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청주 정씨
분파
파명(派名)을 살펴보면, 청주정씨(淸州鄭氏) 분파는 7세조인 설헌(雪軒)과 설곡(雪谷)에 이르러 비로소 2파로 나누어졌으며 그 후 자손이 번성해 다시 여러 파로 나뉘었다. 설헌(雪軒)의 후손은 14세조 정언보(鄭彦輔)의 후손이 북지파(北枝派) · 영순파(永順派) · 고성파(固城派) · 연곡파(淵谷派) · 고곡파(古谷派) · 마암파(馬巖派) · 도진파(道津派) · 송정파(松亭派) · 물민파(勿閔派) · 죽전파(竹田派) · 광평파(廣坪派) · 가야파(佳野派)로, 정수필(鄭彦弼)의 후손이 안막파(安幕派) · 두호파(斗湖派)로 나누어지고, 정언좌(鄭彦佐)의 후손이 죽관파(竹貫派)로 단파이다. 12세조 정훈노(鄭勳老)의 후손이 녹사공파(錄事公派)이고, 정원노(鄭元老)의 후손은 모산파(茅山派) · 단호파(丹湖派) · 노산파(鷺山派) · 다야파(多也派) · 삼구파(三九派) · 소천파(韶川派) · 고평파(高坪派) · 양산파(良山派) · 지산파(芝山派) · 삼강파(三江派) · 사상파(泗上派) · 참의공파(參議公派) · 흥구파(興邱派) · 재방파(再坊派)로 나누어지고 10세조인 정상(鄭尙)의 후손은 원천파(元川派)로 단파이다. 설곡(雪谷)의 후손은 10세조인 정효문(鄭孝文)의 후손이 옹진파(甕津派), 정효충(鄭孝忠)의 후손이 장단파(長湍派) · 제주파(濟州派) · 성주파(星州派) · 지촌파(枝村派) · 유촌파(柳村派) · 함안파(咸安派) · 경산파(慶山派) · 죽산파(竹山派) · 오산파(梧山派)로 나뉜다. 9세조 정탁(鄭擢)의 후손은 춘곡파(春谷派), 정섭(鄭攝)의 후손은 숙천파(肅川派)로 각각 나뉘었다.
설헌계
(설헌)정오, 정탁(鄭琢), 정두(鄭枓)
설곡계
정총(鄭摠), 정탁(鄭擢), 호성공신 1등공신, 정곤수(鄭崑壽), 정구(鄭逑), 정사성(鄭士誠), 정사공(鄭士恭), 정사신(鄭士信),
고려시대
정오(鄭䫨) 정운(鄭賱) 정총(鄭摠) 정추(鄭樞) 정탁(鄭擢) 정포(鄭誧) 정해(鄭瑎)
조선시대
정곤수(鄭崑壽) 정내성(鄭來成) 정사신(鄭士信) 정사신(鄭士信) 정설(鄭枻) 정신(鄭藎) 정영통(鄭永通) 정옥(鄭玉) 정옥경(鄭沃卿) 정원화(鄭元和) 정응린(鄭應麟) 정장(鄭樟) 정재교(鄭在敎) 정주남(鄭柱南) 정즙(鄭楫) 정창동(鄭昌東) 정창휴(鄭昌休) 정탁(鄭琢) 정탁(鄭鐸) 정훈석(鄭勛錫)
정유(鄭裕)
궤 (불교)
궤(匱)의 한자어 문자 그대로의 뜻에는 모자람 또는 결핍이 있으며, 이러한 뜻에서 번뇌의 동의어로 사용된다.
대승불교의 유식유가행파의 논서 《유가사지론》 제8권에 따르면,
궤(匱)는 번뇌의 다른 이름인 결(結)박(縛)수면(隨眠)수번뇌(隨煩惱)전(纏)폭류(暴流)액(軛)취(取)계(繫)개(蓋)주올(株杌)구(垢)상해(常害)전(箭)소유(所有)근(根)악행(惡行)누(漏)궤(匱)소(燒)뇌(惱)유쟁(有諍)화(火)치연(熾然)조림(稠林)구애(拘礙) 가운데 하나이다.
궤|궤(匱)는 무유염족(無有厭足)을 뜻한다. 즉, 번뇌가 유정으로 하여금 3계의 사물을 받고 씀[受用]에 있어서 능히 염족(厭足: 만족, 물림)함이 없게 한다는 것을 뜻한다.
에스라 알샤페이
에스라 알샤페이(, 1986년 7월 23일 ~ )는 바레인의 민권 운동가, 블로거이다. 바레인에 본부를 둔 비영리 단체인 마잘(Majal)과 크라우드보이스(CrowdVoice.org)를 포함한 관련 사업의 설립자 겸 사무총장이다.
생애
에스라 알샤페이는 2006년에 바레인에 본부를 둔 비영리 단체인 마잘(Majal)을 설립했다. 이 단체는 중동과 북아프리카에서 반체제 의견을 증폭시키는 데에 초점을 맞추고 있다. 또한 TED 펠로이자 에코잉 그린(Echoing Green) 펠로로서 CNN의 조지 웹스터 기자로부터 "자유 언론의 거침없는 지지자"라는 평가를 받았다.
에스라 알샤페이는 2011년에 미국의 비즈니스 잡지인 《패스트 컴퍼니》(Fast Company)가 선정한 "가장 창의적인 기업인 100명"에 관한 명단에 이름을 올렸다. 2011년 미국의 뉴스 웹사이트인 《더 데일리 비스트》는 에스라 알샤페이를 "세계에서 가장 용감한 블로거 17명" 가운데 한 사람으로 선정했다. 에스라 알샤페이는 사회 변화의 수단으로서의 음악의 창시자 가운데 한 사람으로서 중동과 북아프리카에서 활동하는 언더그라운드 음악가들을 위한 최대 규모의 플랫폼인 미드이스트 튠스(Mideast Tunes)를 설립했다.
에스라 알샤페이는 2008년에 미국 하버드 법학대학원 산하 버크먼 클라인 인터넷 소사이어티 센터(Berkman Klein Center for Internet & Society)로부터 "인터넷에 대한 탁월한 기여와 그것이 사회에 미치는 영향"을 인정받아 버크먼 인터넷 혁신상을 수상했다. 2012년에는 오픈 소스 플랫폼 크라우드보이스(CrowdVoice.org)에서의 작업을 통해 셔틀워스 재단(Shuttleworth Foundation)으로부터 펠로십(Fellowship) 칭호를 받았다.
에스라 알샤페이는 2011년에 "인류의 발전을 위한 미디어의 혁신적인 사용"을 인정받아 모나코 미디어상을 수상했다. 2014년에는 《포브스》가 선정한 "세계에 영향을 미치는 30세 이하의 사회적 기업인 30명"에 관한 명단에 이름을 올렸다. 세계 경제 포럼은 에스라 알샤페이를 "2015년 세상을 바꾸는 여성 15명" 가운데 한 사람으로 선정했다. 에스라 알샤페이는 2015년에 프리 프레스 언리미티드(Free Press Unlimited)로부터 "가장 용기 있는 미디어상"을 수상했다.
에스라 알샤페이는 2017년에 미국 MIT 미디어 랩 이사로 선정되었다. 또한 위키미디어 재단이 주최한 2017년 위키마니아 행사에서 기조 연설을 했고 같은 해 12월에는 위키미디어 재단 이사회로부터 이사로 임명되었다. 2018년에는 영국 방송 협회(BBC)가 선정한 100명의 여성 명단에 이름을 올렸다.
배경
에스라 알샤페이의 자신의 증언을 통해 어린 시절에 이주 노동자들을 비인간적으로 대하는 모습을 목격한 것을 회상한다. 이는 중동의 젊은이들에 대한 전형적인 미디어 묘사와 함께 에스라 알샤페이가 중동의 청년 네트워크를 찾도록 자극했다. 시간이 지나면서 그러한 네트워크는 중동 내의 다른 민권 이슈들을 포함할 정도로 확장되었고 전 세계에 도달하는 다양한 범위의 플랫폼을 만들기 위해 확장되었다.
에스라 알샤페이는 2006년에 워드프레스를 통해 블로그를 시작했다. 에스라 알샤페이는 트위터를 사용해서 의사소통을 했지만 자신의 트윗이 입소문을 타면 삭제했다고 한다.
에스라 알샤페이의 음악 스트리밍 사이트는 언더그라운드 음악이 중동, 북아프리카와 같이 고립된 시장을 관통하는 방법으로 여겨졌다. 에스라 알샤페이의 사이트는 기존의 주류 음악 스트리밍 사이트에서는 찾아볼 수 없는 대중들에게 정보를 밀어낼 수 있다는 점이 특징이다. 에스라 알샤페이의 블로그는 세계 정보의 원천이 되었다. 에스라 알샤페이는 CNN과 허프포스트를 위해 블로그를 만들었다.
리프리즈 레코드
리프리즈 레코드(Reprise Records)는 미국의 음반 회사이다. 1960년 프랭크 시나트라에 의해 설립되었다. 현재 워너 뮤직 그룹에 속해있다.
곰소초등학교
곰소초등학교는 전라북도 부안군에 있는 공립 초등학교이다.
참고 자료
홀라이껌 하이야
송이 (동음이의)
송이의 다른 뜻은 다음과 같다.
더 펜션
"더 펜션"은 2018년에 개봉한 대한민국의 영화이다.
윤현선 (뮤지컬 배우)
윤현선(1994년 11월 26일 ~ )은 대한민국의 뮤지컬 배우다. 2021년 뮤지컬 '명성황후'로 데뷔했다.
사호
사호의 다른 뜻은 다음과 같다.
아메리칸 히어로스 채널
아메리칸 히어로스 채널은 미국 디스커버리 네트워크계열의 텔레비전 방송국이다.
특이 사항
AT&T U-verse에서는 송출되지 않는 채널이다.
데렉 람세이
런던에서 태어났다.
말메디
말메디는 벨기에 왈롱 리에주주에 위치한 도시로 면적은 99.96km2, 인구는 12,336명(2013년 1월 1일 기준), 인구 밀도는 120명/km2이다. 역사적으로 프로이센과 독일의 지배를 받았던 도시이며 제1차 세계 대전 이후에 체결된 베르사유 조약에 따라 벨기에에 넘어가게 된다.
칼로스키우루스족
칼로스키우루스족(Callosciurini)은 다람쥐과에 속하는 설치류 분류군이다. 동남아시아에서 주로 발견되며, 13개 속에 58종으로 이루어져 있다.
슬로바키아의 행정 구역
다음은 슬로바키아의 행정 구역에 관한 서술이다.
희영 (동음이의)
희영의 다른 뜻은 다음과 같다.
지방도 제1119호선
지방도 제1119호선은 제주특별자치도 서귀포시 남원읍 하례리 서성로입구에서 성산읍 성산리까지 잇는 제주특별자치도의 지방도이다.
도로명
지방도 명칭과 달리 도로명이 여러개 존재한다.
다시로
다시로는 다음을 의미한다.
백련초등학교
백련초등학교는 전라북도 부안군에 있는 공립 초등학교이다.
세이라
세이라의 다른 뜻은 다음과 같다.
메헤딘치주
메헤딘치주는 루마니아 남서부 올테니아 지방에 위치한 주로, 주도는 드로베타투르누세베린이며 면적은 4,933km2, 인구는 306,732명(2002년 기준), 인구 밀도는 62명/km2, ISO 3166-2 코드는 RO-MH이다. 남쪽으로는 불가리아 비딘 주, 서쪽과 남서쪽으로는 세르비아 보르 구, 북서쪽으로는 카라슈세베린 주, 북동쪽으로는 고르지 주, 남동쪽으로는 돌지 주와 접하며 2개 시와 3개 마을, 61개 지방 자치체를 관할한다.
주 전체 인구 가운데 96.1%는 루마니아인이며 3%는 로마인, 0.9%는 그 외의 민족(세르비아인과 헝가리인, 독일인 포함)이다.
꾸에퐁현
꾸에퐁현은 베트남 북중부 지방 응에안성의 현이다.
행정 구역
꾸에퐁현은 1시진, 12사를 관할하고 있다.
아마존 표준 식별 번호
아마존 표준 식별 번호는 아마존닷컴에서 자신들의 상품에 부여하는 고유 식별자이다. 10자리의 영숫자 조합으로 되어 있다.
책의 경우 국제 표준 도서 번호(ISBN)과 동일한 ASIN을 부여받는다. 킨들 전용의 도서의 경우 같지 않다. 대부분의 경우 ASIN을 관련된 국제 상품 번호(EAN)으로 바꾸는 것이 가능하다.
세이야
세이야의 다른 뜻은 다음과 같다.
페름 변경주
페름 변경주는 러시아의 행정 구역 개편에 따라 페름 주와 코미페르먀크 자치구가 통합되어 2005년 12월 1일 새로이 만들어진 러시아의 변경주이다. 중심지는 페름이다.
지리
면적은 160 236.5 km2이다. 면적의 99.8 %가 유럽에 속해 있고, 0.2 %는 아시아에 속해 있다.
기후
페름 변경주의 기후는 겨울에는 추운 대륙성 기후를 보이는 곳이다. 겨울에는 페름 변경주의 북동쪽은 -18,5 °C, 남서쪽은 -15 °C로 떨어진다. 최저 기온은 -53 °C이다.
시간대
페름 변경주는 예카테린부르크 시간대에 놓여 있다. UTC와의 차이는 +0600 (YEKT)이다.
마르슈앙파멘
마르슈앙파멘은 벨기에 왈롱 뤽상부르주에 위치한 도시로 면적은 121.40km2, 인구는 17,419명(2013년 1월 1일 기준), 인구 밀도는 140명/km2이다.
카를라 사크라멘토
인물 정보
카를라 사크라멘토는 다양한 거리에서 메달을 획득했지만 그녀의 특기는 1500m이다. 그녀는 1995년 세계 선수권 대회에서 동메달을 획득한후 1997년 아테네 세계 육상 선수권 대회에서 우승했다.
그녀는 15세때 1986년 전국 선수권 대회에서 처음으로 우승했다. 그녀와 페르난다 히베이루는 모두 어린 소녀로서 국가적인 수준만큼 뛰어났고 이후 포르투갈의 중거리, 장거리 달리기를 지배했다.
사크라멘토는 포르투갈 클럽 마라토나 클루브 데 포르투갈에 참가하지만 마드리드에 살고있다.
