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벨페고르 크리스트교 세계에서의 벨페고르
구약 성서 "민수기" 제25장에 의하면, 이스라엘의 백성이 모세에 이끌려 가나안의 땅에 들어가기 전에 모아브의 땅을 방문했다. 모아브의 아가씨들은 바알 페올에 공희를 바칠 때에 이스라엘의 백성도 불러, 바알 페올을 시작으로 하는 스스로의 신들을 예배시켜, 식사를 함께 했다. 이스라엘의 신 야훼는 이것에 격노, 참가한 사람들을 사형에 곳스나름 모세에 명하게 했지만, 그런데도 분노는 들어가지 않고, 역병을 가져와 24000의 사람들의 생명을 빼앗았다고 한다.
구약 성서에서 이 재해는 "페올의 사건" 등으로 불린다.
후의 악마학에서는, 벨페고르는 나태의 죄를 맡아, 또 점성술에서 나태의 별로 여겨지는 금성의 악마로 여겨진다.
벨페고르는 일반적으로는 소의 꼬리에 말이야 초조해진 2개의 모퉁이, 턱에는 자를 저축한 추악한 모습으로, 침실의 안쪽에서 서양식 변소(옆에 변기의 뚜껑을 기대어 세워놓아 있다)에 앉은 모습으로 알려진다. 그러나 이것은 코란 드 프란시의 "지옥의 사전"에 수록된 삽화가 초출이며, 꽤 새로운 이미지라고 할 수 있다.
또, 그것과는 별도로 요염한 미녀로서 그려지기도 하지만, 이것은 페올의 사건을 이미지 한 것일 것이다.
벨페고르 영상세계에서의 벨페고르
프랑스에서는 "루브르 미술관을 한밤중에 걸어 다니는 괴물"이라는 도시 전설의 캐릭터로서 인기가 있어, 이것을 깔개에 1927년에 안츄르 베르넷드에 의한 추리완성의 소설이 신문에서 연재되었을 정도이다. 또, 이 해에는 이 소설의 앙리 데폰테이누 감독에 의한 영화화도 되어 그 후도 텔레비전 드라마나 재상영화화마다, 프랑스에서는 대히트하고 있다. 또한 신비아파트: 고스트볼 더블 X 6개의 예언에서 나온다.
교만
교만(驕慢, IPA: [kjoma̠n])은 높은 자존심, 타인보다 중요, 매력적으로 되고 싶다는 욕망, 칭찬을 그에 상당하는 사람에게 보내는 것에의 태만, 과도의 자기애 등을 가리킨다.
교만 기독교
기독교에서는 교만(arrogant)은 칠죄종의 하나로 꼽힌다. 또, 구약 성서의 「잠언」에 「교만은 패망의 선봉」(Pride goes before a fall)라는 말이 있다. 자존심(혹은 허영심 vanity)은 자신의 능력에 대한 과신(그것은 신의 혜택을 이해하는데의 장애가 된다)을 의미한다.
교만 불교
번뇌는 2종류로 나뉘어 무명 = 삼독 = 삼혹과 잘못된 견해로부터 된다. 무명은 탐욕, 분노, 푸념이며, 잘못된 견해는 만, 의, 견이다. 6맞추고, 6번뇌와 불교의 일파 유식파로 말한다. 만은 불교에서는 스스로 외를 비교해 경멸해, 스스로를 시 봐 흥분되는 것으로, 경고한다.
만은 또 주로 7종으로 나뉜다.
그 외 8만, 9만 등의 분류가 있다.
교만 유교
유교에서는 공검이 존중해져 그 반대 개념인 오, 교, 만은 소외당한다.
교만 파스칼
블레즈 파스칼은 자신의 비참함이라는 본래 상태에 무지하다고 중시했다. 그가 나타내 보이는 구제의 길은 기독교인으로서의 길에 따르는 것으로 되었다. 무신앙자가 얼마나 무위, 나태를 극복해도, 교만에 빠진다고 말했다.
제95회 전국동계체육대회 컬링 고등부
제95회 전국동계체육대회 컬링 고등부는 2014년 2월 22일부터 28일까지 경상북도 의성군에 위치한 의성컬링센터에서 열렸다. 남자 고등부는 강원도 팀이 우승하였고, 경상북도 팀이 준우승을 차지하였다. 여자 고등부는 경기도 팀이 우승하고, 전라북도 팀이 준우승하였다.
제95회 전국동계체육대회 컬링 고등부 남자
2월 26일 19:00 (KST)
2월 26일 19:00 (KST)
2월 27일 9:00 (KST)
2월 27일 14:00 (KST)
2월 28일 14:00 (KST)
제95회 전국동계체육대회 컬링 고등부 여자
2월 22일 16:00 (KST)
2월 22일 21:00 (KST)
2월 23일 19:00 (KST)
2월 24일 8:00 (KST)
로하
로하(스페인어: Loja)의 다른 뜻은 다음과 같다.
로레토주
로레토주(스페인어: Departamento de Loreto)는 페루 최북단에 위치한 주로 주도는 이키토스이며 면적은 368,851.95km2, 인구는 884,144명(2005년 기준)이다.
북서쪽으로는 에콰도르, 북쪽과 북동쪽으로는 콜롬비아, 동쪽으로는 브라질과 국경을 접하며 남쪽으로는 우카얄리 주와 우아누코 주, 서쪽으로는 산마르틴 주, 아마소나스 주와 접한다. 7개 군과 51개 구를 관할한다.
코지마 후지코
코지마 후지코(일본어: 小島 藤子, 1993년 12월 16일 ~ )는 일본의 배우이다.
도쿄도 출신. 아시아 비즈니스 파트너즈 소속.
양창영 (정치인)
양창영(楊昶榮, 1943년 3월 10일 ~ )은 대한민국의 정치인이다. 본관은 중화이며 경상북도 예천군 용궁면 월오리 출신이다. 제19대 새누리당 비례대표 국회의원을 역임했다. 안종범 의원이 청와대 경제수석에 지명되면서 의원직을 사퇴함에 따라 비례대표 의원직을 승계했다.
소닉 배틀
《소닉 배틀》(Sonic Battle)은 소닉 팀이 개발하고 게임 보이 어드밴스로 출판한 격투 게임형 게임이다. 이것은 두 번째로 격투 게임으로, 첫번째로는 아케이드 게임이었던 소닉 파이터즈였다. 이 게임에서는 더블 드래곤과 같이 3D형 경기장 안의 2D형 스프라이트로 구성되었다. 다른 격투 게임과는 다르게 특정 기술을 외울 필요가 없고 일본어가 지원된 첫 소닉 게임이라는 것이 가장 큰 특징이다. 2003년 12월 4일 일본에서 처음 출판되었으며, 이듬해 1월에는 북미 시장에, 2월에는 호주/유럽 시장에 출시되었다.
