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궤변 궤변과 역설
궤변과 닮은 것으로 역설이 있다. 역설은 궤변에 비해, 보다 정확하고 엄밀한 추론을 진행시키는 것에 특징이 있다. 역설의 예로서는 제논의 역설과 같이 논리 전개가 올바른 것처럼 보이고 결론이 잘못된 것이나, 쌍둥이 역설이나 생일 문제와 같이 결론이 잘못된 것처럼 보이지만 올바른 것, 거짓말쟁이의 역설과 같이 모순에 관련한 것 등이 있다.
궤변 궤변과 논리학
공손룡은 중국의 춘추전국시대에 나타난 사상가인 제자백가 가운데, 명가로 불린다. 제논이나 프로타고라스는 기원전 400년 이전 그리스의 아테네 등에서 활약해, 소피스트로 불렸다. 철학의 분류로는 명가나 소피스트 등을 포함해 궤변 학파라고 부르는 일이 있다. 고대 중국의 궤변은 학문적인 발전에 연결되지 않았지만, 소피스트의 궤변방법은 후세의 논리학의 발전으로 연결되어 갔다.
궤변 '궤변'이라는 말
'사기' '5종세가'로 '법률호미, 궤변지시테이테인에 안르'라는 용례가 있어, '사기색은'은 궤변의 어의에 대해 '궤광의 변'(멍 벗김, 속이는 말)라고 주를 달고 있다.
또 궤변의 예로서 고대 중국의 사상가 공손룡에 의한 '백마는 말에 비않다'가 있다. 공손룡의 논법을 이하에 나타낸다 (자세한 것은 공손룡을 참조). 이것은 논점의 바꿔치기, 연속성의 허위와 잘못된 2분법을 포함하고 있다.
'백마'라는 개념은 '흰색'이라는 색에 대한 개념과 '말'이라는 형태에 대한 개념이 합쳐진 것이기 때문에, 이미 순수한 형태의 개념인 '말'과 다르다. 따라서 백마는 말이 아니다.
이런 종류의 궤변은 단지 언설상의 놀이로서 경시되는 일이 있지만, 법 (문자)에 따르는 사회규범을 중시하는 사회에서는 중요하다. 예를 들면 '국민은 납세의 의무를 진다'의 경우, 국민의 정의가 애매하면 법의 합의나 실효력은 극단적으로 저해된다. 공손룡의 논법의 예를 들면, 말 한 마리에 세를 부과하는 경우, 백마는 말은 아니라는 논증에서 말의 정의가 애매하면, 그 논증은 유효할 가능성이 있다. 노예나 소작, 미성년이나 여성이 '인원수'가 아니라면 인두세가 미치는 범위는 극단적으로 제한될지도 모른다.
은비늘치과
은비늘치과(Triacanthidae)는 복어목에 속하는 조기어류 물고기과의 하나이다. 4개 속에 7종을 포함하고 있는 인도-태평양 어류이다. 은비늘치(Triacanthus biaculeatus) 등을 포함하고 있다. 몸길이는 15~30cm이다.
은비늘치과 계통 분류
다음은 베탕쿠르(Betancur) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
타키야마 아카네
다키야마 아카네(瀧山 あかね,たきやま あかね, 1994년 5월 10일~)는 일본의 여성 아이돌 그룹 전 NMB48 연구생의 멤버이다.
젠더 변이
젠더 변이(gender variance) 또는 젠더 비관행(gender nonconformity) 또는 젠더 비순응은 젠더 이분법에 맞지 않는 젠더표현을 하는 사람들이다. 젠더 체계에 대한 도전으로 여겨져 차별을 받기도 한다.
하경철
하경철(河炅喆, 1939년 ~ , 전북 무주)은 대한민국의 법조인, 변호사이다. 1999년 9월 26일부터 2004년 1월 28일까지 헌법재판관을 지냈다.
하경철 생애
전주고, 1961년 서울대 법대 졸업.
고등고시 사법과 12회 수석합격. 서울지법 판사, 대한변협 인권위원장, 중앙선거관리위원을 거쳐 1999년부터 2004년까지 새정치국민회의 추천으로 헌법재판관을 지냈다. 2005년 민주화운동 관련자 명예회복 및 보상 심의위원회 5대 위원장. 2015년 현재 법무법인 동서양재 변호사
신창무
신창무(1992년 9월 17일 ~ )은 대한민국의 축구 선수로 현재 K리그1 광주 FC에서 미드필더로 활약하고 있다.
신창무 클럽 경력
2014년 대구 FC에 입단하여 같은 해 4월 19일 2014 FA컵 2라운드 동의대학교와의 경기에서 프로 첫 골을 기록하였다.
2018년 1월에 상주 상무에 입대하고 2019년 9월 17일에 제대하여 원소속팀 대구 FC에 복귀하였다. 2019년 10월 6일 성남 FC와의 경기에서 후반 추가시간 득점을 기록하며 상주에서 복귀한 이후 첫 득점을 기록했다. 이 골로 팀은 2-1 역전승을 이루었다.
2021년 1월 8일 K리그1 강원 FC로 이적하였다.
2023 시즌을 앞두고 광주 FC로 이적하였다.
에이린 일리제이
에이린 일리제이(Richard Arin Ilejay, 1988년 2월 17일)는 미국의 음악가로 어벤지드 세븐폴드의 드러머였다. 그는 2011년부터 세션 멤버로 활동하다가 2013년에 정식 멤버가 되었다. 그는 어벤지드 세븐폴드의 멤버이기 이전엔 메탈 코어 밴드인 Confide에 있었다. 2015년 그는 어벤지드 세븐폴드에서 탈퇴하였다.
에이린 일리제이 유년기
에이린 일리제이는 캘리포니아 주의 벤투라에서 태어났다 그의 아버지는 프로기타리스트였고
어머니는 복음가수였다 에이린은 9살부터 드럼을배우기 시작하여 펑크,재즈,라틴음악을 그의 아버지로
부터 배웠다 그후그는 팜데일 고등학교의 드러머에 가입하였다
에이린 일리제이 어벤지드 세븐폴드
그는 마이크 포트노이와 현재는 사망한 더 레브의 다음으로 어벤지드 세븐폴드의 드러머가 되었다
그는 2011년 1월 20일 펜실베이니아주의 레딩에서 첫공연을 가졌다
그후 그는 밴드가 발표한 두싱글앨범인 콜 오브 듀티: 블랙 옵스의 좀비맵"Call of Dead"의 Not Ready to Die와 콜 오브 듀티: 블랙 옵스 II의 Carry On 에등장하였다
2013년 8월 9일 Avenged Sevenfold in Mashantuckt, CT at the Foxwoods casino 공연에서 정식맴버가 된후
첫공연을 가졌다
그가 처음 밴드에서 만든 정식앨범인 Hail to the King이 2013년 8월 27일(미국기준) 발매되었다
그는 2015년7월 23일에 어벤지드 세븐폴드에서 탈퇴하였다
에이린의 어벤지드 세븐폴드의 탈퇴는 많은 팬들에게 충격을 주었다.
그들의 공식 홈페이지에서 "우리는 이제 에이린 없이 활동을 하기로 했다"라는 글제목과 함께
에이린이 팀에서 탈퇴 되었음을 알렸다. 보관됨 2015-07-31 - 웨이백 머신
체치나
체치나(이탈리아어: Cecina)는 이탈리아 토스카나주 리보르노도에 있는 코무네다. 피렌체에서 남서쪽 80km, 리보르노에서 남동쪽 30km 거리에 있다.
