hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
최근접 이웃 탐색 방법
1970년대부터 분기 한정법 방법론이 본 문제에 적용되어 왔다. 유클리드 공간에서 이 접근법은 공간 색인(spatial index) 또는 공간 접근(spatial access) 방법들로 불린다. 여러 공간-분할 방법들이 최근접 이웃 탐색 문제를 풀기 위해 고안되었다. 그 중 가장 간단한 방법으로 k-d 트리를 들 수 있는데, 이는 반복적으로 탐색 공간을 부모 지역에 속한 포인트들이 절반으로 나뉘게 분할하는 방식이다. 질의는 트리의 뿌리 정점부터 잎 정점까지의 운행을 통해 수행되는데, 매 분할점마다 질의 포인트의 평가가 이루어진다. 질의에서 명시된 거리에 따라 명중(hit)할 수 있는 이웃 분기점들에 대한 평가도 수행된다. 일정한 차원의 질의 시간은 임의로 분포된 점들에 대해 평균 O(log N)의 복잡도를 갖는다. 다른 대안으로 R-트리 자료구조가 동적 환경에서의 근접 이웃 탐색을 위해 고안되었다. 이는 R* 트리와 같이 삽입과 제거에 효율적인 알고리즘을 갖는다.
 R-트리는 유클리드 거리 뿐만 아니라 다른 거리 계산법에도 사용될 수 있다.
최근접 이웃 탐색 방법
일반적인 거리 공간에서 분기 한정법 접근은 거리 트리(metric tree)로 알려져 왔다. 예시로 vp-트리와 BK-트리를 들 수 있다.
최근접 이웃 탐색 방법
만약 3차원 공간에 속한 포인트의 집합이 BSP-트리에 속해 있고, 같은 공간에 속한 질의 포인트가 주어졌다고 하자. 이 질의 포인트와 가장 가까운 포인트-구름을 찾는 문제에 대한 가능한 답은 다음과 같은 알고리즘으로 얻을 수 있다. (엄밀히 말하면, 그러한 포인트는 유일하지 않을 수 있기 때문에 존재하지 않을 수 있다. 하지만 실생활 문제에서는 대부분 주어진 질의 포인트와 가장 근접한 거리에 있는 포인트-구름의 임의 점을 찾으면 충분한 경우가 대부분이다.) 알고리즘의 핵심은, 각각의 트리 분기점에 대해서, 질의 포인트와 가장 근접한 포인트는 질의 포인트를 포함하는 반-공간(half space)에 속해 있을 것이라고 추측하는 것이다. 추측이 틀릴 수도 있지만, 일반적으로 이는 괜찮은 휴리스틱이다. 추측된 모든 반-공간에 대해 재귀적으로 문제를 풀어 얻은 거리 결과와, 질의 포인트와 분할면의 최단 거리를 비교해보자. 이때 후자는 탐색하지 않은 반-공간에서 존재할 수 있는 가장 가까운 포인트와 질의 포인트 사이의 거리를 말한다. 만약 이 거리가 재귀적 탐색을 통해 얻은 거리보다 크다면, 당연히 더 이상 다른 반-공간에 대한 탐색을 수행할 필요가 없다. 반대의 경우라면, 탐색하지 않은 반-공간에 대해 다시 탐색을 진행하고 이전 탐색 결과의 거리와 비교하여 답을 구한다. 질의 포인트가 포인트-구름과 근접하다면, 이 알고리즘의 시간 복잡도는 선형 시간보다 대수 시간에 더 근접한다. 왜냐하면 질의 포인트와 포인트-구름의 거리가 0에 가까워질수록 알고리즘은 질의 포인트를 활용하여 정답을 찾는 키로써 검색만 하면 되기 때문이다.
최근접 이웃 탐색 방법
지역성 의존 해싱(locality sensitive hashing)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 변환하는데, 이때 비슷한 아이템들은 높은 확률로 동일한 "양동이(bucket)"에 할당이 된다 (이때 양동이의 수는 가능한 아이템들의 수보다 훨씬 작음). 지역성 의존 해싱은 비슷한 아이템들에 대한 충돌(collision)을 최대화한다는 점에서 기존의 (암호학론적) 해싱 기법과 대조된다. 최근접 이웃 탐색 문제에서 비슷한 아이템들이란 어느 특정 거리 계산법에 의해 서로 근접하게 판정된 포인트들을 뜻한다.
최근접 이웃 탐색 방법
커버 트리(cover tree)는 최근접 이웃 탐색 문제의 속도를 높이기 위해 특별히 고안된 자료 구조로써 다른 저차원 데이터들을 색인하는 자료 구조들과 밀접한 연관성을 띤다. 커버 트리는 데이터 세트의 배가 상수(doubling constant)에 따른 이론적 한계를 갖는다. 최근접 이웃 탐색에 걸리는 시간은 O(c12 log n)이며, 이때 c는 데이터 세트의 확장 상수(expansion constant)이다.
빠른 검색 시간에 비해, 새로운 아이템을 삽입하는 시간은 O(c6 log n)이 걸리는데 이는 새로운 아이템을 트리의 순서를 보존하면서 추가해야 하기 때문이다. 하지만 실제 평균 시간은 이보다 적은 것으로 알려져 있다.
최근접 이웃 탐색 방법
고차원 공간에서는, 관찰해야 하는 마디(node)의 증가하는 비율 때문에 트리 기반 인덱싱 구조가 유용하지 않게 된다. 선형 탐색의 속도를 높이기 위해서, 동적 할당 메모리(RAM)에 저장되어 있는 요소 벡터의 압축된 버전이 첫 실행에서 데이터세트(datasets)를 사전 필터링(pre-filtering)하는 데 사용된다. 최종 후보는 두 번째 단계에서 결정되는데, 디스크에서 거리 계산을 위한 압축되지 않은 데이터를 이용하여 결정된다.
VA-파일 접근은 압축 기반 탐색의 특별한 한 사례인데, 각 특성요소는 균일하고 독립적으로 압축된다. 다차원 공간에서의 가장 최적화된 압축 기술은 클러스터링(Clustering)을 통해 구현되는 Vector Quantization (VQ)이다. 데이터베이스는 군집화(clustered)되고 가장 “유망한” 군집들이 되돌아온다. VA-파일, 트리 기반 인덱스, 그리고 순차적 스캔에 비해 큰 이점이 있는 것으로 나타났다. 또한 클러스터링과 LSH는 서로 유사하다는 것 또한 참고할 만 하다.
최근접 이웃 탐색 방법
NNS를 푸는 한 가지 방법은, 모든 점 에 대해 각각 대응되는 꼭지점  을 갖는 그래프 를 만드는 것이다. 집합 S에서 질의 q에 가장 가까운 점을 찾는 것은 그래프 에서 꼭지점을 찾는 형태가 된다. 그래프에서 가장 기본적인 꼭지점 찾기 알고리즘(vertex search algorithms)은 탐욕 탐색 알고리즘(greedy search algorithm)이다. 이 알고리즘은 임의의 꼭지점 에서 시작한다. 이 알고리즘은 질의 q로부터의 거리 값(distance value)을 현재 꼭지점  에 이웃하는 각 꼭지점 에서의 거리를 계산한 다음, 그 중 거리 값이 가장 작은 꼭지점을 선택한다. 만약 선택된 꼭지점과 질의 사이의 거리 값이 ‘현재’ 꼭지점과 질의 사이의 거리 값보다 작은 경우, 이 알고리즘은 선택된 꼭지점으로 이동하여 이것이 새로운 ‘현재’ 꼭지점이 된다. 이 알고리즘은 지엽적(local) 최솟값 – 이웃하는 꼭지점 중에 질의에 더 가까운 꼭지점을 가지고 있지 않은 어떤 꼭지점 – 에 도달했을 때 멈춘다. 이 아이디어는 plane을 위한 VoroNet 시스템 에, 거리화된 작은 세계 알고리즘 (Metrized Small World algorithm)에서의  과 일반적 거리 공간을 위한 RayNet 시스템에서 활발하게 이용되었다.
