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우주론적 지평 허블 지평
허블 반경, 허블 구(허블 거품과 혼동하지 말 것), 허블 부피 또는 허블 지평은 주어진 시간에 관찰자에 비해 빛의 속력보다 느리고 빠르게 움직이는 입자 사이의 경계를 정의하는 개념적 지평이다. 이것이 입자가 관찰 불가능하다는 것을 의미하지는 않는다. 과거의 빛이 도달하고 있으며 한동안 관찰자에게 계속 도달할 것이다. 또한 더 중요한 것은 현재 확장 모델에서는 허블 반경에서 방출된 빛이 유한한 시간 내에 우리에게 도달한다는 것이다.
허블 반경의 빛이 결코 우리에게 도달할 수 없다는 것은 일반적인 오해이다. 가 시간이 지남에 따라 감소한다고 가정하는 모델에서(프리드만 우주의 일부 예시) 허블 반경의 입자는 빛의 속력으로 우리에게서 멀어지는 반면, 허블 반경은 시간이 지남에 따라 더 커지므로 허블 반경에 있는 입자에서 우리를 향해 방출되는 빛은 얼마 후 허블 반경 내부에 있게 된다. 그러한 모델에서는 우주 사건의 지평 너머에서 방출되는 빛만이 유한한 시간 내에 우리에게 도달하지 않는다.
우주론적 지평 허블 지평
물체의 허블 속도는 허블의 법칙에 의해 주어진다.를 빛의 속력 로 바꾸고 적절한 거리 에 대해 풀기 위해 허블 구의 반경을 다음과 같이 얻는다.끊임없이 가속되는 우주에서 두 입자가 허블 반경보다 더 큰 거리로 분리되면 이제부터(과거가 아닌 지금처럼) 서로 대화할 수 없다. 그러나 만약 그들이 서로의 입자 지평 밖에 있다면 그들은 결코 의사소통을 할 수 없었을 것이다. 우주가 팽창하는 형태에 따라 미래에는 정보교환이 가능할 수도 있다. 오늘날,는 약 4.1기가파섹의 허블 지평을 산출한다. 이 지평은 실제 물리적 크기는 아니지만 우주론의 대부분의 물리적 크기가 이러한 요소의 관점에서 작성될 수 있으므로 유용한 길이 척도로 자주 사용된다. 허블 반경을 척도 인자로 나누면 다가오는 허블 지평을 정의할 수도 있다.
우주론적 지평 사건의 지평
입자 지평은 빛이 특정 시간까지 관찰자에게 도달할 수 있는 가장 큰 공변거리를 나타내는 반면, 우주 사건 지평은 현재 방출되는 빛이 미래에 관찰자에게 도달할 수 있는 가장 큰 공변거리라는 점에서 우주 사건의 지평과 다르다. 현재 우리 우주 사건의 지평까지의 거리는 약 5 기가파섹 (16×10^9 ly), 입자 지평이 제공하는 관측 가능한 범위 내에 있다.
일반적으로 사건의 지평까지의 적절한 거리는  다음과 같이 시각 에 따라 결정된다:여기서 는 우주 종말의 시각이며, 영원히 팽창하는 우주의 경우 무한대일 것이다. 우리의 경우, 암흑 에너지가 우주상수 Λ에 기인한다고 가정하면, 최소 허블 매개변수 He와 종종 유일한 입자 지평이라고 불리는 최대 지평 de이 있을 것이다.
우주론적 지평 미래 지평
가속하는 우주에서는 로 가면서 미래 사건의 신호가 지수함수적으로 확장되는 더시터르 공간에서 임의의 긴 파장으로 적색편이 되기 때문에 관찰할 수 없는 사건이 발생한다. 이는 오늘날 적정 거리 단위로 측정하여 우리가 볼 수 있는 가장 먼 거리에 대한 제한을 설정한다. 또는 더 정확하게 말하면, 공간의 동일한 위치에서 먼 과거에 발생한 사건을 관찰할 수 있음에도 불구하고 현재 발생하는 사건과 동시에 발생하는 특정 기준 틀에 대해 공간적으로 분리된 사건이 있으며, 이에 대한 신호는 결코 우리에게 도달하지 않는다.