체치나 역사
옛 에트루리아 귀족 가문의 후예인 로마의 집정관 알비누스 카이키나(Albinus Caecina)가 이곳에 정착지를 세웠다. 서로마 제국이 멸망한 후, 이 지역은 토스카나 대공국의 레오폴도 2세가 지역 농업을 개발할때까지 오랜 침체기에 있었다.
현재의 도시는 1852년에 세워졌지만, 제2차 세계 대전 동안에 완전하게 파괴되었다. 1960년대부터 인기있는 관광객들의 리조트로서 발전하였다.
카스타녜토카르두치
카스타녜토카르두치(이탈리아어: Castagneto Carducci)는 이탈리아 토스카나주 리보르노도에 있는 코무네다. 피렌체에서 남서쪽 90km, 리보르노에서 남동쪽 50km 거리에 있다. 명칭은 이곳에서 어린 시절 몇 년을 보낸 시인 조수에 카르두치의 이름을 따서 명명되었다.
카폴리베리
카폴리베리(이탈리아어: Capoliveri)는 이탈리아 토스카나주 리보르노도에 있는 코무네다. 피렌체에서 남서쪽 130km, 리보르노에서 남쪽 90km 거리에 있다.
불가리아의 행정 구역
다음은 불가리아의 행정 구역에 관한 서술이다.
카시나 부로나역
카시나 부로나 역(이탈리아어: Cascina Burrona)은 비모드로네 코무네의 카시나부로나 마을에 위치한 밀라노 지하철의 2호선의 역이다.
카시나 부로나역 역사
카시나 부로나 역은 1968년 5월 5일에 문을 열었는데, 처음에는 밀라노-고르곤촐라 트램고속선의 정거장이었다. 당시에는 빌라 피오리타 역, 부세로 역, 빌라 폼페아 역과 함께 원래 계획에는 포함되지 않은 네 역 중 하나였다. 1972년 12월 4일부터 본역이 소재한 카시나 고바 - 고르곤촐라 구간이 밀라노 지하철 2호선과 연결되었고 현재까지 지하철 2호선의 일부로 운영하고 있다.
카시나 부로나역 역 구조
카시나 부로나 역은 반투명 판지붕이 있는 두 개의 콘크리트 승강장과 두 선로로 되어 있다. 여객건물은 승강장 남쪽 끝에 위치해 있다. 역 건물은 전부 조립자재로 지어졌으며, 같은 시기에 지어진 빌라 피오리타 역, 부세로 역, 빌라 폼페아 역과 구조가 유사하다.
쥐치복과
쥐치복과(Balistidae)는 복어목에 속하는 조기어류 물고기과의 하나이다. 주로 밝은 색을 띠는 40여 종의 물고기로 이루어져 있다. 대개 줄무늬와 반점을 갖고 있으며,
전세계의 열대와 아열대 해역에서 서식하며, 인도-태평양에 가장 많이 종이 발견된다. 비교적 수심이 낮은 해안가, 특히 산호초 사이에서 주로 발견되지만, 일부 종은 원양 해역에서 발견된다. 배주름쥐치, 분홍꼬리쥐치, 갈쥐치, 파랑쥐치, 제왕쥐치복, 황록쥐치, 무늬쥐치, 그물쥐치, 가는꼬리쥐치 등을 포함하고 있다.
쥐치복과 계통 분류
다음은 베탕쿠르(Betancur) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
비니
비니의 다른 뜻은 다음과 같다.
비니(beanie)는 모자의 일종이다.
비니(毘尼)는 불교 용어다.
비니 (음악 그룹)(Bini)
비니 (포도)(Bini): 메를로 포도종의 다른 이름
성림초등학교
성림초등학교는 대한민국 강원특별자치도 춘천시에 있는 초등학교다.
석사초등학교
석사초등학교는 대한민국 강원특별자치도 춘천시 석사동에 있는 초등학교다.
로버트 엘스윗
로버트 크리스토퍼 엘스윗(Robert Christopher Elswit, 1950년 4월 22일)은 미국의 영화 촬영 감독이다. 폴 토머스 앤더슨과 총 6편의 영화를 촬영했으며, 2007년 《데어 윌 비 블러드》로 아카데미 촬영상을 수상했다.
봉의초등학교
봉의초등학교는 대한민국 강원특별자치도 춘천시 약사동에 있는 공립 초등학교다.
BAT99-98
BAT99-98은 대마젤란 은하 내에 있는 항성이다. 황새치자리 30 성운 내의 R136 성단 근처에 있다. 이 별은 그 질량이 태양의 약 226배에 밝기는 500만 배로 발견된 항성 중 가장 뜨겁고 밝은 반열에 올라갔었다.
BAT99-98 관측
1978년 J. 멜닉은 황새치자리 30 영역을 관측하여 6개의 울프-레이에별을 발견했다. 그가 관측한 12개 천체 중 BAT99-98은 일곱 번째 관측 대상이었으며, 성표에는 Cl* NGC 2070 MEL J로 기록되었다. 멜닉이 관측한 항성들은 황새치자리 30 성운 중심부에서 2초각 이내에 있는 겉보기 등급 14 이상의 천체들이었다. BAT99-98의 겉보기 등급은 12에 분광형은 WN5였다.
BAT99-98 특징
이 별은 성단 R136 근처에 있으며, 질량-광도 수치는 R136에 있는 무겁고 밝은 별들과 비슷하다. 이 별이 처음 태어났을 때에는 질량이 태양의 250배 정도였으나 이후 항성풍의 형태로 태양질량 20배 정도를 잃어버린 것으로 추정된다. BAT99-98이 뿜는 항성풍의 속도는 초당 약 1,600 킬로미터나 된다. 별의 표면 온도는 4만 5천 켈빈에 모든 파장 영역에서 뿜는 에너지의 총량은 태양의 500만 배 정도이나, 가시광선 영역에서의 밝기는 태양의 14만 1천 배에 불과하다. 항성진화로는 질소를 태우는 단계에 있다.
BAT99-98 최후
BAT99-98의 최후는 이 별이 질량을 얼마나 잃느냐에 달려 있다. 이 별처럼 질량이 극도로 큰 별은 질량을 크게 잃지 않아 파국적 종말을 피할 수 없을 것으로 보이는데 초신성, 극초신성, 감마선 폭발 또는 눈에 보이지 않는 폭발 과정을 거친 후 블랙홀이나 중성자별을 남길 것이다. 최후가 정확히 어떤 형태로 정해지느냐는 항성이 질량을 잃는 속도와 양에 달려 있다. 현재 구축된 모형은 예측의 정확도에 있어 완벽하지는 않으나, BAT99-88와 같이 아주 무거운 항성들은 Ib, Ic형 초신성(감마선 폭발이 동반될 수도 있음)으로 최후를 맞은 뒤 블랙홀을 남기리라 추측하고 있다.다만 Ic형 초신성의 경우로 폭발할 경우 잔해 자체(중성자별이나 블랙홀)가 없다.
워누
워누(중국어: 倭奴; 왜노)는 중화권 국가에서 일본인을 경멸의 의미로 부르는 비속어이다.