최근접 이웃 탐색 알고리즘은 외판원 문제에 대한 해법을 제시된 첫번째 알고리즘 중 하나이다. 이 문제에서, 외판원은 임의의 도시로부터 시작하여 모든 도시를 다 방문 할 때까지 순회한다. 최근접 이웃 탐색은 가까운 거리를 제시하지만, 항상 최적의 해법을 제시하지는 않는다.
알고리즘은 다음과 같은 순서로 진행된다.
방문한 정점들의 시퀀스가 알고리즘의 결과물로서 리턴된다.
최근접 이웃 탐색 알고리즘은 쉽게 구현할 수 있고 짧은 러닝타임을 가지고 있다. 그러나 이는 알고리즘의 탐욕적 성질로 인해 종종 최적의 여정을 놓치기 마련이다. 일반적으로, 여정의 마지막 부분의 길이가 초반부의 길이랑 비슷하면, 알고리즘은 용인되는 수준의 결과를 리턴한다. 반면, 여정의 마지막 부분의 길이가 초반부보다 훨씬 길면, 보통 최적의 여정 길이와 최근접 이웃 탐색 알고리즘이 제시하는 여정의 길이는 큰 차이가 난다.
이 알고리즘은 최적의 경로가 존재함에도 불구하고 아예 유한한 길이의 여정 자체를 리턴하지 못하는 경우가 있다.
최근접 이웃 탐색 변종
수많은 NNS 문제의 변종이 있으며, 가장 잘 알려진 2가지는 k-최근접 이웃 탐색과 ε- 근사 최근접 이웃 탐색이다.
k-최근접 이웃 탐색은 질의에 해당하는 상위 k개의 가장 근접한 이웃을 찾는 것이다. 이 기법은 보통 이웃과의 일치성 기반으로 점을 추정하거나 분류하는 예측 분석에 사용된다. K-근접 이웃 그래프는 모든 점이 그 점들의 k개의 가장 근접한 이웃들과 연결된 그래프이다.
근사 근접 이웃(approximate nearest neighbor)에서 몇몇 애플리케이션들에서는 최근접 이웃을 통해 "좋은 추론"을 하는 것이 용인된다. 이런 경우들에 있어서, 우리는 모든 경우에 있어서 속도의 향상과 메모리의 절약을 위해 실제의 최근접 이웃의 반환을 보장해주지 않는 알고리즘을 사용할 수 있다. 대개 이런 알고리즘은 대부분의 경우에 있어서 최근접 이웃을 찾아주지만, 이것은 질의된 데이터셋에 매우 강하게 의존한다.
근사 근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbor search)을 지원하는 알고리즘들은 지역 민감 해싱, best bin first, balanced box-decomposition tree에 기반을 둔 검색을 포함한다.
최근접 이웃 탐색 변종
최근접 거리 비율(Nearest neighbor distance ratio)은 원래 노드로부터 challenger neighbor까지의 direct distance를 사용하지 않지만 그것의 비율은 예전의 이웃과의 거리의 비율에 의지한다. 이것은 극소 특징점(local features)들의 유사성을 이용하여 예시 질의(query by example)를 통해 사진들을 추출하기 위한 CBIR에 사용된다. 더 일반적으로, 이것은 여러 형식 일치 문제에 적용된다.
고정 반지름 근접 이웃(Fixed-radius near neighbors)은 특정한 점으로부터 주어진 거리 이내의 유클리드 공간에 주어진 모든 점들을 효율적으로 찾는 문제이다. 이 데이터구조는 고정된 거리에 작용해야하지만, 점의 질의(query point)는 임의여도 된다.
최근접 이웃 탐색 변종
어떤 애플리케이션들에서는(예 : entropy estimation) 우리는 N 개의 데이터 점들을 가지고, 어떤 모든 N개의 점들중 한 점이 근접 이웃인지 알고 싶을 수 있다. 이것은 물론 모든 점에 있어서 최근접 이웃 탐색을 실행하는 것으로 수행될 수 있지만, 더 효율적인 탐색을 이뤄내기 위해 이 N개의 쿼리의 불필요한 중복된 정보들을 이용(exploit)한 알고리즘이 개선된 전략(strategy)이 될 수 있다. 하나의 간단한 예로, X점에서 Y점으로의 거리를 알려고 할때, Y'점에서 X점으로의 거리를 역시 알 수 있으며, 그렇기 때문에 어떤 하나의 계산은 두개의 다른 쿼리들에 다시 활용될 수 있다.
고정된(fixed) 차원(dimension)과, 반 확정적인(semi-definite) positive norm (그래서 모든 Lp norm를 포함한다), 그리고 이 공간 내의 n개의 점들이 주어졌을때, 모든 점들에 있어서 최근접 이웃은 O(n log n)시간 내에서 찾을 수 있고, 모든 점의 m 개의 최근접 이웃들은  O(mn log n) 시간 내에 찾을 수 있다.
선각산
선각산(仙角山)은 전북특별자치도 진안군 백운면에 자리하고 있는 높이 1,141m의 산이다. 봄철에 진달래,철쭉,얼레지 꽃이 많이 피고 단풍취, 곰취, 고사리 등 나물이 많이 난다. 덕태산과 더불어 백운동계곡을 병풍처럼 둘러싸고 있으며 산 아래에 전라북도립 데미샘자연휴양림이 위치한다.
내동산
내동산(來東山)은 전북특별자치도 진안군 백운면에 자리하고 있는 높이 887m의 산이다. 능선이 남북으로 작두날처럼 길게 이어
져 가파르다. 정상에 오르면 사방팔방이 트여 관망에 아주 좋다. 산아래는 섬진강 상류 물길이 있고 소나무 숲이 발달해 있으며 백마사라는 암자가 있는데 비
내린 다음날 암자 옆 폭포가 볼만하다. 전북산림환경연구소가 자리하고 있으며 산아래 동산마을이 있다.
전갈자리 제타1
전갈자리 제타1은 전갈자리 방향으로 약 2,600 광년 떨어져 있는 초거성, 극대거성이다. 제타1은 변광성으로 밝기가 4.66에서 4.86 사이에서 변한다. 전갈자리 OB1 성협 및 산개성단 NGC 6231(애칭은 '북쪽하늘의 보석상자')의 구성원 중 하나이기도 하다. 우리 은하 내에서 밝기 면에서 최상위 무리에 속해 있으며 그 값은 태양의 100만 배 가까이 될 것이다.
제타1에서 우주를 향해 방출되는 항성풍은 1년에 태양질량의 1.55 × 10−6 배 정도이다. 다르게 표현하면 제타1은 64만 년에 걸쳐 태양 하나에 해당하는 질량을 우주에 내보낸다.