우리는 우주의 이 위치에서 계속해서 신호를 수신하게 되지만, 무한한 시간을 기다려도 오늘 그 위치에서 출발한 신호는 결코 우리에게 도달하지 않는다. 해당 위치에서 오는 신호는 실제적인 목적으로 해당 위치를 관찰할 수 없게 될 때까지 점점 더 적은 에너지를 가지며 빈도도 점점 낮아진다. 척도인자가 기하급수적으로 팽창하는 암흑 에너지가 지배하는 우주에서 은하수와 관련하여 중력적으로 구속되지 않은 모든 물체는 캅테인 우주의 미래 버전에서 관찰할 수 없게 된다.
우주론적 지평 실제적인 지평
상대성 이론이나 우주론적 해법으로 인해 관측이 불가능하다는 의미에서 기술적으로 "지평"은 아니지만, 마지막 산란 표면에 설정된 광학적 지평을 포함하는 실제적인 지평이 있다. 이는 모든 광자가 자유롭게 흐를 수 수 있는 가장 먼 거리이다. 마찬가지로, 중성미자가 자유롭게 흐를 수 있는 가장 먼 거리에 대해 설정된 "중성미자 지평"과 중력파가 자유롭게 흐를 수 있는 가장 먼 거리에 중력파 지평이 있다. 후자는 우주 급팽창의 종말을 직접적으로 조사할 것으로 예상된다.
양채니
양채니(楊采妮, 1974년 5월 23일 ~ )는 홍콩의 영화배우이다. 1993년 곽부성과 함께 보석광고에 출연하면서 연예계 생활을 시작하게 되었다. 그녀는 데뷔한 지 1년이 채 안되는 시간 동안 왕가위 감독의 동사서독과 서극 감독의 양축 등 많은 영화에 출연하였으며 첫 앨범으로 최우수 신인상을 수상한 바 있다. 그 후 홍콩, 대만 등에서 앨범을 발표하는 동시에 여러 편의 영화에 출연하면서 연기력을 키워나갔고, 1995년에는 다시 왕가위 감독의 타락천사에 출연하였다. 2005년에는 서극 감독의 칠검에 출연하였다.
주고쿠 방언
주고쿠 방언(中国方言 주고쿠호겐(ちゅうごくほうげん)[*])은 야마구치현, 시마네현 서부(이와미), 히로시마현, 오카야마현, 돗토리현 중동부(이나바, 호키 동부), 효고현 북부(다지마), 교토부 북부(단고 서부)에서 사용되는 서일본 방언에 속하는 일본어 방언을 총칭한다. 시마네현 동부와 돗토리현 서부의 방언은 운파쿠 방언이라 하는데, 이는 음운 체계가 크게 다르기 때문에 주고쿠 방언에 포함하지 않는다.
주고쿠 방언 하위 분류
주고쿠 방언은 크게 산인과 산요으로 나눌 수 있다. 히가시산인 방언은 운파쿠 방언과 공통되는 요소도 있다.
주고쿠 방언 발음
악센트
악센트는 대부분의 지역에서 도쿄식 악센트를 사용한다.
연모음의 융합
연모음의 융합이 활발하다. 예를 들어 연모음 アイ는 지역에 따라 エァー[æː], アー, エー, ャー 등으로 바뀐다. 예로 赤い(あかい)는　アケァー, アカー, アケー ,アキャー 등으로 바뀐다. を나 は 등의 조동사도 앞 모음과 융합하여 手紙を은 テガミュー 또는 テガミョー로, 酒を은 サキョー로, 酒は은 サキャー와 같이 변화한다.
ガ행음
ガ행 비탁음은 사용하지 않으며 파열음 [g]로 발음한다.
산인의 アウ 연모음
효고현의 다지마 북부에서 돗토리현에 걸친 지역에서는 アウ 연모음에서 유래한 개음이 アー로 변화해 남아 있다. 이 현상은 운파쿠 방언과도 공통적이다. 이들 지역에서는 行かむ에서 유래한 いかう는 いかー로, であらむ에서 유래한 であらう는 だらー로 남아 있다. 이외의 지역에서는 개음이 オー로 변화했기 때문에 いこー, じゃろー・だろー 등으로 바뀌었다.
