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**오이에 소동**은 에도 시대의 다이묘가에서 일어난 내분이다. 현대에는 비유적으로 기업 (동족 경영회사에서 많다)이나, 가족이라는 조직에 있어서의 내부 항쟁을 오이에 소동에 빗대어 부르는 경우가 있다.

## 개요
에도 시대의 다이묘가에서는, 번주나 그 일족, 가로 등 한 단체의 영수가 될 수 있는 입장의 인간이 파벌을 만들어 내분을 벌인 예가 많이 있었다. 그러한 사상이 각색되어 가부키나 교겐의 오이에모노라고 불리는 양식의 소재가 되어 전해지거나, 코단을 통해 퍼짐으로써, 오이에 소동으로서 에도 서민들에게 알려지게 된다. 그 때문에 연목으로 삼기가 꺼려졌던 쇼군가나, 내분 규모가 작은 하타모토나 상가, 농가에서의 분쟁은 오이에 소동으로 인지되지 않았다.

항쟁의 원인으로 가장 많은 것은 가신 간 갈등이다. 고참이라고도 할 후다이 가신과 신참의 가신이나 출두인과의 대립, 당주의 계승에 있어서 직책 교체에 따른 알력, 번정개혁에 따른 수구파와 개혁파의 대립, 막부 말기에 있어서 신념의 대립 등, 가신간의 주도권이나 번정의 방향을 둘러싸고 온갖 파벌항쟁의 동기가 있었다.

또한, 번주와 가신단의 알력을 요인으로 오이에 소동을 일으킨 사례도 있었다. 유력 가신을 배제함으로써, 자신의 권력을 강화하려는 번주가 있는가 하면, 가신에게 불이익을 주거나, 무능한 주군을 은거나 오시코메 등의 수단으로 폐립하려는 가신도 존재했다. 또한 다툼으로 다이묘가를 출분한 가신들이 오이에 소동의 발단을 만든 예도 있다.

그 외에서는 가독 상속이나 양자를 들인 것이 사유인 항쟁도 발생했다. 카가 소동, 쿠로다 소동, 다테 소동의 "3대 오이에 소동" 등에서는 이러한 원인이 여러가지 복합되어 있었다.

이러한 내분은 다이묘가 내에서 해결하는 것이 원칙이었으나, 문제를 막부나 본가, 친족 다이묘에게 호소함으로써 중개나 재정을 부탁한 당사자도 있었다. 특히 에도 시대 초기의 소동에서는, 요구에 응한 막부가 심리를 바탕으로 다이묘가에 개입하여 개역이나 감봉, 전봉 등의 조치를 내렸다. 그러나, 에도 중기의 도쿠가와 이에노부의 치세를 거치면서 막부는 정책을 다시 관여를 점차 줄여, 19세기 초 센고쿠 소동을 마지막으로, 오이에 소동에 개입하지 않았다.

## 연구사
전후에 실증주의적 역사학이 흥하기 전까지는, 권선징악적 윤리관이나 사관으로부터 "충신"이나 "간신"이라고 하는 유교적 평가에 의한 평론으로 시종하고 있었지만, 전후 실증연구에서는 1965년 (쇼와 40년)에 키타지마 마사모토가 『御家騒動』를 간행하여, 종래의 실록・코단류의 문예작품에 의한 허구를 폐하고, 막번체제론의 시점에서 개별적인 오이에 소동을 검토하였다.

키타지마 이후에도 오이에 소동 연구는, 1차 자료에 의거, 권선징악사관을 벗어난 시점에 의한 방법론이 기본되어, 요시나가 아키라는 개별 오이에 소동에 관한 파악을 실시하고, 카사야 카즈히코는 1988년 (쇼와 63년)에 슈쿤오시코메론을 제창했다. 후쿠다 치즈루는 오이에 소동에 대한 체계적인 연구를 하고 있다.

오이에 소동의 분석은 중세부터 근세에 걸친 집안 의식 (중세 무사단에서 근세 가신단)의 변화를 모색하는 데도 주목받고 있으며, 막번체제론에 있어서 오이에 소동의 위치 설정도 종래 막부에 의한 여러 다이묘가를 무너뜨리는 정책이었다는 견해에도 의문이 제기되고 있다.

또, 주종 관계나 성욕 (남색)・명예 (고집) 등 무가의 심성에 관한 검토도 활발해져, 오이에 소동은 일본 사회에 있어서 조직이나 행동 원리의 기원에서 찾을 수 있는 테마로서도 주목받고 있다. 종래에는 방법론으로서 배제되어 온 실록・코단류의 문예작품도 근세에서의 위령・진혼의식이나 정치적 이용, 허구의 성립 경위나 역사적 역할을 검토하기 시작했다.
**대한민국 축구 국가대표팀 2024 시즌**은 대한민국 축구 국가대표팀이 2024년에 친선 경기에 참가했던 시즌이다. 이 문서는 2023년 AFC 아시안컵, 2026년 FIFA 월드컵 2차 예선, 2026년 FIFA 월드컵 3차 예선 등에 참가한 대한민국 축구 국가대표팀의 2024 시즌에 관한 문서이다.

## vs 이라크
**''친선 경기**''

**부심:**
아흐메드 알라쉬디 (아랍에미리트)
사베트 알알리 (아랍에미리트)
**대기심:**
라시드 압둘라 (아랍에미리트)

## vs 바레인
**''2023년 AFC 아시안컵 E조**''

**최우수 선수:**
이강인 (대한민국)

**부심:**
저우페이 (중국)
장청 (중국)
**대기심:**
아라키 유스케 (일본)
**후보 대기심:**
다카기 다쿠미 (일본)
**비디오 판독심:**
푸밍 (중국)
**보조 비디오 판독심:**
한나 하타브 (시리아)

## vs 요르단
**''2023년 AFC 아시안컵 E조**''

**최우수 선수:**
손흥민 (대한민국)

**부심:**
탈레브 알마리 (카타르)
사우드 알마칼레 (카타르)
**대기심:**
압델 알나크비 (아랍에미리트)
**후보 대기심:**
모하메드 알함마디 (아랍에미리트)
**비디오 판독심:**
압둘라 알마리 (카타르)
**보조 비디오 판독심:**
압둘라흐만 알자심 (카타르)

## vs 말레이시아
**''2023년 AFC 아시안컵 E조**''

**최우수 선수:**
이강인 (대한민국)

**부심:**
자이드 샴마리 (사우디아라비아)
야시르 알술탄 (사우디아라비아)
**대기심:**
압둘라흐만 알자심 (카타르)
**후보 대기심:**
와테크 알스와이에디 (이라크)
**비디오 판독심:**
압둘라 알마리 (카타르)
**보조 비디오 판독심:**
모함메드 알호이쉬 (사우디아라비아)