제타1은 전갈자리 제타2와 이중성을 구성하고 있어 맨눈으로 볼 때 가까이 있는 이웃처럼 보인다. 그러나 우리가 바라보는 방향 선상에 나란히 있어 그렇게 보일 뿐 둘은 아무 관계 없는 독립천체이다. 제타2는 지구로부터 155 광년 떨어져 있어 훨씬 가깝고 제타1보다 훨씬 어둡다. 제타2는 오렌지색 빛을 뿜기 때문에 장시간 노출된 사진에서 제타1과 구별되어 보인다.
진률 (춘추전국)
진률(秦律)은 고대 중국 춘추 전국 시대 진(秦) 왕조에서 완성된 법률 체계로써, 시황제의 천하통일 뒤에도 계속해 쓰였다.
법가(法家) 사상에 힘입은 진의 엄격한 법령과 그에 기반을 둔 통치는 진 왕조의 통치력을 굳건히 하고 나아가 천하 통일에 일조하였으나, 지나치게 늘어난 법령 조문과 가차없는 형법 집행은 진 왕조에 대한 반발을 불러일으켜 「천하가 진의 통치를 괴로워하게 된 것이 오래다」(天下苦秦久矣)라는 비판이 나오게 되었다.
진률 (춘추전국) 내용
진의 법률 가운데 가장 유명한 금서령(焚書令)은 두 사람 이상이 모여 《시경》, 《상서》를 이야기하는 경우 해당 인물들을 저자에서 참하고, 옛 책과 옛 이야기를 끌어다 시정을 비판하는 자는 그 집안 전체를 참수하였다. 이러한 금서령은 결국 「분서갱유」(焚書坑儒)라 불리는 사상탄압으로 이어지게 된다.
한 가지 이상의 범죄에 대한 처벌의 경우 진률은 두 배로 처벌하도록 규정하였다. 전에 지은 죄가 후에 지은 죄보다 가벼울 경우 후에 지은 죄에 따라 처벌했다. 즉 법률에 명시된 처벌이 무거운 죄에 처벌이 가벼운 죄를 엮어 처벌한 것으로, 다만 후에 지은 죄가 전에 지은 죄보다 가벼울 경우 이러한 원칙은 적용되지 않았고, 전에 지은 죄에 따라 가중처벌되었다.
진률 (춘추전국) 수호지(睡虎地) 발굴 진대 목간
1975년(74년 이라고 하는 경우도 있음.) 중국 후베이성(湖北省) 윈멍 현(雲夢県) 수호지(睡虎地)의 12기의 진대 무덤을 발굴하는 과정에서, 제11호분에서 인골과 함께 총 1,150점의 진대 죽간이 수습되었다. 죽간에 새겨진 편년기에 적힌 무덤의 피장자는 진의 남도(南郡)에 속한 현의 관리 희(喜)라는 인물로 알려졌으며, 기원전 262년에 태어나 기원전 217년에 사망한 것으로 보인다. 목간은 희가 개인적으로 소장했던 것으로 진대의 법률 등이 기록되어 있어 진대 법률을 연구하는 1차 사료로써 중시되고 있다.
죽간의 연구를 맡았던 조사 연구팀 「수호지진묘죽간정리소조」(睡虎地秦墓竹簡整理小組)는 죽간의 내용을 10종으로 분류정리했다.
진률 (춘추전국) 수호지(睡虎地) 발굴 진대 목간
이들 죽간은 희가 생전에 실제 가지고 다니며 관리로써의 일상 업무를 행하는 데 쓰던 것을 희의 사후 그의 가족들이 묻은 것으로 보이며 죽간의 문건들도 희가 자주 참조했던 조문들을 발췌한 것으로 진률의 전부를 담은 것은 아니지만, 진나라 법률 조문을 추측해 볼 수 있는 중요한 1차 사료로써, 특히 「법률문답」・「봉진식」 두 가지는 이념적 법률의 조문이 아니라 당시의 실제 사회적 상황에 대한 것을 알려주는 귀중한 자료로 꼽힌다. 죽간에 새겨진 진률십팔종(秦律十八種)은 다음과 같다.
전률(田律)
농업・사냥・산림 총택의 보호 및 그에 대한 과세 등에 관한 법률.
구원률(廏苑律)
국영 마굿간・목장 관리에 관한 법
창률(倉律)
곡물・사료를 보관하는 창고 관리 및 그에 관한 식료 지급 법률.
금포률(金布律)
화폐・재물 관리.
관시율(関市律)
시장 관리.
공률정(工律程)
관영 수공업 규정.
공인률(工人律)
공인(工人) 즉 기술자의 작업 규정.
균공률(均工律)
공인 배치 규정.
요율(徭律)
요역에 관한 규정.
사공률(司空律)
공인들을 관리하는 임무를 맡은 사공(司空)의 직무 규정.
군작률(軍爵律)
군공을 쌓은 자들에 대한 포상, 작위에 관한 규정.
치리율(置吏律)
관리 임용에 관한 규정.
효율(效律) : 국유 재물의 출입 창고에 관한 규정.
전식율(傳食律)
역참을 통한 사자에 대한 식료 지급 규정.
행서율(行書律)
공문서 전송에 관한 규정.
내사잡율(内史雑律)
내사(内史) 즉 수도 관할 관리에 대한 규정.
위잡율(尉雑律)
위(尉) 즉 사법관 관련 규정.
속방률(属邦律)
속국(이민족)에 대한 규정.
전갈자리 제타2
전갈자리 제타2는 전갈자리 방향으로 지구로부터 약 151 광년 떨어져 있는 K형 거성이다.
제타2의 겉보기 등급은 3.59에서 3.65까지 변화한다. 밤하늘에서는 청백색 초거성 전갈자리 제타1 옆에 있는 것처럼 보이나 둘은 서로 관계가 없는 독립 천체이다. 천문학적 용어로 말하자면 제타2는 제타1에 비해 지구로부터 훨씬 가깝고 단지 우리의 시선 방향과 나란히 놓여 있는 것일 뿐이다. 제타1은 지구에서 약 5,700 광년 떨어져 있으며 산개 성단 NGC 6231(북쪽 하늘의 보석 상자)의 일원이나, 제타2는 지구로부터 151 광년 떨어져 있어 상대적으로 가까우며, 눈에는 제타1보다 밝게 보이나 실제 광도는 훨씬 낮다. 장시간 노출 사진을 찍으면 제타2는 오렌지색으로 빛나므로 제타1과 구별된다.
세트라
세트라(영어: Setra, 독일어: Setra Bus GmbH)은 독일의 자동차 메이커이다.
이 회사는 버스를 전문적으로 생산하는 기업으로 메르세데스-벤츠 그룹 AG 산하 기업인 이보버스의 자회사에 해당된다.
