blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
{{세계 피겨스케이팅 선수권 대회 기본 정보
|명칭= 2023년 세계 피겨스케이팅 선수권 대회
|현지대회명= 2023年世界フィギュアスケート選手権
|남자싱글우승=
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|상금=
|경기장= [[사이타마 슈퍼 아레나]]
|개최지= [[일본]] [[사이타마시|사이타마]]
|시즌= 2022-23
|날짜= 2024년 3월 22일~3월 26일
|주관= [[국제 빙상 연맹]](ISU)
|공식웹사이트= {{공식 웹사이트|https://wfc2023.jp/|2023년 세계 선수권 대회}}
|이전=[[2022년 세계 피겨스케이팅 선수권 대회|2022 몽펠리에]]{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}
|이후={{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}{{0}}[[2024년 세계 피겨스케이팅 선수권 대회|2024 몬트리올]]
}}

'''2023년 세계 피겨스케이팅 선수권 대회'''({{llang|ja|2023年世界フィギュアスケート選手権}})는 [[국제 빙상 경기 연맹]](ISU) 주관으로 2023년 3월 22일부터 3월 26일까지 [[일본]] [[사이타마시]]에서 진행된 [[세계 피겨스케이팅 선수권 대회]]이다. 남자 싱글, 여자 싱글, 페어, 아이스댄싱 네 종목이 진행되었으며 개최국 일본이 금메달 4개 중 3개를 획득했다.

== 메달 집계 ==
{{Medals table
 | caption        = 
 | host           = 
 | flag_template  = flagcountry
 | event          = 
 | team           = 
 | gold_JPN = 3 | silver_JPN = 0 | bronze_JPN = 0
 | gold_USA = 1 | silver_USA = 1 | bronze_USA = 1
 | gold_KOR = 0 | silver_KOR = 2 | bronze_KOR = 0
 | gold_BEL = 0 | silver_BEL = 0 | bronze_BEL = 1
 | gold_ITA = 0 | silver_ITA = 1 | bronze_ITA = 1
 | gold_CAN = 0 | silver_CAN = 0 | bronze_CAN = 1
 }}

== 메달리스트 ==
{| {{MedalistTable|type=Event}}
|-
| 남자 싱글
| [[우노 쇼마]]<br/>{{국기나라|일본}}
| [[차준환]]<br/>{{국기나라|대한민국}}
| [[일리아 말리닌]]<br/>{{국기나라|미국}}
|-
| 여자 싱글
| [[사카모토 카오리]]<br/>{{국기나라|일본}}
| [[이해인 (피겨스케이팅 선수)|이해인]]<br/>{{국기나라|대한민국}}
| [[루나 헨드릭스]]<br/>{{국기나라|벨기에}}
|-
| 페어
| {{국기나라|일본}}<br/>[[미우라 리쿠]]<br/>[[기하라 류이치]]
| {{국기나라|미국}}<br/>[[알렉사 니어림]]<br/>[[브랜던 프레이저]]
| {{국기나라|이탈리아}}<br/>[[사라 콘티]]<br/>[[니콜로 마치]]
|-
| 아이스댄스
| {{국기나라|미국}}<br/>[[매디슨 척]]<br/>[[에번 베이츠]]
| {{국기나라|이탈리아}}<br/>[[샤를렌 기냐르]]<br/>[[마르코 파브리]]
| {{국기나라|캐나다}}<br/>[[파이퍼 질스]]<br/>[[폴 푸아리에]]
|}

== 외부 링크 ==
* {{언어링크|ja}} {{공식 웹사이트|https://wfc2023.jp/}}
{{세계 피겨스케이팅 선수권 대회}}
{{일본에서 개최된 국제 스포츠 경기 대회}}

[[분류:2023년 3월|세계]]
[[분류:2023년 피겨스케이팅|세계]]
[[분류:2023년 세계 선수권 대회|피겨스케이팅]]
[[분류:세계 피겨스케이팅 선수권 대회]]
[[분류:일본에서 개최된 피겨스케이팅 대회]]
[[분류:사이타마시의 스포츠]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{배우 정보
|이름 = 미나미 리호
|원어명 = 南りほ
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|출생일 = 
 {{출생일과 나이|1995|11|1}}
|출생지 = [[일본]] [[효고현]]
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|국적 = [[일본]]
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|배우자 = 
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}}
'''미나미 리호'''({{llang|ja|{{ruby-ja|南 りほ|みなみ りほ}}}}, [[1995년]] [[11월 1일]]~)는 일본의 배우이다.
== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트|https://glowup-ent.co.jp/|MINAMI RIHO}} - Glow Up
* {{공식 웹사이트|https://www.sublimeartist.co.kr/post/minami-riho|MINAMI RIHO}} - Sublime Artist Agency{{ko icon}}
* {{YouTube channel|channel=channel/UCwdLW8_DvlaWQz0-2tOYEDg|title=南りほ / Riho Minami}}
* {{트위터|_minami_riho_}}
* {{인스타그램|minami.riho}}
* {{TikTok|id=minamiriho}}
{{전거 통제}}
[[분류:1995년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:20세기 일본 사람]]
[[분류:21세기 일본 사람]]
[[분류:일본의 여자 배우]]
[[분류:일본의 여자 모델]]
[[분류:효고현 출신]]
[[분류:한국계 일본인]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''기타야마 오사무'''({{llang|ja|{{ruby-ja|北山 修|きたやま おさむ}}}}: 1946년 6월 19일 - )는 [[일본]]의 [[정신과]] 의사, [[임상심리학|임상심리학자]], 작곡가, 가수다. 

[[효고현]] [[스모토시]] 출신으로 [[교토부]] [[교토시]]에서 성장했다. [[라쿠세이중고등학교]], [[교토부립의과대학]] 의학부를 졸업했다.

