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**허깅 페이스**는 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 교육하기 위한 도구와 리소스를 개발하는 프랑스계 미국 회사이자 오픈 소스 커뮤니티이다. 뉴욕시에 본사를 둔 이 회사는 자연어 처리를 위해 구축된 Transformers 라이브러리와 커뮤니티 협업 및 접근성에 중점을 둔 것으로 가장 유명하다. 해당 플랫폼을 통해 사용자는 기계 학습 모델과 데이터 세트를 공유하고 작업을 선보일 수 있다.

## 역사
이 회사는 2016년 프랑스 기업가인 클레망 들랑그, 줄리앙 쇼몽, 토마스 울프가 뉴욕에서 설립했으며, 원래는 10대를 대상으로 한 챗봇 앱을 개발하는 회사였다. 챗봇 뒤에 있는 모델을 오픈 소스화한 후 회사는 기계 학습을 위한 플랫폼이 되는 데 초점을 맞추었다.

2021년 3월 허깅 페이스는 시리즈 B 자금 조달 라운드에서 4천만 달러를 모금했다.

2021년 4월 28일, 회사는 개방형 대형 언어 모델을 출시하기 위해 다른 여러 연구 그룹과 협력하여 빅사이언스 리서치 워크숍(BigScience Research Workshop)을 시작했다. 2022년 워크숍은 1,760억 개의 매개변수를 갖춘 다국어 대형 언어 모델인 BLOOM의 발표로 마무리되었다.

2021년 12월 21일, 회사는 기계 학습 모델의 대화형 브라우저 데모를 만드는 데 사용되는 소프트웨어 라이브러리인 Gradio를 인수했다고 발표했다.

2022년 5월 5일, 회사는 Coatue와 Sequoia가 주도하는 시리즈 C 자금 조달 라운드를 발표했다. 회사는 20억 달러의 가치 평가를 받았다.

2022년 5월 13일, 회사는 2023년까지 500만 명에게 기계 학습을 가르치겠다는 사명을 완수하기 위해 학생 대사 프로그램을 도입했다.

2022년 5월 26일, 회사는 Graphcore IPU용 Transformers 라이브러리를 최적화하기 위해 Graphcore와의 파트너십을 발표했다.

2022년 8월 3일, 회사는 SaaS 또는 온프레미스 배포를 지원하는 공개 Hugging Face Hub의 엔터프라이즈 버전인 Private Hub를 발표했다.

2023년 2월, 회사는 AWS 고객이 허깅 페이스의 제품을 사용자 지정 애플리케이션의 구성 요소로 사용할 수 있도록 허용하는 아마존 웹 서비스(AWS)와의 파트너십을 발표했다. 또한 이 회사는 차세대 BLOOM이 AWS가 개발한 독점 기계 학습 칩인 Trainium에서 실행될 것이라고 밝혔다.

2023년 8월, 회사는 시리즈 D 자금 조달에서 45억 달러 가치로 2억 3,500만 달러를 조달했다고 발표했다. 자금 조달은 세일즈포스가 주도했으며 구글, 아마존, 엔비디아, AMD, 인텔, IBM 및 퀄컴에서 주목할만한 참여가 이루어졌다.
**문서 분류**(Document classification)는 문헌정보학, 정보과학 및 컴퓨터 과학의 문제이다. 작업은 하나 이상의 클래스 또는 범주에 문서를 할당하는 것이다. 이는 "수동으로"(또는 "지적으로") 또는 알고리즘적으로 수행될 수 있다. 문서의 지적 분류는 주로 도서관학 분야인 반면, 문서의 알고리즘적 분류는 주로 정보과학 및 컴퓨터 과학 분야이다. 그러나 문제가 중복되어 문서분류에 대한 학제간 연구가 진행되고 있다.

분류할 문서는 텍스트, 이미지, 음악 등이 될 수 있다. 각 종류의 문서에는 특별한 분류 문제가 있다. 별도로 지정하지 않으면 **텍스트 분류**(text classification)가 암시된다.

문서는 주제나 기타 속성에 따라 분류될 수 있다. 이 기사의 나머지 부분에서는 주제 분류만 고려한다. 문서의 주제 분류에는 내용 기반 접근 방식과 요청 기반 접근 방식이라는 두 가지 주요 철학이 있다.

## 자동 문서 분류
자동 문서 분류 작업은 세 가지 종류로 나눌 수 있다. 일부 외부 메커니즘(예: 사람의 피드백)이 문서의 올바른 분류에 대한 정보를 제공하는 **지도적 문서 분류**(supervised document classification), 분류가 수행되어야 하는 **비지도 문서 분류**, 외부 정보를 전혀 참조하지 않고, 문서의 일부가 외부 메커니즘에 의해 레이블이 지정되는 **준지도 문서 분류**(semi-supervised document classification)이다. 다양한 라이선스 모델에 따라 여러 가지 소프트웨어 제품을 사용할 수 있다.
**귀납적 프로그래밍**은 자동 프로그래밍의 특수 영역으로, 인공지능 및 프로그래밍 연구를 포괄하며 입출력 예제 또는 제약 조건과 같은 불완전한 사양에서 일반적으로 선언적(논리적 또는 기능적) 및 종종 재귀적 프로그램의 학습을 다룬다.

사용되는 프로그래밍 언어에 따라 여러 종류의 귀납적 프로그래밍이 있다. 리스프 또는 하스켈과 같은 함수형 프로그래밍 언어를 사용하는 귀납적 함수형 프로그래밍, 특히 프롤로그 (프로그래밍 언어)와 같은 논리 프로그래밍 언어 및 설명 논리와 같은 기타 논리적 표현을 사용하는 귀납적 논리 프로그래밍이 더 두드러졌지만 다른 (프로그래밍) 언어 제약 프로그래밍이나 확률 프로그래밍과 같은 패러다임도 사용되었다.

## 정의
귀납적 프로그래밍은 불완전한(형식적인) 사양에서 프로그램이나 알고리즘을 학습하는 것과 관련된 모든 접근 방식을 통합한다. IP 시스템에서 가능한 입력은 의도된 프로그램의 원하는 동작을 설명하는 일련의 훈련 입력 및 해당 출력 또는 출력 평가 기능, 특정 출력을 계산하는 프로세스를 설명하는 추적 또는 동작 시퀀스, 유도될 프로그램에 대한 제약이다. 시간 효율성이나 복잡성, 표준 데이터 유형, 사용할 미리 정의된 기능, 의도한 프로그램의 데이터 흐름을 설명하는 프로그램 체계 또는 템플릿, 솔루션 검색을 안내하는 경험적 방법 또는 기타 편견과 같은 다양한 종류의 배경 지식과 관련된다.

IP 시스템의 출력은 조건문과 루프 또는 재귀 제어 구조를 포함하는 임의의 프로그래밍 언어 또는 다른 종류의 튜링 완전 표현 언어로 작성된 프로그램이다.

많은 응용 프로그램에서 출력 프로그램은 예제 및 부분 사양과 관련하여 정확해야 하며 이는 일반적으로 사양이 '연역적' 프로그램 합성과 반대되는 자동 프로그래밍 또는 프로그램 합성 내부의 특수 영역으로 귀납적 프로그래밍을 고려하게 한다.

