NLP-07-ODQA/kowiki-cleaned huggingface dataset:
레이건 감세

**레이건 감세**(Reagan tax cuts)는 로널드 레이건 대통령 재임 기간 동안 통과된 미국 연방세법의 변경 사항을 지칭한다. 두 가지 주요 감세 조치가 있었는데, 바로 1981년 경제 회복세법과 1986년 세제개혁법이다. 이 감세 조치는 "낙수 경제"라는 현재는 악명 높은 문구를 대중화시켰는데, 주로 법안의 반대자들이 감세를 홍보하는 주요 원칙이었던 공급측면 경제학을 폄하하기 위해 사용했던 별명이었다. * 첫 번째 감세(1981년 경제 회복세법)는 다른 것들 중에서도 가장 높은 개인 소득세율을 70%에서 50%로, 가장 낮은 세율을 14%에서 11%로 인하했으며, 최고 양도소득세율을 28%에서 20%로 낮췄다.accessdate=June 21, 2019 * 두 번째 감세(1986년 세제개혁법)는 다른 것들 중에서도 가장 높은 개인 소득세율을 50%에서 38.5%로 인하했지만, 다음 해에는 28%로 더 낮췄고,1=Legisworks - Retrieved 28 May 2019 최고 양도소득세율은 20%에서 28%로 인상했다. 당시 사람들은 감세에 대해 충분히 알지 못했다. 1986년 9월 ABC 뉴스 여론조사에 따르면 미국인의 63%가 1986년 세금 개혁법이 좋은지 나쁜지 말하기에 충분한 정보를 알지 못했다고 나타났다.accessdate=May 28, 2019
# 역사적 세율
최고 한계세율(1913~2010) 최고 소득 한계세율, 즉 최고 소득자의 '마지막 소득'에 부과되는 세율은 제1차 세계 대전 참전 비용을 조달하기 위해 200만 달러 소득에 대해 77%로 인상되었다.accessdate=2022-01-18 이 세율은 전쟁 후 5년간 1925년에는 최저 25%로 인하되었고, 생산 대비 세금 징수액은 급격히 감소했다. 당시 민주당이 장악한 의회의 압력에 대응하여,accessdate=2022-01-18 허버트 후버 대통령은 구호 프로그램을 지원하기 위해 최고 한계세율을 인상하는 데 마지못해 동의했다. 그 결과인 1932년 세수법에서 최고 한계세율은 25%에서 63%로 인상되었다. 최고 한계세율은 1936년과 1940년에 다시 인상되었다. 1941년, 일본 제국은 진주만을 공격했다. 이에 의회는 일본과 독일에 선전포고를 하고 새로운 전쟁 비용을 조달하기 위해 추가적인 세금 인상을 시행하여 최고 한계세율을 20만 달러 소득(2021년 달러로 320만 달러)에 대해 사상 최고치인 94%로 인상했다. 전쟁 후, 의회는 1949년에 20만 달러 소득에 대해 최고 한계세율을 최저 82.13%로 인하했다. 최고 한계세율은 다음 20년 동안 20만 달러에서 40만 달러(세율이 부과되는 소득 구간도 변경됨)에 대해 70%에서 92% 사이를 오갔다. 이 기간 동안 사회 보장법은 사회 보장세(Social Security tax)를 신설했지만, 사회 보장세는 개인당 약 13만 달러로 상한선이 정해져 있어 전체 최고 한계세율에 추가되지는 않았다. 존 F. 케네디 대통령 하에서 1964년 세수법으로 최고 한계세율이 70%로 인하되었다. 1980년 로널드 레이건이 당선되어 최고 한계세율을 인하하겠다고 약속했다. 그는 약속을 지켰고, 그의 8년 재임 기간 동안 최고 한계세율은 73%에서 29,750달러 이상의 소득에 대해 28%로 낮아졌다. 이는 1925년 이후 가장 낮은 세율이었다.accessdate=2022-01-18
# 감세 이후의 세금 인센티브
1981년 경제 회복세법 이후 세수는 실질적으로 6% 감소했다. 이는 1981년 말 하원에서, 1982년 중반 상원에서 통과된 1982년 조세 형평성 및 재정 책임법이라는 세금 인상 조치를 촉진했다. 이 법안은 레이건과 의회 간의 합의로, 다음 해들의 세수를 증가시켰다. 그 인상 이후, 1983년부터 1987년까지 다양한 이유로 3차례의 추가 세금 인상이 있었다. 전체적으로, 미국은 첫 4년 동안 최초 감세로 인해 2012년 연쇄 달러 기준으로 2,000억 달러 이상, 두 번째 감세로는 약 10억 달러의 손실을 입었다. 1982년부터 1987년까지 세수는 총 1,370억 달러 증가했으며, 이는 감세로 인한 순 세수 손실이 대략 640억 달러에 달한다는 것을 의미한다.date=10 April 2015
# 추가 자료
* Monica Prasad, "The popular origins of neoliberalism in the Reagan tax cut of 1981." *Journal of Policy History* 24.3 (2012): 351–383.
안드레아 델라 로비아

묘소 =**안드레아 델라 로비아**(Andrea della Robbia, 1435년 10월 20일~1525년 8월 4일)는 이탈리아 르네상스 시대의 조각가로, 특히 도자 조각에서 두각을 나타냈다.
# 생애
피렌체에서 태어난 안드레아는 루카 델라 로비아의 조카이자 마르코 델라 로비아(Marco della Robbia)의 아들이다.isbn=9780717201303 루카 델라 로비아는 조각에 유약 처리된 테라코타(도기)를 사용해 큰 인기를 얻었고, 안드레아는 그의 제자가 되어 당시 가장 중요한 도자 유약 조각가로 성장했다. 그는 삼촌보다 훨씬 대규모로 유약 부조 작품을 제작했으며, 프리즈나 라바보, 분수, 대형 리테이블 등 건축 장식으로도 영역을 확장했다. 그의 유약 기법 중 하나는 인물의 얼굴과 손에는 유약을 바르지 않는 방식이었는데, 특히 머리 부분을 사실적으로 표현한 작품에서 이러한 기법이 사용되었다. 대표적인 예로는 피렌체 산 파올로 병원 로지아의 성 도미니코와 성 프란치스코의 만남을 묘사한 팀파눔 부조가 있다. 이 작품은 산 마르코 수도원의 프라 안젤리코 프레스코화에서 영감을 얻은 것이다. 피렌체 고아원 병원의 아기 부조 메달리온]] 성모자와 천사들, 루브르 박물관 소장 안드레아의 가장 주목할 만한 작품 중 하나는 피렌체의 고아원 정문의 기존 원형 장식 안에 설치한 아기 부조 시리즈이다. 1490년경 제작된 이 아기 조각들은 하나하나 모두 다른 모습으로 정성스럽게 조형되어 있다. 그는 또한 조합이나 개인 의뢰를 받아 성모자상 부조도 다수 제작했으며, 이들은 자주 화려한 과일과 꽃의 화환 장식으로 테두리를 두르고, 주된 부조는 흰색으로 남겨두는 경우가 많았다. 산타 마리아 노벨라 성당 인근 산 파올로 병원에도 성인들의 부조가 있는 원형 장식들과 병을 치유하는 그리스도의 모습, 두 개의 아름다운 초상화가 있다. 이들 아래에는 "1451년부터 1495년까지"(DALL ANNO 1451 ALL ANNO 1495)라는 글귀가 새겨진 흰색 판이 붙어 있는데, 첫 해는 교황의 교서에 따라 병원이 재건된 해를 의미한다. 아레초에는 안드레아와 그의 아들들이 제작한 유약 작품들이 다수 남아 있다. 대성당에는 십자가를 든 하느님과 그 주변의 천사들, 아래에는 무릎 꿇고 있는 성 도나토와 성 베르나르디노를 묘사한 제대화가 있으며, 캄포 산토 경당에는 성모자상과 양옆에 네 명의 성인이 있는 부조가 있다. 산타 마리아 인 그라도 성당에는 서 있는 성모 위로 천사들이 왕관을 씌우는 장엄한 제대화가 있는데, 조합이나 단체에서 바친 헌정 조각에서 자주 등장하는 성모 망토 안으로 신도들이 모여드는 형식이다. 이러한 유형의 작품 중 가장 뛰어난 컬렉션은 아레초 인근 라 베르나에 있다.쪽=179 그 중에서도 ‘수태고지’, ‘십자가형’, ‘성모가 성 토마스에게 허리띠를 건네는 장면’을 주제로 한 세 점의 대형 제대화는 안드레아의 작품으로 여겨지며, 나머지는 그의 아들들의 작품으로 평가된다. 1489년, 그는 피렌체 두오모 오페라 박물관의 문 위에 설치된 성모와 두 천사의 부조를 제작했으며, 이 작품의 대가로 20플로린을 받았다.장=Santa Maria del Fiore 같은 해, 그는 프라토 대성당 문 위 팀파눔에 성모와 성 스테파노, 성 라우렌시오의 반신상을 천사의 머리 장식과 함께 조형한 부조를 제작했다. 1491년에도 그는 여전히 프라토에서 작업 중이었으며, 이곳에는 그의 뛰어난 부조들이 다수 남아 있다. 볼테라 대성당 측면 문 위에 있는 성 리노의 흉상도 안드레아의 작품으로 전해진다. 후기 작품 중 명확히 연대가 기록된 것에는 1510년 비테르보의 산 조반니 데이 피오렌티니 성당에 설치된 프로토노타리오 알마디아노의 화려한 흉상과, 1505년 피스토이아 대성당을 위해 제작된 천사들로 둘러싸인 영광의 성모 메달리온이 있다. 안드레아의 가장 마지막 작품으로 여겨지는 것은 1515년경 제작된 것으로, 피렌체 근처 피안 디 무뇨네의 작은 성당 산타 마리아를 위해 만들어진 동방박사의 경배 장면 부조이다. 그러나 이는 공방에서 제작된 작품으로 추정된다. 그의 사후에는 아들 조반니 델라 로비아가 작업장을 이어받아 운영했다.
# 작품 목록
그의 대표적인 작품으로는 다음과 같다. * 피렌체 고아원 병원의 아기 부조 메달리온과 내부 입구 위 수태고지 * 피렌체 산 파올로 로지아의 성 프란치스코와 성 도미니코의 만남 부조 * 산타 마리아 노벨라 인근 산 파올로 병원의 메달리온들 * 바르젤로 미술관 소장 아기 예수를 경배하는 성모 부조 * 라퀼라 산 베르나르디노 성당의 부활 부조 * 비테르보의 마돈나 델라 케르치아 * 라스페치아 산타 마리아 아순타 성당의 성모 대관식 제대화 * 아레초 산타 마리아 델레 그라치에 대리석 주제단 * 산타 마리아 인 그라도 성당의 주제단1911 * 피스토이아 대성당의 천장과 포치 장식 * 프라토 대성당 팀파눔 부조1911 * 산타피오라의 산테 플로라 에 루칠라 성당 장식 * 라 베르나의 그리스도 십자가형과 성모 승천 부조 파일:Andrea della Robbia - Raffaele e 천사》, 1475년경, 산타 크로체 성당 파일:Santa Fiora sante Flora e Lucilla 파일:Arte Lana Della Robbia OPA
1984년 적자 감축법

SCOTUS cases = **1984년 적자 감축법**(Deficit Reduction Act of 1984, 369, **DEFRA**라고도 알려짐)은 1984년 미국에서 제정된 연방법이다. 원래는 중단된 1983년 세제 개혁법의 일부였으나, 조정되어 1984년 세제 개혁법으로 재도입되었다. 하원을 통과한 후, 상원 버전과 병합되어 최종 형태로 되었다. 통칭하여 1984년 적자 감축법으로 알려진 이 법은 1984년 7월 18일 로널드 레이건 대통령에 의해 법으로 서명되었다.page=1053publisher=University of California - Santa Barbara
# 조항 요약
미국 재무부 조세 분석국은 세금 변경 사항을 다음과 같이 요약했다.archive-date=2010-11-22access-date=2010-11-12

> * 예정된 순이자 면제 15% (900달러 상한) 폐지 * 소득 평균화 혜택 감소 * 면세 기관이 임대한 부동산에 대한 세금 혜택 감소 * 연방 전화 소비세 일시적 연장 (1987년까지) * 부동산 감가상각 기간을 15년에서 18년으로 증가
줄리아노 다 마이아노

