blueapple8259/wikipedia-ko huggingface dataset:
**아카마타**(アカマタ)와 **쿠로마타**(クロマタ)는 오키나와현 야에야마 제도에서 음력 5월-6월에 행하는 풍년제에 등장하는 내방신이다.

이리오모테섬 동부의 코미(古見)라는 곳을 발상지로 하며, 그 밖에 고하마섬, 아라구스쿠섬의 상지도, 이시가키섬에도 전승된다.{{저널 인용|和書

이리오모테섬에서는 아카마타・쿠로마타・시로마타(シロマタ)까지 3신위가 있고, 다른 곳에서는 아카마타・쿠로마타의 2신위가 나타난다. 아카마타와 쿠로마타라는 이름은 “붉은 얼굴”이라는 뜻의 아카우무티(アカウムティ), “검은 얼굴”이라는 뜻의 쿠루우무티(クルウムティ)에서 유래했다고 한다.

아카마타・쿠로마타의 내방행사는 주민들 중에서도 자격을 가진 자들에게만 제한되는 것으로서, 다른 사람에게는 일부밖에 공개되지 않아 비제(秘祭)로 여겨진다. 1968년(쇼와 43년)에는 하테루마섬 사람이 아라구스쿠섬 상지도의 풍년제를 구경하러 갔다가 주민들에게 집단폭행을 당하는 일도 있었다.{{뉴스 인용
**청송 신성리 공룡발자국 화석산지**는 대한민국 청송군 안덕면 신성리, 경상 누층군 사곡층에 발달한 공룡 발자국 화석 산지이며 청송 유네스코 세계지질공원의 지질유산이다. 사곡층 상에 발달한 이 화석 산지는 2003년 태풍 매미로 인해 산사태가 발생한 자리에서 발견되었다. 이 지역의 사곡층은 전반적으로 북동 60°의 주향과 남동 33°의 경사를 보이고 사암과 이암, 셰일 등으로 구성되며 공룡 발자국 화석층은 세립사암 내지 실트스톤과 이암이 반복된 퇴적암 지층이다. 지층에는 잔물결에 의해 생성된 연흔 구조와 건조 기후를 지시하는 건열 구조가 부분적으로 관찰된다. 지층에서 확인된 보행렬은 수각류 11개, 용각류 3개, 조각류 5개이다.

## 지질
경상 누층군 사곡층은 경상 분지 의성소분지에 분포하는 경상 누층군 하양층군의 지층으로 청송군 내에서는 안덕면 일대에 소규모 분포한다. 구산동 지질도폭(1976)에 의하면 사곡층은 미사(微砂)질 셰일과 사암으로 구성되며 의성군 옥산면 실업리에서 사곡면 매곡리에 이르는 본 층의 두께는 약 2,000 m이다. 지층명은 사곡면에서 유래한다. 점곡층 위에 놓이며 춘산층 아래에 놓인다. 이 지역에서 암질에 따라 상·중·하부로 세분된다. 두께 700 m인 하부는 사암과 셰일로 구성되며 자색(赭色)층을 함유한다. 두께 700 m인 중부는 셰일과 사암으로 구성되며 (암)회색층이 많이 협재된다. 두께 600 m인 상부는 셰일과 사암으로 구성되나 대부분이 자색(赭色)층이다. 본 층은 대체로 경상 분지 밀양소분지의 함안층과 경상 분지 영양소분지의 도계동층의 중·하부에 대비된다.
**청송 유네스코 세계지질공원**은 대한민국 경상북도 청송군에 설치된 유네스코의 세계지질공원이며 대한민국 국가지질공원이다. 본 문서에서는 청송 유네스코 세계지질공원의 지질유산과 이와 관련된 청송군의 지질에 대해 설명한다.

## 개요
경상북도 청송군은 대부분 지역이 경상 분지에 속해 있어 중생대 백악기의 퇴적암-화산암 지층 경상 누층군 하양층군과 유천층군 그리고 이들을 관입한 불국사 화강암류가 분포하며 일부 지역에는 영남 육괴의 선캄브리아기 지층이 분포한다. 또한 주왕산, 청송 신성계곡 공룡발자국 화석, 청송 신성리 공룡발자국 화석산지 청송 송강리 습곡구조와 같은 특이한 지질 유산들이 다수 발달한다. 청송은 2014년 4월 11일 대한민국 국가지질공원으로 인증되었으며

## 청송 송강리 습곡구조
**청송 송강리 습곡구조**는 청송군 파천면 송강리 지역에 드러난 소규모 습곡 구조이다. 송강리 지역은 시대미상의 변성암류와 이를 관입한 시대 미상의 화강편마암으로 구성된다. 습곡이 있는 곳의 지질은 석회규산염암류로 용전천 하안을 따라 약 170 m 노출되어 있다. 이곳에서는 아래 사진과 같이 습곡을 비롯해 암맥(Dyke)과 단층 구조를 관찰할 수 있다. 습곡으로는 등사습곡, 날개부가 없이 축부만 고립되어 나타나는 층간습곡, Z자형 비대칭습곡 등이 있다. 암맥은 관입시기를 서로 달리하는 3종류의 산성암맥이 인지된다. 단층은 습곡을 절단한 1회의 단층 작용과 이에 수반된 단층경면이 관찰된다. 이들은 적어도 다섯 번의 변형단계를 걸쳐 형성된 것으로 추정된다.

## 백석탄, 경상 누층군 일직층
일직층은 경상 분지 의성소분지의 퇴적암 지층으로 청송군 내에서는 백석탄 일대에 분포한다. 일직층의 퇴적환경은 충적선상지이며 역암, 역질사암, 사암 및 이암으로 구성된다. 일직층에서는 백악기 저어콘이 발견되지 않고 주로 쥐라기와 트라이아스기의 저어콘이 발견되며 이는 청송 화강암, 영덕 화강암 등 주변의 트라이아스기-쥐라기 관입암체에서 기원한 것으로 해석된다.

천지도폭 지역인 청송군 안덕면 고와리 336 에 위치한 백석탄은 길안천 계곡을 따라 발달하며 이 지역에는 점곡층이 북서 37°의 주향과 북동 35°의 경사로 분포한다. 백석탄은 하얀 돌이 반짝거리는 개울이라는 뜻으로 석영, 장석과 같은 광물이 많아 암석이 백색을 띤다. 백석탄에서는 흔적화석(생흔화석), 층리, 사층리, 이암편 등 많은 퇴적구조가 발달한다. 하부에는 2~20 cm의 역암층이 존재하고 상부로 갈수록 상향 세립화하는 것을 관찰할 수 있다. 중부로 갈수록 중립~조립질 모래가 우세하며 사층리와 생물 교란 구조 등이 나타난다. 또한 하천에는 오랜 시간 풍화 침식되어 암반에 깊은 구멍이 생성된 포트홀이 발달되어 있다.

청송군 안덕면 고와리의 백석탄에 분포하는 일직층의 사암으로부터 쇄설성 저어콘을 채취하여 U-Pb 연대 측정 결과 최소연령 164 Ma (쥐라기), 최대연령 2009 Ma (고원생대)의 넓은 연령 범위를 보여주었다. 그러나 선캄브리아기 시대의 연령을 보이는 저어콘은 단 2개에 불과하고 대부분의 저어콘은 트라이아스기 및 쥐라기를 지시한다. 저어콘의 U-Pb 연령 분포와 암석의 조직 등을 고려해 볼 때 일직층의 퇴적물은 트라이아스기 및 전기 쥐라기 관입암체에서 기원했을 가능성이 높다.

