blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
'''2차 계획법'''(Quadratic programming, QP)은 [[이차 함수]]와 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 계획법]]의 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").

== 같이 보기 ==
* [[선형 계획법]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.numerical.rl.ac.uk/qp/qp.html A page about quadratic programming] {{웨이백|url=http://www.numerical.rl.ac.uk/qp/qp.html |date=20110607212051 }}
* [https://neos-guide.org/content/quadratic-programming NEOS Optimization Guide: Quadratic Programming]
* [https://www.math.uh.edu/~rohop/fall_06/Chapter3.pdf Quadratic Programming] {{웨이백|url=https://www.math.uh.edu/~rohop/fall_06/Chapter3.pdf |date=20230408093722 }}

{{전거 통제}}

[[분류:최적화 알고리즘 및 방법]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''신뢰 영역''' 또는 '''트러스트 리전'''(Trust region)은 [[수학적 최적화]]에서 모델 함수(종종 [[이차 함수]])를 사용하여 근사된 [[손실 함수|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.

== 출처 ==
* {{서적 인용|first1=J. E., Jr. |last1=Dennis |first2=Robert B. |last2=Schnabel |chapter=Globally Convergent Modifications of Newton's Method |title=Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations |location=Englewood Cliffs |publisher=Prentice-Hall |year=1983 |isbn=0-13-627216-9 |pages=111–154 }}
* Andrew R. Conn, Nicholas I. M. Gould, Philippe L. Toint "[https://books.google.com/books?id=5kNC4fqssYQC Trust-Region Methods (MPS-SIAM Series on Optimization)]".
* Byrd, R. H, R. B. Schnabel, and G. A. Schultz. "[http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/0724076 A trust region algorithm for nonlinearly constrained optimization]", SIAM J. Numer. Anal., 24 (1987), pp.&nbsp;1152–1170.
* Yuan, Y. "[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.45.9964 A review of trust region algorithms for optimization]" in ICIAM 99: Proceedings of the Fourth International Congress on Industrial & Applied Mathematics, Edinburgh, 2000 Oxford University Press, USA.
* Yuan, Y. "[https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10107-015-0893-2 Recent Advances in Trust Region Algorithms]", Math. Program., 2015

== 외부 링크 ==
* [http://www.applied-mathematics.net/optimization/optimizationIntro.html Kranf site: Trust Region Algorithms]
* [https://optimization.mccormick.northwestern.edu/index.php/Trust-region_methods Trust-region methods] {{웨이백|url=https://optimization.mccormick.northwestern.edu/index.php/Trust-region_methods |date=20220922103636 }}

[[분류:최적화 알고리즘 및 방법]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''학습률'''(Learning rate)은 [[기계 학습]] 및 [[통계학]]에서 [[손실 함수]]의 최소값을 향해 이동하면서 각 반복에서 단계 크기를 결정하는 [[수학적 최적화|최적화 알고리즘]]의 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 [[오버슈트 (신호)|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 행렬]]의 역행렬에 대한 근사치로 해석할 수 있는 [[대각 행렬]]이다. 학습률은 준뉴턴 방법 및 관련 최적화 알고리즘의 부정확한 선 검색에 의해 결정된 스텝 길이와 관련된다.

== 같이 보기 ==
* [[과적합]]
* [[역전파]]
* [[모형 선택]]

== 외부 링크 ==
* {{웹 인용|first=Nando |last=de Freitas |title=Optimization |work=Deep Learning Lecture 6 |location=University of Oxford |date=February 12, 2015 |url=https://www.youtube.com/watch?v=0qUAb94CpOw&list=PLE6Wd9FR--EfW8dtjAuPoTuPcqmOV53Fu&index=9 |via=[[YouTube]] }}