대학 재학 중에 [[가토 가즈히코]]와 만나 [[관서포크]] 붐의 출발점이 되는 밴드 [[더 포크 크루세이더즈]]를 결성했다. 1970년 전후의 포크 품에서 관서포크씬의 중심인물로서 활약했다. 〈[[전쟁을 모르는 아이들]]〉, 〈[[바람 (하시다 노리히코의 노래)|바람]]〉, 〈[[새색시 (하시다 노리히코와 클라이맥스의 노래)|새색시]]〉, 〈[[하얀색은 연인의 색]]〉 등의 작사가로도 유명하다. 

이후 정신과 의사를 목표로 하여 음악계에서 물러나 [[런던]]으로 유학갔다.  최종 학위는 의학박사. 이후 [[큐슈대학]] 명예교수, [[하쿠오대학]] 학장, [[일본정신분석학회]] 회장을 역임했다.

{{더 포크 크루세이더즈}}
{{전거 통제}}
{{토막글|사람}}

[[분류:1946년 출생]]
[[분류:효고현 출신]]
[[분류:정신분석학자]]
[[분류:일본의 정신과 의사]]
[[분류:일본의 포크 가수]]
[[분류:일본의 컨트리 가수]]
[[분류:일본의 작사가]]
[[분류:더 포크 크루세이더즈]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{다른 뜻|하이퍼파라미터 (기계 학습)||기계 학습 용어}}
'''초매개변수''' 또는 '''하이퍼파라미터'''(Hyperparameter)는 [[베이즈 통계학]]에서 [[사전 확률|사전 분포]]의 매개변수이다. 이 용어는 분석 중인 기본 시스템에 대한 모델의 매개변수와 이를 구별하는 데 사용된다.

예를 들어 [[베르누이 분포]]의 모수 p 분포를 모형화하기 위해 [[베타 분포]]를 사용하는 경우 다음과 같다.

* p는 기본 시스템(베르누이 분포)의 매개변수이며,
* α 및 β는 사전 분포(베타 분포)의 매개변수이므로 초매개변수이다.

주어진 하이퍼파라미터에 대해 단일 값을 취할 수도 있고, 하이퍼프라이어(hyperprior)라고 불리는 하이퍼파라미터 자체에 대한 확률 분포를 반복하여 얻을 수도 있다.

== 목적 ==
확률 분포의 매개변수 계열에서 나오는 사전 분포를 자주 사용한다. 이는 명시성을 위해 부분적으로 수행된다(따라서 임의의 함수를 생성하려고 시도하는 대신 분포를 기록하고 하이퍼 매개변수를 변경하여 형식을 선택할 수 있음). 부분적으로는 특히 [[켤레사전분포|켤레사전법]]이나 민감도 분석에서 초매개변수를 변경할 수 있다.

[[분류:베이즈 통계학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''하이퍼파라미터'''(Hyperparameter (machine learning))는 [[기계 학습]]에서 [[학습률]]이나 [[수학적 최적화|옵티마이저]] 선택과 같은 매개변수로, 학습 프로세스의 세부 사항을 지정하므로 하이퍼파라미터라는 이름이 붙었다. 이는 모델 자체를 결정하는 매개변수와 대조된다.

하이퍼파라미터는 모델 하이퍼파라미터로 분류될 수 있으며, [[손실 함수|목적 함수]]는 일반적으로 이에 대해 [[미분 가능 함수|미분할 수 없기]] 때문에 기계를 훈련 세트에 맞추는 동안 추론할 수 없다. 결과적으로 그래디언트 기반 최적화 방법을 직접 적용할 수 없다. 모델 하이퍼파라미터의 예로는 신경망의 토폴로지와 크기가 있다. 알고리즘 하이퍼파라미터의 예로는 학습률, 배치 크기, 미니 배치 크기 등이 있다. 배치 크기는 미니 배치 크기가 더 작은 샘플 세트인 전체 데이터 샘플을 참조할 수 있다.

다양한 모델 훈련 알고리즘에는 다양한 하이퍼파라미터가 필요하며, 일부 간단한 알고리즘(예: 일반 최소 제곱 회귀)에는 아무 것도 필요하지 않다. 이러한 하이퍼파라미터가 주어지면 훈련 알고리즘은 데이터에서 매개변수를 학습한다. 예를 들어 LASSO는 일반 최소제곱회귀에 [[정칙화|정규화]] 하이퍼파라미터를 추가하는 알고리즘으로, 훈련 알고리즘을 통해 매개변수를 추정하기 전에 먼저 설정해야 하는 알고리즘이다.

== 같이 보기 ==
* [[재현성 위기]]

[[분류:기계 학습]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''노이즈 감소'''(Noise reduction)는 [[신호 (전자공학)]]에서 노이즈를 제거하는 프로세스이다. 오디오 및 이미지에 대한 노이즈 감소 기술이 존재한다. 노이즈 감소 알고리즘은 신호를 어느 정도 [[디스토션|왜곡]]할 수 있다. 잡음 제거는 [[공통 모드 제거비]]와 마찬가지로 원하는 신호 구성 요소에서 원하지 않는 신호 구성 요소를 분리하는 회로의 기능이다.

[[아날로그 회로|아날로그]]와 [[디지털]]을 막론하고 모든 [[신호 처리]] 장치는 노이즈에 취약한 특성을 가지고 있다. 노이즈는 균일한 주파수 분포([[백색 잡음]])로 무작위로 발생할 수도 있고, 장치의 메커니즘이나 신호 처리 [[알고리즘]]에 의해 발생하는 주파수 종속 잡음일 수도 있다.

[[일렉트로닉스|전자 시스템]]에서 주요 유형의 노이즈는 열 교반으로 인한 무작위 전자 운동으로 인해 생성되는 히스이다. 이렇게 교반된 전자는 출력 신호에 빠르게 더하고 빼므로 감지 가능한 노이즈가 생성된다.