워누 어원
어원은 일본이 중국에서 일본의 국명을 처음으로 음역한 데서 나온 호칭이다. '왜노국'이라는 표현보다는 왜국, 노국이 더 많이 등장하는데, 이때에는 '나국'이라고 발음하는 경우가 많다. 한자의 훈이 아니라 음으로 봐야하는 말이다. 여기에는 딱히 비하의 의미가 없었다.
본래 어원은 나쁜 뜻이 아니었지만, 지금은 역사학에서 학술적으로 쓸 때를 제외하고서는 일본인들이 모욕적으로 생각하는 호칭이자 상당히 비하하는 단어이다.
하지만 일본 조정에서는 점차 하필 사용된 한자가 멸칭으로도 사용할 수 있는 글자임을 거북히 여겨 야마토(大和)니 하는 호칭을 쓰다 최종적으로 일본이라는 한자 국호를 채택한다.
이후 중국과 일본 간 외교문서에서는 일본이라는 국호를 채택하지만, 중국 측에서 일본을 괘씸하다고 느꼈을 때는 왜국이니 왜노니 하는 호칭을 사용하는 식으로 사용법이 분화되었다.
워누 사례
역사적인 이유로 혐일 감정이 매우 심한 중국에서는 이 말이 즐겨 쓰인다. 중국의 언론에서도 자주 즐겨쓰는 표현이며, 심지어 정부에서도 만주사변 및 난징 대학살, 댜오위다오 영토분쟁 등을 맞이하여 중국인들이 강력한 반일 감정을 가지도록 이 욕설을 최대한 많이 쓰게 하라고 권장한 사례도 있다.
중국인들의 반일 시위에서 사용된 "타도! 워누"(打倒！倭奴)라는 문구가 쓰여진 현수막 등이 많이 발견되어 일본 언론에 널리 알려져 많은 일본인들이 분노하기도 했다.
2004년 AFC 아시안컵 결승전에서 일본에 아쉽게 패한 중국 팀 서포터가 "워누 죽어라!"(倭奴！死) 등의 발언을 하는 장면이 나왔었다.
랜덤 포레스트
기계 학습에서의 랜덤 포레스트(영어: random forest)는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다.
랜덤 포레스트 도입
랜덤 포레스트는 다수의 결정 트리들을 학습하는 앙상블 방법이다. 랜덤 포레스트는 검출, 분류, 그리고 회귀 등 다양한 문제에 활용되고 있다.
초기 랜덤 포레스트는 단일 트리를 확장할 때 가능한 결정(available decisions)중 임의의 부분집합(random subset)에서 검색하는 아이디어를 도입한 얄리 아미트(Yali Amit)와 도널드 게먼(Donald Geman)의 연구에 영향을 받았다. 또한 임의의 부분공간(random subspace)을 선택하는 틴 캄 호(Tin Kam Ho)의 아이디어 역시 랜덤 포레스트의 디자인에 영향을 미쳤다. 포레스트가 성장할 때, 각 트리를 학습하기(fitting) 전에 임의로 선택된 부분공간으로 훈련 데이터를 투영(projection) 시키는 과정에서 트리 사이에 차이가 발생한다.
랜덤 포레스트 도입
현재의 랜덤 포레스트의 개념은 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 논문에서 만들어졌다. 이 논문은 랜덤 노드 최적화(randomized node optimization, RNO)와 배깅(bootstrap aggregating, bagging)을 결합한 방법과 같은 CART(classification and regression tree)를 사용해 상관관계가 없는 트리들로 포레스트를 구성하는 방법을 제시했다.
일반적으로 결정 트리를 이용한 방법의 경우, 그 결과 또는 성능의 변동 폭이 크다는 결점을 가지고 있다. 특히 학습 데이터에 따라 생성되는 결정 트리가 랜덤성에 따라 매우 다르기 때문에 일반화하여 사용하기에 어려움이 따른다. 특히, 결정 트리는 계층적 접근방식이기 때문에 만약 중간에 에러가 발생한다면 다음 단계로 에러가 계속 전파되는 특성을 가진다. 배깅(Bagging) 또는 랜덤 노드 최적화(Randomized node optimization)와 같은 랜덤화 기술은 결정 트리가 가진 이러한 단점을 극복하고 좋은 일반화 성능을 갖도록 한다.
랜덤 포레스트 결정 트리
하나의 트리는 계층 구조로 이루어진 노드(node)들과 에지(edge)들의 집합으로 이루어져 있다. 또한 노드는 내부 노드(internal node)와 종단 노드(terminal node, leaf node)로 나뉜다. 그래프에서와 달리, 트리에서는 모든 노드가 들어오는 에지(incoming edge)를 하나만 가진다. 반면 각 내부 노드에서 나가는 에지(outgoing edge)의 개수에는 제한이 없으나, 주로 두 개의 나가는 에지를 갖는 것으로 가정한다.
결정 트리(decision tree)는 말그대로 결정을 내리기 위해 사용하는 트리로, 결정 과정을 간단한 문제들로 이루어진 계층 구조로 나눈다. 간단한 문제에 대해서는 매개변수(예: 모든 노드의 테스트 매개변수, 종단 노드에서 매개변수 등)를 사용자가 직접 설정할 수 있지만, 보다 복잡한 문제의 경우 학습 데이터로부터 트리 구조와 매개변수를 모두 자동으로 학습한다.
하나의 일반적인 데이터 포인트를 다음과 같이 벡터 로 정의한다.
랜덤 포레스트 결정 트리
여기서, 는 스칼라 입력을 나타낸다. 실제 응용에서 입력의 차원 는 매우 큰데, 심지어 무한대가 되기도 한다. 그러나 랜덤 트리 또는 랜덤 포레스트의 계산에서 내의 개의 모든 원소를 사용하지 않으며, 필요한 기저(basis)에 있는 값들만 취급하는 것이 일반적이다.
종종 입력을 가능한 모든 입력들의 집합으로부터 하나의 함수 에 의해 임의로 추출된 것으로 생각하는 것이 편하다. 는 입력의 부분집합을 선택하는 함수로, 다음과 같이 정의한다.
큰 범주에서 볼 때, 결정 트리의 기능은 오프라인 단계(훈련 또는 학습)와 온라인 단계(테스트) 두 가지로 나눌 수 있다.
훈련 단계에서는 종단 노드에 대한 매개변수와 내부 노드와 관련된 노드 분할 함수(split function)의 매개변수를 최적화하는 작업이 진행된다.
트리의 훈련 과정을 이해할 때, 훈련 데이터의 부분집합을 트리의 가지들과 연관시켜 생각하는 것이 편하다. 예를 들어, 노드 1(그림에서와 같이 0부터 너비-우선순위로 각 노드에 숫자가 부여된다)에 도달하는 훈련 데이터의 부분집합을 이라고 하고, 노드 1의 왼쪽과 오른쪽의 자식 노드를 각각 라고 하자. 이 때, 각 분할 노드 는 다음과 같은 관계식을 갖는다.
랜덤 포레스트 결정 트리
데이터 포인트 의 훈련 집합  및 실제 데이터 레이블(ground truth label)이 주어졌을 때, 트리의 매개변수는 정의한 목적 함수를 최소화 하도록 선택된다. 트리의 성장을 언제 멈출지 결정하기 위해 미리 정의된 여러 가지 멈춤 조건이 적용된다.