[[분류:기계 학습]]
[[분류:최적화 알고리즘 및 방법]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{동적 목록}}
{{완구 정보
| 명칭 = 초이락 헬로 시리즈
| 그림 = 
| 그림 설명 =
| 그림 크기 =
| alt
| 다른 명칭 =
| 종류 = [[미니카]], [[피규어|피겨]]
| 고안자 =
| 회사 = [[손오공 (기업)|손오공]] (《[[헬로 카봇|헬로 카봇 1 ~ 6기]]》에서만), [[초이락컨텐츠팩토리]]
| 국가 = {{국기나라|대한민국}}
| 출시 시작 = [[2014년]] 
| 출시 종료 = 
| 재료 =
| 특징 =
| 슬로건 =
| 웹사이트 = 
}}
《'''초이락 헬로 시리즈'''》는 [[2014년]] 하반기에 출시된 [[대한민국]]의 [[장난감]] 제품으로, [[초이락컨텐츠팩토리]]에서 [[개발]]과 [[생산]]을 하였으며, 2014년부터 2018년까지 손오공이 유통을 맡았다.

== 작품 ==
; TV 애니메이션 
* 《[[헬로 카봇]]》 (1기~15기(스타가디언)) (2014년 ~ 2024년) ([[KBS 1TV]](1기 ~ 6기)) → ([[SBS TV]](7기(유니버스) ~ 15기(스타가디언)) (15분 애니)
* 《[[헬로 피닉스맨]]》 (2024년) (미정) (15분 애니)

; 영화 애니메이션 개봉
* 《[[극장판 헬로 카봇: 백악기 시대]]》 (2018년) (시간: 84분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바 & 스튜디오인빅투스)
* 《[[극장판 헬로 카봇: 옴파로스 섬의 비밀]]》 (2019년) (시간: 78분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바 & 스튜디오인빅투스)
* 《[[극장판 헬로 카봇: 달나라를 구해줘!]]》 (2019년) (시간: 76분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바)
* 《[[극장판 헬로 카봇: 수상한 마술단의 비밀]]》 (2022년) (시간: 78분) (애니메이션 제작: 스튜디오더블유바바)

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
{{초이락 헬로 시리즈}}

[[분류:미디어 프랜차이즈]]
[[분류:장난감]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''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 [[황금비]]이다. 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 키퍼(Kiefer, 1953)에 의해 발견되었다(Abriel and Wilde(1966)).

== 같이 보기 ==
* [[이진 검색 알고리즘]]

== 출처 ==
* {{인용
 | last = Kiefer
 | first = J.
 | authorlink = Jack Kiefer (mathematician)
 | title = Sequential minimax search for a maximum
 | jstor = 2032161
 | journal = [[Proceedings of the American Mathematical Society]]
 | volume = 4
 | year = 1953
 | issue = 3
 | pages = 502–506
 | mr = 0055639
 | doi = 10.2307/2032161| doi-access = free
 }}
* {{인용
 | last1 = Avriel
 | first1 = Mordecai
 | last2 = Wilde
 | first2 = Douglass J.
 | title = Optimality proof for the symmetric Fibonacci search technique
 | journal = [[Fibonacci Quarterly]]
 | volume = 4
 | year = 1966
 | pages = 265–269
 | mr = 0208812 }}

* {{인용 | last1=Press | first1=WH | last2=Teukolsky | first2=SA | last3=Vetterling | first3=WT | last4=Flannery | first4=BP | year=2007 | title=Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing | edition=3rd | publisher=Cambridge University Press | publication-place=New York | isbn=978-0-521-88068-8 | chapter=Section 10.2. Golden Section Search in One Dimension | chapter-url=http://apps.nrbook.com/empanel/index.html#pg=492 | access-date=2023-10-21 | archive-date=2011-08-11 | archive-url=https://web.archive.org/web/20110811154417/http://apps.nrbook.com/empanel/index.html#pg=492 | url-status= }}

{{금속비}}

[[분류:황금비]]
[[분류:피보나치 수]]
[[분류:검색 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''리드의 법칙'''(Reed's law)은 대규모 네트워크, 특히 [[사회 연결망]]의 [[효용]]이 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.

* 참가자 수, N 또는
* 가능한 쌍 연결 수, N(N − 1)/2([[메칼프의 법칙]]을 따름).