다른 경우, 귀납적 프로그래밍은 선언적 프로그래밍이나 표현 언어를 사용할 수 있는 보다 일반적인 영역으로 간주되며 일반적인 기계 학습, 구조 마이닝 또는 구조 마이닝의 보다 구체적인 영역과 같이 예제에서 어느 정도 오류가 있을 수도 있다. 독특한 특징은 필요한 예시 또는 부분 사양의 수이다. 일반적으로 귀납적 프로그래밍 기술은 몇 가지 예를 통해 배울 수 있다.
**귀납적 편향**(Inductive bias) 또는 **학습 편향**(learning bias)은 학습 알고리즘에서 학습자가 아직 접하지 않은 주어진 입력의 출력을 예측하기 위해 사용하는 일련의 가정이다. 귀납적 편향은 알고리즘이 다른 패턴 대신 하나의 패턴을 학습하도록 만드는 모든 것이다(예: 선형 회귀 모델의 연속 함수 대신 결정 트리의 단계 함수).

기계 학습에서는 특정 목표 출력을 예측하는 방법을 학습할 수 있는 알고리즘을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 달성하기 위해 학습 알고리즘에는 입력 값과 출력 값의 의도된 관계를 보여주는 몇 가지 훈련 예제가 제공된다. 그런 다음 학습자는 훈련 중에 표시되지 않은 예에 대해서도 올바른 출력을 근사화해야 한다. 추가적인 가정 없이는 보이지 않는 상황이 임의의 출력 값을 가질 수 있으므로 이 문제는 해결될 수 없다. 목표 함수의 성격에 대한 필요한 가정은 유도 바이어스라는 문구에 포함된다.

귀납적 편향의 고전적인 예는 오컴의 면도날로, 목표 함수에 대한 가장 단순하고 일관된 가설이 실제로 가장 좋다고 가정한다. 여기서 일관성은 학습자의 가설이 알고리즘에 제공된 모든 예에 대해 올바른 출력을 생성한다는 것을 의미한다.

귀납적 편향의 보다 공식적인 정의에 대한 접근 방식은 수학적 논리를 기반으로 한다. 여기서 귀납적 편향은 훈련 데이터와 함께 학습자가 생성한 가설을 논리적으로 수반하는 논리식이다. 그러나 이러한 엄격한 형식주의는 귀납적 편향이 대략적인 설명(예: 인공 신경망의 경우)으로만 제공되거나 전혀 제공되지 않는 많은 실제 사례에서 실패한다.
**커널 밀도 추정**은 통계학에서 확률 밀도 추정을 위해 커널 평활화를 적용한 것이다. 즉, 커널을 가중치로 기반으로 랜덤 변수의 확률 밀도 함수를 추정하는 비모수적 방법이다. KDE는 유한한 데이터 샘플을 기반으로 모집단에 대한 추론이 이루어지는 기본적인 데이터 평활화 문제에 답한다. 신호 처리 및 계량 경제학과 같은 일부 분야에서는 일반적으로 현재 형태로 독립적으로 창안한 것으로 알려진 에마누엘 파르젠(Emanuel Parzen) 및 머레이 로젠블라트(Murray Rosenblatt)의 이름을 따서 파르젠-로젠블라트 창(Parzen-Rosenblatt window)법이라고도 한다. 커널 밀도 추정의 유명한 응용 중 하나는 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 나이브 베이즈 분류를 사용할 때 데이터의 클래스 조건부 한계 밀도를 추정하는 것이다.
**멀티 암드 밴딧**은 확률론 및 기계 학습에서 고정된 제한된 리소스 세트를 경쟁(대안) 선택 간에 다음과 같은 방식으로 할당해야 하는 문제이다. 각 선택의 속성이 할당 당시 부분적으로만 알려지고 시간이 지남에 따라 또는 선택에 자원을 할당함으로써 더 잘 이해될 수 있을 때 예상 이득을 최대화한다. 이는 탐색-이용 트레이드오프 딜레마를 보여주는 고전적인 강화 학습 문제이다. 이 이름은 슬롯 머신이 줄지어 서 있는 도박꾼을 상상하는 데서 유래한다. 그는 어떤 기계를 플레이할지, 각 기계를 몇 번 플레이할지, 어떤 순서로 플레이할지, 현재 기계를 계속 사용할지 아니면 다른 기계를 사용해 볼지 여부를 결정해야 한다. 멀티 암드 밴딧 문제도 확률론적 스케줄링의 광범위한 범주에 속한다.

문제에서 각 기계는 선험적으로 알려지지 않은 해당 기계에 특정한 확률 분포에서 무작위 보상을 제공한다. 도박꾼의 목표는 일련의 레버 당김을 통해 얻은 보상의 합계를 최대화하는 것이다. 각 시도에서 도박꾼이 직면하는 중요한 트레이드오프는 가장 높은 기대 수익을 갖는 기계를 "이용"하는 것과 다른 기계의 예상 수익에 대해 더 많은 정보를 얻기 위한 "탐색" 사이이다. 탐색과 활용 사이의 균형은 기계 학습에서도 직면한다. 실제로 다중 무장 도적은 과학 재단이나 제약 회사와 같은 대규모 조직의 연구 프로젝트 관리와 같은 문제를 모델링하는 데 사용되었다. 문제의 초기 버전에서 도박꾼은 기계에 대한 초기 지식 없이 시작한다.

1952년 허버트 로빈스(Herbert Robbins)는 문제의 중요성을 깨닫고 "순차적 실험 설계의 일부 측면"에서 수렴적인 인구 선택 전략을 구축했다. 존 C. 기틴스(John C. Gittins)가 처음 발표한 정리인 기틴스 지수는 예상 할인 보상을 최대화하기 위한 최적의 정책을 제공한다.
**순차적 최소 최적화**는 서포트 벡터 머신(SVM) 학습 중에 발생하는 2차 계획법(QP) 문제를 해결하기 위한 알고리즘이다. 1998년 마이크로소프트 리서치의 존 플랫(John Platt)이 발명했다. SMO는 지원 벡터 머신 훈련에 널리 사용되며 널리 사용되는 LIBSVM 도구로 구현된다. 1998년 SMO 알고리즘의 발표는 SVM 커뮤니티에서 많은 관심을 불러일으켰다. 이전에 SVM 훈련에 사용했던 방법은 훨씬 더 복잡하고 값비싼 타사 QP 솔버가 필요했기 때문이다.
**2차 계획법**은 이차 함수와 관련된 특정 수학적 최적화 문제를 해결하는 프로세스이다. 특히, 변수에 대한 선형 제약 조건이 적용되는 다변량 2차 함수를 최적화(최소화 또는 최대화)하려고 한다. 2차 계획법은 비선형 계획법의 한 유형이다.

이 맥락에서 "계획법"(프로그래밍)은 수학적 문제를 해결하기 위한 공식적인 절차를 의미한다. 이러한 사용은 1940년대에 시작되었으며 특별히 "컴퓨터 프로그래밍"이라는 최신 개념과 관련이 없다. 혼란을 피하기 위해 일부 실무자들은 "최적화"라는 용어를 선호한다(예: "2차 최적화").
**신뢰 영역** 또는 **트러스트 리전**(Trust region)은 수학적 최적화에서 모델 함수(종종 이차 함수)를 사용하여 근사된 목적 함수 영역의 하위 집합이다. 목적 함수의 적절한 모델이 신뢰 영역 내에서 발견되면 영역이 확장된다. 반대로 근사치가 좋지 않으면 영역이 축소된다.

적합성은 모델 근사치에서 예상되는 개선 비율과 목적 함수에서 관찰된 실제 개선 비율을 비교하여 평가된다. 비율의 간단한 임계값은 확장 및 축소에 대한 기준으로 사용된다. 모델 함수는 합리적인 근사치를 제공하는 영역에서만 "신뢰할 수 있습니다".