[[사진 필름]]과 [[자기 테이프]]의 경우 매체의 입자 구조로 인해 노이즈(가시적, 청각적 모두)가 발생한다. 사진 필름에서는 필름 입자의 크기에 따라 필름의 감도가 결정되며, 필름의 감도가 높을수록 입자 크기가 더 커진다. 자기 테이프에서는 자성 입자(보통 산화제2철 또는 자철광)의 입자가 클수록 매체에 노이즈가 발생하기 쉽다. 이를 보상하기 위해 더 넓은 영역의 필름이나 자기 테이프를 사용하여 노이즈를 허용 가능한 수준으로 낮출 수 있다.

== 같이 보기 ==
* [[필터 (신호 처리)]]
* [[신호 처리]]
* [[건축음향학]]
* [[사운드 마스킹]]
* [[디지털 화상 처리]]
* [[전변동 잡음제거]]

== 외부 링크 ==
* [https://web.archive.org/web/20111118001653/http://www.stanford.edu/~slansel/tutorial/summary.htm Recent trends in denoising tutorial]
* [http://gimps.de/en/tutorials/gimp/picture-photo-image/pixel-noise/ Noise Reduction in photography]
* [http://www.cs.tut.fi/~foi/SA-DCT/#ref_software Matlab software and Photoshop plug-in for image denoising (Pointwise SA-DCT filter)]
* [http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D Matlab software for image and video denoising (Non-local transform-domain filter)]
* [http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/ Non-local image denoising, with code and online demonstration]

[[분류:녹음]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Wikipedia meme vector version.svg|섬네일|[[위키백과]]의 이미지 매크로]]
'''이미지 매크로'''(Image macro)는 어떤 형태의 텍스트가 겹쳐진 그림이나 예술작품을 특징으로 하는 디지털 미디어이다. 텍스트는 [[영상|이미지]]의 상단과 하단에 자주 나타난다. 이미지 매크로는 2000년대 [[인터넷 밈]]의 가장 일반적인 형태 중 하나였으며 재치 있는 메시지나 캐치프레이즈가 자주 등장했지만 모든 이미지 매크로가 반드시 유머러스한 것은 아니다. 표정이 풍부한 고양이의 이미지와 텍스트가 결합된 [[롤캣]](LOLcats)은 이미지 매크로의 첫 번째 주목할만한 출현으로 간주된다. 스톡 문자 매크로라고도 하는 조언 동물(advice animal) 이미지 매크로도 이미지 매크로 템플릿과 밀접한 관련이 있다.

== 같이 보기 ==
* [[레이지 코믹]]
* [[인터넷 밈]]

[[분류:인터넷 문화]]
[[분류:인터넷 밈]]
[[분류:2000년대 신조어]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''데이터 동화'''(Data assimilation) 또는 '''자료 동화'''는 이론(보통 수치 모델의 형태)과 관찰을 최적으로 결합하려는 수학적 분야이다. 추구하는 목표에는 여러 가지가 있을 수 있다. 예를 들어, 시스템의 최적 상태 추정을 결정하고, 수치 예측 모델의 초기 조건을 결정하고, 관찰되는 시스템에 대한 (예: 물리적) 지식을 사용하여 희박한 관찰 데이터를 보간하고, 관찰된 데이터의 모델 훈련을 기반으로 수치 매개변수를 설정한다. 목표에 따라 다양한 해결 방법을 사용할 수 있다. 데이터 동화는 분석되는 시스템의 동적 모델을 활용한다는 점에서 다른 형태의 기계 학습, 이미지 분석 및 통계 방법과 구별된다.

데이터 동화는 처음에는 [[수치 예보|수치적 기상 예측]] 분야에서 개발되었다. 수치적 기상 예측 모델은 일반적으로 컴퓨터 프로그램에 코딩된 대기의 동적 동작을 설명하는 방정식이다. 이러한 모델을 사용하여 예측을 하기 위해서는 현재 대기 상태와 매우 유사한 모델에 대한 초기 조건이 필요하다. 단순히 수치 모델에 점별 측정값을 삽입하는 것만으로는 만족스러운 솔루션을 제공하지 못했다. 실제 측정에는 기기의 품질과 측정 위치가 얼마나 정확하게 알려져 있는지로 인해 오류가 포함된다. 이러한 오류는 예측의 기술 수준을 제거하는 모델의 불안정성을 초래할 수 있다. 따라서 수치모델의 안정성을 유지하면서 이용 가능한 모든 데이터를 사용하여 모델을 초기화하기 위해서는 보다 정교한 방법이 필요했다. 이러한 데이터에는 일반적으로 측정값뿐만 아니라 측정과 동시에 유효한 이전 예측도 포함된다. 반복적으로 적용하면 이 프로세스는 과거 관찰의 정보를 모든 후속 예측에 축적하기 시작한다.

데이터 동화는 수치적 기상 예측 분야에서 발전했기 때문에 처음에는 지구과학 분야에서 인기를 얻었다. 실제로, 모든 지구과학에서 가장 많이 인용되는 출판물 중 하나는 관찰된 대기의 역사를 재구성하기 위해 데이터 동화를 적용한 것이다.

== 외부 링크 ==
Examples of how variational assimilation is implemented weather forecasting at:
* {{서적 인용|title=Data Assimilation |work=[[ECMWF]] |url=https://www.ecmwf.int/en/elibrary/9231-part-ii-data-assimilation |publisher=ECMWF |year=2010 |series=IFS Documentation }}
* {{웹 인용|title=Data Assimilation |work=[[Met Office]] |url=https://www.metoffice.gov.uk/research/weather/data-assimilation }}
Other examples of assimilation:
* [https://web.archive.org/web/20060717223237/http://www.cdacentral.info/ CDACentral (an example analysis from Chemical Data Assimilation)]
* [https://web.archive.org/web/20070223072036/http://www.pdfcentral.info/ PDFCentral (using PDFs to examine biases and representativeness)]
* [http://www.openda.org/joomla/index.php OpenDA – Open Source Data Assimilation package] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20110112140216/http://www.openda.org/joomla/index.php |date=2011-01-12 }}
* [http://pdaf.awi.de PDAF – open-source Parallel Data Assimilation Framework]
* [http://www.data-assimilation.net/ SANGOMA New Data Assimilation techniques]

[[분류:추정 이론]]
[[분류:제어이론]]
[[분류:베이즈 통계학]]
[[분류:통계 예측]]
[[분류:수치적 기후 및 날씨 모형]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''베이즈 탐색 이론'''(Bayesian search theory)은 잃어버린 물건을 찾는 데 [[베이즈 통계학|베이즈 통계]]를 적용한 것이다. 이는 [[USS 스콜피온]](USS Scorpion)과 같은 잃어버린 해상 선박을 찾는 데 여러 번 사용되었으며 2009년 [[에어프랑스 447편 추락 사고]]에서 비행 기록 장치를 복구하는 데 핵심적인 역할을 했다. 또한 [[말레이시아 항공 370편 실종 사건|말레이시아 항공 370편의 잔해]]의 위치를 찾는 시도에도 사용되었다.