## 청송 신성리 공룡발자국 화석산지, 경상 누층군 사곡층
**청송 유네스코 세계지질공원 청송 신성리 공룡발자국 화석산지**는 청송군 방호정 부근 경상 누층군 사곡층에 발달한 공룡 발자국 화석 산지이며 청송 유네스코 세계지질공원에 속한다. 사곡층 상에 발달한 이 화석 산지는 2003년 태풍 매미로 인해 산사태가 발생한 자리에서 발견되었다. 이 지역의 사곡층은 전반적으로 북동 60°의 주향과 남동 33°의 경사를 보이고 사암과 이암, 셰일 등으로 구성되며 공룡 발자국 화석층은 세립사암 내지 실트스톤과 이암이 반복된 퇴적암 지층이다. 지층에는 잔물결에 의해 생성된 연흔 구조와 건조 기후를 지시하는 건열 구조가 부분적으로 관찰된다. 지층에서 확인된 보행렬은 수각류 11개, 용각류 3개, 조각류 5개이다.

## 신성계곡 한반도 지형
신성리 화석산지와 방호정 북쪽에는 **청송 유네스코 세계지질공원 신성계곡 한반도 지형**이 있으며 방호정로 도로변에서 산 중턱으로 올라가는 탐방로를 따라 160m 올라가면 이 지형을 조망할 수 있는 전망대와 안내판이 있다. 이 전망대에서는 아래 사진과 같이 감입 곡류하는 길안천과 한반도지형 그리고 남동쪽으로 경사진 점곡층과 사곡층 절벽을 관찰할 수 있다.

## 주왕산

#### 주왕산 기암단애
청송군 주왕산면 상의리 산 24 의 주왕산 기암단애는 주방천 계곡에 위치한 봉우리로 층서상 유문암질 용결 회류응회암으로 구성된 주왕산 응회암에 속한다. 암체의 수축으로 인해 수직 방향의 절리를 따라 침식이 이루어졌고 현재의 단애를 이루고 있다. 대전사 방향에서 바라볼 때 사람의 손가락을 모아 하늘로 향한 형상을 보이며 크게 7개의 봉우리로 구성된다.

### 주왕산 급수대 주상절리
청송군 주왕산면 상의리 산 8-1 의 주왕산 급수대 주상절리는 주왕산 응회암의 용결 회류응회암으로 구성되어 있으며 주방천 계곡의 산책로를 따라 대전사에서 약 3 km 지점에 위치하는 응회암질 단애이다. 급수대는 주왕산의 많은 응회암질 단애들 중 주상절리가 가장 뚜렷하게 발달하며 수직의 다양한 형태의 주상절리와 수직절리를 관찰할 수 있다.

### 주산지
주산지는 청송군 주왕산면 주산지리 73에 위치한 저수지로 이 저수지는 중생대 백악기에 분출한 경상 누층군 유천층군 치밀용결응회암 위에 만들어졌으며 이 암석은 암석 내에 광물이 치밀하게 붙어있어 물이 통과하기 어렵다.

## 청송 얼음골
청송 얼음골은 청송군 주왕산면 남동부의 계곡이다. 청송 얼음골에는 산꼭대기에 있던 암석이 풍화되어 부서지고 떨어진 애추가 산비탈에 쌓여 있

## 병암 화강암 단애
청송군 부남면 구천리 산 12 의 병암 화강암 단애는 병풍을 친 것처럼 바위가 늘어서 있는 곳으로 부남암주 중 세립질화강암으로 구성된 지역에 위치하며 곡류하는 용두천변에서 단열대를 따라 풍화와 침식을 받아 수직의 단애가 형성된 곳이다.
**리피트**(1980년 2월 15일 ~ )는 대한민국의 가수 겸 싱어송라이터, 작사가, 작곡가, 영화배우다.

본명은 최정필이다. 전라북도 전주에서 의사 아버지, 간호사 어머니 부부의 3남중 둘째로 태어나 중학교 때 경기도 안산으로 이주하여 자랐다.

2011년 "최신재"라는 래퍼 이름으로 첫 앨범 를 발매, 2013년 K팝스타 시즌2 출신 가수 송하예와 부른 듀엣곡 '사랑하게 만들어놓고'를 작사 및 발매하여 멜론 뮤직비디오 17위, 소리바다 실시간 차트 6위, 지니뮤직 실시간 차트 54위, 지니뮤직 top 100 누적 33시간, 지니뮤직 가요 주간차트 142위를 달성한 바 있다.

2015년 "리피트"로 아티스트 네임을 변경한 뒤 슈퍼스타K4 출신 가수 안예슬이 피처링 한 힙합곡 를 작사, 작곡 발매한 후 꾸준히 대중음악 작곡가, 작사가로 활동하며 자신만의 스타일로 음악 예술을 알리고 있다.
**캐럴**(carol)은 일반적으로 종교적이지만 반드시 기독교 교회 예배와 관련이 있는 것은 아니며 때로는 춤을 동반하는 축제 노래이다. 캐럴러는 캐럴을 부르는 사람을 말하며, 캐럴링(또는 캐럴링)이라고 한다.

오늘날 캐럴은 거의 독점적으로 대림절 캐럴, 크리스마스 캐럴로 표현되며, 그보다 적은 정도는 부활절 캐럴로 표현된다. 그러나 현재 종교와의 연관성에도 불구하고 항상 그런 것은 아니다.

## 역사
캐럴(carol)이라는 단어는 가수들이 반주하는 원형 댄스인 고대 프랑스어 carole에서 파생되었다(라틴어 코라우라(choraula)에서 파생됨). 캐럴은 1150년대부터 1350년대까지 춤곡으로 매우 인기가 높았으며, 이후 축제 기간 동안 부르는 행렬 노래로 사용이 확대되었고, 다른 것들은 종교적 신비극에 반주하기 위해 작곡되었다(예: 1534년 이전에 작곡된 "Coventry Carol").

신성한 음악은 전통적으로 성직자나 가톨릭 교회의 임명된 성가가 라틴어로 불렀다. 개신교 개혁 이후 개혁가들은 음악을 "사람들에게 다시" 전달하는 것을 목표로 삼았다. 일반 사람들이 교회 음악을 부를 수 있도록 라틴어의 음악 가사를 사람들이 사용하는 모국어로 번역하려는 많은 노력이 이루어졌다. 루터교 기독교의 아버지인 마틴 루터는 미사 중에 회중 찬송을 장려했을 뿐만 아니라 전례 밖에서도 캐럴을 부르는 관습을 전파했다. 윌리엄 버드와 같은 작곡가들은 크리스마스를 맞아 캐럴이라고 부르는 모테트 같은 작품을 작곡했다. 그리고 시골 지역에서는 포크 캐럴이 계속해서 불려졌다. 그럼에도 불구하고 이 시기에 몇몇 유명한 캐럴이 작곡되었고, 19세기부터 더욱 강력하게 부활하여 저명한 작곡가들에 의해 작곡되고 각색되기 시작했다.
**알파고 제로**(AlphaGo Zero)는 딥마인드의 바둑 소프트웨어 알파고 버전이다. 알파고 팀은 2017년 10월 19일 네이처지에 인간 게임의 데이터를 사용하지 않고 생성되었으며 이전 버전보다 더 강력한 버전인 알파고 제로를 소개하는 기사를 게재했다. 알파고 제로는 자신과의 대결을 통해 100승 0패로 3일 만에 이세돌을 넘어섰고, 21일 만에 알파고 마스터 수준에 도달했으며, 40일 만에 모든 기존 버전을 넘어섰다.