신뢰 영역 방법은 어떤 의미에서 선형 검색 방법과 쌍을 이룬다. 신뢰 영역 방법은 먼저 단계 크기(신뢰 영역의 크기)를 선택한 다음 단계 방향을 선택하는 반면, 선형 검색 방법은 먼저 단계 방향을 선택한 다음 단계 크기를 선택한다.

신뢰 영역 방법의 기본 아이디어는 많은 이름으로 알려져 있다. 이 용어의 최초 사용은 소렌슨(1982)에 의한 것으로 추정한다. 플레처(1980)의 인기 교과서에서는 이러한 알고리즘을 제한된 단계 방법(restricted-step methods)이라고 부른다. 또한 이 방법에 대한 초기 기초 작업에서 골드펠트, 퀀트 및 트로터(1966)는 이를 2차 언덕 등반(quadratic hill-climbing)이라고 부른다.
**학습률**(Learning rate)은 기계 학습 및 통계학에서 손실 함수의 최소값을 향해 이동하면서 각 반복에서 단계 크기를 결정하는 최적화 알고리즘의 조정 매개변수이다. 새로 획득한 정보가 기존 정보보다 우선하는 정도에 영향을 주기 때문에 기계 학습 모델이 '학습'하는 속도를 은유적으로 나타낸다. 적응형 제어 문헌에서는 학습률을 일반적으로 이득(gain)이라고 한다.

학습률을 설정할 때 수렴률과 오버슈팅 사이에는 균형이 있다. 하강 방향은 일반적으로 손실 함수의 기울기에 따라 결정되지만 학습률은 해당 방향으로 얼마나 큰 단계를 수행하는지 결정한다. 학습률이 너무 높으면 학습이 최소값을 뛰어넘게 되지만 학습률이 너무 낮으면 수렴하는 데 너무 오랜 시간이 걸리거나 바람직하지 않은 로컬 최소값에 갇히게 된다.

더 빠른 수렴을 달성하고 진동을 방지하고 바람직하지 않은 로컬 최소값에 갇히는 것을 방지하기 위해 학습 속도는 학습 속도 일정에 따라 또는 적응형 학습 속도를 사용하여 훈련 중에 변경되는 경우가 많다. 학습률과 그에 대한 조정도 매개변수마다 다를 수 있으며, 이 경우 뉴턴 방법의 헤세 행렬의 역행렬에 대한 근사치로 해석할 수 있는 대각 행렬이다. 학습률은 준뉴턴 방법 및 관련 최적화 알고리즘의 부정확한 선 검색에 의해 결정된 스텝 길이와 관련된다.
**황금분할 탐색**(Golden-section search)은 특정 구간 내에서 함수의 극값(최소값 또는 최대값)을 찾는 기술이다. 구간 내부에 극값이 있는 엄격한 단봉 함수의 경우 해당 극값을 찾는 반면, 여러 극값(구간 경계 포함)을 포함하는 구간의 경우 극값 중 하나로 수렴된다. 구간의 유일한 극값이 구간의 경계에 있는 경우 해당 극점은 해당 경계점으로 수렴된다. 이 방법은 지정된 간격에서 값의 범위를 연속적으로 좁히는 방식으로 작동하므로 상대적으로 느리지만 매우 견고한다. 이 기술은 알고리즘이 3개의 간격 너비가 Φ:1:Φ 비율인 4개 점에 대한 함수 값을 유지한다는 사실에서 이름이 유래되었다. 여기서 Φ는 황금비이다. 이러한 비율은 각 반복마다 유지되며 최대로 효율적이다. 경계점을 제외하고, 최소값을 검색할 때 중앙점은 항상 외부점보다 작거나 같으므로 외부점 사이에 최소값이 포함된다. 최대값을 검색할 때는 그 반대가 적용된다. 이 알고리즘은 많은 함수 평가에 대한 피보나치 검색(아래 설명됨)의 한계이다. 피보나치 탐색과 황금분할 탐색은 키퍼에 의해 발견되었다(Abriel and Wilde(1966)).
**리드의 법칙**(Reed's law)은 대규모 네트워크, 특히 사회 연결망의 효용이 네트워크 규모에 따라 기하급수적으로 확장될 수 있다는 데이비드 P. 리드(David P. Reed)의 주장이다.

그 이유는 연결망 참여자의 가능한 하위 그룹 수가 2N − N − 1(여기서 N은 참여자 수)이기 때문이다. 이는 어느 것보다 훨씬 빠르게 성장한다.

따라서 참여할 수 있는 그룹의 효용이 그룹별로 매우 작더라도 결국 잠재적인 그룹 멤버십의 네트워크 효과가 시스템의 전체 경제를 지배할 수 있다.
**직선 탐색** 전략은 최적화에서 목적 함수 f: Rn → R의 국소 최소 x를 찾는 두 가지 기본 반복 접근 방식 중 하나이다. 다른 접근 방식은 신뢰 영역이다.

직선 탐색 접근 방식은 먼저 목적 함수 f가 감소되는 하강 방향을 찾은 다음 x가 해당 방향을 따라 얼마나 멀리 이동해야 하는지를 결정하는 단계 크기를 계산한다. 하강 방향은 경사 하강법이나 준뉴턴법 등 다양한 방법으로 계산할 수 있다. 단계 크기는 정확하거나 부정확하게 결정될 수 있다.

## 알고리즘

### 직접 탐색 방법
이 방법에서는 최소값을 먼저 괄호로 묶어야 하므로 알고리즘은 찾는 최소값이 두 지점 사이에 있도록 지점 x1과 x2를 식별해야 한다. 그런 다음 두 개의 내부 점 x3 및 x4에서 f(x)를 계산하고 두 개의 외부 점 중 가장 낮은 함수 값을 갖는 x3 및 x4의 점에 인접하지 않은 점을 거부하여 간격을 나눈다. 후속 단계에서는 하나의 추가 내부 점만 계산하면 된다. 간격을 나누는 다양한 방법 중에서 황금분할 탐색은 탐색 진행 방법에 관계없이 간격 비율이 유지되므로 특히 간단하고 효과적이다.

여기서
**베가스 무비 스튜디오**는 PC용으로 설계된 소비자 기반 비선형 동영상 편집기였다. 베가스 프로의 축소 버전이었다. 소니에서 처음 13개 버전으로 개발했다. 이 버전은 버전 14~17을 개발한 Magix에 대한 소니의 크리에이티브 소프트웨어 제품군의 대부분을 2016년 대규모로 판매하면서 판매되었다. Magix는 나중에 관련 없는 Magix Movie Studio를 위해 2021년에 베가스 무비 스튜디오(VEGAS Movie Studio)를 중단했다.

베가스 무비 스튜디오의 이전 이름은 "Sonic Foundry VideoFactory" 및 "Sony Screenblast Movie Studio"였다.
**생성 예술**(Generative art)은 전체 또는 부분이 자율 시스템을 사용하여 생성된 예술을 말한다. 이러한 맥락에서 자율 시스템은 일반적으로 인간이 아닌 것이며 예술가가 직접 결정해야 하는 예술 작품의 특징을 독립적으로 결정할 수 있는 시스템이다. 어떤 경우에는 인간 창조자가 생성 시스템이 자신의 예술적 아이디어를 대표한다고 주장할 수도 있고, 다른 경우에는 시스템이 창조자의 역할을 맡는다고 주장할 수도 있다.