세트라 생산 차종
3세대 (1976년): S208H, S208HM, S208HMU, S208HU, S209H, S209HM, S209HMU, S209HU, S210H, S210HD, S210HI, S210HM, S210HMU, S210HU, S211H, S211HD, S211HDI, S211HDU, S211HI, S211HM, S211HMU, S211HU, S212H, S212HM, S212HMU, S212HU, S213H, S213HD, S213HDU, S213HI, S213HM, S213HMA, S213HMI, S213HMU, S213HR, S213HRI-GT, S213HUL, S213UL, S214H, S214HD, S214HDI, S214HDU, S215H, S215HD, S215HDH, S215HDI, S215HDS, S215HDU, S215HI, S215HM, S215HMI, S215HMU, S215HR, S215HRI-GT, S215HU, S215HUL, S215NR, S215RL, S215SL, S215UL, S216HDS, S216HDSI, SG219SL, SG220UL, S221HDS, SG221UL, S228DT, S228DTI, S250 스페셜
세트라 생산 차종
4세대 (1991년): S300NC, S309HD, S312HD, S313UL, S313UL-GT, S315GT, S315GT-HD, S315H, S315HD, S315HDH/2, S315HDH/3, S315NF, S315UL, S315UL-GT, S316HDS, S316UL, S317GT-HD, S317HDH, S317UL, S317UL-GT, S319NF, S319UL, S319GT-HD, SG321UL, S328DT
프로듀사 시청률
최저 시청률과 최고 시청률은 시청률 조사회사와 지역별로 시청률에 차이가 있을 수 있습니다.
세인트앤드루구 (도미니카 연방)
세인트앤드루구(영어: Saint Andrew Parish)는 도미니카 연방 북동부에 위치한 구로 행정 중심지는 웨슬리이며 면적은 178.1km2, 인구는 9,471명(2011년 기준)이다. 동쪽으로는 세인트존구와 세인트피터구, 남서쪽으로는 세인트조지프구, 남동쪽으로는 세인트데이비드구와 접한다.
세인트데이비드구 (도미니카 연방)
세인트데이비드구(영어: Saint David Parish)는 도미니카 연방 동부에 위치한 구로 행정 중심지는 로잘리이며 면적은 131.5km2, 인구는 6,043명(2011년 기준)이다. 북쪽으로는 세인트앤드루구, 서쪽으로는 세인트조지프구와 세인트폴구, 세인트조지구, 남쪽으로는 세인트패트릭구와 접한다.
세인트조지구 (도미니카 연방)
세인트조지구(영어: Saint George Parish)는 도미니카 연방 남서부에 위치한 구로 행정 중심지는 도미니카 연방의 수도인 로조이며 면적은 56.2km2, 인구는 21,141명(2011년 기준)이다. 북쪽으로는 세인트폴구, 동쪽으로는 세인트데이비드구와 세인트패트릭구, 남쪽으로는 세인트루크구와 접한다.
세인트존구 (도미니카 연방)
세인트존구(영어: Saint John Parish)는 도미니카 연방 북서부에 위치한 구로 행정 중심지는 포츠머스이며 면적은 59.0km2, 인구는 6,561명(2011년 기준)이다. 동쪽으로는 세인트앤드루구, 남쪽으로는 세인트피터구와 접한다.
세인트조지프구 (도미니카 연방)
세인트조지프구(영어: Saint Joseph Parish)는 도미니카 연방 서부에 위치한 구로 행정 중심지는 세인트조지프이며 면적은 121.2km2, 인구는 5,637명(2011년 기준)이다. 북쪽으로는 세인트피터구, 북동쪽으로는 세인트앤드루구, 동쪽으로는 세인트데이비드구, 남쪽으로는 세인트폴구와 접한다.
세인트루크구
세인트루크구(영어: Saint Luke Parish)는 도미니카 연방 남서부에 위치한 구로 행정 중심지는 포인트미셸이며 면적은 7.8km2, 인구는 1,668명(2011년 기준)이다. 북쪽으로는 세인트조지구, 남쪽으로는 세인트마크구, 동쪽으로는 세인트패트릭구와 접한다.
세인트마크구 (도미니카 연방)
세인트마크구(영어: Saint Mark Parish)는 도미니카 연방 남부에 위치한 구로 행정 중심지는 수프리에르이며 면적은 10.4km2, 인구는 1,834명(2011년 기준)이다. 북쪽으로는 세인트루크구, 동쪽으로는 세인트패트릭구와 접한다.
세인트패트릭구 (도미니카 연방)
세인트패트릭구(영어: Saint Patrick Parish)는 도미니카 연방 남동부에 위치한 구로 행정 중심지는 그랜드베이이며 면적은 87.5km2, 인구는 7,622명(2011년 기준)이다. 서쪽으로는 세인트조지구와 세인트루크구, 세인트마크구, 북쪽으로는 세인트데이비드구와 접한다.
부귀산
부귀산(富貴山)은 전북특별자치도 진안군에 있는 높이 806m의 산이다. 이 산에는 고림사라는 천년사찰이 있고 풍수지리설 때문인지는 몰라도 정상에 묘지가 3기가 있다. 금남호남정맥길이 지난다.
세인트폴구 (도미니카 연방)
세인트폴구(영어: Saint Paul Parish)는 도미니카 연방 서부에 위치한 구로 행정 중심지는 퐁카세이며 면적은 65.2km2, 인구는 9,786명(2011년 기준)이다. 북쪽으로는 세인트조지프구, 동쪽으로는 세인트데이비드구, 남쪽으로는 세인트조지구와 접한다.
세인트피터구 (도미니카 연방)
세인트피터구(영어: Saint Peter Parish)는 도미니카 연방 북서부에 위치한 구로 행정 중심지는 콜리오이며 면적은 32.6km2, 인구는 1,430명(2011년 기준)이다. 북쪽으로는 세인트존구, 남쪽으로는 세인트조지프구, 동쪽으로는 세인트앤드루구와 접한다.
너를 기억해
《너를 기억해》는 2015년 6월 22일부터 2015년 8월 11일까지 방송된 KBS 월화 미니시리즈이다.
당초에 '헬로 몬스터'로 알려졌으나 '너를 기억해'로 변경되었고, 이진욱이 남자 주인공 물망에 올랐지만 이런저런 사정으로 좌절됐다.
너를 기억해 줄거리
위험해서 더 매력적인 완벽한 천재 프로파일러 이현과 그를 관찰해오던 경찰대 출신 열혈 엘리트 수사관 차지안이 펼쳐나갈 달콤 살벌한 수사 로맨스. 의문의 사건들이 때로는 코믹하게 때로는 진지하게 해결되면서 오는 짜릿한 청량감을 선사할 드라마.
너를 기억해 등장인물
범죄심리학을 전공한 프로파일러. 미국 뉴욕 경찰의 범죄수사 컨설팅을 하다가 귀국 후 특수범죄수사팀을 맡는다. 한 눈에 사람을 프로파일링하고 사건 현장 분석 등에 능통한 천재적 능력의 독설가. 사람들이 자신을 어떻게 생각하든 신경쓰지 않는 인물로 매력적이지만 고독하고 위험한 사람이다.
경찰대 출신으로 경찰 본청 특범팀 수사팀원. 사복차림의 그녀를 보고 강력범죄 수사관이라고 예상하는 사람이 없을 정도로 세련된 외모를 자랑한다. 경찰대를 우수한 성적으로 졸업한 뒤 기밀문서를 보기 위해 본청으로 들어온 사연많은 캐릭터.
대한민국 전국 경찰 과학수사팀 및 대학교와 각종 연구실 등에 화학약품 및 기계를 공급하는 외국계 회사 과학연구원. 진행 중인 범죄사건을 잘 알고 실험실에 드나드는 현직 경찰들과 친분도 두터우며 물적 증거 조작도 가능한 위치에 있다. 가족도 없고 어린 시절 친구도 없는 등 특수한 과거가 있는 인물이다.