== 절차 ==
일반적인 절차는 다음과 같다.
# 물체에 무슨 일이 일어났을지에 대해 가능한 한 많은 합리적인 가설을 세운다.
# 각 가설에 대해 물체의 위치에 대한 [[확률 밀도 함수]]를 구성한다.
# 실제로 위치 X에 있는 경우 그곳을 탐색할 때 위치 X에서 실제로 개체를 찾을 확률을 제공하는 함수를 구성한다. 해양 탐색에서 이는 일반적으로 수심의 함수이다. 얕은 물에서는 개체를 찾을 가능성이 높다. 탐색이 올바른 위치에 있는 경우. 깊은 물에서는 확률이 감소한다.
# 위의 정보를 일관되게 결합하여 전체 확률 밀도 맵을 생성한다. (보통 이는 단순히 두 함수를 곱하는 것을 의미한다.) 이는 모든 가능한 위치 X에 대해 위치 X를 보고 객체를 찾을 확률을 제공한다. (이는 확률의 등고선 지도로 시각화될 수 있다.)
# 확률이 가장 높은 지점에서 시작하여 확률이 높은 영역, 중간 확률, 확률이 낮은 영역을 '스캔'하는 탐색 경로를 구성한다.
# 탐색하는 동안 모든 확률을 지속적으로 수정한다. 예를 들어, 위치 X에 대한 가설이 물체의 붕괴 가능성을 암시하고 위치 X에서의 탐색에서 조각이 나오지 않으면 물체가 그 주변 어딘가에 있을 확률은 크게 감소하지만(보통 0은 아니지만) 확률은 그에 따라 다른 위치에 있는 것도 증가한다. 수정 과정은 [[베이즈 정리]]를 적용하여 수행된다.

== 같이 보기 ==
* [[베이즈 추론]]
* [[탐색 게임]]

== 출처 ==
* [[Stone, Lawrence D.]], ''The Theory of Optimal Search'', published by the [[Operations Research Society of America]], 1975
* [[Stone, Lawrence D.]], ''In Search of Air France Flight 447.'' Institute of Operations Research and the Management Sciences, 2011. https://www.informs.org/ORMS-Today/Public-Articles/August-Volume-38-Number-4/In-Search-of-Air-France-Flight-447
* Iida, Koji., '' Studies on the Optimal Search Plan'', Vol.&nbsp;70, Lecture Notes in Statistics, Springer-Verlag, 1992.
* De Groot, Morris H., ''Optimal Statistical Decisions'', Wiley Classics Library, 2004.
* Richardson, Henry R; and Stone, Lawrence D. Operations Analysis during the underwater search for ''Scorpion''. ''Naval Research Logistics Quarterly'', June&nbsp;1971, Vol.&nbsp;18, Number&nbsp;2. Office of Naval Research.
* Stone, Lawrence D. Search for the SS ''Central America'': Mathematical Treasure Hunting. Technical Report, Metron Inc. Reston, Virginia.
* [[Bernard Koopman|Koopman, B.O.]] ''Search and Screening'', Operations Research Evaluation Group Report 56, Center for Naval Analyses, Alexandria, Virginia. 1946.
* Richardson, Henry R; and Discenza, J.H. The United States Coast Guard computer-assisted search planning system (CASP). ''Naval Research Logistics Quarterly''. Vol.&nbsp;27 number&nbsp;4. pp.&nbsp;659–680. 1980.
* [[Ross, Sheldon M.]], ''An Introduction to Stochastic Dynamic Programming'', Academic Press. 1983.

[[분류:베이즈 통계학]]
[[분류:검색 알고리즘]]
[[분류:운용 과학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{텔레비전 방송 프로그램 정보
| 제목 색 = 
| 방송명 = 솔로지옥 시즌4
| 시청등급 = 15
| 그림 = 
| 그림 설명 = 
| 장르 = [[리얼리티]] [[예능]]
| 방송 분량 = 57~71분
| 방송 시간 = 
| 방송 기간 = [[2025년]] 방영 예정
| 방송 횟수 = 
| 방송 시즌 = 4
| 방송 국가 = 대한민국
| 방송 채널 = [[넷플릭스]]
| 추가 편성 = 
| 제작 = 
| 연출 = 
| 각본 = 
| 출연자 = 
| 외부 링크 = https://www.netflix.com/kr/title/81436209
| 외부 링크 이름 = 공식 웹사이트
| 비고 = 
| 음악 = 
| 전편 = [[솔로지옥 시즌3]]
| 후편 =
}}
《'''솔로지옥 시즌4'''》은 [[넷플릭스]]에서 [[2025년]]부터 방영 예정인 리얼리티 예능 프로그램이다.