인간 전문가로부터 파생된 데이터 세트 없이 인공지능(AI)을 교육하는 것은 초인적인 기술을 갖춘 AI 개발에 중요한 의미를 갖는다. 전문가 데이터는 "종종 비싸거나 신뢰할 수 없거나 간단히 사용할 수 없기" 때문이다. 딥마인드의 공동 창립자이자 CEO인 데미스 허사비스는 알파고 제로가 "더 이상 인간 지식의 한계에 얽매이지 않기 때문에" 매우 강력하다고 말했다. 또한 알파고 제로는 몬테카를로 트리 검색 통합으로 인해 표준 강화 딥러닝 모델(예: DQN 구현)보다 더 나은 성능을 발휘했다. 알파고의 네이처에 게재된 딥마인드 논문의 첫 번째 저자 중 한 명인 데이비드 실버(David Silver)는 인간에게서 학습할 필요성을 제거함으로써 AI 알고리즘을 일반화하는 것이 가능하다고 말했다.

구글은 나중에 바둑 외에 체스와 장기도 플레이할 수 있는 알파고 제로의 일반화된 버전인 알파제로를 개발했다. 2017년 12월 알파제로는 60승 40패로 3일 버전의 알파고 제로를 이겼고, 8시간의 훈련으로 엘로 규모에서 알파고 이세돌을 능가했다. 알파제로는 또한 최고의 체스 프로그램(스톡피시)과 최고의 장기 프로그램(엘모)을 이겼다.
**대전차자주포**는 대전차 목적으로 쓰이는 모든 전차들을 가리키는 한국어 낱말이다. 대한민국 국군의 공식 명칭이나 언론에서 쓰이는 용어는 아니며, 군 밀리터리 온라인 페이지 및 팬덤 사이트, 나무위키에서 쓰이고 있다. 구축전차, 판처예거, 돌격포 등을 모두 통용하여 대전차자주포라고 부르는 경우도 있으며, M10 울버린이나 ISU-152, M50 온토스 같이 대전차자주포라는 분류가 붙은 적이 없는 전차 및 기갑차량까지 대전차자주포로 분류하는 경우도 있다.

## 명칭
대전차자주포는 영국에서 쓰이는 "Self Propelled Anti-tank gun"을 번역한 표현이다. 실제 이 명칭은 17 파운드 자주포 아처, 17 파운더 SP 아킬레스 등 영국 육군이 운용한 전차들의 제식 명칭이기도 했고, 9M123
**준중형 트럭**은 픽업트럭보다는 크고 중형 트럭보다는 작은 트럭이다.

크기도 중형이나 대형보다 작기 때문에 지하주차장이나 자가용으로도 쓸 수 있으며, 소형트럭, 준소형트럭, 경형트럭과 더불어 **미니트럭 4총사**로 분류된다.

그러나 단점은 너무 많은 짐을 수송하기도 어렵고, 승차감도 최악이다.

## 특징
국내에서 도로교통법은 '준중형트럭'을 사용하지 않아 중형트럭으로 분류된다. 대신 중형트럭을 취급받는 차종은 대형 트럭으로 분류된다.

## 문제점
2004년 현대자동차그룹의 기아자동차의 파맥스가 단종되어 현대차가 준중형트럭 시장을 독점하고 있었다.

이후, 2010년부터 포드에서 F450을 수입하고, 2017년에 이스즈 엘프를 수입하고, 2020년 말에 타타대우에서 더 쎈을 출시해 마이티의 독점이 사라졌다.
**로얄로더**는 2024년 2월 28일부터 2024년 4월 3일까지 방송 예정인 디즈니+ 오리지널 드라마다.

## 줄거리
갖고 싶고, 되고 싶고, 훔치고 싶었던 대한민국 최고 재벌가 왕좌를 차지하기 위한 마이너리거들의 이야기
**나의 아들 존**는 미국에서 제작된 리오 매케리 감독의 1952년 정치 드라마 영화이다. 헬렌 헤이스, 밴 헤플린, 딘 재거, 로버트 워커 등이 출연하였고 리오 매케리가 제작하였다. 매카시즘이 최고조에 달했을 때 만들어진 반공주의 선전 영화이다.

제목의 역할을 맡은 로버트 워커의 유작이다. 주촬영을 마친 뒤 부가 촬영을 완료하기 전에 사망하여 워커가 앞서 출연했던 열차 안의 낯선 자들(1951)의 일부 장면을 재활용했다.

## 줄거리
아들 척과 벤이 6.25 전쟁에 참전하러 떠난 뒤 루실은 워싱턴 D.C. 연방 정부 직원으로 일하는 큰아들 존과 소련 첩보원이 밀회를 갖는 장소인 아파트의 열쇠를 발견한다.
**영웅서기**(''Heroes Lore'')는 대한민국의 모바일 액션 롤플레잉 게임 시리즈이다. 2005년 12월 첫 게임인 영웅서기: 솔티아의 바람이 출시되었다. 2011년 영웅서기5: 칠흑의 계약까지 엠포마코리아, 핸즈온모바일코리아의 후신인 EA모바일코리아가 개발하였으나 2014년 영웅서기 모바일을 케이넷피에서 제작하였다. 영웅서기 모바일은 2015년 11월 한국에서 서비스를 종료하였다. 2014년에 누적 이용자 수 1,000만 명을 달성했다.
**청송 송강리 습곡구조**는 청송군 파천면 송강리 지역에 드러난 습곡 구조이며 청송 유네스코 세계지질공원의 지질유산이다. 송강리 습곡구조는 선캄브리아기에 형성된 것으로 추정되며 청송 유네스코 세계지질공원의 지질명소 중 가장 나이가 많은 암석이다.

## 지질
석회규산염암 또는 결정질 석회암은 파천면 병부리, 덕천리, 중평리, 송강리 일부 지역에 분포하며 청송 화강암에 관입당해 일부 포획되어 있다. 이 지층은 주로 석회규산염암으로 구성되고 결정질 석회암과 소량의 운모편암 또는 각섬석 편마암을 협재한다. 청송 화강암과의 접촉부에서는 스카른 광물의 증가로 녹색과 백색이 교호하는 호상구조를 보이기도 한다. 지층의 주향은 덕천리에서 북동 45~북서 78°으로 불규칙하며 경사는 수직 내지 70°로 고각 경사하고 지층이 심하게 교란되어 전체 두께는 알 수 없다.

청송군 파천면 송강리 지역은 시대미상의 변성암류와 이를 관입한 시대 미상의 화강편마암으로 구성된다. 습곡이 있는 곳의 지질은 석회규산염암류로 용전천 하안을 따라 약 170 m 노출되어 있다. 이곳에서는 아래 사진과 같이 습곡을 비롯해 암맥(Dyke)과 단층 구조를 관찰할 수 있다. 송강리 습곡구조에서는 아래 사진과 같이 습곡으로 인해 암석의 줄무늬가 휘어 있고 특정 층준이 상대적으로 파여 있는데 이는 침식 차이에 기인한 것으로서 석회암이 포함된 부분이 물에 더 많이 녹아 독특한 모양을 만들었다. 습곡으로는 등사습곡, 날개부가 없이 축부만 고립되어 나타나는 층간습곡, Z자형 비대칭습곡 등이 있다. 암맥은 관입시기를 서로 달리하는 3종류의 산성암맥이 인지된다. 단층은 습곡을 절단한 1회의 단층 작용과 이에 수반된 단층경면이 관찰된다. 이들은 적어도 다섯 번의 변형단계를 걸쳐 형성된 것으로 추정된다.
**이보형**(1972년 4월 25일~)은 대한민국의 기업인이며, 현 마콜컨설팅그룹 총괄 사장이다.