주고쿠 방언 문법
じゃ, だ, や
단정의 조동사로는 산요에서 じゃ를 산인(이와미 포함)에서 だ를 사용한다. 히로시마현 북부나 오카야마현 북부에서도 だ를 사용한다. 야마구치현 서부에서는 〜や도 쓴다.
よる, とる
규슈, 시코쿠 지방과 마찬가지로 진행태 와 완료태의 구별이 있다. 동작이 진행중인 것(지금~하고 있다)에는 ~よる를 사용하며, 동작이 완료된 결과가 남아 있는 것(~해 버렸다)에는 〜とる나 ちょる를 사용한다. 예를 들자면 '비가 내리고 있다'는 공통어에서 雨が降っている라고 하지만, 주고쿠 방언에서는 雨が降りよる(지금 비가 내리고 있다)와 雨が降っとる(비가 내린 흔적이 있다)를 구분해서 사용한다. 진행태는 지역에 따라서는 降りょーる와 같이 발음되기도 한다. 완료태는 〜とる라 발음하는 지역이 많으나 야마구치현에서는 〜ちょる라고 한다.
けえ, けん
규슈, 시코쿠 지방과 마찬가지로 이유의 접속조사로는 けえ, けん을 사용한다. 단 교토부, 효고현의 대부분은 예외이다.
활용어의 음편
주고쿠 방언 문법
형용사의 연용형은 다른 서일본 방언과 마찬가지로 白うなる와 같이 ウ 음편을 사용한다.
ア행(ワ행) 5단동사 연용형은 히가시산요・니시추고쿠에서는 다른 서일본 지역들처럼 洗うた로 발음하여 ウ 음편을 사용한다. 히가시산인에서는 洗った로 발음하여 촉음편을 사용한다. 운파쿠 방언도 마찬가지이다. 산인에서도 買う나 会う 같은 몇몇 단어는 ウ 음편을 써서 발음하지만, アウ가 アー로 변화한 지역에서는 買あた, 会あた의 꼴로 쓴다.
サ행 5단동사의 연용형은 イ 음편이 일어나며 出した는 出いた로 발음된다.
부정
다른 서일본 방언과 마찬가지로 동사의 부정은 行かん, 食べん과 같은 〜ん을 사용한다.
불가능
긴키, 시코쿠, 북부 규슈와 마찬가지로 よう 〜せん(~할 수 없다)을 통해 능력 부정을 표현한다. 예를 들면 よう泳がん이라고 하면 '맥주병이기 때문에 수영 능력이 없다'는 말이 되고, 泳げん、泳がれん이라고 하면 '수온이 낮다거나 파도가 높다는 등의 이유로 수영할 수 있는 환경이 아니'라는 말이 된다. 이처럼 상황과 능력 중 무엇에 의한 불가능인지 구별하여 말한다.
주고쿠 방언 문법
의지형
미연형에 う가 붙은 의지형은 의지나 권유뿐만 아니라 추량도 나타낸다. 예로는 書くだろう는 의 의미로 書こう, 書くだろう의 의미로 高かろう라고 말하는 것이 있다. 상1단 동사는 おきゅう(일어나자)와 같은 〜ュー형 또는 おきょお와 같은 〜ョー형으로 활용한다. 하1단 동사는 あきょお(열자)와 같은 〜ョー형으로 활용한다. 5단형 동사와 조동사는 산인의 돗토리현과 다지마 북부에서 いかあ(가자), たかからあ(높을 것이다)와 같이 〜アー형으로 활용한다.
가정
가정형은 行きゃー/行きゃ, 食べりゃー/食べりゃ와 같은 형태를 취한다.
형용동사
형용동사의 종지형은 静かな와 같은 연체형과 같은 형태를 취한다. 예로는 今日は静かな(=조용하다), 昨日は静かなかった/静かなった(=조용했다)가 있다.