## vs 사우디아라비아
**''2023년 AFC 아시안컵 16강**''

**최우수 선수:**
조현우 (대한민국)

**부심:**
안드레이 차펜코 (우즈베키스탄)
티무르 가이눌린 (우즈베키스탄)
**대기심:**
아드함 마카드메 (요르단)
**후보 대기심:**
아흐마드 압바스 (쿠웨이트)
**비디오 판독심:**
아흐마드 알알리 (쿠웨이트)
**보조 비디오 판독심:**
압델 알나크비 (아랍에미리트)

## vs 오스트레일리아
**''2023년 AFC 아시안컵 8강**''

**최우수 선수:**
손흥민 (대한민국)

**부심:**
아부 바카르 알암리 (오만)
라시드 알가이티 (오만)
**대기심:**
압델 알나크비 (아랍에미리트)
**후보 대기심:**
하산 알마흐리 (아랍에미리트)
**비디오 판독심:**
모함메드 압둘라 하산 모하메드 (아랍에미리트)
**보조 비디오 판독심:**
오마르 알알리 (아랍에미리트)

## vs 요르단 (2)
**''2023년 AFC 아시안컵 준결승**''

**최우수 선수:**
무사 알타마리 (요르단)

**부심:**
모하메드 알함마디 (아랍에미리트)
하산 알마흐리 (아랍에미리트)
**대기심:**
마닝 (중국)
**후보 대기심:**
저우페이 (중국)
**비디오 판독심:**
오마르 알알리 (아랍에미리트)
**보조 비디오 판독심:**
이다 준페이 (일본)

## vs 태국
**''2026년 FIFA 월드컵 2차 예선**''

**부심:**
모함메드 알아바크리 (사우디아라비아)
압둘라힘 알샴마리 (사우디아라비아)
**대기심:**
파이살 알블위 (사우디아라비아)

## vs 태국 (2)
**''2026년 FIFA 월드컵 2차 예선**''

**부심:**
모하마드 무스타파 (요르단)
아흐마드 알로알레 (요르단)
**대기심:**
모함마드 가바옌 (요르단)

## vs 싱가포르
**''2026년 FIFA 월드컵 2차 예선**''

**부심:**
하산 카모프 (타지키스탄)
바포 카라에프 (타지키스탄)
**대기심:**
유디 누르차야 (인도네시아)

## vs 중화인민공화국
**''2026년 FIFA 월드컵 2차 예선**''

**부심:**
자이드 샴마리 (사우디아라비아)
야시르 알술탄 (사우디아라비아)
**대기심:**
슈크리 알훈쉬 (사우디아라비아)

## vs 팔레스타인
**''2026년 FIFA 월드컵 3차 예선**''

## vs 오만
**''2026년 FIFA 월드컵 3차 예선**''

## vs 요르단 (3)
**''2026년 FIFA 월드컵 3차 예선**''

## vs 이라크 (2)
**''2026년 FIFA 월드컵 3차 예선**''

## vs 쿠웨이트
**''2026년 FIFA 월드컵 3차 예선**''

## vs 팔레스타인
**''2026년 FIFA 월드컵 3차 예선**''
**폴 알렉산더 바란** 은 미국의 마르크스주의 경제학자 였다. 1951년 바란은 스탠포드 대학교의 정교수로 승진했고 1964년 사망하였다. 폴 스위지와 함께 독점 자본을 공동 집필했다.

바란은 러시아 제국에서 태어났다. 멘셰비키였던 그의 아버지는 1917년에 러시아를 떠나 리투아니아 빌뉴스로 이주했다. 바란 가족은 베를린으로 이주한 다음 1925년에 모스크바로 돌아갔다. 그러나 Paul은 중등 학교를 마치기 위해 독일에 머물었다. 1926년에 그는 모스크바의 플레하노프 연구소에 다녔다. 그는 1928년에 농업 연구 조교로 임명을 받고 다시 독일로 떠났다. 바란은 프랑크푸르트 학파 사회 연구소와 협력하여 독일에 남아있었다.

나치 정권이 집권한 후 바란은 파리로 도망갔다가 다시 소련으로, 다시 리투아니아의 빌뉴스로 망명했다. 독일-소련 불가침 조약과 나치의 폴란드 침공 직전에 그는 미국으로 이주하여 하버드에 등록하고 석사 학위를 받았다. 자금이 부족하여 그는 박사 과정을 그만두고 브루킹스 연구소, 가격 관리국, 전략사무국에서 일했다. 그 후 바란은 미국 상무부에서 근무했으며 조지 워싱턴 대학교 에서 강의했다. 그 후 그는 학계에 합류하기 위해 사임하기 전에 뉴욕 연방준비은행에서 일했다.

바란은 1949년부터 스탠포드 대학교에서 가르치면서 미국에서 학업 경력을 쌓았다. 1949년부터 그는 폴 스위지와 리오 휴버먼이 편집한 먼슬리 리뷰 잡지의 편집 아이디어와 의견을 공식화하는 데 적극적으로 참여했다.
**윌리엄 모리스 데이비스** 는 미국 지리학자, 지질학자, 지형학자, 기상학자였으며 종종 "미국 지리학의 아버지"라고 불린다.

그는 19세기 미국 서부의 원래 측량사들의 현장 관찰과 연구를 통해 자신의 가장 영향력 있는 과학적 공헌인 "지리적 순환"을 고안했다. 이 이론은 강이 융기된 땅을 기저 수준까지 어떻게 침식하는지 보여주는 모델로, 에라스무스와 찰스 다윈, 장바티스트 라마르크의 연구에서 영감을 얻었다. 그것은 강한 진화적 풍미를 가지고 있었다. 그의 침식주기는 (더 큰) 강이 일반적으로 유년기, 성숙기, 노년기 단계로 구분되는 세 가지 주요 발달 단계를 가지고 있음을 시사한다. 각 단계에는 강의 상류, 중류, 하류 코스를 따라 발생할 수 있는 뚜렷한 지형과 이와 관련된 기타 특성이 있다.
**신장절공묘역**(申壯節公墓域)은 강원특별자치도 춘천시 서면 방동리에 있는 묘지이다. 1976년 6월 17일 강원특별자치도의 기념물로 지정되었다.

## 개요
고려 개국에 큰 공을 세운 장절공(壯節公) 신숭겸(申崇謙)의 묘소이다. 신숭겸은 평산 신씨의 시조로서, 고려사(高麗史)에 춘천 사람이라고 쓰여있다. 신숭겸 장군은 918년 신하들과 함께 궁예를 몰아내고 왕건을 추대하여 고려 건국에 결정적인 역할을 하였다. 927년(태조10) 대구 팔공산에서 후백제 견훤의 군대와 전투 중 태조 왕건이 포위되어 위급해졌다. 이때 신숭겸 장군이 태조 왕건의 옷을 입고 왕 대신 싸우다가 전사하였다.

신도비에 의하면, 후백제군이 왕의 옷을 입은 신숭겸을 태조로 알고 그의 목을 베어가자 왕건이 그의 죽음을 슬퍼하며 금으로 머리를 만들어 장례식을 치렀다고 한다. 금으로 만든 머리 때문에 도굴될 것을 염려하여 봉분을 세 개로 만들었다고 한다. 풍수지리가들은 이 묘역을 명당 중의 명당이라고 극찬한다.
보령방조제 안의 빙도에 위치한 보령비행장은 민간비행장으로서 민간항공인들의 항공활동과 레져문화를 위해 비행장을 개장하였다. 