## 생애
이보형(1972년 4월 25일~)은 마콜 컨설팅 그룹(Macoll Consulting Group)의 총괄 사장이며, 대한민국의 대표적인 퍼블릭 어페어즈 및 위기관리 전문가이다.

2000년 마콜 컨설팅 그룹에 입사하여 2002년 한국 최초로 퍼블릭 어페어즈(Public Affairs) 서비스, 2003년 소송 커뮤니케이션(Litigation Communications), 2006년  M&A 커뮤니케이션, 2007년 HR 커뮤니케이션, 2016년 비시장 전략 컨설팅, 2020년 시스템스 퍼블릭 어페어즈 서비스를 론칭하며 비시장 전략 경영 컨설팅의 선두 주자로 활약하고 있다.

여러 중앙정부 및 산하기관의 자문위원으로 활동하고 있으며, 대한암협회 이사 등 다양한 NGO들에 대하여 프로보노 활동을 진행하고 있다.
**줄리어스 피터 하일** 은 미국의 정치인이자 제30대 위스콘신주지사 (1939년 ~ 1943년)였다.

## 초기 생애
미국으로 이주한 유대인 이민자인 하일은 독일 제국 뒤스문트안데어모젤에서 태어났다. 어린이로서 그는 위스콘신주 뉴벌린에 있는 농장에서 자신의 가족과 살았고 12세때까지 학교를 다녔다.

## 경력
하일은 전문적인 용접공으로서 자격을 갖추게 되어 남아메리카를 널리 여행하여 용접된 전차용 강철 경주로를 설치하였다. 1901년 그는 밀워키에서 조차를 만든 하일 컴퍼니를 창립하였다. 1933년 그는 프랭클린 D. 루스벨트 대통령에 의하여 전국 부흥국을 위하여 주의 자문위원회를 이끄는 데 임명되었다.

1938년 공화당 주지사 후보 지명을 이긴 하일은 자신의 진보당 상대 후보이자 현직 주지사 필립 라폴레트를 꺾으러 갔다. 주지사로서 그는 5개의 존재하는 기관들 중에 자동차 학과를 창조하였고 단 하나의 공공 복지학과 아래 복지와 기관 프로그램들을 통합하였다. 논란의 여지가 있는 혁신은 그의 주의 행정부에서 더욱 큰 효율성을 달성하는 데 디자인된 학과별 연구부서의 창조였다. 하일의 두번째 기간 동안 미국은 제2차 세계 대전에 들어갔고, 현역으로 소집된 국가 경비대를 대체하는 데 주립 경비대가 창조되었다. 뉴욕 타임스는 주지사로서 가끔 "Julius the Just"으로 알려진 하일이 광대와 어리석은 장난으로 유명했다는 것을 보고하였다. 그는 1940년 재선되었으나 1942년 진보당 소속의 올랜드 스틴 루미스에게 패하였는 데 뉴욕 타임스에 의하면 그의 인기없던 노동 기록 때문이었다고 한다.

주지사로서 3번째 기간을 패한 후, 하일은 하일 컴퍼니의 사장 그리고 이후에 이사회의 의장이 되었다. 그는 위스콘신주의 낙농 제품들을 흥행하는 데 전국을 순회하였다.

## 사망
1949년 11월 30일 향년 73세의 나이에 하일은 밀워키에서 심부전으로 사망하였다. 그는 위스콘신주 브룩필드에 있는 위스콘신 공동 묘지에 안치되었다.

## 가족 생활
프랭크와 바버라 하일의 아들인 그는 1900년 6월 4일 엘리자베스 콘래드에게 결혼하였고 부부는 단 하나의 아들 조지프 F. 하일을 두었다.
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**코치스**는 1860년대 미국 남서부에 백인의 침입에 저항하여 투쟁한 치리카와 아파치 족 인디언의 추장이다.
아파치 전쟁 당시 주요 전쟁 지도자였던 그는 1861년에 시작된 봉기를 이끌었다. 아파치 무리의 전쟁은 너무 치열해서 군대, 정착민, 상인 모두가 철수할 수밖에 없었다. 미국 남북전쟁(1861~65)에 참전할 군대가 소집되자 애리조나는 사실상 아파치족의 손에 버려졌다. 1870년 미군의 조지 크룩 장군이 애리조나 지역의 통치를 맡았다. 그는 많은 아파치들에게 인디언 보호구역을 정해 살게 해주며 그들의 환심을 샀다. 1872년 평화 협상을 코치스와 맺게 되었다. 협상을 이끈 하워드 장군은 아파치 인디언들이 고향에서 영구히 거주할 수 있도록 하겠다고 코치스에게 약속했다. 그런 약속을 받아낸 다음, 코치스는 더 이상 투쟁을 중단 하겠다며 자수를 선언했다. 코치스는 보호구역에서 평화롭게 살다가 1874년 사망했다. 애리조나의 코치스 카운티는 그의 이름을 따서 명명되었다.
**시디바라니**(&nbsp; )는 이집트-리비아 국경에서 동쪽으로 약 95 km, 리비아 투브루크에서 동쪽으로 약 240 km 떨어진 이집트의 마을이다.

자위야의 수장이었던 세누시인인 시디 에스사디 엘바라니의 이름을 따서 마을 이름이 붙여졌으며 마을 주민 대부분이 베두인이다.

## 역사
로마의 리비아 교두보(마르마리카)에 있는 로마 도시인 지그라 근처에 있는 시디바라니는 역사 기록에는 거의 나오지 않았으나 제2차 세계 대전 이탈리아의 이집트 침공 당시 이탈리아군의 진격한계선으로 자주 언급되었다. 이탈리아 제10군이 시디바라니에 진지를 구축했다.

영국군 제8군과 함께 복무한 미국 야전병원 자원병들은 1942년 6월 시디바라니에서 동쪽으로 약 48 km 떨어진 지역에 본부를 삼았다.

2005년 10월 3일 일식 당시 시디바라니에서 동쪽으로 27 km 떨어진 관측지점에서 과학 원정대가 일식을 관측했다.

## 기후
쾨펜의 기후 구분에 따르면 시디바라니는 온난 사막 기후(BWh)에 속하지만 일부 지역은 이집트 북부 해안의 온난한 기온을 띈다.
**프라이빗 헬 36**은 미국에서 제작된 돈 시걸 감독의 1954년 범죄 누아르 영화이다. 아이다 러피노, 스티브 코크런, 하워드 더프, 딘 재거, 도러시 멀론 등이 출연하였고 콜리어 영이 제작하였다.

## 줄거리
형사 캘은 나이트클럽 가수 릴리의 도움으로 뉴욕 은행 강도 용의자를 쫓고, 추격 끝에 용의자는 사망한다. 은행 돈을 회수한 캘은 일부를 빼돌리고, 주저하는 파트너 잭을 동참시킨다. 어느 날 죽은 용의자의 동료가 이들을 폭로하겠다고 협박해온다.
**도계동층**은 대한민국 경상 분지 영양소분지에 분포하는 중생대 백악기의 퇴적암 지층이다. 이 지층은 영양군의 대부분을 차지한다.