따라서 참여할 수 있는 그룹의 효용이 그룹별로 매우 작더라도 결국 잠재적인 그룹 멤버십의 [[네트워크 효과]]가 시스템의 전체 경제를 지배할 수 있다.

== 같이 보기 ==
* [[요하이 벤클러]]
* [[메칼프의 법칙]]
* [[케빈 베이컨의 여섯 다리]]
* [[데이비드 사르노프]]([[사르노프의 법칙]])
* [[사회 자본]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.deepplum.com/dpr/locus/gfn/reedslaw.html That Sneaky Exponential—Beyond Metcalfe's Law to the Power of Community Building] {{웨이백|url=http://www.deepplum.com/dpr/locus/gfn/reedslaw.html |date=20220615130132 }}
* [http://kotisivukone.fi/files/50ajatelmaa.ajatukset.fi/tiedostot/Others/kilkki_kk-law.pdf KK-law for Group Forming Services], XVth International Symposium on Services and Local Access, Edinburgh, March 2004, presents an alternative way to model the effect of social networks.

[[분류:경제학 법칙]]
[[분류:네트워크]]
[[분류:에포님]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{구별|순차 검색 알고리즘}}
'''직선 탐색'''(Line search, 라인 서치) 전략은 [[수학적 최적화|최적화]]에서 [[손실 함수|목적 함수]] f: Rn → R의 국소 최소 x<sup>*</sup>를 찾는 두 가지 기본 반복 접근 방식 중 하나이다. 다른 접근 방식은 [[신뢰 영역]]이다.

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 하강법]]이나 [[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 탐색]]은 탐색 진행 방법에 관계없이 간격 비율이 유지되므로 특히 간단하고 효과적이다.

:<math>\frac{1}{\varphi}(x_2-x_1)=x_4-x_1=x_2-x_3=\varphi(x_2-x_4)=\varphi(x_3-x_1)=\varphi^2(x_4-x_3)</math>
여기서
: <math>\varphi=\frac{1}{2}(1+\sqrt 5) \approx 1.618</math>

== 같이 보기 ==
* [[할선법]]

{{토막글}}


[[분류:최적화 알고리즘 및 방법]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{소프트웨어 정보
| name                   = VEGAS Movie Studio
| screenshot             = 
| author                 = [[소닉 파운드리]](Sonic Foundry)
| developer              = VEGAS Creative Software
| latest_release_version = 17.0
| latest_release_date    = {{시작 날짜와 나이|df=yes|2020|05|07}}<ref>{{웹 인용|url=https://au.pcmag.com/video-editing/52724/vegas-movie-studio-platinum|title=Vegas Movie Studio Platinum|first1=Michael|last1=Muchmore|work=PCMAG|date=7 May 2020|access-date=10 May 2020}}</ref>
| latest_preview_version = {{시작 날짜와 나이|df=yes|2003|7|9}}
| latest_preview_date    = {{시작 날짜와 나이|df=yes|2002|12|15}}
| operating system       = [[Windows 7]] 이상
| website                = {{URL|vegascreativesoftware.com}}
}}
'''베가스 무비 스튜디오'''(VEGAS Movie Studio, 구 Sony Vegas Movie Studio)는 PC용으로 설계된 소비자 기반 [[비선형 편집 시스템|비선형]] 동영상 편집기였다. [[베가스 프로]]의 축소 버전이었다. [[소니]]에서 처음 13개 버전으로 개발했다. 이 버전은 버전 14~17을 개발한 [[Magix]]에 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.

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [http://www.vegascreativesoftware.com/us/ Official Site]

{{영상 편집기}}

[[분류:영상 편집 소프트웨어]]
[[분류:2002년 소프트웨어]]
'''하시모토 다이키'''({{llang|ja|はしもと だいき}})는 다음 사람을 가리킨다.

* [[하시모토 다이키 (럭비 선수)|하시모토 다이키]](1987년~)는 [[일본]]의 [[럭비]] 선수이다.
* [[하시모토 다이키 (체조 선수)|하시모토 다이키]](2001년~)는 [[일본]]의 [[체조]] 선수이다.

