼렌 스키의 문장은 키예프 와 체르니고프의 문장으로 구성되어 있다. 주목할만한 가문 인원. 러시아 혁명 이후 오볼렌스키 가문의 일부는 강제로 추방당했고 그들의 후손들은 "오볼렌스키"를 성으로 따랐다.현재의 군주 오볼렌스키는 1982년 프랑스에서 태어난 Arnaud Henry Salas-Perez이다. 그는 Chantal Salas-Perez 공작 부인과 Patrick Lev Obolensky의 아들이다. Arnaud는 유럽에서 가장 훌륭한 귀족 가운데 한 명으로, 2001년에 다시 회복된 오볼렌스키 왕자, 간디아 공작, 오수나 공작, 블루아 백작이다. 그는 프랑스, 일본 및 한국 사이를 거주한다.
메달리스트 (만화)

《메달리스트》()는 츠루마 이카다가 지은 일본의 만화 작품이다. 피겨스케이팅을 소재로 한 스포츠 만화로, 《월간 애프터눈》(코단샤)에서, 2020년 7월호부터 연재 중이다. '제5회 모두 가 선택하는 TSUTAYA 코믹 대상'에서 9위, 다음해의 '제6회 모두가 선택하는 TSUTAYA 코믹 대상'에서 3위를 수상했다. '다음에 올 만화대상 2022' 코믹스 부문에서 제1위를 수상했다. 2023년 1월, 제68회 '쇼가쿠칸 만화상' 일반을 위한 부문을 수상했다. 줄거리. 전일본선수권에 출전한 경험이 있는 아케우라지 츠카사는 아이스 쇼 시험에서 계속 떨어져 취직처를 정하지 못했다. 그런 과거의 아이스 댄스 파트너, 타카미네 히토미로부터 자신이 주최하는 스케이트 클럽의 코치를 타진받는다. 전일본 출장을 히토미의 공이라고 비굴해져 내키지 않았던 츠카사이지만, 거기서 어머니에게 이끌린 유이츠카 이노리와 만난다. 어머니가 피겨스케이팅을 포기하게 하기 위한 구실로 끌려오고 싶은 심정이었지만 츠카사는 그녀가 안에 간직한 집념과 열정을 보고 그의 뒷받침으로 어머니의 반대를 무릅쓰고 스케이트를 타기 시작한다. 이윽고 츠카사의 지도하에, 이노리는 점차 그 재능을 꽃피워 간다. TV 애니메이션. 2023년 5월 18일, TV 애니메이션화가 발표되었다. 2025년 1월부터 3월까지 TV 아사히 계열 'NUMAnimation' 시간대 등에서 방송되었다. 제1기 방송 종료 후, 제2기의 제작 결정이 발표되었다.
점별 상호정보량

점별 상호정보량(Pointwise mutual information, PMI)은 통계학, 확률론, 정보 이론에서 상관의 척도이다. 두 사건이 함께 발생할 확률을 사건이 독립적인 경우의 확률과 비교한다. PMI(특히 긍정 점별 상호정보량 변형)는 "NLP에서 가장 중요한 개념 중 하나"로 설명되었으며, 여기서 "두 단어 사이의 연관성을 평가하는 가장 좋은 방법은 얼마나 더 많은지 묻는 것"이라는 직관을 이끌어낸다. 두 단어는 우리가 선험적으로 두 단어가 우연히 나타날 것이라고 기대했던 것보다 말뭉치에서 동시에 발생한다." 이 개념은 1961년 로버트 파노(Robert Fano)가 "상호정보"(mutual information)라는 이름으로 선보였지만 오늘날 이 용어는 대신 무작위 변수 간의 관련 의존성을 측정하는 데 사용된다. 두 이산 무작위 변수의 상호정보(MI)는 평균을 나타낸다. 이는 가능한 모든 이벤트의 PMI이다.
일반화 가법 모델

일반화 가법 모델(generalized additive model, GAM)은 통계학에서 선형 반응 변수가 일부 예측 변수의 알려지지 않은 매끄러운 함수에 선형적으로 의존하고 이러한 매끄러운 함수에 대한 추론에 관심이 집중되는 일반화 선형 모형이다. GAM은 원래 트레버 헤이스티, 로버트 팁시라니가 일반화 선형 모델의 속성을 추가 모델과 혼합하기 위해 개발했다. 이는 나이브 베이즈 생성 모델의 차별적 일반화로 해석될 수 있다. 이 모델은 일변량 응답 변수 Y를 일부 예측 변수 xi와 연관시킨다. 다음과 같은 구조를 통해 Y의 예상 값을 예측 변수에 연결하는 연결 함수 g(예: 항등 또는 로그 함수)와 함께 Y(예: 정규, 이항 또는 포아송 분포)에 대해 지수족 분포가 지정된다. 함수 fi는 지정된 매개변수 형식(예: 다항식 또는 변수의 불이익이 없는 회귀 스플라인)을 갖는 함수이거나 비모수적 또는 반모수적으로 간단히 '매끄러운 함수'를 비모수적 수단으로 추정할 수 있다. 따라서 일반적인 GAM은 f1(x1)에 대해 지역 가중 평균과 같은 산점도 평활화 함수를 사용한 다음 f2(x2)에 대해 요인 모델을 사용할 수 있다. 반응과 예측 변수 사이의 실제 관계에 대한 완화된 가정을 통해 비모수적 적합을 허용하는 이러한 유연성은 순수 모수적 모델보다 데이터에 더 나은 적합성을 제공하지만 틀림없이 해석 가능성이 일부 손실된다.
지식공학

지식공학(Knowledge engineering, KE)은 지식 기반 시스템의 구축, 유지 및 사용과 관련된 모든 기술적, 과학적, 사회적 측면을 의미한다. 배경. 전문가 시스템. 전문가 시스템의 첫 번째 사례 중 하나는 의료 진단을 수행하는 애플리케이션인 MYCIN이었다. MYCIN 예에서 도메인 전문가는 의사였으며 대표되는 지식은 진단 전문 지식이었다. 전문가 시스템은 복잡한 인간 의사 결정을 이해하려는 시도로 인공 지능 실험실에서 처음 개발되었다. 이러한 초기 프로토타입의 긍정적인 결과를 바탕으로 이 기술은 1980년대에 미국 비즈니스 커뮤니티(나중에 전 세계)에 채택되었다. 에드워드 파이겐바움(Edward Feigenbaum)이 주도한 스탠포드 휴리스틱 프로그래밍 프로젝트는 최초의 전문가 시스템을 정의하고 개발한 선두주자 중 하나였다.
포아송 회귀

포아송 회귀(Poisson regression)는 통계학에서 개수 데이터 및 분할표를 모델링하는 데 사용되는 회귀 분석의 일반화 선형 모델 형태이다. 포아송 회귀 분석에서는 응답 변수 Y가 포아송 분포를 갖고 기댓값의 로그가 알 수 없는 매개변수의 선형 조합으로 모델링될 수 있다고 가정한다. 포아송 회귀 모델은 특히 분할표를 모델링하는 데 사용되는 경우 로그 선형 모델이라고도 한다. 음이항 회귀(Negative binomial regression)는 분산이 포아송 모델의 평균과 동일하다는 매우 제한적인 가정을 완화하기 때문에 포아송 회귀의 널리 사용되는 일반화이다. 전통적인 음이항 회귀 모델은 포아송-감마 혼합 분포를 기반으로 한다. 이 모델은 감마 분포를 사용하여 포아송 이질성을 모델링하기 때문에 널리 사용된다. 포아송 회귀 모델은 로그를 (정규) 연결 함수로 사용하고 포아송 분포 함수를 반응의 가정된 확률 분포로 사용하는 일반화 선형 모델이다.
기후변화 적응