특히나 국내의 12개 항공운항학과는 한서대를 제외하고는 활주로를 보유하지 못해 국가비행장을 시간별로 임대해 사용하는 실정이다. 

학생들이 비행기 조종훈련을 위한 공간은 안전하면서도 하늘의 일정공역과 넓은 지역에 거주하는 주민들이 동의한 넓디 넓은 땅이 필요하다.

우리나라는 국방이라는 이유로 민간이 사용할 수 있는 하늘은 전체의 20%정도뿐이 안될 정도로 쪼끔이다. 게다가 주변 주민들의 동의까지 얻는다는 것은 하늘의 별따기 만큼이나 어려운 일이다. 이러한 연유로 12개 항공운항학과는 국내에 활주로를 보유하는 것을 포기한지 오래다. 

때문에 비행면장을 획득하기 위해 해외로 나가야 하는 실정이라 학비 부담이 만만치 않다.

또한 국내에서 UAM 이나 무인기를 개발하려면 안정성 시험을 거쳐야 하고, 이를위해 일정시간 이상의 비행시험을 실시하여야 한다. 시험비행은 아무데서나 하는 것이 아니라 나라에서 허락을 받은 곳에서 실시하여야 하는데 이를 위한 정식비행장은 남해안에 위치한 고흥 아니면 군비행장을 이용하여야 한다. 이는 비행장까지 오가는 시간과 사용비용등을 따지면 불편함이 너무 크다. 이런 이유로 우리나라에서 항공우주분야는 특수한 분야로 취급을 받게되었고, 발전이 상당히 뒤쳐진 분야가 되었다. 조선산업과 자동차산업은 세계일류지만 이보다 먼저 시작한 항공산업은 아직 선진국이 되려면 요원한 분야이다.

보령비행장이 개장하게 됨으로써 항공우주분야에서 민간인들이 겪어야 했던 많은 불편함이 해소할 수 있는 계기가 되어 보령비행장이 우리나라의 항공우주발전의 초석이 되기를 기대하게 할 수 있게 되었다.


보령항공 빙도 비행장 위치및 좌표

▶ 위치 : 충청남도 보령시 천북면 낙동리 1587번지

▶ 면적 : 부지면적 363,636㎡

▶ 공항 표준점

- 좌표 : 36-27-29.72147 N 126-32-44.90784 E (활주로 중심)

- 표고 : 2M(7FT)

- 자기편차(Magnetic Variation) : 9°W

2. 활주로

▶ 명칭 : Runway 03-21

▶ 방향 : RWY 03 : 028.4°M(019.7°T) RWY 21 : 208.4°M(199.7°T)

▶ 표면 : 포장

▶ 길이 및 폭 : 450M × 30M


3. 주변 공역 현황

▶ 보령비행장은 해미 TMA 내 위치하고 있고, 보령비행장 주변에는 제한공역과 군훈련공역이 설정되어 있으며 해당 공역을 침범하지 않도록 주의를 요함.

4. 기타 주변 상황

▶ 인구 : 반경 100km 이내에 900만 명 이상 거주

- 잠재적 항공인들이 성장할 수 있는 기본 인구가 거주

- 인근에 세종 대전 등에 유수의 대학, 연구기관들이 존재하며, 정부에서 충남을 모빌리티산업단지, 우주항공연구개발단지로 지정

- 항공연구원, 천문연구원, 카이스트, 충남대학교 등

- 항공우주연관 다수의 산업체 집단

- 테마파크 조성에는 반경 100km 이내에 500만 명 이상 거주 조건

▶ 교육시설 : 반경 5km 이내에 아주자동차 대학, 연구동 및 강의동, 정비시설 기숙사 시설 완비

▶ 연구인력 : 유관 기관과 민간기업의 접근성이 유리(40분~50분 이내)

- 세종시(65km), 대전(75km), 서천(40km), 태안(30km)

- 한국항공우주연구원(KARI), 국방과학원(ADD) 등 국책연구기관

- 대전 세종 지역에 무인이동체 등 항공관련 기업들 50여곳 이상 존재

- 서울과도 2시간(반경 130km)대로 접근성 유리

- 수도권과 젊은 세대들이 선호하는 지역

▶ 토지 : 빙도 주변 농림부 토지 100만 평 이상으로 확보 가능

▶ 공역 : 공군의 기종별 업그레이드로 공역 추가확보 가능

▶ 전기 : 주변 9개의 발전소로 필요전기 충분히 확보 가능

▶ 숙박시설 : 근접한 보령 시내, 대천 해수욕장, 태안반도, 세종시, 대전시 등
**신용준**(1989년 8월 19일~)은 대한민국의 축구 심판으로 현재 K리그1 심판으로 활동 중이다.

## 심판 경력
대학교때 선수 생활을 그만둔 후 축구를 전공하고 심판 수업을 수강하면서 흥미가 생겨서 입문 했다.

2019년 8월 11일 울산 현대와 대구 FC 경기에서에서 김도훈이 주심 한테 항의 과정에서 신용준이 김도훈의 몸을 터치했고 그에 대해 김도훈은 분노를 표출 했다. 2024년 5월 6일 광주 FC과 대전 하나에서 이정효 감의 과도한 항의로 옐로 카드를 주었고 후반전에 이정규 수석코치가 격하게 항의로 레드 카드를 꺼냈다.
**채드 트루질로** 또는 **채드윅 A. 트루질로**는 미국의 천문학자이다. 태양계에서 발견된 가장 거대한 왜행성인 에리스의 공동 발견자이다.

1998년 5월 1일 발견된 소행성대의 소행성 12101 트루질로는 그의 이름을 따서 명명되었다.

## 생애
트루질로는 미국 일리노이주 오크파크에 있는 오크파크 앤드 리버 포레스트 고등학교를 졸업했다. 이후 1995년 매사추세츠 공과대학교에서 물리학 박사 학위를 취득했으며 2000년 하와이 대학교에서 천문학을 전공했다.

2000년부터 2003년까지 트루질로는 캘리포니아 공과대학교에서 연구원으로 근무했다. 2003년, 트루질로는 제미니 천문대에서 천문학자로 근무하기 시작했다.

2013년, 그는 제미니 천문대의 광학 및 망원경 부서의 책임자가 되었다. 2016년부터 노던애리조나 대학교에서 천문학 및 행성과학 교수로 일하고있다.
**후고 에마누엘 라르손**는 스웨덴의 축구 선수이다. 그의 포지션은 미드필더로, 현재 독일 분데스리가의 아인트라흐트 프랑크푸르트에서 활약하고 있다.