소닉 배틀 게임플레이
게임은 각각의 스토리와 배틀 모드, 미니게임으로 구성된다. 각 라운드는 숏형, 파워형 그리고 트랩형을 공격, 수비, 그리고 공중 공격에 채우고 난 뒤에 시작된다. 또한 라운드 도중에는 방어와 힐을 통해 하단의 게이지를 채울 수 있다. B버튼으로는 공격, A버튼으로는 점프, L버튼이 오랜시간 동안 눌러졌을 때에는 에너지를 충전할 수 있다. 각 게이지가 다 찼을 때 특수한 공격을 할 수 있으며, 이는 R버튼을 누름으로써 실행된다. 이전작에서 나온 스핀 대쉬나 호밍 어택 등을 콤보로 사용하였으며, 각각의 캐릭터에게는 특정 공격(숏형, 파워형, 샷형)을 인식시켰다. 또한 스파링을 할 때 여러 캐릭터를 선택하여 싸울 수 있다.
소닉 배틀 미니게임
미니 게임에는 점수를 얻기 위해 상대 물건을 부수는 "Soniclash!", 테일즈의 스토리를 완성하면 얻을 수 있는 "Fly & Get", 너클즈의 스토리를 완성하면 얻을 수 있는 "지뢰찾기", 에이미의 스토리를 완성하면 얻을 수 있는 "보물성", 그리고 섀도의 스토리를 완성하면 얻을 수 있는 "스피드 데몬"이 있다. 특히 "스피드 데몬" 스테이지는 소닉 어드벤처 2의 래디컬 하이웨이 스테이지와 흡사한 이미지를 가지고 있다.
툴리오 레제
툴리오 레제(이탈리아어: Tullio Regge, 1931–)는 이탈리아의 이론물리학자이다.
툴리오 레제 생애
1931년 7월 11일 토리노에서 태어났다. 1952년에 토리노 대학교에서 물리학 학사 학위를 수여받았고, 로체스터 대학교에서 1957년에 박사 학위를 수여받았다. 1958년~1959년에는 막스 플랑크 연구소에서 있었고, 1961년에는 토리노 대학교 물리학 교수가 되었다. 1965년~1979년에는 프린스턴 고등연구소에 있었다.
1989년~1994년 동안 이탈리아 공산당 후보로 유럽 의회 의원으로 있었다. 현재 토리노 공과대학교 퇴직 교수로 있다.
레제의 이름을 따 한 소행성이 3778 레제로 명명되었다.
CBSi
(주)CBSi(씨비에스아이)는 대한민국의 인터넷 멀티미디어 회사로 2000년 5월 23일 설립되었으며 CBS기독교방송의 자회사이다. 인터넷 노컷뉴스(Nocut News)를 발행, 운영하고 있으며 회사는 서울특별시 양천구 목동 917-1 CBS기독교방송의 빌딩 7층에 있다.
뉴스에서는 기존에 공개되지 않던 언론사의 취재정보 내부 보고사항을 인터넷에 그대로 공개해 보여줌으로써 정보의 공정성을 확보하고, 국민의 알권리를 충족시킬 목적으로 2003년 11월 3일 서비스를 시작한 뉴스 전문 인터넷 포털사이트이다.
2004년 불법대선자금 수사 특종보도, 2004년 정동영 열린우리당 의장 노인폄하 발언 파문, 2006년 박근혜 전 한나라당 대표 피습현장 특종보도, 2008년 정몽준 뉴타운 발언 파문, 2010년 천안함사건 VIP메모 특종보도 등이 화제가 되기도 했다.
CBSi
노컷뉴스와 CBS의 전국 14개 네트워크 기자 200여명이 현장 취재 소식과 더불어 CBS의 대표적인 시사 프로그램 방송을 통해 다른 신문과 방송에서 접할 수 없는 생생한 뉴스를 과감하게 편집 없이 네티즌에게 전하는 데 중점을 둔다. 가장 큰 특징은 언론이 독점하고 있는 정보 소스를 일반에 공개함으로써 뉴스의 공정성을 꾀할 수 있고, 뉴스 속보를 신속하게 서비스할 수 있다는 점이다.
'노컷뉴스'는 정치, 사회, 경제, IT, 스포츠, 문화, 연예, 지역, 국제, 부동산, 북한, 정보통신, 칼럼, 기자수첩, 뉴스해설, 여행, 라이프, 동영상, 사진, 그래픽뉴스 등을 다루며, CBS의 뉴미디어 분야를 견인하고 있다. 본사는 서울특별시 양천구 목동(木洞) CBS빌딩 본관에 있다.
한편, CBSi(씨비에스아이)가 대주주인 타블로이드 무료 일간 신문 데일리노컷뉴스 신문은 CBS의 손자회사인 (주)CBS노컷뉴스가 발행하였으나, 경영악화로 2014년 7월 15일 파산하였다. 데일리 노컷뉴스는 그동안 자체 뉴스 콘텐츠와 CBS 및 인터넷 노컷뉴스로부터 콘텐츠를 제공받아 왔다.
주원초등학교
주원초등학교는 다음을 가리키는 말이다.
주원초등학교 : 부산광역시 부산진구 복지로 71
주원초등학교 : 경기도 양주시 고암길 242
인천주원초등학교 : 인천광역시 남동구 주안로259번길 28
소닉 핀볼 파티
《소닉 핀볼 파티》(ソニックピンボールパーティー, Sonic Pinball Party)는 2003년 게임보이 어드밴스에 발표한 비디오 게임이다. 이 게임은 대부분 예전 소닉 게임의 요소를 많이 포함하는 소닉 팀 내 기념작의 일종이다.
이야기를 보면 닥터 에그맨은 로봇으로 도박을 하는 사람들을 전환하고, 마일즈 테일즈 파우어 및 에이미 로즈를 세뇌하였기에 소닉은 "에그 컵 대회"라고 불리는 핀볼 대회에서 우승하여 그의 친구를 구출해야 한다.
딥 러닝
심층 학습(深層學習) 또는 딥 러닝(영어: deep structured learning, deep learning 또는 hierarchical learning)은 여러 '비선형 변환기법'의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다.
어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 알아 들을 수 있는 형태(예를 들어 이미지의 경우는 픽셀정보를 열벡터로 표현하는 등)로 표현(representation)하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구(어떻게 하면 더 좋은 표현기법을 만들고 또 어떻게 이것들을 학습할 모델을 만들지에 대한)가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리, 음성/신호처리 등 최첨단 분야에 적용되고 있다.
딥 러닝
2012년 스탠포드대학의 앤드류 응과 구글이 함께한 딥 러닝 프로젝트에서는 16,000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 neural networks 그리고 DNN(deep neural networks)을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중 고양이 인식에 성공하였다. 이 소프트웨어 프레임워크를 논문에서는 DistBelief로 언급하고 있다. 이뿐만 아니라 마이크로소프트, 페이스북 등도 연구팀을 인수하거나 자체 개발팀을 운영하면서 인상적인 업적들을 만들어 내고 있다.