묘소 =**줄리아노 다 마이아노**(Giuliano da Maiano, 1432년경~1490년 10월 17일)는 이탈리아의 건축가, 인타르시아(나무 상감 세공) 장인, 조각가이다. 동생 베네데토 다 마이아노와 자주 협업했다.
# 생애
그는 피에솔레 근처 마이아노 마을에서 태어났으며, 석공이었던 아버지가 가족과 함께 피렌체로 이주해 석재 공방을 운영했다. 조르조 바사리에 따르면 그의 아버지는 건축용 몰딩과 석재 장식을 제작하는 작업장을 꾸려 일했다고 한다. 줄리아노는 어릴 때부터 재능을 보였고, 아버지는 그를 공증인으로 키우고자 했지만, 결국 조각과 디자인에 대한 재능이 우위를 차지했다. 그의 첫 디자인 작업은 1463년부터 1465년까지 동생 베네데토와 함께 피렌체 대성당 신 성구실 장식의 인타르시아(상감 세공)를 위한 것이었으며, 이때 줄리아노는 프리즈에 푸티와 화환을 새긴 목재 부조를 조각했다. 그는 베네데토와 함께 베키오궁에서도 작업했는데, 특히 8각형 구획으로 된 천장과 베네데토의 응접실(Sala d'Audienza)에 있는 흰 대리석 문틀, 두첸토 홀(Sala dei Dugento)의 마루케트리, 질리오 홀(Sala del Giglio)의 작업 등이 있다. 1480년에는 프라토 대성당을 위해 형제 베네데토, 조반니와 함께 마돈나 델리 올리보(Madonna dell'Olivo) 성체함을 완성했다. 팔라초 안티노리]] 건축가로서 그는 파치 가문의 사실상 전속 건축가로 활동하며, 자코포 데 파치를 위해 파치 궁전(Palazzo Pazzi, 1462~1472)을 재건했다.Now Palazzo Pazzi-Quaratesi. 스트로치 가문을 위해서는 팔라초 델로 스트로치노에 팔라초 메디치 리카르디를 본뜬 귀족층을 증축했는데, 지하층은 미켈로초가 시작했던 것이다(1456년경). 그는 또한 팔라초 안티노리(1465~1469)의 건축가로 자주 언급된다. 시에나에서는 알베르티의 팔라초 루첼라이와 미켈로초의 팔라초 메디치 리카르디 양식을 따른 정교한 러스티케이션(facade rustication) 외벽과 쌍둥이 아치형 창문으로 장식된 팔라초 스파노키에스키(Palazzo Spannocchieschi, 1475년경)를 지었다. 피렌체와 시에나 중간에 위치한 산지미냐노에서는 동생 베네데토와 협업하여 산타 마리아 성당을 확장하고 산타 피나 예배당을 건축했다. 아레초에서는 베네데토가 산타 마리아 델레 그라치에의 주랑 현관을 건축하는 동안, 줄리아노는 바디아 수도원의 회랑을 지었다. 피에솔레의 바디아(Badia)는 1486~1487년 비비에나 외곽에 세운 브루넬레스키 양식의 산타 마리아 델 사소 성당 설계에 영향을 주었으며,The former church had burned in 1486. 이곳에서 장인들은 줄리아노에게 서명을 요청하며 비용 청구서를 제출한 기록이 남아 있다.Ludovico Borgo, "Giuliano da Maiano's Santa Maria del Sasso" *The Burlington Magazine* **114** No. 832 (July 1972), pp. 448-452. 산 마르코 수도사들이 책임을 맡았지만, 메디치 가문이 후원했으며, 건축 중에도 성당의 문장(stemma)이 그려졌던 것으로 보아, 실제 비용은 로렌초 데 메디치가 부담했을 것으로 추정된다. 성당의 이름이 유래된 그 바위는 성모 마리아가 발현한 장소로, 성당의 돔이 있는 교차부 바닥을 뚫고 솟아오르고 있다. 줄리아노가 만든 섬세한 돔형 천개가 이 신성한 장소를 나타내고 보호하고 있다. 그의 명성은 로마, 로레토(산타 카사 성당), 파엔차(파엔차 대성당, 1474~1486년), 레카나티 등 여러 도시에서의 의뢰를 불러왔고, 레카나티에서는 로렌초의 명을 받아 추기경 안토니오 자코모 베니에르(Cardinal Anton Giacomo Venier)를 위해 팔라초 베니에르를 건축했다. 그는 마르케 지역의 다른 도시에서도 활동했다. 포지오 레알레 별장의 평면도 무엇보다도 그는 1487년부터 나폴리에서 활동했는데, 당시 칼라브리아 공작이었던 알폰소 2세가 포지오 레알레 별장(Villa di Poggio Reale, 1487~1488, 현재는 철거됨) 작업을 맡겼다.George L. Hersey, *Afonso II and the Artistic Renewal of Naples* (Yale University Press) 1969, pp 60ff. 줄리아노는 또한 카스텔로 인근 원형 탑 사이에 위치한 대리석 포르타 카푸아나를 세웠다. 이 문은 코린토스식 기둥과 정교한 조각 장식이 포함된 개선문 형태를 취하고 있으며, 카스텔로의 살라 그란데(Sala Grande)에서는 안팎으로 문 위에 부조를 조각했다(바사리 기록). 그는 1490년 나폴리에서 사망했으며, 그의 장례식에는 알폰소가 조문객들을 보냈다. 그는 구비오 공국 궁전(Ducal Palace in Gubbio)에 있는 인타르시아로 꾸민 ‘스투디오로(Studiolo)’라는 목조 방으로도 유명하다.Studiolo from the Ducal Palace in Gubbio, *The Metropolitan Museum of Art*, 1478–82. Accessed 2015-07-05.
3000 (동음이의)

**3000**, **3001**, **3002**, …, **3999**는 정수들이며, 그 밖에도 여러 뜻이 있다.
# 3000

## 과학
* NGC 3000: 큰곰자리 방향에 있는 이중성.
## 교통
* 서울교통공사 3000호대 전동차 * 부산교통공사 3000호대 전동차 * 대구교통공사 3000호대 전동차 * 수도권 신도시 철도 TX-3000계 전철 * 후쿠오카시 교통국 3000계 전동차
## 스포츠
* **야구** ** 3000 안타 클럽: 메이저 리그 베이스볼(MLB)에서 통산 3000개 이상의 안타를 친 타자들이 가입하는 클럽. ** 3000 탈삼진 클럽: 메이저 리그 베이스볼(MLB)에서 통산 3000개 이상의 삼진을 기록한 투수들이 가입하는 클럽. * **육상** ** 3000미터 달리기 ** 3000미터 장애물
## 역법
* 연도: 3000년, 기원전 3000년 * 제3천년기, 기원전 제3천년기
## 작품
* 《3000 마일》(2001년): 데이미언 릭턴스타인 감독의 액션 코미디 영화. * 《3000 마일스》(2007년): 막시밀리언 쿠퍼 감독의 다큐멘터리 영화.
# 3001~3999
* **3003** ** 〈PORNO 3003〉: 피치카토 파이브의 14번째 싱글. (1997년 10월 10일 출시) * **3008** ** 푸조 3008: 푸조의 준중형 SUV. * **3022** ** 《3022: 지구 대폭발》(2018년): 미국의 SF 공포 영화. * **3030** ** 30-30 클럽: 스포츠 기록 관련 용어. * **3050** ** 지포스 RTX 3050: 엔비디아의 그래픽 카드. * **3054** ** TAM 항공 3054편 활주로 이탈 사고 * **3060** ** 지포스 RTX 3060: 엔비디아의 그래픽 카드. * **3070** ** 지포스 RTX 3070: 엔비디아의 그래픽 카드. * **3080** ** 지포스 RTX 3080: 엔비디아의 그래픽 카드. * **3090** ** 지포스 RTX 3090: 엔비디아의 그래픽 카드. * **3103** ** ISO 3103: 차(茶)를 우려내는 것에 대한 표준. * **3121** ** 《3121》: 미국의 가수 프린스의 정규 음반. (2006년 3월 20일 출시) * **3166** ** ISO 3166: 국가의 주요 구성 단위의 명칭에 고유 부호를 부여하는 국제 기준. * **3241** ** 3-2-4-1: 축구의 포메이션의 하나. * **3256** ** Timex Computer 3256: 타이멕스의 컴퓨터. * **3270** ** IBM 3270: IBM에서 제작한 컴퓨터 터미널. *** 3270 에뮬레이터: IBM 3270의 기능을 복제한 터미널 에뮬레이터. * **3281** ** 〈DJ 제오의 클럽뮤직 3281〉: 경인방송의 라디오 프로그램. * **3300**: 메타 문서 참고. * **3331** ** 3-3-3-1: 축구의 포메이션의 하나. * **3407** ** 콜간 항공 3407편 추락 사고 * **3412** ** 3-4-1-2: 축구의 포메이션의 하나. * **3421** ** 3-4-2-1: 축구의 포메이션의 하나. * **3480** ** IBM 3480 family: IBM의 기억 장치 시리즈. * **3801** ** label=3801: 오스트레일리아의 증기 기관차. * **3943** ** 중국남방항공 3943편 추락 사고
오치아이 리쿠

지도자1= **오치아이 리쿠**(おちあい りく, 1999년 5월 23일~)는 일본의 축구 선수이다.J.League player
# 구단 경력
그는 2018년 일본 지역 리그의 본즈 이치하라에 입단했다. 2019년부터 2022년까지 도쿄 국제대학에서 활동했다. 2022년 J1리그의 가시와 레이솔로 입단했다. 2024년 J2리그의 미토 홀리호크로 이적했다. 2025년 J1리그의 알비렉스 니가타로 이적했다.
고다마 준

지도자1= **고다마 준**(こだま じゅん, 1997년 9월 8일~)는 일본의 축구 선수이다.J.League player
# 구단 경력
그는 2020년 일본 풋볼 리그의 도쿄 무사시노 시티 FC에 입단했다. 2021년부터 2022년까지 후쿠야마 시티 FC에서 뛰었다. 2023년 J3리그의 YSCC 요코하마로 이적했다. 2024년 3월 J1리그의 홋카이도 콘사돌레 삿포로로 이적했다. 2024년후 J2리그에 강등했다.
카자흐스탄-파키스탄 관계

사절2 = 사자드 아흐메드 시하르 **카자흐스탄-파키스탄 관계**는 카자흐스탄과 파키스탄 간의 양자 관계를 말한다. 파키스탄은 1991년 12월, 카자흐스탄이 독립을 달성했을 때 이를 인정한 최초의 몇 안 되는 국가 중 하나였다. 양국 간 외교 관계는 1992년 누르술탄 나자르바예프 카자흐스탄 대통령의 파키스탄 공식 방문 중에 수립되었다.Cooperation of the Republic of Kazakhstan with the Islamic Republic of Pakistan Kazakhstan Ministry of Foreign Affairs Retrieved January 22, 2009. date=July 27, 2011 파키스탄과 카자흐스탄은 세계 문제에 대한 공통된 접근 방식뿐 아니라 상호 이해, 무슬림 형제단, 서로에 대한 호의에 기반한 우호 관계를 유지하고 있다.url-status=dead 2015년, 나자르바예프 대통령은 "나는 파키스탄이 우리의 독립 운동을 가장 먼저 지지한 나라 중 하나라는 것을 결코 잊지 않을 것이다"라고 직접 언급했다.access-date=2019-08-03 카자흐스탄은 내륙국이기 때문에, 파키스탄은 유라시아 중심부를 아라비아해와 남아시아와 연결하는 자연스러운 육상 경로 및 연결성을 제공한다.Trade Development Authority of Pakistan date=2012-07-17 Retrieved October 13, 2008. 카자흐스탄은 파키스탄산 제품의 신흥 시장이며, 양국은 다양한 분야에서 35건 이상의 양해각서를 체결하고 있다.access-date=17 October 2021
# 역사
오늘날의 파키스탄과 카자흐스탄 지역은 고대로부터 연결되어 있었다. 카자흐스탄과 파키스탄 모두 고대 실크로드를 통해 상호 연결되어 있었다. 역사적 유대에 따라, 카자흐스탄을 포함한 중앙아시아는 현대 파키스탄에 큰 영향을 끼쳤다. 1920년부터 1939년 사이, 많은 카자흐인들이 소련의 탄압에 의해 인도로 이주하였다. 이에 대응하여, 파키스탄의 창시자인 무함마드 알리 진나의 지도 아래 전인도 무슬림 연맹(AIML) 중앙위원회는 1942년 2월 23일, 델리에서 회의를 열고, 카자흐 이주민들의 상황에 대해 깊은 우려와 염려를 표명하는 결의안을 채택하였으며, 당시 정부에 대해 카자흐인들을 위한 적절한 조치와 지원을 요구하였다. 그 결과, 이들은 인도 북서부 지역 (현재 파키스탄의 북부 지역)에 평화롭게 정착하였다.date=28 December 2020access-date=17 October 2021 파키스탄은 카자흐스탄을 가장 먼저 승인한 국가들 중 하나였다. 파키스탄과 카자흐스탄 간의 외교 관계는 1992년 누르술탄 나자르바예프가 이슬라마바드를 방문하면서 더욱 긴밀해졌으며, 이 방문에서 양국 관계 발전의 법적 기초를 마련하는 여러 중요한 문서들이 체결되었다. 파키스탄과 카자흐스탄은 동일한 시간대를 공유한다.
코멜리코수페리오레

웹사이트 = 공식 웹사이트 **단타디카도레** (Comelico Superiore)는 이탈리아 베네토주의 벨루노도에 위치한 코무네 (지방자치단체)이다. 베네치아에서 북쪽 약 mi, 벨루노에서 북동쪽 약 mi 거리에 있으며, 오스트리아와 국경을 맞고 있다. 아우론초디카도레, 단타디카도레, 카르티치 (오스트리아), 산니콜로디코멜리코, 젝스텐 등 지자체과 경계를 이루고 있다.
사이먼 브룩스-워드