## 지역별 지질

### 안동시
중평동 지질도폭(1970)에 의하면 본 층을 구성하는 암석은 주로 녹회색 또는 자색(赭色) 이암과 응회질사암 또는 석회암, 역암, 알코스질사암 등이 교호(交互)한다. 이 중 역암은 하부에서 현저한 발달을 보이며 자색(赭色) 이암 및 사암과 호층(互層)을 이룬다. 암상으로 보아 자색 계열은 하부에, 상부로 갈수록 거의 녹회색 계열로 이루어진다. 도폭 내에서 청량산층보다 더 북동부인 대곡동 상류 지역에 분포한다.

예안 지질도폭(1969)에 의하면 주로 적갈색 이암과 응회질 사암으로 구성되어 있으며 원형 역암, 석회질 사암, 알코스질사암, 녹회색 사암 및 두개 층의 화산암류를 수반한다. 적갈색 이암과 응회질 사암은 전 층에 걸쳐 넓게 발달하며 원형 역암은 적색 이암과 응회질 사암과 더불어 호층을 이루나 특히 하부에서 현저하다. 석회질이암과 석영질사암도 간간히 협재되며 알코스질사암은 대체로 원형 역암의 상하 가까이에 협재된다. 녹회색 사암은 본 층 중부에 발달한다. 원형 역암의 역(礫)은 3~5 cm 직경의 화강암, 규암, 사암, 적색 이암, 암회색 셰일, 녹회색 사암, 회색석회암의 원형 역[圓礫]과 화산암의 각력(角礫)이다. 층리는 비교적 잘 발달하며 적색 이암 및 응회질 사암에는 건열이 현저하다. 화석은 발견되지 않았고 지층의 두께는 400 m 이상으로 측정된다.

### 영양군과 청송군
도계동 지질도폭(1963)에 의하면 하부의 청량산층과는 점이적이고 정합적인 관계이다. 양 층의 경계는 청량산층의 상부에서 현무암류가 첨멸되는 부분을 본 층의 하한으로 설정하였다. 본 층의 하부는 비교적 원도(圓度)가 발달한 작은 역(礫)을 함유하는 역암, 사암, 이암, 셰일 등이 호층을 이루며 이는 하부의 오십봉층원에 있는 것들과 유사하다. 본 층은 주로 역암, 사암, 셰일 및 이암 등으로 구성되며 이들은 대체로 응회암질이다. 역암과 사암은 본 층의 하부에서 현저하며 상부로 갈수록 셰일 및 이암층이 우세해진다. 각 엽층의 두께는 대체로 1.5 내지 5 m로서 10 m를 초과하지 못한다. 

역암의 역(礫)은 원도가 높으며 크기 5 cm 내외의 것들이다. 역암과 사암은 갈색 내지 담홍색을 띠며, 본 역암층은 곳에 따라 알코스사암으로 점이된다. 셰일 및 이암은 (어두운) 자색(赭色)을 띤다. 본 층을 통틀어 응회질의 정도는 하부에서 현저하며 상부로 갈수록 미약해진다. 도계동층의 상한이 나타나지 않아 전체 두께를 알 수 없으나 900 m 이상으로 추정된다. 본 층은 본 층 하부에 속하는 경상계 지층의 층서 암상의 대비로 보아 대구도폭 지역에서의 대구층에 대되는 것으로 생각된다. 도폭 내에서 청량산층 분포지역 남쪽 및 서쪽인 영양군 청기면 행화리-당리 이남 지역, 일월면 도곡리-칠성리 이남 및 수비면 송하리 이서 지역 일대에 넓게 분포한다.

영양 지질도폭(1970)에 의하면 이 지역에 분포하는 경상 누층군 지층으로서 하부의 청량산층을 정합으로 덮고 도폭의 절반 이상을 차지하고 있으며 영양읍, 청기면의 대부분 지역, 입암면과 석보면 서부, 청송군 진보면 동부 일대 지역에 넓게 분포한다. 이렇게 넓은 분포를 갖는 것은 이 지역에 발달하는 남-북 주향의 계단(階段) 단층에 의하여 반복되어 나타나기 때문이다. 구성 암석은 전체적으로 적갈색 내지 자색(赭色) 계통의 색을 띠며 주로 이암과 석회질 알코스질사암 및 응회암질 암석의 호층으로 구성되고 역암 및 역질사암, 응회암 및 현무암류를 포함한다. 역암 및 역질 사암층의 발달은 미약하다. 

도계동층에 함유되는 응회질사암, 응회암 및 현무암류는 도계동층 퇴적 중에 화산 활동을 지시하지만 청량산층 오십봉층원에 비하여 규모로 보아 미약해졌음이 확인된다. 본 층 하한(下限)으로부터 약 270 m 상위에 두께 10~20 m인 1~2매의 엷은 세천동(細川洞) 현무암류 및 응회암이 발달하고 그 상위로는 화성활동의 흔적을 찾을 수 없다.

2006년 영양소분지 일대의 도계동층을 조사한 결과 영양군 지역의 도계동층에서 6개의 공룡 발자국 화석산지가 발견되었다.

### 영덕군
영덕군의 도계동층은 주로 자색의 셰일, 미사암으로 구성되며 두께는 150~250 m이다. 층리는 청량산층 부근에서 동-서 주향에 남쪽으로 경사하나 남부로 갈수록 남-북 내지 북북서 주향에 서쪽으로 경사한다.
**카타고**(KataGo)는 최고 수준의 인간 플레이어를 물리칠 수 있는 자유-오픈 소스 컴퓨터 바둑 프로그램이다. 2019년 2월 27일에 처음 출시되었으며 데이비드 우(David Wu)가 개발했다.

딥마인드의 알파고 제로에서 사용되는 기술을 기반으로 카타고는 위치 평가 및 정책 지침을 제공하는 합성곱 신경망으로 몬테카를로 트리 탐색을 구현한다. 알파고에 비해 카타고는 더 빠르게 학습하고 더 강력하게 플레이할 수 있도록 많은 개선 사항을 도입했다. 다른 많은 바둑 프로그램에는 없는 카타고의 주목할만한 기능에는 점수 추정이 포함된다. 작은 보드, 임의의 코미 값 및 핸디캡 지원, 그리고 다양한 바둑 규칙 세트를 사용하고 둘 사이의 작은 차이에 대해 플레이와 평가를 조정하는 능력이 있다.

카타고의 첫 번째 릴리스는 데이비드 우가 고용주인 제인 스트리트 캐피털(Jane Street Capital)에서 제공한 리소스를 사용하여 교육했지만 이제는 분산된 노력으로 교육된다. 컴퓨터 바둑 커뮤니티의 구성원은 셀프 플레이 게임과 게임 평가를 생성하는 클라이언트를 실행하여 컴퓨팅 리소스를 제공하고 이를 서버에 제출한다. 셀프 플레이 게임은 새로운 네트워크를 훈련하는 데 사용되며 등급 게임은 네트워크의 상대적 강점을 평가하는 데 사용된다.