딥 러닝 딥 러닝의 역사
MIT가 2013년을 빛낼 10대 혁신기술 중 하나로 선정 하고 가트너(Gartner, Inc.)가 2014 세계 IT 시장 10대 주요 예측에 포함시키는 등 최근들어 딥 러닝에 대한 관심이 높아지고 있지만 사실 딥 러닝 구조는 인공신경망(ANN, artificial neural networks)에 기반하여 설계된 개념으로 역사를 따지자면 최소 1980년 Kunihiko Fukushima에 의해 소개된 Neocognitron까지 거슬러 올라가야 한다. 맥컬럭-월터 피츠는 1943년에 ANN의 가능성을 처음으로 주장했다. 1957년에 미국의 신경 생물학자인 프랑크 로젠블랫은 이 개념을 실증하는데 성공했고 퍼셉트론이라 불렀다. 그러나 당시 성능이 너무 후져서 묻혔다가, 힌튼이 역전파 알고리즘을 이용하여 1995년에 다시 ANN이 부활하게 되었다.
딥 러닝 딥 러닝의 역사
1989년에 얀 르쿤과 그의 동료들은 오류역전파 알고리즘(backpropagation algorithm)에 기반하여 우편물에 손으로 쓰여진 우편번호를 인식하는 deep neural networks를 소개 했다. 알고리즘이 성공적으로 동작했음에도 불구하고, 신경망 학습에 소요되는 시간(10 개의 숫자를 인식하기 위해 학습하는 시간)이 거의 3일이 걸렸고 이것은 다른 분야에 일반적으로 적용되기에는 비현실적인 것으로 여겨졌다.
많은 요소들이 느린 속도에 원인을 제공했는데, 그 중 하나는 1991년 Jürgen Schmidhuber의 제자였던 Sepp Hochreiter에 의해 분석된 vanishing gradient problem(지역최솟값에 머무르게 되는 원인)이었다. 또한 불연속 시뮬레이션에서 초기 상태를 어떻게 선택하느냐에 따라 수렴이 안되고 진동 또는 발산하는 문제, 트레이닝셋에 너무 가깝게 맞추어 학습되는 과적합 (Overfitting) 문제, 원론적으로 생물학적 신경망과는 다르다는 이슈들이 끊임 없이 제기되면서 인공신경망은 관심에서 멀어졌고 90년대와 2000년대에는 서포트 벡터 머신 같은 기법들이 각광받게 된다.
딥 러닝 딥 러닝의 역사
본격적으로 딥 러닝이란 용어를 사용한 것은 2000년대 딥 러닝의 중흥기를 이끌어간다고 평가할 수 있는 제프리 힌튼과 Ruslan Salakhutdinov에 의해서이며, 기존 신경망의 과적합 문제를 해결하기 위해 이들은 unsupervised RBM(restricted Boltzmann machine)을 통해 학습시킬 앞먹임 신경망(Feedforward Neural Network)의 각 층을 효과적으로 사전훈련(pre-trainning)하여 과적합을 방지할 수 있는 수준의 initialize point를 잡았고, 이를 다시 supervised backpropagation를 사용하는 형태로 학습을 진행한다.
또한 2013년에는 신호처리학회인 ICASSP에서 RBM을 대체하여 과적합을 방지할 수 있는 Drop-out이라는 개념이 소개되면서 사전훈련보다 훨씬 더 간단하고 강력한 형태로 과적합을 방지할 수 있게 되었다.
딥 러닝 왜 다시 딥 러닝인가?
딥 러닝이 부활하게 된 이유는 크게 세 가지로 꼽힌다.
첫 번째는 앞서 딥 러닝의 역사에서 언급한 바 있는 기존 인공신경망 모델의 단점이 극복되었다는 점이다. 그러나 과적합 문제만 해결되었다고 해서 느린 학습시간이 줄어드는 것은 아니다.
두 번째 이유로, 여기에는 하드웨어의 발전이라는 또다른 요인이 존재 한다. 특히 강력한 GPU는 딥 러닝에서 복잡한 행렬 연산에 소요되는 시간을 크게 단축시켰다.
마지막으로 언급하지만 가장 중요한 세 번째 이유로 빅 데이터를 들 수 있다. 대량으로 쏟아져 나오는 데이터들, 그리고 그것들을 수집하기 위한 노력 특히 SNS 사용자들에 의해 생산되는 다량의 자료와 태그정보들 모두가 종합되고 분석 되어 학습에 이용될 수 있다.
딥 러닝 왜 다시 딥 러닝인가?
- 인공신경망의 학습에 사용되는 트레이닝벡터는 이름이 붙어 있는(labeled) 데이터여야 하는데(supervised learning의 경우) 대량의 트레이닝셋 모두에 label을 달아주는 일은 불가능한 일이다. 이런 이유로 초기 학습에 사용되는 일부 데이터에 대해서만 지도학습(supervised learning)을 수행하고 나머지 트레이닝셋에 대해서는 비지도학습(unsupervised learning)을 진행하며, 학습된 결과는 기존 학습의 결과와 앞서 분석된 메타태그 정보들을 종합하여 인식기가 완성 된다.
딥 러닝의 부활 이후 다양한 분야, 특히 자동 음성 인식(ASR, automatic speech recognition)과 컴퓨터비전 분야에서 최고수준의 성능을 보여주고 있으며 이들은 보통 딥 러닝의 새로운 응용들의 지속적인 성능 향상을 위해 만들어진 TIMIT(Texas Instruments와 MIT가 제작한 음성 Database), MNIST(이미지 클러스터링을 위한 hand-written 숫자 이미지 데이터베이스로 National Institute of Standards and Technology가 제작) 등의 데이터베이스를 사용했다. 최근에는 Convolution Neural Networks 기반의 딥 러닝 알고리즘이 뛰어난 성능을 발휘하고 있으며, 컴퓨터비전과 음성인식등의 분야에서 특히 탁월한 성능을 보이고 있다.
딥 러닝 알고리즘
다양한 종류의 심층 신경망 구조가 존재하지만, 대부분의 경우 대표적인 몇 가지 구조들에서 파생된 것이다. 그렇지만 여러 종류의 구조들의 성능을 동시에 비교하는 것이 항상 가능한 것은 아닌데, 그 이유는 특정 구조들의 경우 주어진 데이터 집합에 적합하도록 구현되지 않은 경우도 있기 때문이다.
심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다.
심층 신경망은 일반적인 인공신경망과 마찬가지로 복잡한 비선형 관계(non-linear relationship)들을 모델링할 수 있다.