{{동명이인}}
{{위키데이터 속성 추적}}
{{about|인공 지능 예술|규칙, 절차 또는 모든 종류의 자동화를 사용하여 예술을 생산하는 더 광범위한 개념|일반적으로 "생성적 (AI) 예술"이라고 하는 매체}}

[[파일:Condensation Cube of Haacke.jpg|섬네일|''[[Condensation]] Cube'', [[plexiglass]] and water, by [[Hans Haacke]]; [[Hirshhorn Museum and Sculpture Garden]], begun 1965, completed 2008]]
[[파일:Dombis 1687.jpg|섬네일|Installation view of ''Irrational Geometrics'' 2008 by [[Pascal Dombis]]]]
[[파일:10'000 moving cities V3, net-and-telepresence-based installation, 2015.jpg|섬네일|Telepresence-based installation ''10.000 Moving Cities'', 2016 by [[Marc Lee]]]]

'''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.

== 같이 보기 ==
* [[인공지능 예술]]
* [[라이프 게임]]
* [[미디어 아트]]
* [[대체 불가능 토큰]]
* [[바다 (운영체제)]]

{{전거 통제}}

[[분류:시각 예술 매체]]
[[분류:컴퓨터 아트]]
[[분류:디지털 아트]]
[[분류:뉴미디어]]
[[분류:전자 음악]]
[[분류:시각 예술 장르]]
[[분류:예술 사조]]
[[분류:회화 기법]]
[[분류:개념 미술]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Ars Longa by Sholim.gif|섬네일|GIF 아티스트 쇼림의 애니메이션 작품 "Ars Longa" (2013년)]]
'''GIF 아트'''(GIF art)는 1987년에 처음 등장한 [[디지털 아트]]의 한 형태이다. 애니메이션 GIF를 위한 기술은 수년에 걸쳐 점점 더 발전해 왔다. 2010년 이후 새로운 세대의 예술가들은 [[월드 와이드 웹]]에서 창의성을 표현할 수 있는 잠재력을 실험하는 데 집중했다. 인터넷에 대한 대량 접속으로 인해 GIF는 [[텀블러 (마이크로블로그)]] 및 [[Giphy]]와 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.

== 같이 보기 ==
* [[애니메이션]]
* [[그래픽 디자인]]
* [[컴퓨터 아트]]
* [[컴퓨터 그래픽스]]
* [[미디어 아트]]

[[분류:디지털 아트]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:LE TUNNEL SOUS L'ATLANTIQUE (2).jpg|섬네일]]
'''인터랙티브 아트'''(Interactive art)는 예술의 목적을 달성할 수 있도록 관객을 참여시키는 [[예술]]의 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 [[센서]]가 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 아트]]는 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.

== 같이 보기 ==
* [[아트 게임]]
* [[버닝 맨]]
* [[코첼라 밸리 뮤직 앤드 아츠 페스티벌]]
* [[넷 아트]]
* [[키네틱 아트]]
* [[미디어 아트]]
* [[행위 예술]]

{{혼합 현실}}

{{전거 통제}}

[[분류:인터랙티브 아트| ]]
[[분류:예술]]
[[분류:현대 미술]]
[[분류:탈근대 미술]]
[[분류:컴퓨터 아트]]
[[분류:디지털 아트]]
[[분류:미디어 아트]]
[[분류:뉴미디어]]
[[분류:개념 미술]]
[[분류:혼합 현실]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{다른 뜻|이미지 편집}}
[[파일:Ulysses S. Grant at City Point.jpg|섬네일|[[율리시스 S. 그랜트]]의 모습. 3장의 각기 다른 사진을 합성한 것이다.]]
'''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 애덤스]]는 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 포토샵]]의 [[상표의 보통명칭화]]로 사진 조작을 뜻하는 동사이다.