"생성 예술"은 종종 알고리즘 예술(알고리즘으로 결정된 컴퓨터 생성 아트워크) 및 합성 미디어(알고리즘으로 생성된 모든 미디어의 일반 용어)를 의미하지만 예술가는 화학, 생물학, 기계 및 로봇 공학, 스마트 재료, 수동 시스템, 무작위화, 수학, 데이터 매핑, 대칭, 타일링 등을 사용하여 이를 만들 수도 있다.
**GIF 아트**(GIF art)는 1987년에 처음 등장한 디지털 아트의 한 형태이다. 애니메이션 GIF를 위한 기술은 수년에 걸쳐 점점 더 발전해 왔다. 2010년 이후 새로운 세대의 예술가들은 월드 와이드 웹에서 창의성을 표현할 수 있는 잠재력을 실험하는 데 집중했다. 인터넷에 대한 대량 접속으로 인해 GIF는 텀블러 (마이크로블로그) 및 Giphy와 같은 소셜 플랫폼을 통해 온라인으로 빠르게 퍼져나가고 새로운 형태의 예술로 인식될 수 있었다.

GIF 아트는 1987년부터 존재해 왔으며 2000년 이후 몇 년 동안 관객의 관심을 점점 더 많이 받고 있다. 현대 미술관과 영상 박물관(뉴욕시)과 같은 기관은 많은 젊은 예술가들 사이에서 인기가 있다.

GIF 아트 애니메이션은 전 세계 갤러리와 페스티벌에 전시되었다. 일부 작품은 물리적인 렌티큘러 인쇄 이미지의 형태로 전시된다.
**인터랙티브 아트**(Interactive art)는 예술의 목적을 달성할 수 있도록 관객을 참여시키는 예술의 한 형태이다. 일부 인터랙티브 예술 설치물은 관찰자가 그 위, 그 주변을 걸어 다닐 수 있도록 하여 이를 달성한다. 다른 사람들은 예술가나 관객에게 어떤 방식으로든 예술 작품의 일부가 되어 달라고 요청한다.

이러한 종류의 예술 작품에는 움직임, 열, 기상 변화 또는 제작자가 작품에 응답하도록 프로그래밍한 기타 유형의 입력에 반응하는 컴퓨터, 인터페이스 (컴퓨팅) 및 때로는 센서가 포함되어 있는 경우가 많다. 가상 인터넷 아트와 전자 아트의 대부분의 예는 매우 상호작용적이다. 때때로 방문자는 하이퍼텍스트 환경을 탐색할 수 있다. 일부 작품은 외부로부터의 텍스트 또는 시각적 입력을 받아들인다. 때로는 청중이 공연 과정에 영향을 미치거나 심지어 공연에 참여할 수도 있다. 일부 다른 대화형 예술 작품은 상호 작용의 품질이 주변 자극의 모든 스펙트럼을 포함하므로 몰입형으로 간주된다. 모리스 베나윤(Maurice Benayoun) 및 제프리 쇼(Jeffrey Shaw)의 작품과 같은 가상 현실 환경은 관객이 작품을 통해 매우 상호작용적이다. 모리스 베나윤은 그들을 "방문자"(visitor)라고 부르고 미로슬라프 로갈라(Miroslaw Rogala)는 그들을 (v)사용자((v)user)라고 부르고 차 데이비스(Char Davies)는 "몰입자"(immersant)라고 부른다.

인터랙티브 아트의 초기 사례 중 일부는 1920년대로 거슬러 올라가지만 대부분의 디지털 아트는 1990년대 후반까지 예술 세계에 공식적으로 진출하지 못했다. 데뷔 이후 수많은 박물관과 공연장에서 점점 더 디지털 및 인터랙티브 아트를 작품에 수용하고 있다. 이 신진 예술 장르는 인터넷 사회 하위 문화뿐만 아니라 대규모 도시 설치를 통해 다소 빠른 방식으로 지속적으로 성장하고 진화하고 있다.
**사진 조작**에는 사진을 변형하거나 변경하는 행위가 포함된다. 일부 사진 조작은 숙련된 예술 작품으로 간주되는 반면, 다른 사진 조작은 특히 속이는 데 사용될 경우 비윤리적인 행위로 간주된다. 사진은 정치적 선전, 대상의 외양 개선, 오락 또는 유머를 위해 조작될 수 있다.

응용 및 의도에 따라 일부 사진 조작은 독특한 이미지 생성과 경우에 따라 사진 작가의 예술 작품 표현을 포함하기 때문에 예술 형식으로 간주된다. 예를 들어, 앤설 애덤스는 암실 노출 기술을 사용하여 사진을 굽고(어둡게), 닷지(밝게)했다. 다른 기술로는 잉크나 페인트를 사용한 수정, 에어브러싱, 이중 노출, 암실에서 사진이나 네거티브 연결, 즉석 필름 긁기 등이 있다. 디지털 이미지에 적용되는 소프트웨어 도구는 전문 응용 프로그램부터 일반 사용자를 위한 기본 이미징 소프트웨어까지 다양하다. 포토샵 처리(Photoshopping)는 어도비 포토샵의 상표의 보통명칭화로 사진 조작을 뜻하는 동사이다.
**소프트웨어 아트**(Software art)는 소프트웨어 창작이나 소프트웨어의 개념이 중요한 역할을 하는 예술 작품이다. 예를 들어 예술가가 만들고 예술 작품으로 의도한 소프트웨어 응용 프로그램이 있다. 예술적 학문 분야로서 소프트웨어 아트는 1990년대 후반부터 점점 더 주목을 받아왔다. 작품의 보급과 비판적 토론을 위해 인터넷, 특히 월드 와이드 웹(World Wide Web)에 의존하는 경우가 많기 때문에 인터넷 예술과 밀접한 관련이 있다. FILE 전자 언어 국제 페스티벌(상파울루), Transmediale(베를린), Prix Ars Electronica(린츠) 및 readme와 같은 예술 축제는 매체에 상당한 관심을 기울여 왔으며 이를 통해 이론가와 학계의 더 많은 청중에게 소프트웨어 아트를 제공한다.
**색 이론** 또는 **색상 이론**(Color theory)은 시각 예술에서 색의 혼합과 특정 색상 조합의 시각 효과에 대한 실질적인 지침의 본체이다. 색상환과 해당 기하학을 기반으로 하는 색상 용어는 색상을 기본 색상, 보조 색상 및 3차 색상으로 구분한다. 색 이론에 대한 이해는 고대로 거슬러 올라간다. 아리스토텔레스(d. 322 BCE)와 클라우디오스 프톨레마이오스(d. 168 CE)는 이미 다른 색상을 혼합하여 어떤 색상이 생성될 수 있는지, 그리고 어떻게 색상이 생성될 수 있는지 논의했다. 색상에 대한 빛의 영향은 킨디(d. 873)와 이븐 알하이삼(d.1039)에 의해 조사되고 추가로 밝혀졌다. 이븐 시나(d. 1037), 나시르 알딘 알투시(d. 1274) 및 로버트 그로스테스트(d. 1253)는 아리스토텔레스의 가르침과는 반대로 검정색에서 흰색으로 가는 데 여러 가지 색상 경로가 있음을 발견했다. 색 이론 원리에 대한 보다 현대적인 접근 방식은 레온 바티스타 알베르티(c. 1435)의 글과 레오나르도 다 빈치(c. 1490)의 노트에서 찾을 수 있다. "색 이론"의 공식화는 18세기에 처음으로 아이작 뉴턴의 색상 이론과 원색의 본질에 대한 당파적 논쟁에서 시작되었다. 여기서 측색법과 비전 과학에 대한 피상적인 언급만을 가지고 독립적인 예술적 전통으로 발전했다.
**장-프랑수아 파이야르**는 프랑스의 지휘자이다.