옥분 (동음이의)
옥분의 다른 뜻은 다음과 같다.
더멋 크롤리
더모트 크로울리(, 1947년 3월 19일 ~ )는 아일랜드의 배우이다.
코크에서 태어났다.
스윗 드라이브
스윗 드라이브 인호진입니다는 한국방송공사의 라디오 채널인 KBS 해피FM(수도권 FM 106.1MHz, AM 603kHz)에서 방송되는 오락 전문 라디오 프로그램이다. 생방송은 매일 저녁 6시부터 저녁 8시까지, 재방송은 새벽 1시부터 새벽 3시까지이다. 이 프로그램의 본방송은 수도권에서만 방송되며, KBS춘천, KBS광주, KBS대구, KBS제주의 경우 KBS 쿨FM에서 전국으로 송출되는 사랑하기 좋은 날 이금희입니다가 방송된다. 2022년 7월 4일 두근두근 음악엔의 후속으로 신설되었다.
수랏타니 국제공항
수랏타니 국제공항는 수랏타니에 있는 국제공항이다. 수랏 타니 (Surat Thani)의 서쪽 21km에는 Royal Thai Air Force (RTAF) 비행 중대도 있다. 수랏타니에는 포장 된 활주로가 하나 있다.
헨리 5세 (동음이의)
헨리 5세는 다음을 의미한다.
인베스티게이션 디스커버리
인베스티게이션 디스커버리(Investigation Discovery, 약칭 ID)는 미국의 텔레비전 방송국으로, 수사와 토론 관련 프로그램 등을 송출하는 방송국이다. 디스커버리 채널 계열 소속이며, 예전에는 지리와 세계의 역사 관련 프로그램을 송출했다.
연혁
1996년 Discovery Civilization Network: The World History and Geography Channel로 개국했으며, 1998년 Discovery Civilization Channel로, 2003년에 Discovery Times로 바뀌었으며, 2009년에 현재 이름이 되었다.
하일루오토섬
하일루오토섬(Hailuoto,, 칼뢰)은 핀란드 북포흐얀마 지역의 섬이다. 하일루오토섬의 인구 수는 2021년 3월 31일 기준으로 953명이다.
하일루오토는 하일루오토섬에 같은 이름으로 위치해 있으며 보트니아만의 오울루시와 마주한다. 오울루와 하일루오토의 거리는 53킬로미터이며 이들 간 해역을 Luodonselkä(섬의 뒷편)으로 부른다. 페리가 하일루오토와 오울룬살로 사이를 정기적으로 운행한다. 겨울에 대략 10킬로미터 길이의 아이스 로드가 섬과 육지를 잇는다.
매튜 비어드
매튜 비어드(, 1989년 3월 25일 ~ )는 영국의 배우이자 모델이다.
진중 (영진)
진중(秦仲, ? ~ 기원전 822년)은 진나라의 군주이다. 서주(西周) 때 사람으로 비자(非子)의 증손자이며, 공백(公伯)의 아들이다.
생애
기원전 845년에 아버지 공백이 죽자 진중(秦仲)이 계승하였다. 기원전 842년 주 려왕(周勵王)이 무도하여 제후 중에 반란을 일으키느 자가 있었으며, 서융(西戎)도 주 왕실에 반기를 들고 견구의 대락 일족을 멸하였다.
기원전 824년 주 선왕(周宣王)이 즉위하니, 진중을 대부(大夫)로 삼아 서융을 토벌케 하였는데 기원전 822년 진중은 서융을 토벌하다가 전사하였다.
아르헨티나 영화
아르헨티나 영화는 역사적으로 라틴아메리카의 영화에서 멕시코, 브라질과 더불어 가장 발전한 세 나라 가운데 하나의 영화로 간주된다.
이영학
생애
1982년 경상북도 영주에서 2남 1녀 중 막내로 태어났다. 9세 때부터 치아와 뼈를 연결하는 부위에 악성종양이 자라는 희귀 난치병인 거대백악종이 발병했다. 2년에 한 번씩 총 5번 수술 과정에서 1개의 어금니만 남았지만 종양의 성장은 멈췄다.
아르헨티나 영화
아르헨티나는 1970년 기준으로 영화관 1,644개, 연관객수 5,390만명, 인구 1인당 연 입장 평균 회수 2회로서 중남미의 왕성한 영화 산업국이었다. 〈가우촌전쟁〉으로 유명한 루카스 데마레는 국민적인 주제의 〈라사후라〉를 발표하여 주목을 끌었고 그 다음 세대로서 토레리오스 감독의 아들인 레오폴드 토레닐손이 〈페론말기〉로 데뷔, 〈몰락〉〈천사의 집〉(1957) 등으로 남미의 정치 생활을 묘사하여 개성이 강한 영화작가로서 세계적인 주목을 끌고 있다. 그 밖에 페르난도 아야라의 활약과 로베르포군 등이 새시대 운동을 전개하였다.
이영학
생애
이영학은 경기도 의정부시에서 중학교를 다녔다. 이영학의 중학교 교사는 "1996년 이영학이 중학교 2학년 때 몸에 피를 묻히고 등교해 피해 여학생의 피라면서 동급생들에게 여학생 성폭행 사실을 자랑하고 다녀 조사했더니 시인했다"며 "퇴학을 시키려 했으나 교장의 반대로 경미한 징계에 그쳤다"고 회상했다. "이영학은 무단결석 일수가 수업일수 1/3을 초과해 졸업이 불가한 상황이었는데 교장이 직권으로 상위법을 위반하면서 은폐해 졸업시켰다"며 "당시 이영학의 부친이 의정부의 재력가였는데 어머니의 치맛바람이 셌다"고 덧붙였다. 이영학의 중학교 동창들은 "이영학이 또래 친구 3명과 한 여성을 성폭행한 모습을 직접 목격했다"며 초등학생에게 과자를 주며 데려가 성폭행했다고도 말했다. 이영학의 어머니 김모씨는 이영학의 아버지가 사업에 실패하면서 이혼했다.
이영학은 18살 때 일하던 횟집에서 14살 최미선을 만났다. 최미선이 17살인 2003년 8월 26일에 딸 이아연을 낳았다. 이영학의 딸도 생후 6개월에 거대백악종 진단을 받아 14세까지 7차례 수술을 받았다.
이영학은 2007년부터 기초생활수급자로 지정돼 매달 생계 급여 109만원과 장애 수당 등을 포함해 160만원을 수령했다. 이영학은 정신장애 2급 판정을 받았지만, 총포소지허가증을 갖고 여러 정의 총기를 소지하고 다녔다.
사기·무면허·주거침입·절도 등 전과 11범의 이영학은 온라인 커뮤니티에 온몸에 문신을 한 사진과 함께 "숙성된 진정한 36년산 양아오빠", "눈깔아주삼" 등의 저급한 문구를 올리고, 트위터를 통해 '양아오빠'라는 닉네임으로 숙식을 제공한다며 10대 미성년자를 모집하였다. 이영학은 여러 여성들을 모집해 성매매를 알선하고 아내까지 다른 남성들과 성관계를 갖게 해 돈벌이를 했다. 이영학은 온라인과 소셜미디어 등을 통해 성 매수자와 성매매 여성을 모집하고 성관계 장면을 몰래 촬영한 뒤 성인 사이트에 올려 수익도 챙겼다. 성관계 동영상 중에는 아내가 촬영된 영상도 다수 포함됐다. 이영학은 집에 다수의 성기구를 수집해놓고, 아내 최미선의 성기에 여성을 비하하는 문구를 문신으로 새겨 넣었다.
2017년 7월부터 강남의 한 오피스텔에 1인 마사지숍을 열고 자신의 아내를 성매매 시켰다.
아내 사망 사건
2017년 9월 1일 이영학(35세)의 아내인 최미선(31세)은 "2009년부터 8년간 새시아버지로부터 지속적으로 성폭행을 당했다"며 영월경찰서에 찾아가 고소장을 냈다. 최미선은 남편 이영학이 2009년 딸의 병원비 마련을 위해 미국으로 가 있는 동안 강원도 영월의 시집에서 머물렀는데, 이때부터 시어머니와 사실혼 관계에 있던 새시아버지의 성폭행이 시작됐다고 주장했다. 그러나 최미선은 고소장을 낸 지 나흘 만인 2017년 9월 5일 서울 중랑구 망우동 5층 자택에서 떨어져 숨졌다. 이영학은 신고를 받고 출동한 119 구급대원들이 아내에게 심폐소생술을 하고 있는데 전화를 하며 울지도 않았다. 아내를 태운 구급차가 출발하는 모습을 쳐다보지도 않고 휴대전화만 쳐다봤다. 이영학은 아내 사망 3일 후 성인 사이트에 "커플이 되고 싶다. 동거 가능"이라는 내용을 담은 글을 올리기도 했다.
숨진 최미선의 이마 부분엔 무언가로 맞아 찢어진 듯한 상처가 나 있었다. 투신으로 인한 신체 손상과는 다른 것으로 조사됐다. 경찰은 숨진 아내 최미선의 이마에서 발견된 상처에 대해 이영학이 폭행 사실을 자백함에 따라 상해 혐의도 적용할 방침이다.
이영학의 계부는 며느리 성폭행 혐의를 부인하다가 최미선의 몸에서 자신의 DNA가 확인되자 '성관계는 했지만 성폭행은 하지 않았다'고 입장을 바꿨다. 2017년 10월 25일 이영학의 계부 배 모(60세)가 강원도 영월군 상동읍 내덕리 자택 앞 비닐하우스 안에서 목을 매고 숨져 있는 것을 이영학의 어머니 김 모(57세)가 발견해 신고했다.
수사
이영학은 초등학교 때 집에 놀러왔던 딸 친구인 피해자를 범행 대상으로 선정해 성적 욕구를 해소할 목적으로 범행했다고 진술했다.
살해당한 피해자 김 양은 2017년 9월 30일 낮 12시 20분 이영학의 딸과 함께 서울 중랑구 망우동 자택에 들어왔다. 이영학의 딸은 같은 날 오후 3시 40분 집을 나갔다. 이영학은 4시간 뒤인 오후 7시 48분 딸을 데리러 나가 오후 8시 14분 함께 집으로 돌아왔다. 이영학의 딸은 다음날인 10월 1일 오전 11시 53분 다시 집을 나갔다가 오후 1시 44분 귀가했다.
서울중랑경찰서에 따르면 이영학과 딸이 사전에 유인을 계획했고, 김양이 집으로 찾아오자 딸이 수면제를 탄 음료수를 직접 건네 마시게 한 것으로 조사됐다. 김양이 수면제를 먹고 잠들자 이영학은 딸을 집에서 내보낸 뒤 김양을 성추행했고, 10월 1일 오전 다시 딸이 외출한 사이 김양이 깨어나 소리를 지르며 저항하자 넥타이로 목을 졸라 살해한 것으로 조사됐다. 국립과학수사연구원 부검 결과 김양의 몸에서 기구를 사용한 학대로 추정되는 정황도 발견됐다. 이영학이 딸과 함께 김양 시신을 가방에 넣어 차량 트렁크에 실은 뒤 영월군의 한 야산에 유기하는 과정에서 지인 박 모(36세)의 차량을 이용했고, 은신처를 마련하는 데도 그의 도움을 받았다.
경찰은 이영학에게 아동·청소년의 성 보호에 관한 법률상 강제추행 살인과 형법상 추행유인·사체유기 혐의를, 딸에게는 추행유인·사체유기 혐의를 적용해 검찰에 송치했다. 이영학의 도피를 도운 지인 박 모는 범인도피·은닉 혐의로, 친형 이 모(38세)는 사기·사기방조 혐의로 검찰에 불구속 송치했다.
경찰은 이영학이 아내를 성적으로 학대하는 영상을 확보하여 여죄를 수사하고 있다.
이영학은 아내에게 성매매를 알선 등 자신의 모든 혐의를 인정했다. 이영학과 그 외 공범 3명에 대한 결심공판은 1월 30일 열렸는데, 검찰은 이영학에게 사형을 구형했다. 선고공판은 2018년 2월 21일 열렸다.
판결
2018년 2월 21일 1심에서 사형이 선고되었다. 이영학은 1심 판결 이튿날인 2월 22일 항소했다.
2018년 9월 6일 2심에서 무기징역이 선고되었다.
2018년 11월 29일 상고심에서 무기징역이 확정되었다.
이기숙
이기숙(1922년 ~ 2008년 9월 14일)은 대한민국의 무용가이다. 중요무형문화재 제6호 ‘통영오광대’ 예능보유자이다.
1968년부터 오정두로부터 통영오광대를 배웠고 1975년 예능보유자로 인정되었다.
데리아 알라보라
데리아 알라보라(Derya Alabora, 1959년 8월 19일 ~ )는 터키의 배우, 영화배우이다.
이스탄불에서 태어났다.
사사키노역
사사키노역은 일본 후쿠시마현 후쿠시마시에 위치한 동일본 여객철도 오우 본선의 철도역이다. 섬식 승강장 1면 2선을 가진 지상역이며, 후쿠시마 역 관리의 무인역이다.
오이시 다이지로
오이시 다이지로(, 1958년 10월 20일 ~ )는 일본의 전 프로 야구 선수이자 야구 지도자, 야구 해설가·평론가이다. 시즈오카현 시즈오카시 출신이며 현역 시절 포지션은 내야수였다.
1987년부터 1990년까지의 등록명은 ‘大石 第二朗’(동음).
프로 입단 전
시즈오카현 시즈오카시에서 선어를 소매 또는 취급하는 가정에서 태어났다. 중학교에서는 2학년 위의 형이 야구부 주장을 맡고 있어서 같은 야구부에 들어가는 걸 원치 않았기 때문에 당초에는 유도부에 들어갔지만 생각을 바꿔 6월엔 야구부로 옮겨 본격적인 야구를 시작했다.
고등학교도 형과 마찬가지로 시즈오카 상업고등학교에 진학해 부원이 50명을 넘는 부서라서 1학년의 여름부터 벤치에 들어갔다. 1974년 야구 선수권 대회(제56회 전국 고등학교 야구 선수권 대회)에 출전했지만 오이시 본인의 출전 기회는 없었으며 3학년 에이스인 다카하시 미치타케의 호투에 힘입어 팀은 8강에 진출했다. 이듬해에는 1번 타자로서 춘계 선발 대회(제47회 선발 고등학교 야구 대회)에 출전하여 팀의 8강 진출에 기여했다. 3학년 때는 동급생이자 훗날 프로 선수가 되는 구보데라 유지가 유격수를 맡으면서 자신은 3번·3루수를 맡았으며 팀은 시즈오카현 예선에 나갈 것으로 여겨졌다. 그러나 1학년 위의 선배가 1월 말에 다른 학교 학생과 패싸움을 했던 사실이 4월에 발각되면서 팀은 하계 시즈오카현 대회에 출전할 수 없게 됐다.