예를 들어, 물체 식별 모델을 위한 심층 신경망 구조에서는 각 물체가 영상의 기본적 요소들의 계층적 구성으로 표현될 수 있다.
이때, 추가 계층들은 점진적으로 모여진 하위 계층들의 특징들을 규합시킬 수 있다.
심층 신경망의 이러한 특징은, 비슷하게 수행된 인공신경망에 비해 더 적은 수의 유닛(unit, node)들 만으로도 복잡한 데이터를 모델링할 수 있게 해준다.
딥 러닝 알고리즘
이전의 심층 신경망들은 보통 앞먹임 신경망으로 설계되어 왔지만, 최근의 연구들은 심층 학습 구조들을 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)에 성공적으로 적용했다. 일례로 언어 모델링(language modeling) 분야에 심층 신경망 구조를 적용한 사례 등이 있다
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 경우에는 컴퓨터 비전(computer vision) 분야에서 잘 적용되었을 뿐만 아니라, 각각의 성공적인 적용 사례에 대한 문서화 또한 잘 되어 있다.
더욱 최근에는 합성곱 신경망이 자동음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR)을 위한 음향 모델링(acoustic modeling) 분야에 적용되었으며, 기존의 모델들보다 더욱 성공적으로 적용되었다는 평가를 받고 있다.
심층 신경망은 표준 오류역전파 알고리즘으로 학습될 수 있다.
이때, 가중치(weight)들은 아래의 등식을 이용한 확률적 경사 하강법(stochastic gradient descent)을 통하여 갱신될 수 있다.
딥 러닝 알고리즘
여기서, 는 학습률(learning rate)을 의미하며, 는 비용함수(cost function)를 의미한다.
비용함수의 선택은 학습의 형태(지도 학습, 자율 학습 (기계 학습), 강화 학습 등)와 활성화함수(activation function)같은 요인들에 의해서 결정된다.
예를 들면, 다종 분류 문제(multiclass classification problem)에 지도 학습을 수행할 때, 일반적으로 활성화함수와 비용함수는 각각 softmax 함수와 교차 엔트로피 함수(cross entropy function)로 결정된다.
softmax 함수는  로 정의된다, 이때, 는 클래스 확률(class probability)을 나타내며,  와 는 각각 유닛  로의 전체 입력(total input)과 유닛  로의 전체 입력을 나타낸다.
교차 엔트로피는  로 정의된다, 이때, 는 출력 유닛  에 대한 목표 확률(target probability)을 나타내며, 는 해당 활성화함수를 적용한 이후의  에 대한 확률 출력(probability output)이다.
딥 러닝 알고리즘
기존의 인공신경망과 같이, 심층 신경망 또한 나이브(naive)한 방식으로 학습될 경우 많은 문제들이 발생할 수 있다. 그 중 과적합과 높은 시간 복잡도가 흔히 발생하는 문제들이다.
심층 신경망이 과적합에 취약한 이유는 추가된 계층들이 학습 데이터의 rare dependency의 모형화가 가능하도록 해주기 때문이다. 과적합을 극복하기 위해서 weight decay (–regularization) 또는 sparsity (–regularization) 와 같은 정칙화(regularization) 방법들이 사용될 수 있다. 그리고 최근에 들어서는 심층 신경망에 적용되고 있는 정칙화 방법 중 하나로 dropout 정칙화가 등장했다. dropout 정칙화에서는 학습 도중 은닉 계층들의 몇몇 유닛들이 임의로 생략된다. 이러한 방법은 학습 데이터(training data)에서 발생할 수 있는 rare dependency를 해결하는데 도움을 준다.
딥 러닝 알고리즘
오차역전파법과 경사 하강법은 구현의 용이함과 국지적 최적화(local optima)에 잘 도달한다는 특성으로 인해 다른 방법들에 비해 선호되어온 방법들이다. 그러나 이 방법들은 심층 신경망을 학습 시킬 때 시간 복잡도가 매우 높다. 심층 신경망을 학습시킬 때에는 크기(계층의 수 와 계층 당 유닛 수), 학습률, 초기 가중치 등 많은 매개변수(parameter)들이 고려되어야 한다. 하지만 최적의 매개변수들을 찾기 위해 매개변수 공간 전부를 확인하는 것은 계산에 필요한 시간과 자원의 제약으로 인해 불가능하다. 시간 복잡도를 해결하기 위해, 미니 배치(mini batch, 여러 학습 예제들의 경사를 동시에 계산), 드롭 아웃(drop out)과 같은 다양한 '묘책’들이 등장하였다. 또한, 행렬 및 벡터 계산에 특화된 GPU는 많은 처리량을 바탕으로 두드러지는 학습 속도 향상을 보여주었다.
딥 러닝 알고리즘
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥 러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. CNN은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다. 최근 딥 러닝에서는 합성곱 심층 신뢰 신경망 (Convolutional Deep Belief Network, CDBN) 가 개발되었는데, 기존 CNN과 구조적으로 매우 비슷해서, 그림의 2차원 구조를 잘 이용할 수 있으며 그와 동시에 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN)에서의 선훈련에 의한 장점도 취할 수 있다. CDBN은 다양한 영상과 신호 처리 기법에 사용될 수 있는 일반적인 구조를 제공하며 CIFAR와 같은 표준 이미지 데이터에 대한 여러 벤치마크 결과에 사용되고 있다.
딥 러닝 알고리즘
순환 신경망은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말한다. 순환 신경망은 앞먹임 신경망과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있다. 이러한 특성에 의해 순환 신경망은 필기체 인식(Handwriting recognition)과 같은 분야에 활용되고 있고, 높은 인식률을 나타낸다. 순환 신경망을 구성할 수 있는 구조에는 여러 가지 방식이 사용되고 있다. 완전 순환망(Fully Recurrent Network), Hopfield Network, Elman Network, Echo state network(ESN), Long short term memory network(LSTM), Bi-directional RNN, Continuous-time RNN(CTRNN), Hierarchical RNN, Second Order RNN 등이 대표적인 예이다. 순환 신경망을 훈련(Training)시키기 위해 대표적으로 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Methods 방식이 쓰이고 있다.
딥 러닝 알고리즘
하지만 순환 신경망은 많은 수의 뉴런 유닛이나 많은 수의 입력 유닛이 있는 경우에 훈련이 쉽지 않은 스케일링 이슈를 가지고있다.
볼츠만 머신에서, 층간 연결을 없앤 형태의 모델이다. 층간 연결을 없애면, 머신은 가시 유닛(Visible Unit)과 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 이루어진 무방향 이분 그래프 형태의 모양이 된다. 결론적으로 모델의 층간 연결을 없앰으로써, 얻는 이점으로 뉴럴 네트워크는 깊어질 수 있었다. 가장 큰 이점은 가시 유닛이 관찰되고 고정(Clamped)되었을 때 은닉 유닛을 추론(Inference) 하는 MCMC 과정이 단 한 번에 끝난다는 것이다. RBM은 확률모델의 계산이 불가능하기 때문에, 학습시 근사법인 MCMC 나 또는 제프리 힌튼 교수가 발견한 CD(Contrastive Divergence)를 사용하는데, RBM의 모델의 간단함에서 오는 추론에 대한 이점은 샘플링 근간의 학습법이 실용적인 문제에 적용되는데 기여했다. 자세한 학습 방법은 아래에 설명되어 있다.