동사
주고쿠 방언 문법
주고쿠 방언에서는 이른바 'ら 탈락어'나 'れ 첨가어'가 쓰이는 경우가 많다. 도카이 지방이나 다른 주고쿠, 시코쿠 지방과 마찬가지이다. 최근 일본어의 혼란으로 알려진 것보다 훨씬 이전부터 널리 쓰였다. ‘れ 첨가’는 일본어 문법 상 본래 れ가 필요하지 않은 5단활용 동사의 가능형에 れ를 넣어 말하는 것이다. 부정 표현에서 두드러지게 나타난다. 한편 가능형이 없는 동사(상1단 활용, 하1단 활용, カ행 변격활용)에는 일본어 문법상 본래 가능의 조동사 られる를 붙여야 하는데 ら를 탈락시켜서 말하는 경우가 많다. 즉, 양자 전부에서 れる를 통해 가능을 표현하려는 경향이 있다. 구체적으로는 음운상 같은 かける를 비교하면 본래 書く의 가능형은 書ける이지만, 이를 書けれる(れ 첨가)라 하며, 가능형이 없는 掛ける도 掛けれる(ら 탈락)라 한다는 것이다. 일본어 문법상 부정형은 각각 書けない, 掛けられない이며 구어로는 書けん, 掛けられん이 되지만, 이를 書けれん(=れ 첨가), 掛けれん(=ら 탈락)으로 말한다는 것이다.
주고쿠 방언 어휘
긴키, 시코쿠, 규슈 지방과 마찬가지로 借る, 飽く, 足る 등의 동사를 4단·5단활용 그대로 사용한다. 단, 借る는 산인에서 1단활용인 かれる 또는 かりる이다.
긴키, 시코쿠, 규슈 지방과 공통되는 어휘에는 ねぶる(舐める), こける(転ぶ), いらう・いろう(触れる、触る、いじる), まどう(弁償する), ひらう(拾う), おう(おんぶする) 등의 동사, こそばいい、こそばゆい(くすぐったい), えらい(疲れた), あかい(明るい), からい(しおからい) 등의 형용사, なんぼ(いくつ), ほおべた(頬), なすび(なす) 등의 명사가 있다. 또한 多い, 遠い, 濃い, 酸い는おいい, といい, こいい, すいい라고 한다. 시코쿠, 규슈 지방과 공통되는 것에는 すてる(紛失する), こまい(小さい), かずむ・かざむ(においをかぐ) 등이 있다. 주고쿠 방언 특유의 것에는 きいな(黄色い), きんかいも(じゃがいも) 등이 있다.
전술하였듯 주고쿠 방언만의 특징은 것은 적으며, 다른 서일본 방언과 공통되는 부분이 많다. 그러나 산인에서는 다른 서일본방언 모두와 다른 특징도 있다.
킬링 지평
킬링 지평은 동역학적 아인슈타인 장 방정식을 참조하지 않고 시공간 경계를 묘사하기 위해 일반 상대성 이론과 일반화에 사용되는 기하학적 구조이다. 수학적으로 킬링 지평은 킬링 벡터장의 노름이 사라지는 것으로 정의되는 널 초곡면이다(둘 다 독일 수학자 빌헬름 킬링의 이름을 따서 명명됨). 킬링 벡터에 의해 생성된 널 초표면으로 정의할 수도 있으며, 이는 해당 곡면에서 널이다.
호킹이 (아인슈타인 장 방정식을 참조하지 않고)휘어진 시공간에서 양자장론이 붕괴로 형성된 블랙홀이 열복사를 방출할 것이라고 예측했다는 사실을 보여준 후, 시공간 기하학(킬링 지평)과 양자장에 대한 열 효과 사이에 예상치 못한 연관성이 있다는 것이 분명해졌다.  효과. 특히 열 복사와 시공간 사이에는 킬링 벡터장에 직교하는 한 쌍의 교차 널 초곡면으로 구성된 분기형 킬링 지평을 갖는 1매개변수 등거리 변환군을 허용하는 아주 일반적인 관계가 있다.
킬링 지평 평평한 시공간
부호 인 준 데카르트 좌표 인 민코프스키 시공간에서 킬링 지평의 예는 로런츠 부스트(시공간의 킬링 벡터)에 의해 제공된다.
의 노름의 제곱은
그러므로, 는 방정식의 초평면에서만 null이다.이는 종합적으로 에 의해 생성된 킬링 지평이다.
킬링 지평 블랙홀 킬링 지평
커-뉴먼 계량과 같은 정확한 블랙홀 계량에는 작용권 과 일치할 수 있는 킬링 지평이 포함되어 있다. 이 시공간에서 해당 킬링 지평은 다음 위치에 있다.일반적인 좌표에서 킬링 지평 외부의 킬링 벡터장 은 시간꼴이고 내부는 공간꼴이다.