== 프로그램 소개 ==
커플이 되어야만 나갈 수 있는 외딴 섬, ‘지옥도’에서 펼쳐질 솔로들의 솔직하고 화끈한 데이팅 리얼리티 쇼

== 출연 ==

=== 패널 ===
* 

=== 참가자 (남성) ===
육준서
장태오

=== 참가자 (여성) ===

== 외부 링크 ==
* {{언어링크|ko}} {{넷플릭스 타이틀|81436209}}
* {{IMDb 제목|16283666}}

{{대한민국의 넷플릭스 오리지널 프로그램}}

[[분류:2025년에 시작한 대한민국 TV 프로그램]]
[[분류:대한민국의 리얼리티 텔레비전 프로그램]]
[[분류:리얼리티 연애 텔레비전 프로그램]]
[[분류:한국어 텔레비전 프로그램]]
[[분류:넷플릭스 오리지널 프로그램]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Ecmwf.png|섬네일]]
[[파일:ECMWF logo.svg|섬네일]]
'''유럽 중기 기상예보 센터'''(ECMWF, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)는 대부분의 유럽 국가가 지원하는 독립적인 [[국제기구|정부 간 조직]]이다. 이는 영국 레딩의 신필드파크(Shinfield Park), 이탈리아 [[볼로냐]], 그리고 독일 [[본 (독일)]]에 위치한다. 이는 유럽에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터 단지 중 하나이자 세계 최대의 수치 기상 예측 데이터 아카이브를 운영하고 있다.

== 목적 ==
ECMWF는 최대 15일의 정확한 중거리 세계 일기 예보와 최대 12개월의 계절 예보를 제공하는 것을 목표로 한다. 해당 제품은 국가 단거리 및 기후 활동을 보완하기 위해 회원국 및 협력 국가의 국가 기상청에 제공되며, 해당 국가는 ECMWF의 제품을 자체 국가 업무, 특히 조기 경보 제공에 사용한다. 악천후로 인해 피해를 입을 가능성이 있다.

ECMWF의 핵심 임무는 다음과 같다.
* 수치 일기 예보를 생성하고 날씨에 영향을 미치는 행성 시스템을 모니터링한다.
* 예측 능력 향상을 위한 과학기술 연구 수행
* 기상 데이터 아카이브 유지

이 핵심 임무를 수행하기 위해 센터는 다음을 제공한다.

* 하루 2회 전 세계 수치 일기 예보
* 대기질 분석
* 대기 조성 모니터링
* 기후 모니터링
* 해양순환분석
* 수문학적 예측

== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트}}
* ECMWF Re-analysis (ERA)
:: {{웹 인용|url= http://www.ecmwf.int/research/era/ERA-15/index.html |title= ERA-15 |archive-date= 11 August 2004 |archive-url= https://web.archive.org/web/20040811190105/http://www.ecmwf.int/research/era/ERA-15/index.html }}
:: {{웹 인용|url= http://www.ecmwf.int/research/era/Project/index.html |title= ERA-40 |archive-date= 11 August 2004 |archive-url= https://web.archive.org/web/20040811192422/http://www.ecmwf.int/research/era/Project/index.html }}
* [http://www.top500.org/site/47752 ECMWF] on [[TOP500]]
{{전거 통제}}

[[분류:유럽의 기후]]
[[분류:기상 기관]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:TWS 295 Sirens, Saudi Arabia Warning System.jpg|섬네일|HSS Engineering TWS 295 전자 사이렌으로 민방위 사이렌을 경고한다.]]
'''조기 경보 시스템'''(Early warning system)은 일련의 정보 통신 시스템으로 구현될 수 있는 [[경보 시스템]]으로, 위험을 조기에 식별하기 위한 센서, 이벤트 감지 및 [[의사결정 지원 시스템|의사 결정 하위 시스템]]으로 구성된다. 이것들은 함께 작동하여 [[우주|물리적 세계]]의 안정성에 부정적인 영향을 미치는 교란을 예측하고 신호를 보내 대응 시스템이 불리한 사건에 대비하고 그 영향을 최소화할 수 있는 시간을 제공한다.

효과적이려면 조기 경보 시스템이 위험에 처한 지역사회를 적극적으로 참여시키고, 공공 교육과 위험 인식을 촉진하고, 경보와 경고를 효과적으로 전파하고, 지속적인 준비 상태를 유지해야 한다. 완전하고 효과적인 조기 경보 시스템은 위험 분석, 그리고 모니터링, 경고, 보급 및 의사소통, 그리고 대응 능력이라는 네 가지 주요 기능을 지원한다.

== 같이 보기 ==
* [[생물 지표]]
* [[긴급통신시스템]]

{{전거 통제}}

[[분류:경보 시스템]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''경보 시스템''' 또는 '''경고 시스템'''(Warning system)은 미래의 [[위험성|위험]]을 알리기 위해 개인이나 그룹이 배포하는 생물학적 또는 기술적 성격의 시스템이다. 그 목적은 경고 시스템 배포자가 위험에 대비하고 그에 따라 위험을 완화하거나 방지할 수 있도록 하는 것이다.

사람들이 반응하지 않으면 경고는 효과적일 수 없다. 사람들은 정기적으로 잘못된 경고([[양치기 소년|양치기 소년 효과]])를 생성하는 시스템을 무시할 가능성이 더 높지만, 잘못된 경고의 수를 줄이면 일반적으로 필요할 때 경고를 제공하지 않을 위험도 높아진다. 일부 경보는 구체적이지 않는다. 예를 들어 향후 10년 동안 특정 지역에서 특정 규모의 지진이 발생할 확률이 있다. 이러한 경보는 대피와 같은 단기 예방조치를 안내하는 데 사용될 수 없다. 더 나은 건축 법규 및 재해 대비와 같은 장기적인 예방 조치를 취할 기회가 무시될 수 있다.

== 같이 보기 ==
* [[알람]]
* [[조기 경보 시스템]]

[[분류:경보 시스템| ]]
[[분류:비상 통신]]
[[분류:재난 경보]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''1%의 법칙'''(1% rule)은 [[인터넷 문화]]에서 인터넷 커뮤니티 참여와 관련된 일반적인 경험 법칙으로, 웹사이트 사용자 중 1%만이 적극적으로 새로운 콘텐츠를 만들고 나머지 99%의 참여자는 잠복해 있다는 뜻이다. 이 법칙의 변형에는 1–9–90 규칙(때때로 90–9–1 원칙 또는 89:10:1 비율)이 포함된다. 이는 [[위키]]와 같은 공동 웹사이트에서 커뮤니티 참가자의 90%가 콘텐츠만 소비한다는 것을 나타낸다. , 참가자 중 9%는 콘텐츠를 변경하거나 업데이트하고, 참가자 중 1%는 콘텐츠를 추가한다.