기후변화 적응()은 기후변화의 영향에 적응하는 과정이다. 이는 현재 또는 예상되는 영향일 수 있다. 적응은 사람들에게 해를 끼치는 것을 완화하거나 방지하는 것을 목표로 한다. 기회를 활용하는 것도 목표이다. 인간은 자연계의 조정을 돕기 위해 개입할 수도 있다. 많은 적응 전략이나 옵션이 있다. 이는 사람과 자연에 대한 영향과 위험을 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 적응 조치의 네 가지 유형은 인프라, 제도, 행동 및 자연 기반 옵션이다. 적응의 필요성은 장소에 따라 다르다. 이는 인간이나 생태계에 대한 위험에 따라 달라진다. 개발도상국은 기후 변화에 가장 취약하고 그 영향을 가장 많이 받기 때문에 적응이 특히 중요하다. 경제 생산량, 일자리 및 소득에 중요한 식량, 물 및 기타 부문에 대한 적응 요구가 높다. 적응 계획은 국가가 기후 위험을 관리하는 데 중요하다. 계획, 정책 또는 전략은 70% 이상의 국가에서 시행되고 있다. 시, 지방 등 다른 수준의 정부에서도 적응 계획을 사용한다. 경제 부문도 마찬가지다. 기부 국가는 국가적 적응 계획 개발을 돕기 위해 개발도상국에 자금을 제공할 수 있다. 이는 그들이 더 많은 적응을 구현하도록 돕는 데 중요하다. 지금까지 수행된 적응은 현재 기후변화 수준의 위험을 관리하기에는 충분하지 않는다. 그리고 적응은 또한 미래의 기후변화 위험을 예측해야 한다. 기후 변화 적응 비용은 향후 수십 년 동안 연간 수십억 달러에 달할 가능성이 높다. 대부분의 경우 비용은 피해를 방지하는 것보다 적다. 정의. IPCC에서 정의하는 기후변화 적응은 다음과 같다: 적응을 위한 행동들은 점진적이거나 변혁적일 수 있다. 점진적이라는 것은 시스템의 본질과 본래의 모습을 유지하는 것을 목적으로 하는 것이고 변혁적이라는 것은 기후 변화와 그 영향에 대응하여 시스템의 기본 속성을 변경하는 것이다.
기후변화 적응

필요성. 기후변화에 대한 연구는 1990년대부터 행해져왔으며 하위분야에 대한 연구 또한 그 수와 다양성이 증가해왔다. 적응은 2010년대 파리협정 이후 정책의 분야로 확립되었고 정책연구의 중요한 주제가 되었다. 기후변화 영향에 대한 연구. 더 알아보기: 기후변화의 영향 기후변화 적응에 대한 연구는 일반적으로 기후변화가 사람, 생태계 및 환경에 미치는 영향에 대한 분석에서부터 시작한다. 영향을 받는 범주는 삶, 생계, 건강 및 웰빙, 생태계와 종(種), 경제, 사회 및 문화적 가치 그리고 인프라 등이 있다. 또한 이러한 영향에는 농산물의 수확량 변화, 빈번해진 홍수 혹은 가뭄 또는 산호 표백이 포함될 수 있다. 이러한 영향들에 대해 분석하는 것은 현재와 미래의 적응이 요구하는 옵션들을 이해하기 위한 중요한 단계라고 할 수 있다. 2023년 세계 평균 온도는 산업화 이전보다 14.98°C 높으며 (2022년에는 1.2°C였다) 세기말에 이르러서는 2.5 to 2.9°C 까지 증가하는 추세이다. 이는 다양한 2차 효과를 일으킨다. 기후변화의 많은 부정적인 영향들은 평균적인 조건들의 변화보다 극단적인 변화가 대부분이다. 예를 들어 한 항구에서의 평균해수면보다 폭풍 해일에서의 수위가 더 중요하다. 이는 폭풍 해일은 홍수를 유발하기 때문이다. 이처럼 한 지역에서의 평균 강우량 또한 극심한 가뭄 혹은 홍수의 빈도보다 중요하지 않을 수 있다. 재해 위험과 이에 대한 대응 및 대비. 기후 변화는 재해를 유발할 수 있다. 그렇기에 전문가들은 기후변화 적응을 재난위험을 경감시키기 위한 여러 방법들 중 하나로 여기기도 한다. 결국 재난에 대한 위험을 경감시키는 것은 지속가능한개발에 대한 광범위한 고려 대상 중 하나이다.
기후변화 적응

기후변화 적응과 재난위험경감은 위험의 잠재적 영향을 줄이고 위험에 처한 사람들의 회복력을 높이기 위함이라는 공통의 목표를 갖는다. 재난은 종종 자연적 원인에 의해 발생한다. 화재나 홍수 혹은 가뭄과 같은 자연적인 사건들 그 자체로는 재난이 되지는 않는다. 하지만 그러한 사건들로 인해 사람들이 영향을 받거나 사람에 의해 발생한 경우 재난이라고 일컬어진다. 자연재해는 항상 인간의 행동이나 활동과 연관되거나 인위적인 과정에 의해 발생된다고 여겨진다. 재난, 경제적 손실 그리고 위협을 유발하는 근본적인 취약성이 증가하고 있다. 기후변화와 같은 범지구적인 위협은 모든 곳에서 큰 영향을 미치고 있다. 과학자들은 기후 변화가 이상기후 현상과 재난의 빈도와 심각성을 증가시킬 것이라 예측한다. 따라서 적응에는 대비 혹은 관련 재난 대응 능력을 높이기 위한 조치들이 포함된다. 목표. 인간에게는 피해를 완화하거나 회피하는 것을 목표로 하고 그 기회들을 이용하고자 한다. 자연계에서의 적응은 적응을 돕기 위한 인간의 개입을 말한다. 정책적 목표. 2015년에 합의된 파리협정에서 21세기 지구의 기온 상승을 산업화 이전 수준보다 2°C 이하로 유지하고, 온도 상승을 1.5°C로 제한하기 위한 노력을 추진하도록 요구한다. 온실가스배출이 가까운 미래에 완전히 사라진다고 하더라도 지구온난화와 그 영향은 수년간 더 지속된다. 이는 기후 시스템의 관성때문이며 그렇기에 탄소 중립(Net zero)과 적응이 모두 필요한 이유이다. 적응에 관한 글로벌 목표도 파리협정에 따라 수립되었다. 전지구적 적응 목표의 구체적인 목표 및 지표는 개발중에 있다. 목표와 지표들은 협정 당사국들의 정부의 장기적인 적응 목표를 지원할 수 있을 것이다.
기후변화 적응