개의 트리로 구성된 하나의 포레스트의 경우, 일반적으로 훈련 과정은 각 트리에 대해 독립적으로 번 반복된다. 랜덤 트리 또는 포레스트에서 주목할 사실은 랜덤성(randomness)이 오직 훈련 과정에만 존재한다는 것이다. 트리가 형성된 후 고정되어 있다면 테스트 단계에서는 완전히 결정론적인 특성을 보인다. 즉, 동일한 입력 데이터에 대해 항상 동일한 결과를 낸다.
랜덤 포레스트 결정 트리
이전에 본 적 없는 데이터 가 입력으로 주어졌을 때, 각 결정 트리는 사전에 정의된 많은 테스트 값을 계층적으로 적용한다. 루트 노드에서 시작해, 각 노드의 분할 함수를 입력 데이터 에 적용한다. 입력 데이터는 이진 테스트의 결과에 따라 오른쪽 또는 왼쪽의 자식 노드로 보내진다. 이 과정은 입력 데이터가 단말 노드에 도달할 때까지 반복된다.
트리에서 단말 노드는 대개 입력 에 대한 출력 값을 내는 예측기(분류기(classifier) 또는 회귀기(regressor))를 갖는다. 포레스트의 경우 각 트리 예측기들의 조합으로 단일 예측치를 만든다.
훈련 단계에서 트리의 각 노드는 들어오는 데이터들을 최적으로 분리하기 위해 정보 획득량(information gain)을 기준으로 사용한다. 다시 말해 각 노드에서 정보 획득량(신뢰, confidence)을 최대화하는 방향으로 데이터를 분리한다. 정보 획득량은 다음과 같이 정의된다.
여기서, 는 한 노드에 도달하는 데이터 집합을, 는 이 노드의 , 왼쪽 혹은 오른쪽 방향 자식 노드로 들어가는 데이터 집합을 나타낸다(와 의 관계식은 훈련과 테스트 과정 참조). 또한, 와 는 각각 데이터 집합에 속한 데이터 개수와 섀넌 엔트로피(Shannon entropy)를 가리킨다.
위 수식에서 볼 수 있듯이, 정보 획득량을 최대화하기 위해서는 결국 섀넌 엔트로피가 최소화되어야 한다. 섀넌 엔트로피는 확률 변수의 조합으로 정보원(여기서는 )에 대한 불확실성을 보여주는 것으로 아래와 같이 정의된다.
여기서 는 전체 부류(class) 집합을 나타내며, 는 각 부류에 대한 확률 질량 함수이다.
랜덤 포레스트 랜덤 포레스트
랜덤 포레스트의 가장 큰 특징은 랜덤성(randomness)에 의해 트리들이 서로 조금씩 다른 특성을 갖는다는 점이다. 이 특성은 각 트리들의 예측(prediction)들이 비상관화(decorrelation) 되게하며, 결과적으로 일반화(generalization) 성능을 향상시킨다. 또한, 랜덤화(randomization)는 포레스트가 노이즈가 포함된 데이터에 대해서도 강인하게 만들어 준다.
랜덤화는 각 트리들의 훈련 과정에서 진행되며, 랜덤 학습 데이터 추출 방법을 이용한 앙상블 학습법인 배깅(bagging)과 랜덤 노드 최적화(randomized node optimization)가 자주 사용된다. 이 두 가지 방법은 서로 동시에 사용되어 랜덤화 특성을 더욱 증진 시킬 수 있다.
랜덤 포레스트 랜덤 포레스트
배깅(bagging)은 bootstrap aggregating의 약자로, 부트스트랩(bootstrap)을 통해 조금씩 다른 훈련 데이터에 대해 훈련된 기초 분류기(base learner)들을 결합(aggregating)시키는 방법이다. 부트스트랩이란, 주어진 훈련 데이터에서 중복을 허용하여 원 데이터셋과 같은 크기의 데이터셋을 만드는 과정을 말한다. 배깅을 통해 랜덤 포레스트를 훈련시키는 과정은 다음과 같이 세 단계로 진행된다.
랜덤 포레스트 랜덤 포레스트
트리는 작은 과 큰 분산(variance)을 갖기 때문에, 매우 깊이 성장한 트리는 훈련 데이터에 대해 과적합(overfitting)하게 된다. 부트스트랩 과정은 트리들의 편향은 그대로 유지하면서, 분산은 감소시키기 때문에 포레스트의 성능을 향상시킨다. 즉, 한 개의 결정 트리의 경우 훈련 데이터에 있는 노이즈에 대해서 매우 민감하지만, 트리들이 서로 상관화(correlated)되어 있지 않다면 여러 트리들의 평균은 노이즈에 대해 강인해진다. 포레스트를 구성하는 모든 트리들을 동일한 데이터셋으로만 훈련시키게 되면, 트리들의 상관성(correlation)은 굉장히 커질 것이다. 따라서 배깅은 서로 다른 데이터셋들에 대해 훈련 시킴으로써, 트리들을 비상관화시켜 주는 과정이다.
훈련 단계에서 임의 노드 최적화는 훈련 목적 함수를 최대로 만드는 노드 분할 함수의 매개변수 의 최적값을 구하게 된다.
각 트리의 노드마다 분할 함수(split function)를 가지고 있으며, 다음과 같이 표현할 수 있다.
랜덤 포레스트 랜덤 포레스트
0은 거짓(false), 1은 참(true)을 가리킨다. 노드에 도달한 데이터는 분할 함수 결과에 따라 왼쪽 또는 오른쪽의 자식 노드로 보내지게 된다. 이러한 분할 함수는 매개변수 에 따라 결정된다.
는 필터 함수로 벡터 에서 몇 개의 특징(feature)들만을 선택한다. 이 과정은 특징 배깅(feature bagging)이라고도 불린다. 특징을 선택하는 이유는 배깅을 통해 얻은 트리들 간의 상관성에 있다. 즉, 한 개의 특징 또는 극소수의 특징들이 결과에 대해 강한 예측 성능을 지닌다면, 훈련 과정 중 여러 트리 노드에서 이러한 특징들이 중복되어 선택되고 결과적으로 트리들이 상관화되기 때문이다.
따라서 노드 분할 함수는 다음과 같이 표현될 수 있다.
노드 분할 함수의 매개변수 의 가능한 모든 경우를 포함하는 집합을 라고 한다면, 번째 노드의 훈련 단계에서  인 부분집합 를 만든다. 매개변수의 최적값 는 안에서, 정보 획득량(information gain)으로 정의되는 목적 함수(objective function)를 최대로 만들게 하는 값으로 계산된다.
(에 대한 설명은 결정 트리 참조)
임의성의 정도(the amount of randomness)는 로 결정된다.  로 고정시켜 두고 랜덤 포레스트를 훈련시키는 경우, 매개변수 를 도입하여 임의성 정도를 설명할 수 있다. 이 같은 경우, 가 임의성의 정도를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 보통 의 값은 랜덤 포레스트의 트리들의 모든 노드에서 동일한 값을 사용한다. 만약  이면, 랜덤 포레스트의 모든 트리들은 서로 동일하게 되며, 전체 시스템에 임의성이 주입되지 않는다.  인 경우에는 최대의 임의성과 비상관화(uncorrelated)된 트리들을 얻게 된다.
포레스트의 모든 트리들은 독립적으로 훈련 단계를 거친다. 테스트 단계에서 데이터 포인트 는 모든 트리에 동시로 입력되어 종단 노드에 도달하게 된다. 이러한 테스트 단계는 병렬적으로 진행될 수 있으며, 따라서 병렬 CPU 또는 GPU 하드웨어를 통해 높은 계산 효율성을 얻을 수 있다. 포레스트의 예측 결과는 모든 트리의 예측 결과들의 평균으로 얻는다. 분류의 경우를 보면 다음의 식과 같다.