딥 러닝 알고리즘
RBM은 DBN의 기본 뼈대가 된다, RBM을 쌓아올리면서(Stacking), Greedy하게 학습함으로써, DBN을 완성한다. DBN을 아는 사람은 기본적으로 RBM은 무방향이기에, RBM이 방향성 있는 모델인 DBN이 되는지 의아할 것이다. 이는 제프리 힌튼의 제자인 Teh, Y. W의 우연 발견적인 연구 성과인데, 원래 힌튼 교수는 Graphical Model 이 방향성을 가질 때 생기는 Explaining Away 효과 때문에 학습이 매우 어려워 연구를 무방향성 모델로 선회했다가, RBM을 쌓으면, 다층 RBM이 되는 것이 아니라, DBN과 비슷해진다는 사실을 발견하게 된다. 이 발견은 DBN학습을 단순히 여러 개의 RBM 학습으로 환원시킴으로써(앞서서 얘기했듯이 RBM은 학습이 어렵지 않다) 어려운 DBN 학습의 복잡도를 층의 개수에 비례하는 복잡도로 낮추었다. 이는 선행학습(Pre-training) 과 미세조정(fine-tuning)의 새로운 학습 패러다임으로 발전하게 된다.
딥 러닝 알고리즘
RBM 훈련 과정에서의 가중치 갱신은, 다음의 식을 기반으로 경사 하강법을 통해 이루어진다. 
여기서 는 다음의 식으로 주어지는 가시 벡터의 확률을 나타내고,  는 정규화(normalization)를 위해 사용되는 분배함수(partition function)이며, 는 신경망의 상태(state)에 부여되는 에너지 함수이다. 에너지가 낮을수록 해당 신경망이 더 적합한 상태임을 의미한다. 기울기 는 좀 더 간단하게  로 표현이 되는데 이 때 는 분포 에 관한 평균을 의미한다. 을 샘플링 하려면 alternating Gibbs sampling을 매우 많이 반복해야 하기 때문에 CD에서는 alternating Gibbs sampling을  회만 반복한다.(실험을 통해  일 경우에도 충분한 성능이 나온다고 알려져 있다). 회 반복 후 샘플링 된 데이터가 를 대신한다. CD 수행 과정은 다음과 같다:
딥 러닝 알고리즘
심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)이란 기계학습에서 사용되는 그래프 생성 모형(generative graphical model)으로, 딥 러닝에서는 잠재변수(latent variable)의 다중계층으로 이루어진 심층 신경망을 의미한다. 계층 간에는 연결이 있지만 계층 내의 유닛 간에는 연결이 없다는 특징이 있다.
DBN은 생성 모형이라는 특성상 선행학습에 사용될 수 있고, 선행학습을 통해 초기 가중치를 학습한 후 역전파 혹은 다른 판별 알고리즘을 통해 가중치의 미조정을 할 수 있다. 이러한 특성은 훈련용 데이터가 적을 때 굉장히 유용한데, 이는 훈련용 데이터가 적을수록 가중치의 초기값이 결과적인 모델에 끼치는 영향이 세지기 때문이다. 선행학습된 가중치 초기값은 임의로 설정된 가중치 초기값에 비해 최적의 가중치에 가깝게 되고 이는 미조정 단계의 성능과 속도향상을 가능케 한다.
DBN은 비지도 방식으로 계층마다 학습을 진행하는데 이때 각각의 계층은 보통 RBM의 형태를 띄고 있다. RBM들을 쌓아 올리면서 DBN을 훈련시키는 방법에 대한 설명은 아래에 제공 되어 있다. RBM은 에너지 기반의 생성 모형으로 가시 유닛과 은닉 유닛으로 이루어진 무방향 이분 그래프 형태이다. 가시 유닛들과 은닉 유닛들 사이에만 연결이 존재한다.
RBM이 훈련되고 나면 다른 RBM이 그 위에 쌓아 올려짐으로써 다중 계층 모형을 형성한다. RBM이 쌓아 올려질 때마다, 이미 훈련된 RBM의 최상위 계층이 새로 쌓이는 RBM의 입력으로 쓰인다. 이 입력을 이용하여 새 RBM이 훈련되고, 원하는 만큼의 계층이 쌓일 때까지 해당 과정이 반복된다.
실험결과에 따르면, CD의 최대가능도 근사가 굉장히 투박함에도 불구하고, 심층 신경망 구조를 학습하기에는 충분히 효과적인 방식이라고 한다.
2015년 2월, 강화 학습을 위한 가장 최신 딥 러닝 모델이 네이처에 소개되었다.
딥 러닝 응용
아래 표는 TIMIT 데이터에 대한 자동 음성 인식 결과를 보여준다. 이 데이터셋은 딥 러닝의 초창기 평가를 위한 일반적인 데이터로서, 미국의 8가지 방언을 사용하는 총 630명의 사람이 읽은 10가지 문장으로 이루어져 있다. 데이터의 크기가 작기 때문에 다양한 설정을 효과적으로 적용할 수 있다. 더 중요한 점은 TIMIT에서 음소 순서 인식(phone-sequence recognition)을 고려한다는 점이다. 따라서, 단어 순서 인식(word-sequence recognition)과는 달리 아주 약한 "언어모델"을 허용하고 음성 인식에서의 음향 모델 측면을 더 쉽게 분석할 수 있다. 2009 ~ 2010년 무렵, 크고 작은 범위의 음성인식에 대한 딥 러닝 기술 활용을 위해서 많은 투자가 있었는데, Li Deng과 그의 동료들은 TIMIT에서의 GMM 과 DNN 모델을 비교하는 실험을 수행하였다. 결국 그들은 음성인식에서의 딥 러닝 활용에 있어서 가장 앞서나가게 되었다. 이 분석은 먼저 식별적 DNN과 발생적 모델 사이의 성능 비교(1.5% 이하의 오차율)로 수행되었다. 아래 표에 나타난 오차율은 앞에서 말한 초창기 실험을 포함하여 과거 20 여 년 간 수행된 실험들의 음소 오차율(Phone error rate)을 요약한 것이다.
딥 러닝 응용
TIMIT로부터 대량 어휘 음성인식(large vocabulary speech recognition)으로의 딥 러닝의 확장은 2010년 산업계 연구자들에 의해 성공적으로 수행되었다. 자동 음성 인식 분야의 2014년 10월까지의 최신 동향은 마이크로소프트 리서치의 책 에 잘 정리되어있다. 또한 자동 음성인식과 관련된 배경 지식과 다양한 기계학습 패러다임의 영향을 잘 정리한 글을 참고할 수 있다.