너를 기억해 등장인물
특범팀 팀장, 치안정감의 아들이며 고시출신 특채로 해외 주재관으로 있다가 특범팀 팀장으로 발령받는다. 좋은 교육과 좋은 환경서 자란 모범생이나 완벽한 스펙으로 주변에서 늘 칭송받으며 살아왔기에 ‘자뻑’이 강하고, 이론으로만 수사를 배운 탓에 어수룩하고 허술한 면이 많다.
힘 있고 돈 많은 자를 위한 비윤리적 변호를 주로 하는 변호사. 하지만 가끔 힘없는 범죄자나 재소자들을 위한 상담도 해준다. 뛰어난 지능과 종잡을 수 없는 성격을 가진 인물로 이현과 차지안의 수사에 지대한 영향력을 행사한다.
특수정보 및 범죄수사과 경위. 베스트 참수리 상을 몇 번이나 수상한 베테랑 형사 출신으로 감 수사의 달인이다. 무뚝뚝하고 남자답지만 속정이 많아 화장실 가서 혼자 눈물 닦는 스타일이다.
특수범죄수사팀의 영계 수사관으로 밝고 유쾌한 성격의 소유자
물리학과 출신의 경찰로 자체개발 지문감식법도 갖고 있을 정도로 뛰어난 과학 지식을 갖추고 있으며, 자백이나 증언이 아닌 과학적 증거물만이 진짜 증거가 될 거란 확고한 신념을 가지고 있다.
너를 기억해 등장인물
경찰청 내 특범과 수사기획관. 현의 부친인 이중민과 경찰 선후배로 만나, 선후배를 넘어서 친구 같은 우정과 동료애를 나눴다. 중민의 죽음 이후, 갈 곳 없는 현을 엄마처럼 보호해왔다.
강은혁의 아버지이자 현 경찰청장. 과거 사건과 관련된 거대한 비밀을 가지고 있다.
아빠가 없는 지안의 보호자이자 이모로 늘 곁에서 마음 편하게 고민을 털어놓을 수 있는 친구같은 존재.
방배동&도화동 연쇄살인사건의 용의자, 재벌 2세로 현과 차지안의 협력 수사를 시작하게 해준 인물. 막강한 부의 권력으로 법을 이용해 현의 심기를 건드리지만, 그의 천재적 수사의 덫에 걸리게 된다.
경찰 출신 범죄심리학자이자 이현의 부친. 국내 1호 프로파일러로 어린 시절부터 기괴한 천재성을 보인 현을 위해 홈스쿨링을 하고 아들의 관찰 비망록을 작성한 아버지다. 아들을 평범하게 키우고 싶어했으나 결국 세상으로부터 위험해진 아들을 지키기 위해 사투를 벌인다.
이현의 잃어버린 기억 속 캐릭터. 현의 아버지 중민이 프로파일링하고 있는 위험한 남자로 우연히 중민을 따라온 현과 대화를 나누게 되고, 이후 현의 삶에 막대한 영향을 미치게 되는 미스터리한 인물
너를 기억해 시청률
아래의 파란색 숫자는 '최저 시청률'이고, 빨간색 숫자는 '최고 시청률'입니다. 시청률조사회사와 지역별로 시청률에 차이가 있을 수 있습니다.
도미니카 연방의 구
도미니카 연방은 10개 구로 구성되어 있다.
왕진 (고려)
왕진(王璡, ? - 1072년)은 고려 중기의 왕족으로, 현종 순의 손자이며 정간왕에 추증된 왕기(王基)의 장남이다. 그의 누이 정의왕후 왕씨는 순종의 왕비가 되었으므로 순종의 처남이 된다. 순종은 문종의 장남으로 왕진과는 사촌형제간이 된다.
한편 그의 동생 낙랑공 왕영(樂浪公 王瑛)은 백부 문종의 딸 보령궁주(保寧宮主)와 결혼한다.
왕진 (고려) 생애
왕손으로 태위의 벼슬에 올랐으며 1069년(문종 23) 왕위 유력 계승자였던 아버지 평양공 왕기가 자신의 형 문종보다 먼저 죽자, 문종에 의해 정간왕에 추봉되었지만, 그가 죽기 전 1061년(문종 15) 교위(校尉) 거신(巨身) 등이 문종을 폐하고 평양공 왕기를 추대하려는 쿠데타를 준비했던 일이, 1072년(문종 26) 병사(兵士) 장선(張善) 등의 고변으로 폭로되었다. 바로 문종은 거신(巨身)을 죽이고 그 족속(族屬)을 전부 사형시켰다.
한편 이미 죽은 평양공 왕기에게는 추증된 작위 및 생전 지위가 모두 박탈당했고, 왕진은 남해로 유배되었다. 단, 이때 그의 동생 왕영(王瑛)은 나이가 어렸으므로 형벌을 면하였다. 동시에 평장(平章) 왕무숭(王懋崇), 장녕 궁주 이씨(長寧宮主李氏), 수안 택주 이씨(遂安宅主李氏) 등도 평양공 추대 사건에 가담하였으므로 하였으므로 이에 왕무숭(王懋崇) 및 그 아들 왕정(王靖)은 안동으로 유배되고, 장녕궁주와 수안택주는 곡주(谷州)로 유배되었다. 한편 왕진은 유배된 직후에 사망하였다.
왕진 (고려) 왕실과의 겹사돈
그는 고려 문종의 조카이면서 이중 겹사돈간이 된다. 누나 정의왕후 왕씨는 문종과 인예왕후 이씨 소생으로, 친사촌형인 순종와 결혼하였다. 이후 그의 남동생 낙랑공 왕영(樂浪公 王瑛)은 그의 사촌누이가 되는 백부 문종과 인예왕후 이씨 소생으로의 딸 보령궁주(保寧宮主)와 결혼한다.
편향-분산 트레이드오프
통계학과 기계 학습 분야에서 말하는 편향-분산 트레이드오프(Bias-variance tradeoff) (또는 딜레마(dilemma))는 지도 학습 알고리즘이 트레이닝 셋의 범위를 넘어 지나치게 일반화하는 것을 예방하기 위해 두 종류의 오차(편향, 분산)를 최소화 할 때 겪는 문제이다.
편향-분산 분해는 학습 알고리즘의 기대 오차를 분석하는 한 가지 방법으로, 오차를 편향, 분산, 그리고 데이터 자체가 내재하고 있어 어떤 모델링으로도 줄일수 없는 오류의 합으로 본다. 편향-분산 트레이드 오프는 분류(classification), 회귀분석, 그리고 구조화된 출력 학습 출력학습(structed output learning) 등 모든 형태의 지도 학습에 응용된다. 또한 사람의 학습에서 직관적 판단 오류(heuristics)의 효과성을 설명하기 위해 언급되기도 한다.