시즈오카 상업고등학교를 졸업한 후에는 경륜 선수가 되려고 생각했었지만 아버지의 권유로 아시아 대학에 진학했다. 3학년 때인 1979년 춘계 리그에서 17개의 도루를 기록해 당시 도토 대학 리그 신기록을 수립했다. 대학 4년 간 통산 91경기에 출전하여 344타수 99안타, 타율 2할 8푼 8리, 4홈런, 25타점, 44개의 도루를 기록했고 베스트 나인에는 두 차례나 선정됐다. 대학 졸업 후에는 이번에야 말로 경륜 선수가 되겠다는 마음을 굳혔으나 1980년 프로 야구 드래프트 회의에서 긴테쓰 버펄로스로부터 무토 가즈쿠니의 낙첨 2순위로 지명됐고 야구부 감독이던 야노 스케히로의 권유도 있어서 긴테쓰에 입단했다.
프로 야구 선수 시절
3년째인 1983년에는 60개의 도루를 기록하며 도루왕 타이틀을 석권했고 후쿠모토 유타카의 연속 도루왕 기록을 13년 만에 멈추게 했다. 1983년부터 1번·2루수로 정착했고 2년 연속으로 다이아몬드 글러브상 수상과 동시에 베스트 나인에도 선정됐다. 이듬해 1984년에도 도루왕, 다이아몬드 글러브상, 베스트 나인을 연거푸 차지하면서 퍼시픽 리그를 대표하는 2루수로 성장했다. 1984년 올스타전 3차전에서는 그때까지 8연속 탈삼진 기록을 수립하고 있던 에가와 스구루를 상대로 2루 땅볼을 치면서 에나쓰 유타카와 맞먹는 9연속 탈삼진의 기록을 저지했다.
프로 5년째인 1985년에는 고등학교 시절 동급생이자 팀 동료였던 구보데라 유지가 갑작스럽게 사망하여 오이시는 1월 8일 장례식에 참석, 감정에 북받칠 정도로 통곡하여 조사를 낭독했다.
1987년에는 통산 세 번째의 도루왕을 차지했지만 이 무렵부터 오른쪽 어깨 통증이 발병했다. 이 때문인지 이듬해 1988년에는 롯데 오리온스와의 더블헤더(일명 10.19)가 치른 이후인 11월에 오사카 후생연금 병원에서 오른쪽 어깨 수술을 받았고 같은 해 12월 8일에는 미야코 호텔 오사카에서 결혼식을 올렸다.
1989년에는 연초부터 부인과 함께 하와이나 사이판에서 재활 훈련에 임했고 그 후에도 팀의 스프링 캠프에는 참가하지 않고 이시카와현 고마쓰시에 소재하고 있는 온천에서 단독 트레이닝을 가졌다. 8월 3일 오릭스 브레이브스와의 경기에서 오른쪽 장딴지 부분에 근육 파열을 일으키는 부상을 입는 등 1989년에는 출전 경기수가 109경기로 줄어들었지만 타율이 2할 7푼 7리를 기록할 정도로 팀내 간판 타자로서의 해결사 역할을 보여주면서 팀의 리그 우승에 기여했다. 오이시는 현역 시절에 가장 기억에 남는 사건을 이 우승과 더불어 전년도인 1988년 롯데와의 더블헤더로 치른 ‘10.19’가 가장 기억에 남는다고 말했다. 더 나아가 요미우리 자이언츠와 맞대결을 펼쳤던 같은 해 일본 시리즈 1차전에서는 상대 투수인 사이토 마사키로부터 일본 시리즈 역사상 유일하게 1차전 첫회에서 선두 타자 홈런을 날렸다. 하지만 그 이후에는 극도의 타격 부진에 시달리면서 당시 일본 시리즈에서의 최악의 기록에 해당되는 21타수 연속 무안타라는 기록도 남겼다(중간에 2개의 볼넷과 3개의 희생타 사이에 두고 있기 때문에 타석수로는 26타석 연속 무안타이며, 27타석째에 홈런을 날리고 기록을 끝내면서 그해 일본 시리즈에서는 24타수 2안타, 타율 8푼 3리, 2홈런). 이 기록은 2011년 일본 시리즈에서 주니치 드래건스의 다니시게 모토노부가 23타수로 기록을 경신했지만 신기하게도 그 순간을 오이시 자신도 상대 팀의 코치라는 입장에서 지켜보게 됐다.
1990년에는 어깨가 완전하게 회복하여 스프링 캠프에서 순조롭게 조정됐고 6월 26일 롯데와의 경기에서는 이라부 히데키로부터 끝내기 만루 홈런을 날렸다. 그 해에는 리그 2위인 타율 3할 1푼 4리, 20홈런 등의 좋은 성적을 남겼다. 1992년에 아라이 히로마사가 현역에서 은퇴하고 야마모토 가즈노리가 복귀하는 1996년까지 팀의 최고령 선수가 됐다. 또한 그 해의 계약 갱신에서 연봉이 1,300만 엔이 상승한 1억 500만 엔(추정치)이 되면서 긴테쓰 구단 역사상 처음으로 1억 엔 선수가 됐다. 개막 시점인 34세가 된 1993년에는 6년 만에 도루왕을 획득하면서 이 타이틀의 최고령 기록이 됐다. 1994년경부터는 준주전 선수가 되면서 ‘40세까지의 현역과 2000안타 달성’이라는 목표를 내걸었다. 그러나 39세가 된 1997년 여름부터는 감독인 사사키 교스케에게서 기용되는 출전 기회가 급감해지면서 9월에는 구단으로부터 현역 은퇴를 권유받았다. 이 같은 구단의 뜻을 온전하게 받아들여 그 해를 마지막으로 현역에서 은퇴했다.
해설자·코치 시절
은퇴 후에는 긴테쓰로부터 2군 수비·주루 코치를 맡아달라는 요청이 있었지만 고사했고 간사이 TV와 후지 TV 야구 해설자, 닛칸 스포츠 야구 평론가(1998년 ~ 2002년)로 활동했다. 2003년부터 긴테쓰의 1군 수비·주루 코치로 발탁돼 스프링 캠프에서는 슬라이딩 연습에 비디오를 도입하여 선수들과 함께 플레이를 확인해 개개인의 주루간 걸리는 시간과 세이프티 리드의 폭을 측정해서 주루의 구체적인 이미지를 명확하게 보여줬다. 3월 28일 개막전에서의 첫회부터 터피 로즈가 노 사인으로 도루를 성공시키는 등 그 해엔 팀의 도루가 크게 증가됐다.
2005년에 긴테쓰는 오릭스와의 합병으로 해체되면서 오릭스의 2군인 서패스 종합 수석 코치로 취임했다. 더 나아가 서패스 감독인 가토 히데지가 허리 통증으로 휴양 생활에 들어가면서 감독 대행이 됐고 이듬해 2006년에는 서패스 감독으로 취임했다. 1군 감독인 나카무라 가쓰히로와는 스프링 캠프 중에서 이틀에 한 번 꼴로 전화하는 등 밀접하게 연락을 취하고 스프링 캠프에서는 스카우트 및 자기 자신도 타격 투수를 맡는 등 적극적인 지도를 가졌다. 구장에서는 언제나 전력으로 플레이하고, 생각하면서 연습에 임할 것을 2군 선수들에게 요구하여 전년도에 최하위였던 팀을 상위권 경쟁에 뛰어들게 하였다.
2007년부터는 1군 수석 코치로 부임했고 2008년부터는 내야 수비·주루 코치도 겸임하고 있었다. 같은 해 2008년 5월 21일에는 테리 콜린스가 시즌 도중에 감독직에서 물러나면서 1군 감독 대행으로 부임했다. 콜린스의 사임을 구단으로부터 전해들은 것은 그로부터 이틀 전이었다고 한다.
오릭스 감독 시절
감독 대행으로 부임하면서 그때까지의 팀 방침을 완전히 바꿔 선발 투수의 한 경기당 100개의 투구수 제한을 철폐, 휴일이나 이른 아침에 연습 추천 등을 내세우고, 또한 전임 감독이 하지 않았던 2군 시찰도 적극적으로 이뤄졌다. 2군에서는 오제 히로유키나 모리야마 마코토 등을 승격시켜서 가지모토 다쓰야를 지배하 선수로 등록시키는 등 적극적으로 젊은 선수들을 발굴하는 것과 동시에 세세한 지도를 해나갔다. 그런 한편으로 터피 로즈와 알렉스 카브레라 등의 두 베테랑에게는 실적을 존중하여 자주적인 조정을 인정하고 그 결과는 양 선수의 성적을 합친 76홈런, 222타점을 기록하는 맹활약과 대우에 걸맞은 것이었다. 또한 2008년을 마지막으로 은퇴한 기요하라 가즈히로에 대해서도 큰 점수차인 상황에서 기용하지 않는 등 기용 방식에서도 배려하는 모습을 보였다.
감독으로 취임할 당시에는 승률이 저조할 정도의 극심한 침체를 겪으면서 5위에 머물렀던 팀은 7월 하순 들어서 자력 1위 달성은 사라졌지만 순조롭게 상위권 경쟁에 뛰어들면서 8월 2일에 감독으로 승격됐다. 이에 따라 구 오사카 긴테쓰 버펄로스의 OB로서는 처음으로 오릭스 버펄로스의 감독이 된 것이고 이듬해 2009년에도 계속해서 지휘를 맡을 것이라고 구단측이 발표했다. 팀은 9월 상순에 2위로 급부상하여 그대로 정규 시즌을 마쳤는데 최종적으로 팀은 리그 2위를 기록하며 클라이맥스 시리즈 진출을 결정지었다. 클라이맥스 시리즈에서는 제1 스테이지에서 홋카이도 닛폰햄 파이터스와 맞붙었는데 그해 15승을 기록한 고마쓰 사토시를 1차전이 아닌 2차전에 선발 등판시키는 작전을 취했으나 실책과 불운의 타구가 겹치면서 팀은 패했다. 오이시는 1차전에 곤도 가즈키를 선발로 내보낸 것에 대해 “후회는 없지만 투수 교체를 좀 더 빨리 했어야만 했다”라고 말했다.
2008년 추계 스프링 캠프에서는 이전 팀 동료였던 노모 히데오를 임시 투수 코치로서 초빙했고 또한 2009년에는 전년도부터 기요카와 에이지, 아카호리 모토유키 외에도 현역 시절부터 오랫동안 함께 지냈던 사사키 오사무를 투수 수석 코치로 영입하여 ‘투수 코치 3인제’로 팀을 정비했다. 하지만 2009년 시즌에서 팀 평균 자책점은 12개 구단 가운데 최하위로 떨어졌고 4명의 외국인 선수(터피 로즈, 알렉스 카브레라, 그렉 라로카, 호세 페르난데스)들의 몸에 맞는 볼 등으로 인한 골절이나 장기 이탈하는 등 타선에서의 장타력도 부진을 겪었다. 결국 6월에 4승 14패, 승률 2할 2푼 2리의 저조한 성적을 기록하는 등 시즌 종료까지 다시 부활할 조짐을 보여주지 못한 채 2년 만에 최하위(6위)로 끝났고 성적 부진에 대한 책임을 지고 구단본부장인 나카무라 가쓰히로(9월 30일부로)와 함께 해임됐다.
그 후
2009년 11월 25일에 후쿠오카 소프트뱅크 호크스로부터 수석 코치를 맡아달라는 요청을 수락하여 코치 취임이 발표됐고 이듬해 2010년부터 4년간 아키야마 고지 감독의 지휘 하에 코치를 맡아 2010년에는 12개 구단 가운데 최다 도루수(148)를 기록하며 팀의 7년 만에 리그 우승을 이끌었고 2011년에는 리그 연패와 일본 시리즈 우승(본인으로서는 처음)에 기여했다. 2013년 시즌 끝으로 퇴단했다.
2014년부터는 다시 간사이 TV의 해설자(복수 계약으로 TV 니시닛폰의 해설자도 겸임), 2015년부터 J SPORTS도 겸임, 닛칸 스포츠(닛칸 스포츠 신문 서일본)의 평론가를 맡고 있다.
2016년 12월, 아이치현 나고야시에 연고지를 두고 있는 사회인 야구팀 제이 프로젝트의 감독으로 부임 했고 2020년 6월 30일부로 퇴임했다.
플레이 스타일
신장 166cm로 체격은 그리 좋진 않았지만 뛰어난 수비·주루 기술과 장타도 기대할 수 있는 타격으로 긴테쓰의 1번 타자로서 오랫동안 활약했다. 통산 415개의 도루는 역대 7위이다(2014년 시즌 종료 기준). 오이시는 후쿠모토 유타카를 ‘사상 최고의 프로 야구 선수’라고 치켜세워 주루·공격·수비의 종합적인 능력은 오 사다하루와 나가시마 시게오보다 뛰어나다고 한다. 현역 시절에는 후쿠모토를 따라잡으려는 목표를 세웠고 주루에 관해서만은 7할 가까이까지는 도달할 수 있었다고 술회했다.
타격
‘이테마에 타선’의 1번 타자로서 홈런을 의식하고 타석에 들어섰는데 1984년에는 29개의 홈런을 기록했다. 20대일 적에는 무게가 1,120g이나 되는 ‘스리바치’ 모양의 방망이를 사용했지만 오른쪽 어깨 부상을 계기로 1,060g의 것으로 바꿨다. 배팅에 관해서는 특별히 배운 기억이 없다고 했는데 그립을 올리면서 치려고 하는 타법을 특기로 삼았다.
1번 타자는 3할 3푼부터 3할 5푼 정도의 출루율을 목표로 삼아야 한다고 했는데 일반적으로 장타를 경계한 볼넷이 적은 만큼 클린업보다 출루율이 상승하기가 어렵다고 분석했다. 또한 첫회를 시작으로 하여 경기를 하는 동안 득점 찬스가 있는 상황에서 확실하게 출루하는 것을 중시했다.