카타고는 다양한 확장 기능을 갖춘 고 텍스트 프로토콜(Go Text Protocol)을 지원하므로 리지(Lizzie)와 같은 인기 있는 GUI와 호환된다. 대안으로 카트레인(KaTrain) GUI 등에서 사용되는 사용자 정의 "분석 엔진" 프로토콜도 구현한다. 카타고는 한국 대표팀을 비롯한 인간 바둑 실력이 뛰어난 선수들이 훈련 목적으로 널리 사용하고 있다. 카타고는 온라인 바둑 웹사이트 AI 센세이와 OGS의 기본 분석 엔진으로도 사용된다.

2022년 카타고는 AI 시스템의 "놀라운 실패 모드"를 입증하기 위해 설계된 적대적 공격 연구의 대상으로 사용되었다. 연구원들은 카타고를 속여 게임을 조기에 종료하도록 할 수 있었다.

데이비드 우는 또한 2015년 Arimaa AI 챌린지에서 세 명의 최고의 인간 플레이어를 물리치고 우승한 bot_Sharp라는 Arimaa 플레이 프로그램의 개발자이기도 하다.
**릴라 제로**(Leela Zero)는 2017년 10월 25일에 출시된 자유-오픈 소스 컴퓨터 바둑 프로그램이다. 이 프로그램은 체스 엔진 Sjeng 및 바둑 엔진 릴라(Leela)의 개발자인 벨기에 프로그래머 잔카를로 파스쿠토(Gian-Carlo Pascutto)가 개발했다.

릴라 제로의 알고리즘은 알파고 제로에 관한 딥마인드의 2017년 논문을 기반으로 한다. 많은 인간 지식과 경험적 방법이 프로그래밍된 원본 릴라와 달리 릴라 제로의 프로그램 코드는 기본 규칙만 알고 그 이상은 없다. 릴라 제로를 강력한 플레이어로 만드는 지식은 프로그램이 플레이했던 이전 게임의 결과를 기반으로 훈련되는 신경망에 담겨 있다.

릴라 제로는 릴라 제로 웹사이트에서 조정되는 분산된 노력으로 훈련된다. 커뮤니티 구성원은 셀프 플레이 게임을 생성하고 서버에 제출하는 클라이언트를 실행하여 컴퓨팅 리소스를 제공한다. 셀프 플레이 게임은 최신 네트워크를 훈련하는 데 사용된다. 일반적으로 500개 이상의 클라이언트가 리소스를 제공하기 위해 서버에 연결되었다. 커뮤니티에서는 고품질 코드 기여도 제공했다.

릴라 제로는 2018년 4월 28일 중국 푸젠성 푸저우시에서 열린 베리지노믹스 컵 월드 AI 바둑(BerryGenomics Cup World AI Go) 토너먼트에서 3위를 차지했다. 2018년 말 더 뉴요커는 릴라와 릴라 제로를 "세계에서 가장 성공적인 오픈 소스 바둑 엔진"으로 묘사했다.

2018년 초, 다른 팀도 동일한 코드 기반에서 릴라 체스 제로를 분기하여 알파제로 논문의 방법을 체스 게임에 적용했는지 확인했다. 알파제로의 구글 TPU 사용은 크라우드 소싱 인프라와 OpenCL 라이브러리를 통해 그래픽 카드 GPU를 사용하는 기능으로 대체되었다. 그럼에도 불구하고 신문에서 알파제로가 체스 경기를 위해 훈련하도록 허용된 12시간을 보충하려면 1년 동안 크라우드 소싱 훈련이 필요할 것으로 예상된다.
**릴라**(Leela)는 체스 엔진 Sjeng의 개발자인 벨기에 프로그래머 잔카를로 파스쿠토(Gian-Carlo Pascutto)가 개발한 컴퓨터 바둑 소프트웨어이다. 2008년 컴퓨터 올림피아드에서 19x19 바둑 3위, 9x9 바둑 2위를 차지했고, 2017년 8월 제1회 세계 AI 바둑대회에서 8위를 차지했다. 홈페이지에 따르면 '강력하다'고 한다. 하드웨어에 따라 19 x 19의 경우 9단이다." 프로그램 이름을 "릴라"로 지은 이유는 작가가 "슈레더", "타이거", "반란군"과 같은 이름으로 대표되는 당시 유행했던 스타일과 대조되는 유쾌한 여성 이름을 원했기 때문이다.

2017년 2월 딥 러닝 기술이 적용된 버전이 무료로 출시되었다. 개인용 컴퓨터에서 무료로 사용할 수 있는 전문가 수준에 가까운 최초의 바둑 엔진이었다.

릴라는 파스쿠토와 협력업체가 2017년 말부터 개발한 더욱 강력한 프로그램인 릴라 제로와는 구별된다.
**개방형 신경망 교환**은 AI 부문의 혁신과 협업을 촉진하기 위해 기계 학습 알고리즘 및 소프트웨어 도구를 나타내는 공개 표준을 확립하는 기술 회사 및 연구 조직의 오픈 소스 인공 지능 생태계이다. ONNX는 깃허브에서 사용할 수 있다.

## 역사
ONNX는 원래 Toffee라는 이름으로 페이스북의 PyTorch 팀에서 개발되었다. 2017년 9월에는 ONNX로 이름이 바뀌고 페이스북과 마이크로소프트가 발표했다. 나중에 IBM, 화웨이, 인텔, AMD, Arm 및 퀄컴이 이 계획에 대한 지원을 발표했다.

2017년 10월 마이크로소프트는 코그니티브 툴킷(Cognitive Toolkit)과 프로젝트 브레인웨이브 플랫폼을 이니셔티브에 추가할 것이라고 발표했다.

2019년 11월 ONNX는 리눅스 파운데이션 AI의 대학원 프로젝트로 승인되었다.

2020년 10월 제테인 시스템스(Zetane Systems)는 ONNX 생태계의 일원이 되었다.
**마스터**(Master)는 온라인에서 사용되는 계정 이름(원래 Magister/Magist)의 이름을 딴 딥마인드의 바둑 소프트웨어 알파고 버전으로, 2016년 12월 29일부터 2017년 1월 4일까지 인간 전문 바둑 플레이어를 상대로 60연속 온라인 게임에서 승리했다. 2017년 5월에 열린 바둑의 미래 서밋에서도 사용되었다. 엘로(Elo) 등급이 4,858인 단일 머신에서 4개의 TPU를 사용했다. 딥마인드는 알파고 마스터가 알파고 대 이세돌에서 사용된 버전보다 3석 더 강하다고 주장했다.

딥마인드는 2017년 12월에 알파고 마스터 버전을 출시했다. 이 버전은 230,000개의 인간 게임에서 6,000개의 바둑 오프닝의 승률을 분석하는 교육 도구 역할을 한다.
**입자 군집 최적화**는 계산과학에서 주어진 품질 측정과 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 반복적으로 노력하여 문제를 최적화하는 계산 방법이다. 여기서는 입자라고 불리는 후보 솔루션 집단을 갖고 입자의 위치와 속도에 대한 간단한 수학 공식에 따라 검색 공간에서 이러한 입자를 이동시켜 문제를 해결한다. 각 입자의 움직임은 로컬에서 가장 잘 알려진 위치의 영향을 받지만 검색 공간에서 가장 잘 알려진 위치로 안내되며 다른 입자가 더 나은 위치를 발견하면 업데이트된다. 이는 군집이 최상의 솔루션을 향해 나아갈 것으로 예상된다.