1953년에 그는 앙상블은 바로크 레퍼토리를 녹음했으며 유럽과 미국 전역을 순회했다. 또한 모리스 앙드레, 장-피에르 랑팔 등 많은 주요 프랑스 악기 연주자들과 함께 녹음했다. 파헬벨의 캐논으로 잘 알려진 요한 파헬벨의 "3대의 바이올린과 통주저음을 위한 캐논과 지그" 오케스트라가 1968년 녹음한 이 작품은 거의 혼자서 무명에서 큰 명성을 얻었다. 이 녹음은 1970년대 초 미국, 특히 샌프란시스코 에서 큰 주목을 받기 시작했다. 1970년대 후반에는 이 곡의 다양한 연주가 미국 클래식 음악 차트 1위를 차지했다.
**함자 라피아**는 현재 이탈리아 세리에 A의 레체와 튀니지 국가대표팀에서 공격형 미드필더로 활약하고 있는 튀니지의 프로 축구 선수이다.

튀니지에서 태어난 라피아는 처음에 프랑스 청소년 국가대표로 데뷔하였고, 2019년 튀니지 성인 국가대표로 데뷔하였다.

## 초기 생애
1999년 4월 22일, 튀니지의 칼라트에스세남에서 태어난

## 구단 경력

### 리옹 B
유소년 시스템을 거쳐, 라피아는 프랑스 축구의 4부 리그인 샹피오나 나시오날 2에서 리옹의 리저브 팀에서 활약했다.

### 유벤투스
2021년 1월 13일, 라피아는 제노아와의 코파 이탈리아 경기에서 77분 교체 투입되며 유벤투스 성인 무대 데뷔 전을 치렀고, 그는 104분에 득점을 하여 연장전 끝에 유벤투스의 3-2 승리를 도왔다.

### 페스카라
2023년 1월 27일, 라피아는 세리에 C의 페스카라와 2.5년 계약을 체결했다.

### 레체
2023년 7월 18일, 라피아는 세리에 A 클럽 [[US 레체|레체]와 3년 계약을 체결했다. 그는 2023년 8월 20일 라치오와의 시즌 개막전에서 1군 데뷔 전을 치렀다.

## 국가대표팀 경력
라피아는 17세 이하와 18세 이하 프랑스를 대표했지만 튀니지 성인 국가대표로 결정했다. 2019년 9월 6일, 그는 모리타니와의 친선 경기에서 벤치에서 나와 성인 국가대표 데뷔 전을 치렀다.
**릭 산체스**(Rick Sanchez)는 미국의 **성인 애니메이션** **릭 앤 모티**에서 등장하는 캐릭터로, **저스틴 로일랜드**가 창조하고 디자인한 캐릭터다. **담당 성우**는 **이안 카르도니**이다.

## 특징
릭 앤 모티의 주인공이며, 우주선과 차원 이동 포탈건 등 자신의 발명품들로 손자 **모티 스미스**, 때로는 **서머 스미스**와 함께 온갖 외계행성과 멀티버스로 모험을 다닌다.

작중에서는 등장인물들에게 **"우주에서 가장 똑똑한 사람"**이라 불린다. 또한 나이에 걸맞지 않게 건장한 사람이나 외계인들과 싸울정도로 건장한 신체능력을 가지고 있다.
**조나단 미첼**은 미국의 자폐증 작가이자, 작가이고, 블로거이며, 자폐증 환자가 rTMS 경두개 자기자극술을 받기까지의 내용을 다룬 소설을 썼다. 조나단 미첼은 신경다양성에 반대하는 자폐증 당사자이다.

## 생애
조나단 미첼은 1955년 출생으로 12세에 자폐증 진단을 받았다. 그는 유년기부터 정신분석 치료를 받았다. 또한, 그는 퇴학과 괴롭힘을 당하는 탓에 일반 및 특수학교에 다니게 되었고, 미첼은 데이터 입력 작업을 수행했지만 해고를 부지기수로 당하게 된다.

그는 로스엔젤라스에 거주하면서 부모님의 부양을 받고 있다. 미첼의 모친은 변호사이고, 부친은 엔지니어로서, 부모는 미첼에게 1년 당 2만6000달러를 준다. 수년 전 미첼의 부모는 미첼에게 콘도를 증여했고, 미첼은 그 콘도를 처분해 로스엔젤라스 서부에 집을 장만했다.

## 신경다양성에 대한 반대
조나단 미첼은 자폐증이 치료돼야 하는 질병이라고 주장한다. 그렇기에, 조나단 미첼은 신경과학을 공부하였고, 자폐증 실험에 자원하여 참가하기도 한다.

이에, 조나단 미첼은 마누엘 카사노바라는 루이스빌대 신경생물학 및 해부학과 교수와 친분이 있다. 마누엘 카사노바는 미첼의 소설을 비평하고, 미첼은 카사노바의 연구결과에 날카롭게 비평하고 있다.

조나단 미첼은 자신의 자폐증 증세인 사회성 결핍과 무직, 그리고 자폐증으로 인한 연애 경험의 부재에 대해 부정적, 결점으로 생각하면서, 치료를 희망하고 있다.

조나단 미첼은 신경다양성에 대해서는, 자신의 블로그에 신경다양성은 자폐증 환자 당사자와 가족에게 전부 도움이 되지 않고, 탬플 그래딘 등에 대해서는 그들과 저기능자의 자폐증은 엄연히 기능적 측면에서 차이가 있어, 저기능자는 고기능자에 비해 노동능력, 학습능력, 사회적 기능 등이 결여되었다고 비판한다.

또한, 조나단 미첼은 신경다양성은 자존감이 낮은 자폐증 환자를 위한 ‘유혹적인 탈출구’("tempting escape valve")로 묘사하면서, 신경다양성에 대해 비판하고 있다.

## 신경다양성 진영에서의 공격
신경다양성 진영에서는 조나단 미첼이 자폐증 공동체의 삶을 위협한다고 하면서, 워커라는 자는 미첼은 자폐증을 배려하지 않는 사회를 탓하지 않고 자폐증 자체를 문제로 삼는다면서, 차별이 있는 사회가 아닌 자기 인종을 탓하는 흑인과 차이가 없다고 해서 내면화된 차별이라고 비판하고 있다. 또한, 신경다양성 지지자들은 조나단 미첼에 대해 미첼의 언행이나 미첼의 모친을 비하하는 악질의 노래를 작사하기도 하여, 조나단 미첼은 이에 과격하게 대응하기도 하였다.
**규슈 급행버스 주식회사**는 일본의 고속버스 업체로 본사는 후쿠오카현 후쿠오카시에 위치해 있으며, 영업소는 나가사키현 나가사키시에 위치해 있다. 1966년 7월 6일에 후쿠오카시에서 나가사키시 구간의 고속버스 노선인 규슈호를 운행하기 위해 당시 일본의 버스 기업인 서일본 철도, 쇼와 자동차, 유토쿠 자동차, 사이히 자동차, 나가사키현 교통국에서 각각 20%씩 출자해 제3섹터 방식으로 설립했다.

## 운행 노선

### 고속버스
설립 당시 후쿠오카시에서 나가사키시 구간을 운행하기 위해 설립되었고, 회사 설립 이후 운행 노선이 규슈호가 가장 유일하다.
이요신(李堯臣, 중종(中宗) 37년(1542년) ∼ 선조(宣祖) 13년(1580년)). 조선 중기 문신. 본관은 덕수(德水). 자는 여흠(汝欽)이고, 호는 율리(栗里)이다. 증 가선대부호조참판동의금부사(정2품 중추 대제학). 창신교위 증 좌의정 덕연부원군 이정의 아들이며 충무공 이순신의 둘째 형이다.