또한, 과 의 특정 선형 결합을 고려하면 둘 다 킬링 벡터장이며 사건 지평과 일치하는 킬링 지평을 생성한다.
킬링 지평과 관련된 것은 표면 중력 으로 알려진 기하학적 양이다. 표면 중력이 사라지면 킬링 지평이 퇴화되었다고 한다.
휘어진 시공간의 양자장론을 블랙홀에 적용하여 구한 호킹 복사의 온도는 에 의해 표면중력 과 관련이 있다  여기서 는 볼츠만 상수이고 는 디랙 상수이다.
킬링 지평 우주론적 킬링 지평
더시터르 공간에는 에 킬링 지평이 있다. 온도에서 열복사 를 방출한다.
킬링 지평 자세한 내용
킬링 지평이라는 용어는 미분기하학의 개념인 킬링 벡터장에서 유래되었다. 주어진 시공간에서 킬링 벡터장은 계량을 보존하는 벡터장이다.
블랙홀의 맥락에서 킬링 지평은 종종 사건의 지평과 연관된다. 그러나 항상 같은 것은 아니다. 예를 들어, 회전하는 블랙홀(커 블랙홀)에서는 사건의 지평과 킬링 지평이 일치하지 않는다.
킬링 지평의 개념은 호킹 복사 연구에서 아주 중요하다. 이는 사건의 지평 근처에서 양자 효과로 인해 블랙홀이 방사선을 방출해야 한다는 이론적 예측이다.
킬링 지평은 또한 특이점(양이 무한해지는 지점)이 항상 블랙홀 내부에 숨겨져 있으므로 나머지 우주에서는 관찰할 수 없다고 제안하는 우주 검열 가설 연구에서도 중요한 역할을 한다.
르완다 총리
르완다 총리는 르완다의 정부 수반이다. 총리는 대통령과 내각의 다른 장관들이 임명한다. 총 11명이 현직에서 근무했다. 현직 총리는 2017년 8월 30일에 취임한 에두아르 응지렌테이다.
르완다 총리 총리실
총리실은 총리에게 국가 정책의 집행을 보조하는 업무를 위임하고 있다.
XEmacs
XEmacs는 마이크로소프트 윈도우는 물론 거의 모든 유닉스 계열 운영 체제에서 실행되는 그래픽 및 콘솔 기반 텍스트 편집기이다. XEmacs는 1980년대 후반의 GNU 이맥스 버전을 기반으로 한 포크이다. 모든 사용자는 GNU 일반 공중 사용 허가서 버전 2 또는 이후 버전에 따라 사용 가능한 자유 소프트웨어로 XEmacs를 다운로드, 사용 및 수정할 수 있다.
XEmacs SXEmacs
SXEmacs 프로젝트는 XEmacs 21.4를 포크하고 10년 넘게 개발을 계속하여 늦어도 2020년에 새 릴리스를 출시했다.
PSPad
PSPad 편집기는 프로그래머가 사용하도록 고안된 프리웨어 텍스트 편집기 및 소스 편집기이다. 2001년에 처음 출시된 이 소프트웨어는 체코의 단일 개발자인 얀 피알라(Jan Fiala)가 마이크로소프트 윈도우 플랫폼용으로 제작했다.
PSPad는 구문 강조, 16진수 편집 등 많은 소프트웨어 개발 중심 기능을 갖추고 있으며 PHP, 펄, HTML 및 자바를 포함한 많은 언어를 편집하기 위한 범용 GUI로 설계되었다. 여러 파일을 처리하고 저장하기 위해 다양한 프로젝트 형식의 사용을 통합한다. PSPad는 UTF-8로 인코딩된 텍스트도 편집한다. 다른 기능으로는 자동 완성, 탭, FTP 클라이언트 및 정규 표현식을 사용한 찾기/바꾸기가 있다. PSPad의 뛰어난 기능 중 하나는 "파일 차이" 보기이다. 한 번에 세 개의 창이 표시된다. 한 창에는 차이점이 표시되고 다른 두 창에는 파일 자체가 표시된다. 그리고 이 파일들은 편집될 수 있다. 이는 예를 들어 SVN에서 감지한 소스 파일 충돌을 수동으로 해결하는 데 특히 유용하다.