서명 = **사이먼 브룩스-워드**, CVO, CBE, TD, VR 영국의 행사 기획자이자 전직 육군 예비역 고위 장교입니다.그의 회사 통해,HPower 그룹, 그는 대규모 행사를 주최하는 것으로 가장 잘 알려져 있습니다.전 세계의 승마 대회.Biography *Simon Brooks-Ward CVO OBE TD* date=15 August 2015 from HorsePower International website.
# 군사 경력
브루克斯-워드는 임명되어 1987년 10월 4일 왕실 기병대.supp=y 그는 이라크 전쟁에서 사령관으로 복무했습니다.왕실 예오너리 부대 장교,이 분쟁 기간 동안 전투 영예를수여받은 유일한 육군 예비군 부대입니다.Biography *Simon Brooks-Ward CVO OBE TD* date=15 August 2015 from HorsePower International website.accessdate=21 October 2015 2004년에 그는 지역 훈장을 수여받았습니다. 2005년에 그는 영국 제국 훈장(OBE)의 기사 작위를 수여받았습니다. 이라크에서의 서비스 및 국방 분야에 대한. supp=y 그는 이후 왕립 기갑 부대 본부에서 기병 대령으로 복무했습니다.그리고 샌드허스트 왕립 군사 아카데미에서 대령 TA 훈련을 받았습니다.2012년 1월 그는 준장으로 승진했으며 사단부사령관으로 임명되었습니다.불포드에 주둔한 영국 제3사단.Biography *Simon Brooks-Ward CVO OBE TD* date=15 August 2015 from HorsePower International website. 2015년 10월 그는 소장으로 승진했으며, 야전군 부사령관으로 취임했습니다. 육군 예비군에서 가장 높은 직위.The Daily Telegraph (London), 2015, Senior army appointment, SECTION: FEATURES; Pg. 32, The Daily Telegraph (London), 24 August 2015.date=2 November 2015 그는 2022년 6월에 은퇴했습니다.supp=y 그는 예오맨리 왕립 기갑대의 대령 지휘관으로 임명되었습니다.2024년 1월 1일 육군 예비군.date=27 February 2024 브루크스-워드는 영국 제국 훈장(CBE)의 지휘관으로 임명되었습니다.2022년 신년 훈장 수여식에서.date=1 January 2022access-date=31 December 2021
캣부스트

https://catboost.ai/ **캣부스트**(CatBoost)via=GitHub는 얀덱스가 개발한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리이다. 이는 다른 기능들과 더불어, 고전적인 알고리즘에 대한 순열 기반 대안을 사용하여 범주형 특성을 해결하려는 그라디언트 부스팅 프레임워크를 제공한다.eprint=1706.09516 리눅스, Windows, macOS에서 작동하며, 파이썬,access-date=2020-08-20 Raccess-date=2020-08-30로 사용할 수 있으며, 캣부스트를 사용하여 구축된 모델은 C++, 자바,website=mvnrepository.com C 샤프, 러스트, Core ML, ONNX, PMML에서 예측에 사용될 수 있다. 소스 코드는 아파치 라이선스 하에 라이선스되어 있으며 GitHub에서 이용할 수 있다. 인포월드 잡지는 2017년에 이 라이브러리에 "최고의 기계 학습 도구" 상을 수여했다.website=InfoWorld 이는 텐서플로, PyTorch, XGBoost 및 8개의 다른 라이브러리와 함께 선정되었다. 캐글은 캣부스트를 세계에서 가장 자주 사용되는 기계 학습(ML) 프레임워크 중 하나로 선정했다. 2020년 설문조사title=State of Data Science and Machine Learning 2020에서 가장 자주 사용되는 ML 프레임워크 상위 8위로, 2021년 설문조사title=State of Data Science and Machine Learning 2021에서는 상위 7위로 등재되었다. 2022년 4월 기준으로, 캣부스트는 PyPI 저장소language=en-US에서 하루 약 100,000회 설치되고 있다.
# 기능
캣부스트는 주로 다음 기능들 덕분에 다른 그라디언트 부스팅 알고리즘에 비해 인기를 얻었다.language=en * 범주형 특성의 기본 처리eprint=1810.11363 * 빠른 GPU 훈련language=en-US * 모델 및 특징 분석을 위한 시각화 및 도구 * 더 빠른 실행을 위한 oblivious 트리 또는 대칭 트리 사용 * 과적합을 극복하기 위한 순서형 부스팅
# 역사
2009년 안드레이 굴린은 얀덱스에서 검색 결과 순위를 매기는 데 사용된 독점적인 그라디언트 부스팅 라이브러리인 MatrixNet을 개발했다. 2009년부터 MatrixNet은 추천 시스템 및 일기 예보를 포함한 얀덱스의 다양한 프로젝트에 사용되었다. 2014-2015년에 안드레이 굴린은 연구팀과 함께 "범주형 데이터 작업 방법" 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 Tensornet이라는 새로운 프로젝트를 시작했다. 그 결과 범주형 데이터 처리에 대한 다른 접근 방식을 가진 여러 독점적인 그라디언트 부스팅 라이브러리가 탄생했다. 2016년 안나 도로구시가 이끄는 기계 학습 인프라 팀은 Matrixnet과 Tensornet을 포함한 얀덱스에서 그라디언트 부스팅 작업을 시작했다. 그들은 범주형 및 텍스트 데이터, GPU 훈련, 모델 분석, 시각화 도구를 지원하는 CatBoost라는 그라디언트 부스팅 라이브러리의 다음 버전을 구현하고 오픈 소스화했다. 캣부스트는 2017년 7월에 오픈 소스화되었으며 얀덱스와 오픈 소스 커뮤니티에서 활발히 개발되고 있다.
# 적용
* 젯브레인즈는 코드 완성에 캣부스트를 사용한다.language=en-US * Cloudflare는 봇 탐지에 캣부스트를 사용한다.language=en-US * Careem은 탑승의 미래 목적지를 예측하는 데 캣부스트를 사용한다.language=en-US
체이너

https://chainer.org/ **체이너**(Chainer)는 파이썬 기반의 NumPy 및 CuPy 파이썬 라이브러리 위에 순수 파이썬으로 작성된 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크이다. 일본 벤처 기업 Preferred Networks가 IBM, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아와의 협력을 통해 개발을 주도하고 있다.access-date=2017-12-24access-date=2017-09-08access-date=2017-12-24language=en-US 체이너는 "정의-실행(define-by-run)" 방식의 조기 채택과 대규모 시스템에서의 성능으로 유명하다. 첫 버전은 2015년 6월에 출시되었으며, 그 이후 일본에서 큰 인기를 얻었다. 또한 2017년에는 KDnuggets에서 상위 10개 오픈 소스 기계 학습 파이썬 프로젝트에 선정되었다.date=2017-11-24 2019년 12월, Preferred Networks는 체이너에서 PyTorch로의 개발 노력 전환을 발표했으며, v7 출시 후에는 유지 보수 패치만 제공할 예정이다.access-date=2019-12-27
# Define-by-run
체이너는 정의-실행(define-by-run) 방식을 도입한 최초의 딥 러닝 프레임워크이다.volume= 5page=61 네트워크를 훈련하는 전통적인 절차는 두 단계로 이루어져 있었다. 첫째, 네트워크에서 수학적 연산(행렬 곱셈 및 비선형 활성화 등) 간의 고정된 연결을 정의하고, 둘째, 실제 훈련 계산을 실행하는 것이다. 이를 정의-실행(define-and-run) 또는 정적 그래프 방식이라고 한다. 테아노와 텐서플로는 이러한 방식을 채택한 주요 프레임워크이다. 반면, 정의-실행(define-by-run) 또는 동적 그래프 방식에서는 훈련 시작 시 네트워크의 연결이 결정되지 않는다. 네트워크는 실제 계산이 수행됨에 따라 훈련 중에 결정된다. 이 방식의 장점 중 하나는 직관적이고 유연하다는 것이다.website=Google Research Blog 네트워크에 조건문과 반복문과 같은 복잡한 제어 흐름이 있을 경우, 정의-실행 방식에서는 이러한 구조를 위한 특별히 설계된 연산이 필요하다. 반면, 정의-실행 방식에서는 if 문과 for 루프와 같은 프로그래밍 언어의 기본 구조를 사용하여 이러한 흐름을 설명할 수 있다. 이러한 유연성은 특히 순환 신경망을 구현하는 데 유용하다.website=Metadatadate=8 November 2016 또 다른 장점은 디버깅이 쉽다는 것이다. 정의-실행 방식에서는 훈련 계산 중 오류(예: 숫자 오류)가 발생했을 때, 네트워크를 정의하는 코드와 실제 오류 발생 지점이 분리되어 있어 문제를 검사하기 어려운 경우가 많다. 정의-실행 방식에서는 언어에 내장된 디버거를 사용하여 계산을 중단하고 네트워크 코드에서 흐르는 데이터를 검사할 수 있다. 정의-실행 방식은 체이너의 도입 이후 인기를 얻었으며, PyTorchdate=20 January 2017 및 텐서플로를 포함한 다른 많은 프레임워크에서도 구현되었다.
# 확장 라이브러리
체이너는 ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV 및 ChainerUI의 네 가지 확장 라이브러리를 가지고 있다. ChainerMN은 체이너를 여러 GPU에서 사용할 수 있게 하며, 다른 딥 러닝 프레임워크보다 훨씬 빠른 성능을 제공한다. 1024개의 GPU에서 체이너를 실행하는 슈퍼컴퓨터는 ResNet-50 네트워크에서 90 에포크의 이미지넷 데이터셋을 15분 만에 처리했는데, 이는 페이스북이 보유한 이전 기록보다 4배 빠르다.access-date=2017-12-24date=20 November 2017 ChainerRL은 최신 딥 강화 학습 알고리즘을 추가하고, ChainerUI는 관리 및 시각화 도구이다.
# 응용
체이너는 사용자 입력을 최소화하여 흑백, 선화, 스케치 그림을 자동으로 컬러링하는 서비스인 페인츠체이너(PaintsChainer)의 프레임워크로 사용된다.access-date=2017-09-08access-date=2017-12-24
ComfyUI

https://www.comfy.org/ **ComfyUI**는 오픈 소스 노드 기반 프로그램으로, 사용자가 일련의 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있도록 한다. 이 프로그램은 스테이블 디퓨전과 같은 무료 확산 모델을 이미지 기능의 기본 모델로 사용하며, ControlNet 및 LCM 저순위 적응(Low-rank adaptation)과 같은 다른 도구들과 결합하여 각 도구가 프로그램 내의 노드로 표현된다.
# 역사
ComfyUI는 2023년 1월 깃허브에 출시되었다. 개발자 comfyanonymous에 따르면, 프로젝트의 주요 목표는 사용자 인터페이스 측면에서 기존 소프트웨어 설계를 개선하는 것이었다. 개발자는 스태빌리티 AI에 참여했지만, 2024년 6월 3일부로 참여가 종료되었고 핵심 개발자들과 함께 Comfy Org라는 조직이 설립되었다. 2024년 7월, 엔비디아는 자사의 RTX Remix 모딩 소프트웨어 내에서 ComfyUI 지원을 발표했다. 2024년 8월, 블랙 포레스트 랩스(Black Forest Labs)가 개발한 Flux 확산 모델에 대한 지원이 추가되었고, Comfy Org는 리눅스 재단이 설립한 오픈 모델 이니셔티브에 합류했다. 2024년 11월 현재, 이 프로젝트는 깃허브에서 58.6k개의 별을 받았다. ComfyUI는 Automatic1111과 함께 스테이블 디퓨전의 가장 인기 있는 사용자 인터페이스 중 하나이다.
# 기능
ComfyUI의 주요 기능은 노드 기반이라는 점이다. 각 노드에는 "모델 로드" 또는 "프롬프트 작성"과 같은 기능이 있다. 노드들은 워크플로우라고 불리는 제어 흐름 그래프를 형성하기 위해 연결된다. 프롬프트가 대기열에 추가되면, "체크포인트 로드"부터 시작하여 최종 이미지와 저장 위치로 끝나는 현재 실행 중인 노드 주위에 강조된 프레임이 나타난다. 워크플로우는 일반적으로 수십 개의 노드로 구성되어 복잡한 유향 비순환 그래프를 형성한다. 노드 유형에는 모델 로드, 프롬프트 지정, 샘플러, 스케줄러, VAE 디코더, 얼굴 복원 및 업스케일링 모델, LoRA, 임베딩, ControlNet 등이 포함된다. Euler, Euler_a, dpmpp_2m_sde 및 dpmpp_3m_sde와 같은 여러 샘플러가 지원된다. 워크플로우는 파일로 저장할 수 있어 사용자가 노드 워크플로우를 재사용하고 다른 사용자와 공유할 수 있다. 워크플로우 파일 형식은 JSON이며 생성된 이미지에 임베드될 수 있다. 사용자들은 또한 새로운 노드로 노출되는 기본 시스템에 대한 사용자 지정 확장 기능을 만들었으며, 예를 들어 비디오 생성을 목표로 하는 AnimateDiff 확장이 있다. ComfyUI는 Automatic1111과 같은 다른 확산 UI에 비해 더 복잡하다고 묘사되어 왔다. 프로그램에는 기본 노드 그룹도 포함되어 있다. 2024년 12월 현재 1,674개의 노드가 지원된다. ComfyUI는 스테이블 디퓨전, Flux, 텐센트의 Hunyuan-DiT를 포함한 여러 텍스트-이미지 모델과 Pony와 같은 Civitai의 사용자 지정 모델을 지원한다.
# LLMVision 확장 프로그램 침해
2024년 6월, "Nullbulge"라는 해커 그룹이 ComfyUI 확장 프로그램을 침해하여 악성 코드를 추가했다. 침해된 ComfyUI_LLMVISION이라는 확장 프로그램은 인터페이스를 AI 언어 모델 GPT-4 및 Claude 3과 통합하는 데 사용되었으며 깃허브에 호스팅되었다. Nullbulge는 웹사이트에 수백 명의 ComfyUI 사용자의 여러 서비스 로그인 정보를 담은 목록을 게시했으며, 확장 프로그램 사용자들은 수많은 로그인 알림을 받았다고 보고했다. vpnMentor는 확장 프로그램에 대한 보안 연구를 수행하고 "암호화폐 지갑을 훔치고, 사용자 화면을 스크린샷하고, 장치 정보 및 IP 주소를 노출하며, 특정 키워드나 확장자를 포함하는 파일을 훔칠 수 있다"고 주장했다. Nullbulge의 웹사이트는 자신들이 "우리 죄 중 하나"를 저지른 사용자들을 대상으로 했다고 주장하며, 여기에는 AI 아트 생성, 예술품 도용, 암호화폐 홍보, 그리고 Patreon과 같은 아티스트로부터의 다른 종류의 도용이 포함된다. 그들은 "예술가의 권리를 보호하고 그들의 작업에 대한 공정한 보상을 보장하는 것의 중요성을 믿는 개인들의 집단"이며, "AI 생성 예술 작품이 창의 산업에 해롭고 권장되어서는 안 된다"고 믿는다고 주장했다.
LAION