PSO는 처음에는 새 떼나 물고기 떼에서 유기체의 움직임을 양식화하여 표현함으로써 사회행동을 시뮬레이션하기 위해 고안되었다. 이 알고리즘은 단순화되었으며 최적화를 수행하는 것으로 관찰되었다. 케네디와 에버하트의 책은 PSO와 떼 지능의 많은 철학적 측면을 설명한다. PSO 애플리케이션에 대한 광범위한 조사가 폴리(Poli)에 의해 이루어졌다. 2017년에는 보냐디(Bonyadi)와 미할레비츠(Michalewicz)가 PSO에 대한 이론 및 실험 작업에 대한 종합적인 검토를 발표했다.

PSO는 최적화되는 문제에 대해 거의 또는 전혀 가정하지 않고 매우 넓은 공간의 후보 솔루션을 검색할 수 있다는 점에서 메타휴리스틱이다. 또한 PSO는 최적화되는 문제의 기울기 (벡터)를 사용하지 않는다. 즉, PSO에서는 경사 하강법 및 준뉴턴 방법과 같은 기존 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제를 미분할 수 있도록 요구하지 않는다. 그러나 PSO와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다.
**차분 진화**는 진화 연산에서 주어진 품질 척도와 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 반복적으로 시도하여 문제를 최적화하는 방법이다. 이러한 방법은 최적화된 문제에 대해 가정을 거의 또는 전혀 하지 않고 매우 넓은 공간의 후보 솔루션을 검색할 수 있기 때문에 일반적으로 메타휴리스틱스라고 알려져 있다. 그러나 DE와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다.

DE는 다차원 실수 함수에 사용되지만 최적화되는 문제의 기울기 (벡터)를 사용하지 않는다. 즉, DE에서는 기울기 하강법 및 준뉴턴 방법과 같은 고전적인 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제가 미분 가능하도록 요구하지 않는다. 따라서 DE는 연속적이지도 않고, 노이즈가 있으며, 시간에 따른 변화 등의 최적화 문제에도 사용될 수 있다.

DE는 후보 솔루션의 모집단을 유지하고 간단한 공식에 따라 기존 솔루션을 결합하여 새로운 후보 솔루션을 생성한 다음 현재 최적화 문제에 대해 가장 좋은 점수나 적합성을 갖는 후보 솔루션을 유지함으로써 문제를 최적화한다. 이러한 방식으로 최적화 문제는 후보 솔루션에 대한 품질 측정만 제공하는 블랙박스로 처리되므로 기울기가 필요하지 않는다.

스톤(Storn)과 프라이스(Price)는 1990년대에 DE를 출시했다. 병렬 컴퓨팅, 다목적 최적화, 제한된 최적화에서 DE를 사용하는 이론적이고 실용적인 측면에 대한 책이 출판되었으며 이 책에는 응용 분야에 대한 설문 조사도 포함되어 있다. DE의 다각적인 연구 측면에 대한 설문 조사는 저널 기사에서 찾을 수 있다.
화100은 대한민국의 MBN에 방송되는 미술 오디션 예능 프로그램이다. 토요일 17시 방송이며, 티빙, 웨이브 등의 OTT에서도 시청 가능하다.

1차 미션은 자화상이었으며, 여기에서 60명이 탈락, 40명이 생존하였다.

2차 미션은 1대 1 데스매치이다.

2차 미션에서 합격한 작가는 08AM, 정연경, 염동균, 한해동, 박기훈, 황택, 루도, 최우열 등이다.

3차 미션은 팀미션이며, 48시간 슈퍼캔버스 미션이다.

3차 미션에서 합격한 팀은 짜장, 크로마이트 팀과 패자부활전을 통해 생존한 17인이다.

TOP 17 (여기서부터가 개인적으로 생각하는 찐이다)

김미현, 김태중, 최준명, 한해동, 민수연, 루도, 문진서, 제이씨, 모스플라이, 황택, 염동균, 08AM, 이정은, 구나나, 최우열, 이유손, 송종화

4차 미션은 앨범 커버 미션이며, 4차미션 이후 **TOP7**이 발표됐다.

**TOP7** (지난 모든 미션의 점수를 종합해 선정)

1위 08AM / 2위 모스플라이 / 3위 황택 / 4위 문진서 / 5위 한해동 / 6위 최우열 / 7위 제이씨

5차 미션은 제주 탄생 신화 '설문대할망'을 주제로하는 세미파이널 미션이었으며, TOP5를 선정.

(**TOP5**는 에이전트 모두로 부터 후원을 받으면 확정) 

황택, 08AM, 최우열 3인은 에이전트의 후원으로 TOP5에 확정, 

모스플라이, 제이씨 2인은 보류 상태에서 에이전트의 협의로 추가 선정되어 5인에 합류.

## 기획 의도
나이와 학력에 상관없이 미술에 관심 있는 누구나 참가할 수 있는 국내 최초 미술작가 오디션 예능 프로그램. 

그간 타 예술 장르에 비해 시청자들에게 상대적으로 낯설었던 미술의 세계와 참가한 작가들이 오디션을 통해 성장해가는 재미와 감동을 선사하는 동시에 시청자들에게 ‘그림 보는 눈’을 기르는 데 도움을 주고자 기획됐다.

## 방송 일정
**출연진**

박기웅(배우 겸 화가) MC

박경림(방송인) 서포터

**심사위원(에이전트)**

홍경한(미술평론가) 에이전트

심상용(서울대학교 교수) 에이전트

김희영(서울문화재단 제휴협력팀장) 에이전트

**미션**

1차: 자화상(2024.3.23-)

2차: 오브제(2024.4.13-)

3차: 슈퍼캔버스(2024.4.27-)

4차: 앨범커버(2024.5.4-)
**남극관**(南極觀)은 전북특별자치도 고창군 무장면 성내리 139에 있다. 2020년 6월 23일 고창군의 향토문화유산 제9호로 지정되었다.

## 지정 사유
남극관은 무장객사 별관(別館)으로, 무장읍성 축성이후 현감이 정무를 수행하는 과정에서 객사인 송사지관(松沙之館)이 협소하여 조선 선조40(1607)에 건립되었다. 이후 영조5(1729)에 기로처(耆老處)로 정하였고, 관아에서 근무하던 비서승, 현감, 교리, 군수, 의관, 진사 등 및 문 · 무과로 급제했던 분과 향리 등이 충효 및 충절애향의 전통을 전수하기 위해 기로처(耆老處)로 정하고, 1729년을 망일(望日)로 하여 정식 계서를 발의하고 기로안(耆老案)을 작성하였다. 그 기로안은 현재 노인당에 보관 중으로 남극관의 역사적 배경을 잘 알려주고 있다. 또한 일제강점기에는 무장면사무소, 일본군연대의 군기대가 사용했었다.

건축을 보면 정면 6칸, 측면 3칸의 팔작지붕 건물로, 각각의 부재가 갖는 품위나 구성이 건물의 가치를 더해주고 있고, 일부 증축과 변형된 부분이 있으나, 전체적으로 원형을 잘 유지하여 현재까지도 노인당으로 활용되면서 그 맥을 이어오고 있다.
**부스팅**(boosting)은 기계 학습에서 지도 학습의 편향과 분산을 주로 줄이기 위한 앙상블 메타 알고리즘이자 약한 학습자를 강한 학습자로 변환하는 기계 학습 알고리즘 계열이다. 부스팅은 컨스(Kearns)와 밸리언트가 제기한 질문인 "약한 학습자 집합이 하나의 강력한 학습자를 만들 수 있는가?"라는 질문을 기반으로 한다. 약한 학습자는 실제 분류와 약간만 상관관계가 있는 분류자로 정의된다(무작위 추측보다 사례에 더 나은 레이블을 지정할 수 있음). 대조적으로, 강력한 학습자는 실제 분류와 임의의 상관관계가 있는 분류자이다.