## 클럽 경력

### 말뫼 FF
스바르테에서 태어난 라르손은 SoGK 샬로에서 경력을 시작했고, 12살 때 말뫼 FF와 계약했다.

### 아인트라흐트 프랑크푸르트
2023년 5월 29일, 말뫼 FF의 최고의 이적료 수입으로 알려진 미공개 금액에 라르손은 분데스리가의 아인트라흐트 프랑크푸르트와 5년 계약을 맺었다. 그는 7월 1일 여름 이적 시장이 열리면 공식적으로 독일 클럽에 합류한다.

## 국가대표팀 경력
라르손은 U-19 대표팀을 거치고 현재 U-21 대표팀에서 활약하고 있다. 2023년 1월 9일, 그는 2-0으로 이긴 핀란드와의 친선 경기에서 스웨덴 축구 국가대표팀 데뷔전을 치렀다. 그는 68분간 활약 후 오마르 파라이와 교체됐다.

## 수상 내역
**말뫼 FF**

**개인**
**필리포 테라치아노**는 이탈리아의 축구 선수이다. 그의 포지션은 오른쪽 윙백 또는 미드필더로, 현재 세리에 A의 밀란에서 활약하고 있다.

## 클럽 경력

### 초기 경력
2021년 12월 15일, 테라치아노는 엠폴리와의 코파 이탈리아 경기에서 엘라스 베로나 소속으로 프로 데뷔전을 치렀다.

### 밀란
2024년 1월 8일, 보도에 따르면 €4.5M의 이적료와 최대 €1.5M의 보너스, 그리고 향후 테라치아노가 이적할 경우 엘라스 베로나가 이적료의 10%를 받을 수 있는 셀온 조항으로 테라치아노는 같은 세리에 A의 밀란으로 이적했으며,
원주율이 초월수임은 오일러 등식을 이용하여 다음과 같이 증명할 수 있다. 오일러 등식은,

이다. 이 때 π가 정계수 대수방정식  역시 성립하여야 한다. 이제 y=iπ라 하면 π=-iy 이고 -π=iy 이므로, iπ는 다음 식으로 나타낼 수 있는 정계수 대수방정식을 만족시켜야 한다.

이제 에는 iπ가 존재하여야 하므로, 식 (1)에 따라 다음과 같이 나타낼 수 있다.

그런데 이러한 관계를 만족하는 대수방정식의 근이 유리수라고 가정하면 무한히 약분할 수 있어서, 이를 기약분수로 표현할 수 없는 모순이 생긴다.의 근이라는 최초의 가정이 잘못되었다고 볼 수밖에 없다. 즉, 원주율은 초월수이다. 자세한 증명은 링크한 주석을 참고하기 바란다.
**반데를랑 바르보자 다 시우바**는 간단히 줄여서 **반데를랑**으로 알려져 있는 브라질의 축구 선수이다. 그의 포지션은 왼쪽 풀백으로, 현재 캄페오나투 브라질레이루 세리이 A의 파우메이라스에서 활약하고 있다.

## 클럽 경력
바이아, 브루마두에서 태어난 반데를랑은 2017년 파우메이라스 유소년 팀에 입단했다.

2021년 1월 26일, 반데를랑은 1-1로 비긴 CR 바스쿠 다 가마와의 홈경기에서 후반전에 루카스 리마와 교체 투입되어 1군과 캄페오나투 브라질레이루 세리이 A 데뷔전을 치렀다.

## 수상 내역
**파우메이라스**
**마리우스 볼프**는 독일의 축구 선수이다. 그의 포지션은 윙백으로, 현재 분데스리가의 보루시아 도르트문트에서 활약하고 있다.

## 클럽 경력
1860 뮌헨 유소년 팀을 졸업한 볼프는 2014년 10월 26일, 2-1로 패한 브라운슈바이크와의 홈경기에서 72분에 발데트 라마와 교체 투입되어 2. 분데스리가 데뷔전을 치렀다. 2016년 1월 8일, 그는 하노버 96으로 이적했다.

2017년 1월, 그는 아인트라흐트 프랑크푸르트로 임대되었다. 시즌 종료 후 그의 임대 계약은 분데스리가 2017-18 시즌까지 연장되었다. 2018년 1월, 아인트라흐트 프랑크푸르트는 그를 완전 영입할 수 있는 옵션을 행사하였고, 2020년 6월까지 계약을 맺었다.

2018년 5월 28일, 언론 보도에 따르면 €5M의 이적료에 볼프는 보루시아 도르트문트와 5년 계약을 맺고 이적했다.

2019년 9월 2일, 볼프는 헤르타 BSC로 2019-20 시즌까지 임대되었다.

## 국가대표팀 경력
2015년 11월 12일, 볼프는 2-0으로 패한 이탈리아 U-20 대표팀과의 4개국 토너먼트 경기에서 독일 U-20 대표팀 데뷔전을 치렀다.

2023년 3월 17일, 그는 페루와 벨기에와의 친선 경기를 앞두고 독일 성인 국가대표팀에 처음으로 차출되었다.

## 수상 내역
**아인트라흐트 프랑크푸르트**

**보루시아 도르트문트**
**파인 튜닝**(fine tuning)은 딥 러닝에서 사전 훈련된 모델의 가중치가 새로운 데이터에 대해 훈련되는 전이학습에 대한 접근 방식이다. 파인 튜닝은 전체 신경망에서 수행될 수도 있고 해당 레이어의 하위 집합에서만 수행될 수도 있다. 이 경우 파인 튜닝되지 않은 레이어는 "동결"된다(역전파 단계에서 업데이트되지 않음). 모델은 원래 모델보다 훨씬 적은 매개변수로 구성된 "어댑터"로 보강될 수도 있으며, 어댑터의 가중치를 조정하고 모델의 나머지 가중치는 고정된 상태로 두어 매개변수 효율적인 방식으로 파인 튜닝할 수도 있다.

합성곱 신경망과 같은 일부 아키텍처의 경우 이전 레이어(입력 레이어에 가장 가까운 레이어)를 동결 상태로 유지하는 것이 일반적이다. 이는 낮은 수준의 특징을 포착하는 반면, 나중 레이어는 종종 더 관련될 수 있는 높은 수준의 특징을 식별하기 때문이다. 모델이 훈련되는 작업이다.

대규모 및 일반 말뭉치에 대해 사전 학습된 모델은 일반적으로 모델의 매개변수를 시작점으로 재사용하고 처음부터 학습된 작업별 레이어를 추가하여 파인 튜닝된다. 전체 모델을 파인 튜닝하는 것도 일반적이며 종종 더 나은 결과를 얻을 수 있지만 계산 비용이 더 많이 든다.

파인 튜닝은 일반적으로 지도 학습을 통해 수행되지만 약한 지도 학습을 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 기술도 있다. 파인 튜닝은 인간 피드백 기반 목표의 강화 학습과 결합되어 ChatGPT(GPT-3의 파인 튜닝 버전) 및 스패로(Sparrow)와 같은 언어 모델을 생성할 수 있다.
**랭체인**(LangChain)은 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 애플리케이션 생성을 단순화하도록 설계된 프레임워크이다. 언어 모델 통합 프레임워크로서 랭체인의 사용 사례는 문서 분석 및 요약, 챗봇, 코드 분석을 포함하여 일반적인 언어 모델의 사용 사례와 크게 겹친다.