대용량 자동 음성인식은 최근 딥 러닝의 역사에서 산업계와 학계를 모두 아우르는 처음이자 가장 성공적인 케이스라고 할 수 있다. 2010년부터 2014년까지, 신호처리와 음성인식에 대한 주요 학술회의인 IEEE-ICASSP 와 Interspeech는 음성인식을 위한 딥 러닝 분야의 합격 논문 개수에 있어서 거의 기하급수적인 성장을 보여주었다. 더 중요한 것은, 현재 모든 주요 상업 음성인식 시스템(MS 코타나, 스카이프 번역기, 구글 나우, 애플 시리 등등)이 딥 러닝 기법에 기반하고있다는 점이다. 뉘앙스 커뮤니케이션즈의 CTO의 최근 인터뷰도 참고할만하다.
딥 러닝 응용
일반적으로 이미지 분류를 위한 평가 데이터로서 MNIST 데이터베이스 데이터가 이용된다. MNIST는 손으로 쓴 숫자들로 구성되어 있으며, 60000개의 학습 예제들과 10000개의 테스트 예제들을 포함한다. TIMIT와 유사하게, 적은 용량의 MNIST 데이터는 복수의 테스트 환경설정이 가능하게 해준다. MNIST 데이터에 대한 종합적인 결과들을 [123]에서 확인할 수 있다. 현재까지 MNIST 데이터에 대한 가장 우수한 결과는 Ciresan 등이 작성한에서 달성되었으며, 오차율 0.23%를 기록했다.
딥 러닝 응용
제프리 힌튼과 그의 제자들은 2012년 가을에 대규모 ImageNet 대회에서 당시 최신 기계 학습 방법들의 성능을 훌쩍 뛰어넘는 결과를 보여주며 우승하였다. 이로 인해 컴퓨터 비전의 주요 분야인 영상 인식 및 사물 인식 분야에서의 딥 러닝의 중요성이 대두되었다. 그 당시, 대규모에 딥 러닝이 상당히 잘 작동한다는 것을 알고 있었던 그들은, 20년 전에 고안된 심층 합성곱 신경망 구조를 대규모 작업에 맞도록 대규모로 사용하였다. 2013년부터 2014년에 이르기까지, 딥 러닝을 이용한 ImageNet 과제 결과의 오차율은 대규모 음성인식 분야와 추세를 같이하며 빠르게 줄어나갔다.
자동 음성인식 분야의 자동 음성 번역 및 이해 분야로의 확장과 마찬가지로, 이미지 분류 분야는 자동 영상 captioning이라는 더욱 도전적인 분야로 확장되었다. 자동 영상 캡셔닝은 딥 러닝을 핵심 기반 기술로 사용하는 분야이다.
적용 사례로는 360°카메라 화면을 이해할 수 있도록 딥 러닝을 통해 학습된 자동차 탑재용 컴퓨터 등이 있다.
딥 러닝 응용
2000년대 초부터 인공신경망은 언어 모형을 구현하기 위해 사용되어 왔다. 이 분야에서의 핵심 기법은 negative sampling과 단어 표현(word expression)이다. word2vec과 같은 단어 표현은 데이터집합으로 주어진 단어들 사이의 관계를 학습하는 인공신경망을 이용하여 단어를 벡터 공간 상에 나타내는 것이라고 할 수 있다. 단어표현을 재귀 신경망(recursive neural network)의 입력 계층으로 이용하면 해당 신경망이 compositional vector grammar를 통해 문장과 구(phrase)를 분석하도록 학습시킬 수 있다. 이 compositional vector grammar는 재귀 신경망으로 구현된 PCFG 라고 할 수 있다. 단어표현을 기반으로 구성된 Recursive autoencoder는 문장 간의 유사도 판단과 의역 탐지를 하도록 훈련이 가능하다. 이러한 심층 인공신경망 구조들은 자동으로 감정 분석(sentiment analysis), 정보 검색(information retrieval)을 비롯한 다양한 자연언어처리 관련 연구에서 최첨단 기술로서 쓰이고 있다.
딥 러닝 응용
제약 산업에서 많은 수의 약들은 시장에 출시되지 못한다. 이렇게 실패하는 이유중 하나는 생각한 만큼의 효험을 보이지 못하거나, 예상치 못한 다른 작용을 일으키기 때문이다. 이를 해결하기 위해 2012년 George Dahl의 팀은 다중 DNN을 약의 효험을 예측하는 데에 활용하여 "Merck Molecular Activity Challenge"에 우승하였고, 2014년 Sepp Hochreiter의 팀은 예상치 못한 다른 작용을 사전에 탐지하기 위해 딥 러닝을 활용하여 "Tox21 Data Challenge"에서 우승하였다. 이러한 성공은 딥 러닝이 약학에 있어 가상 실험 방법(Virtual Screening Method)에 적합함을 보여준다. 현재 많은 수의 연구자들이 여러 가지 데이터를 조합하여 약물을 발견하는 데에 딥 러닝을 활용하고 있다.
최근 직접 마케팅 기획, 고객 관계 관리 자동화를 위한 수단 적합성 산출 등에 직접적으로 심층 강화 학습을 활용하여 성공하는 사례들이 알려지고 있다. 인공 신경망은 RFM으로 정의된 고객들에 대한 활용 가능한 마케팅 활동의 값을 예측할 때 사용되었다. 예측된 함수는 고객 생명 주기 값(customer lifetime value, CLV)으로 변환되어 사용되었다.
딥 러닝 딥 러닝과 인간 두뇌
딥 러닝은 인지신경과학자(Cognitive neuroscientist)들이 1990년대 초에 제안한 뇌 발달(Brain development)과 밀접한 관련이 있다. 이러한 발달 관점의 이론들이 도입되면서, 순수한 전산 기반의 딥 러닝 모델들을 위한 기술적인 기반도 마련되었다. 발달 이론에서는 신경발달요인(Nerve growth factor)의 물결과 같은 뇌에서의 다양한 학습 역학이 결국은 서로 연관된 신경망들의 자기조직화를 도와준다는 특징이 있다. 이는 나중에 전산 기반의 딥 러닝 모델에서도 활용되어서, 인공신경망의 계층적인 필터 구조(각 동작 환경에서 필요한 정보만 걸러내는 다중 계층 구조)가 실제 뇌의 피질과 유사해보이게 되었다. 이러한 과정을 통해 자기조직적인 변환기의 계층구조가 만들어지고 각 환경에 맞도록 조율된다. 1995년에 뉴욕 타임스에서는 다음과 같이 말하였다. "...유아의 두뇌는 영양적인 요인의 영향으로 스스로 조직화되는 것 같다... 뇌에서 한 층의 조직이 먼저 성숙되고 다른 부분과 순차적으로 연결되는 방식으로 전체 뇌가 성숙될 때까지 반복된다."