Jan Ebert **LAION**(**Large-scale Artificial Intelligence Open Network**의 약자)은 오픈 소스 인공지능 모델과 데이터셋을 만드는 독일의 비영리 단체이다. 이 단체는 웹에서 스크랩한 대규모 이미지 및 캡션 데이터셋을 공개하여 잘 알려져 있으며, 이 데이터셋은 스테이블 디퓨전과 이마젠을 포함한 여러 유명 텍스트-이미지 모델을 훈련하는 데 사용되었다. 2023년 2월, LAION은 게티이미지가 스테이블 디퓨전을 상대로 제기한 소송에 비당사자로 언급되었다.language=en-us 2023년 4월, LAION은 자신의 이미지를 훈련 세트에서 제거하기를 원하는 독일 사진작가에 의해 직접 고소되었다.language=en-us 2024년 9월, 함부르크 지방법원은 독일과 EU 전반에서 "AI 훈련 데이터에 대한 TDM(텍스트 및 데이터 마이닝) 예외에 대한 획기적인 판결"로 묘사되는 소송을 기각했다.language=en-US 2023년 4월 15일, LAION과 기여자들은 OpenAssistant라는 오픈 소스 AI 어시스턴트 챗봇을 공개 출시했다.
# 이미지 데이터셋
LAION은 AI 연구자들이 널리 사용하는 대규모 이미지-캡션 쌍 데이터셋을 다수 공개했다. 이 데이터는 스크랩된 웹 페이지 데이터셋인 Common Crawl에서 파생되었다. 개발자들은 크롤링된 HTML에서 `` 태그를 검색하고 해당 Alt 속성을 캡션으로 처리했다. 그들은 CLIP을 사용하여 내용이 캡션과 일치하지 않는 이미지를 식별하고 폐기했다. LAION은 스크랩된 이미지 자체의 콘텐츠를 호스팅하지 않으며, 데이터셋은 이미지에 대한 URL을 포함하고 있어 연구자들이 직접 다운로드해야 한다. 최초의 데이터셋인 LAION-400M은 2021년 8월에 공개되었으며, 4억 개의 이미지-캡션 쌍으로 구성되어 있었다. 이 쌍들은 2014년에서 2021년 사이에 Common Crawl에 의해 스크랩된 웹페이지의 무작위 하위 집합에서 추출되었다. 이는 오픈AI가 CLIP 모델 훈련에 사용한 4억 개의 이미지-캡션 쌍을 수집한 과정을 재현하려는 시도였다. 이 회사는 모델의 코드와 가중치는 오픈 소스로 공개했지만, 훈련 데이터셋은 공개하지 않았다. 2022년 구글 브레인에서 발표한 텍스트-이미지 모델인 이마젠은 LAION-400M과 개인 내부 데이터셋을 조합하여 훈련되었다. 50억 쌍 이상으로 구성된 후속작인 LAION-5B는 2022년 3월에 공개되었다. 출시 당시, 이 데이터셋은 현존하는 가장 큰 무료 이미지-캡션 쌍 데이터셋이었다. 이 데이터셋의 제작은 Doodlebot, 허깅 페이스, 그리고 스테이블 디퓨전 텍스트-이미지 모델의 자금 지원을 담당한 AI 기업인 Stability AI의 자금 지원을 받았다. 이 모델은 LAION-5B로 훈련되었다.
## 비판
여러 연구에 따르면 LAION-5B의 이미지에는 강간, 포르노그래피, 악의적인 고정관념, 인종차별적 비방 및 기타 매우 문제가 되는 내용의 이미지와 텍스트 쌍이 포함되어 있다.arxiv=2110.01963 바이어리셔 룬트풍크의 조사에 따르면 허깅 페이스에서 호스팅되는 LAION의 데이터셋에는 공개 웹사이트에서 수집된 대량의 사적이고 민감한 데이터가 포함되어 있다.website=Bayerischer Rundfunk 2023년 12월, 스탠포드 인터넷 옵저버토리는 LAION-5B에 대한 보고서를 발표했는데, 3,226건의 아동 성착취물 링크 의심 사례가 발견되었으며 이 중 1,008건이 외부에서 확인되었다. 이에 LAION은 "불법 콘텐츠에 대한 무관용 정책"과 "과도한 주의"를 이유로 LAION-5B와 LAION-400M을 일시적으로 제거했다.accessdate=22 December 2023 2024년 8월, LAION은 Re-LAION-5B라는 이름의 정제된 데이터셋을 출시했다.language=en-us
# OpenAssistant
https://open-assistant.io OpenAssistant는 작업을 이해하고, 타사 시스템과 상호 작용하며, 이를 위해 정보를 동적으로 검색할 수 있는 인공지능 (AI) 오픈 소스 챗 기반 어시스턴트이다. 이 프로젝트는 LAION과 협력하여 자원봉사자 그룹에 의해 개발되고 있다. 개발 목표 중 하나는 소비자 하드웨어에서 로컬로 실행할 수 있는 대형 언어 모델에 대한 무료 액세스를 포함한다.first15=Andrew 이 프로젝트는 60만 건의 사람이 생성한 데이터 포인트를 만든 13,500명 이상의 자원봉사자가 참여한 전 세계적인 크라우드소싱 노력의 지원을 받는다.language=en-US
IBM 그래닛

ibm.com/granite Artificial neural network **IBM 그래닛**(IBM Granite)은 IBM이 만든 디코더 전용 AI 파운데이션 모델 시리즈이다.url=https://www.ibm.com/granite 2023년 9월 7일 발표되었으며,date=September 7, 2023date=September 7, 2023 4일 후에 초안 논문이 발표되었다.date=2023-11-30 처음에는 IBM의 클라우드 기반 데이터 및 생성형 인공지능 플랫폼 Watsonx에서 다른 모델들과 함께 사용하기 위한 목적이었으나,language=en-US IBM은 일부 코드 모델의 소스 코드를 공개했다.language=en-USurl=https://research.ibm.com/blog/granite-code-models-open-source 그래닛 모델은 인터넷, 학술 출판물, 코드 데이터셋, 법률 문서 및 금융 문서에서 큐레이션된 데이터셋으로 훈련된다.website=Datanamilanguage=en-US
# 파운데이션 모델
파운데이션 모델은 광범위한 데이터로 대규모로 훈련되어 다양한 하위 작업에 적용할 수 있는 AI 모델이다.date=18 August 2021 그래닛의 첫 번째 파운데이션 모델은 Granite.13b.instruct와 Granite.13b.chat이었다. 이름에 있는 "13b"는 당시 대부분의 대규모 모델보다 적은 130억 개의 매개변수에서 유래했다. 이후 모델은 30억에서 340억 개의 매개변수로 다양하게 출시되었다.language=en-US 2024년 5월 6일, IBM은 그래닛 코드 모델의 네 가지 변형 소스 코드를 소프트웨어의 완전한 자유로운 사용, 수정 및 공유를 허용하는 오픈 소스 퍼미시브 라이선스인 아파치 2로 공개하고, 이를 허깅 페이스에 올려 대중이 사용할 수 있도록 했다.work=ExtremeTechlanguage=en IBM의 자체 보고서에 따르면, 그래닛 8b는 유사한 매개변수 범위 내에서 여러 코딩 관련 작업에서 라마 3보다 뛰어난 성능을 보인다.language=en-USlanguage=en-US
LightGBM

https://lightgbm.readthedocs.io/ **LightGBM**은 **Light Gradient-Boosting Machine**의 약자로, 기계 학습을 위한 자유-오픈 소스 분산 그라디언트 부스팅 프레임워크이며, 원래 마이크로소프트에서 개발했다.date=March 31, 2020bibcode=2020NatSR..1011981K 이 프레임워크는 결정 트리 알고리즘을 기반으로 하며 순위 학습, 통계적 분류 및 기타 기계 학습 작업에 사용된다. 개발 중점은 성능과 확장성에 있다.
# 개요
LightGBM 프레임워크는 GBT, GBDT, GBRT, GBM, MARTwebsite=neptune.aiwebsite=avanwyk 및 RF를 포함한 다양한 알고리즘을 지원한다.website=lightgbm.readthedocs.io LightGBM은 희소 최적화, 병렬 훈련, 다중 손실 함수, 정규화, 배깅, 조기 종료 등 XGBoost의 많은 장점을 가지고 있다. 두 가지의 주요 차이점은 트리의 구성에 있다. LightGBM은 대부분의 다른 구현에서와 같이 레벨별로(행 단위로) 트리를 성장시키지 않는다.The Gradient Boosters IV: LightGBM – Deep & Shallow 대신 잎(leaf)-단위로 트리를 성장시킨다. 최대 델타 손실을 가진 잎을 선택하여 성장한다.website=LightGBM Official Documentation 또한 LightGBM은 XGBoost 또는 다른 구현에서처럼 정렬된 특성 값에서 최적의 분할 지점을 검색하는 널리 사용되는 정렬 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 사용하지 않는다.citeseerx=10.1.1.89.7734 대신 LightGBM은 고도로 최적화된 히스토그램 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 구현하여 효율성과 메모리 소비 모두에서 큰 장점을 제공한다.website=lightgbm.readthedocs.io LightGBM 알고리즘은 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS) 및 Exclusive Feature Bundling (EFB)이라는 두 가지 새로운 기술을 활용하여 높은 수준의 정확도를 유지하면서 알고리즘을 더 빠르게 실행할 수 있도록 한다.volume=30 LightGBM은 리눅스, 윈도우, macOS에서 작동하며 C++, 파이썬,via=PyPI R, C#을 지원한다.website=docs.microsoft.com 소스 코드는 MIT 허가서에 따라 라이선스가 부여되며 깃허브에서 사용할 수 있다.via=GitHub
# 경사 기반 단측 샘플링
경사 하강법을 사용할 때, 모델의 가능한 구성 공간을 계곡으로 생각하는데, 이 계곡의 가장 낮은 부분이 데이터에 가장 근접하게 맞는 모델이다. 이 비유에서, 계곡이 얼마나 더 낮아지는지 배우기 위해 다른 방향으로 걷는다. 일반적으로 경사 하강법에서는 전체 데이터 집합을 사용하여 계곡의 기울기를 계산한다. 그러나 이 일반적으로 사용되는 방법은 모든 데이터 포인트가 동일하게 유익하다고 가정한다. 대조적으로, 경사 부스팅 결정 트리를 위해 처음 개발된 방법인 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS)은 모든 데이터가 동일하게 유익하다는 가정에 의존하지 않는다. 대신, 더 작은 경사(더 얕은 기울기)를 가진 데이터 포인트를 무작위로 제거하여 덜 유익한 것으로 간주한다. 이는 노이즈의 영향을 받았을 수 있는 데이터를 걸러내어 모델이 데이터의 기본 관계를 더 정확하게 모델링할 수 있도록 하기 위함이다.
# 배타적 특징 번들링
배타적 특징 번들링(EFB)은 유효 특징의 수를 줄이는 거의 무손실 방법이다. 희소 특징 공간에서 많은 특징은 거의 배타적이며, 이는 동시에 0이 아닌 값을 거의 취하지 않는다는 것을 의미한다. 원-핫 인코딩된 특징은 배타적 특징의 완벽한 예이다. EFB는 이러한 특징들을 묶어 차원수를 줄여 효율성을 향상시키면서 높은 수준의 정확도를 유지한다. 배타적 특징을 단일 특징으로 묶는 것을 배타적 특징 번들(exclusive feature bundle)이라고 한다.
# 더 읽어보기
* journal=Neural Information Processing System * year=2020 * isbn=978-1800564749
오픈 마인드 커먼 센스