[[정보과학]]에도 유사한 규칙이 알려져 있다. 예를 들어, [[파레토 법칙]]으로 알려진 80/20 규칙은 활동이 어떻게 정의되는지에 관계없이 그룹의 20%가 활동의 80%를 생산한다고 명시한다.

== 같이 보기 ==
* [[사이버 문화]]
* [[인터넷 밈 목록]]
* [[침묵하는 다수]]
* [[스터전의 법칙]]
* [[UCC]]

== 외부 링크 ==
* [https://www.nngroup.com/articles/participation-inequality/ The 90-9-1 Rule for Participation Inequality in Social Media and Online Communities] by [[Jakob Nielsen (usability consultant)|Jakob Nielsen]], October 8, 2006.
* [https://www.theguardian.com/technology/2006/jul/20/guardianweeklytechnologysection2 What is the 1% rule?] by Charles Arthur in ''[[The Guardian]]'', July 20, 2006.
* [https://www.ted.com/talks/clay_shirky_institutions_vs_collaboration Institutions vs. Collaboration] by [[Clay Shirky]], July 2005, Video at 06:00 and 12:42

[[분류:1990년대 신조어]]
[[분류:인터넷 문화]]
[[분류:경험 법칙]]
[[분류:웹 2.0 신조어]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Water bottle flipping.gif|섬네일]]
'''보틀 플리핑'''(Bottle flipping)은 일반적으로 부분적으로 액체가 채워진 [[플라스틱 병]]을 공중에 던져 회전시켜 바닥이나 뚜껑에 똑바로 세우려는 트렌트였다. 이 활동을 시도하는 사람들의 수많은 동영상이 온라인에 게시되면서 2016년 여름에는 국제적인 트렌드가 되었다. 인기가 높아짐에 따라 여러 번의 시도에 대한 반복적인 쿵쿵 소리는 주의를 산만하게 하고 대중을 방해한다는 비판을 받아 왔다. 부모와 교사는 이 연습에 대해 불만을 표시했으며, 그 결과 전 세계 여러 학교에서 보틀 플리핑이 금지되었고, 많은 사람들은 이 연습을 비공개로만 수행해야 한다고 요구했다.

== 같이 보기 ==
* [[인터넷 밈]]

== 외부 링크 ==
* [https://www.scientificamerican.com/article/the-physics-of-bottle-flipping/ The Physics of Bottle-Flipping] at [[Scientific American]]
* [http://www.iop.org/resources/topic/archive/water-bottle-flip/page_68405.html The Water Bottle Flip] at [[Institute of Physics]]

[[분류:2010년대 유행]]
[[분류:인터넷 문화]]
[[분류:생수]]
[[분류:인터넷 밈]]
[[분류:바이럴 영상]]
[[분류:2016년 인터넷 문화]]
[[분류:2016년 인터넷 밈]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''인터넷 챌린지'''(Internet challenge)는 [[인터넷]]에서 인기 있는 현상으로, 개인이 특정 작업이나 작업을 수행하는 모습을 녹화하고 종종 다른 사람에게도 그렇게 하도록 유도하는 광범위한 비디오를 포함한다. 이러한 도전은 [[인터넷 밈]] 문화의 중요한 부분이 되었으며, 그 중 다수는 밈을 통해 광범위한 관심과 인기를 얻었다. 이러한 챌린지의 주목할만한 예로는 2014년 중반에 입소문을 탄 ALS [[아이스 버킷 챌린지]]와 2019년에 인기를 끌었던 [[트래시태그 챌린지]]가 있다.

인터넷 챌린지의 개념은 참가자들이 서로 도전하여 일반적으로 틀에 얽매이지 않거나 평범하지 않은 행동을 취하는 어린이들이 하는 고전적인 도전 게임과 유사점을 공유한다. 일부 과제는 디지털 영역 내에서만 나타났지만, 과제나 작업이 인터넷보다 앞서서 온라인에서 수정된 형태로 다시 표면화되는 경우도 있다. 인터넷 문제의 매력은 부분적으로 특히 십대들 사이에서 관심과 사회적 인정에 대한 개인의 욕구에 기인할 수 있다. 이러한 과제 중 일부는 본질적인 위험을 수반하며 잠재적으로 위험할 수 있다.

주로 특정 작업의 유해한 특성으로 인해 인터넷 문제를 둘러싼 논란이 있었다. [[시나몬 챌린지]](Cinnamon Challenge)나 [[타이드 포드 챌린지]](Tide Pod Challenge)와 같은 사례는 참가자들이 심각한 부상을 입거나 심지어 사망하기도 한 놀라운 사례이다. 이러한 위험에 대응하여 [[유튜브]]와 같은 플랫폼은 이러한 챌린지의 홍보를 허용하지 않았으며 많은 개인이 이러한 챌린지의 생성 및 전파가 엄격한 조정을 받지 않는 [[틱톡]]과 같은 대체 플랫폼으로 전환하게 되었다.

더욱이 일부 문제는 무례하거나 무례한 성격으로 인해 비판을 받았다. 예를 들어, 갤런 스매싱 인터넷 챌린지는 참가자들이 공공 장소에서 의도적으로 갤런 용기에 담긴 액체를 쏟거나 부수도록 장려하여 다른 사람들에게 불편을 끼치고 잠재적인 해를 끼칠 수 있다는 점에서 악명을 얻었다.