## 평가
요신(堯臣)이라는 이름은 아버지인 덕연부원군(德淵府院君) 이정(李貞)이 중국의 전설적인 성군(聖君)으로 알려진 요제(堯帝)의 임금의 칭오를 따서 지어졌다.

퇴계(退溪) 이황의 문인으로 뜻이 돈독(敦篤)하고 학문(學問)에 힘쓰며, 자기 자신에 대한 계율을 매우 엄격하게 하였다. 선조(宣祖)때에 사마(司馬)에 올랐으며, 퇴계(退溪) 이황은 주자의 백록동부를 써 주면서 격려해 주었다.

## 문헌
李堯臣 字汝欽 號栗里 1542年中宗壬寅生▶1573년癸酉增廣生員 贈嘉善大夫户曺叅判同知義禁府事1580年宣祖庚辰正月23日卒▶墓陰峰面三巨里於羅山下叅判公墓後子坐有表石 配贈貞夫人清風金氏 父大頣 祖僉正彌性 判書吉通五世孫 外祖潘南朴任▶忌2月29日▶墓祔

이요신은 어릴 때부터 영특하여 동학 사상에서 두각을 나타냈으며 훗날 영의정이 될 류성룡과 막역한 사이로 서로 우정을 나누던 탁월한 인재였다. 그는 일찍이 문신의 길을 걸어 초시에 급제했으며 덕수 이씨 가문을 빛낼 인재라며 어머니 초계 변씨가 그토록 기뻐했지만 병을 앓다 결국 불귀의 객이 되고 말았다.
이봉 : 명종(明宗) 18년(1563년)∼효종(孝宗) 1년(1650년). 조선 중기 무신. 본관은 덕수 자는 자번(子繁)이다. 가선대부 삼척포첨사, 경상도병마절도사, 평안도병마절도사, 종2품 포도대장. 증조부는 선교랑 평시서 봉사를 지낸 이백록(李百祿), 조부는 창신교위 증 좌의정 덕연부원군 이정(李貞), 부는 이요신(李堯臣)으로 충무공 이순신(李舜臣)의 조카이자 강민공 이완(李莞)의 종형제이다.

## 생애
선조 18년(1585)에 무과에 급제하였으며, 이후 보성(寶城)과 순천(順天) 지역에서 관직 생활을 하였다. 선조 25년(1592) 4월에 임진왜란이 일어나자 숙부인 충무공 이순신을 수행하였으며, 왜적을 물리쳐서 공을 세웠다. 임진왜란이 끝난 후에는 선무원종공신(宣武原從功臣) 2등(1605)에 녹훈되었고 품계가 가선대부(嘉善大夫)로 올려졌으며, 경상도 병마절도사(慶尙道兵馬節度使)로 제수되면서 오위도청부 부총관(五衛都摠府 副摠管)을 겸하였다. 그 후 평안도병마절도사, 종2품 포도대장을 역임하였다. 광해군 때에는 삼척포첨사(三陟浦僉使)로 좌천되었으며, 인조 때에는 세상을 피하여 진천(鎭川) 지역에 거주하였다. 효종 1년(1650) 경인(庚寅)에 향년 88세로 별세.

배위는 정부인 고령신씨(貞夫人高靈申氏)로 슬하에 2남1녀가 있으며 장자는 이지광, 차남은 이지연이다.

## 평가
충무공 이순신의 조카들 중 가장 먼저 무과에 합격하여 무관 생활을 하였으며 보성(寶城)과 순천(順天)지역의 관직 생활은 임진왜란 발발 후 충무공 이순신에게 도움이 되었다.

관직은 종2품 포도대장을 역임하여 종형제인 강민공 이완과 더불어 충무공 이순신 집안에서 무관으로 가장 명망이 높았으나 자손들에게 자신의 공적을 논하지 말 것을 명함에 따라 잘 알려지지 않았다.

광해군 11년(1619년) 명과 후금과의 전쟁에서 광해군이 실리외교를 펼치자 임진왜란시 명군과 함께 왜적을 함께 무찔러 싸웠던 병사공 이봉(李菶)은 이를 배척하였다.

덕수이씨 13세손으로 문성공 율곡 이이와 항렬이 같다.

## 문헌
菶 字子繁 1563年明宗癸亥生▶1600年宣祖庚子武科 嘉善大夫三陟浦僉使 慶尚道兵馬節度使平安道兵馬節度使 捕盜大將 壬辰倭亂時 隨叔父 忠武公討倭立功宣武原從功 光海主斥避世于鎭川杜泰山中 以終餘年而遺訓于子孫曰勿事吾子孫啓稟贈諡贈職 但以僉使行職爲訓 1650年孝宗庚寅七月五日卒 享年八十八 墓移葬 아산시음봉면삼거리於羅山德淵君墓西麓艮坐有表石 配貞夫人高靈申氏 父湞 叅贊公濟玄孫>忌正月二十二日▶墓祔

광해군의 폭정을 배척하여 진천 두태산(杜泰山)에 세상을 피하여 은거 하시다가 향년 88세로 여생을 마치시었다. 그리고 자손들에게 유훈으로 증직이나 시호를 청하는 稟啓를 금할 것이며 공의 행직도 단지 僉使로 칭하도록 명하셨다.
**하워드 컨 데이**는 미국의 싱어송라이터이다. 1990년대 후반 솔로 가수로서 그의 경력을 시작한 데이는 광범위한 투어와 콘서트에서 샘플러와 이펙터 페달을 사용한 것으로 유명해졌다. 그는 2000년 셀프 자금 조달로 제작한 첫 번째 앨범인 Australia를 셀프 발매했다.

데이는 결국 2002년 메이저 레이블인 에픽 레코드와 음반 계약을 맺었고, 그 후 그의 데뷔작을 재발매하고 후속작인 Stop All The World Now를 제작했다. 처음에는 판매가 부진했음에도 불구하고, 2005년 초에 골드 인증을 받은 Stop All The World Now는 현재까지 데이의 가장 성공적인 히트곡인 "She Says"와 "Collide"를 비롯한 다수의 싱글이 수록되었다. 이후 "Collide"는 데이의 첫 번째 플래티넘 싱글이 되었고, 결국 150만 건의 다운로드를 기록했다.

Stop All The World Now 발매 전 5년간의 투어와 발매 후 3년간의 투어를 마친 데이는 잠시 휴식을 취하며 음악 작업에 집중했다. 데이는 2009년 5월 Be There EP를 발매했고, 2009년 9월 8일 세 번째 앨범인 Sound The Alarm를 발매했다. 2014년 12월, 데이는 새 앨범 Lanterns의 제작 자금을 마련하기 위해 플레지뮤직에서 캠페인을 시작했고, 2015년 4월 16일에 후원자들에게 앨범이 선공개되었으며, 2015년 4월 28일 아이튠즈를 통해 발매되었다. 이 앨범의 몇몇 곡들은 에이미 맨이 백 보컬로 참여했다.
**프레드 클리퍼드 클라크**는 미국의 전 프로 야구 선수이자 감독으로, 메이저 리그 베이스볼(MLB)에서 1894년부터 1915년까지 선수로 뛰었고, 1897년부터 1915년까지 감독을 맡았다. 선수 시절 포지션은 좌익수였고, 우투좌타였다. 루이빌 커늘스와 피츠버그 파이리츠에서 선수이자 감독으로서도 활약했다. 피츠버그 구단 프랜차이즈 역사상 아홉 번의 페넌트 우승 중에 네 차례가 클라크가 선수 겸 감독으로 있을 때였다.