## 역사
렝체인은 머신러닝 스타트업인 로버스트 인텔리전스(Robust Intelligence)에서 근무하던 시절 해리슨 체이스(Harrison Chase)가 오픈 소스 프로젝트로 2022년 10월에 출시했다. 이 프로젝트는 깃허브의 수백 명의 기여자의 개선 사항, 트위터의 최신 토론, 프로젝트 디스코드 (소프트웨어) 서버의 활발한 활동, 많은 유튜브 튜토리얼, 샌프란시스코와 런던의 모임을 통해 빠르게 인기를 얻었다. 2023년 4월 랭체인이 법인화되었고 새로운 스타트업은 벤치마크로부터 1,000만 달러의 초기 투자를 발표한 지 일주일 만에 벤처 회사 세쿼이아 캐피털로부터 최소 2억 달러의 가치로 2,000만 달러 이상의 자금을 조달했다.

2023년 10월 랭체인은 LCEL(LangChain Expression Language) 프로토타입에서 프로덕션 지원 애플리케이션으로의 전환을 촉진하도록 설계된 배포 도구인 랭서브(LangServe)를 출시했다.
**인간 피드백을 통한 강화 학습**은 **인간의 선호도를 기반으로 한 강화 학습**(reinforcement learning from human preferences)을 포함하는 것으로, 기계 학습에서 인간의 피드백으로부터 직접 '보상 모델'을 학습시키고, 해당 모델을 보상 함수로 사용하여 근거리 정책 최적화(Proximal Policy Optimization)와 같은 최적화 알고리즘을 통해 강화 학습(RL)을 사용하여 에이전트의 정책을 최적화하는 기술이다. 보상 모델은 주어진 출력이 좋은지(높은 보상) 또는 나쁜지(낮은 보상)를 예측하기 위해 최적화되는 정책에 대해 미리 학습된다. RLHF는 특히 보상 함수가 희박하거나 시끄러울 때 강화 학습 에이전트의 견고성과 탐색을 향상시킬 수 있다.

인간 피드백은 가장 일반적으로 인간에게 에이전트 행동의 인스턴스 순위를 매기도록 요청하여 수집된다. 그런 다음 이러한 순위를 사용하여 엘로 평점 시스템 등을 통해 출력 점수를 매길 수 있다. 선호 판단이 널리 채택되고 있지만 수치 피드백, 자연어 피드백, 편집 속도 등 더 풍부한 정보를 제공하는 다른 유형의 인간 피드백도 있다.

표준 RLHF는 인간 선호도가 쌍 비교를 위한 브래들리-테리(Bradley-Terry) 모델(또는 다중 비교를 위한 플래킷-루스/Plackket-Luce)을 따르고 보상 모델을 학습하기 위해 교차 엔트로피 손실을 최소화한다고 가정한다. 보상 모델을 학습한 후 RLHF는 학습된 보상 모델에 따라 언어 모델을 더욱 미세 조정하여 모델을 인간 선호도에 맞춘다.

RLHF는 명확한 알고리즘 솔루션을 정의하기는 어렵지만 인간이 모델 출력의 품질을 쉽게 판단할 수 있는 작업에 사용된다. 예를 들어 매력적인 스토리를 생성하는 것이 과제라면 인간은 AI가 생성한 다양한 스토리의 품질을 평가할 수 있으며 모델은 피드백을 사용하여 스토리 생성 기술을 향상시킬 수 있다.

RLHF는 대화 에이전트, 텍스트 요약, 자연어 이해 등 자연어 처리의 다양한 도메인에 적용되었다. 에이전트가 "보상 함수"를 기반으로 자신의 행동에서 학습하는 일반적인 강화 학습은 특히 인간 가치와 관련된 복잡한 작업을 처리할 때 보상을 정의하거나 측정하기가 쉽지 않기 때문에 자연어 처리 작업에 적용하기 어렵다. 또는 선호도. RLHF를 사용하면 언어 모델이 이러한 복잡한 값에 맞는 답변을 제공하고, 보다 자세한 응답을 생성하고, 부적절하거나 모델의 지식 공간을 벗어나는 질문을 거부할 수 있다. RLHF 훈련 언어 모델의 몇 가지 예로는 OpenAI의 ChatGPT와 그 전신인 InstructGPT, 딥마인드의 스패로(Sparrow)가 있다.

RLHF는 비디오 게임 봇 개발 등 다른 분야에도 적용됐다. 예를 들어 OpenAI와 딥마인드는 인간의 선호도에 따라 아타리 게임을 플레이하도록 에이전트를 교육했다. 에이전트는 테스트된 많은 환경에서 강력한 성능을 달성했으며 종종 인간의 성능을 능가했다.
**계산주의 마음 이론**은 심리철학에서 **계산주의**라고도 알려진 용어로, 인간의 마음이 정보 처리 시스템이고 인지와 의식이 함께 계산의 한 형태라고 주장하는 일련의 견해이다. 워런 스터지스 매컬러와 월터 피츠는 신경 활동이 계산적이라는 것을 처음으로 제안했다. 이들은 신경 계산이 인지를 설명한다고 주장했다. 이 이론은 1967년 힐러리 퍼트넘에 의해 현대적인 형태로 제안되었고, 1960년대, 1970년대, 1980년대에 그의 박사 과정 학생이자 철학자이자 인지 과학자인 제리 포더에 의해 개발되었다. 이는 퍼트넘 자신과 존 설 등의 연구로 인해 1990년대 분석철학에서 격렬한 논쟁을 불러일으켰다.

마음의 계산 이론에서는 마음이 뇌의 신경 활동에 의해 실현되는 계산 시스템이라고 주장한다. 이론은 여러 가지 방법으로 정교화될 수 있으며 계산이라는 용어를 어떻게 이해하느냐에 따라 크게 달라진다. 계산은 일반적으로 기계의 내부 상태와 결합하여 규칙에 따라 기호를 조작하는 튜링 기계의 관점에서 이해된다. 이러한 계산 모델의 중요한 측면은 계산을 구현하는 기계의 특정 물리적 세부 사항을 추상화할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 규칙에 따라 수행되는 입력 및 내부 상태 조작을 기반으로 하는 일련의 출력이 있는 한, 적절한 계산은 실리콘 칩이나 생물학적 신경망을 통해 구현될 수 있다. 따라서 CTM은 마음이 단순히 컴퓨터 프로그램과 유사한 것이 아니라 문자 그대로 계산 시스템이라고 주장한다.

마음의 계산 이론은 계산에 대한 '입력'이 다른 대상의 기호 또는 표현의 형태로 이루어지기 때문에 정신적 표현이 필요하다고 종종 말한다. 컴퓨터는 실제 객체를 계산할 수 없지만 객체를 어떤 형식으로 해석하고 표현한 다음 표현을 계산해야 한다. 정신의 계산 이론은 둘 다 정신 상태가 표상임을 요구한다는 점에서 표상 정신 이론과 관련이 있다. 그러나 마음의 표상 이론은 초점을 조작되는 상징으로 옮긴다. 이 접근 방식은 체계성과 생산성을 더 잘 설명한다. 포더의 원래 견해에서 마음의 계산 이론은 사고의 언어와도 관련이 있다. 사고 이론의 언어는 의미론의 도움으로 마음이 더 복잡한 표현을 처리할 수 있게 해준다.