주루
프로에 들어가는 것을 처음으로 의식한 것은 대학 3학년 때인 봄에 도토 대학 리그 신기록인 17개의 도루를 기록했던 때였다고 밝혔고 긴테쓰에 입단할 당시에도 특히 빠른 발을 가졌다는 평가를 받았다. 프로에서는 통산 4차례의 도루왕 타이틀을 획득하여 후쿠모토 유타카의 연속 도루왕 기록을 저지하는 선수로도 유명했다. 3루에의 도루는 통산 74차례나 시도해 도루 실패는 3차례에 불과했고 성공률은 9할 5푼 9리에 이르렀다. 3루 도루는 1984년부터 1997년에 은퇴할 때까지 45번 연속으로 성공했다. 또 도루 뿐만 아니라 주력에 의해서 단타를 장타로 만드는 것도 고집스러웠다. 3루에 있는 상황에서는 외야 플라이가 나온 순간에 터치업의 판단이 됐다고 한다. 1983년 9월 1일 난카이 호크스전에서 한 이닝에 2루·3루 도루를 연속으로 성공시켜 홈으로의 도루에도 도전했지만 실패하여 1979년 시마다 마코토 이래가 되는 ‘한 이닝 3 도루’를 달성하지 못했다.
‘발에 슬럼프는 없다’라는 견해에 대해서는 부정적이어서 투수의 버릇을 알 수 없거나 컨디션이 나빠진 때에는 적극적인 주루가 어려웠다고 말했다. 특히 오른쪽 어깨 통증으로 슬럼프를 겪었던 시기에는 갑작스런 통증이 주루에도 악영향을 미치기도 했다. 오이시가 기록한 415개의 도루는 긴테쓰 구단 기록이다.
수비
같은 시기에 퍼시픽 리그에서 오이시와 같은 2루수로서 활약했던 쓰지 하쓰히코와 시라이 가즈유키에게는 준족을 살린 넓은 수비 범위에 대해 높이 평가받고 있었다. 오이시는 1982년부터 1984년까지 3년 연속 골든 글러브상을 수상했는데 수비에 있어서는 타자마다 타구의 경향을 파악하고 더 나아가 경기의 상황을 고려해서 수비 위치를 결정했다. 노린대로 잘 치는 타자의 경우에는 예측이 어려워서 포수의 사인을 보고 투구 모션에 들어간 뒤에야 움직였다고 한다. 타구에 대한 예측에는 오랜 기간의 경험이 매우 중요하고, 더욱이 그 타구를 처리하는 좋은 이미지를 갖는 것을 소중히 하고 있었다고 한다.
경기 중에 세밀하게 변하는 수비 위치에 대해서는 다른 내야수에게 그때마다 알려서 서로의 수비나 송구를 원활히 하는 것을 유의해 뒀다고 한다. 또한 2루 주자가 리드하고 있을 때 스타트하는 버릇을 관찰해서 2루에의 견제를 1회로 결정하기 위해서 활용했다고 한다. 스타트를 늦추게 하고 싶은 상황에서는 견제 혹은 그 사인을 반복적으로 했다고 한다.
2루수는 항상 일어날 수 있는 모든 상황을 가정해 두는 것이 특히 중요하다고 생각하고 있으며 빈도가 매우 낮은 예로서는 주자 1루에서 번트가 낮은 플라이가 됐을 경우 노 바운드로 병살되기가 어려우면 원바운드로 1루에 송구하고 있으므로, 2루수는 1루를 밟기 전에 주자에게 터치하는 것을 미리 숙지할 필요가 있다고 말했다.
에피소드
차남인 오이시 타카하루는 2012년에 시코쿠 아일랜드 리그 플러스 팀인 고치 파이팅독스에 내야수로서 입단해 2013년까지 2년간 활약했다. 2014년 12월 24일에 일본 경륜 학교 제109회 입학 기능 시험에 합격했다. 2016년 3월에 경륜 학교를 졸업하고 같은 해 7월 경륜 선수로서 데뷔해 두 번째 경기에서 첫 승리를 거두었다.
스트리가속
특징
사하라 사막 이남에 흔히 서식하는 기생 식물이다. 숙주식물의 뿌리 근처에서 나오는 화학물질의 자극으로 싹을 틔우고 기생해 꽃을 피워 숙주식물을 완전히 말라죽게 한다. 이 식물은 빈곤과 기아에 시달리는 지역의 농업생산성을 낮추는 주요한 요인 중 하나이다. 사하라 사막 이남 지역에서는 흔히 '악마의 풀'로 부른다고 한다.
소이치
소이치의 다른 뜻은 다음과 같다.
백룡초등학교
백룡초등학교는 전라북도 부안군에 있는 공립 초등학교이다.
다다
다다는 다음을 가리킨다.
EBS 교육저널
《EBS 교육저널》은 EBS 1TV에서 매주 금요일 밤 11시 35분에 방송했던 교양 프로그램이다. 2019년 3월 22일, 23회차 방송을 끝으로 막을 내렸다.
무레슈주
무레슈주는 루마니아 중부 트란실바니아 지방에 위치한 주로, 주도는 트르구무레슈이며 면적은 6,714km2, 인구는 580,851명(2002년 기준), 인구 밀도는 86.5명/km2, ISO 3166-2 코드는 RO-MS이다. 동쪽으로는 하르기타 주, 서쪽으로는 알바 주와 클루지 주, 북쪽으로는 비스트리차너서우드 주와 수체아바 주, 남쪽으로는 시비우 주, 브라쇼브 주와 접하며 4개 시와 7개 마을, 91개 지방 자치체를 관할한다.
통계
주 전체 인구 가운데 53.26%(309,375명)는 루마니아인이며 39.30%(228,275명)는 헝가리인, 6.96%(40,425명)는 로마인, 0.35%(2,045명)는 독일인, 0.17%(1,000명)는 그 외의 민족이다. 다음은 각 신앙별 인구 비율이다.
최재해
최재해(崔載海, 1960년~)는 대한민국의 제25대 감사원장인 공무원이다.
왜관공단역
왜관공단역(倭館工團驛)은 경상북도 칠곡군에 위치한 대구권 광역철도의 전철역이다.
팔기통지초집
팔기통지초집(八旗通志初集)은 중국 청(清) 왕조의 관찬 사서로 만주족의 역사를 기록한 책이다. 또한 팔기(八旗) 제도에 대해 알 수 있는 중요한 자료이다. 본서를 편찬할 때는 한문과 만주문 두 개의 판본이 제작되었으며, 처음 이름은 《팔기통지》(八旗通志)라 하였다.
팔기 제도는 청 왕조 만주족 고유의 사회 조직 형식으로 청 왕조의 건립 및 체제를 공고히 하는 데에 중요한 역할을 하였다. 명(明) 왕조 이래로 지방 각 성(省)마다 모두 지방지를 제작하였으나, 오직 청 왕조 초기 팔기에 대해서만은 관련 서적을 편찬하지 않고 있었다. 이에 옹정(雍正) 5년(1727년) 만주족 관리 시린기오로 오르타이 등이 옹정제(화랴순 톱 한)의 명을 받들어 청 왕조의 태조 누르하치(겅기연 한) 때부터 시작된 팔기 제도의 발단과 조직 연혁 그리고 주요 인물들의 간략한 전기 등을 기술한 통지를 편찬하기 시작하였다.
중국 제1역사기록보관소에 보관되어 있는 《궁중당·문교류》(宫中档·文教类)의 건륭(建隆) 초년 주접에 따르면 팔기지관(八旗志館)이 옹정 6년(1728년) 4월 11일 《팔기통지》(八旗通志)를 개관했다고 한다. 당시 팔기지관은 만주족 관리 시린기오로 오르타이와 푸민(福敏), 한족 관리 장정옥(張政玉)이 총재관을 맡고, 부총재관인 임란지(任蘭之) 와 소주(索柱)가 맡고 있었다.
10년에 가까운 편수 끝에 건륭 3년(1738년) 말에 한문본이 건륭제(압카이 워혜허 한)의 어람용으로 진상되었고, 건륭 5년(1740) 7월, 건륭제 어람용 《팔기통지》에 초집(初集)이라는 말이 붙은 이래로 책 제목은 《팔기통지초집》(八旗通志初集)이 되었다. 한문본은 건륭 7년(1742년) 12월 중에 교정쇄를 찍어 자금성의 무영전(武英殿)에 보내는 것으로 간각이 완료되었다. 만주문본은 건륭 9년(1744년) 때에 이르러서 교정을 완료하였다.
건륭 51년(1786년) 건륭제는 성지를 내려 다시금 팔기통지의 편사를 명하였다. 만주족 관리 푸차 풀룽가가 책임을 맡아 가경(嘉慶) 원년(1796년)에 책이 완성되었으며, 《흠정팔기통지》(钦定八旗通志)라는 제목이 황제로부터 하사되었다.
《팔기통지초집》과 《흠정팔지통지》는 모두 양부(部)로 나뉘어 있고 전606권에 40만 자에 달하는데 모두 청대의 팔기 제도 연구에 중요한 사적이 되고 있다.
인공지능
인공지능(人工智能) 또는 AI는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이다. 정보공학 분야에 있어 하나의 인프라 기술이기도 하다. 인간을 포함한 동물이 갖고 있는 지능 즉, natural intelligence와는 다른 개념이다.
지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정한다. 이 용어는 또한 그와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 기술 분야를 지칭하기도 한다.
강인공지능과 약인공지능
초기 인공지능 연구에 대한 대표적인 정의는 다트머스 회의에서 존 매카시가 제안한 것으로 "기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하게 만드는 것"이다. 그러나 이 정의는 범용인공지능(AGI, 강한 인공지능)에 대한 고려를 하지 못한 것 같다. 인공지능의 또다른 정의는 인공적인 장치들이 가지는 지능이다. 거의 대부분 정의들이 인간처럼 사고하는 시스템, 인간처럼 행동하는 시스템, 이성적으로 사고하는 시스템 그리고 이성적으로 행동하는 시스템이라는 4개의 분류로 분류된다.
약인공지능
약인공지능(weak AI)은 사진에서 물체를 찾거나 소리를 듣고 상황을 파악하는 것과 같이 기존에 인간은 쉽게 해결할 수 있으나 컴퓨터로 처리하기에는 어려웠던 각종 문제를 컴퓨터로 수행하게 만드는데 중점을 두고 있다. 한참 막연한 인간 지능을 목표로 하기보다는 더 현실적으로 실용적인 목표를 가지고 개발되고 있는 인공지능이라고 할 수 있으며, 일반적인 지능을 가진 무언가라기보다는 특정한 문제를 해결하는 도구로써 활용된다.
강인공지능 (AGI)
강인공지능(strong AI) 또는 인공 일반 지능(Artificial general intelligence, AGI)은 인간처럼 실제로 사고하여 문제를 해결할 수 있는 "일반 지능"을 인공적으로 구현하려는 시도이다. 오늘날 이 분야의 연구는 주로 미리 정의된 규칙의 모음을 이용해서 지능을 흉내내는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 것에 맞추어져 있다. 강한 인공지능 분야의 발전은 여전히 미약하지만, 인간과 같은 지능이라는 목표를 어떻게 정의하는지에 따라 어느 정도 발전이 이루어지고 있다고도 볼 수 있다.
강인공지능의 실현 가능성에 관한 논쟁
존 설이나 허버트 드레이퍼스와 같은 몇몇 철학자들은 몸이 아닌 기계에 인간의 지능이나 의식을 구현하는 작업의 실현 가능성에 대한 철학적 바탕을 두고 논쟁을 벌였다. 설은, 튜링 테스트의 통과 여부는 사람의 기준으로 볼 때 기계가 의식을 갖추었다는 판단의 필요 조건이 되지 못한다는 중국어 방(Chinese Room)에 대한 논증으로 유명하다. 드레이퍼스는 그의 저서 "컴퓨터가 할 수 없는 것들: 인공적인 추론에 대한 비평"에서 의식이라는 것은 룰이나 논리 기반 시스템 또는 물리적인 형태를 가지고 있지 않은 시스템에서 찾을 수 없으나, 신경망(neural network)이나 그 유사한 메커니즘을 이용하는 로보틱 시스템은 인공지능을 실현할 수 있는 가능성이 있다고 주장했다.
다른 철학자들은 엇갈린 관점을 고수한다. 많은 사람들이 약한 인공지능 정도는 가능하다고 보지만, 또한 많은 사람들이 강한 인공지능을 지지하고 있는 것도 사실이다. 대니얼 C. 데넷은 그의 '의식에 대한 설명'에서 만일 마법의 불꽃이나 영혼이 없다면 인간은 기계에 불과하다며, 지능에 대해서만 인간이라는 기계가 다른 실현 가능한 모든 기계와 다르게 특별 취급을 받아야할 이유가 무엇인가 묻고 있다.
어떤 철학자들은 우리가 약한 인공지능을 가능한 것으로 받아들인다면, 강한 인공지능 역시 받아들여야 한다고 주장한다. 지능은 외견상 보이는 것을 가리키는 것이지 진정한 실체가 아니라는 약한 인공지능의 입장은 많은 비판을 받고 있다. 그러나 이에 반하는 손쉬운 예를 사이먼 블랙번의 철학 입문서 "생각"에서 찾을 수 있다. 블랙번은 당신이 지능적으로 보이지만, 그 지능이 실존하는가에 대해서 말할 수 있는 방법이 없다고 지적한다. 그는 우리는 단지 믿음 또는 신념 위에서 그것을 다룰 뿐이라고 이야기한다.
강한 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능에 반대하는 사람들의 논증이 결국은 아래와 같은 주장을 조합한 것이라고 주장한다.
강한 인공지능을 뒷받침하는 논증(따라서 반대하는 사람은 이 논증을 논박해야 한다.)은 다음과 같다.
로저 펜로즈를 포함한 몇몇 학자들은 지능에 처치-튜링 명제의 적용이 가능하지 않다고 논박한다. 특히 펜로즈는 인간의 마음에는 물리적인 속성을 뛰어넘는 무언가가 있다고 이야기하며, 그의 주장은 우리의 우주 안에서 초연산(hypercomputation)이 가능하다는 논증에 바탕을 두고 있다. 양자역학과 뉴턴 역학에 따르면 이러한 초연산은 가능하지 않지만, 특별한 시공간에서는 가능한 것으로 생각되기도 한다. 그러나 이는 소수의 주장이며, 우리의 우주는 그러한 초연산이 가능할 정도로 꼬이지(convoluted) 않았다는 많은 학자들의 합의가 존재한다.