또한 1.5/2°C 목표의 맥락에서 가장 취약한 국가의 적응 요구에 대한 지원 자금을 지원하는 것을 목표로 한다. 여기에는 세가지 핵심 요소들이 있다. 기후 변화에 대한 노출(exposure)과 취약성(vulnerability)를 줄이고 적응 능력(adaptive capacity)을 향상시키며 회복력(resilience)을 강화한다. 위험요소 감소: 취약성 및 노출. 적응은 상호작용하는 위험(hazards), 취약성(vulnerability), 노출(exposure) 3가지의 위험 요소를 해결함으로써 기후 위험을 줄일 수 있다. 하지만 이 위험들을 직접 없애는 것은 불가능한데 이는 기후의 현재와 미래에 일어나는 변화들에 영향을 받기 때문이다. 대신 적응은 기후 관련 위험이 인간 및 생태 시스템의 노출 및 취약성과 상호 작용하는 방식을 통해 일어나는 기후 영향의 위험을 다룬다. 노출이란 사람, 생계, 생태계 및 기타 자산들이 기후 변화에 의한 부정적인 영향들을 받을 수 있는 장소에 있는 것을 말한다. 범람원과 같이 기후 위험이 높은 지역에서는 뒤로 물러나 벗어남으로써 노출을 줄일 수 있다. 대피를 위한 조기 경보 시스템 개선 또한 노출을 줄일 수 있다. IPCC(기후변화에 관한 정부간 패널)는 기후변화 취약성을 "기후변화로 인해 악영향을 받을 성향이나 경향"이라고 정의한다. 이는 인간뿐만 아니라 자연계에서도 적용될 수 있는데 인간과 생태계의 취약성은 상호 의존적이기 때문이다. IPCC에 따르면 기후변화 취약성은 피해에 대한 민감성 또는 감수성, 대처 및 적응 능력 부족 등 다양한 개념과 요소를 포함한다. 예를 들어 저수지의 저장 용량을 늘리거나 기후 변동에 더 강한 작물을 심으면 기후 변화에 대한 민감도가 감소할 수 있다. 녹색 정원이 있는 마을과 도시의 취약성을 줄이는 것 또한 가능하다.
기후변화 적응

이러한 것들은 저소득 지역에서의 열 스트레스와 식량 불안정을 줄일 수 있다. 생태계 기반 적응은 기후 위험에 대한 취약성을 줄이는 한 가지 방법이다. 예를 들어 맹그로브는 폭풍의 힘을 줄일 수 있으며 홍수를 예방하는데 도움이 되기도 한다. 그렇기에 맹그로브 서식지를 보호하는 것은 적응의 한 예가 될 수 있는 것이다. 보호방안과 생계의 다양화는 회복탄력성을 증가시키고 취약성을 감소시킨다. 또 다른 방법으로는 사회적 보호를 강화하고 더 강한 인프라를 구축하는 방법이 있다. 적응 역량 강화. 기후 변화라는 맥락에서 적응 능력은 인간, 자연 또는 관리되는 시스템을 포함한다. 기후 변동성과 극한의 상황들에 대해서, 기후 변화에 적응하여 잠재적인 피해를 완화하고 기회를 활용하거나 결과에 대처할 수 있는 시스템의 능력을 말한다. 적응 용량은 적응 자체와 같지 않다. 적응 능력은 기후 관련 위험의 부정적인 영향 가능성을 줄이는 능력을 말한다. 효과적인 적응 전략을 설계 및 구현하거나 진화하는 위험 및 스트레스에 대응할 수 있는 능력을 통해 이를 수행한다. 그렇기에 변화에 빠르고 성공적으로 대응할 수 있는 사회가 적응 능력이 높다. 반대로, 높은 적응 능력을 가지고 있다고 해서 반드시 성공적인 적응 행동으로 이어지는 것은 아니며 형평성과 웰빙 향상이라는 목표에 항상 성공하는 것도 아니다. 예를 들어, 서유럽의 적응 능력은 일반적으로 높은 것으로 간주된다. 그러나 전문가들 가축이 걸리는 질병들의 가능성을 증가시키는 따뜻한 겨울의 위험을 연구했음에도 2007년 유럽에서 많은 지역의 가축들이 청설병에 걸림으로써 여전히 골머리를 앓았다. 일반적으로 적응 역량은 고소득 국가와 저소득 국가 간에 차이가 있다.
기후변화 적응

ND-GAIN(Notre Dame Global Adaptation Index)과 같은 일부 지수들에 의하면 고소득 국가는 적응 역량이 더 높은 경향이 있지만 국가들 간에도 큰 편차가 존재한다. 적응 능력의 결정 요인은 다음과 같다: 회복탄력성 강화. IPCC는 기후 회복탄력성을 "위험한 사건이나 추세 혹은 교란에 대처할 수 있는 사회, 경제 및 생태계의 능력"이라 말하며 재구성 및 학습능력을 포함한다. 이는 기후 변화 적응의 정의와 유사하지만 회복탄력성은 변화를 흡수하기 위한 보다 체계적인 접근 방식을 포함한다. 효율성을 위해 그러한 변화를 이용하기도 한다. 위기를 기회로 삼아 인간이 시스템을 재구성할 수 있는 것이다. 그들은 재구성을 개발목표와 같은 보다 바람직한 방향으로 이끌 수 있다. 완화와의 시너지. 기후변화를 제한하기 위한 전략들은 적응과 상호보완적이다. 온실가스 배출을 줄이고 대기중에서 없애기 위한 노력들을 통해 온난화를 멈추는것을 기후변화 완화라고 한다. 이러한 적응과 완화 사이에는 시너지와 공통의 이익이 있다. 예를 들면 대중교통이 완화와 적응에서의 시너지를 만들 수 있다. 대중교통은 자동차보다 이동거리당 온실가스 배출량이 낮으며 좋은 대중교통 네트워크는 대피를 용이하게 하기에 재난상황에서의 회복력을 높일 수 있다. 또한 대중 교통으로 인한 대기 오염 감소는 개개인의 건강을 향상시킨다. 이는 다시 근로자들의 건강 수준을 높여 더 나은 성과를 내게 하기에 경제적 회복력을 향상시킬 수 있다. 대응 옵션. 적응에 대한 많은 적응대책, 전략 또는 해결책들과 같은 옵션들이 있다. 이러한 옵션들을 통해 기후변화가 가져오는 사람과 자연에 대한 영향과 위험들을 줄이고자 한다.
기후변화 적응

현재의 적응은 단기적인 기후위험들에 초점을 맞추고 있다. 또한 물과 농업과 같은 특정 분야나 혹은 아프리카와 아시아와 같은 더 취약한 지역들에 초점을 맞춘다. 위험들로부터 견딜 수 있는 수준에 도달하기 위해서는 오늘날의 기후변화 수준과 이행되고 있는 현재의 적응 수준 사이의 갭(gap)을 줄이는 것이 매우 중요하다. 그러나 앞으로의 적응은 미래의 기후변화 위험도 예측해야한다. 현재의 옵션들 중 일부는 지구 온난화가 더욱 증가함에 따라 그 효과가 떨어지거나 실현 불가능해 질 수 있기 때문이다. 적응 대응들은 모두 직접적으로 위험을 줄이고 기회들을 활용하는 것을 목표로 4가지 범주로 나뉜다: 또한 3가지 카테고리로 나뉠 수 있다. 적응 유형을 구별하는 다른 방법들로는 예상 대 반응, 자율 대 계획, 점진적 대 변혁적이 있을 수 있다. 인프라 및 기술 옵션. 구축된 환경. 구축된 환경 옵션에는 홍수, 해수면 상승, 폭염 및 극심한 더위로부터 보호하기 위한 인프라 구축 또는 개선이 포함된다. 또한 농업에서의 변화한 강우 패턴에 대응하기 위한 인프라도 포함된다. 관개 시설이 여기에 포함될 수 있다. 이것들은 아래의"기후 변화 영향의 유형별" 섹션에서 자세히 설명하고있다. 조기경보시스템. 조기 경보 시스템(Early warning system)은 일련의 정보 통신 시스템으로 구현될 수 있는 경보 시스템으로, 위험을 조기에 식별하기 위한 센서, 이벤트 감지 및 의사 결정 하위 시스템으로 구성된다. 이것들은 함께 작동하여 물리적 세계의 안정성에 부정적인 영향을 미치는 교란을 예측하고 신호를 보내 대응 시스템이 불리한 사건에 대비하고 그 영향을 최소화할 수 있는 시간을 제공한다.
기후변화 적응