편향-분산 트레이드오프 동기
편향-분산 트레이드오프는 지도 학습에서 매우 중요한 문제이다. 모델을 선택할 때(model selection), 트레이닝 데이터의 규칙을 정확하게 포착하는 것 뿐만이 아니라, 보이지 않는 범위에 대해서 일반화(generalization)까지 하는 것이 이상적이다. 하지만 안타깝게도 이 둘을 동시에 완전히 성취하는 것은 사실상 불가능하다. 고분산 학습 알고리즘은 트레이닝 셋을 잘 표현하기는 하지만, 지나치게 큰 노이즈나 아예 부적절한 트레이닝 데이터까지 과적합(overfitting)할 위험이 있다. 반대로 고편향 학습 알고리즘은 과적합(overfitting) 문제가 거의 없는 단순한 모델을 제시하지만 트레이닝 데이터로부터 중요한 규칙성을 제대로 포착하지 못하는 과소적합(underfitting) 문제가 발생한다.
편향-분산 트레이드오프 동기
편향값이 낮은 모델은 일반적으로 더 복잡하기 때문에(예: 더 높은 차수의 회귀 다항식) 트레이닝 셋을 더 정확히 표현한다. 하지만 모델링 과정에서 커다란 노이즈 성분까지 반영할 가능성이 있고, 그런 경우에는 더 복잡함에도 불구하고 덜 정확한 추론을 하게 된다. 반대로 편향값이 높은 모델의 경우 간단한(낮은 차수의 회귀 다항식) 경향이 있는데, 트레이닝 셋의 데이터를 모델에 충분히 포함하지 못해 분산값이 낮게 나올 수가 있다.
편향-분산 트레이드오프 제곱 오류의 편향-분산 분해
트레이닝 셋이  와 각 들에 대응되는 들의 쌍으로 표현되는 점들의 집합이라고 하자. 우리는 여기에 노이즈가 낀 함수적인 관계가 있다고 가정하고, 그 관계를 할 것이다. 여기에서 은 평균이 0이고 분산이  인 정규 분포이다.
우리는 실제 관계함수인 를 학습 알고리즘을 통해 최대한 잘 근사한 근사함수 를 찾고자 한다. 여기에서 말하는 "최대한 잘"이란 정량적으로  와  사이의 평균 제곱 오류(mean squared error)를 측정하여 그 값이 가장 작은 것을 찾는 것을 말한다. 얻어진 근사함수가 트레이닝 데이터 셋 내부의 평균제곱오차 뿐만이 아니라 외부로 일반화 된 범위에서도 평균제곱오차가 최소라면 이상적일 것이다. 하지만 에 라는 노이즈가 내재된 만큼 우리가 어떤 함수를 찾아내든 오차는 불가피하다.
트레이닝 셋의 범위를 넘어선 점들까지 일반화하는 를 찾기 위해서는 지도 학습에 관한 수많은 알고리즘들을 사용하면 된다. 우리가 어떤 를 선택하든 보이지 않는 표본 에 관한 기대 오차는 다음과 같이 분해할 수 있다::34:223
편향-분산 트레이드오프 제곱 오류의 편향-분산 분해
여기에서 편향(bias)은
이고, 분산(var)은
이다.
위 식의 기댓값은 동일한 분포에서 트레이닝 셋 을 어떤 식으로 다르게 추출하느냐에 따라 달라진다. 세 항은 각각 다음을 의미한다:
가 복잡할수록 더 많은 데이터들을 포착할 수 있어서 편향값이 작아지지만 모델이 각 점을 포착하기 위해 더 많이 '움직여야'하므로 그만큼 분산값은 커지게 된다.
****  수식이 부주의 하게 사용 됨.
예를 들어 설명변수 x0  에 해당하는 여러개의 관측값( y01, y02 ... )있을 경우 y01 , y02... 의 평균은 f0 일 것이다. (오차항의 평균은 0라고 했으니)  그리고 관측값 정확히 예측하는 f^_1 , f^_2 , ....  이 있다면
위수식에서 MSE항 ,   E[ (y-f^)^2 ] = 0  (이 수식은 관측값과 예측값의 차이를 제곱하는데 정확히 관측값을 예상하므로)
또 Bias 항은 E[f^) - E(f)  = E(y) - f  =  f -f = 0  (관측값은 평균은 리얼값이다.)
나머지 분산항은 E[ (y - E[y])^2] 이 되는데 E[y] = f 임을 생각하면 결국 E(y-f)^2] 가 된다. ( 오차항의 분산)
편향-분산 트레이드오프 제곱 오류의 편향-분산 분해
다시말해  위 수식은 (관측치를 정확하게 예상하는 예측치가 있다면)  MSE = 0 , Bias = 0 , var =  오차항의 분산 이된다.
수식에서 MSE는 오차항의 분산이 빠져 있고  분산항은 오차항의 분산을  포함하고 있는  상태이다.
(수식대로 계산하면 수식의 우변이 좌변보다  2*오차항의 분산 만큼 크다)
수식을 수정하자면
MSE항의 y(관측값)를  f(실제값, 이상값)로 바꾸면 오차항을 포함하는 수식이 되고
분산항 Var[f^] + 오차항의 분산  =   E[ 위와 값은 ] 로 바꾸면 된다.
제곱 오류를 편향-분산 분해하는 과정의 유도는 다음과 같이 할 수 있다.
편의를 위해  그리고 로 두겠다. 우선 확률 변수 에 대해
이고, 의 값들은 결정되어있으므로
가 성립한다.
주어진 조건 과 으로부터 가 성립한다.
그리고  이므로,
와 는 서로 독립적이므로,
가 성립한다.
Q.E.D.
편향-분산 트레이드오프 분류에서의 응용
편향-분산 분해는 본래 최소 제곱 회귀(least-squares regression)를 위해 만들어졌다. 0-1 이하 손실 분류(classification)(오분류 확률)의 경우, 유사한 분해가 가능하다. 대신에, 만약 분류 문제가 확률적 분류(probabilistic classification)로 표현될 수 있다면, 실제 확률에 의한 예상 확률의 기대 제곱 오류(expected squared error)가 기존처럼 분해될 수 있다.
편향-분산 트레이드오프 접근 방법
차원 축소(dimensionality reduction)와 특징 선택(feature selection)은 모형 간소화에 의해 분산을 감소시킨다. 유사하게, 트레이닝 셋이 클수록 분산이 작아진다. 특징을 추가할수록 추가적인 분산의 도입으로 편향이 작아진다. 학습 알고리즘은 보통 편향과 분산을 제어하는(control) 조정 가능한(tunable) 다음과 같은 매개 변수들을(parameters) 갖는다.
트레이드오프를 해결하는 하나의 방법으로 혼합모형(mixture models)과 앙상블 학습(ensemble learning)이 있다.
K-근접이웃 회귀 알고리즘의 경우, 편향-분산 분해와 매개 변수 를 관련짓는 닫힌 형식의 수식(closed-form expression)이 존재한다.:37, 223
여기서 는 트레이닝 셋에서  의 -근접이웃들이다. 편향(첫 번째 항)은  의 단조증가함수(monotone increasing function)이고, 분산(두 번째 항)은  이 증가할수록 감소한다. 실제로 합리적 추론하에 가장 가까운 이웃 추정자의 편향은 트레이닝 셋의 사이즈가 무한에 근접해야 완전히 사라진다.