최근 연구에서는 우리가 마음과 인지를 구별할 것을 제안했다. 매컬러와 피츠의 전통을 토대로 구축된 CTC(계산 인지 이론)는 신경 계산이 인지를 설명한다고 말한다. 마음의 계산 이론은 인지뿐만 아니라 현상적 의식이나 감각질도 계산적이라고 주장한다. 즉, CTM에는 CTC가 수반된다. 경이로운 의식은 다른 기능적 역할을 수행할 수 있지만, 인지에 대한 계산 이론은 마음의 일부 측면이 비계산적일 수 있다는 가능성을 열어 둔다. 따라서 CTC는 경이로운 의식을 중심으로 한 반론을 피하면서 신경망을 이해하는 데 중요한 설명 프레임워크를 제공한다.
**알파폴드**(AlphaFold)는 알파벳 (기업) 자회사 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로 단백질 구조를 예측하는 프로그램이다. 이 프로그램은 딥러닝 시스템으로 설계되었다.

알파폴드 소프트웨어에는 두 가지 주요 버전이 있다. 알파폴드 1(2018)을 사용한 연구진은 2018년 12월 제13회 CASP(Critical Assessment of Structure Prediction)에서 종합 순위 1위를 차지했다. 이 프로그램은 특히 가장 어렵다고 평가된 대상의 가장 정확한 구조를 예측하는 데 성공했다. 경쟁 주최측에서는 부분적으로 유사한 서열을 가진 단백질에서 기존 주형 구조를 사용할 수 없었다. 알파폴드 2(2020)를 사용한 팀은 2020년 11월 CASP14 대회에 다시 배치되었다. 이 팀은 다른 어떤 그룹보다 훨씬 높은 수준의 정확도를 달성했다. CASP의 전역 거리 테스트(GDT)에서 단백질의 약 3분의 2에 대해 90점 이상을 기록했다. 이 테스트는 계산 프로그램이 구조를 예측한 것이 실험실 실험에서 결정한 구조와 유사한 정도를 측정하는 테스트이다. GDT 계산에 사용되는 거리 구분 내에서 완전히 일치한다.

CASP14에서 알파폴드 2의 결과는 "놀랍고" "변형적"이라고 설명되었다. 일부 연구자들은 예측의 3분의 1에 대해 정확도가 충분히 높지 않으며, 단백질 접힘 문제가 해결된 것으로 간주될 만큼 단백질 접힘의 메커니즘이나 규칙을 밝히지 못한다고 지적했다. 그럼에도 불구하고 기술적 성과에 대한 존경심은 널리 퍼져 있으며, 분석에 따르면 알파폴드 2는 단일 돌연변이 효과까지 예측할 수 있을 만큼 정확하다. 2021년 7월 15일 알파폴드 2 논문은 오픈 소스 소프트웨어 및 검색 가능한 종 단백체 데이터베이스와 함께 사전 접근 출판물로 네이처에 게재되었다. 알파폴드의 고급 버전이 현재 개발 중이다. 이를 통해 핵산, 작은 리간드, 이온 및 변형된 잔기를 포함하는 단백질 복합체의 모델링이 가능하다.
**폴드잇**(Foldit)은 단백질 접힘에 관한 온라인 퍼즐 비디오 게임이다. 이는 워싱턴대학교 게임과학센터가 UW 생화학과와 협력하여 개발한 실험적 연구 프로젝트의 일부이다. 폴드잇의 목적은 게임에서 제공되는 도구를 사용하여 선택한 단백질의 구조를 최대한 완벽하게 접는 것이다. 가장 높은 점수를 받은 솔루션은 실제 세계의 관련 단백질에 적용할 수 있는 기본 구조 구성(기본 상태)이 있는지 여부를 확인하는 연구자가 분석한다. 그러면 과학자들은 이러한 솔루션을 사용하여 질병을 표적으로 삼아 근절하고 생물학적 혁신을 이룰 수 있다. 과학 저널 네이처에 실린 2010년 논문에서는 폴드잇의 57,000명의 플레이어가 알고리즘으로 계산된 솔루션과 일치하거나 그보다 뛰어난 유용한 결과를 제공했다고 평가했다.
**텍스트 마이닝**(text mining), **텍스트 데이터 마이닝** 또는 **텍스트 분석**(text analytics)은 텍스트에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스이다. 여기에는 "다양한 서면 자원에서 정보를 자동으로 추출하여 이전에 알려지지 않은 새로운 정보를 컴퓨터로 발견하는 것"이 포함된다. 서면 리소스에는 웹사이트, 서적, 이메일, 리뷰 및 기사가 포함될 수 있다. 일반적으로 통계적 패턴 학습 등을 통해 패턴과 추세를 고안함으로써 고품질 정보를 얻는다. 호토 등에 따르면 우리는 텍스트 마이닝의 세 가지 다른 관점, 즉 정보 추출, 데이터 마이닝, 데이터베이스 프로세스의 지식 발견(KDD)을 구분할 수 있다. 텍스트 마이닝은 일반적으로 입력 텍스트를 구조화하는 프로세스(일반적으로 일부 파생된 언어적 특징을 추가하고 다른 기능을 제거한 후 데이터베이스에 삽입하는 것과 함께 구문 분석), 구조화된 데이터 내에서 패턴을 파생하고 최종적으로 평가 및 해석하는 프로세스를 포함한다. 출력의. 텍스트 마이닝에서 '높은 품질'이란 일반적으로 관련성, 참신함, 관심도의 조합을 의미한다. 일반적인 텍스트 마이닝 작업에는 텍스트 분류, 텍스트 클러스터링, 개념/엔티티 추출, 세분화된 분류 생성, 감정 분석, 문서 요약 및 엔터티 관계 모델링이 포함된다.

텍스트 분석에는 정보 검색, 단어 빈도 분포를 연구하기 위한 어휘 분석, 패턴 인식, 태깅/주석, 정보 추출, 링크 및 연관 분석을 포함한 데이터 마이닝 기술, 시각화 및 예측 분석이 포함된다. 가장 중요한 목표는 본질적으로 자연어 처리(NLP), 다양한 유형의 알고리즘 및 분석 방법을 적용하여 텍스트를 분석용 데이터로 변환하는 것이다. 이 프로세스의 중요한 단계는 수집된 정보를 해석하는 것이다.