효과적이려면 조기 경보 시스템이 위험에 처한 지역사회를 적극적으로 참여시키고, 공공 교육과 위험 인식을 촉진하고, 경보와 경고를 효과적으로 전파하고, 지속적인 준비 상태를 유지해야 한다. 완전하고 효과적인 조기 경보 시스템은 위험 분석, 그리고 모니터링, 경고, 보급 및 의사소통, 그리고 대응 능력이라는 네 가지 주요 기능을 지원한다. 기후 서비스. 기후 정보 서비스(CIS) 또는 기후 서비스는 사람과 조직이 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 방식으로 기후 데이터를 배포하는 것을 수반한다. CIS는 사용자가 변화하고 예측할 수 없는 기후와 관련된 위험을 예측하고 제어할 수 있도록 지원한다. 관련되고 정확하며 신뢰할 수 있는 기후 정보에 대한 타깃 사용자 커뮤니티의 접근, 해석, 소통 및 사용과 그 사용에 대한 피드백을 포함하는 지식 루프를 포함한다. 기후 정보 서비스에는 유용한 기후 데이터, 정보 및 지식의 적시 생산, 번역 및 전달이 포함된다. 기후 서비스는 가장 사용 가능하고 접근 가능한 형식으로 사용 가능한 최상의 기후 정보를 최종 사용자에게 제공하는 시스템이다. 그들은 기후 변화 적응, 완화 및 위험 관리 결정을 지원하는 것을 목표로 한다. 기후 데이터를 해석, 분석 및 소통하기 위한 광범위한 관행과 제품이 있다. 그들은 종종 다양한 소스와 다양한 유형의 지식을 결합한다. 그들은 잘 지정된 요구를 충족시키는 것을 목표로 한다. 이러한 기후 서비스는 과학적 연구의 결과인 공급 중심 정보 제품에서 변화를 나타낸다. 대신 수요 중심적이며 사용자의 요구와 의사 결정을 더 많이 고려한다. 이를 위해서는 서비스가 제공하고자 하는 목표에 따라 다양한 유형의 사용자-프로듀서 참여가 필요하다. 이러한 유형의 협업을 공동 디자인이라고 한다. 제도적 옵션. 제도적 대응에는 구역 규제, 새로운 건축 법규, 새로운 보험 제도 및 조정 메커니즘이 있다.
기후변화 적응