**오픈 마인드 커먼 센스**(Open Mind Common Sense, **OMCS**)는 매사추세츠 공과대학교(MIT) MIT 미디어 랩에 기반을 둔 인공지능 프로젝트로, 웹을 통해 수천 명의 사람들이 기여한 방대한 상식 지식 베이스를 구축하고 활용하는 것을 목표로 한다. 이 프로젝트는 1999년부터 2016년까지 활발히 진행되었다. 설립 이래로 15,000명 이상의 기여자가 기여한 백만 개 이상의 영어 사실을 다른 언어의 지식 베이스 외에 축적했다. OMCS의 소프트웨어 대부분은 세 가지 상호 연결된 표현을 기반으로 구축되었다: 사람들이 직접 상호 작용하는 자연어 코퍼스, 이 코퍼스로부터 구축된 **ConceptNet**이라는 시맨틱 네트워크, 그리고 차원 축소 (통계학)를 사용하여 새로운 지식을 추론할 수 있는 ConceptNet의 행렬 기반 표현인 **AnalogySpace**이다. 오픈 마인드 커먼 센스에 의해 수집된 지식은 MIT 및 다른 곳에서 연구 프로젝트를 가능하게 했다.
# 역사
이 프로젝트는 마빈 민스키, 푸시 싱, 캐서린 하바시 등의 아이디어였다. 개발 작업은 1999년 9월에 시작되었고, 1년 후에 인터넷에 공개되었다. 하바시는 자신의 논문에서 이를 "당시 초기 단계에 불과했던 인터넷의 분산된 인적 컴퓨팅 능력 중 일부를 활용하려는 시도"라고 설명했다. 원래 OMCS는 웹사이트 Everything2와 그 전신에 영향을 받았으며, 구글에서 영감을 받은 미니멀리스트 인터페이스를 제시한다. 푸시 싱은 2007년에 MIT 미디어 랩의 교수가 되어 상식 컴퓨팅 그룹을 이끌 예정이었으나, 2006년 2월 28일 자살했다. 이 프로젝트는 현재 캐서린 하바시가 이끄는 MIT 미디어 랩의 디지털 직관 그룹에서 운영되고 있다.
# 데이터베이스 및 웹사이트
OMCS에는 다양한 유형의 지식이 있다. 어떤 진술은 객체나 사건 간의 관계를 자연어의 간단한 구절로 표현한다: 예를 들어 "코트는 따뜻하게 입는 데 사용된다", "태양은 매우 뜨겁다", "저녁 식사를 요리할 때 마지막으로 하는 일은 설거지를 하는 것이다" 등이 있다. 데이터베이스는 또한 "친구와 시간을 보내는 것은 행복을 유발한다"와 "자동차 사고를 당하면 화가 난다"와 같은 진술에서 상황의 감정적 내용을 포함한다. OMCS는 "사람들은 존경받기를 원한다"와 "사람들은 좋은 커피를 원한다"와 같이 크고 작은 사람들의 욕구와 목표에 대한 정보를 포함한다. 원래 이러한 진술은 웹사이트에 제한 없는 문장으로 입력될 수 있었고, 나중에 구문 분석되어야 했다. 웹사이트의 현재 버전은 더욱 구조화된 빈칸 채우기 템플릿만을 사용하여 지식을 수집한다. OMCS는 또한 유희형 게임인 "Verbosity"에 의해 수집된 데이터를 사용한다.archive-date=2010-06-25 원시 형태의 OMCS 데이터베이스는 단순히 일부 상식을 전달하는 짧은 문장들의 모음이다. 이 지식을 계산적으로 사용하기 위해서는 더 구조화된 표현으로 변환되어야 한다.
# ConceptNet
ConceptNet은 OMCS 데이터베이스의 정보를 기반으로 한 시맨틱 네트워크이다. ConceptNet은 노드가 개념이고, 엣지가 이러한 개념에 대한 상식적 주장인 방향성 그래프로 표현된다. 개념은 명사구, 동사구, 형용사구 또는 절이 될 수 있는 밀접하게 관련된 자연어 구문들의 집합을 나타낸다. ConceptNet은 얕은 구문 분석기를 사용하여 OMCS의 자연어 주장을 패턴과 일치시켜 생성된다. 주장은 제한된 가능한 관계 집합에서 선택된 두 개념 간의 관계로 표현된다. 다양한 관계는 OMCS 코퍼스에서 발견되는 일반적인 문장 패턴을 나타내며, 특히 지식 수집 웹사이트에서 사용되는 모든 "빈칸 채우기" 템플릿은 특정 관계와 연결된다. ConceptNet을 구성하는 데이터 구조는 2007년에 크게 재구성되어 ConceptNet 3으로 발행되었다. 소프트웨어 에이전트 그룹은 현재 새로운 버전 4.0의 데이터베이스와 API를 배포한다. 2010년, OMCS 공동 설립자이자 이사인 캐서린 하바시는 로빈 스피어, 데니스 클라크, 제이슨 알론소와 함께 ConceptNet을 기반으로 하는 텍스트 분석 소프트웨어 회사인 Luminoso를 설립했다.date=27 June 2014date=14 April 2014date=12 February 2015date=11 February 2015 이 회사는 ConceptNet을 주요 어휘 자원으로 사용하여 기업이 설문 조사, 제품 리뷰, 소셜 미디어 등 방대한 양의 정성적 데이터에서 의미를 파악하고 통찰력을 얻도록 돕는다.date=2 July 2014date=11 February 2015
# 기계 학습 도구
ConceptNet의 정보는 기계 학습 알고리즘의 기초로 사용될 수 있다. AnalogySpace라는 한 표현은 특잇값 분해를 사용하여 ConceptNet의 지식에서 패턴을 일반화하고 표현하는데, 이는 AI 애플리케이션에 사용될 수 있다. 이의 개발자들은 말뭉치, ConceptNet과 같은 구조화된 지식 베이스, 그리고 이 둘의 조합을 기반으로 기계 학습을 수행하기 위한 Divisi라는 파이썬 기계 학습 툴킷을 배포한다.
# 다른 프로젝트와의 비교
다른 유사한 프로젝트로는 무한 언어 학습 시스템, Mindpixel (중단됨), Cyc, Learner, SenticNet, 프리베이스, YAGO, 디비피디아, 그리고 Open Mind 1001 Questions가 있으며, 이들은 지식 수집 및 참여 유도에 대한 대안적인 접근 방식을 탐색했다. 오픈 마인드 커먼 센스 프로젝트는 수집된 상식 지식을 공식적인 논리 구조를 사용하는 대신 영어 문장으로 표현하는 데 중점을 두었다는 점에서 Cyc와 다르다. ConceptNet은 공동 창립자 중 한 명인 휴고 리우(Hugo Liu)에 의해 "공식적인 언어적 엄밀함보다는 비형식적인 개념적 연결성에 중점"을 두었기 때문에 Cyc보다는 워드넷과 더 유사하게 구조화되어 있다고 설명된다.
OpenCog

opencog.org/ **OpenCog**는 오픈 소스 인공지능 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 하는 프로젝트이다. **OpenCog Prime**은 로봇 및 가상 체화된 인지를 위한 아키텍처로, 전체 시스템의 발현 현상으로서 인간 수준의 인공 일반 지능(AGI)을 발생시키도록 설계된 상호 작용 구성 요소들을 정의한다.archive-date=2009-03-06 OpenCog Prime의 설계는 주로 벤 괴르첼의 작업인 반면, OpenCog 프레임워크는 광범위한 AGI 연구를 위한 일반적인 프레임워크로 의도되었다. OpenCog을 활용한 연구는 학술지에 발표되었고 연례 인공 일반 지능 컨퍼런스를 포함한 컨퍼런스 및 워크숍에서 발표되었다. OpenCog은 GNU 아페로 일반 공중 사용 허가서 조건에 따라 배포된다. OpenCog은 화웨이와 시스코 시스템즈를 포함하여 50개 이상의 회사에서 사용하고 있다.access-date=2018-03-13
# 기원
OpenCog은 원래 2008년에 Novamente LLC의 독점 "Novamente Cognition Engine"(NCE)의 소스 코드 공개를 기반으로 했다. 원래 NCE 코드는 PLN 책(아래 참조)에서 논의된다. OpenCog의 지속적인 개발은 인공 일반 지능 연구소(AGIRI), 구글 서머 오브 코드 프로젝트, 한슨 로보틱스, 싱귤래리티넷 등의 지원을 받고 있다.
# 구성 요소
OpenCog은 다음으로 구성된다. * 그래프 데이터베이스인 AtomSpace는 "원자"(즉, 항, 원자식, 문장 및 관계)를 해당 "값"(평가 또는 해석, 즉 원자별 키-값 데이터베이스로 생각할 수 있음)와 함께 저장한다. 값의 예로는 진릿값이 있다. 원자는 전역적으로 고유하며 변경 불가능하고 색인화(검색 가능)된다. 값은 일시적이며 변경 가능하다. * Atomese라고 불리는 미리 정의된 원자 모음은 개념 그래프 및 시맨틱 네트워크와 같은 일반적인 지식 표현에 사용되며, 이러한 그래프를 조작하는 데 필요한 규칙(즉, 항 재작성)을 나타내고 저장하는 데에도 사용된다. * 유형 생성자 및 함수 유형을 포함하여 유형 하위 시스템을 인코딩하는 미리 정의된 원자 모음이다. 이들은 변수, 항 및 표현식의 유형을 지정하고 변수를 포함하는 일반 그래프의 구조를 지정하는 데 사용된다. * 함수형 및 명령형 프로그래밍 스타일을 모두 인코딩하는 미리 정의된 원자 모음이다. 여기에는 자유 변수를 종속 변수로 바인딩하고 베타 축소를 수행하기 위한 람다 추상화가 포함된다. * 일반 그래프 질의 엔진의 일부로 내장된 충족도 모듈러 이론 해결사를 인코딩하는 미리 정의된 원자 모음으로, 그래프 및 하이퍼그래프 패턴 일치(동형 부분 그래프 발견)를 수행한다. 이는 SQL과 같은 구조화된 질의 언어의 개념을 일반적인 그래픽 질의 영역으로 일반화한다. 이는 그래프 질의 언어의 확장된 형태이다. * 규칙을 연결할 수 있는 전방 추론기와 후방 추론기를 포함하는 일반 규칙 엔진이다. 규칙은 그래프 질의 하위 시스템의 그래프 질의와 정확히 일치하므로 규칙 엔진은 질의 계획기와 막연하게 유사하다. 이는 베이즈 추론 또는 퍼지 논리와 같은 다양한 종류의 추론 엔진 및 추론 시스템을 구현할 수 있도록 설계되었으며, 제약 해결사 또는 모션 플래너와 같은 실제 작업도 가능하다. * 경제 이론에 기반한 주의 할당 하위 시스템인 ECAN.title = Economic Attention Allocation 이 하위 시스템은 추론 및 연결 중 발생하는 탐색 가능성의 조합적 폭발을 제어하는 데 사용된다. * 확률 논리 네트워크(PLN)에 기반한 확률적 추론 엔진 구현이다. 현재 구현은 규칙 엔진을 사용하여 논리적 추론(예: 전건 긍정)의 특정 규칙과 각 추론에 확률과 신뢰도를 할당하는 일부 매우 특정한 수학 공식들을 연결한다. 이 하위 시스템은 수정된 형태의 베이즈 추론과 함께 작동하는 특정 종류의 증명 보조기로 생각할 수 있다. * Meta-Optimizing Semantic Evolutionary Search, 즉 MOSES라고 불리는 확률적 유전 프로그램 진화기.title=MOSES 이는 작업을 수행하는 짧은 Atomese 프로그램 모음을 발견하는 데 사용된다. 이는 일종의 결정 트리 학습법을 수행하여 일종의 결정 포레스트 또는 그 일반화를 초래하는 것으로 생각할 수 있다. * Link Grammar로 구성되고 의미-텍스트 이론과 딕 허드슨의 워드 문법에서 부분적으로 영감을 받아 의미 및 구문 관계를 Atomese로 인코딩하는 자연어 입력 시스템이다. * 자연어 생성 시스템이다.title=Natural Language Generation. * 정서 상태, 충동 및 욕구를 처리하기 위한 프시 이론의 구현인 OpenPsi.title=OpenPsi * OpenPsi를 통한 감정 모델링을 포함한 한슨 로보틱스 로봇과의 인터페이스url-status=dead 여기에는 명상 기술을 시연하는 데 사용되는 러빙 AI 프로젝트가 포함된다.
# 조직 및 자금 조달
2008년, 이전 명칭이 싱귤래리티 인공지능 연구소(SIAI)였던 기계 지능 연구소(MIRI)는 여러 연구원과 엔지니어를 후원했다. 2008년과 2009년 구글 서머 오브 코드에서 OpenCog이 참여한 이래 오픈 소스 커뮤니티에서 많은 기여가 이루어졌다. 현재 MIRI는 OpenCog을 더 이상 지원하지 않는다.author-link=Ben Goertzel OpenCog은 홍콩 정부, 홍콩 이공대학, 제프리 엡스타인 VI 재단first1=Marcus 및 한슨 로보틱스를 포함한 여러 출처로부터 자금과 지원을 받았다. 2013년에 OpenCog은 한슨 로보틱스에 AI 솔루션을 제공하기 시작했고,publisher=Jeffrey Epstein VI Foundation 2017년에 OpenCog은 싱귤래리티넷의 창립 멤버가 되었다.website=allcryptowhitepapers.com
# 응용 분야
다른 인지적 구조와 마찬가지로, 주요 목적은 3차원 아바타 캐릭터인 가상 인간을 만드는 것이다. 목표는 감정, 몸짓, 학습과 같은 행동을 모방하는 것이다. 예를 들어, 소프트웨어의 감정 모듈은 인간이 감정을 가지고 있기 때문에 프로그래밍되었다. 인공 일반 지능은 인간의 지능을 시뮬레이션할 때 실현될 수 있다.isbn=978-1-351-36526-0 OpenCog 프로젝트의 자기 설명은 자연어 처리 및 개의 시뮬레이션 방향으로 나아가는 추가 가능한 응용 분야를 제공한다.pages=23–
OpenNN