다른 방법으로는 트리들의 결과들을 곱하는 방법이 있다.
여기서 는 확률 정규화(probabilistic normalization)를 위한 상수(constant)이다.
랜덤 포레스트 중요 매개변수
랜덤 포레스트의 가장 큰 영향을 미치는 매개변수들은 다음과 같다.
총 포레스트를 몇 개의 트리로 구성할 지를 결정하는 매개변수이다. 포레스트가 작으면 트리들을 구성하고 테스트 하는데 걸리는 시간이 짧은 대신, 일반화 능력이 떨어져 임의의 입력 데이터 포인트에 대해 틀린 결과를 내놓을 확률이 높다. 반면에 포레스트의 크기가 크다면 훈련과 테스트 시간은 증가하지만, 포레스트의 결과값은 각 트리의 결과들에 평균을 취한 것으로 큰 포레스트의 결과값은 작은 포레스트보다 비교적 연속적이며 일반화 능력이 우수하다.
하나의 트리에서 루트 노드부터 종단 노드까지 최대 몇개의 노드(테스트)를 거칠 것인지를 결정하는 매개변수이다. 최대 허용 깊이가 작으면 과소적합(underfitting)이 일어나고, 최대 허용 깊이가 크면 과대적합(overfitting)이 일어나기 때문에 적절한 값을 설정하는 것이 중요하다.
랜덤 포레스트 특성
랜덤 포레스트를 이용해 분류 혹은 회귀문제에서 각 변수(variable)들의 중요성에 순위를 매길 수 있다. 다음에 설명할 방법은 랜덤 포레스트의 개념을 만든 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 논문에 상세히 설명되어 있으며, R을 이용한 랜덤 포레스트 패키지
에 구현되어 있다.
데이터 집합 에서 변수의 중요성을 측정하기 위한 첫번째 단계는 데이터 집합에 맞추어 랜덤 포레스트를 훈련시키는 것이다.
랜덤 포레스트를 구성하는 과정에서 각 데이터 포인트에 대한 OOB-오차(out-of-bag error)가 구해진다. OOB(out-of-bag) 데이터는 부트스트랩을 통한 임의 중복추출 시 훈련 데이터 집합에 속하지 않는 데이터를 말하며, OOB-오차는 이 데이터의 실제 값과 각 트리로부터 나온 예측 결과 사이의 오차로 정의된다.(만약 훈련과정에서 배깅을 사용하지 않는다면, OOB 데이터 대신 독립된 테스트 데이터를 이용해 오차를 계산할 수도 있음)
랜덤 포레스트 특성
훈련단계 이후 데이터 포인트의 번째 특징의 중요성을 측정하기 위해서, 훈련 데이터 가운데 번째 특징 값을 치환하고, 이 변경된 데이터 집합에 대해 포레스트의 OOB-오차를 다시 계산한다. 번째 변수의 중요도 점수는 모든 트리들에 대해서 원본 데이터 집합의 OOB-오차와 값이 치환된 데이터 집합의 OOB-오차의 차이의 평균으로 정의된다. 이 점수는 차이들의 표준편차에 의해 정규화된다.
큰 중요도 점수를 가지는 변수는 작은 값을 갖는 변수보다 높은 순위의 중요성을 갖게된다.
랜덤 포레스트와 k-최근접 이웃 알고리즘과의 관계는 2002년, 이 린(Yi Lin)과 전용호(Jeon, Yongho)에 의해 조명되었다. 이웃 가중치 구조(weighted neighborhoods schemes) 모델을 통해 두가지 알고리즘을 통합할 수 있다.
이 모델은 데이터 집합 에서 새로운 데이터 포인트 의 예측값 을 이웃한 데이터 포인트들과 가중치 함수 를 통해 구한다.
랜덤 포레스트 특성
여기서 는 번째 데이터 포인트 와 새로운 데이터 포인트 와의 가중치로 음이 아닌 값을 갖고, 임의의 에 대해 모든 가중치들의 합은 1이 된다. 각 모델에서 가중치 함수는 다음과 같다.
이 식은 포레스트 전체가 개별 트리의 가중치들의 평균값으로 다시 이웃 가중치 구조(weighted neighborhoods schemes)를 이루는 것을 보여준다. 여기서 의 이웃 는 포레스트 중 적어도 하나의 트리에서 와 같은 종단 노드로 떨어지는 데이터 포인트를 의미하게 된다. 이렇게 하여 의 이웃은 트리의 구조와 데이터 집합의 구조에 복합적으로 의존한다. 랜덤 포레스트에서 이웃들의 분포가 각 매개변수들의 지역적 중요성에 따라 달라진다.
랜덤 포레스트 응용사례
엑스박스 360에서 사용되는 모션 캡처 주변기기인 키넥트에서는 랜덤 포레스트를 이용하여 주어진 입력에서 신체의 각 부분을 분류한다.
훈련 단계에서는 미리 신체부분들이 라벨화(pre-labeled) 되어있는 깊이 지도(depth map)에서 2,000개의 픽셀(pixel)을 임의로 추출해 300,000장의 깊이 지도당 트리 하나씩 총 세개의 깊이(depth) 값이 20인 트리를 구성한다. 트리 구성 시 1,000개의 코어 클러스터(core cluster)를 사용한 GPU연산으로 하루정도의 시간이 걸린다. 테스트 단계에서는 앞서 구성한 트리들을 이용하여 임의의 입력 깊이 사진의 배경을 제외한 모든 픽셀들을 분류하는데 엑스박스 GPU에서 5밀리초(200프레임/초)의 시간 성능을 보인다.
랜덤 포레스트 응용사례
안토니오 크리미니시(Antonio Criminisi) 등은 랜덤 포레스트를 이용하여 3차원 컴퓨터 단층 촬영 영상(Computed Tomography, CT) 내에서 주어진 복셀에 대해 해당 되는 해부학 구조가 어디인지 검출하고 해당 위치를 파악하는 방법을 제안하였다.
훈련 단계에서는 해당 복셀이 어떤 해부학 구조인지 그리고 해당 구조의 바운딩 박스(bounding box) 정보를 가지는 55개의 복셀 포인트들을 가지고 6개의 트리를 통해 동시에 학습한다. 테스트 단계에서는 각 트리로부터 얻어진 주어진 복셀이 각 해부학 구조에 포함될 확률들의 평균을 통해 최종 확률을 계산하여 이 확률이 해당 해부학 구조에 속할 가능성(∈[0, 1])이 0.5 이상인지 아닌지를 확인하여 결정한다.
마이크로소프트 연구소, 브라운 대학교, 그리고 캠브리지 대학교 연구팀은 다채널 자기공명영상(Multi-channel Magnetic resonance image)으로 촬영된 뇌 영상에서 고악성도 신경교종(High-grade gliomas)를 검출하기 위해 랜덤 포레스트를 적용하였다.