인공지능 이론의 발전
언어 지능을 제외한 인공지능에 대한 시도들은 로보틱스와 집합적 지식을 포함한다. 이들은 환경에 대한 처리, 의사 결정을 일치시키는 것에 중심을 두며 어떻게 지능적 행동이 구성되는 것인가를 찾을 때, 생물학과, 정치과학으로부터 이끌어 낸다. 사회적 계획성과 인지성의 능력은 떨어지지만 인간과 유사한 유인원을 포함한, 복잡한 인식방법을 가진 동물뿐만 아니라 특히 곤충들(로봇들로 모방하기 쉬운)까지 포함한 동물학으로부터 인공지능 과학은 시작된다. 여러 가지 생명체들의 모든 논리구조를 가져온 다는 것은 이론적으로는 가능하지만 수치화, 기계화 한다는 것은 쉬운 일이 아니다.
인공지능 학자는 동물들은 인간들보다 모방하기 쉽다고 주장한다. 그러나 동물의 지능을 만족하는 계산 모델은 없다. 매컬러가 쓴 신경 행동에서 내재적 사고의 논리적 계산, 튜링의 기계와 지능의 계산 그리고 리클라이더의 인간과 컴퓨터의 공생 가 기계 지능의 개념에 관한 독창적인 논문들이다.
존 루커스의 지성, 기계, 괴델 과 같은 논리학과 철학기반의 기계지능의 가능성을 부인한 초기 논문들도 있다.
인공지능 연구에 바탕을 둔 실질적인 작업이 결실을 거둠에 따라, 인공지능을 지지하는 사람들은 인공지능의 업적을 깎아내리기 위해 인공지능에 반대하는 사람들이 예전에는 '지능적'인 일이라고 주장하던 컴퓨터 체스나 바둑, 음성인식 등과 같은 작업에 대해 말을 바꾸고 있다고 비난하였다. 그들은 이와 같이 연구 목표를 옮기는 작업은 '지능'을 '인간은 할 수 있지만, 기계는 할 수 없는 어떤 것'으로 정의하는 역할을 한다고 지적하였다.
(E.T. Jaynes에 따르면) 존 폰 노이만은 이미 이를 예측하였는데, 1948년에 기계가 생각하는 것은 불가능하다는 강의를 듣고 다음과 같이 말하였다. "당신은 기계가 할 수 없는 어떤 것이 있다고 주장한다. 만일 당신이 그 기계가 할 수 없는 것이 무엇인지를 정확하게 이야기해준다면, 나는 언제든지 그 일을 수행할 수 있는 기계를 만들 수 있다." 했다. 폰 노이만은 이미 그 전에 모든 처리절차(procedure)는 (범용)컴퓨터에 의해서 시뮬레이션 될 수 있다고 이야기함에 따라 쳐치-튜링 이론을 언급했다.
1969년에 매카시와 헤이스는 그들의 논문 "인공지능 관점에서 바라본 철학적인 문제들"에서 프레임 문제를 언급하였다.
인공지능의 탄생(1943-1956)
1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서, 인공지능이 학문 분야로 들어섰다.
인공두뇌학과 초기 신경 네트워크
생각하는 기계에 대한 초기 연구는 30년대 후기에서부터 50년대 초기의 유행한 아이디어에 영감을 얻은 것이었다. 당시 신경학의 최신 연구는 실제 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라고 보았다. 위너가 인공두뇌학을 전기적 네트워크의 제어와 안정화로 묘사했으며, 섀넌의 정보 과학은 디지털 신호로 묘사했다. 또 튜링의 계산 이론은 어떤 형태의 계산도 디지털로 나타낼 수 있음을 보였다. 이런 여러 밀접한 연관에서, 인공두뇌의 전자적 구축에 대한 아이디어가 나온 것이다. 월터의 거북이 로봇이 이 아이디어를 중요하게 포함한 연구의 예이다. 이 기계는 컴퓨터를 사용하지 않고 아날로그 회로를 이용했지만, 디지털의 전자적, 상징적 추리를 보여주기엔 충분했다. 월터 피츠(Walter Pitts)와 워런 매컬러(Warren Sturgis McCulloch)는 인공 신경망에 기인한 네트워크를 분석하고 그들이 어떻게 간단한 논리적 기능을 하는지 보여주었다. 그들은 후에 신경 네트워크 라 부르는 기술을 첫번째로 연구한 사람이다. 피츠와 매컬러는 24살의 대학원생인 젊은 마빈 민스키를 만났고, 민스키는 1951년 첫번째 신경 네트워크 기계인 SNARC 를 구축했다. 민스키는 향후 50년동안 인공지능의 가장 중요한 지도적, 혁신적 인물 중 하나가 되었다.
게임 인공지능
1951년에, 맨체스터 대학의 페란티 마크 1(Ferranti Mark 1) 기계를 사용하여 크리스토퍼 스트레이(Christopher Strachey)는 체커 프로그램을 작성했고, 디트리히 프린츠(Dietrich Prinz)는 체스 프로그램을 작성했다. 아서 새뮤얼(Arthur Samuel)이 50년대 중반과 60년대 초반에 개발한 체커 프로그램은 결국 존경받는 아마추어에 도전할 수 있는 충분한 기술적 발전을 이룩했다. 게임 인공지능은 역사 속에서 인공 지능의 발전의 척도로 계속 사용될 것이다.
상징 추론과 논리 이론
디지털 컴퓨터에 접할 수 있어진 50년대 중반에 이르러서, 몇몇 과학자들은 직관적으로 기계가 수를 다루듯 기호를 다루고, 사람처럼 기호의 본질적인 부분'까지 다룰 수 있을 것이라고 생각했다. 이것은 생각하는 기계를 만드는 새로운 접근 방법이었다. 1956년 에, 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)은 "논리 이론"을 구현했다. 그 프로그램은 결국 러셀과 화이트헤드의 '수학 원리'에 나오는 52개의 정리중 32개를 증명해냈고, 일부 새롭고 더 우아한 증거를 찾아내기도 했다.
다트머스 컨퍼런스 1956년 : AI의 탄생
1956 년에 열린 다트머스 컨퍼런스는 마빈 민스키와 존 매카시, 그리고 IBM의 수석 과학자인 클로드 섀넌과 네이선 로체스터(Nathan Rochester)가 개최했다. 컨퍼런스는 "학습의 모든 면 또는 지능의 다른 모든 특성로 기계를 정밀하게 기술할 수 있고 이를 시물레이션 할 수 있다" 라는 주장을 포함하여 제안을 제기했다. 참가자는 레이 솔로모노프(Ray Solomonoff), 올리버 셀프리지(Oliver Selfridge), 트렌처드 모어(Trenchard More), 아서 새뮤얼(Arthur Smuel), 앨런 뉴얼(Allen Newell)과 허버트 사이먼(Herbert A. Simon)으로, 그들 모두 수십년동안 인공지능 연구에서 중요한 프로그램을 만들어온 사람들이었다. 컨퍼런스에서 뉴얼과 사이먼은 "논리 이론"을 소개했고, 매카시는 Artificial Intelligence를 그들의 연구를 칭하는 이름으로 받아들이길 설득했다. 1956년 다트머스 컨퍼런스는 AI 라는 이름, 목표점, 첫번째 성공과 이를 이룬 사람들, 그리고 넓은 의미의 AI의 탄생을 포함하는 순간이었다.
황금기(1956~1974년)
다트머스 컨퍼런스 이후에, AI라는 새로운 영역은 발전의 땅을 질주하기 시작했다. 이 기간에 만들어진 프로그램은 많은 사람들을 "놀랍게(astonishing) "만들었는데, 프로그램은 대수학 문제를 풀었고 기하학의 정리를 증명했으며 영어를 학습했다. 몇 사람들은 이와같은 기계의 "지능적" 행동을 보고 AI로 모든 것이 가능할 것이라 믿었다. 연구가들은 개인의 의견 또는 출판물들을 통해 낙관론을 펼쳤고, 완전한 지능을 갖춘 기계가 20년 안에 탄생할 것이라고 예측했다. ARPA(Advanced Research Projects Agency)같은 정부 기관은 이 새로운 분야에 돈을 쏟아부었다.
작업들
많은 성공적인 프로그램과 새로운 발전 방향이 50년대 후반과 60년대에 나타났다. 이곳에는 AI 역사에 지대한 영향을 미친 것들을 기술했다.
탐색 추리
초기 AI 프로그램은 동일한 기본적인 알고리즘을 사용했다. 게임의 승리나 정리 증명 같은 어떤 목표 달성을 위해, 그들은 한발짝식 나아가는(step-by-step) 방식을 상용했다. 예를 들어 미로를 찾아갈때 계속 나아가면서 막힌 길이 있으면 다른 길이 있는 곳까지 되돌아 왔다가 다른 길로 가는 식이었다. 이런 패러다임은 "탐색 추리"라 불렸다. 주요한 문제는, 간단한 미로에 있어서도 경로로 사용할 수 있는 수가 천문학적으로 많았다는 것이다. 연구가들은 추론 또는 경험적으로 찾은 규칙으로 정답이 아닌듯 보이는 경로를 지우는 방식을 사용했다. 뉴엘과 사이먼은 "범용 문제 해결기(General Problem Solver) "라 부르는 프로그램 속 알고리즘의 범용적인 버전을 포착하려고 노력했다. 다른 "검색" 프로그램은 기하학과 대수학의 문제를 해결하는 것처럼 인상적인 작업 - 허버트 게랜터(Herbert Gelenter)의 "기하학 해결기"나 민스키의 제자인 제임스 슬레이글(James Slage)의 SAINT - 을 수행하길 시도했다. 다른 프로그램은 목표와 목표에 다가가기 위한 세부 계획을 검색했고, 여기에는 스탠포드에서 샤키(Shakey) 로봇의 동작을 제어하기 위해 개발한 STRIPS 시스템을 포함한다.
자연어 처리
AI 연구의 중요한 목표는 영어와 같은 자연어로 컴퓨터와 의사소통할 수 있게 하는 것이었다. 일찍이 다니엘 보로우(Daniel Bobrow)의 STUDENT라는 프로그램은 고등학교 수준의 대수학 단어 문제를 푸는 성공을 보였다. '의미 망'은 개념을 다른 개념들 사이의 노드와 링크 관계로 나타낸다. 의미 망을 사용하는 첫번째 AI 프로그램은 로스 퀄리언(Ross Quillian) 이 작성했고 가장 성공이며 동시에 논쟁이 많았던 버전은 로거 섕크(Roger Schank)의 "개념 종속 이론(Conceptual dependency theory)"이다. 조셉 웨이젠바움(Joseph Weizenbaum)의 ELIZA는 사람들이 그들이 대화를 나누는 때때로 상대가 컴퓨터가 아니라 사람이라고 생각할 정도의 질로 대화했다. 사실, ELIZA는 스스로 생각하여 말하지 않았다. 그 프로그램은 오직 판에 박힌 말을 하거나, 상대에게 방금 말한 말을 다시 해달라고 요청하거나, 상대가 한 말을 몇 개의 문법 법칙에 의해 파싱할 뿐이었다. ELIZA는 첫번째 채팅 프로그램이 되었다.
마이크로월드
1960년대 후반에, MIT의 AI 연구소에 있던 마빈 민스키와 시모어 페퍼트는 마이크로월드 연구로 불리는, 인위적인 간단한 상황에 초점을 맞춘 AI 연구를 제안했다. 그들은 성공적인 과학자들이 자주 쉬운 이해를 위해 '마찰면'이라든지 '강체(물리학에서 결코 형태가 변하지 않는 물체)'같은 간단한 모델을 사용한다는 것에 집중했다. 이런 연구의 대부분이 평평한 평면 위의 다양한 형태와 색깔의 블록으로 이루어진 '블록 단위의 세계'에 초점을 맞추는 형식이었다.
제라드 서스먼(Gerald Sussman)을 필두로 아돌프 구즈먼(Adolfo Guzman), 다비드 왈츠(David Waltz) 그리고 패트릭 윈스턴(Patrick Winston)이 마이크로월드 패러다임으로 기계 비전의 혁신을 이끌었다. 같은 시간에, 민스키와 페퍼는 블록을 쌓을 수 있는 로봇 팔을 제작했다. 마이크로월드의 영광스러운 성취는 테리 위노가드(Terry Winograd)의 SHRDLU이며, 이것은 보통의 일반 문장으로 소통해 작업을 계획하고 이를 실행할 수 있었다.
낙관론
AI 연구의 첫 번째 세대는 그들의 연구 결과에 대해 다음과 같이 예측했다.
자금
1963년 6월, MIT는 220만 달러를 고등 연구 계획국(Advanced Research Projects Agency - 후에 DARPA로 알려짐)에게 제공받았다. 자금은 민스키와 맥카시가 5년전 설립한 "AI 그룹"이 포섭한 프로젝트 MAC에서 사용되었다. DARPA는 계속해서 매년 300만 달러를 70년대까지 제공했다. DARPA는 또한 유사한 자금을 뉴얼과 사이먼의 CMU 프로그램과 스탠포드 AI 프로젝트에 제공했다. 또다른 중요한 AI 연구소는 1965년 도널드 미치(Donald Michie)가 에든버러 대학교에 세웠다. 이 4개의 시설은 계속해서 많은 연도에 걸쳐 학계의 주요한 AI연구소, 그리고 자금처로 존재할 것이다. 자금은 몇가지 단서와 함께 제공됐다 : ARPA의 기획자 리클리더(J. C. R. Licklider)는 그의 조직은 "프로젝트가 아니라, 사람에게 투자"해야 한다고 믿었고, 연구자들이 어떤 방향이든 그들의 관심있는 쪽을 연구하도록 허용했다. 이것은 MIT에 자유분방한 분위기를 생성했고 해킹 문화를 탄생 시키기도 했다. 그러나 이렇게 손을 떼고 지켜보는 형식의 지원은 얼마 지속되지 못했다.
AI의 첫번째 암흑기(1974-1980)
70년대에 이르자, AI는 비판의 대상이 되었고 재정적 위기가 닥쳤다. AI 연구가들은 그들의 눈앞에 있는 복잡한 문제를 해결하는데 실패했다. 연구가들의 엄청난 낙관론은 연구에 대한 기대를 매우 높여놓았고, 그들이 약속했던 결과를 보여주지 못하자, AI에 대한 자금 투자는 사라져버렸다. 동시에, Connectionism 또는 뉴럴망은 지난 10년동안 마빈 민스키의 퍼셉트론(시각과 뇌의 기능을 모델화한 학습 기계)에 대한 파괴적인 비판에 의해 완전히 중지되었다. 그러나 70년대 후반의 AI에 대한 좋지 않은 대중의 인식에도 불구하고, 논리 프로그래밍, 상징 추론과 많은 여러 영역에서의 새로운 아이디어가 나타났다.