딥 러닝 딥 러닝과 인간 두뇌
인간의 인식 발달 및 진화와 관련하여 딥 러닝의 중요성은 많은 과학자들의 관심을 끌고 있다. 가까운 영장류 동물들과 인간이 차별화되는 부분 중 하나는 바로 발달 시기이다. 다른 영장류 동물들의 뇌가 출산 전에 거의 완성되는 반면에, 인간의 뇌는 비교적 출산 후에도 계속 발달하는 편이다. 그래서 인간의 경우 뇌가 발달되는 중요한 시기 동안 세상 밖의 훨씬 더 복잡한 경험에 노출될 수 있다. 이러한 현상은 인간이 다른 동물들에 비하여 빠르게 변화하는 환경에 더 잘 적응할 수 있도록 만든다. 이러한 변화의 정도는 대뇌 피질 발달에 반영되기도 하고, 또한 두뇌의 자기조직화 시기에 자극적인 환경으로부터의 정보 추출에 변화를 준다. 물론, 이러한 유연성은 인간이 다른 동물들에 비해 긴 미성숙기(보호자에게 도움을 받고 훈련을 받아야 하는 의존적인 시기)를 가지게 된 원인이기도 하다. 딥 러닝의 이런 이론들은 결국 인간 진화의 기본적인 조건으로서 문화와 인식의 공진화를 보여준다.
딥 러닝 영리 활동
딥 러닝은 종종 강인공지능의 현실화를 향한 발걸음으로 묘사되기도 하기 때문에 많은 기관에서 딥 러닝의 활용에 관심을 보이고 있다. 2013년 3월, 제프리 힌튼과 두 명의 제자(Alex Krizhevsky and Ilya Sutskever)가 구글에 채용되었다. 이들은 구글의 기존 기계 학습 제품들을 향상시키고 구글이 가지고있는 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 돕는 일을 할 것이다. 구글은 또한 힌튼의 회사 DNNresearch를 인수하였다. 2013년 12월에는 페이스북이 캘리포니아, 런던, 뉴욕에서 운영될 인공지능 연구실의 수장으로 얀 르쿤을 채용했다고 발표하였다. 이 인공지능 연구실에서는 딥 러닝 기법들을 연구 하여 페이스북의 사진에 자동으로 사람의 이름을 연결시키는 등의 기능을 구현할 예정이다. 2014년, 구글은 영국의 스타트업기업인 딥마인드 테크놀로지스를 인수하였다. 딥마인드에서는 화면의 정보만을 가지고 비디오 게임을 어떻게 플레이하는지를 스스로 학습하는 시스템을 개발하였다. 바이두는 앤드류 응을 그들의 새로운 실리콘밸리 딥 러닝 연구실의 수장으로 채용하였다.
딥 러닝 부정적 시각과 코멘트
딥 러닝에 대한 부정적 시각중 하나로 딥 러닝에 사용되는 방법들의 이론적인 뒷받침이 빈약하다는 것이 있다. 대부분의 딥 러닝 알고리즘은 경사 하강법에 기초를 두고 있다. 그런데 경사 하강법 자체는 이론적으로 이해가 잘 되었지만, 이와 함께 사용하는 다른 알고리즘은 이론적인 검증이 빈약하다. 그러한 알고리즘 중 하나인 contrastive divergence는 이 알고리즘이 실제로 정말 수렴하는지, 수렴한다면 얼마나 빠르게 수렴하는지에 대한 부분이 현재 분명하게 증명되지 않았다. 이와 같이, 딥 러닝에 사용되는 방법들은 이론적이기보다는 경험적으로 검증된 방법들을 사용하기 때문에 종종 블랙박스로 이해되기도 한다.
또다른 사람들은 보통 사람들이 딥 러닝을 모든 것을 해결해주는 솔루션으로 바라보는 것에 대해 딥 러닝은 유일한 솔루션이 아니고, 강한 인공 지능을 실현하는 데에 한 걸음 더 다가갈 수 있게 해주는 것으로 봐야한다고 주장한다. 딥 러닝을 모든 것을 해결해주는 솔루션으로 보기에는 기능적으로 여전히 부족한 점이 많기 때문이다. 심리학자인 게리 마커스는 다음과 같이 말했다.
딥 러닝 부정적 시각과 코멘트
"현실적으로, 딥 러닝은 지능형 기계를 구축하는 것의 일부분에 불과합니다. 딥 러닝에 쓰이는 테크닉들은 인과 관계를 나타내는 능력이 부족하고 논리적 추론을 하는 것에 확실한 방법을 가지고있지 않습니다. 그리고 이 방법들은 어떤 물체가 무엇인지, 용도가 무엇인지 등과 같은 추상적인 정보를 인식하는 데에 오랜 시간이 걸립니다. 왓슨과 같이 현재 가장 강력한 인공지능 시스템은 딥 러닝을 복잡한 여러 개의 테크닉 중 단지 한 부분을 위해 사용하고 있습니다."
세실 코르벨
세실 코르벨(프랑스어: Cécile Corbel, 1980년 3월 28일 ~)은 프랑스의 싱어송라이터이자, 하프 연주자이다. 주로 브르타뉴와 같은 켈트 문화권의 민속음악을 작곡하며, 영어나, 프랑스어, 이탈리아어 및 브르타뉴어로 된 노래를 주로 발표한다. 2010년에는 일본의 지브리 스튜디오에서 제작한 애니메이션인 《마루 밑 아리에티》의 주제가를 불러 화제를 모았다.
세실 코르벨 소개
세실 코르벨은 어릴 때 기타를 배우다 우연히 셀틱가수들의 노래를 듣고 셀틱 음악과 셀틱 하프에 반해 기타를 그만두고 음악 학교에 가서 셀틱 하프를 배운다. 20대에 그녀는 길거리나 바에서 연주하는 무명가수 생활을 이어가다가 'Simon Caby'라는 음악가를 만나 정식으로 가수 생활을 하게 된다. 그 후, 세실 코르벨은 2015년 12월 31일에 아들 'Joseph' 을 낳는다.
세실 코르벨 영화
마루 밑 아리에티
Terre des ours
세실 코르벨 음반
세실 코르벨은 정규 앨범의 노래를 그대로 싱글로 내는 경우가 종종 있기 때문에 여기서는 정규 앨범에 포함되지 않는 노래의 싱글들만 추렸다.
'Take Me Hands (Acoustic)' 은 피쳐링 곡을 리메이크하여 다시 발표한 것이다.
세실 코르벨의 노래는 수많은 컴필레이션 앨범에 수록되어 있기 때문에 여기서는 대표적인 컴필레이션 앨범만 추렸다.