기존의 많은 종양 검출 연구들이 전체적인 종양덩어리를 검출하는데 초점을 맞췄다면 이 연구팀에서는 랜덤 포레스트가 내재적으로 다중 클래스 특성을 지니는 점을 이용하여 서로 다른 종류의 신경 조직을 동시에 검출하는 연구를 진행하였다. 특히 기존의 신경 조직 검출 알고리즘에 비하여 전처리과정 등이 많이 요구되지 않으며, 비교적 간단한 복잡도 모델로 높은 검출 정확도를 보이는 결과를 얻어 랜덤 포레스트의 유용성을 증명하였다.
체르누스코 술 나빌리오역
체르누스코 술 나빌리오 역(이탈리아어: Cernusco sul Naviglio)은 체르누스코술나빌리오 코무네에 위치한 밀라노 지하철의 2호선의 역이다.
체르누스코 술 나빌리오역 역사
체르누스코 술 나빌리오 역은 1968년 5월 5일에 문을 열었는데, 처음에는 밀라노-고르곤촐라 트램고속선의 정거장이었다. 1972년 12월 4일부터 본역이 소재한 카시나 고바 - 고르곤촐라 구간이 밀라노 지하철 2호선과 연결되었고 현재까지 지하철 2호선의 일부로 운영하고 있다.
체르누스코 술 나빌리오역 역 구조
체르누스코 술 나빌리오 역은 두 승강장과 두 선로로 되어 있으며, 체르누스코술나빌리오 코무네 내의 아순타 대로 (viale Assunta)에 위치해 있다. 밀라노 시외에 자리한 지상역이기도 하며, 장거리 요금을 받는다.
연천 베이스볼파크
연천 베이스볼 파크(Yeoncheon Baseball Park)은 경기도 연천군 신서면 고대산길 84-12에 위치한 야구장이다. 개장은 2014년 8월 22일이다. 총 5개 면에 실내연습장과 클럽하우스 및 사계절 썰매장으로 이뤄져 있다. 현재 3면이 운영 중에 있으며 나머지 4,5면과 실내연습장은 2015년 12월에 사계절 썰매장은 내년에 완공 예정이다.
THE BEST OF DETECTIVE CONAN
《THE BEST OF DETECTIVE CONAN》는 아오야마 고쇼 원작의 TV 애니메이션 《명탐정 코난》의 테마곡집. 현재까지 6장 발매됐다.
THE BEST OF DETECTIVE CONAN 설명
명탐정 코난의 주제가를 1997년 이후 거의 일관해서 맡고 있는 빙이 기획판으로 발매한 음반이다. 1997년 ~ 2000년대 전반은 이 애니메이션의 타이업송은 반드시라고 해도 좋을 정도로 히트로 이어지고 있다. 이 배경에는 B'z나 ZARD, 딘 등의 90년대를 대표하는 음악가나, 데뷔곡으로 타이업하면서 밀리언 히트를 기록한 헤이세이의 가희 쿠라키 마이가 노래에 관계되고 있는 것으로 들 수 있다. 또, 코마츠 미호, 아이우치 리나, 루마니아 몬테비데오, 가넷 크로우, 사에구사 유카 인 데시벨 등은 이 애니메이션 타이업에 따라서 일약 브레이크를 다하고 있다.
THE BEST OF DETECTIVE CONAN 발매 목록
THE BEST OF DETECTIVE CONAN ~명탐정 코난 테마곡집~(2000년 11월 29일)
레이블:  일본 제인 레코드/ 대한민국 씨엔엘뮤직
이 시리즈에서는 유일하게 밀리언을 달성하고 있다. 애니메이션 주제가집의 음반으로는 역대 1위의 판매량.
한국 라이선스 음반에는 보너스 트랙으로〈Love is thrill, shock, suspense (Korean Ver.)〉가 디지털 음원으로 수록되어있다.
암나사
암나사(female thread) 또는 너트(nut, 문화어: 나트)는 나사선을 안쪽에 새긴 잠금장치이다. 거의 모든 경우 수나사와 함께 사용된다.
암나사와 숫나사(수나사)의 어원은 암컷과 수컷이다.
수나사
수나사(male thread) 또는 볼트(bolt)는 바깥쪽에 나사선이 새겨진 나사이다. 대개 원기둥 또는 원뿔 모양으로 생겼다.
숫놈 나사의 어원에서 숫나사로 불렸다.
수나사 볼트 접합
강재를 이용해 구조물을 만들 때 볼트를 이용해 강재끼리 접합한다. 이를 '볼트 접합'이라고 하는데, 시공 시 특별한 기술이 필요 없는 장점이 있다. 주요한 건물의 접합부에는 '고장력 볼트'를 사용한다. 볼트 접합 시 볼트의 배치는 규칙적으로 배치하는 '정렬 배치'와 불규칙적으로 배치하는 '불규칙 배치'(엇모배치)가 있다. 불규칙 배치가 구조적으로 우수하지만, 일반적으로는 정렬 배치를 많이 사용한다.
구조 부재에서 긴 방향으로 볼트 중심선을 연결하는 선을 게이지 라인(gauge line)이라고 하며, 게이지 라인 사이의 간격을 게이지(gauge)라고 한다. 볼트 중심 사이 간격은 피치(pitch)라고 한다. 부재의 가장자리에 있는 볼트 중심에서 측면 끝까지의 거리를 '측단 거리', 길이 방향의 최외단 볼트 중심에서 부재 끝까지의 거리를 '연단 거리'라고 한다.
수나사 볼트 접합의 파괴 형식
볼트 접합은 전단 접합, 인장 접합이 있다. 전단 접합은 두 개 혹은 세 개의 피접합재가 양쪽으로 인장되면서, 볼트 구멍 벽이 볼트에 전단력을 가하는 방식으로 접합을 유지하는데, 이에 따라 피접합재가 두 개인 경우 1면 전단 파괴, 세 개인 경우 2면 전단 파괴가 일어날 수 있다. 인장 접합은 볼트 축 단면이 인장력으로 저항하는 접합을 말한다. 인장 파괴는 볼트가 끊어지는 것을 말한다.
그밖에 피접합재 가장자리가 파괴되는 방식인 '연단부 파괴', '측단부 파괴'가 있으며, 지압 파괴도 있다.
수나사 볼트 종류와 등급
KS 규격에 따라 볼트의 종류와 등급을 정한다. 예를 들어 F10T(M20)과 같이 표기한다. F는 마찰접합용(For friction grip joint), 10은 인장강도 10tf/cm²을 의미하고, T는 인장 시험에 따른 인장강도를 나타낸다. M20은 호칭을 나타낸다.
몇 가지 볼트의 설계볼트장력을 정리한 표는 다음과 같다.
수나사 볼트 구멍
고장력 볼트의 구경과 구멍의 형태에 따라 구멍 치수가 정해진다. 단위는 mm이다. 표준구멍에 대하여, M16, M20, M22 볼트는 구멍 크기를 2mm 더 크게 해주고, M24, M27, M30 볼트는 구멍 크기를 3mm 더
크게 해 준다.
수나사 고장력볼트 접합 설계 강도
1개의 고장력볼트 접합 설계강도는 접합의 종류가 마찰접합인지, 지압접합인지 등에 따라 아래에서 설명하는 설계미끄럼강도, 설계인장강도 및 설계전단강도, 볼트구멍의 설계지압강도 등을 계산하여 가장 작은 값을 채택하여 구한다.
설계미끄럼강도 은 다음과 같이 계산한다.