정책은 기후변화적응에 대한 문제들을 통합하는 중요한 장치이다. 국가수준에서의 적응전략은 국가적응계획(NAPS(National Adaptation Plan))와 국가적응행동계획((National Adaptation Programme of Action))()에 나타난다. 또한 국가 기후 변화 정책과 전략에서도 나타난다. 이들은 다른 국가들과 도시들에서 다양한 수준에서의 개발이 있다. 이에 대해서는 아래 "이행" 섹션에서 더욱 알아보자. 토지 이용 계획, 공중 보건 및 재난 관리에 대해서는 시, 주 및 지방정부가 상당한 책임을 지는 경우가 많다. 제도적 적응 대응은 다른 영역에서보다 도시에서 더 자주 나타난다. 일부는 홍수, 산불, 폭염, 해수면 상승 등 기후 변화로 심화된 위협들에 적응하기 시작했다. 건축 법규. 건물이 준수해야 하는 법규 또는 규정을 관리하는 것은 극한의 추위로부터 사람들을 건강하고 편안하게 하거나 홍수로부터 그들을 보호하는 데에 있어서 중요하다. 이를 위한 방법에는 여러가지가 있는데, 단열 향상, 일사 차폐 추가, 자연 환기 또는 패시브 쿨링 증가, 도시 열섬 효과를 줄이기 위한 녹색 지붕을 조성하도록 규제하거나 수변에 위치한 건물들이 더 높은 지반에 위치하도록 하는 규제들이 있다. 토지 이용 구역 통제는 도시 개발에 대한 투자의 중심이다. 홍수와 산사태 위험지역에 대한 위협을 줄일 수 있다. 보험. 보험은 홍수 및 기타 기상이변에 대해 재정적 영향을 넓힐 수 있다. 이러한 옵션의 가용성이 증가하고 있다. 예를 들어, 지수형보험은 강수량 또는 기온과 같은 날씨 지수가 임계값을 초과할 때 지급하게되는 새로운 상품이다. 농부와 같은 고객들이 생산에 대한 위험에 대처할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 재보험에 대한 접근은 도시를 더 탄력적으로 만들 수 있다.
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민간보험시장이 실패할 경우 공공부문이 보험료를 보조할 수 있다. 한 연구에서 정책 고려 사항에 대한 주요한 형평성 문제를 찾아내었다: 미국의 국가 홍수 보험 프로그램과 같은 위험 지역의 부동산을 개발하기 위한 정부 보조 보험은 인센티브의 역효과를 일으킨다는 비판을 받고 있다. 이는 전반적인 위험을 증가시킨다. 보험은 또한 적응을 증가시키기 위한 재산 수준 보호 및 회복력과 같은 다른 노력들을 도리어 약화시킬 수도 있다. 적절한 토지 이용 정책은 이러한 행동 효과에 대응할 수 있을 것이다. 이러한 정책은 현재 또는 미래에서 기후 위험이 있는 경우 신축을 제한한다. 그들은 또한 잠재적인 손실을 완화하기 위해 탄력적인 건축 법규의 채택을 권장한다. 협동 메커니즘. 협은 다양한 사람들 또는 조직들이 공유하는 목표를 달성하는 데 도움이 된다. 예를 들어 정보 공유 또는 적응 옵션들의 공동이행이 있다. 협동은 자원들을 효과적으로 사용하는것에 도움이 된다. 중복을 방지하고 정부들간의 일관성을 도모하며 관련된 모든 사람들과 조직들이 작업을 쉽게 이해할 수 있도록 한다. 식품 생산 부문에서 UNFCCC를 통해 자금을 조달하는 적응 프로젝트에는 종종 국가 정부와 주, 지방 또는 도시 수준에서의 행정부 간의 협동이 이루어진다. 지역사회 수준과 국가 정부 간의 협력 사례는 더 적다. 행동 및 문화적 옵션. 개인과 가정이 적응에 아주 중요한 역할을 한다. 특히 개발도상국(global south)에서 그 예를 더 찾을 수 있다. 행동적 적응이란 위험을 줄이는데 도움이 되는 전략, 관행 및 행동의 변화이다. 홍수로부터 집을 보호하고, 가뭄으로부터 작물을 보호하거나 다양한 소득 창출 활동들을 선택하는 것들을 말한다. 이러한 행동적 적응은 적응의 가장 일반적인 형태이다. 식단과 음식물 쓰레기의 변화. 음식물 쓰레기의 부패는 온도와 습도가 높을수록 증가한다.
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또한 홍수 및 오염과 같은 극심한 사건에 의해서 증가하기도 한다. 이것은 식품 공급망의 다양한 지점에서 발생할 수 있기에 식량 안보와 영양에 위험이 될 수 있다. 적응 조치는 공급업체의 생산, 처리 및 기타 취급 관행을 되돌아본다. 손상된 제품을 분리하기 위한 추가 분류, 더 나은 보관 또는 개선된 포장을 위해 제품을 건조하는 것 등이 그 예이다.. 소매업체와 소비자를 위한 다른 행동 변화 옵션으로는 온전하지 않은 과일과 채소의 수용, 잉여 음식의 재분배, 거의 유통기한이 지난 음식에 대한 가격 인하가 있을 수 있다. 칼로리를 초과 소비하는 지역의 식이 변화 옵션에는 육류 및 유제품을 식물성 식품의 더 높은 비율로 대체하는 것이 있겠다. 이는 완화와 적응 모두에 대한 이점을 가지고 있다. 식물성 식품 옵션은 에너지와 물을 보다 적게 소모한다. 적응 옵션은 지역, 사회경제 및 문화적 맥락에 더 적합한 식이 패턴을 조사할 수 있다. 사회문화적 규범은 음식에 대한 선호에 강한 영향을 미친다. 보조금, 세금 및 마케팅과 같은 정책은 적응에 도움이 되는 이와 같은 식단 선택을 지원할 수 있다. 생활전략의 변화. 농업은 적응에 많은 기회들을 제공한다.심는 시기를 변경하거나 기후 조건 및 해충 발생에 더욱 잘 적응하는 작물 및 가축으로 변경하는 방법이 있을 수 있다. 혹은 더 탄력적인 작물을 기르거나 유전자 변형 작물을 선택하는 방법도 있다. 이 모든 방법들은 식량 안보와 영양을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이주와 관리후퇴. 이주는 어떤 사람들에게는 행동적인 기후 적응으로 간주되지만, 다른 사람들은 오히려 기후 반응으로 간주한다.
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는 "이주, 재배치 및 재정착과 같은 일부 반응은 적응으로 간주되거나 고려되지 않을 수 있다." 많은 요인들이 이주에 영향을 미치지만 이주가 기후변화에 얼마나 많이 영향을 받는가에 대해서는 설명하기 어렵다. 환경은 그저 많은 요소들 중 하나이다. 오히려 경제적, 인구 통계학적 또는 정치적 요인이 이주에 많은 영향을 주는 경우가 많다. 기후 변화는 간접적으로 영향을 끼치거나 다른 요인들에 비해 덜 중요한 원인이다. 계절이동 또는 유동은 유목민이나 도심에서 계절노동을 하는 것과 같은 전통적인 전략을 포함한다. 이는 일반적으로 자발적인고 경제적인 동기에 의하는 것이다. 기후변동과 극한의 날씨들은 이러한 이동에 영향을 미친다. 날씨 변동성은 농업 소득과 고용 감소의 중요한 원인인데 기후 변화로 인해 이러한 영향을 받을 더 가능성이 높아졌다. 그 결과 시골에서 도시로의 이동이 증가하게 된다. 사회적 보호와 여성의 권한 부여 촉진과 같은 적응 능력을 높이는 조치는 이주에 취약한 사람들을 도울 수 있다. 때때로 사람들은 이주를 원하지 않거나 할 수 없기도 하다. 그런 경우에는 정부가 사람들을 안전하게 보호하기 위해 개입할 필요가 있다. 이를 관리후퇴라고 한다. 자연 기반 옵션. 자연기반해법(NBS:Nature-Based Solution)은자연 및 생태계와 협력하여 사회와 전반적인 생물다양성에 이점을 제공한다. 기후변화라는 맥락에서 야생 종과 서식지에 혜택을 주고 지원하는 적응 및 완화 옵션을 제공한다. 이와 같은 방법은 종종 다른 지속 가능한 개발 목표에 기여한다. 자연 기반 해법은 생태계 기반 적응으로 알려진 행동을 포함하는 가장 중요한 용어이다. 그러나 자연기반해법는 기후 변화에 국한되지 않으며 기후 변화 완화를 이야기하기도 한다. 그렇기에 이것은 덜 구체적인 용어이다.
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적응과 완화 두 접근 방식 모두 사람과 자연에 대한 이점을 동시에 제공해야 한다. 생태계 및 생물다양성 지원. 생태계는 기후 변화에 대한 회복력에 따라 지구 온난화에 적응한다. 인간은 생물 다양성을 강화하기 위해 생태계가 적응하는 것을 도울 수 있다. 한 가지 예는 생태계 간의 연결을 증가시켜 종들이 더 유리한 기후 조건으로 스스로 이동할 수 있도록 하는 것이며 혹은 인간의 운반을 통해 식물이나 동물의 이러한 이동을 도울 수 있다. 또 다른 예는 산호초가 기후 변화에서 살아남을 수 있도록 과학적인 연구 개발을 이용하는 것이다. 자연 및 반자연(semi-natural) 지역에서의 보호 및 복원은 복원력을 구축하는 데 도움이 되므로 생태계가 더 쉽게 적응할 수 있다. 인간 및 사회 지원. 생태계 적응을 촉진하는 많은 방법들은 생태계 기반 적응과 자연기반해법을 통해 인간의 적응을 돕기도한다. 예를 들어, 자연 화재 체제의 회복은 치명적인 화재 발생 가능성을 줄이고 이러한 위험에 대한 인간의 노출을 줄인다. 강의 수역을 더 넓히면 자연계가 더 많은 물을 저장해 놓을 수 있다. 이것은 거주 지역에서의 홍수 발생 가능성을 낮춘다. 녹지 제공과 나무를 심음으로서 가축에게 그늘을 만들어 준다. 일부 지역에서는 농업 생산과 생태계 복원 사이에 상충 관계가 있기도하다. 영향 유형별 옵션. 일부 적응 옵션은 홍수 또는 가뭄과 같은 특정 기후 위험을 다룬다. 다른 옵션들은 다양한 위협들 뿐만 아니라 이주와 같이 이에 기여하는 다른 요인으로 인한 위험이 있을 때 나타난다. 홍수. 도시나 마을에서 도시 침수로 인해 홍수가 발생하거나 해안 침수로 인하여 해안에서 발생할 수도 있으며 해수면 상승은 이러한 해안 침수를 더 악화시킬 수 있다.
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일부 지역에서는 빙하호 붕괴 홍수의 위험 또한 존재한다. 많은 홍수의 적응 옵션들이 있다: 비가 더 자주 내리는 지역에서는 폭풍수(빗물) 시스템의 용량을 늘릴 필요가 있다. 이를 통해 빗물과 블랙워터를 분리하여 성수기의 범람이 하천을 오염시키지 않도록 해야한다. 한 예로 쿠알라룸푸르의 시스템이 있다. 뉴욕시는 허리케인 샌디 이후 재건 및 복원 계획에 대한 포괄적인 보고서를 작성했다. 여기에는 건물이 침수되지 않도록 하는 내용을 담고있으며 폭풍 중과 폭풍 후에 발생하는 특정 문제를 재발 가능성을 줄이는 것을 목표로 한다. 여기에는 법적·교통적 문제, 침수된 보건의료시설, 보험료 인상, 전기·증기 발생·배전망 훼손, 지하철·도로터널 침수 등으로 인한 피해 영향을 받지 않은 지역에서도 발생하는 몇 주 동안의 연료 부족이 포함된다. 해수면상승. 온실 가스 배출을 줄이는 것은 2050년 이후 해수면 상승 속도를 늦추고 안정화시킬 수 있다. 이것은 비용과 피해를 크게 줄일 수 있지만, 그것을 완전히 멈출 수는 없다. 따라서 해수면 상승에 대한 기후 변화 적응은 불가피하다. 가장 간단한 방법은 취약 지역의 개발을 중단하고 궁극적으로 사람들과 사회 기반 시설을 그들로부터 멀어지게 하는 것이다. 이러한 해수면 상승으로부터의 후퇴는 종종 사람들의 생계를 앗아간다. 이로인하여 새로이 가난해진 사람들의 이동은 그들의 새로운 가정에 부담을 주고 사회적 긴장을 야기할 수 있다. 강화된 보호 기능을 통해 해수면 상승에서의 후퇴를 방지하거나 최소한 이를 지연시킬 수 있다. 여기에는 댐, 제방 또는 개선된 자연 방어가있다.
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다른 옵션으로는 홍수 피해를 줄이기 위해 건물 기준을 업데이트하거나, 만조 시 더 빈번하고 심하게 발생하는 홍수를 해결하기 위해 빗물 밸브를 추가하거나, 비용이 더 들더라도 토양의 염분에 더 잘 견디는 작물을 재배하는 것이 있다. 이러한 옵션은 경성적응(Hard adaptiation)과 연성적응(Soft adaptation)으로 나뉜다. 경성적응은 일반적으로 인간 사회와 생태계에 대한 대규모 변화를 수반하며 자본 집약적인 인프라 구축을 포함하는 경우가 대부분이다. 연성적응은 자연 방어와 지역 사회 적응을 강화하는 것을 말하며 일반적으로 단순하고 모듈식이며 지역 소유의 기술을 포함한다. 두 가지 유형의 적응은 상호 보완적이거나 상호 배타적이다. 적응 옵션은 종종 상당한 투자를 필요로 하지만 아무것도 하지 않을 경우 필요 비용이 훨씬 더 크다. 폭염. 2020년의 연구에 따르면 현재 지구에서 인구의 3분의 1이 거주하는 지역은 향후 50년 이내에 사하라 사막의 가장 더운 지역만큼 더워질 것으로 예상된다. 이는 온난화 상한을 1.5 °C로 제한하기 위해 온실 가스 배출량을 급격하게 줄이지 않는 한 인구 증가 패턴의 변화와 이주 없이 발생할 것이다. 가장 큰 영향을 받게 될 지역은 2020년 현재 적응 능력이 거의 없다. 열섬현상으로 인해 도시는 폭염의 영향을 더 크게 받는다. 기후변화는 도시의 열섬효과를 초래하지 않지만 보다 빈번하고 격렬한 폭염을 유발하기에 이는 도시의 열섬효과를 증폭시키게 된다. 작고 밀집된 도시개발은 도시열섬효과를 증가시킬 수 있으며 이는 더 높은 온도와 더 높은 노출을 초래한다. 나무면적(tree cover)과 녹지는 도시의 열을 감소시킬 수 있다. 그것들은 그늘을 제공하고 증발 냉각을 촉진한다.
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다른 옵션으로는 녹색지붕, 수동 주간 복사 냉각 적용, 도시 지역에서의 보다 밝은 색상의 표면사용과 흡수성이 낮은 건축 자재 사용 등이 있다. 이것들은 더 많은 햇빛을 반사하고 더 적은 열을 흡수한다. 혹은 도시의 나무를 더 내열성이 높은 품종으로 변경할 필요가 있을 수 있다. 증가된 열에 적응하는 방법은 다음과 같다: 농업에서의 강우 패턴 변화. 기후 변화는 세계적인 강우 패턴을 바꾸고 있으며 이것은 농업에 영향을 미친다. 하늘바라기 농업은 세계 농업의 80%를 차지한다. 세계의 8억 5천 2백만명의 가난한 사람들 중 많은 사람들이 식량 작물을 재배하기 위해 강우에 의존하는 아시아와 아프리카의 일부 지역에 살고 있다. 기후 변화는 강우, 증발, 유출 및 토양 수분 저장을 변화시킨다. 가뭄이 길어지면 소규모 농가와 변방 농가가 망해게 되어 경제적, 정치적, 사회적 혼란이 가중될 수 있다. 물 가용성은 모든 종류의 농업에 강력한 영향을 미친다. 총 계절 강수량의 변화나 변동성 패턴 모두 중요하다. 개화, 수분, 결실 시의 수분 스트레스는 대부분의 작물에 해를 입힌다. 특히 옥수수, 콩, 그리고 밀에 해로우며 토양의 증발 증가와 식물 자체의 가속화된 증산은 수분 스트레스를 야기한다. 여러 적응 옵션이 있다. 하나는 가뭄에 더 잘 견디는 작물 품종을 개발하는 것이고 다른 하나는 지역 빗물 저장고를 건설하는 것이다. 짐바브웨에서 물을 수확하기 위해 작은 식물 분지를 사용한 것은 옥수수 수확량을 증가시켰다.
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이것은 강우량이 풍부한지 부족한지에 따라 일어나며 니제르에서는 기장의 수확량이 서너 배 증가했다. 기후 변화는 식량 안보와 물 안보를 위협할 수 있다. 식량 안보를 개선하고 향후 기후 변화로 인한 부정적인 영향을 방지하기 위해 식량 시스템을 조정할 수 있다. 관개에 대한 더 많은 지출. 보다 따뜻한 기후에서 관개용 물에 대한 수요가 많아질 가능성이 높다. 이는 농업과 도시 및 산업에서의 이용자 간의 경쟁을 증가시킬 것이다. 스텝 지역에서 농업은 이미 가장 큰 물 소비자이다. 낮아지는 수위와 그로 인한 물 펌프 에너지 증가는 관개 비용을 더 비싸게 만들 것이며 특히 건조한 조건에서 에이커당 더 많은 물이 필요한 경우이다. 다른 전략은 수자원을 가장 효율적으로 사용할 수 있다. 국제 물 관리 연구소는 기후 변화에 비추어 아시아가 증가하는 인구를 먹여 살리는 데 도움이 될 수 있는 다섯 가지 전략을 제안했다. 이는 기존 관개 계획을 현대 농업 방식에 맞게 현대화하는 것; 지속 가능한 방식으로 지하수를 활용하여 자신의 물 공급을 찾으려는 농부들의 노력을 지원하는 것; 민간 부문과 협력하여 기존의 참여 관개 관리 계획을 넘어서는 것; 용량과 지식을 확장하는 것; 관개 부문 외부에 투자하는 것이다. 가뭄과 사막화. 재조림은 기후 변화와 지속 불가능한 토지 사용으로 인한 사막화를 막을 수 있는 하나의 방법이다. 가장 중요한 프로젝트 중 하나는 사하라 사막의 남쪽 확장을 막는 것을 목표로 하는 녹색장성이다. 2018년까지 15%정도가 실행되었지만 그럼에도 이미 많은 긍정적인 효과가 있다.
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여기에는 나이지리아의 황폐화된 땅 1200만 에이커(500만 헥타르)의 복원, 세네갈 전역에 가뭄에 강한 나무 약 3000만 에이커를 심는 것, 에티오피아에 3700만 에이커의 땅을 복원하는 것 등이있다. 수목 정비로 지하수 관정이 식수로 채워지고, 농촌 마을에 추가적인 식량 공급이 이루어졌으며, 마을 주민들의 새로운 노동력과 소득원이 생겨났다. 부문별 옵션. 이 섹션은 기후 변화에 의해 영향을 받는 주요 부문과 시스템을 살펴보며 전문가들이 위험과 적응 옵션에 대해 평가했다. 생태계 및 생태계 서비스. 더 알아보기: 기후변화가 해양에 미치는 영향 기후 변화로 인한 생태계의 주요 위험으로는 생물 다양성 손실, 생태계 구조 변화, 나무 고사율 증가, 산불 증가, 생태계 탄소 손실 등이 있으며 이 위험들은 서로 연결되어 있다. 종의 손실은 생태계 건강에 대한 위험을 증가시킬 수 있다. 산불은 세계 여러지역에서 생태계뿐만 아니라 인간들에게도 점점 위험을 가하고있다. 기후 변화로 인한 산불과 해충 감염 증가는 최근 북미에서 발생한 나무 고사율 대부분의 원인이다. 바다와 해안지역에서는 해양 온난화와 관련된 산호 표백이라는 위험이 있다. 이는 생태계의 구성을 변화시킬 수 있다. 산호의 표백률과 고사율은 인근 해안선과 섬에서의 홍수 위험을 증가시킨다. 또한 기후 변화로 인한 해양 산성화는 산호초와 바위 해안 및 다시마 숲과 같은 다른 생태계의 변화를 주도한다. 생태계는 기후 및 기타 환경 압력에 다양한 방식으로 반응할 수 있다. 개별 유기체는 성장, 움직임 및 기타 발달 과정을 통해 반응한다.
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종과 개체군은 이동하거나 유전적으로 적응할 수 있는데 인간의 개입은 생태계를 더 탄력적으로 만들고 종의 이러한 적응을 도울 수 있다. 예를 들면 반-자연 서식지의 더 넓은 지역을 보호하고 종의 이동을 돕기 위해 경관과 경관 사이에 연결 고리를 만드는 것이다. 생태계 기반 적응 행동은 생태계와 인간 모두에게 이익을 제공한다. 그러한 적응에는 홍수 위험을 줄이고 수질을 개선하기 위하여 해안 및 하천 시스템을 복원하고, 기온을 낮추기 위해 도시에 더 많은 녹지를 조성하거나 대형 산불 위험을 줄이기 위해 자연 화재 체제를 복원하는 것 등이 있다. 질병 발생 위험을 줄이는 방법은 여러 가지가 있는데 인간, 야생 동물 및 농장 동물에 영향을 미치는 병원체의 감시 시스템 구축이 있다. 식물과 동물의 인간보조이주. 인간보조 이주는 식물이나 동물을 다른 서식지로 옮기는 행위이다. 목표 서식지는 이전에 이 종을 보유했을 수도 있고 보유하지 않았을 수도 있다. 유일한 요구 사항은 목표 서식지가 종을 지원하기 위한 생물기후 요구 조건을 충족해야 한다는 것이다. 보조이주는 위협적인 환경으로부터 해당 종을 옮기는 것을 목표로 하며 생물종에 실존적 위협을 가하지 않는 환경에서 생존 및 번식할 수 있는 기회를 제공하는 것을 목표로 한다. 지원 이주는 자연 선택이 적응할 수 있는 것보다 더 빠르게 진행되는 기후 변화에 의한 환경 변화에 대한 잠재적인 해결책이다. 자연적인 분산 능력이 떨어지는 종들이 멸종을 피할 수 있게 한다. 그러나 이전에 건강했던 생태계에 침입종과 질병이 유입될 가능성에 대한 논쟁을 불러일으켰다. 이러한 논쟁에도 불구하고, 과학자들과 토지 관리자들은 이미 특정 종의 보조 이주 과정을 시작했다. 나비의 기후 적응 가능성에 대한 여러 연구가 있다.
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적응적 산림시업. 미국 내에서 연방 기관들은 산림 자원과 관련하여 자신들의 행동을 가이드하고, 미국 내 다른 산림 토지의 관리자들에게 가이드를 제공하기 위한 두 개의 중첩된 프레임워크를 개발했다. 첫 번째 프레임워크는 RRT(Resistance, Resilience, Transition)이며, 미국 산림청 연구 과학자들에 의해 개발되었다. 미국 국립공원관리청은 미국 지질조사국 내 과학자들과 함께 RAD 프레임워크(Resist, Accept, Direct)를 개발했다. 두 프레임워크 모두 "기후 변화와 미래의 숲: 불확실성 앞에서 관리"을 바탕으로 하였다. ASCC(Adaptive Silviculture for Climate Change) 프로젝트는 미국과 캐나다 전역에서 다양한 산림 생태계 유형의 네트워크에 걸쳐 일련의 실험적인 조림 시도들을 조성하기 위한 공동의 노력이다. 여기에는 캐나다와 미국 산림청, 주 산림청, 학술 기관 및 산림 이익 단체의 직원들의 노력들이 있었다. 건강. 더 알아보기: 기후변화가 인류보건에 미치는 영향 기후 변화와 관련하여 건강에 영향을 주는 위험에는 한파, 폭풍 또는 장기간의 고온과 같은 극한 날씨들로 인한 직접적인 위험들이 있다. 또한 영양 부족으로 인한 정신 건강 영향이나 극한 날씨로 인한 퇴거와 같은 간접적인 위험도 있다. 마찬가지로 녹지에 대한 접근권 상실, 공기 질 저하 또는 기후 변화에 대한 불안으로 인한 정신 건강 위험등이 있다. 전염병의 전염 조건의 변화로 인한 추가적인 위험이 있으며 말라리아와 뎅기열은 특히 기후에 민감하다. 새로이 발생하거나 증가된 감염병 위험에 적응하기 위한 여러 접근법이 있다. 여기에는 WASH(water, sanitation and hygiene)서비스를 통한 개선된 주택 및 더 나은 위생 조건을 통한 벡터 제어가 포함된다.
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살충제 처리된 모기장과 실내 분무도 포함될 수 있으며 식품 매개 질병의 경우 식품 가공 및 보관이 포함된다. 열에 대한 적응 옵션에는 에어컨에 대한 접근성을 확대하고 폭염에 대한 조기 경보 시스템을 포함하는 등의 열 행동 계획을 수립하는 것이 있으며 차양 및 환기를 포함하는 패시브 냉각 시스템 또한 가능하다. 이것에는 개선된 건물 및 도시 디자인과 계획, 녹색 기반 시설 또는 공공 냉각 센터의 일부가 될 수 있다. 정신 건강 영향에 대응하기 위한 적응 옵션에는 자금증대와 정신 건강 관리 접근성 향상, 기후 회복력에 정신 건강을 통합하는 것, 재해 위험 계획, 재해 후 지원 개선 등이 있다. 정신 건강은 또한 건강한 자연 공간의 디자인, 교육 및 문화 활동과 같은 광범위한 활동으로부터 이익을 얻으며 또한 식량 안보 및 영양과 밀접한 관련이 있다. 도시들. 상승하는 온도와 폭염은 도시의 주요 위험이다. 따뜻해지는 온도와 함께 도시 열섬 효과는 더 악화될 가능성이 있다. 인구 증가와 토지 사용 변화는 도시의 인간 건강과 생산성 위험에 영향을 미칠 것이다. 도시 침수는 또 다른 주요 위험이다. 특히 해수면 상승과 폭풍 해일로 인해 홍수 위험이 악화되는 해안 주거지의 경우에 그러하며 물 가용성 감소로 인해 추가적인 위험이 발생한다. 공급이 커져가는 정착지의 수요를 충족시킬 수 없을 때 도시 주민들은 물 불안정과 기후 영향에 노출된다. 이는 강우량이 적은 기간에 특히 그러하며 이러한 주요 위험은 도시마다, 그리고 같은 도시에 있는 다른 그룹들 사이에 큰 차이가 있다. 도시의 적응 옵션에는 부동산 내외에서의 홍수 조절 조치와 도시 배수 프로젝트가 있다. 다른 예로는 자연 기반 솔루션(예: 바이오스웨일 또는 기타 식생 기반 시설)과 해안선을 따라 맹그로브 숲의 복원 및 보호가 있다.
기후변화 적응