내재적 주간통상 조항
내재적 주간통상 조항이란 미국 헌법상 원칙으로 연방의회가 주간 통상을 규제하고 있기 때문에 주정부는 연방의회의 명시적인 법률이 없더라도 이 영역에 대한 규제를 할 수 없는 것을 말한다.
주권면제
주권면제(主權免除, Sovereign immunity)란 주권(주인의 권한)을 가진 자가 누리는 법적인 면책의 상태를 말한다. 주권자의 면책특권(sovereign immunity) 또는 왕의 면책특권(crown immunity)이라고 부른다. 주권자 또는 국가는 법적인 잘못을 저지를 수 없는 무오류성을 가진다. 따라서 모든 민사책임과 형사책임으로부터 면책된다는 법원칙(legal doctrine)이다.
주권면제 법격언
라틴어 rex는 왕이란 뜻이며 미국, 영국에서 Rex는 국가가 제기하는 소송 사건 등에서 국가를 대표하는 존재로서의 국왕을 칭하거나 할 때 쓰는 말이다.
6세기 학설휘찬에서 울피아누스는 "황제는 법의 구속을 받지 않는다. 황후는 법의 구속을 받지만, 일반적으로 황제가 법의 구속을 받지 않는 특권을 황후에게 부여한다."고 말한다. 현재 전세계는 대부분 로마법, 즉 학설휘찬을 계수하여 사용중이다.
주권면제 법격언
18세기 영국 법학자 윌리엄 블랙스톤 경이 저술한 영국법 주해(Commentaries on the Laws of England)는 영미법에서 대단히 권위가 있다. 이 책은 독창적이지 않으나 영국법 전체를 체계적으로 설명하였으며 특히 미국에서 환영을 받아 미국 법률가에게 법전으로 여겨질 정도이다. 미국에 있어서의 영국법 계수는 블랙스톤에 의한 바가 컸으며 연방 헌법, 주 헌법 제정에 큰 영향을 미쳤다. 영국법 주해에서 블랙스톤은 "That the King can do no wrong, is a necessary and fundamental principle of the English constitution(왕이 잘못을 저지를 수 없다는 것은 영국 헌법의 필수적이고 근본적인 원칙이다)."라고 피력한다. 단, 이는 절대주의적 면책이 아니라 헌정상 비책임 원칙에 따른 설명이다. 블랙스톤은 입헌 군주제의 법제화를 옹호한 보수적 휘그 학자로, 군주제의 제도화된 비책임 원칙을 설명했을 뿐이다. 실제로 절대왕정을 옹호한 토리적 입장은 아니다. 실제로 블랙스톤은 입헌군주제 체제를 법적으로 정당화하려 한 보수적 입헌주의자였다.
주권면제 국가면제
국가면제(State immunity)와 주권면제(Sovereign immunity)의 의미는 완전 동일한 것이 아니며, 주권면제가 군주 혹은 국가원수가 타국 영역 내에서 관할권 면제를 향유하는 것을 강조하는데 반하여, 국가면제는 그 대상이 전체 국가로 한다는 차이가 있다. 그러나 실질적으로 국가면제는 국가주권을 근거로 하므로, 현재 대다수 학자와 정부문서는 양자를 같은 의미로 보며, 국가면제라는 용어가 정식 정부문서에서 주로 사용된다.
주권면제 주권자
왕의 면책특권을 주권자의 면책특권이라고 부르는 이유는, 원래 주권이란 군주주권을 말하는 것이기 때문이다. 현행 대한민국 헌법은 국민주권을 명시하고 있지만, 원래 법리상 주권(sovereign)은 군주의 주인으로서의 권한을 설명하기 위해 도입된 단어이다.
따라서 대통령제에서는 대통령의 면책특권만을 의미하는 것이지, 국민주권이라고 하여 전체 국민 개개인이 면책특권을 가진다는 의미가 아니다. 내각제에서는 총리의 면책특권을 의미할 뿐이다.
왕의 면책특권(crown immunity)과 국가의 면책특권(State immunity)은 다른 개념이다.
주권면제 탄핵
재임 중이거나 퇴임한 군주 또는 국가원수에게 형사소송과 민사소송을 제기할 수는 없더라도, 재임 중인 왕을 위헌을 근거로 정치적으로 탄핵할 수 있다. 하지만 왕이나 국가원수가 탄핵을 당하더라도, 일반적으로 그가 재임 중에 벌였던 행위에 대해서 형사소송이나 민사소송을 걸 수는 없다. 다시 말해서, 왕 혹은 국가원수는 정치적 책임을 지지만, 법적 책임은 일체 지지 않는다는 것이다. 물론 이는 그가 주권자의 자리에 있을 때 했던 행동을 그가 퇴위한 후에 소급해서 처벌할 수 없다는 뜻일 뿐, 권좌에서 물러난 후 일반인 신분에서 새로운 범죄를 저지르면 당연히 이에 대한 법적 책임을 똑같이 감당해야 한다.
주권면제 미국
주정부의 주지사와 연방정부의 대통령은 주권을 가졌기 때문에, 피차 왕의 면책특권을 갖는다. 한국은 대통령의 지시를 받는 검찰이 지방정부의 도지사가 뇌물을 받았다며 재임중에도 함부로 체포, 구속, 기소하기도 하지만, 미국은 대통령과 주지사가 상호간에 왕의 면책특권을 가져 형사상 소추가 금지된다. 무오류성에 기초하기 때문에, 당연히 재임 중은 물론 퇴임 이후에도 형사상 소추할 수 없다.
존 폴 스티븐스 대법관은 주권면제가 현재는 완전히 폐기된 법원칙이라고 주장한다. 예전엔 신성한 군주가 잘못을 저지를 수 없다는 의미였고, 오늘날에는 신성한 군주가 아니라 선출된 대통령이라서, 대통령과 군주는 다르다고 주장한다. 그러나 스티븐스 대법관의 견해처럼 미국 헌법에서 주권면제 법리가 부정되더라도, 놀리 프로시콰이(기소전 특별사면권)가 인정되어, 대통령은 자신과 자신의 측근들에게 놀리 프로시콰이(기소전 특별사면권)를 발급하고 퇴임할 수 있다.
주권면제 대한민국
대통령은 내란 또는 외환의 죄를 범한 경우를 제외하고는 재직중 형사상의 소추를 받지 아니한다(헌법 제84조). 다수의 헌법학자들은 재직중에도 기소는 불가능하지만, 내사와 수사는 가능하며, 퇴임 이후에는 재직중의 범죄에 대해 기소할 수 있다고 주장한다.
대한민국 해병대사령부
해병대사령부(海兵隊司令部)는 대한민국 경기도 화성시에 있는 대한민국 해병대를 총괄하는 사령부이다. 1987년 11월 1일 창설되었다.