: 미끄럼계수(페인트칠하지 않은 블라스트 청소된 마찰면은 0.5)
 : 필러계수
필러를 사용하지 않은 경우와 필러내 하중 분산을 위해 볼트를 추가한 경우 또는 필러내 하중 분산을 위해 볼트를 추가하지 않은 경우로써 접합되는 재료 사이에 한개의 필러가 있는 경우 1.0
필러내 하중 분산을 위해 볼트를 추가하지 않은 경우로써 접합되는 재료 사이에 2개 이상의 필러가 있는 경우 0.85
 : 설계볼트장력(kN)
 : 전단면의 수(마찰접합 및 지압접합에만 적용)
만약 마찰접합에서 인장력을 받아 고장력볼트의 장력이 감소할 경우, 위에서 계산한 설계미끄럼강도에 를 곱하여 강도를 감소시켜야 한다. 여기서 Nb는 인장력을 받는 고장력볼트 수, Tu는 소요인장강도(kN)이다.
수나사 고장력볼트 접합 설계 강도
Fu는 계수하중이라고 할 때, 설계인장강도 및 설계전단강도는 다음 식으로 구한다.
: 고장력볼트의 공칭단면적(mm2)
강도한계상태의 마찰접합 및 지압접합에서 고장력볼트와 볼트구멍이 지압 상태가 되는 경우, 고장력볼트 구멍에 대한 지압강도를 검토해야 한다. 건축구조기준 개정에 따라 마찰접합에서도 지압접합 관련 강도를 검토하게 되었다. 여기서 d는 고장력볼트의 공칭직경(mm), Fu는 피접합재의 공칭인장강도(N/mm²), Lc는 하중 작용 방향 볼트구멍 사이 순간격(mm), 그리고 구멍의 끝과 피접합재의 끝 또는 인접구멍 끝까지의 거리(mm), 즉 두 경우의 Lc 모두에 대해 검토해준다. t는 피접합재의 두께(mm)를 나타낸다. 각각의 경우 고장력 볼트 구멍 하나에 대한 설계지압강도 은 다음과 같이 구한다. 구멍이 여러개인 경우 Lc에 의해 구분된 구멍 하나당 설계지압강도에 해당 구멍의 개수를 곱하여 더해서 최종적으로 구멍의 설계지압강도를 구한다.
수나사 고장력볼트 접합 설계 강도
표준구멍, 대형구멍, 단슬롯 구멍의 모든 방향에 대한 지압력 또는 장슬롯 구멍이 지압력 방향에 평행인 경우
1. 사용하중상태에서 고장력볼트 구멍의 변형이 설계에 고려될 경우
두 값 중 작은 값 채택
2. 사용하중상태에서 고장력볼트 구멍의 변형이 설계에 고려되지 않는 경우
두 값 중 작은 값 채택
장슬롯 구멍에 구멍방향에 수직방향으로 지압력을 받을 경우
두 값 중 작은 값 채택
을 전단력을 고려한 공칭인장강도(N/mm²), 를 공칭 인장강도 및 전단강도(N/mm²), 를 소요전단응력(N/mm²)이라고 한다면, 지압접합에서 인장력과 전단력의 조합을 받는 경우의 설계강도는 다음 식으로 구한다.
도제원초등학교
도제원초등학교는 대한민국 경기도 남양주시에 있는 공립 초등학교이다.
화산초등학교 (경기)
화산초등학교는 대한민국 경기도 화성시 송산동에 있는 공립 초등학교이다.
법원초등학교
법원초등학교(法院初等學校)는 대한민국 경기도 파주시에 있었던 공립 초등학교이다.
현재는 법원읍행정복지센터 활용하고 있다.
봉일천초등학교
봉일천초등학교는 대한민국 경기도 파주시에 있는 초등학교다.
금상초등학교
금상초등학교는 대한민국 경기도 성남시 중원구에 있는 공립 초등학교이다.
크라스노아르메이스크 (모스크바주)
크라스노아르메이스크(러시아어: Красноарме́йск)는 러시아 모스크바주에 위치한 도시로 인구는 26,294명(2010년 기준), 26,051명 (2002년 기준), 27,460 명(1989년 기준)이다. 모스크바에서 북동쪽으로 51km 정도 떨어진 곳에 위치한다.
1834년 직물 공장이 건설되었으며 지금과 같은 이름으로 변경된 시기는 1947년이다.
크라스노아르메이스크 (사라토프주)
크라스노아르메이스크(러시아어: Красноарме́йск)는 러시아 사라토프주에 위치한 도시로 인구는 24,364명(2010년 기준), 25,411명 (2002년 기준), 24,055명(1989년 기준)이다. 사라토프에서 남쪽으로 75km 정도 떨어진 곳에 위치한다.
1764년부터 1766년까지 독일인들에 의해 발체르(러시아어: Ба́льцер, 독일어: Balzer 발처[*])라는 이름의 마을이 건설되었으며 당시에는 인접한 강의 이름을 따서 골리카라미시(Голый Карамыш)라는 이름으로 부르기도 했다. 1918년 도시 지위를 부여받았으며 지금과 같은 이름으로 변경된 시기는 1942년이다.
포크로우스크
포크로우스크(우크라이나어: Покровськ, 러시아어: Покровск 포크롭스크[*])는 우크라이나 도네츠크주에 위치한 도시로 면적은 29.7km2, 인구는 2,593명(2025년 기준)이다.
1875년에 러시아 제국 철도부에 의해 건설되었으며 당시에는 그리시노(러시아어: Гришино, 우크라이나어: Гришино 흐리시노[*])라고 명명되었다. 1938년부터 2016년까지는 소련의 붉은 군대를 기념하기 위하여 크라스노아르미스크(우크라이나어: Красноармі́йськ, 러시아어: Красноарме́йск 크라스노아르메이스크[*])라는 이름으로 불렀다. 2016년 5월에 우크라이나의 탈공산화 정책에 따라 포크로우스크로 이름을 바꿨다.
쥐치과
쥐치과(Monacanthidae)는 복어목에 속하는 조기어류 물고기과의 하나이다. 열대와 아열대 수역에서 서식하는 해양 어류로 대서양과 인도양 그리고 태평양에서 발견된다. 26개 속에 약 107종으로 이루어져 있다. 쥐치복류와 참복류, 거북복류와 유연 관계에 있다. 그물코쥐치, 물각쥐치, 쥐치, 흑백쥐치, 가시쥐치, 새앙쥐치, 날개쥐치, 객주리, 별쥐치, 말쥐치, 톱쥐치 등을 포함하고 있다.
쥐치과 계통 분류
다음은 베탕쿠르(Betancur) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
콤소몰스크 (이바노보주)
콤소몰스크(러시아어: Комсомо́льск)는 러시아 이바노보주에 위치한 도시로 인구는 8,693명(2010년 기준), 9,595명 (2002년 기준), 11,587명(1989년 기준)이다. 이바노보에서 서쪽으로 34km 정도 떨어진 곳에 위치한다.
1931년에 신설되었으며 도시 지위를 부여받은 시기는 1950년이다.
육각복과
육각복과(Aracanidae)는 복어목에 속하는 조기어류 물고기과의 하나이다. 거북복류보다 좀더 원시적인 형태지만,두꺼운 비늘 껍질로 덮혀있는 점은 비슷하다. 인도양과 서태평양에서 발견된다. 거북복류와 달리 수심 200m 깊이의 심해에서 서식한다. 육각복(Kentrocapros aculeatus) 등을 포함하고 있다.