PSPad
PSPad 인터페이스는 여러 파일을 편집하고 더 나은 열린 문서 조작을 위한 탭이 있는 MDI를 기반으로 한다.
이 소프트웨어는 즉시 실행 가능한 패키지로 제공되므로 설치 프로그램을 실행할 필요가 없으며 반이식 가능하다.
한일가왕전
《한일가왕전》은 MBN에서 2024년 4월 2일부터 2024년 5월 7일까지 방영된 예능 프로그램이다.
한일가왕전 기획 의도
'현역가왕' Top7과 'TROT GIRLS JAPAN' Top7이 맞붙어 트로트로 맞장 승부를 벌이는 한일 트로트 서바이벌
플루마
플루마(Pluma)는 아래 뜻이 있다.
플루마: 대한민국의 래퍼
플루마 (문서 편집기)
페소 플루마(Peso pluma): 페더급 선수 부문
플루마 (문서 편집기)
플루마(Pluma, 라틴어: plūma "깃털")는 gedit 2의 포크이자 리눅스 배포판에 사용되는 MATE 데스크톱 환경의 기본 문서 편집기이다. 다른 기능과 플러그인으로 기본 기능을 확장한다.
플루마는 하나의 창(탭 또는 MDI)에서 여러 텍스트 파일 편집을 지원하는 그래픽 응용 프로그램이다. 유니코드 UTF-8 인코딩을 사용하여 국제 텍스트를 완벽하게 지원한다. 범용 텍스트 편집기인 플루마는 대부분의 표준 편집기 기능을 지원하며 단순성과 사용 편의성을 강조한다. 핵심 기능 세트에는 소스 코드의 구문 강조, 자동 들여쓰기, 인쇄 미리 보기를 통한 인쇄 지원이 포함된다.
MATE 프로젝트의 철학에 따라 깔끔하고 단순한 그래픽 사용자 인터페이스를 갖도록 설계되었으며 MATE의 기본 텍스트 편집기이다. 플루마는 GNU 일반 공중 사용 허가서 버전 2 이상의 요구 사항을 따르는 자유 오픈 소스 소프트웨어이다.
리눅스 민트에 사전 설치된 텍스트 편집기인 Xed 텍스트 편집기는 2016년에 플루마에서 분기되었다.
어도비 울트라
어도비 울트라(Adobe Ultra)는 단종된 벡터 키잉 응용 프로그램으로, 비디오용 블루 스크린/그린 스크린 효과를 생성하는 데 도움이 된다(배경은 실제로 어떤 색상이든 가능함). 울트라는 복잡한 이미지 분석을 수행하여 이상적이지 않은 조명 환경에서 고품질 크로마키 효과를 생성한다. 울트라에는 또한 피사체를 애니메이션 가상 3D 환경으로 키잉할 수 있는 가상 세트 기술도 포함되어 있다.
독립형 제품으로 중단된 이후 울트라의 기능은 다른 어도비 제품, 즉 어도비 비주얼 커뮤니케이터(Adobe Visual Communicator, 2007년 이후), 어도비 프리미어 엘리먼츠(2008년 이후) 및 어도비 프리미어 프로(2010년 이후)에 통합되었다.
울트라의 구 명칭은 시리어스 매직 울트라 키(Serious Magic Ultra Key)였으며 어도비가 2006년에 시리어스 매직(Serious Magic Inc.)을 인수한 것이다. 어도비 크리에이티브 제품군의 다른 많은 응용 프로그램과 달리 어도비 울트라는 마이크로소프트 윈도우 운영 체제에서만 실행된다.
삼성산 (충북)
삼성산(三城山)은 충청북도 옥천군에 있는 산으로 높이는 303m이다. 삼국시대 관산성이 위치한 산이다.
삼성산 (충북) 구진벼루
2008년 학계에서는 지명에 있어서 백제 성왕의 전사지로 지적되었다. 하지만 구전된 핏골 전설에서 백제 성왕의 전사지는 충북 영천군 심천면에 있다.