식생 회랑, 녹지, 습지 및 기타 녹색 기반 시설도 열 위험을 줄일 수 있다. 에어컨을 설치하거나 반사율이 높은 자재로 '시원한 지붕'을 설치하거나 태양 굴뚝을 설치하는 등의 건물 설계도 도움이 될 수 있다. 건축 법규, 구역 설정 및 토지 사용 조치의 입법과 같은 몇 가지 제도적 적응은 도시에 특히 중요하다. 많은 도시들이 사회적, 경제적 활동, 시민 당국 및 인프라 서비스를 하나로 모으는 도시 전체의 적응 전략과 계획을 통합하였다. 이러한 조치는 지역 사회, 국가 정부, 연구 기관 및 민간 및 제3 부문과 협력하여 시행될 경우 더 효과적이다. 물. 기후 변화는 지역에 걸쳐 전반적이고 계절적인 물의 가용성에 영향을 미치고 있다. 기후 변화는 비의 변동성을 증가시킬 것으로 예상되며 수량뿐만 아니라 수질에도 영향이 있을 것이다. 홍수는 오염물질들로 수역을 더럽히고 물 기반시설을 손상시킬 수 있다. 많은 지역에서, 특히 열대와 아열대 지역에서, 때때로 연속적으로 몇 년에 걸쳐, 더 긴 건기와 가뭄이 발생한다. 이는 토양을 건조하게 하고 지하수위를 낮추며 강의 흐름을 줄이거나 변화시킨다. 생태계와 경제의 물을 사용하는 많은 부문에 위험이 있다. 농업은 물 가용성의 변화에 영향을 받아 식량 안보를 위험에 빠뜨릴 가능성이 높은 분야이다. 관개는 종종 지하수 고갈과 물 순환의 변화에 기여하며 그것은 때때로 가뭄을 더 악화시킬 수 있다. 농업에서 가장 인기 있는 적응은 물 집약적인 작물 또는 가뭄 및 홍수에 강한 품종을 선택하는 것이며 장마 시작에 따라 파종과 수확 시기를 바꾸는 방법 또한 있다. 물을 절약하기 위한 다른 기술 옵션이 있다.
기후변화 적응