1945년에 베테랑 위원회를 통해 미국 야구 명예의 전당에 헌액되었다.
**레이트릭스**(Raytrix)는 독일에 있는 라이트 필드 카메라 회사이다. 라이트로와 달리 전문적인 카메라를 제작한다.

크리스티안 퍼와스, 레나르트 비츠케가 설립한 독일 회사로 상업용 플렌옵틱 카메라를 최초로 제작 및 판매한 회사이다. R5 카메라는 1메가픽셀 해상도의 이미지를 생성하는 반면, R11은 3메가픽셀 이미지를 생성한다. 처음에는 소비자 시장을 겨냥한 라이트로와 달리 레이트릭스 카메라의 주요 시장은 각 픽셀의 깊이 정보가 더 유용할 수 있는 산업 및 과학 응용 분야이다.
**고진웨이**(Goh Jin Wei) 또는 **우진웨이**는 말레이시아 화교 여자 배드민턴 선수다. 2015년과 2018년 BWF 세계 주니어 선수권 대회에서 우승했고, 2018년 청소년 올림픽에서는 여자 단식 타이틀을 획득했다. 시니어 레벨에서 2017 SEA 게임 여자 단식 타이틀을 획득했다.

## 어린 시절
고진웨이는 피낭주의 부킷 메르타잠(Bukit Mertajam)에서 말레이시아계 중국인 가정에서 태어났다. 여섯 살 때 취미로 처음 배드민턴을 시작했다. 아버지는 그녀의 재능을 알아채고 리총웨이의 전 코치였던 테펑홧(Teh Peng Huat)의 지도 아래 그녀가 훈련하도록 했다. 11세 때 초등학교인 SJKC Jit Sin 'B'를 대표하여 12세 이하 그랑프리 결승전과 말레이시아 학교 스포츠 협의회에서 우승했다. 14세에 말레이시아 대표팀에 선발됐다.
**최미옥**(1974년 1월 25일~)은 대한민국의 학예사이다.

## 경력
학부에서 언어학, 석박사에서 각각 공간디자인과 건축을 전공했으며 (주)우원디자인, (주)미래세움 등 한국의 1세대 전시디자인전문회사 및 MBC미술센터, KBS아트비전 등에서 실무를 하면서 반구대암각화선사공원, 고속도로문화관, 국립과천과학관건립, 여수세계엑스포유치 등 규모의 전시 프로젝트에 참여했다. 2008년 경력직 특채로 문화체육관광부 소속 국립민속박물관에 채용되 디자인담당 큐레이터로 재직중이다. '선비 그 이상과 실천(2009)', 큰 나라 작은 세상, 인형 특별전(2009), '길에서 길을 만나다(2012)', ‘밥상지교’(2015), '우리 살던 고향은 세종시 2005 : 2015(2016)', ‘쓰레기X사용설명서(2017)’, ‘겨울나기(2017)’, ‘세대를 넘어 수제화장인(2018)’, '군주가 꿈꾸는 세상(2019)', '역병,일상(2021)', '민속이란삶이다(2022)' 특별전 등 다수의 전시 프로젝트 디자인과 국립민속박물관 MI 개선사업(2012)을 담당했다. 우리나라 1세대 뮤지엄 디자인담당 큐레이터로서 30여편의 논문 발표 및 컬럼을 기고하였고, ICOM 국제컨퍼런스를 비롯한 국내외 학술대회 발표와 50여회 이상의 전시디자인 직무 특강을 진행하였다. 디자인을 담당했던 '밥상지교' 특별전은 IDEA(미국), iF(독일), GOOD DESIGN(일본), GERMAN DESIGN AWARD(독일) 에서 WINNER로 선정되 소속기관인 국립민속박물관 뿐아니라 한국 뮤지엄 전시디자인의 우수성을 세계에 알렸다. 홍익대 문화정책대학원과 건국대 건축대학원에 출강, 전시디자인 전문교육에도 기여하고 있으며 뮤지엄과 전시에 대한 대중적 관심 제고와 정보 공유를 위한 '신디의박물관 여행' [https://blog.naver.com/hellocindy74 블로그를] 운영하고 있다. 국회공간문화개선위원회 자문위원, 한아세안정상회의 전문가자문단, DDP(동대문디자인플라자)전시자문위원 등 국가 주요 프로젝트에 참여, 디자인개선 및 행사 성공에 기여한 공로로 외교부장관상(2021), 대한민국디자인대상 국무총리표창(2022)을 수상한 바 있다.

## 전시
전시 기획 및 디자인-------------------

박물관 전시디자인-------------------

## 대외활동
WING(World Interior New Generation)은 IFI(세계인테리어디자인연맹)가 2년마다  주최한 젊은 디자이너를 위한 워크샵임.
**하비브 디그보 남파 마이가**는 코트디부아르의 축구 선수로, 현재 헝가리 넴제티 버이녹샤그 I의 페렌츠바로시에서 미드필더로 활약하고 있다.

## 구단 경력

### 생테티엔
2017년 3월 4일, 마이가는 바스티아와의 경기에서 리그 1 데뷔 전을 치렀고, 0-0으로 비긴 원정 경기에서 풀타임을 소화했다. 2017년 10월 14일 FC 메스와의 경기에서 후반 교체로 들어가 95분에 3-1 승리를 확정지으면서 '레베르츠'에서의 첫 골을 기록했다.

### 메스
2018년 6월 10일, 마이가는 리그 2의 FC 메스와 1년 임대 계약을 맺고 프랑스로 복귀했다. 리그 1으로 승격했다.

2019년 6월, 메스는 €1M에 선수를 영구적으로 영입할 수 있는 옵션을 활성화한 것으로 확인되었다.

## 국가대표팀 경력
마이가는 2017년 11월 모로코와의 2018년 FIFA 월드컵 예선을 앞두고 코트디부아르 축구 국가대표팀에 차출되었다.

2019년 9월 6일 베냉과의 친선 경기에서 데뷔 전을 치렀다.
**유원각선생 매안감고비 및 비각**(柔遠閣先生 埋案感古碑 및 碑閣)은 부산광역시 남구 대연동 부산광역시립박물관에 있는 비석이다. 2001년 10월 25일 부산광역시의 기념물 제48호로 지정되었다. 조선 후기 일본어 통역관에 해당한 소통사(小通事)의 업적을 기리기 위해 1906년(광무 10년) 세운 비이다.

## 개요
유원각 선생은 소통사(小通事)를 가리키는 것으로, 소통사는 중앙에서 파견한 동래부 소속의 하급 일본어 통역관을 가리킨다. 같은 통역관 출신인 계장(禊長) 박기종(朴琪淙)과 감독 김낙준·김중호, 공원 정동률, 유사 박용규·이용택 등이 선조 소통사들의 업적을 기리기 위해 비를 세웠다.

조선식 비석과 일본식 비각이 결합된 특이한 양식을 갖고 있으며, 비문에는 목적과 비를 세운 이들의 이름이 적혀 있어 조선 후기 역사 및 한일 관계를 엿볼 수 있는 중요한 자료로 평가된다.