Rec. 2100
Rec. 2100 또는 BT.2100이라는 약어로 흔히 알려진 ITU-R 권장 사항 BT.2100(ITU-R Recommendation BT.2100)은 전통적인 "감마" 대신 지각 양자화기(PQ [SMPTE ST 2084]) 또는 하이브리드 로그 감마(HLG) 전달 함수의 사용을 권장하여 HDR-TV(High-Dynamic-Range Television)를 도입했다. 이전에는 SDR-TV에 사용되었다.
이는 디스플레이 해상도(HDTV 및 UHDTV), 프레임 레이트, 크로마 서브샘플링, 비트 심도, 색 공간, 원색, 화이트 포인트, 전달 함수 등 HDR-TV의 다양한 측면을 정의한다. 2016년 7월 4일 국제전기통신연합(ITU) 홈페이지에 게시된 글이다. Rec. 2100은 Rec. 2020과 동일한 WCG(광색역)를 사용한다.
Rec. 2100 기술적 세부사항
Rec. 2100은 지각적 양자화(PQ)와 하이브리드 로그-감마(HLG)의 두 가지 HDR 전송 함수 세트를 정의한다. HLG는 Rec. 2100에서 공칭 최대 휘도 1,000 cd/m2 및 배경 휘도에 따라 조정될 수 있는 시스템 감마 값을 지원한다. 참조 시청 환경에서 디스플레이의 최대 휘도는 작은 영역 하이라이트의 경우 1000 cd/m2 이상이어야 하며, 검정 수준은 0.005 cd/m2 이하여야 한다. 주변광은 5 cd/m2여야 하며 표준 광원 D65에서 중성 회색이어야 한다.
각 세트 내에서 문서화된 전송 함수에는 다음이 포함된다:
Rec. 2100은 광역 색 영역인 Rec. 2020과 동일한 원색을 사용한다.
Rec. 2100은 1920 × 1080("풀 HD"), 3840 × 2160("4K UHD"), 7680 × 4320("8K UHD")의 세 가지 해상도를 명시한다. 이 해상도들은 가로세로비가 16:9이며 정사각형 화소를 사용한다.
Rec. 2100 기술적 세부사항
Rec. 2100은 다음 프레임 레이트를 명시한다: 120p, 119.88p, 100p, 60p, 59.94p, 50p, 30p, 29.97p, 25p, 24p, 23.976p. 순차 주사 방식 프레임 레이트만 허용된다.
Rec. 2100 기술적 세부사항
Rec. 2100은 샘플당 10비트 또는 12비트의 색 깊이를 명시하며, 협대역 또는 전체 범위 색상 값을 사용한다. 각 채널에 대해 IEEE 16비트 부동 소수점 표현을 사용하는 향후 사용 및 중간 선형 RGB 형식도 명시된다. 협대역 색상의 경우, 샘플당 10비트 신호는 검정 수준이 64로 정의되고, 무채색 회색 수준이 512이며, RGB, Y 및 I 인코딩에서 공칭 최대값이 940, Cb/Cr 및 Ct/Cp 구성 요소 인코딩에서 960인 비디오 레벨을 사용한다. 샘플당 12비트 신호는 검정 수준을 256으로, 회색 수준을 2048로 정의하며, RGB, Y 및 I 구성 요소 인코딩에서 공칭 최대값이 3760, Cb/Cr 및 Ct/Cp 구성 요소 인코딩에서 3840이다. 협대역 신호는 검정색 아래 또는 최대 흰색 위로 확장될 수 있지만(각각 슈퍼 블랙 및 슈퍼 화이트), 10비트 신호의 경우 4-1019, 12비트 신호의 경우 16-4079의 신호 범위로 항상 클리핑되어야 한다.
Rec. 2100은 RGB, YCbCr 및 ICtCp의 사용을 명시한다. ICtCp는 고동적 범위(HDR) 및 광역 색 영역 신호(WCG)를 위해 설계된 향상된 색상 표현을 제공한다.
Rec. 2100은 4:4:4, 4:2:2 및 4:2:0 크로마 서브샘플링을 지원하는 RGB, YCbCr 및 ICtCp 신호 형식을 허용한다. Rec. 2100은 루마(Y') 신호가 생성되는 경우 Rec. 2020과 동일한 행렬 계수(빨강 0.2627, 녹색 0.678, 파랑 0.0593)를 사용하도록 명시한다(BT.2020 원색 및 화이트 포인트에서 파생).