http://www.opennn.net **OpenNN**(Open Neural Networks Library)는 딥 러닝 연구의 주요 분야인 신경망을 구현하는 C++ 프로그래밍 언어로 작성된 소프트웨어 라이브러리이다.date= June 2014 이 라이브러리는 오픈 소스이며, GNU 약소 일반 공중 사용 허가서에 따라 라이선스가 부여된다.
# 특징
이 소프트웨어는 지도 학습을 위한 비선형 처리 장치 레이어를 몇 개든 구현한다. 이러한 딥 아키텍처는 보편 근사 정리 속성을 가진 신경망 설계를 가능하게 한다. 또한, 컴퓨터 성능을 높이기 위해 OpenMP를 통해 다중 처리 프로그래밍을 허용한다. OpenNN은 기계 학습 알고리즘을 번들 함수로 포함한다. 이들은 예측 분석 작업 통합을 위해 응용 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 다른 소프트웨어 도구에 내장될 수 있다. 이와 관련하여 그래픽 사용자 인터페이스는 없지만 일부 기능은 특정 시각화 도구로 지원될 수 있다.display-authors=etal
# 역사
개발은 2003년 국제 공학 수치 방법 센터에서 유럽 연합이 자금을 지원한 RAMFLOOD (홍수 위험 평가 및 관리) 연구 프로젝트의 일환으로 시작되었다.date=December 2004 그 후 유사한 프로젝트의 일부로 계속되었다. OpenNN은 스타트업 컴퍼니 Artelnics에 의해 개발되고 있다.title=Artelnics home page
# 응용
OpenNN은 범용 인공지능 소프트웨어 패키지이다.url-status=dead 다양한 분야에서 예측 분석 작업을 해결하기 위해 기계 학습 기술을 사용한다. 예를 들어, 이 라이브러리는 공학, 에너지 또는 화학 분야에 적용되었다.hdl-access = freeisbn = 978-3-642-20281-0display-authors=etal
인공지능 마크업 언어

url = 공식 URL **인공지능 마크업 언어**(**AIML**, Artificial Intelligence Markup Language)는 자연어 소프트웨어 에이전트 개발을 위한 XML 방언이다.
# 역사
AIML이라는 **XML 방언**은 1995년부터 2002년 사이에 리처드 월리스와 전 세계 자유 소프트웨어 커뮤니티에 의해 개발되었다. AIML은 처음에는 크게 확장된 엘리자였던 "A.L.I.C.E."("Artificial Linguistic Internet Computer Entity")의 기반이 되었고, 이는 매년 열리는 뢰브너 인공지능 대회date=26 October 2007에서 세 번 우승했으며, 2004년에는 Chatterbox Challengeurl-status=dead의 챔피언이기도 했다. A.L.I.C.E. AIML 세트가 GPL로 배포되었고, 대부분의 AIML 인터프리터가 자유 또는 오픈 소스 라이선스로 제공되기 때문에, 원래 프로그램 구현과 AIML 지식 기반을 바탕으로 많은 "앨리스봇 클론"이 만들어졌다. 여러 언어로 된 자유 AIML 세트date=17 May 2006가 사용자 커뮤니티에 의해 개발되어 제공되었다. 자바, 루비, 파이썬, C++, C 샤프, 파스칼 및 기타 언어(아래 #자유/오픈 소스 AIML 구현 참조)에서 사용할 수 있는 AIML 인터프리터가 있다. AIML에 대한 준정식 사양url-status=dead 및 W3C XML 스키마archive-date=17 March 2006를 사용할 수 있다. 2013년 초부터 A.L.I.C.E. 재단은 AIML 2.0 사양 초안을 작업 중이다.date=16 January 2013
# AIML 요소
AIML은 여러 요소를 포함한다. 이 중 가장 중요한 것들은 아래에서 더 자세히 설명한다.
## 카테고리
AIML의 카테고리는 지식의 기본 단위를 형성한다. 카테고리는 적어도 두 가지 추가 요소인 **패턴** 및 **템플릿** 요소로 구성된다. 다음은 간단한 카테고리이다. WHAT IS YOUR NAME My name is Michael N.S Evanious. 이 카테고리가 로드되면 AIML 봇은 "What is your name"이라는 입력에 "My name is Michael N.S Evanious."라고 응답할 것이다.
## 패턴
패턴은 하나 이상의 사용자 입력을 일치시키기 위한 문자열이다. 다음과 같은 리터럴 패턴은 WHAT IS YOUR NAME 대소문자를 무시하고 "what is your name"이라는 단일 입력만 일치시킬 것이다. 그러나 패턴은 하나 이상의 단어를 일치시키는 와일드카드를 포함할 수도 있다. 다음과 같은 패턴은 WHAT IS YOUR * "what is your name", "what is your shoe size", "what is your purpose in life" 등 무한한 수의 입력을 일치시킬 것이다. AIML 패턴 구문은 정규 표현식보다 훨씬 덜 복잡하고 따라서 촘스키 위계에서 레벨 3보다 낮은 매우 간단한 패턴 언어이다. 간단한 패턴 매칭 기능를 보완하기 위해 AIML 인터프리터는 약어를 확장하고, 오타를 제거하는 등의 전처리 기능을 제공할 수 있다. AIML 구문 자체는 유한 상태 기계만큼 복잡하며 따라서 촘스키 위계에서 최소 레벨 3이다. 이는 상태가 하나의 주제와 관련되기 때문이다. 이러한 동작을 구현하려면 상태가 우연히 벗어나지 않도록 주제가 "*" 패턴을 가져야 한다. 상태 전환은 1=state2 태그로 구현된다. 이러한 방식으로 봇은 대화 중인 주제 또는 대화 중에 얻은 사용자 권한을 "기억"할 수 있다.
## 템플릿
템플릿은 일치하는 패턴에 대한 응답을 지정한다. 템플릿은 다음과 같은 간단한 리터럴 텍스트일 수 있다. My name is John. 템플릿은 다음과 같은 변수를 사용할 수 있다. My name is . 이는 봇의 이름을 문장에 대체하거나, You told me you are years old. 이는 (알려진 경우) 사용자의 나이를 문장에 대체할 것이다. 템플릿 요소에는 기본 텍스트 서식, 조건부 응답(if-then/else) 및 무작위 응답이 포함된다. 템플릿은 또한 **srai** (인공지능의 상징적 축소)라는 요소를 사용하여 다른 패턴으로 리디렉션할 수 있다. 이는 이 예제와 같이 동의어를 구현하는 데 사용될 수 있다(CDATA는 XML 이스케이프의 필요성을 피하기 위해 사용됨): WHAT IS YOUR NAME WHAT ARE YOU CALLED what is your name 첫 번째 카테고리는 단순히 "what is your name"이라는 입력에 봇의 이름을 나타내는 문장으로 응답한다. 그러나 두 번째 카테고리는 "what are you called"라는 입력이 "what is your name"이라는 입력과 일치하는 카테고리로 리디렉션되어야 한다고 말한다. 즉, 두 문구가 동등하다는 것을 의미한다. 템플릿은 봇이 대화하는 사용자 인터페이스에 의해 처리될 수 있는 다른 유형의 콘텐츠를 포함할 수 있다. 예를 들어, 템플릿은 서식을 위해 HTML 태그를 사용할 수 있으며, HTML을 지원하지 않는 클라이언트는 이를 무시할 수 있다.
자율 에이전트

**자율 에이전트**(Autonomous agent)는 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이다.website=Techopedia
# 정의
자율 에이전트에 대한 다양한 정의가 있다. 브루스톨로니(1991)에 따르면: "자율 에이전트는 현실 세계에서 자율적이고 목적 있는 행동을 할 수 있는 시스템이다." 메이스(1995)에 따르면: "자율 에이전트는 복잡하고 동적인 환경에 거주하며, 이 환경에서 자율적으로 감지하고 행동하며, 이를 통해 설계된 목표 또는 작업 세트를 실현하는 컴퓨팅 시스템이다." 프랭클린과 그래서(1997)는 다른 정의들을 검토하고 그들의 정의를 제안한다: "자율 에이전트는 환경 안에 위치하고 그 일부를 이루며, 그 환경을 감지하고, 시간이 지남에 따라 자신의 의제를 추구하며, 미래에 자신이 감지하는 것에 영향을 미치도록 행동하는 시스템이다." 그들은 다음과 같이 설명한다: "인간과 일부 동물은 여러 개의 상충되는 욕구, 여러 감각, 여러 가능한 행동, 그리고 복잡하고 정교한 제어 구조를 가진 에이전트의 상위에 속한다. 한두 개의 감각, 단일 행동, 그리고 터무니없이 단순한 제어 구조를 가진 하위에는 온도 조절 장치가 있다."
# 에이전트의 외형
리 외(2015)는 외부 외형과 내부 자율 에이전트의 조합이 자율주행차에 대한 인간의 반응에 미치는 영향에서 안전 문제를 제기한다. 그들의 연구는 인간과 유사한 외형의 에이전트와 높은 수준의 자율성이 사회적 존재감, 지능, 안전 및 신뢰성과 강하게 연관되어 있음을 보여준다. 특히, 외형은 정서적 신뢰에 가장 큰 영향을 미치며, 자율성은 인지적 신뢰와 정서적 신뢰 모두에 가장 큰 영향을 미치는데, 인지적 신뢰는 지식 기반 요소로 특징지어지고 정서적 신뢰는 주로 감정에 의해 주도된다.s2cid=36605301
AIOps

**AIOps**(IT 운영을 위한 인공지능, Artificial Intelligence for IT Operations)는 인공지능, 기계 학습, 빅 데이터 분석을 사용하여 데이터 센터 관리를 자동화하고 개선하는 것을 의미한다. 이는 조직이 기존 방법보다 효율적으로 문제를 감지, 진단 및 해결함으로써 복잡한 IT 환경을 관리하는 데 도움을 준다.language=enfirst1=Atera
# 역사
AIOps는 2016년 가트너에 의해 처음 정의되었으며,language=en "인공지능"과 "IT 운영"을 결합하여 IT 운영을 개선하기 위한 AI 및 기계 학습의 적용을 설명한다. 이 개념은 IT 환경의 복잡성과 데이터 볼륨 증가에 대처하기 위해 도입되었으며, 이벤트 상관 분석, 이상 탐지, 원인 결정과 같은 프로세스를 자동화하는 것을 목표로 한다.
# 정의
AIOps는 다양한 데브옵스 장치 및 도구에서 수집된 대량의 데이터를 분석하고 실시간으로 문제를 자동으로 식별하고 대응하기 위해 기계 학습 및 분석을 사용하여 IT 운영을 개선하고 자동화하는 다층적 복합 기술 플랫폼을 의미한다.language=en-US AIOps는 빅 데이터 플랫폼 내에서 고립된 IT 데이터에서 집계된 관찰 데이터(예: 작업 로그 및 모니터링 시스템) 및 상호 작용 데이터(예: 티켓팅, 이벤트 또는 사고 기록)로의 전환으로 사용된다.archive-url=https://web.archive.org/web/20240819171329/https://www.veritas.com/information-center/aiops-definitive-guide AIOps는 이 데이터에 기계 학습과 분석을 적용한다. 그 결과는 지속적인 가시성이며, 자동화 구현과 결합되어 지속적인 개선으로 이어질 수 있다.language=en-US AIOps는 세 가지 IT 분야(자동화, 서비스 관리, 성능 관리)를 연결하여 지속적인 가시성과 개선을 달성한다. 현대의 가속화되고 초확장된 IT 환경에서 이 새로운 접근 방식은 기계 학습 및 빅 데이터의 발전을 활용하여 이전의 한계를 극복한다.url-status=live AIOps 다이어그램
# 구성 요소
AIOps는 다음과 같은 프로세스 및 기술을 포함한 여러 구성 요소로 이루어져 있다. * 이상 탐지language=en-US * 로그 분석url-access=subscription * 근본 원인 분석url-access=subscription * 코호트 분석language=en * 이벤트 상관 분석language=en-US * 예측 분석url-status=live * 하드웨어 장애 예측isbn=978-1-7281-3783-4 * 자동화된 복구url-status=live * 성능 예측class=cs.LG * 인시던트 관리language=en-US * 인과관계 결정class=cs.LG * 큐 관리class=cs.SE * 자원 스케줄링 및 최적화language=en * 예측 용량 관리 * 자원 할당 * 서비스 품질 모니터링 * 배포 및 통합 시험 * 시스템 구성 * 자동 진단 및 문제 지역화 * 효율적인 ML 학습 및 추론 * 클라우드 운영을 위한 LLM 사용 * 자동 서비스 복구 * 데이터 센터 관리 * 고객 지원 * 클라우드 운영의 보안 및 개인 정보 보호
# 결과
AI는 다섯 가지 방법으로 IT 운영을 최적화한다. 첫째, AI 기반의 지능형 모니터링은 잠재적인 문제가 중단을 일으키기 전에 식별하여 평균 감지 시간(MTTD)과 같은 지표를 15~20% 향상시킨다. 둘째, 성능 데이터 분석 및 통찰력은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 수집하고 분석하여 신속한 의사 결정을 가능하게 한다. 셋째, AI 기반 자동화된 인프라 최적화는 리소스를 효율적으로 할당하여 클라우드 비용을 절감한다. 넷째, 향상된 IT 서비스 관리는 AI 기반의 종단간 서비스 관리를 통해 중요한 사고를 50% 이상 줄인다. 마지막으로, 지능형 작업 자동화는 최소한의 인적 개입으로 문제 해결을 가속화하고 복구 조치를 자동화한다.url-status=live 2025년, 아테라 네트워크스는 소프트웨어 검토 플랫폼 G2에 의해 AIOps 분야의 리더로 선정되었다.accessdate=2025-07-24
# AIOps와 MLOps
AIOps 도구는 빅 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 예측 분석을 사용하여 이상 징후를 감지하고 이벤트를 상호 연관시키며 사전 예방적 통찰력을 제공한다. 이러한 자동화는 IT 팀의 부담을 줄여 일상적인 운영 문제보다는 전략적 작업에 집중할 수 있도록 한다. AIOps는 IT 운영 팀, 데브옵스, 네트워크 관리자 및 IT 서비스 관리(ITSM) 팀이 하이브리드 클라우드 환경, 데이터 센터 및 기타 IT 인프라에서 가시성을 높이고 인시던트 해결 속도를 높이는 데 널리 사용된다.website=IBMfirst1=Atera 기계 학습 모델의 수명 주기 관리 및 운영 측면에 중점을 두는 MLOps와 달리, AIOps는 다양한 분석 및 AI 기반 기술을 사용하여 IT 운영을 최적화하는 데 중점을 둔다. 두 분야 모두 AI 및 데이터 기반 방법을 사용하지만, AIOps는 주로 IT 운영을 대상으로 하며, MLOps는 ML 모델의 배포, 모니터링 및 유지 보수에 중점을 둔다.url-status=live first1=Atera
# 컨퍼런스
AIOps에 특화된 여러 컨퍼런스가 있다: * AIOps 서밋 * AI 데브 서밋 * IBM 씽크 컨퍼런스
아메카 (로봇)