== 같이 보기 ==
* [[2차적저작물]]
* [[사료 비판]]

== 외부 링크 ==
* [http://www.museumofhoaxes.com/hoax/photo_database Hoax Photo Gallery] – more manipulated photos
* [http://pyramids.at/library/image%20manipulation.php Erased figures in Kagemni's tomb] — discusses political image manipulation with an example from Ancient Egypt

[[분류:디지털 아트]]
[[분류:사진 기법]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''조지 시벤코'''(George Cybenko)는 미국의 컴퓨터과학자이다. [[시그모이드 함수]]에 대한 [[보편 근사 정리]]인 시벤코 정리를 증명하였다.

{{전거 통제}}

{{토막글|사람}}

[[분류:미국의 컴퓨터 과학자]]
[[분류:20세기 미국 사람]]
[[분류:21세기 미국 사람]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''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 [[리드미|readme]](모스크바, 헬싱키, 오르후스, 도르트문트)와 같은 예술 축제는 매체에 상당한 관심을 기울여 왔으며 이를 통해 이론가와 학계의 더 많은 청중에게 소프트웨어 아트를 제공한다.

== 선별된 작가 및 작품 ==
* [[마르크 리]]는 소프트웨어 아트에 주력하는 아티스트로 Transmediale 2002에서 "Interaction"과 "Software" 부문을 수상했으며 2002년과 2005년 Viper International Awards를 수상했다.
* [[알렉세이 슐긴]]은 [[인텔 80386|386DX]] 퍼포먼스 그룹으로 잘 알려져 있지만 초기 소프트웨어 예술에서 영감을 받은 창작물로도 알려져 있다.

== 같이 보기 ==
* [[아트 게임]][[데모씬]]
* [[넷 아트]]
* [[디지털 아트]]
** [[컴퓨터 아트]]

[[분류:컴퓨터 아트]]
[[분류:디지털 아트]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''확률미분방정식'''(stochastic differential equation, SDE)은 [[확률 과정]]을 포함하는 [[미분방정식]]이다. [[증권]] 예측등에 다양하게 사용되고 있다.
== 같이 보기 ==
* [[랑주뱅 동역학]]
* [[확률 과정]]

{{전거 통제}}
{{토막글|수학}}

[[분류:확률미분방정식| ]]
'''니콜라이 다비도프'''({{llang|ru|Никола́й Давы́дов}})는 다음 사람을 가리킨다.

* [[니콜라이 다비도프 (법조인)|니콜라이 다비도프]](1848년~1920년)는 [[러시아]]의 변호사, 법학자이다.
* [[니콜라이 다비도프 (1773년)|니콜라이 다비도프]](1773년~1823년)는 [[러시아 제국]]의 군인이다.
* [[니콜라이 다비도프 (1921년)|니콜라이 다비도프]](1921년~1949년)는 [[소련]]의 군인이다.
* [[니콜라이 다비도프 (정치인)|니콜라이 다비도프]](1928년~2012년)는 [[소련]]의 정치인이다.
* [[니콜라이 다비도프 (육상 선수)|니콜라이 다비도프]](1970년~)는 [[키르기스스탄]]의 [[육상 경기|육상]] 선수이다.

{{동명이인}}
'''속물'''은 아래의 의미를 내포하고 있다.
* [[속죄제|속물]](贖物): 속죄하기 위하여 내는 물건
* 속물(俗物): 속된 물건
* [[속물들]]: 2019년 영화
* [[속물 효과]]: 특정 제품에 대한 소비가 증가하게 되면 그 제품의 수요가 줄어드는 현상

== 같이 보기 ==
* {{in title|속물}}

{{동음이의}}
{{위키데이터 속성 추적}}
{{미분방정식 사이드바}}
'''미분대수방정식'''(differential-algebraic equation, DAE)은 [[대수방정식]]에 미분계수가 포함되어, 단순한 [[적분]]으로는 해결할 수 없는 방정식이다. [[진자]] 방정식이 대표적인 미분대수방정식이다.
== 같이 보기 ==
* [[지연미분방정식]]
* [[모델리카]]


{{미분방정식}}
{{토막글|수학}}
[[분류:미분방정식]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{구별|비색법}}
{{구별|색채론}}
'''색 이론''' 또는 '''색상 이론'''(Color theory)은 [[시각 예술]]에서 [[색]]의 혼합과 특정 색상 조합의 시각 효과에 대한 실질적인 지침의 본체이다. [[색상환]]과 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 이론(Opticks, 1704)과 원색의 본질에 대한 당파적 논쟁에서 시작되었다. 여기서 측색법과 비전 과학에 대한 피상적인 언급만을 가지고 독립적인 예술적 전통으로 발전했다.