원래 동구 초량동 754-17번지 산 중턱의 가정집 마당에 있었으나 1999년 12월 14일 현장 조사를 실시한 후 2000년 9월 지금의 부산광역시립박물관 야외 전시관 자리로 옮겼다. 추가로 매안(埋案)은 신주를 묘소 앞에 묻는 의식을 가리키므로 박물관에서는 비를 옮길 때 땅 속에 묻혀 있을지도 모를 선생안(先生案) 등의 자료를 찾기 위해 조사했으나 아무 것도 찾지 못하였다.
**2023 코파 델 레이 결승전**은 스페인의 최고 축구 컵대회의 120번째 시즌인 코파 델 레이 2022-23의 우승 구단을 결정하기 위해 진행된 경기이다. 이 경기는 2023년 5월 6일, 세비야의 라 카르투하에서 열렸고, 레알 마드리드와 오사수나가 경합했다.

이 대회를 이전까지 19번 우승한 레알 마드리드는 2014년 이래 첫 결승전에 올랐다. 한편 오사수나는 준우승을 거둔 2005년이 유일한 결승전 경험이었다.

레알 마드리드는 이 경기에서 2-1로 이기며 7년 만이자 통산 20번째 코파 델 레이 트로피를 챙겼다.

## 경기

### 상세 경기 정보
**최우수 선수:**

**부심:**
라울 카바녜로 마르티네스 (무르시아)
호세 엔리케 페레스 나랑호 (라스 팔마스)

후안 마르티네스 무누에라 (발렌시아)

후안 호세 로페스 미르 (무르시아)

산티아고 하이메 라트레 (아라곤)

디에고 바르베로 세비야 (안달루시아)
**경기 규정**

## 외부 링크
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**로제 클라버 자포네 아살레**는 코트디부아르의 축구 선수로, 현재 리그 2 클럽 디종에서 공격수로 활약하고 있다.

## 구단 경력
아살레는 2017-18 스위스 슈퍼리그에서 32년 만에 우승을 차지한 영 보이스 선수단의 일원이었다.

2020년 9월 5일, 그는 디종의 새로운 선수가 되었다.

2021년 8월, 아살레는 2. 분데스리가의 베르더 브레멘에 2021-22 시즌 임대로 합류했다. 임대 종료 후 베르더 브레멘은 그와 영구 계약할 수 있는 옵션을 확보했다.

## 국가대표팀 경력
아살레는 2014년 11월 10일 카메룬과의 친선 경기에서 코트디부아르 국가대표팀 데뷔 전을 치렀고, 2018년 3월 몰도바를 상대로 첫 국제골을 기록했다.
**마이리차**는 그리스의 양 또는 염소 부속 국이다. 어린양이나 염소의 작은창자, 양(위), 간, 염통(심장) 등을 넣어 만들며, 그리스 정교 명절인 성토요일 부활 성야에 먹는 명절 음식이다. 사순절 금육을 끝내고 먹는 첫 음식이며, 테살리아 등 일부 지역에서는 수프 형태 대신 프리카세 형태로 만들어 먹는다. 그리스의 국민 음식 가운데 하나이기도 하다.

## 이름
그리스어 "마이리차"는 "요리"와 관련 있는 어근 "마이르-"에 양을 나타내 주는 접사 "-이아"를 붙여 만든 말인 "마이리아"에 다시 접사 "-이차"를 붙인 말이다.

## 만들기
어린양이나 염소의 작은창자, 양(위), 간, 염통(심장) 등 부속은 깨끗이 씻어 끓는 물에 데친 뒤 잘게 썰어 둔다. 올리브유나 버터에 파와 양파 등 향신채를 볶다가 썰어 둔 부속을 넣고 함께 볶는다. 백포도주를 부어 향을 내고 알코올을 날린 뒤, 육수를 부어 끓인다. 쌀을 넣고, 어느 정도 익으면 상추와 파, 회향 잎 등을 잘게 썰어 넣는다. 소금과 후춧가루로 간을 하고, 레몬즙과 달걀을 거품기로 젓다가 국물을 조금씩 부어 섞으며 아브고레모노를 만든다. 아브고레모노를 다시 국에 부어 섞으면 완성이다.
**국민해방전선 축구 대표팀**, 또는 **NFL 축구팀**은 과거 존재했던 축구 대표팀이었다. 주로 프랑스의 프로 선수들로 구성되었으며, 선수들은 당시 국민해방전선(FLN)의 알제리 독립 운동에 참여한 이들으로 축구 국가대표팀과의 축구 경기 조직을 도왔다. FLN은 범아프리카주의라는 개념을 국가 정체성의 합법화 도구이자 상징으로 사용하여 아프리카 축구를 반식민지 저항으로 사용되었다.

## 역사
프랑스와의 독립 전쟁 중이던 1958년 4월 13일에 만들어졌지만 국제축구연맹으로부터 인정 받지 못했다. 그럼에도 팀은 유럽, 중동, 아시아, 아프리카 등 약 80회의 경기를 치렀고, 총55승을 거두었다. 이러한 국제 간의 축구 경기는 알제리의 독립을 위한 수단으로 널리 사용되었다. FLN 축구팀의 목적은 프랑스에서 뛰던 알제리 선수들이 프랑스가 아닌 알제리 소속의 대표팀에서 뛰면서 독립 투쟁에 대한 국제적 인식을 높이고, FLN이 국내외 알제리인들의 지지를 받고 있음을 보여주기 위한 것으로 평가된다.

1958년부터 1962년 6월 6일까지 존재한 이 팀은 1963년에 알제리 축구 국가대표팀에 흡수되었다.
**엘리자베스 해들리 리처드슨**은 미국의 작가 어니스트 헤밍웨이의 첫 번째 부인이었다. 둘은 짧은 연애를 거쳐 1921년 9월에 결혼하였고, 몇 달 후 파리로 이주하였다. 파리에서 헤밍웨이는 작가로서 경력을 쌓는 동시에 리처드슨은 헤밍웨이를 통해 다른 여러 작가들과 교류하였다.

1925년 리처드슨은 헤밍웨이가 폴린 파이퍼와 불륜 관계에 있다는 사실을 알게 된다. 파이퍼는 리처드슨의 가장 친한 친구였으며 부부와 함께 여행도 떠난 사이였다. 리처드슨은 1927년 헤밍웨이와 이혼하였으며, 1933년 파리에서 만난 저널리스트 폴 스콧 모러와 재혼하였다.
**크로아티아 축구 국가대표팀 B팀**은 크로아티아 축구 국가대표팀의 2군으로서 국제 축구 경기에서 크로아티아를 대표하며, 크로아티아의 축구를 총괄하는 기관인 크로아티아 축구 연맹(Croatian Football Federation)의 관리를 받는다.

크로아티아의 B팀은 지금까지 세 경기를 치렀는데, 모두 각 B팀과 친선 경기를 치렀다. 1993년 이탈리아와의 첫 경기는 3-1로 패했다. 크로아티아의 B팀은 1999년에 프랑스 와 경기를 펼쳤으나 2-0으로 패했으며, 2001년에 2-2 무승부로 끝난 경기에서 루마니아와의 경기를 마지막으로 현재는 더 이상 사용되고 있지 않다.
**보스니아 헤르체고비나 여자 U-17 축구 국가대표팀**은 해당 연령대의 국제 축구에서 보스니아 헤르체고비나를 대표하는 축구 국가대표팀이며, 보스니아 헤르체고비나의 축구 관리 기관인 보스니아 헤르체고비나 축구 협회의 관리를 받는다. 주로 FIFA U-17 여자 월드컵과 UEFA U-17 여자 축구 선수권 대회를 위해 소집된다.