문제
1970년대 초, AI 프로그램의 가능성은 제한적이었다. 모든 문제에 걸쳐서 문제를 푸는 인상 깊은 작품들은 겨우 시험용 버전 정도였고, 어떤 의미에선 '장난감'에 가까웠다. AI 연구는 70년대에 더 이상 극복할 수 없는 몇개의 근본적인 한계를 가지게 됐다.몇개의 한계를 통해 십여년 후에 극복되었고, 다른 몇 개는 오늘날까지 남아있다.
자금 지원의 중단
영국 정보나 DARPA, NRC같은 AI 연구자들에게 자금을 주던 기관들은 연구 진행의 부진에 실망했고 결국 AI에 관한 방향성을 가진 자금 지원을 끊었다. 1966년 기계를 이용한 번역을 비판하는 보고서가 ALPAC에 제출되었을 때부터 이런 흐름이 시작되었다. 총 2천만 달러를 지원한 NRC도 지원을 멈췄다. 1973년 라이트힐 보고서는 "장대한 목표(grandios objectives)"를 성취하는 데 실패한 영국의 AI 연구의 상태에 대해 비난했고 결국 영국의 AI 연구소는 해체되었다(보고서는 특히 AI 연구의 실패의 원인이 폭발적인 조합의 수라고 언급했다 ). DARPA는 CMU의 음성을 이해하는 연구의 연구자들에게 심하게 실망했고 연간 3백만 달러의 지원을 취소했다. 1974년에 이르자 AI 연구에대한 투자는 찾기 어려워졌다. 한스 모라벡은 그의 동료의 비현실적인 예측에 의한 위기를 비난했다. "많은 연구가들이 많은 연구자는 과장을 증가시키는 웹에 휘말렸다." 그러나 여기엔 다른 이슈가 있다 : 1969년 맨스필드의 수정안의 통과이후, DARPA는 자금 지원에 대해 "비직접적인 기초 연구보다, 임무 완수에 직결된 연구"를 수행하라는 증가하는 압력을 받고 있었다. 창조성 높은 지원, 자유분방한 연구는 1960년대와 함께 떠났고 DARPA에서 다시 오지 않을 것이다. 대신, 자금은 자동조정 탱크나 전투 관리 시스템과 같은 분명한 프로젝트와 명확한 목표를 향할 것이다.
캠퍼스 전역의 비판들
몇 철학자들은 AI 연구가들에게 강력한 반대를 표했다. 초기 반대자들 중 괴델의 불완전성의 원리에 의해 컴퓨터 프로그램같은 시스템이 실제적으로 정확하게 사람과 같이 행할 수 없다고 주장한 사람은 존 루카스(John Lucas)이다. 휴버트 드레이퍼스(Hubert Dreyfus)는 60년대의 깨어진 약속을 조롱했고 AI의 가정을 비판했으며, 인간의 추론이 실제적으론 "상징적 진행"이 매우 적게 포함되어 있고 구현적, 본능적, 무의식적인 노하우 에 의해 처리된다고 주장했다. 존 설(John Searle)의 1980년대 제시된 중국인 방 문제는, 실제로 프로그램이 상징들을 '이해'할 수 없고 사용할 수 없음을 보여주려고 시도했다. 설은 만약 상징이 기계에게 아무 의미가 못된다면, 기계는 생각하는 것이 아니라고 주장했다. 이 비난은 AI 연구가들에게 심각하게 작용하지 못했다. 비용이성과 상식적 지식에 관한 문제가 훨씬 더 즉각적이고 심각한 듯이 보였다. '노하우'와 '지향성'이 실제 프로그램을 만드는데 어떻게 다른지가 불분명했다. 민스키는 드레이퍼스와 설을 향해 "그들은 오해했고, 무시될 것이다 "라고 했다. MIT에서 가르쳤던 드레이퍼스는 냉대받았다 : 그는 나중에 AI 연구가들에게 "나와 점심 식사할 용기도 없다 "라고 평했다. ELIZA의 제작자 조셉 웨이즌바움(Joseph Weizenbaum)은 그의 동료인 드레이퍼스가 전문적이지 않고 유치한 대우를 한다고 느꼈다. 웨이즌바움은 케네스 콜비(Kenneth Colby)가 쓴 DOCTOR와 임상치료 채팅봇에 대해서 심각하게 의심하기 시작했다. 웨이즌바움은 콜비가 그의 무심한 프로그램을 진지한 치료 도구로 여기는 걸 방해했다. 이 불화가 시작되고, 이 상황은 콜비가 웨이즌바움을 프로그램에 대한 공로로 인정하지 않았을 때 도움이 되지 않았다. 1976년에 웨이즌바움은 컴퓨터 능력과 인간 추론(Computer Power and Human Reason)을 출판하며 인공 지능의 오용이 인간의 삶을 평가 절하시킬 수도 있다고 주장했다.
깔끔이 : 논리, 프롤로그와 전문가 시스템
논리적 추론은 1958년 초에 AI 연구에서 존 맥카시가 제안하여 도입되었다. 1963년 알렌 로빈슨(J. Alan Robinson)은 간단하게 추론을 컴퓨터에 구현시키는 분해와 통일 알고리즘을 발견했다. 그러나 맥카시와 그의 학생들이 60년대 후반에 했던 것과 같은 복잡하지 않은 구현은 본질적으로 다루기 힘들었는데, 간단한 정리를 증명하기 위해 천문학적 단계가 필요했다. 더 성공적인 결실을 맺는 논리적 접근은 70년대 에딘벌 대학의 로버트 코왈스키(Robert Kowalski)가 개발했고 곧 프랑스의 연구가인 알라인 콜메루엘(Alain Colmerauer)과 성공적인 논리 프로그래밍 언어인 프롤로그를 만든 필립 오우셀(Philippe Roussel)과의 협업을 이끌어냈다. 프롤로그는 다루기 쉬운 계산을 허용하는 논리의 부분을 사용한다. 규칙은 계속적으로 영향을 미쳤고, 에드워트 페이젠바움(Edward Feigenbaum)이 기대하던 시스템 기초를 제공했으며 알렌 뉴엘과 허버트가 계속 연구하도록 만들었다. 사이먼은 Soar과 인식에서의 통일 이론을 이끌었다. 논리적으로의 접근을 비판하는 지적은, 드레이퓨즈가 했던데로, 사람이 문제를 해결할 때 논리를 거의 사용하지 않는다는 것이었다. 피터 왓슨(Peter Waon), 엘리아노 로츠(Eleanor Rosch), 아모스 스벌스키(Amos Tversky), 다니엘 카니만(Daniel Kahneman)을 비롯한 심리학자들이 이를 증명했다. 맥카시는 이에 대해서 이 증명이 무관하다고 답했다. 그는 정말 필요한 기계란 사람처럼 생각하는 것이 아니라 문제를 해결할 줄 아는 기계라고 일축했다.
지저분이 : 프레임과 스크립트
맥카시의 접근에 대한 비평가들의 대다수가 그의 동료인 MIT 소속이었다. 마빈 민스키와 사무엘 페퍼와 로저 샹크는 기계를 사람처럼 느껴지도록 만드는 "이야기 이해"와 "물체 인식"의 문제를 해결하려고 노력했다. "의자"나 "음식점" 같은 일반적인 개념을 사용할 때 사람들은 모두 비논리적으로, 사람들이 통용하는 범용적 가정을 함께 했다. 불행하게도 이런 부정확한 가정들은 논리적 절차로 대표하기가 힘들었다. 제라드 서스먼(Gerald Sussman)은 "본질적으로 부정확한 개념을 설명하기위 해 정확한 언어를 사용하는 순간 그들은 더이상 부정확하다고 말할 수 없다" 라고 표했다. 또한 섕크는 이에 대해 "비논리적" 접근 즉 "지저분이"가 맥카시, 코와스키, 페이젠바움의 "깔끔이" 패러다임과 반대에 있다고 평했다.
AI붐 (1980-1987)
1980년대에는 전 세계적으로 사용된 ‘전문가 시스템’이라고 일컫는 인공지능 프로그램의 형태였고 인공지능 검색에 초점이 맞춰졌다. 같은 시기에 일본 정부는 자신들의 5세대 컴퓨터 프로젝트와 인공지능에 적극적으로 투자하였다. 1980년대에 존 홉필드와 데이비드 루멜하트의 신경망 이론의 복원이라는 또 다른 사건이 있었다.
전문가 시스템의 발전
전문가 시스템은 특정 지식의 범위에 대해 문제를 해결해주거나 질문에 대답해주는 프로그램이며 전문가의 지식에서 파생 된 논리적 법칙을 사용하였다. 최초의 실험은 1965년 Edward Feigenbaum과 레더버그에 의해 Dendral이 시작하였고 이것은 분광계로부터 화합물을 식별하는 실험이었다. MYCIN은 1972년에 개발되었고 전염되는 혈액 질환을 진단하였다. 이러한 접근법(실험)은 타당성이 입증되었다.
전문가 시스템은 소규모의 지식 영역에 대해서는 스스로 제한을 둠으로써 상식 문제를 피하였다. 그리고 그들의 단순한 디자인은 프로그램을 만드는 것을 상대적으로 쉽게 하였다. 모든 프로그램은 유용성이 입증되어야 하지만 AI는 이 점을 달성할 수 없었다.
1980년, XCON이라 불리는 전문가 시스템은 디지털 장비 회사인 CMU에서 완성되었다. 이 시스템은 매년 4천만 달러를 절약시켜주며 매우 큰 성과를 나타냈다. 전 세계의 회사들은 1985년에 1억 달러 이상을 AI에 사용하여 이를 개발하고 전문가 시스템을 배포하였다. Symbolics, Lisp Machines과 같은 하드웨어 회사와 IntelliCorp, Aion 등의 소프트웨어 회사들이 이를 지원하면서 같이 성장하였다.
지식 혁명
전문가 지식들을 포함하면서 전문가 시스템의 힘은 두각을 나타내었다. 이것은 1970년대 내내 연구하였던 AI 연구 기법의 새로운 방향 중 일부분이었다. “AI 과학자들은 지능이란 것이 다른 방법들로 많은 양의 다양한 지식들을 사용하는 능력에 기반한 것이라고 의심하기 시작했다.” 지식 기반 시스템과 지식 엔지니어링은 1980년대 AI 연구자들의 메인 포커스가 되었다.
또한 1980년대에는 일반인들이 모두 알 만한 일상적인 사실들을 모두 포함한 아주 거대한 데이터베이스를 만들어 상식 문제에 대한 직접적 해결을 시도한 Cyc의 탄생을 볼 수 있었다. 이 프로젝트를 이끈 Douglas Lenat는 지름길은 없다고 말했다. - 기계가 인간의 개념을 알게 하기 위한 단 한 가지 길은 그들을 가르치는 것이다. 이 프로젝트는 수 십 년 동안 완료될 것이라 생각되지 않았다.
돈은 되돌아온다 : 5세대 프로젝트
1981년, 일본의 국제 무역과 산업 부서는 5세대 컴퓨터 프로젝트를 위해 8억 5천만 달러를 확보해 두었다. 그들의 목적은 기계가 사람처럼 프로그램을 작성하고 대화를 수행할 수 있는 시스템과 언어를 번역하거나 그림을 해석하는 것이었다. 그들은 프로젝트를 위해 기본 컴퓨터 언어로 Prolog를 선택하였다.
다른 나라들은 그들만의 고유한 프로그램을 개발하였다. UK는 3억 5천만 달러를 들여 Alvey 프로젝트를 시작했다. 미국 회사들의 컨소시엄은 정보기술과 AI안의 거대한 프로젝트를 투자받기 위해 마이크로 전자공학과 컴퓨터 기술 협력이라는 형태를 취했다. 또한 1984에서 1988년 사이에 DARPA는 전략적 컴퓨팅 계획을 설립하고 AI에 대한 투자를 세배로 늘렸다.
신경망 이론의 복귀
1982년, 물리학자 John Hopfield는 (현재 ‘Hopfield net’이라고 불리는) 완벽한 새로운 길에서 정보를 프로세스하고 배울 수 있는 신경망의 형태를 증명해냈다. 이 시기에, David Rumelhart는 (Paul Werbos에 의해 발견된) “역전파”라고 불리는 신경망을 개선하기 위한 새로운 방법을 알리고 있었다. 이러한 두 가지 발견은 1970년 이후 버려진 신경망 이론이라는 분야를 복구시켰다. 새로운 분야는 1986년 분산 병렬처리의 형태로부터 영감을 받았고 이와 같은 형태로 통일되었다. 2권 분량의 논문 집합은 Rumelhart와 물리학자인 James McClelland에 의해 편집되었다. 신경망은 1990년대에 광학 문자 인식 및 음성 인식과 같은 프로그램의 구동 엔진으로 사용되며 상업적으로 성공했다.
AI의 두번째 암흑기 1987-1993
AI와 비즈니스 커뮤니티의 매력은 상실했고 경제 거품이라는 고전적 형태의 1980년대에 빠졌다. 붕괴는 정부기관과 투자자들의 ‘해당 분야는 계속해서 비판에도 불구하고 진보해왔다.’는 인식에 비롯된 것이었다. 로봇 공학 분야에 관련 된 연구원인 Rodney Brooks 와 Hans Moravec는 인공지능에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 주장하였다.