== 같이 보기 ==
* [[색 관리]]
* [[HSL과 HSV]]
* [[가시광선]]

== 외부 링크 ==
* [https://www.coursera.org/lecture/graphic-elements-design/understanding-color-theory-1SYDS Understanding Color Theory by University of Colorado Boulder - Coursera]
* [http://handprint.com/HP/WCL/wcolor.html Handprint.com: Color] – a comprehensive site about color perception, color psychology, color theory, and color mixing
* [http://www.huevaluechroma.com/ The Dimensions of Colour] – color theory for artists using digital/ traditional media
* Stanford University CS 178 [http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/locus.html interactive Flash demo] introducing trichromatic color theory.
* [http://realcolors.makan-studios.com App that generates harmonious color palettes from photos based on color theory] {{웨이백|url=http://realcolors.makan-studios.com/ |date=20120523155507 }}
* [http://www.wikihow.com/Pick-a-Color-for-an-Accent-Wall Color theory as it relates to interior decorating]
* [https://www.crcpress.com/Applying-Color-Theory-to-Digital-Media-and-Visualization/Rhyne/p/book/9781498765497 ''Applying Color Theory to Digital Media and Visualization''] – a book from CRC Press

{{색 주제}}
{{전거 통제}}

[[분류:색]]
[[분류:색 공간]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''크랭크-니콜슨 방법'''(Crank–Nicolson method)은 [[유한차분법]]의 음함수적(암시적) 방법의 하나이다. 

영국 수학자 [[존 크랭크]](John Crank)와 [[필리스 니콜슨]](Phyllis Nicolson)이 개발했다. [[역 오일러 방법]]과 [[오일러 방법]]을 절충한 방법이다.
== 같이 보기 ==
* [[사다리꼴 공식]]

{{수치상미분방정식}}
{{미분방정식}}

{{토막글|수학}}
[[분류:수치미분방정식]]
[[분류:룽게-쿠타 방법]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{미분방정식 사이드바}}

'''필리스 니콜슨'''(Phyllis Nicolson)은 [[크랭크-니콜슨 방법]]을 만든 영국의 여자 수학자로 51세에 [[유방암]]으로 사망했다.

{{미분방정식}}
{{전거 통제}}

{{토막글|사람}}

[[분류:1917년 출생]]
[[분류:1968년 사망]]
[[분류:20세기 수학자]]
[[분류:영국의 수학자]]
[[분류:여자 수학자]]
[[분류:맨체스터 대학교 동문]]
[[분류:유방암으로 죽은 사람]]
[[분류:수치해석학자]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{미분방정식 사이드바}}

'''존 크랭크'''(John Crank)는 [[크랭크-니콜슨 방법]]을 만든 영국의 수리물리학자이다. 1938년 [[윌리엄 로런스 브래그]]와 [[더글러스 하트리]]의 지도로 물리학 석사 학위를 받았고, 전쟁으로 [[탄도학]]의 연구에 참여하게 되어 수치미분방정식에 기여했다. 이후 1953년 박사 학위를 받았다.

{{미분방정식}}
{{전거 통제}}

{{토막글|사람}}

[[분류:1916년 출생]]
[[분류:2016년 사망]]

[[분류:수리물리학자]]
[[분류:영국의 수학자]]
[[분류:영국의 물리학자]]
'''[[완전 범죄]]'''(完全犯罪)는 발견되지 않았거나 단죄가 어려운 범죄를 말한다. 또한 다음 뜻으로도 쓰인다.