일반적인 응용 프로그램은 자연어로 작성된 문서 집합을 스캔하고 예측 분류 목적으로 문서 세트를 모델링하거나 추출된 정보로 데이터베이스 또는 검색 색인을 채우는 것이다. 문서는 텍스트 마이닝을 시작할 때 가장 기본이 되는 요소이다. 여기서는 문서를 일반적으로 다양한 유형의 컬렉션에 존재하는 텍스트 데이터 단위로 정의한다.
**정보 추출**은 비정형 및 반정형 기계 판독 가능 문서 및 기타 전자적으로 표현된 소스에서 구조화된 정보를 자동으로 추출하는 작업이다. 일반적으로 여기에는 자연어 처리(NLP)를 통해 인간 언어 텍스트를 처리하는 작업이 포함된다. 이미지/오디오/비디오/문서에서 자동 주석, 콘텐츠 추출 등 멀티미디어 문서 처리에 관한 최근 활동은 정보 추출로 볼 수 있다.

최근 NLP 기술의 발전으로 인해 이전 연도에 비해 성능이 크게 향상되었다.
**웹 스크래핑**(web scraping), **웹 하베스팅**(web harvesting) 또는 **웹 데이터 추출**(web data extraction)은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 데 사용되는 데이터 스크래핑이다. 웹 스크래핑 소프트웨어는 HTTP 또는 웹 브라우저를 사용하여 월드 와이드 웹에 직접 액세스할 수 있다. 웹 스크래핑은 소프트웨어 사용자가 수동으로 수행할 수 있지만 이 용어는 일반적으로 봇이나 웹 크롤러를 사용하여 구현된 자동화된 프로세스를 의미한다. 이는 나중에 검색하거나 분석하기 위해 특정 데이터를 수집하고 웹에서 일반적으로 중앙 로컬 데이터베이스나 스프레드시트로 복사하는 복사 형식이다.

웹페이지를 스크랩하는 작업에는 웹페이지를 가져오고 추출하는 작업이 포함된다. 가져오기는 페이지를 다운로드하는 것이다(사용자가 페이지를 볼 때 브라우저가 수행함). 따라서 웹 크롤링은 나중에 처리하기 위해 페이지를 가져오는 웹 스크래핑의 주요 구성 요소이다. 가져온 후에는 추출이 수행될 수 있다. 페이지의 콘텐츠를 구문 분석하고, 검색하고, 형식을 다시 지정할 수 있으며, 해당 데이터는 스프레드시트에 복사되거나 데이터베이스에 로드될 수 있다. 웹 스크레이퍼는 일반적으로 페이지에서 무언가를 가져와 다른 곳에서 다른 목적으로 사용한다. 이름과 전화번호, 회사와 URL, 이메일 주소를 찾아 목록에 복사하는 것이 그 예이다(연락처 스크래핑).

연락처 스크래핑 외에도 웹 스크래핑은 웹 인덱싱, 웹 마이닝 및 데이터 마이닝, 온라인 가격 변동 모니터링 및 가격 비교, 제품 리뷰 스크래핑(경쟁 시청), 부동산 목록 수집, 날씨, 데이터 모니터링, 웹사이트 변경 감지, 연구, 온라인 존재 및 평판 추적, 웹 매시업, 웹 데이터 통합 등에 사용되는 애플리케이션의 구성 요소로 사용된다.

웹 페이지는 텍스트 기반 마크업 언어(HTML 및 XHTML)를 사용하여 구축되며 유용한 데이터가 텍스트 형식으로 포함되어 있는 경우가 많다. 그러나 대부분의 웹 페이지는 인간 최종 사용자를 위해 설계되었으며 자동화된 사용이 용이하도록 설계되지 않았다. 그 결과, 웹페이지 스크래핑을 용이하게 하는 특수 도구와 소프트웨어가 개발되었다.

최신 형태의 웹 스크래핑에는 웹 서버의 데이터 피드 모니터링이 포함된다. 예를 들어 JSON은 일반적으로 클라이언트와 웹 서버 간의 전송 메커니즘으로 사용된다.

일부 웹사이트에서는 봇이 페이지를 크롤링(보기)하는 것을 감지하고 차단하는 등 웹 스크래핑을 방지하기 위해 사용하는 방법이 있다. 이에 대한 대응으로 DOM 구문 분석, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 기술을 사용하여 사람의 탐색을 시뮬레이션하여 오프라인 구문 분석을 위한 웹 페이지 콘텐츠를 수집하는 웹 스크래핑 시스템이 있다.
**검색 엔진 색인** 또는 **검색 엔진 인덱싱**(Search engine indexing)은 빠르고 정확한 정보 검색을 촉진하기 위해 데이터를 수집, 구문 분석 및 저장하는 것이다. 인덱스 디자인은 언어학, 인지 심리학, 수학, 정보학, 컴퓨터 과학의 학제간 개념을 통합한다. 인터넷에서 웹 페이지를 찾도록 설계된 검색 엔진의 맥락에서 프로세스의 다른 이름은 웹 인덱싱이다.

인기 있는 검색 엔진은 온라인, 자연어 문서의 전문 색인화에 중점을 둔다. 사진, 비디오, 오디오, 그래픽과 같은 미디어 유형도 검색 가능하다.

메타 검색 엔진은 다른 서비스의 인덱스를 재사용하고 로컬 인덱스를 저장하지 않는 반면, 캐시 기반 검색 엔진은 말뭉치와 함께 인덱스를 영구적으로 저장한다. 전문 인덱스와 달리 부분 텍스트 서비스는 인덱스 크기를 줄이기 위해 인덱스 깊이를 제한한다. 대규모 서비스는 일반적으로 필요한 시간과 처리 비용으로 인해 미리 결정된 시간 간격으로 인덱싱을 수행하는 반면 에이전트 기반 검색 엔진은 실시간으로 인덱싱한다.
**웹 아카이빙**은 미래의 연구자, 역사가 및 대중을 위해 정보가 아카이브에 보존되도록 월드 와이드 웹의 일부를 수집하는 프로세스이다. 웹 기록 보관자는 웹에 있는 정보의 양과 크기가 크기 때문에 일반적으로 자동 캡처를 위해 웹 크롤러를 사용한다. 대량 크롤링 방식을 기반으로 하는 최대 규모의 웹 아카이빙 조직은 전체 웹의 아카이브를 유지하기 위해 노력하는 웨이백 머신이다.

웹에서 생성되고 기록되는 인간 문화의 비중이 증가함에 따라 점점 더 많은 도서관과 기록 보관소가 웹 아카이빙 문제에 직면하게 될 것이다. 국립도서관, 국립 기록 보관소 및 다양한 조직 컨소시엄도 문화적으로 중요한 웹 콘텐츠를 보관하는 데 참여하고 있다.

기업 유산, 규제 또는 법적 목적을 위해 자체 웹 콘텐츠를 보관해야 하는 조직에서는 상업용 웹 보관 소프트웨어 및 서비스도 사용할 수 있다.
**링크 팜**(Link farm)은 월드 와이드 웹에서 검색 엔진 최적화(SEO) 순위를 높이기 위해 그룹 내 다른 사이트에 모두 하이퍼링크되는 웹 사이트 그룹이다. 그래프 이론에서 링크 팜은 클릭 (그래프 이론)(clique)이다. 일부 링크 팜은 수동으로 생성할 수 있지만 대부분은 자동화된 프로그램과 서비스를 통해 생성된다. 링크 팜은 웹 검색 엔진의 색인에 스팸을 보내는 형태이다(스팸덱싱이라고도 함). 기타 링크 교환 시스템은 개별 웹사이트가 다른 관련 웹사이트와 선택적으로 링크를 교환할 수 있도록 설계되었으며 스팸덱싱의 한 형태로 간주되지 않는다.