[[분류:인터넷 문화]]
[[분류:챌린지]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''컴퓨터 매개 통신'''(Computer-mediated communication, CMC), '''컴퓨터 매개 의사소통'''은 2대 이상의 [[전자제품|전자]] 장치를 사용하여 발생하는 모든 인간 통신으로 정의된다. 이 용어는 전통적으로 컴퓨터 매개 형식(예: [[인스턴트 메신저]], [[전자우편]], [[채팅방]], [[인터넷 포럼|온라인 포럼]], [[소셜 네트워크 서비스]])을 통해 발생하는 통신을 지칭했지만, [[텍스트 메시징|문자 메시지]]와 같은 다른 형태의 텍스트 기반 상호작용에도 적용되었다. CMC에 대한 연구는 주로 다양한 컴퓨터 지원 통신 기술의 사회적 영향에 중점을 두고 있다. 최근의 많은 연구에는 소셜 소프트웨어가 지원하는 인터넷 기반 소셜 네트워킹이 포함되어 있다.

== 형태 ==
컴퓨터 매개 통신은 동기식과 비동기식의 두 가지 형태로 나눌 수 있다. 동기식 컴퓨터 매개 통신은 실시간으로 발생하는 통신을 의미한다. 모든 당사자가 동시에 통신에 참여한다. 그러나 반드시 모두 같은 위치에 있을 필요는 없다. 동기식 통신의 예로는 영상 채팅과 페이스타임 음성 통화가 있다. 반대로, 비동기식 컴퓨터 매개 커뮤니케이션은 참여 당사자가 일제히 커뮤니케이션하지 않을 때 발생하는 커뮤니케이션을 의미한다. 즉, 송신자는 수신자로부터 즉각적인 응답을 받지 못한다. 대부분의 컴퓨터 매개 기술 형태는 비동기식이다. 비동기 통신의 예로는 [[텍스트 메시징|문자 메시지]]와 [[전자우편]]이 있다.

== 같이 보기 ==
* [[인터넷 친구]]

== 외부 링크 ==
* {{위키공용분류-줄}}
{{전거 통제}}

[[분류:컴퓨터 매개 통신| ]]
[[분류:응용언어학]]
[[분류:정보 시스템]]
[[분류:인터넷 문화]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Daily dot logo.svg|섬네일|로고]]
'''더 데일리 닷'''(The Daily Dot)은 [[사이버 문화|인터넷과 월드 와이드 웹의 문화]]를 다루는 [[디지털 미디어]] 기업이다. 2011년 니콜라스 화이트(Nicholas White)가 설립한 더 데일리 닷은 [[오스틴 (텍사스주)|텍사스주 오스틴]]에 본사를 두고 있다.

인터넷의 "고향 신문"(hometown newspaper)으로 생각되는 이 사이트는 스트리밍 엔터테인먼트, 괴짜 문화, 밈, 장치 및 [[LGBT]], [[젠더]] 및 [[인종]]과 같은 사회적 문제와 같은 주제에 중점을 둔다. 또한 전자상거래 부문에서는 광고주를 위한 브랜드 비디오를 제작하고 온라인 마켓플레이스에서 품목을 판매한다.

== 외부 링크 ==
* {{공식 웹사이트|https://www.dailydot.com}}
* [https://kernelmag.dailydot.com Kernel]
* [https://www.dailydot.com/tags/vip-voices/ VIP Voices]
* CEO Nicholas White talks about starting ''The Daily Dot'': {{웹 인용|url= https://www.pbs.org/mediashift/2011/04/why-i-gave-up-the-newspaper-to-save-newspapering115.html |title= Why I Gave Up the Newspaper to Save Newspapering |date= April 25, 2011 |first= Nicholas |last= White |display-authors= 0 |publisher= PBS |work= Media Shift |access-date= September 15, 2017 |archive-date= May 30, 2012 |archive-url= https://web.archive.org/web/20120530124652/http://www.pbs.org/mediashift/2011/04/why-i-gave-up-the-newspaper-to-save-newspapering115.html |url-status= dead }}
{{전거 통제}}

[[분류:인터넷 문화]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Emoji u1f4f5.svg|섬네일|디지털 디톡스는 스마트폰 등 디지털 기기가 없는 시간을 말한다.]]
'''디지털 디톡스'''(Digital detox)는 개인이 [[스마트폰]], 컴퓨터, [[소셜 미디어]] 플랫폼과 같은 디지털 장치 사용을 자발적으로 자제하는 기간이다. 이러한 형태의 [[해독]]은 개인이 디지털 장치와 인터넷에 소비하는 시간이 증가함에 따라 인기를 얻었다.

== 배경 ==
{{참고|디지털 미디어 사용과 정신건강|휴대 전화 중독}}
[[딜로이트]]가 2015년에 실시한 설문 조사에 따르면 스마트폰 사용자의 약 59%가 잠들기 전 5분과 기상 후 30분 이내에 [[소셜 미디어]] 플랫폼을 확인하는 것으로 나타났다.

== 동기 ==
디지털 디톡스를 시작하려는 동기는 다음과 같다.

* 일부 사람들이 인터넷 중독 장애로 식별하는 중독성 행동 발달에 대한 우려
* 과도한 기술 사용으로 인한 스트레스와 불안을 줄이는 것을 목표로 함
* 오프라인 사회적 상호 작용 및 활동에 다시 초점을 맞춘다.
* 자연과 다시 연결
* 마음챙김 증가
* 방해 요소를 줄이고 멀티 태스킹을 제거하여 학습 능력을 향상시킨다.
== 같이 보기 ==
* [[디지털 미디어 사용과 정신건강]]

[[분류:인터넷 문화]]
[[분류:인터넷 용어]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{회사 정보
| 이름 = 제이에스코퍼레이션
| 원어 = JS Corporation
| 형태 = 주식회사
| 산업 =  
| 창립 = 1985년
| 시장 정보 = {{KRX|194370}}
| 국가 = {{국기|대한민국}}
| 장소 = 서울특별시 송파구 위례성대로 138 (방이동)
| 인물 = 대표이사 홍재성
| 서비스 = 
| 대표 제품 = 
| 자본금 =  
| 매출액 = 9750.7억 원(2022년)
| 순이익 = 646억 원(2022년)
| 자산 총액 =  
| 주주 = 홍재성(외 5인)(60.69%), 자사주(5.23%), 에셋플러스자산운용(5%)
| 종업원 = 111명
| 웹사이트 = [http://www.jskor.com 제이에스코퍼레이션]
| 영업 이익 = 
}}