컨스와 밸리언트의 질문에 대한 1990년 논문에서 로버트 샤파이어(Robert Schapire)의 긍정적인 대답은 기계 학습과 통계학에 상당한 영향을 미쳤으며 특히 부스팅의 발전으로 이어졌다.

처음 선보였을 때 가설 강화 문제는 단순히 약한 학습자를 강한 학습자로 바꾸는 과정을 의미했다.
**C4.5 알고리즘**은 로스 퀸란(Ross Quinlan)이 개발한 결정 트리를 생성하는 데 사용되는 알고리즘이다. C4.5는 퀸란의 이전 ID3 알고리즘을 확장한 것이다. C4.5에 의해 생성된 결정 트리는 분류에 사용될 수 있으며, 이러한 이유로 C4.5는 종종 통계적 분류기라고도 불린다. 2011년에 웨카 (기계 학습) 기계 학습 소프트웨어의 개발자는 C4.5 알고리즘을 "아마도 현재까지 실제로 가장 널리 사용되는 기계 학습 도구일 수 있는 랜드마크 결정 트리 프로그램"이라고 설명했다.

2008년 슈프링어 LNCS에서 발행한 데이터 마이닝 분야의 상위 10개 알고리즘에서 1위를 차지한 후 꽤 인기를 얻었다.
**ID3 알고리즘**(Iterative Dichotomiser 3)은 결정 트리 학습법에서 로스 퀸란(Ross Quinlan)이 발명한 알고리즘으로 데이터세트에서 의사결정 트리를 생성하는 데 사용된다. ID3은 C4.5 알고리즘의 전신이며 일반적으로 기계 학습 및 자연어 처리 분야에서 사용된다.

## 알고리즘
다음 중 하나의 경우 하위 집합에 대한 재귀가 중단될 수 있다.

알고리즘 전반에 걸쳐 의사결정 트리는 데이터가 분할된 선택된 속성을 나타내는 각 비종단 노드(내부 노드)와 이 분기의 최종 하위 집합의 클래스 레이블을 나타내는 터미널 노드(리프 노드)로 구성된다.
**그라디언트 부스팅**(Gradient boosting)은 기능 공간에서의 부스팅을 기반으로 하는 기계 학습 기술로, 목표는 기존 부스팅에 사용되는 일반적인 잔차가 아닌 유사 잔차이다. 이는 약한 예측 모델의 앙상블 형태로 예측 모델을 제공한다. 즉, 일반적으로 단순한 결정 트리인 데이터에 대해 거의 가정하지 않는 모델이다. 결정 트리가 약한 학습기인 경우 결과 알고리즘을 그래디언트 부스팅 트리라고 한다. 일반적으로 랜덤 포레스트보다 성능이 뛰어난다. 그래디언트 부스팅 트리 모델은 다른 부스팅 방법과 마찬가지로 단계적 방식으로 구축되지만 임의의 미분 가능한 손실 함수를 최적화하여 다른 방법을 일반화한다.

## 역사
그래디언트 부스팅의 아이디어는 부스팅이 적절한 비용 함수에 대한 최적화 알고리즘으로 해석될 수 있다는 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 관찰에서 시작되었다. 명시적 회귀 그래디언트 부스팅 알고리즘은 이후 제롬 H. 프리드먼(Jerome H. Friedman)에 의해 류 메이슨(Llew Mason), 조나탄 백스터(Jonathan Baxter), 피터 바틀렛(Peter Bartlett) 및 마쿠스 프린(Marcus Frean)의 보다 일반적인 기능적 그래디언트 부스팅 관점과 동시에 개발되었다. 후자의 두 논문에서는 부스팅 알고리즘을 반복적 기능적 경사 하강 알고리즘으로 보는 관점을 소개했다. 즉, 음의 기울기 방향을 가리키는 함수(약한 가설)를 반복적으로 선택하여 함수 공간에 대한 비용 함수를 최적화하는 알고리즘이다. 부스팅에 대한 이러한 기능적 그라데이션 보기는 회귀 및 분류를 넘어 기계 학습 및 통계의 다양한 영역에서 부스팅 알고리즘의 개발로 이어졌다.
기계 학습에서 **커널 머신**(kernel machine)은 패턴 분석을 위한 알고리즘 클래스로, 가장 잘 알려진 멤버는 SVM(서포트 벡터 머신)이다. 이러한 방법에는 선형 분류기를 사용하여 비선형 문제를 해결하는 방법이 포함된다. 패턴 분석의 일반적인 작업은 데이터 세트에서 일반적인 관계 유형을 찾고 연구하는 것이다. 이러한 작업을 해결하는 많은 알고리즘의 경우 원시 표현의 데이터는 사용자가 지정한 기능 맵을 통해 특징 벡터 표현으로 명시적으로 변환되어야 한다. 이와 대조적으로 커널 메소드는 사용자가 지정한 커널, 즉 전체에 대한 유사성 함수만 필요하다. 내부 곱을 사용하여 계산된 데이터 포인트 쌍. 커널 머신의 기능 맵은 무한 차원이지만 표현자 정리에 따라 사용자 입력에서 유한 차원 행렬만 필요하다. 커널 머신은 병렬 처리 없이 수천 개의 예시보다 큰 데이터 세트를 계산하는 데 속도가 느리다.

커널 메소드는 커널 함수를 사용하여 그 이름이 붙여졌다. 커널 함수를 사용하면 해당 공간에 있는 데이터의 좌표를 계산하지 않고 단순히 특징 공간의 모든 데이터 쌍의 상 (수학) 사이의 내부 곱을 계산하여 고차원의 암시적 특징 공간에서 작동할 수 있다. 이 작업은 좌표를 명시적으로 계산하는 것보다 계산적으로 비용이 적게 드는 경우가 많다. 이 접근 방식을 **커널 트릭**이라고 한다. 시퀀스 데이터, 그래프, 텍스트, 이미지 및 벡터에 대한 커널 함수가 도입되었다.

커널과 함께 작동할 수 있는 알고리즘에는 커널 퍼셉트론, SVM(서포트 벡터 머신), 가우스 프로세스, PCA(주성분 분석), 표준 상관 분석, 능형 회귀, 스펙트럼 클러스터링, 선형 적응 필터 등이 포함된다.

대부분의 커널 알고리즘은 볼록 최적화 또는 고유 문제를 기반으로 하며 통계적으로 근거가 충분하다. 일반적으로 통계적 속성은 통계적 학습이론을 사용하여 분석된다.
**최적 판별 분석과 분류 트리 분석**은 예측 정확도를 최대화하는 정확한 통계 방법이다. 특정 샘플과 탐색적 또는 확증적 가설에 대해 최적 판별 분석(ODA)은 최대 예측 정확도를 산출하는 통계 모델을 식별하고 정확한 1종 오류율을 평가하며 잠재적인 교차 일반화 가능성을 평가한다. 최적의 판별 분석은 > 0 차원에 적용될 수 있으며, 1차원 사례는 UniODA라고 하고 다차원 사례는 MultiODA라고 한다. 최적 판별 분석은 ANOVA(분산 분석) 및 회귀 분석의 대안이다.