인공지능의 겨울
1974년에 전문가 시스템에 대한 열정이 통제할 수 없을 정도로 퍼져나가고 이에 대한 실망이 확실히 따라올 것이라는 걱정이 있었고 이 때 투자가 끊기고 살아남은 연구원들에 의해서 “AI winter”이라는 단어가 만들어졌다. 그들의 두려움은 AI에 대해 일련의 재정적 차질이 있었던 1980년 말에서 1990년대 초반에 잘 나타난다. 이 AI winter 기간의 첫 번째 사건은 1987년에 특성화된 AI 하드웨어 시장이 갑자기 무너진 것이다. 1987년에 애플이나 IBM의 데스크탑 컴퓨터들은 급격히 빨라지고 성능이 좋아졌다. 또한 Symblics과 기타 회사들이 만든 데스크탑 컴퓨터 보다 더 비싼 Lisp 기기들보다도 더욱 좋은 성능을 나타냈다. 즉, 더 이상 Lisp 기기들을 살 이유가 사라진 것이다. 전체산업 1억 달러의 절반의 가치가 하룻밤에 사라졌다. 결국 최초의 성공한 전문가 시스템인 XCON은 유지하기에 너무 비싸다는 것이 증명되었다. 업데이트하기에도 너무 어려웠고 학습도 되지 않았다. 이 전문가 시스템은 또한 일반적이지 않은 질문을 했을 때 괴상한 행동을 하는 일명 "brittle" 이었고 그들은 일찍이 발견된 이러한 문제들에 의해 결국 희생되었다. 전문가 시스템은 특별한 경우에서만 유용할 뿐이었다. 1980년대 후반, Strategic Computing initiative는 AI의 투자를 자르는 데 공이 컸다. DARPA의 새로운 리더쉽은 AI는 이 다음의 파도가 아니라고 결정했고 즉각적인 결과를 나타낼 수 있는 것으로 보이는 프로젝트에 직접적인 투자를 하는 방향으로 결정했다. 1991년에는 1981년에 일본에서 5세대 프로젝트의 목표 리스트에 적은 것만큼 성과가 나오지 않았다. 실제로 대화를 계속 이어나가는 것과 같은 어떤 것들은 2010년까지 달성되지 않았다. 다른 인공 지능 프로젝트와 마찬가지로, 실제 가능했던 것보다 기대가 훨씬 컸다.
몸통을 갖는 것의 중요성: Nouvellle AI and embodied reason
1980년대 후반, 몇몇 연구원들이 로봇 공학을 기반으로 인공 지능에 완전히 새로운 접근법에 대해 찬성하였다. 그들은 실제 지능을 보여주려면 기계에도 몸통이 필요하다고 믿었다. - 기계 또한 이 세상에서 인식하고, 이동하고, 살아남고 거래할 줄 알 필요가 있다. 그들은 이런 감각 운동 기술은 상식적인 추론과 같은 더 높은 단계의 기술이 필요하다고 말했고 실제로 추상적인 추론은 인간의 가장 흥미롭거나 중요한 기술이다. 그들은 지능을 바닥에서부터 지어야 한다고 내세웠다. 인공 두뇌와 제어 이론에서부터 얻은 접근법은 1960년대까지 인기가 없었다. 또 다른 선구자인 David Marr는 신경 과학 이론으로 한 그룹의 비전을 이끌어 성공적인 배경으로 1970년대에 MIT에 들어왔다. 그는 모든 상식적인 접근법(McCarthy's logic and Minsky's frames)을 거절했고 AI는 시각에 대한 육체적인 기계장치를 심볼릭 프로세싱 하기 전에 가장 바닥에서부터 위로 이해할 필요가 있다고 말했다.
1990년에 Elephants Don't Play Chess 논문에서, 로봇 공학 연구자인 Rodney Brooks는 직접적으로 물리적 심볼 시스템 가설에 초점을 맞추었고 심볼들은 항상 필요한 것은 아니라고 말했다. “세계는 그 자체만으로 가장 훌륭한 모델이다. 이것은 항상 최신이며 모든 세부사항이 존재한다. 비결은 적절히 그리고 충분히 자주 감지하는 것이다. 80년대와 90년대에 많은 cognitive 과학자들은 또한 사고방식의 심볼 처리 모델을 거절하고 추론에 몸통은 필수적이라고 말했고 이러한 이론을 embodied mind 이론이라고 불렀다.
AI 1993-현재
지금보다 반세기는 더 오래된 AI의 분야는 마침내 가장 오래된 목표 중 몇 가지를 달성했다. 이것은 비록 뒷받침해주는 역할이었지만 기술 산업에 걸쳐 성공적으로 사용되었다. 몇 가지 성공은 컴퓨터의 성능이 증가했기 때문이고 또 다른 몇 가지는 고립된 문제들에 대해 집중하였고 높은 과학적 의무감으로 해 나갔기 때문에 해결되었다. 적어도 비즈니스 분야에서의 AI의 평판은 여전히 처음 같지 않다. 이 분야 내에서는 1960년대 세계의 상상이던 인간 수준의 지능의 꿈을 실현하는 것이 실패로 돌아갔다는 이유로 몇 가지 합의를 하였다. 하위 파트에서 AI의 일부분을 도와주던 모든 요소들은 특정 문제나 접근 방식에 초점이 맞추어졌다. 그 후, AI는 여태 해왔던 것보다 더욱 신중해졌고 더욱 성공적이였다. 또한 보안이 중요한 이슈로 떠올랐다. 인공지능의 보안이슈로는 학습된 인공지능을 속일 수 있는 공격형태인 Poisoning Attack, Evasion Attack, 인공지능 모델 자체를 탈취할 수 있는 Model Extraction Attack, 학습된 모델에서 데이터를 추출해내는 Inversion Attack 등이 있다.
성공 사례와 무어의 법칙
1997년 5월 11일, 딥 블루는 당시 체스 세계 챔피언이던 가리 카스파로프를 이긴 최초의 체스 플레이 컴퓨터가 되었다. 2005년 스탠포드의 로봇은 DARPA 그랜드 챌린지에서 연습해 보지 않은 사막 도로 131마일을 자동으로 운전하여 우승하였다. 2년 뒤, CMU의 한 팀은 DARPA 도시 챌린지에서 모든 교통 법규를 지키고 교통 혼잡 속에서 자동으로 55 마일의 길을 찾았다. 2011년 2월, 퀴즈 쇼 Jeopardy!에 출전한 IBM의 응답 시스템 왓슨은 상당히 여유롭게 두 챔피언을 이겼다.
이러한 성공은 혁신적인 새로운 패러다임 때문이 아니라 번거로운 엔지니어 스킬과 매우 뛰어난 성능을 가진 오늘날의 컴퓨터에서 비롯된 것이다. 실제로, Deep Blue의 컴퓨터는 1951년 Christopher가 체스 하는 법을 가르친 마크 1보다 1천만 배 빨랐다. 이 엄청난 증가는 무어의 법칙에 의해 측정되는데 이것은 2년마다 컴퓨터의 메모리 속도와 양은 두 배씩 늘어난다는 이론이다. 최초 컴퓨터 성능의 근본적인 문제는 느리지만 서서히 극복되고 있었다.
지능형 에이전트
1990년대 동안에는 ‘지능형 에이전트’라고 불리는 새로운 패러다임이 다 방면에서 수용되고 있었다. 비록 이전의 연구자들은 'divide and conquer' 모듈러를 제안하고 AI에 접근하였지만 지능형 에이전트는 Judea Pearl, Allen Newell 등 다른 이들이 AI를 연구하는데 있어서 결정론과 경제성이라는 개념을 가져오기 전까지 현대식 형태를 갖추지 못했다. 경제학자들의 합리적 에이전트라는 정의와 컴퓨터 과학자들의 객체 혹은 모듈러 정의가 합쳐졌을 때 지능형 에이전트의 패러다임이 완성되었다.
지능형 에이전트 시스템은 환경을 인식하고 성공을 가장 극대화할 수 있는 행동을 취한다. 이러한 정의에 의하면 인간과 인간의 조직처럼, 예를 들어 회사처럼 특정 문제를 해결하는 간단한 프로그램을 지능형 에이전트라고 한다. 지능형 에이전트는 AI 연구자를 “the study of intelligent agents"로 정의한다. 이것은 AI의 정의의 일부를 일반화한 것이다. 이것은 인간의 지능을 넘어 모든 종류의 지능의 연구를 추구한다.
이러한 패러다임은 당시 연구자들이 고립 문제에 대해 연구하고 다양하고 유용한 해결법을 찾도록 해주었다. 또한 서로서로 문제와 해결책을 공통의 언어로 표현하였고 추상적 에이전트를 사용한 경제학이나 제어 이론 등과 같은 다른 개념에도 사용되었다. 어떤 연구자들은 지능형 에이전트의 상호 작용에서 더 다양하고 지능적인 시스템을 만들기로 하였고 완전한 에이전트 아키텍처가 되기를 바랐다. 이것이 21세기의 보편적인 교과서들이 인공 지능을 정의하는 방식이다.
깔끔함의 승리
AI 연구자는 과거에 사용했던 것보다 더욱 정교한 수학적 도구를 사용하여 개발하기 시작했다. 해결하는 데 AI가 필요한 수많은 문제들이 존재하고 있다는 인식은 수학, 경제학 또는 오퍼레이션 연구 등의 분야에서 이미 연구자들이 AI를 사용하여 실현하고 있었다. 공유된 수학적 언어는 높은 수준의 협력, 좋은 평판, 여러 분야를 성공적으로 이끌고 측정과 증명이 된 결과들의 성취를 가능하게 하였다. AI는 더 엄격한 과학 학문이 되었다.
이는 혁명 그 자체였으며 "깔끔함"의 승리였다. Judea Pearl의 매우 영향이 큰 1988년 책은 AI에 결정론과 확률을 대입시켰다. 사용 중인 많은 새로운 도구(Bayesian networks, hidden Markov models, information theory, stochastic modeling)와 기존의 고전적이 방법들이 최적화되었다. 더 정밀한 수학적 모형이 신경망 네트워크와 진화 알고리즘과 같은 연산 지능적 패러다임을 위해 개발되었다.
조용한 발전
AI 분야는 이러한 성공에 대해 매우 낮은 신뢰를 받았다. AI의 훌륭한 혁신 중 대부분은 컴퓨터 과학의 도구에서 또 다른 기능으로 세분화되었다. Nick Bostrom은 "A lot of cutting edge AI has filtered into general applications, often without being called AI because once something becomes useful enough and common enough it's not labeled AI anymore."라고 말했다. 1990년대 AI 분야의 많은 연구자들이 고의로 자신의 프로젝트를 다른 이름으로 불렀다. 일부 이러한 현상은 그들의 분야가 AI와 근본적으로 다르다고 여겼기 때문이거나 또는 새로운 이름이 투자받기 쉬웠기 때문일 것이라고 한다. 적어도 상업 분야에서는 연구자에 대해 AI winter에 있었던 실패했던 계약이 꼬리표처럼 따라다녔고 2005년에 뉴욕 타임즈에서는 “컴퓨터과학과 소프트웨어 엔지니어들은 광기에 싸인 몽상가처럼 보일 두려움 때문에 인공 지능이란 용어를 피했다.” 라고 소개되었다.
HAL 9000은 어디에 있는가?
1968년 아서 C. 클라크와 스탠리 큐브릭은 2001년에는 기계가 인간과 유사하거나 또는 인간의 용량을 뛰어넘는 지능을 가진 존재가 되었을 것이라고 상상하며 《2001: 스페이스 오디세이》라는 SF 작품을 완성했다. 여기에 등장하는 HAL 9000이라는 캐릭터는 2001년에 이러한 기계가 존재할 거라고 믿는 많은 AI 연구자들의 공유된 믿음을 기반으로 만들어졌다.
훗날 마빈 미스키는 “그래서 왜 우린 2001년에 HAL을 얻지 못했나?”라는 질문을 하였다. 대부분의 연구자들이 신경망이나 유전자 알고리즘의 상업적 용도의 프로그램을 추구했던 반면, 민스키는 해답이 방치된 상식 추론과 같이 매우 중심적인 문제에 있다고 믿었다. 반면에 존 매카시는 여전히 자격문제를 비난하였다. 레이 커즈와일은 문제는 컴퓨터 성능에 있으며 무어의 법칙을 사용하였을 때 인간 수준의 지능을 가진 기계는 약 2029년에 나올 것이라고 예견하였다. Jeff Hawkins는 신경망 연구자들이 대뇌 피질의 본질적인 성질을 무시하고 간단한 문제들을 성공적으로 해결하는 간단한 모델을 추구했다고 말했다. 또한 각각에 대해 많은 설명들이 있으며 이를 대응하는 진행 중인 연구 프로그램들이 있다.
인공지능과 4차 산업혁명
제1차 산업혁명 발생시, 산업 기계에 의해 일자리를 잃을 것이 두려웠던 노동자들이 러다이트(기계파괴운동)를 일으켰다. 이와 유사하게, 인공 지능에 의한 4차 산업혁명으로, 많은 사람들이 미래에 일자리를 잃을 것을 우려하고 있다. 한 온라인 설문조사 에 따르면, 응답자의 70.1%가 미래에 인공지능에 의해 인간의 직업이 줄어들 것이라고 예상했다.
실험적인 AI 연구
인공지능은 1959년에 MIT AI연구소를 설립한 매카시와 마빈 민스키, 카네기멜론 대학교에 인공지능 연구소를 만든 앨런 뉴웰과 허버트 사이먼과 같은 개척자들에 의해 1950년도에 실험 학문으로 시작되었다. 이들 모두는 1956년에 매카시, 민스키, IBM의 나단 로체스터 와 클라우드 샤논에 의해 조직되어 열린, 이미 언급된 다트머스 대학의 여름 AI 콘퍼런스에 참가하였다.
역사적으로, 인공지능 연구는 두 개의 부류 -- 깔끔이(Neats)와 지저분이(Scruffies) -- 로 나눌 수 있다. 깔끔이는 우리가 전통적 혹은 기호적(symbolic) 인공지능 연구라고 부르는 분야로서, 일반적으로 추상적인 개념에 대한 기호적 연산과 전문가 시스템(expert systems)에 사용된 방법론을 가르친다. 이와 상반된 영역을 우리는 지저분이(Scruffies) 또는 연결주의자(connectionist)라 부르는데, 시스템을 구축하여 지능을 구현/진화시키려고 시도하고, 특정 임무를 완수하기 위해 규칙적인 디자인을 하기보다는 자동화된 프로세스에 의해서 지능을 향상시키는 방식이다. 가장 대표적인 예로 신경망(neural network)이 있다. 이 두 가지 접근법은 인공지능 역사의 매우 초창기부터 함께 했다. 1960년대와 1970년대를 거치며 scruffy 접근법은 주목받지 못했지만, 1980년대 깔끔이 접근법의 한계가 명확해지면서 다시 주목 받게 되었다. 그러나 현재 두 가지 방식을 사용하는 그 어떤 최신의 인공지능 알고리즘도 확실한 한계가 있다는 것이 명확하다.