편향-분산 트레이드오프 인간 학습에서의 적용
편향-분산 딜레마는 기계 학습의 맥락에서 많이 논의되어 왔으며, 인간 인지의 맥락에서는 주로 "Gerd Gigerenzer"와 그의 동료들에 의해 학습된 발견적 교수법(heuristics)의 관점으로 조사되어왔다. 그들은 인간의 뇌가 경험으로부터 전체적으로 희박하고 형편없이 특징지어진 트레이닝 셋을 제공받았을 때의 딜레마를 고편향/저분산의 발견적 교수법을 취함으로써 해결한다고 주장하였다. 이것은 제로-편향의 접근이 새로운 상황에 대해 형편없는 일반화가능도를 가지며 환경의 진짜 상태에 대한 정확한 지식을 비이성적으로 추정한다는 사실을 나타낸다. 결과적으로 나타난 발견적 교수법은 비교적 간단하지만, 다양한 상황들에 대해 더 나은 추론을 생산한다.
"Getman et al." 은 편향-분산 딜레마가 포괄적 물체 인식같은 능력들이 스크래치(scratch)로부터 학습될 수 없고, 나중에 경험으로부터 조정되는 어느 정도의 "hard wiring"이 필요하다는 것을 암시한다고 주장하였다. 이것은 모델프리(model-free) 접근법으로 추론하는 것이 높은 분산을 피하기 위해서 실현 불가능할 정도로 많은 트레이닝 셋을 필요로 하기 때문이다.
왕영
왕영의 다른 뜻은 다음과 같다.
왕영(王英)은  《수호전》의 등장인물이다.
왕영(王永, ? ~ ?)은 전한 말기의 외척으로, 신나라의 황제 왕망의 형이다.
왕영(王永, ? ~ 386년)은 전진의 인물로, 전진의 승상 왕맹의 아들이다.
왕영(王榮, 751년 ~ 807년)은 당나라 중기의 장군으로, 작위는 무위왕이다.
왕영(王郢, ? ~ 877년)은 당나라 말기의 무장이다.
왕영은 고려 전기의 왕족으로 현종의 손자이자 정간왕의 차남이다. 작위는 낙랑공이다.
왕영은 고려 중기의 왕족으로 문종의 증손이자 조선공의 손자이다. 작위는 공화후이다.
왕영은 고려 희종의 본명이다.
왕영은 고려 후기의 왕족으로 신종의 증손이자 희종의 종손이며, 공양왕의 고조부가 된다. 작위는 서원후이다.
부이퀘구
부이퀘구(Buikwe)는 우간다의 구로 행정 중심지는 부이퀘이며 면적은 1,244.7km2, 인구는 429,600명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부주에 속한다. 북쪽으로는 카융가구, 동쪽으로는 진자구, 남동쪽으로는 부부마구, 남쪽으로는 탄자니아, 서쪽으로는 무코노구와 접한다.
부코만심비구
부코만심비구(Bukomansimbi)는 우간다의 구로 행정 중심지는 부코만심비이며 면적은 600.2km2, 인구는 154,000명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부주에 속한다. 북쪽으로는 곰바구, 동쪽으로는 칼룽구구, 남동쪽으로는 마사카구, 남서쪽으로는 르웽고구, 북서쪽으로는 셈바불레구와 접한다.
부탐발라구
부탐발라구(Butambala)는 우간다의 구로 행정 중심지는 곰베이며 면적은 405.6km2, 인구는 99,400명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부주에 속한다. 서쪽과 북서쪽으로는 곰바구, 북동쪽으로는 미티아나구, 동쪽과 남쪽으로는 음피기구, 남서쪽으로는 칼룽구구와 접한다.
부부마구
부부마구(Buvuma)는 우간다의 구로 행정 중심지는 키타밀로이며 면적은 218.3km2, 인구는 55,300명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부주에 속한다. 빅토리아호 내에 위치한 섬 지역으로 북쪽으로는 진자구, 동쪽으로는 마유게구, 남쪽으로는 탄자니아, 서쪽과 북서쪽으로는 부이퀘구와 접한다.
왕영 (낙랑공)
낙랑공 왕영(樂浪公 王瑛, 1043년 ~ 1112년)은 고려 전기의 왕족으로 현종의 손자이자 정간왕의 차남이다. 백부 문종의 딸 보령궁주와 결혼하고 낙랑백에 봉작되었으며, 후에 공으로 진봉되었다. 시호는 경안(敬安)이다.
왕영 (낙랑공) 생애
현종의 넷째 아들 정간왕의 차남이며 어머니는 미상이다. 문종은 친 백부였고, 덕종과 정종은 이복 백부들이 된다.
1069년(문종 23) 왕위 유력 계승자였던 아버지 평양공 왕기가 자신의 형 문종보다 먼저 죽자, 문종에 의해 정간왕에 추봉되었지만, 그가 죽기 전 1061년(문종 15) 교위(校尉) 거신(巨身) 등이 문종을 폐하고 평양공 왕기를 추대하려는 쿠데타를 준비했던 일이, 1072년(문종 26) 병사(兵士) 장선(張善) 등의 고변으로 폭로되었다. 바로 문종은 거신(巨身)을 죽이고 그 족속(族屬)을 전부 사형시켰다.
한편 이미 죽은 평양공 왕기에게는 추증된 작위 및 생전 지위가 모두 박탈당했고, 왕진은 남해로 유배되었다. 단, 이때 왕영은 나이가 어렸으므로 형벌을 면하였다.
왕영 (낙랑공) 생애
왕영은 백부 문종의 딸 보령궁주 왕씨(寶寧宮主 王氏)에게 장가들어 낙랑백(樂浪伯)에 봉작되고 수사도(守司徒)에 임명되었다. 헌종 즉위 후 개부의동삼사(開府儀同三司)에 승진되고, 진봉되어 낙랑후가 되었다. 고려 숙종 때는 수충공신(輸忠功臣)에 책록되고 공으로 진봉된 뒤, 수태위(守太尉) 식읍 2,000호(食邑二千戶) 식실봉 300호(食實封三百戶)를 하사받았다. 1112년에 사망하니 나이는 70세였고, 경안공(敬安公)의 시호가 내려졌다.
왕영 (낙랑공) 가족 관계
그의 아들 승화백 왕정은 숙종의 딸 흥수공주에게 장가갔다. 승화백 왕정은 문종의 손녀인 흥수공주와는 6촌 남매간이 된다.
왕영 (낙랑공) 기타
아들 왕지는 예종 때 검교 호부상서(檢校戶部尙書) 주국(柱國)에 제수되었다가 얼마 후에 검교사도(檢校司徒), 수사공(守司空) 상주국(上柱國)을 역임했다.
곰바구
곰바구(Gomba)는 우간다의 구로 행정 중심지는 카노니이며 면적은 1,679.3km2, 인구는 152,800명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부주에 속한다. 서쪽과 북쪽으로는 무벤데구, 북동쪽으로는 미티아나구, 동쪽으로는 부탐발라구, 남쪽으로는 칼룽구구, 부코만심비구, 셈바불레구와 접한다.
칼룽구구
칼룽구구(Kalungu)는 우간다의 구로 행정 중심지는 칼룽구이며 면적은 811.6 km2, 인구는 177,200명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부주에 속한다. 북쪽으로는 곰바구, 북동쪽으로는 부탐발라구, 동쪽으로는 음피기구, 남쪽으로는 마사카구, 서쪽으로는 부코만심비구와 접한다.