물은 수력 발전, 발전소 냉각 및 광업과 같은 다른 산업들에서 사용된다. 수력 발전소 설계 및 제어 시스템을 적용하여 더 적은 물로 작동하거나 다른 재생 에너지로 에너지 생성을 다양화하는 것이 효과적인 옵션이다. 생계와 지역사회. 기후 변화는 생계와 생활 조건에 중요한 영향을 미친다. 여기에는 천연 자원 및 생태계, 토지 및 기타 자산에 대한 접근이 포함된다. 물과 위생, 전기, 도로, 통신과 같은 기본 인프라 서비스에 대한 접근은 기후 변화에 대한 지역 사회의 또 다른 취약한 면이다. 생계와 관련된 가장 큰 위험은 농업 수확량의 손실, 인간의 건강과 식량 안보에 대한 영향, 주택 파괴 및 소득 손실에서 온다. 생계를 의존하는 어류와 가축에도 위험이 있다. 또한 일부 지역사회와 생계는 돌이킬 수 없는 개발에 대한 손실과 도전 그리고 복잡한 재해 위험들에 직면해 있다. 기후 변화의 결과는 가장 가난한 인구에게 가장 심각한 영향을 미친다. 이들은 극한의 온도와 가뭄과 같은 위험들에 불균형적으로 더 많이 노출된다. 그들은 일반적으로 더 적은 자원과 자산을 가지고 있으며 자금, 지원 및 정치적 영향력에 대한 접근성이 낮다. 차별, 성 불평등, 자원에 대한 접근 부족으로 인하여 다른 형태의 불이익이 있으며 장애를 가진 사람이나 소수 집단이 포함된다. 가정 및 지역사회를 위한 생계 부문 전반에 걸친 가장 일반적인 적응 대응은 엔지니어링 및 기술 옵션이다. 여기에는 특정 토지 사용을 보호하기 위한 전통적인 인프라, 유역 복원과 같은 생태계 접근 방식 또는 기후 스마트 농업 기술이 있다. 적응을 위해서는 다양한 자연 자산에 대한 공공 및 민간 투자가 필요하며 가장 가난한 사람들을 포함한 지역 사회의 요구를 우선시하는 기관이 필요하다. 국제적 영향과 연쇄적 위험.
기후변화 적응