검색 엔진에는 페이지 관련성을 확인하는 방법이 필요하다. 알려진 방법은 관련 웹사이트에서 직접 오는 단방향 링크를 검사하는 것이다. 링크를 구축하는 과정은 링크 팜에 등록되는 것과는 구별한다. 왜냐하면 후자는 상호 반환 링크가 필요하기 때문에 전체 백링크 이점을 쓸모없게 만드는 경우가 많기 때문이다. 이는 진동으로 인해 어느 사이트가 판매 사이트이고 어느 사이트가 홍보 사이트인지 혼란을 야기한다.
**두낫페이**(DoNotPay)는 온라인 법률 서비스이자 챗봇이다. 이 제품은 인공지능을 활용하여 교통 위반 딱지 문제를 해결하고 기타 다양한 법률 서비스를 제공한다고 주장하는 "로봇 변호사" 서비스를 격월 36달러의 구독료로 제공한다. 두낫페이의 효율성과 마케팅은 칭찬과 비판의 대상이 되어 왔다.

## 서비스
두낫페이는 주차 위반 딱지 이의를 제기하는 앱으로 시작되었다. 소비자 보호에서 이민 권리에 이르기까지 법적 문제에 관한 문서를 생성하는 서비스를 판매한다. 이는 자동화와 AI를 통해 생성된다고 명시되어 있다. 회사는 IBM 왓슨 AI가 자사 애플리케이션을 지원한다고 주장한다. 현재 영국과 미국(50개 주 전체)에서 사용할 수 있다.

2021년 두낫페이는 앤드리슨 호로위츠, 룩스 캐피털(Lux Capital), 트라이브 캐피털(Tribe Capital) 등을 포함한 투자자로부터 1,000만 달러를 모금하여 2억 1,000만 달러의 가치에 도달했다.
**자동 번호판 인식**은 이미지의 광학 문자 인식을 사용하여 차량 번호판을 읽고 차량 위치 데이터를 생성하는 기술이다. 기존 폐쇄회로 텔레비전, 교통규칙 집행 카메라 또는 작업을 위해 특별히 설계된 카메라를 사용할 수 있다. ANPR은 차량 등록 또는 허가 여부 확인을 포함하여 법 집행 목적으로 전 세계 경찰에 의해 사용된다. 또한 유료 도로의 전자 요금 징수 및 고속도로 기관 등의 교통 흐름 목록 작성 방법으로도 사용된다.

자동 번호판 인식 기능을 사용하여 카메라로 캡처한 이미지와 번호판의 텍스트를 저장할 수 있으며, 일부는 운전자 사진을 저장하도록 구성할 수 있다. 시스템은 일반적으로 적외선 조명을 사용하여 카메라가 낮이나 밤 언제든지 사진을 찍을 수 있도록 한다. ANPR 기술은 장소에 따른 판의 변화를 고려해야 한다.

개인 정보 보호 문제는 정부가 시민의 움직임을 추적하고, 오인, 높은 오류율, 정부 지출 증가 등 ANPR에 대한 우려를 불러일으켰다. 비평가들은 이를 대중감시의 한 형태로 묘사했다.
**천자오쥔**은 홍콩의 축구 선수로 현재 다푸 FC에서 중앙 미드필더로 활동 중이며 홍콩 축구 국가대표팀의 일원으로도 활약하고 있다.

## 국가대표팀 경력
2014년 대한민국 인천에서 열린 2014년 아시안 게임에 홍콩 축구 대표 선수로 참가했다. 이듬해인 2015년에 처음으로 홍콩 성인 대표팀에 소집되었고 그 해 11월 14일 마카오와의 친선 경기에 출전했으나 이 경기는 국제 축구 연맹의 승인을 받지 않은 비공식 경기이다.

2019년에 다시 홍콩 축구 국가대표가 되었으며 그 해 6월 11일 웡곡대구장에서 열린 중화 타이베이와의 친선 경기를 통해 A매치에 처음 출전했다. 해당 경기는 0-2로 홍콩팀이 패했다.

2023년 12월 카타르에서 열릴 2023년 AFC 아시안컵에 참가하는 홍콩 축구 대표팀의 일원으로 발탁되었다. 이듬해인 2024년 1월 14일 아랍에미리트와의 2023년 아시안컵 조별 리그 1차전에서 1골을 넣으며 홍콩의 아시안컵 토너먼트 역사상 첫 골을 기록했다. 이 골은 아시안컵 1000번째 골이기도 하다.
**산토시 램(Santosh Ram)** 은 인도의 영화감독 이자 작가, 프로듀서 이다. 그는 단편영화 ''Vartul'' (2009), Galli(2015), Prashna(2020)로 널리 알려져 있으며 전 세계 다양한 영화제에서 수상 및 상영되었습니다. 는 56개 이상의 영화제에서 상영되어 13개의 상을 수상했습니다. Prashna (Question) 2020은 Filmfare Short Film Awards 2020 최종 후보에 올랐습니다. Santosh Ram은 이탈리아 피렌체 에서 열린 2021년 유니세프 이노첸티 영화제에서 Prashna로 아이리스상 특별언급(작문)을 수상했습니다.

## 초기 생애와 배경
Ram은 Maharashtra 의 Latur 지역 Dongershelki에서 태어났습니다. Ram은 인도

## 직업
산토시(Santosh) 17개의 상을 받았습니다.

## 필모그래피
14개 상 수상
16개 상을 수상

## 수상 및 표창
''바르툴'' 2009

''프라슈나'' 2020
**존 르브렛**은 영국의 식민지 행정관, 상인, 군인이자 매사추세츠만 식민지의 두 번째 총독이었다. 영국에서 태어나고 10대 때 매사추세츠로 이주했다. 식민지의 선두적인 상인이었고, 군 복무를 했다. 1640년대에는 잉글랜드 내전에 참전하기 위해 영국으로 돌아갔다.

식민지에 엄격한 청교도의 종교적 정통성을 반대했다. 또한 식민지 정부가 1684년 식민지 헌장을 궁극적으로 폐기하는데 기여한 정치적으로 강경한 입장인 영국 왕실과 정부의 권한 내에 있지 않다고 믿었다. 사업과 군사적 활동은 때때로 뒤섞여 식민지의 일부 사람들이 르브렛을 나쁘게 보도록 이끌었다. 그러나 르브렛은 그의 군대에서 인기있는 인물이었고, 1673년부터 1679년 사망할 때까지 식민지의 총독으로 선출되었다. 필립왕 전쟁에서 식민지 활동을 감독했고 현재의 메인주에 토지 소유권을 구입하여 식민지의 영토를 확장했다.