키안콴지구
키안콴지구(Kyankwanzi)는 우간다의 구로 행정 중심지는 키안콴지이며 면적은 2,455.3km2, 인구는 182,900명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부 주에 속한다. 동쪽으로는 나카세케 구, 남동쪽으로는 키보가 구, 남서쪽으로는 무벤데 구와 키발레 구, 북쪽으로는 호이마 구, 마신디 구와 접한다.
전주덕일초등학교
전주덕일초등학교는 대한민국 전북특별자치도 전주시 덕진구 덕진동2가에 있는 초등학교다.
르웽고구
르웽고구(Lwengo)는 우간다의 구로 행정 중심지는 르웽고이며 면적은 914.7km2, 인구는 267,300명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 중부 주에 속한다. 북쪽으로는 셈바불레 구, 북동쪽으로는 부코만심비 구, 동쪽으로는 마사카 구, 남쪽으로는 라카이 구, 서쪽으로는 리안톤데 구와 접한다.
전주덕진초등학교
전주덕진초등학교는 대한민국 전북특별자치도 전주시 덕진구에 있는 초등학교다.
불람불리구
불람불리구(Bulambuli)는 우간다의 구로 행정 중심지는 불람불리이며 면적은 651.8km2, 인구는 125,400명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북쪽으로는 나카피리피리트 구, 동쪽으로는 카프초르와 구, 남쪽으로는 시론코 구, 서쪽으로는 부케데아 구와 접한다.
부옌데구
부옌데구(Buyende)는 우간다의 구로 행정 중심지는 부옌데이며 면적은 1,880.7km2, 인구는 265,100명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북서쪽으로는 아몰라타르 구, 북쪽으로는 카베라마이도 구, 북동쪽으로는 세레레 구, 동쪽으로는 칼리로 구, 남동쪽으로는 루카 구, 남쪽으로는 카물리 구, 서쪽으로는 카융가 구와 접한다.
키부쿠구
키부쿠구(Kibuku)는 우간다의 구로 행정 중심지는 키부쿠이며 면적은 490.2 km2, 인구는 181,700명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북쪽으로는 팔리사 구, 동쪽으로는 부다카 구, 남쪽으로는 부탈레자 구, 서쪽으로는 나무툼바 구와 접한다.
퀜구
퀜구(Kween)는 우간다의 구로 행정 중심지는 비니니이며 면적은 851.4km2, 인구는 103,300명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북쪽으로는 나카피리피리트 구, 북동쪽으로는 아무다트 구, 동쪽으로는 부쿼 구, 남쪽으로는 케냐, 서쪽으로는 카프초르와 구, 북서쪽으로는 불람불리 구와 접한다.
루카구
루카구(Luuka)는 우간다의 구로 행정 중심지는 루카이며 면적은 650.1km2, 인구는 260,900명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북쪽으로는 부옌데 구, 북동쪽으로는 칼리로 구, 남동쪽으로는 이강가 구, 남쪽으로는 마유게 구, 남서쪽으로는 진자 구, 북서쪽으로는 카물리 구와 접한다.
전주동초등학교
전주동초등학교는 대한민국 전북특별자치도 전주시 완산구 중노송동에 있는 국공립 초등학교다.
나마잉고구
나마잉고구(Namayingo)는 우간다의 구로 행정 중심지는 나마잉고이며 면적은 532.9km2, 인구는 232,300명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북서쪽으로는 부기리 구, 북동쪽으로는 부시아 구, 동쪽과 남동쪽으로는 케냐, 남쪽으로는 탄자니아, 서쪽과 남서쪽으로는 마유게 구와 접한다.
응고라구
응고라구(Ngora)는 우간다의 구로 행정 중심지는 응고라이며 면적은 721.4km2, 인구는 157,400명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북서쪽으로는 소로티 구, 북동쪽으로는 카타퀴 구, 동쪽으로는 쿠미 구, 남쪽으로는 팔리사 구, 서쪽으로는 세레레 구와 접한다.
1999년 전국체육대회
제80회 전국체육대회는 1999년 10월 11일부터 1999년 10월 17일까지 인천광역시에서 개최되었다.
1983년 제64회 대회 개최 이후 16년만에 전국체육대회를 개최하였으며, 대회 경기결과 등의 인터넷 정보를 제공하였다.
1999년 전국체육대회 종합순위
개최지
최우수 선수상은 한국체육기자연맹 기자단의 투표로 결정된다.
- 아시아신기록 3개 수립
세레레구
세레레구(Serere)는 우간다의 구로 행정 중심지는 세레레이며 면적은 1,965.4km2, 인구는 294,100명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 동부 주에 속한다. 북쪽으로는 소로티 구, 동쪽으로는 응고라 구, 남쪽으로는 팔리사 구, 칼리로 구, 부옌데 구, 서쪽으로는 카베라마이도 구와 접한다.
전주만수초등학교
전주만수초등학교는 대한민국 전북특별자치도 전주시 덕진구 호성동1가에 있는 초등학교다.
전주문학초등학교
전주문학초등학교는 대한민국 전북특별자치도 전주시 완산구 효자동3가에 있는 초등학교다.
아가고구
아가고구(Agago)는 우간다의 구로 행정 중심지는 아가고이며 면적은 3,496.8km2, 인구는 299,700명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 북부 주에 속한다. 북쪽으로는 키트굼 구, 북동쪽으로는 코티도 구, 동쪽으로는 아빔 구, 남쪽으로는 오투케 구, 서쪽으로는 파데르 구와 접한다.
알레브통구
알레브통구(Alebtong)는 우간다의 구로 행정 중심지는 알레브통이며 면적은 1,527.5km2, 인구는 226,000명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 북부 주에 속한다. 북쪽으로는 오투케 구, 동쪽으로는 아무리아 구, 남쪽으로는 도콜로 구, 서쪽으로는 리라 구와 접한다.
아무다트구
아무다트구(Amudat)는 우간다의 구로 행정 중심지는 아무다트이며 면적은 1,615.4km2, 인구는 143,300명(2013년 기준)이다. 행정 구역상으로는 북부 주에 속한다. 북쪽으로는 모로토 구, 동쪽으로는 케냐, 남쪽으로는 부쿼 구와 퀜 구, 서쪽으로는 나카피리피리트 구와 접한다.
콜레구
콜레구(Kole)는 우간다의 구로 행정 중심지는 콜레이며 인구는 231,900명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 북부 주에 속한다. 동쪽으로는 리라 구, 남쪽으로는 아파크 구, 서쪽과 북쪽으로는 오얌 구와 접한다.
람워구
람워구(Lamwo)는 우간다의 구로 행정 중심지는 람워이며 면적은 5,595.8km2, 인구는 171,300명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 북부 주에 속한다. 북쪽으로는 남수단, 동쪽과 남동쪽으로는 키트굼 구, 남쪽으로는 파데르 구, 남서쪽으로는 굴루 구, 서쪽으로는 아무루 구와 접한다.
나파크구
나파크구(Napak)는 우간다의 구로 행정 중심지는 나파크이며 면적은 4,978.4km2, 인구는 197,700명(2012년 기준)이다. 행정 구역상으로는 북부 주에 속한다. 북서쪽으로는 아빔 구, 북쪽으로는 코티도 구, 북동쪽과 동쪽으로는 모로토 구, 남동쪽으로는 나카피리피리트 구, 남쪽으로는 카타퀴 구, 남서쪽으로는 아무리아 구, 서쪽으로는 오투케 구와 접한다.