특히 1980년대에 들어서 Back propagation (인공지능 학습방법: Training Method)가 소개되면서 많은 연구가 진행되었음에도, 신경망을 이용한 인공지능은 아직 초보단계이다. 인공신경망 (Artificial Neural Networks)을 이용한 많은 연구가 현재에도 진행되고 있지만, 몇 가지 장애로 인해서 실용화하기엔 아직도 먼 기술이다. 인공신경망을 이용한 인공지능이 어느 정도 실용화되기 위해선 우선 실효성 있는 학습방법 (Training Methods)이 필요하다. Back propagation을 이용한 학습방법이 제안되어 연구되고 있지만, 완전한 학습을 이룰 수 없을 뿐만 아니라, 학습에 사용되는 data들이 서로 orthonormal해야 하는 조건 때문에 항상 불완전한 학습으로 끝나기 쉽다. (Converge to Local Mimimum, not to the optimal minimum: 지역최적해에 머뭄. 즉, 눈먼 장님이 가장 낮은 저지대를 찾는 경우 각 현재 지점에서 아래로 내려가려는 성질이 있는데 이때 눈먼 봉사이므로 특정 지점의 저지대에 도달한 경우, 그 지점에선 어디로 가거나 위로 올라가는 것만 있으므로 앞에 설명한 성질에 의해 바로 전에 찾은 저지대 남으려 하는 성질이 있다는 것을 의미함). 이러한 단점들을 보완하기 위해서 Fuzzy Logic, Neurofuzzy (Neural fuzzy logic) and Genetic Algorithms등을 이용한 학습방법이 연구되고 있으나 전망이 밝지만은 않은 상태이다.
미국의 DARPA(미 국방부 최신 기술 연구 프로젝트 관리국)과 일본의 5세대 컴퓨터 프로젝트에 의해서 1980년대 인공지능 연구는 엄청난 연구 기금을 지원 받을 수 있었다. 몇몇 인공지능 선각자들이 거둔 주목할 만한 결과에도 불구하고, 즉각적인 결과를 산출하는 데 실패하게 된다. 이것은 1980년대 후반 인공지능 연구 기금에 대한 대폭적인 삭감을 초래하였고, 인공지능 연구의 침체기를 뜻하는 인공지능의 겨울을 가져왔다. 1990년대, 많은 인공지능 연구가들은 좀 더 구체적인 목적 아래 기계 학습, 로보틱스, 컴퓨터 비전과 같은 인공지능과 관련된 세부 영역으로 이동하였고, 순수하고 보편적인 인공지능에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되고 있다.
인공지능 기술의 실용적인 응용
인공지능의 궁극적인 목표인 인간과 같은 지능의 개발이 어려움을 겪자, 다양한 응용 분야가 나타나게 되었다. 대표적인 예가 LISP나 Prolog와 같은 언어인데, 애초에 인공지능 연구를 위해 만들어졌으나 지금에 와서는 인공지능과 관련이 없는 분야에서도 사용되고 있다. 해커 문화도 인공지능 연구실에서 만들어졌는데, 이 중에서도 다양한 시기에 매카시, 민스키, 페퍼트, 위노그라드(SHRDLU를 만든 뒤에 인공지능을 포기했다)와 같은 유명인의 모태가 된 MIT 인공지능 연구소가 유명하다.
인공지능 분야와 과학 소설 분야에서는 인공지능 시스템이 인간 전문가의 판단을 대체하리라는 예상이 계속해서 제기되어 왔다. 오늘날에는 몇몇 공학이나 의약 조제 같은 특정 분야에서 전문가 시스템이 인간 전문가의 판단을 보조하거나 대체하고 있다.
인공지능의 이론적인 결과
이에 대한 토론은 시간이 흐름에 따라 '가능성'보다는 '의도'에 점점 초점을 맞추게 되었다. 이러한 초점의 이동은 휴고 더개리스(Hugo de Garis)와 케빈 워릭(Kevin Warwick)에 의해 제기된 "Cosmist"(반대말은 "Terran") 논쟁에 의해 이루어졌다. 더개리스에 따르면 Cosmist란 더욱 지능적인 종족을 인간의 후계종으로 만들어 내기 위해 노력한다. 이러한 논의로 미루어 볼 때, '의도'의 문제가 초기 인공지능 "반대파"들에게 큰 문제였음을 알 수 있다.
흥미로운 윤리적 문제를 제기하는 주제는 다음과 같다.
지능적 기계
다양한 종류의 지능적 프로그램이 있다. 이들 중 몇 가지 예를 들면 다음과 같다.
인공지능 연구가
전 세계에는 수많은 인공지능 연구가들이 있다. 이제 인공지능 분야에 많은 기여를 한 연구자들을 소개해보겠다.
몇몇 컴퓨터 과학 연구가들은, "인공지능"이라는 용어가 지금까지 이 연구 분야에서 이룩한 많은 업적과 "지능"이라는 일반적인 용어사이에서 큰 불일치를 초래하기 때문에 좋지 못한 용어라고 여겨진다. 이 같은 문제는 대중과학작가들과 케빈 워릭(Kevin Warwick)과 같이 현 상태로는 불가능한 혁신적인 인공지능 연구 성과에 대한 기대를 불러일으키는 사람들에 의해서 심화되고 있다. 이 같은 까닭으로 인공지능과 관련된 분야에서 일하는 많은 연구자들이 자신들은, 인지 과학, 정보학, 통계추론 또는 정보공학과 관련된 연구를 하고 있다고 이야기한다. 그러나 현재 진보는 이루어지고 있고, 오늘날 인공지능은 전 세계 수많은 산업 시스템에서 작동하고 있다. 오늘날 실세계의 인공지능 시스템에 관해 더 자세한 내용을 보려면 와이어드지의 기사 를 참고하라.
기술에 의한 실업
지금까지 과학 기술은 일자리를 줄이기보다는 증가시키는 경향이 있었으나 경제학자들은 AI에 관해서는 미지의 영역이라고 인정한다. 경제학자들을 대상으로 한 설문에서 로봇과 AI의 사용 증가가 장기 실업자를 늘릴지에 대해 물은 결과 의견이 크게 분분했으며, 다만 늘어난 생산성이 재분배된다면 순이익이 될 수 있다는 데에 동의한다.
또한 블루칼라 직종을 위협하던 종래의 자동화와 달리 인공지능에 의한 자동화는 많은 중산층의 화이트칼라 일자리도 위협할 수 있다는 점이 중대하게 받아들여진다. 그 영향 범위도 매우 넓어서 법률 사무원에서 패스트푸드 점원까지 다양한 직종이 큰 위기에 놓일 것이라 예측되는데, 한편으로 개인 건강 관리나 성직자 등 일부 직종은 오히려 수요가 증가할 수 있다고 예상된다.
아스투리아스주
아스투리아스 광역자치주는 에스파냐의 한 광역자치주이다. 3500년이 넘는 유구한 역사를 가지고 있다. 오비에도(Oviedo)를 주도로 하고 있고, 해안선은 단조롭고 평야는 좁으며, 남쪽은 메세타(Meseta)의 북쪽 한계인 칸타브리아(Cantcbrica) 산맥을 등지고, 서쪽은 산지를 사이에 두고 이베리아반도의 북서쪽을 차지하는 갈리시아(Galicia) 지방과 접해 있다.
언어
에스파냐어와 아스투리아스어를 공용어로 쓰고 있다.
역사
8세기 이후 이베리아반도 전역이 이슬람 교도의 치하로 넘어갔을 때 국토 회복 운동(Reconquista)의 중심지가 되었다. 18세기 계몽주의 운동의 중심지 중 하나였다. 산업혁명 당시, 아스투리아스의 석탄 및 철광 자원이 개발되었다. 1982년 1월 11일에 정식으로 에스파냐의 자치주가 되었다.
지리
동쪽만이 좁은 해안지대를 통하여 칸타브리아 지방의 산탄데르(Santander)와 연결된다. 비스카야(Viscaya) 만에 면해 있기 때문에 기후는 편서풍의 영향을 받아 온난 다습한 해양성 기후를 나타내며, 연 강수량도 1,000mm 이상이다. 칸타브리아 산맥에서 흘러내리는 하천은 모두 짧고 깊은 협곡을 형성하고, 하류에 작은 선상지를 발달시킨 곳도 있다. 고산 지대에 있으며, 10월에서 5월까지 눈이 내린다. 겨울엔 주로 비와 화창한 날이 번갈아가며 있다.
경제
석탄 채집, 강철 산업, 그리고 어업이 이르게 당지의 주요 경제 기반이었지만, 우유제조업과 그 상관의 산업도 미약하진 않았다. 프랑코 독재 시기, 지구의 주요 산업인 강철 공업이 일전에 세계 최강지 일이었다. 예전 지역이 운영하던 국립 철강 주식회사(ENSIDESA)는 이미 개인경영회사 아세라리아(Aceralia)의 한 부분이 되었다. 산업의 발달은 대량의 일자리를 만들었고, 적지 않은 외지인을 불러 들였다. 그러나 동쪽 지역의 경쟁과 제조원금에 비해 세계의 강철에 대한 수요가 감소하는 바람에 강철업은 나날이 쇠해져 갔다. 설령 근년 서비스업의 성장이 이미 원래의 높았던 실업률을 어느 정도 낮췄더라도, 지역 경제의 성장은 전국과 비교, 가장 낮았다. 그러나 건축업이 번창했고, 지역내의 큰 도시는 점점 많은 소매(消買)를 시작했다. 1986년, 유럽 연합으로부터 도로와 기타 기초 시설들의 지원 및 투자를 받기 시작했다.
Motion in the Ocean
《Motion in the Ocean》은 영국의 팝 록 밴드 맥플라이가 발매한 세 번째 스튜디오 음반이다. 이 음반은 2006년 11월 6일 영국에서 발매되었다. 이 음반은 발매 이후 영국에서 300,000장 이상이 팔리며 플래티넘 인증을 받았다. 이 음반의 투어 에디션은 2007년 5월 14일에 발매되었다. 보너스 트랙 〈Baby's Coming Back〉의 추가와 함께, 이 음반은 웸블리 아레나에서 라이브로 녹음된 Motion in the Ocean Tour 2006의 DVD와 함께 제공되었다. 그 음반은 한정판이었다. 이 음반의 버전은 11,256장이 팔리면서 공식 음반 차트에서 14위에 올랐다.
배경
이 음반은 아일랜드 웨스트미스주의 그라우스 로지 녹음 스튜디오에서 녹음되었다. 이 음반의 첫 곡인 〈We Are the Young〉은 싱글 〈Star Girl〉 데모 B-사이드로 처음 등장했다. 이 버전은 피아노 리프가 더 강한 약간 다르다. 〈Please, Please〉는 드러머 해리 저드가 맥플라이가 출연한 영화 《행운을 돌려줘》의 촬영장에서 만났던 여배우 린제이 로한에 대한 명백한 언급을 포함하고 있다. 로한은 구체적으로 언급되지 않았지만, 이 노래의 비디오에 등장하는 여성은 녹색 눈, 빨간 머리, 린제이라는 이름을 가지고 있다.
아스투리아스
아스투리아스는 다음을 의미한다.
아구스타웨스틀랜드 AW109
아구스타웨스트랜드 AW109는 아구스타웨스트랜드에서 1971년에 개발한 다목적 헬리콥터이다.
민수용
== 제원 ==
소이치로
소이치로의 다른 뜻은 다음과 같다.
김성기
김성기는 다음 사람 등을 가리킨다.
도끼 (동음이의)
도끼의 다른 뜻은 다음과 같다.
김성균 (1908년)
생애
본관은 상산이며 출신지는 경기도와 본적지인 충청북도의 두 가지로 전한다. 1929년에 경성제일고등보통학교를 졸업하고 1931년 경성제국대학 예과를 거친 뒤 1934년에는 경성제대 법문학부 사학과를 졸업했다.
경성제대 졸업 직후에 조선총독부 경무국 도서과에 임용되어 도서 검열 업무를 맡았고, 조선영화개발협회의 참사를 겸해 영화 검열에도 참여했다. 일제 강점기 말기에는 영화인기능심사위원회의 간사로 활동했다.
조선총독부 경무국 도서과에서 촉탁 및 속으로 근무하던 시기 일제의 영화통제정책을 적극 옹호하는 여러 편의 글을 발표했다.
태평양 전쟁 종전 후 미군정에 의해 경찰 분야 전문가로 발탁되어 과도정부 경무부에서 경찰공보실 부실장 겸 수도경찰학교 교장이 되었다. 1953년부터 동국대학교와 덕성여자대학교 강사를 거쳐서 1954년에는 국학대학 사학과 교수가 되었고, 1955년부터는 편수관 3급으로 국사편찬위원회 사무국 편찬과장을 겸했다.
이후 경희대학교 사학과 교수로 근무하면서 국사편찬위원회에서 활동을 계속하여 1965년에는 당시까지 문교부 장관이 겸직하던 국사편찬위원회 위원장에 올랐다. 1972년에 정년퇴임하였고 1973년에는 중화민국의 중화학술원에서 명예문학박사 학위를 받았다.
사후
총독부 검열관 출신으로 대한민국 국사편찬위원회 위원장을 지낸 경력으로 인해, "언론·출판물을 제멋대로 가위질했던 검열관 출신 경찰이던 김성균은 특이하게 해방 후 국사편찬위원장을 맡기도 했다."고 보도되는 등 사후에 친일 전력 논란에 휘말렸다.
2009년 민족문제연구소가 편찬한 친일인명사전 초판 (1권 419페이지) 에 포함되었다.
제러미 로닉
제러미 섀퍼 "J. R." 로닉(, 1970년 1월 17일 ~ )은 미국의 은퇴한 아이스하키 선수로 현역 시절 포지션은 센터이다.
미끼
미끼는 쥐덫처럼 무언가를 꾀어내는 물건이다.
낚시미끼
낚시미끼는 낚시 끝에 꿰는 물고기의 먹이를 가리킨다. 새우, 지렁이, 밥알 등이 이용된다.
크게 천연미끼와 인조미끼가 있는데, 살아 있는 작은 물고기가 천연미끼로서 가장 좋다. 그 밖에 죽은 물고기를 잘게 잘라 쓰거나 치즈·물고기알·빵반죽을 사용하기도 한다. 인조미끼는 루어라고도 하며, 천연미끼와 똑같이 생긴 것, 색깔 또는 디자인이 다양한 것 등 여러 가지이다.