* 《[[완전 범죄 (1970년 영화)|완전 범죄]]》({{lang|it|Indagine su un cittadino al di sopra di ogni sospetto}}, 1970) - 이탈리아의 영화.
* 《완전 범죄》({{lang|en|A Perfect Crime}}, 1997) - 미국의 영화.

== 같이 보기 ==

* {{in title|완전 범죄}}
* {{in title|완전범죄}}
* [[퍼펙트 크라임]]

{{동음이의|작품}}
'''퍼펙트 크라임'''({{lang|en|perfect crime}})은 영어로 [[완전 범죄]]를 뜻하며, 다음 뜻으로 쓰인다.

== 영화 ==

* 《{{임시링크|퍼펙트 크라임 (1966년 영화)|en|The Almost Perfect Crime|label=퍼펙트 크라임}}》({{lang|it|Delitto quasi perfetto}}, 1966) - 이탈리아의 범죄 코미디 영화.
* 《완전 범죄》({{lang|en|A Perfect Crime}}, 1997) - 미국의 영화.
* 《[[퍼펙트 크라임 (2004년 영화)|퍼펙트 크라임]]》({{lang|es|Crimen Ferpecto}}, 2004) - 스페인의 블랙 코미디 영화.

== 음반 ==

* [[Perfect Crime]](2001) - 쿠라키 마이의 음반.

== 같이 보기 ==

* {{in title|퍼펙트 크라임}}
* [[완전 범죄 (동음이의)]]

{{동음이의|작품}}
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Martin Wilhelm Kutta.jpg|thumb]]
'''마르틴 빌헬름 쿠타'''(Martin Wilhelm Kutta)는 [[독일]]의 [[수학자]]이다. [[수치해석학]]의 [[룽게-쿠타 방법]]을 개발하였다. 

== 같이 보기 ==
* [[룽게-쿠타 방법]]
* [[쿠타-주콥스키 정리]]([[니콜라이 주콥스키]]와 공동으로 기여)
{{전거 통제}}

{{기본정렬:쿠타, 마르틴 빌헬름}}
{{토막글|사람}}

[[분류:1867년 출생]]
[[분류:1944년 사망]]
[[분류:독일의 수학자]]
[[분류:수치해석학자]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Jean-François Paillard.jpg|섬네일]]
'''장-프랑수아 파이야르'''(Jean-François Paillard, 1928년 4월 12일 ~ 2013년 4월 15일)는 프랑스의 지휘자이다.<ref>{{웹 인용|url=http://www.lalettredumusicien.fr/s/news/395_disparition-de-jean-francois-paillard|제목=LA LETTRE DU MUSICIEN: Disparition de Jean-François Paillard|성=attitude|날짜=|출판사=[[La Lettre du musicien]]|보존url=https://archive.today/20130430050054/http://www.lalettredumusicien.fr/s/news/395_disparition-de-jean-francois-paillard|보존날짜=2013-04-30|url-status=dead|확인날짜=2013-04-18}}</ref>

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 카논|파헬벨의 캐논]]으로 잘 알려진 [[요한 파헬벨]]의 "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.<ref>[https://books.google.com/books?id=k0UEAAAAMBAJ&pg=PT101 ''Billboard'' Year-end Double Issue], December 24, 1977</ref>