'''제이에스코퍼레이션'''(JS Corp.)은 대한민국의 핸드백 OEM 기업이다.<ref>[https://biz.chosun.com/stock/market_trend/2023/10/25/36KN6E5GHVFYHGDEPKEHV4BC7Y/ 명품백 OEM사 제이에스코퍼레이션, 상한가 이어 12%대 ‘급등’, 조선비즈, 2023.10.25]</ref> 본사는 서울특별시 송파구 위례성대로 138 (방이동)에 위치해 있으며 대표이사는 홍재성이다.<ref>[https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=331158 홍재성 제이에스코퍼레이션 대표이사 회장, 비즈니스포스트, 2023-10-27]</ref>
== 투자 ==
블루코브자산운용(블루코브)과 함께 2023년 6월에 그랜드하얏트 호텔을 인수했다.
<ref>[https://www.newstomato.com/ReadNews.aspx?no=1202865 겹악재 가득한 제이에스코퍼레이션…실적 난항에 자금 소요까지, 뉴스토마토, 2023-10-06]</ref>
== 상장 ==
2016년 2월 4일에 공모가 23,000원에 상장하였다.
== 같이 보기 ==

==참고문헌==
<references/>

== 외부 링크 ==
* [http://www.jskor.com 공식홈페이지]

[[분류:대한민국의 기업]]
[[분류:서울특별시의 기업]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{회사 정보
| 이름 = 삼일씨엔에스
| 원어  = Samil C&S Co. Ltd.
| 형태 = 주식회사
| 산업 =  
| 창립 = 1962년
| 시장 정보 = {{KRX|004440}}
| 국가 = {{국기|대한민국}}
| 장소 = 경기도 화성시 동탄대로23길 121 동탄우미뉴브 21층(영천동)
| 인물 = 대표이사 유충무
| 서비스 = 
| 대표 제품 = 
| 자본금 =  
| 매출액 =  2,412.4억원 (2022)
| 순이익 = -61.9억원 (2022)
| 자산 총액 =  
| 주주 = 
| 종업원 = 262명
| 웹사이트 = [http://www.daelimcns.co.kr 삼일씨엔에스]
| 영업 이익 = 
}}
'''삼일씨엔에스'''(Samil C&S Co. Ltd.)는 대한민국의 콘크리트 파일 기업이다.<ref>[https://www.ajunews.com/view/20191112102520138 노경조, 대림씨엔에스, 사전 제작 콘크리트 재료 현장 조립 사업 진출, 아주뉴스, 2019-11-12]</ref>
== 역사 ==
1962년 설립되었다. 2020년 8월 대림산업이 회사를 매각하여<ref>[https://www.yna.co.kr/view/AKR20200709150200003 대림산업, 자회사 대림씨엔에스 지분 전량 매각, 연합뉴스, 2020-07-09]</ref> 최대주주가 브이엘삼일으로 변경되었고<ref>[https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=186720 대림산업, 대림씨엔에스 지분 전량을 삼일에코스텍 컨소시엄에 매각, 사업소, 2020-07-09]</ref> 상호를 대림씨엔에스에서 삼일씨엔에스로 변경하였다.
== 상장 ==
2016년 3월 30일에 공모가 27,700원에 코스피 시장에 상장하였다.
== 같이 보기 ==

==참고문헌==
<references/>

== 외부 링크 ==
* [http://www.daelimcns.co.kr 공식홈페이지]

[[분류:대한민국의 기업]]
[[분류:경기도의 기업]]
[[분류:화성시의 기업]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{회사 정보
| 이름 = 해성디에스
| 원어 = Haesung DS Co. Ltd.
| 형태 = 주식회사
| 산업 = 제조업 
| 창립 = 1984년
| 시장 정보 = {{KRX|195870 }}
| 국가 = {{국기|대한민국}}
| 장소 = 경상남도 창원시 성산구 웅남로 726
| 인물 = 대표이사 조병학
| 서비스 = 
| 대표 제품 = 리드프레임과 패키지기판<ref>[https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=24382 해성디에스 "2027년 리드프레임 세계 1위 목표", 디일렉, 2023.11.27]</ref>
| 자본금 =  
| 매출액 = 8,393.6억 원(2022년)
| 순이익 = 1,594억 원(2022년)
| 자산 총액 =  
| 주주 = [[해성산업]](외 3 인)(36.31%), [[국민연금공단]](8.23%)
| 종업원 = 1,113명
| 웹사이트 = [http://www.haesungds.co.kr 해성디에스]
| 영업 이익 = 
}}
'''해성디에스'''(Haesung DS Co. Ltd.)는 대한민국의 반도체 부품 제조 기업이다. 본사는 경상남도 창원시 성산구 웅남로 726에 위치해 있으며 대표이사는 조병학이다.<ref>[https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=329941 하나증권 해성디에스 목표주가 낮춰, "3분기 부진에 실적 눈높이 하향 불가피", 비즈니스포스트, 2023-10-16]</ref><ref>[https://www.hankyung.com/article/2023011773566 5개 증권사, 목표가 한 번에 꺾었다…해성디에스에 무슨 일이, 한국경제, 2023년 1월 17일]</ref>
외국인 주주 지분율이 14.56%이다.<ref>[https://ssl.pstatic.net/imgstock/upload/research/company/1683591280101.pdf 오강호, 종목분석보고서-해성디에스, 신한투자증권, 2023년 5월 9일]</ref>
==상장==
2016년 6월 24일 공모가 12,000원에 상장하였다.
== 같이 보기 ==
* [[해성산업]]
==참고문헌==
<references/>

== 외부 링크 ==
* [http://www.haesungds.co.kr 공식홈페이지]
{{해성그룹}}
[[분류:대한민국의 기업]]
[[분류:경상남도의 기업]]
[[분류:창원시의 기업]]
[[분류:해성그룹]]