육각복과 계통 분류
다음은 베탕쿠르(Betancur) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
거북복과
거북복과(Ostraciidae)는 복어목에 속하는 조기어류 물고기과의 하나이다. 참복류, 쥐치류와 밀접한 관련이 있으며, 8개의 현존 속에 약 24종으로 이루어져 있다. 뿔복, 거북복, 코거북복, 노랑거북복 등을 포함하고 있다.
거북복과 분포
일반적으로 대서양과 인도양, 태평양의 중위도 부근에서 발견되지만, 플로리다에 주로 사는 버팔로거북복(Lactophrys trigonus)은 코드 곶과 같은 북쪽 해역에서도 발견된다.
거북복과 계통 분류
다음은 베탕쿠르(Betancur) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
페루의 행정 구역
페루의 행정 구역은 19세기 초 스페인으로부터 독립한 이후로 수시로 바뀌었다.
김동혁 (음악가)
김동혁(1976년 6월 10일 ~ )은 대한민국의 작곡가이다.
1996년 록 음악 키보디스트 첫 데뷔한 그는 이후 2003년 N.EX.T (넥스트)의 5기 멤버로 합류하였고, 2004년에 N.EX.T의 5집 앨범 《The Return of N.EX.T Part 3: 개한민국》으로 데뷔와 동시에 활동을 시작했다. 2005년에는 스키조의 허재훈과 'DZ'라는 2인조 듀오를 잠시 결성해서 활동하기도 하였으며, 영화 《싸움의 기술》, 《조폭 마누라 3》 등의 OST에 참여했다. 2008년부터는 닥터코어 911의 멤버가 되었으며, 현재 드라마 OST 작·편곡과 여러 아티스트의 앨범 프로듀서 및 키보디스트를 맡고 있다.
이동규 (1968년)
이동규(1968년 10월 27일 ~ )는 대한민국의 베이시스트이다.
이동규 (1968년) 생애
이동규는 1968년 서울에서 태어났다. 그는 신해철과 죽마고우 사이였으며, 아마추어 시절에 밴드 아기천사부터 무한궤도, 신해철의 라이브 세션을 거쳐 1992년까지 밴드 N.EX.T(넥스트)의 드러머로 활동하였다. 사실 이동규는 군복무(전경) 시절 당한 교통사고 후유증으로 무릎이 좋지 않아 넥스트 1집 시절에도 서서 연주하는 전자드럼만 가능했고 이 때문에 결국 1994년 넥스트 2집 앨범에서는 베이시스트로 전향했다. 넥스트 2집에서 가장 많은 인기를 얻었던 히트곡 〈날아라 병아리〉에서 신해철과의 듀엣을 통해 본인의 이름을 제대로 알렸으며, 넥스트의 핵심 멤버이자 리더인 신해철 못지않게 악기와 음악 관련 장비에 대해서 해박했던 것으로도 알려져 있다.
이동규 (1968년) 생애
그런데 넥스트 2집 발표 이후 투어 콘서트 도중 신해철과 음악적 의견 차이로 인한 충돌이 생기면서 곧 불화로 이어졌으며, 이로 인해 그룹에서 탈퇴하였다. 넥스트 탈퇴이후 이동규는 1995년에 록 가수 신성우, 공일오비의 기타리스트 장호일과 함께 프로젝트 록 밴드 지니를 결성하여 2장의 앨범을 발매하였고, 가수로서 2장의 솔로 앨범도 발매하였다. 그러나 넥스트 탈퇴후 솔로로서 크게 흥하지는 못했다.
한편 2014년 컴백한 넥스트 유나이티드로 같은 원년 멤버인 정기송 등과 합류 할 것으로 알려졌으나, 최종 라인업에서는 포함되지 않았다.
불뚝복
불뚝복(Triodon macropterus)은 복어목에 속하는 조기어류 물고기의 일종이다. 불뚝복과(Triodontidae)와 불뚝복속(Triodon)의 유일종이다. 인도-태평양의 수심 300m 깊이에서 발견된다. 몸길이는 최대 54cm 정도이다.
불뚝복 계통 분류
다음은 베탕쿠르(Betancur) 등의 연구에 기초한 계통 분류이다.
쇼기 (음악가)
쇼기(본명: 공인석, 1974년 6월 11일 ~ )는 대한민국의 베이시스트이다. 1998년, 닥터코어 911을 결성한 바 있다. 2001년에 상상밴드를 결성해서 활동한 적이 있었으며, 한때 가수 싸이의 콘서트 세션을 맡기도 했다. 현재는 닥터코어 911의 소속멤버로 활동중이다.
메르세데스-벤츠 아록스
메르세데스-벤츠 아록스(영어: Mercedes benz Arocs)는 독일 다임러 트럭이 생산하는 대형 트럭으로 2013년에 출시되었다.
메르세데스-벤츠 아록스 개요
이 트럭은 건축 운반용으로 2개에서 4개까지의 차축과 덤프 트럭, 믹서 트럭, 트레일러 운송으로 가능하다. 무게의 경우 18톤부터 41톤까지 다양하다. 아록스의 변종으로 로더와 그라운더가 있으며 무게가 두꺼운 9mm 프레임 레일 중장비 유형이 있다.
과천시립예술단
과천시립예술단은 지역문화 예술을 활성화하고 음악보급 확대에 기여하는 한편, 정기·기획연주회 및 외부초청공연, 또한 시민들에게 직접 다가가는 찾아가는 음악회 등을 통하여 문화예술의 도시로서 과천을 홍보하는 역할을 수행하고 과천시민의 정서함양과 지역문화예술의 창달을 위하여 설립된 과천시 지방자치단체 소속 예술단이며 산하에 교향악단 · 여성합창단 · 소년소녀합창단으로 구성되어 있으며 각 단체별로 활동을 하고 있다.
과천시립예술단 과천시립교향악단
과천시립교향악단은 정기연주회 및 '해설이 있는 음악회', '영상과 함께하는 팝스 콘서트' 등의 기획연주와 문화교류를 위한 지방초청공연 등을 개최하며,  60여회 이상의 연주회, 2003년 KBS공연실황방영, 2004년도와 2010년도 세계어린이합창제 개, 폐막식 및 2005년도부터 매년 개최되는 대한민국 청소년교향악 축제, 서울 예술의 전당에서 2005년에 말러 교향곡 1번에 연이어 말러 교향곡 2번 "부활"로 2006년 정기연주회를 개최하였고 2008년 9월에는 새롭게 구성된 과천시립아카데미오케스트라로서 첫 연주회를 가지고 그 해 12월에는 중국 북경대학에서 개최한 초청연주회를 가졌으며 2010년도에는 말러 3번을 연주하였으며, SBS 문화가중계에서 공연실황을 방영하였다.
2012년 2월, 시립교향악단으로 승격되어 예술교육프로그램-'스쿨콘서트' 및 지역학교와의 연계된 '멘토 프로그램', 지역어린이들을 위한 '희망악기교실'을 열고 있다. 현재 상임지휘자는 안두현이다.
알렉산더 로슬린
알렉산데르 로슬린(Alexander Roslin 1718년 7월 15일 ~ 1793년 7월 5일)은 스웨덴 스코네, 프로이센 왕국 바이로이트, 프랑스 왕국 파리, 영국 런던, 사르데냐 왕국 로마, 러시아 제국 상트페테르부르크 등지에서 주로 귀족들을 그렸던 스웨덴 출신의 자화상 화가이다.