국제 기후 위험은 국경을 초월하는 기후 위험이다. 때때로 한 국가 또는 지역에서의 기후 변화 영향은 다른 국가의 사람들에게 더 많은 결과를 가져오며 위험은 한 국가에서 이웃 국가로 또는 한 국가에서 먼 지역으로 확산될 수 있다. 또한 위험은 여러 국경과 섹터에 걸쳐 다른 곳에서 연쇄적으로 발생하고 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 2011년 태국 홍수의 영향은 일본, 유럽 및 미국의 자동차 부문 및 전자 산업에 영향을 미치는 제조 공급망에서의 붕괴를 초래하였다. 이에 대한 적응옵션들은 아직 덜 개발되었다. 여기에는 원산지에 탄력적인 인프라를 개발하거나, 수취국에서 더 많은 완충을 위해 저장 시설을 늘리거나, 무역을 다각화하고 재경로화하는 것이 있다. 비용과 자금. 경제적비용. 기후 변화에 적응하는 데 드는 경제적 비용은 기후가 얼마나 변하느냐에 달려 있으며 높은 수준의 온난화에는 상당히 높은 비용이 필요하다. 전 세계적으로 적응에는 향후 수십 년 동안 매년 수백 또는 수천억 달러가 소요될 것으로 예상된다. IPCC의 가장 최근 요약에 따르면 2030년까지 기후변화 영향으로 적응에 연간 150억~4,110억 달러가 소요될 것으로 예상되며 대부분의 추정치는 1,000억 달러를 훨씬 상회한다. 이러한 비용은 현재 사용 가능한 재정보다 훨씬 높기 때문에 적응 갭(Adaptation gap)이 있는데 이것은 특히 개발도상국에서 시급하며 이 갭은 점점 더 벌어지고 있기에 적응에 가장 큰 방해물이다. 갭이 커지는 것은 추적된 전 세계 기금의 거의 대부분이 완화에 사용되기 때문이다. 적응에 사용되는 자금은 극히 일부이다. 더 많은 지역별 추정치도 가능하다. 예를 들어, 아시아 개발 은행은 아시아 태평양 지역의 기후 변화 경제에 대한 일련의 연구를 가지고 있다.