== 각주 ==
{{각주}}
{{전거 통제}}
[[분류:1928년 출생]]
[[분류:2013년 사망]]
[[분류:프랑스의 지휘자]]
[[분류:파리 음악원 동문]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{| class="toccolours" border="1" cellpadding="4" style="float: right; margin: 0 0 1em 1em; width: 300px; border-collapse: collapse; font-size: 80%;"
|+style="margin-left: inherit; font-size: larger;" |'''2023-2024 정관장 프로농구'''
|-
| '''정규리그 우승팀'''
| [[원주 DB 프로미]] (1회)
|-
| '''플레이오프 우승팀'''
| [[부산 KCC 이지스]] (1회)
|-
| '''정규리그 최우수선수'''
| 이선 알바노
|-
| '''플레이오프 최우수선수'''
| [[허웅 (농구 선수)|허웅]] 
|-
| '''최우수신인'''
|유기상
|-
| '''[[KBL 올스타전 2023~24|올스타전]] MVP'''
|[[자밀 워니]]
|-
| '''참가구단'''
|
* [[원주 DB 프로미]]
* [[서울 삼성 썬더스]]
* [[서울 SK 나이츠]]
* [[창원 LG 세이커스]]
* [[고양 소노 스카이거너스]]
* [[대구 한국가스공사 페가수스]]
* [[부산 KCC 이지스]]
* [[안양 정관장 레드부스터스]]
* [[수원 KT 소닉붐]]
* [[울산 현대모비스 피버스]]
|-
|}

'''2023-2024 정관장 프로농구'''는 대한민국 27번째 프로농구 시즌이다. 총 10개구단이 참여해 2023년 10월 21일에 개막하게 되며 팀당 54경기(라운드 로비방식, 홈 27경기, 원정 27경기)를 치른다.
== 홈 경기장 ==
{{위치 지도+ |대한민국 |너비=600 |띄움=left |설명=한국프로농구
2023-24 구단 연고지 |장소=
{{위치 지도~ |대한민국 |위도=37.5122 |경도=127.0753 |꼬리표=<small>[[서울 SK 나이츠|서울 SK]]</small> |위치=right}}
}}
{| class="wikitable"
! 팀명
!! 연고지
!! 홈경기장
!! 감독
|-
| [[안양 정관장 레드부스터스]] || [[안양시|안양]] || [[안양실내체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[김상식]]
|-
| [[서울 SK 나이츠]] || [[서울특별시|서울]] || [[잠실학생체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[전희철]]
|-
| [[창원 LG 세이커스]] || [[창원시|창원]] || [[창원실내체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[조상현]]
|-
| [[대구 한국가스공사 페가수스]] || [[대구시|대구]] || [[대구실내체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[유도훈]]
|-
| [[울산 현대모비스 피버스]] || [[울산광역시|울산]] || [[동천체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[조동현]]
|-
| [[수원 KT 소닉붐]] || [[수원시|수원]] || [[서수원칠보체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[송영진]]
|-
| [[서울 삼성 썬더스]] || [[서울특별시|서울]] || [[잠실체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[은희석]]
|-
| [[고양 소노 스카이거너스]] || [[고양시|고양]] || [[고양체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[김승기 (농구인)|김승기]]
|-
| [[부산 KCC 이지스]] || [[부산시|부산]] || [[사직실내체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[전창진]]
|-
| [[원주 DB 프로미]] || [[원주시|원주]] || [[원주종합체육관]] || {{국기그림|KOR}} [[이상범]]
|}

== 시즌 화제 ==

== 선수 이적 ==

=== 트레이드 ===
==== 시즌 전 ====
==== 시즌 중 ====

=== 영입 ===

== 정규시즌 ==
{| class="wikitable sortable" style="text-align:center;"
!width=60|순위
!width=180|팀
!width=70|경기수
!width=50|승
!width=50|패
!width=60|승률
!width=60|승차
!width=70|비고
!width=120|포스트 시즌
|-bgcolor=#ACE1AF
|1
||[[안양 정관장 레드부스터스]]
|}

=== 통계 ===
{| class="wikitable" width="38%" style="text-align:center;"
|-
! width="45%" | 부문
! width="40%" | 선수
! width="15%" | 기록
|-
|}

{{전후 대회
|대회      =[[한국프로농구|KBL]]
|전        =[[한국프로농구 2022-23|2022-2023 정관장 프로 농구]]<br />(2023.10.15 ~ 2023.5.7)
|후        =
|현재문서  = 2022-2024 정관장 프로 농구
|시작      = 2023.10.21 ~ 2024.5.5)
|종료      = 
}}
{{KBL 시즌}}

[[분류:한국프로농구 시즌|2023~2024]]
[[분류:2023년 농구]]
[[분류:2024년 농구]]