purpose = 인간 상호작용 **아메카**(Ameca)는 영국 콘월주 팰머스에 본사를 둔 엔지니어드 아츠가 2021년에 만든 로봇 휴머노이드이다. 이 프로젝트는 2021년 2월에 시작되었고, 첫 공개 시연은 라스베이거스에서 열린 CES 2022 쇼에서였다. 아메카의 외형은 얼굴과 손에 회색 고무 피부를 특징으로 하며, 특히 성별이 없는 모습으로 디자인되었다. 2024년, 아메카는 영국 에든버러의 국립 로보타리움으로 옮겨졌다. 아메카 3세대는 ICRA 2025에서 보행 능력을 가진 아미와 함께 공개되었다.
# 역사
아메카의 첫 세대는 영국 콘월주 팰머스에 있는 엔지니어드 아츠 본사에서 개발되었다. 이 프로젝트는 2021년 2월에 시작되었으며, 첫 번째 비디오는 2021년 12월 1일에 공개되었다.language=en 아메카는 컨슈머 일렉트로닉스 쇼 2022에서 첫 공개 시연에 앞서 X (소셜 네트워크)language=en와 틱톡language=en에서 폭넓은 주목을 받았으며, CNETlanguage=en 및 다른 언론 매체에서도 다루었다.language=enlanguage=rulanguage=en 2022년, 아메카는 크리스마스에 영국 TV 채널 4의 대안 크리스마스 메시지를 발표했다.language=en 아메카는 미래 박물관의 로봇 가족과 연관되어 방문객과 상호작용할 수 있었다.website=Arabian Business 2024년, 아메카는 영국 에든버러의 국립 로보타리움으로 옮겨졌다.language=en-GB
# 특징
이는 인간-로봇 상호작용과 관련된 로봇 기술의 추가 개발을 위한 플랫폼으로 설계되었다.language=en 내장 마이크, 양안 안구 카메라, 가슴 카메라 및 안면 인식 소프트웨어를 활용하여 대중과 상호작용한다. 상호작용은 오픈AI의 GPT-3 또는 인간 원격현장감에 의해 제어될 수 있다. 또한 관절형 전동 팔, 손가락, 목 및 얼굴 특징을 갖추고 있다. 아메카의 외형은 얼굴과 손에 회색 고무 피부를 특징으로 하며, 특히 성별이 없는 모습으로 디자인되었다.language=en
# 대중 등장
* 컴퓨터 역사 박물관, 캘리포니아language=en-US * 하인츠 닉스도르프 박물관 포럼, 독일 파더보른publisher=WDR * 코페르니쿠스 과학 센터, 폴란드 바르샤바 * 두바이 미래 박물관 * 컨슈머 일렉트로닉스 쇼 2022publisher=CNETpublisher=Interesting Engineering * 독일 박물관 뉘른베르크access-date=2 January 2023 * OMR 페스티벌 2022 보다폰 주최language=en * GITEX 2022language=en * 국제 로봇 자동화 회의 2023access-date=3 June 2023 * 국제전기통신연합 AI 포 굿 글로벌 서밋 2023access-date=7 July 2023access-date=7 July 2023 * 스피어
인지문헌학

**인지문헌학**(Cognitive philology)은 인간의 정신적 과정의 산물로서 문어 텍스트와 구어 텍스트를 연구하는 과학이다. 인지 문헌학 연구는 텍스트 조사를 통해 얻은 문서적 증거를 실험 연구 결과, 특히 인지 및 생태심리학, 신경과학 및 인공지능 분야의 결과와 비교한다. "중요한 것은 텍스트가 아니라 그것을 만든 마음이다." 인지문헌학은 한편으로는 문학, 텍스트, 문헌학 분야와 다른 한편으로는 인지, 진화, 생태 및 인문 과학 전반에 걸친 연구들 사이의 소통을 촉진하는 것을 목표로 한다.accessdate=21 June 2016 인지문헌학은 다음을 수행한다. * 구어 및 문어 텍스트의 전파와 지식 분류로 이어지는 범주화 과정을 주로 정보 이론에 의존하여 조사한다. * 소위 자연스러운 대화에서 이야기가 어떻게 출현하고 스토리텔링을 위한 문학적 표준의 상승으로 이어지는 선택적 과정을 주로 구체화된 의미론에 의존하여 연구한다. * 인간의 개체 발생 및 계통 발생 발달에서 리듬과 운율이 수행하는 진화적 역할과 인지 지도 처리 중 의미론적 연관성의 관련성을 탐구한다. * 문학 텍스트의 멀티미디어 본문비평 판본을 위한 과학적 기반을 제공한다. 이러한 연구에 헌신한 창립 사상가 및 주목할 만한 학자들은 다음과 같다. * 앨런 리처드슨: 초기 근대 및 현대 문학에서 마음 이론을 연구한다. * 아나톨 피에르 푹사스 * 브누아 드 코르뉼리에 * 데이비드 허먼: 노스캐롤라이나 주립 대학교 영어 교수이자 듀크 대학교 언어학 겸임 교수. 그는 "Universal Grammar and Narrative Form"의 저자이며 "Narratologies: New Perspectives on Narrative Analysis"의 편집자이다.edition=[Nachdr.]. * 도메니코 피오르몬테 * 프랑수아 르카나티 * 질 포코니에르,edition=1. publ. 샌디에이고 캘리포니아 대학교 인지과학 교수. 그는 실용적 척도와 정신 공간에 대한 연구를 통해 1970년대 인지 언어학의 창시자 중 한 명이었다. 그의 연구는 언어의 출현하는 구조 측면에서 개념적 통합과 개념적 매핑의 압축 영역을 탐구한다.edition=1. issued as an Oxford Univ. Press pbk. * 훌리안 산타노 모레노 * 루카 노빌레 * 독일의 만프레드 얀 * 마크 터너 * 파올로 카네티에리
피겨 AI

https://www.figure.ai **피겨 AI**(Figure AI, Inc.)는 AI 기반의 휴머노이드 로봇 개발을 전문으로 하는 미국의 로봇공학 회사이다.language=en 이 회사는 2022년 아처 항공 및 베터리의 설립자인 브렛 애드콕에 의해 설립되었다.website=Axios
# 역사
2022년, 이 회사는 수동 노동을 위해 설계된 이족 보행 로봇인 프로토타입 Figure 01을 선보였으며, 처음에는 물류 및 창고 부문을 목표로 했다.website=Fast Company 2023년 5월, 이 회사는 Parkway Venture Capital이 주도하는 투자자들로부터 7천만 달러를 유치했다.website=Reuters 2024년 1월 18일, 피겨 AI는 자동차 제조 시설에 휴머노이드 로봇을 배치하기 위해 BMW와 파트너십을 발표했다.language=en 2024년 2월, 피겨 AI는 제프 베이조스, 마이크로소프트, 엔비디아, 인텔, 그리고 아마존과 오픈AI의 스타트업 자금 지원 부문을 포함하는 컨소시엄으로부터 6억 7,500만 달러의 벤처 캐피털 자금을 확보했다.website=Reuterswebsite=Fast Company 이 자금 지원으로 회사의 가치는 26억 달러로 평가되었다. 또한 오픈AI와 파트너십을 발표했다. 이 협력에는 오픈AI가 피겨 AI의 휴머노이드 로봇을 위한 전문 AI 모델을 구축하여 로봇이 "언어를 처리하고 추론"할 수 있도록 함으로써 피겨 AI의 개발 일정을 가속화하는 것이 포함된다. 2025년, 피겨 AI는 대규모 언어 모델이 "더 똑똑해지고 있지만 더욱 상품화되고 있다"고 언급하며 오픈AI와의 협력을 종료했다.language=en-US 2월, 피겨 AI는 차세대 휴머노이드 로봇인 헬릭스를 발표했다.language=en-US 2025년 3월 15일, 피겨 AI는 연간 12,000대의 휴머노이드를 생산하는 것을 목표로 하는 제조 시설인 BotQ를 소개했다. 피겨 AI는 점진적으로 자체 휴머노이드 로봇을 사용하여 추가 로봇 건설을 지원할 계획이다.language=enlanguage=en
# 제품

## Figure 02
2024년 8월 6일, 피겨 AI는 휴머노이드 로봇의 새로운 버전인 Figure 02를 소개했다. 이 회사는 이를 산업용 휴머노이드 배치를 향한 다음 단계라고 설명했다. Figure 02는 팔다리에 통합된 케이블과 몸통에 통합된 배터리를 특징으로 한다. 온보드 비전 언어 모델과 결합된 6개의 RGB 카메라를 장착하고 있다. 엔비디아 RTX GPU 기반 모듈로 구동되며, 추론 기능은 이전 모델의 3배에 달하는 컴퓨팅 파워를 제공한다.language=en-US 또한 마이크와 스피커를 갖추고 있으며, 오픈AI와 협력하여 개발된 맞춤형 AI 모델과 결합되어 인간과의 대화 기능을 용이하게 한다. 재설계된 5개의 손가락 로봇 손은 16개의 자유도를 가지고 있으며 최대 25kg의 물체를 운반할 수 있다. Figure 02 로봇은 사우스캐롤라이나주의 BMW 공장에서 테스트되었다.language=en-USlanguage=en-US
## 헬릭스
헬릭스는 Figure 02의 진화된 버전으로, 인간과 유사한 손목, 손, 손가락을 포함하여 35개의 자유도를 가지고 있다. 두 대의 로봇을 동시에 제어할 수 있는 일반적인 비전-언어-액션 신경망인 헬릭스 VLA를 특징으로 한다. 이 시스템은 주변 환경을 관찰하고, 자연어 명령에 응답하며, 이전 세대에 필요한 확장된 훈련 없이 실제 세계와 상호 작용할 수 있다. 헬릭스는 두 대의 로봇을 동시에 제어하고 서로 협력하도록 지시할 수 있다. 각 로봇에는 두 개의 GPU가 있다. 시스템 2는 7-9Hz(초당 작업)로 고수준 계획을 처리하고, 시스템 1은 200Hz로 저수준 제어를 제공한다. 시스템 2는 작업을 계획하고, 시스템 1은 이를 실행한다. 피겨 AI는 자사의 로봇이 이전에 본 적이 없는 거의 모든 작은 가정용 물건을 집어 들 수 있다고 주장한다.
계층 제어 시스템

**계층 제어 시스템**(Hierarchical control system, **HCS**)은 일련의 장치와 제어 소프트웨어가 계층적인 트리로 배열된 제어 시스템의 한 형태이다. **계층적 제어 시스템**, **계층형 제어 시스템**, **계층조절체계** 등으로도 번역된다. 트리 내의 링크가 컴퓨터 망에 의해 구현될 경우, 해당 계층 제어 시스템은 또한 네트워크 제어 시스템의 한 형태이다.
# 개요
복잡한 행동을 가진 인간이 만든 시스템은 종종 계층적으로 구성된다. 예를 들어, 지휘 계통은 상급자, 하급자, 조직 의사소통 라인의 조직도를 주요 특징으로 한다. 계층 제어 시스템은 의사결정 책임을 나누기 위해 유사하게 구성된다. 계층의 각 요소는 트리의 연결된 노드이다. 명령, 작업 및 달성할 목표는 상위 노드에서 하위 노드로 트리 아래로 흐르고, 감각 및 명령 결과는 하위 노드에서 상위 노드로 트리 위로 흐른다. 노드는 또한 형제 노드와 메시지를 교환할 수 있다. 계층 제어 시스템의 두 가지 주요 특징은 계층과 관련이 있다.Findeisen, page 9 * 트리의 각 상위 계층은 바로 아래 계층보다 더 긴 계획 및 실행 시간 간격으로 작동한다. * 하위 계층은 로컬 작업, 목표 및 감각을 가지며, 그들의 활동은 일반적으로 결정을 무효화하지 않는 상위 계층에 의해 계획되고 조정된다. 이 계층들은 가장 낮은 반응 계층이 하위 기호적인 하이브리드 인텔리전트 시스템을 형성한다. 시간 제약이 완화된 상위 계층은 추상적인 세계 모델로부터 추론하고 계획을 수행할 수 있다. 계층적 작업 네트워크는 계층 제어 시스템에서 계획에 잘 맞는다. 인공 시스템 외에도 동물의 제어 시스템은 계층적으로 구성되어 있다고 제안된다. 유기체의 행동이 인식을 제어하는 수단이라고 가정하는 지각 제어 이론에서 유기체의 제어 시스템은 인식이 그렇게 구성되기 때문에 계층적 패턴으로 구성되어 있다고 제안된다.
# 제어 시스템 구조
제조 제어 작업의 기능적 수준 첨부된 다이어그램은 산업 제어 시스템의 컴퓨터 제어를 사용하여 기능적 제조 수준을 보여주는 일반적인 계층적 모델이다. 다이어그램을 참조하면: * 레벨 0에는 유량 및 온도 센서와 같은 현장 장치와 제어 밸브와 같은 최종 제어 요소가 포함된다. * 레벨 1에는 산업화된 입출력(I/O) 모듈 및 관련 분산 전자 프로세서가 포함된다. * 레벨 2에는 시스템의 프로세서 노드에서 정보를 수집하고 운영자 제어 화면을 제공하는 감독 컴퓨터가 포함된다. * 레벨 3은 생산 제어 수준으로, 공정을 직접 제어하지는 않지만 생산 모니터링 및 목표 모니터링과 관련이 있다. * 레벨 4는 생산 스케줄링 수준이다.
# 응용 분야

## 제조, 로봇공학 및 차량
로봇공학 패러다임 중 하나는 로봇이 상향식 방식으로 작동하며, 특히 모션 플래닝과 같은 계획에 중점을 둔 계층적 패러다임이다. 컴퓨터 지원 생산 공학은 1980년대부터 NIST의 연구 초점이었다. NIST의 자동 제조 연구 시설은 5계층 생산 제어 모델을 개발하는 데 사용되었다. 1990년대 초 DARPA는 군사 지휘 및 제어 시스템과 같은 응용 분야를 위한 분산 (즉, 네트워크화된) 지능형 제어 시스템을 개발하기 위한 연구를 후원했다. NIST는 이전 연구를 바탕으로 실시간 제어 시스템 (RCS) 및 실시간 제어 시스템 소프트웨어를 개발했으며, 이는 제조 셀, 로봇 기중기, 자동 차량을 작동하는 데 사용된 일반적인 계층 제어 시스템이다. 2007년 11월, DARPA는 어반 챌린지를 개최했다. 우승팀인 타탄 레이싱date=2008-01-19 Tartan Racing team description은 계층 제어 시스템을 사용했으며, 계층화된 임무 계획, 모션 플래닝, 행동 생성, 인식, 세계 모델링 및 기전공학을 포함했다.Urmson, C. et al., ; New York: J. Wiley * access-date = 2008-05-11 * citeseerx = 10.1.1.79.6980
우지군

교토부 우지군의 위치 (하늘색: 후에 다른 군에서 편입된 구역) **우지군**(宇治郡)은 일본 교토부(야마시로국)에 있던 군이다.
# 군역
1879년 행정 구역으로 발족 당시의 군역은 아래 구역에 해당한다. * 교토시 ** 후시미구의 일부 ** 야마시나구 전역 * 우지시의 일부
# 역사
1.야마시나촌 2.다이고촌 3.가사토리촌 4.우지촌 (보라: 교토시, 분홍: 우지시) * 1879년 4월 10일 - 군구정촌 편제법이 교토부에서 시행됨에 따라, 행정 구역으로서의 **우지군**(宇治郡)이 발족. * 1889년 4월 1일 - 정촌제 시행으로, 아래의 정촌이 발족.(4촌) ** **야마시나촌**(山科村): 현 교토시 야마시나구 ** **다이고촌**(醍醐村): 현 교토시 후시미구 ** **가사토리촌 **(笠取村): 현 우지시 ** **우지촌 **(宇治村): 현 우지시 * 1899년 7월 1일 - 군제 시행. * 1926년 10월 16일 - 야마시나촌이 정제 시행으로 **야마시나정**(山科町)이 됨.(1정 3촌) * 1931년 4월 1일 ** 야마시나정이 교토시에 편입.히가시야마구의 일부이 됨. ** 다이고촌이 교토시에 편입. 당일 발족한 후시미구의 일부이 됨.(2촌) * 1942년 ** 4월 1일 - 가사토리촌·우지촌이 합병하여, **히가시우지정 **(東宇治町)이 발족.(1정) * 1951년 3월 1일 - 히가시우지정이 구세군 우지정, 마키시마촌, 오구라촌, 오쿠보촌과 합병하여 **우지시 **(宇治市)가 발족. 당일 우지군은 폐지됨. 교토부의 군 기나이 5국의 군 전거 통제 위키데이터 속성 추적 분류:교토부의 폐지된 군 분류:야마시로국의 군 분류:히가시야마구의 역사 분류:후시미구의 역사 분류:야마시나구의 역사 분류:우지시의 역사
지능형 제어

**지능형 제어**(Intelligent control)는 신경망, 베이즈 확률론, 퍼지 논리, 기계 학습, 강화 학습, 진화 연산 및 유전 알고리즘과 같은 다양한 인공지능 컴퓨팅 접근 방식을 사용하는 제어 기술의 한 종류이다.title= Intelligent control
# 개요
지능형 제어는 다음과 같은 주요 하위 영역으로 나눌 수 있다: * 신경망 제어 * 기계 학습 제어 * 강화 학습 * 베이즈 제어 * 퍼지 제어 * 뉴로-퍼지 제어 * 전문가 시스템 * 유전적 제어 지능적 행동의 새로운 모델이 생성되고 이를 지원하는 전산 방법이 개발됨에 따라 새로운 제어 기술이 지속적으로 만들어지고 있다.
## 신경망 제어기
신경망은 거의 모든 과학 기술 분야의 문제를 해결하는 데 사용되어 왔다. 신경망 제어는 기본적으로 두 가지 단계를 포함한다: * 시스템 식별 * 제어 비선형, 연속적이고 미분 가능한 활성화 함수를 가진 피드포워드 네트워크는 보편적 근사 능력을 가지고 있음이 밝혀졌다. 순환 네트워크 또한 시스템 식별에 사용되었다. 주어진 입출력 데이터 쌍 세트에서 시스템 식별은 이 데이터 쌍들 간의 매핑을 형성하는 것을 목표로 한다. 이러한 네트워크는 시스템의 동역학을 포착해야 한다. 제어 부분에서는 심층 강화 학습이 복잡한 시스템을 제어하는 능력을 보여주었다.
## 베이즈 제어기
베이즈 확률론은 많은 고급 제어 시스템에서 일반적으로 사용되는 여러 알고리즘을 만들어냈으며, 제어기에서 사용되는 일부 변수의 상태 공간 추정량 역할을 한다. 칼만 필터와 파티클 필터는 인기 있는 베이즈 제어 구성 요소의 두 가지 예이다. 제어기 설계에 대한 베이즈 접근 방식은 제어되는 시스템에서 사용 가능한 센서 측정값과 상태 변수를 연결하는 수학적 관계인 소위 시스템 모델 및 측정 모델을 도출하는 데 중요한 노력이 필요하다. 이러한 측면에서, 이는 시스템 이론적 접근 방식과 제어 설계와 매우 밀접하게 관련되어 있다.
# 더 읽어보기
* 제프리 T. 스푸너, 만프레디 마지오레, 라울 오르도네즈, 케빈 M. 파시노, Stable Adaptive Control and Estimation for Nonlinear Systems: Neural and Fuzzy Approximator Techniques, John Wiley & Sons, NY; * isbn = 978-0-471-72788-0 * isbn = 90-901192-4-8 위키데이터 속성 추적 분류:인공지능 분류:제어이론
메디세이프 논란

**메디세이프 논란**은 2025년 6월 홍콩에서 학생이 개발한 인공지능 플랫폼 메디세이프의 독창성과 데이터 활용 방식에 대한 의문이 제기되면서 불거진 공개 논쟁을 말한다. 이 프로젝트는 세인트 폴 남녀공학 학교의 고등학생인 클라리스 푼 헤이 순이 개발했으며, 2024년과 2025년에 여러 혁신상을 수상했다. 이후 온라인 토론과 언론 보도는 프로젝트의 저작권과 환자 데이터 사용에 대한 우려를 제기했고, 이는 공식적인 조사로 이어졌다.
# 메디세이프
메디세이프(중국어: 藥倍安心)는 환자의 알레르기, 만성 질환, 간 또는 신장 기능과 같은 세부 정보와 약물을 교차 확인하여 잠재적인 투약 오류를 표시하도록 설계된 웹 기반 앱이다. 수상 자료에 따르면 이 시스템은 대형 언어 모델, SQL, 벡터 데이터베이스를 사용한다. 이 플랫폼은 다음 상을 수상했다: * 2024년 홍콩 ICT 어워드 학생 혁신 대상. * 2025년 제50회 국제 제네바 발명 전시회 은메달(교육국의 지원을 받음). * 중등 교육 혁신을 인정하는 청소년 기술 개척자상.
# 주장

## 내부 고발자 우려
2025년 6월 13일, 홍콩 성시 대학 학생이자 구글 서머 오브 코드 참가자인 헤일리 쳉 헤이 람은 스레드에 우려를 표명했다. 그녀는 그렇게 복잡한 AI 시스템이 중등 학교 학생 혼자서 구축될 수 있는지 의문을 제기했으며, 100명 이상의 환자 데이터를 사용했다는 이전 진술을 인용했다. 쳉은 이후 게시물을 올린 뒤 익명의 위협을 받았다고 밝혔다. 그녀의 발언은 학생 연구의 독창성, 외부 도움의 역할, 청소년 주도 기술 프로젝트에서 민감한 데이터가 어떻게 다루어지는지에 대한 더 넓은 온라인 토론을 촉발했다.
## AI 헬스 스튜디오 연결
일부 사용자는 메디세이프 웹사이트가 이전에 미국 기반 소프트웨어 회사인 AI 헬스 스튜디오로 리디렉션되었다고 지적했다. 2025년 초의 보존된 콘텐츠에는 홍콩 클리닉을 위해 구축된 것으로 알려진 처방전 확인 시스템이 설명되어 있었다. 보도에 따르면 해당 클리닉은 푼의 아버지인 푼 퉁 핑 박사(로니 푼으로도 알려짐)와 관련이 있는 것으로 확인되었다. 이후 회사의 문구는 변경되었다. 원래 "개발"로 묘사되었던 것이 "최적화" 및 "상업화"로 바뀌었다. SCMP는 이전 사이트 버전이 메디세이프와 유사한 소프트웨어를 묘사한 것으로 보이며 2022년으로 거슬러 올라간다고 언급했다.
## 데이터 사용에 대한 의문
여러 언론 매체는 실제 환자 데이터가 프로젝트에 사용되었는지에 대한 대중의 우려를 보도했다. 명보와 HK01이 인용한 성명에 따르면 주최측과 푼의 가족은 모의 데이터와 공개된 약물 데이터베이스만 사용되었다고 밝혔다. 개인 정보 보호에 초점을 맞춘 출판물인 메타 커넥츠는 홍콩의 데이터 프라이버시 법률에 비추어 상황을 논의하며, 환자 동의, 잠재적인 국경 간 데이터 전송, 외부 서비스 제공업체 참여 여부와 관련된 문제를 제기했다.
# 대응 및 조사

## 관련자들의 반응
푼은 이후 대회 주최측과 협력하여 상황을 명확히 하고 있으며, 일부 온라인 관심이 낙담스럽다고 밝혔다. 푼 퉁 핑 박사는 언론에 모의 데이터만 사용되었으며 수상 절차가 적절한 검증을 거쳤다고 말했다. 세인트 폴 남녀공학 학교는 내부적으로 문제를 검토하고 있음을 확인했다.
## 공식 및 기관 대응
디지털 정책국은 홍콩 교육청과 홍콩 ICT 어워드 품질 보증 패널에 전면적인 조사를 요청했다고 밝혔다. 6월 20일, 홍콩 영재 교육원과 홍콩 신세대 문화 협회는 학생이 대회 규정을 준수했다는 공동 성명을 발표했다. 또한 실제 환자 데이터는 사용되지 않았으며, 회사 참여는 대회가 끝난 후에야 이루어졌다고 밝혔다. 개인정보 보호국은 불만을 접수하고 문제를 검토 중임을 확인했다.
# 언론 보도 및 대중 반응
이 논란은 영어 및 중국어 언론에서 광범위하게 보도되었다. SCMP는 메디세이프 개발의 타임라인을 탐색하고 공개된 서술과 관련 웹사이트의 보존된 버전 간의 불일치를 강조했다. 더 스탠더드는 정부 개입을 보도하고 프로젝트의 출처에 대한 대중의 의구심을 언급했다. 명보, HK01, 오리엔탈 데일리 뉴스를 포함한 다른 지역 언론은 학문적 외주 및 개인 정보 침해 가능성 문제를 조사했다. 6월 24일, HK01은 국제 제네바 발명 전시회 심사위원단이 해당 사례를 검토하고 출품작이 기준을 충족한다고 판단하여 수상을 유지하기로 결정했다고 보도했다.
# 타임라인
* 2024년 4월 – 메디세이프가 홍콩 ICT 어워드 학생 혁신 대상을 수상했다. * 2025년 4월 – 프로젝트가 국제 제네바 발명 전시회에서 은메달을 수상했다. * 2025년 6월 13일 – 헤일리 쳉 헤이 람이 스레드에 공개적으로 우려를 제기했다. * 2025년 6월 중순 – 디지털 정책국과 개인정보 보호국이 조사를 시작했다. * 2025년 6월 20일 – 홍콩 영재 교육원과 홍콩 신세대 문화 협회는 규정 위반이 없음을 확인했다. * 2025년 6월 24일 – 국제 제네바 발명 전시회 심사위원단은 은메달이 취소되지 않을 것이라고 발표했다. * 2025년 6월 28일 – 홍콩 혁신 재단이 관련 전시 작품을 철수했다.