Rec. BT.2020 이전에 사용되던 크로마 샘플 위치는 중앙 왼쪽이었다. 그러나 H.265 (2018-02)에서는 BT.2020-2 및 BT.2100-1에 대해 왼쪽 상단 크로마 배치를 의무화했으며, 이는 VUI (비디오 사용 정보)에 그렇게 설명되어야 한다. VUI의 첫 번째 값은 왼쪽 상단 크로마의 경우 2, 중앙 왼쪽의 경우 0이어야 한다. 블루레이도 돌비 비전을 포함한 HDR에 왼쪽 상단 크로마를 사용한다.
그래플러
그래플러(영어: Grappler)는 다음과 같은 뜻이 있다.
딥페이크 포르노그래피
딥페이크 포르노그래피(영어: Deepfake pornography) 혹은 딥페이크 성착취물은 딥페이크 기술을 사용해 기존 포르노그래피 영상물에 타인의 얼굴을 합성하는 방식으로 만들어지는 합성 포르노그래피의 한 종류다. 딥페이크 포르노그래피는 여성 유명인들과 같이 동의하지 않은 개인들이 등장하는 사실적인 영상들이 제작되어 공유되고 리벤지 포르노로도 사용되어 논란이 되고 있다. 이러한 윤리적 문제들을 해결하기 위해 법률적 또는 기술적 접근 방식을 통한 노력이 이루어지고 있다.
딥페이크 포르노그래피 역사
"딥페이크"는 '딥러닝'과 영상이 진짜가 아니라는 뜻인 '페이크'의 합성어로 2017년 레딧에서 사용자들이 기계 학습 알고리즘을 사용하여 만든 변조된 포르노 영상을 일컫는 용어로 처음 등장했다.
딥페이크 포르노그래피는 처음에는 기계 학습 알고리즘, 컴퓨터 비전 기술, 인공지능을 사용해 사람의 얼굴에 대한 대량의 원 자료(이미지와 비디오 모두 포함)를 수집해 딥러닝 모델을 사용하여 생성적 적대 신경망을 훈련시켜 포르노 배우의 몸에 원 자료의 얼굴을 바꿔치기 하는 방식으로 소규모 개인들에 의해 만들어졌다. 그러나 2018년 이후로 대부분의 과정을 자동화한 여러 공개 앱들이 등장하면서 생산 프로세스가 상당히 발전했다.
딥페이크 포르노그래피 역사
2019년 6월, GAN을 사용하여 여성 이미지에서 옷을 제거하는 DeepNude라는 다운로드 가능한 마이크로소프트 윈도우 및 리눅스 애플리케이션이 출시되었다. 앱에는 유료 버전과 무료 버전이 있었으며 유료 버전의 가격은 50달러였다. 6월 27일, 앱 제작자는 해당 애플리케이션을 삭제하고 소비자에게 환불했지만 무료와 유료를 포함한 다양한 앱 사본이 계속 나오고 있다. 깃허브에서는 "open-deepnude"라는 이 프로그램의 오픈소스 버전이 삭제되었다. 오픈 소스 버전은 더 많은 누드 이미지 데이터 세트로 훈련을 받아 결과 누드 이미지의 정확도 수준을 높일 수 있었다.
2019년 7월, 메시징 앱 텔레그램에서 AI 기술을 사용해 여성의 누드 이미지를 만드는 딥페이크 봇 서비스가 출시되었다. 이 서비스는 무료이며 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어, 사용자들이 사진을 제출하면 수분 내에 조작된 누드 이미지를 받을 수 있다. 이 서비스는 봇을 호스팅하는 주 채널, 기술 지원, 이미지 공유 채널 등 7개의 텔레그램 채널과 연결되어 있다. 총 사용자 수는 알려지지 않았지만, 주 채널의 회원 수는 45,000명이 넘는다. 2020년 7월 기준으로, 이미지 공유 채널들을 통해 약 24,000개의 조작된 이미지가 공유된 것으로 추정된다.
딥페이크 포르노그래피 주요 사례
딥페이크 기술은 유명 여성의 동의 없이 음란한 이미지와 동영상을 만드는 데 사용되었다. 가장 초기의 사례 중 하나는 2017년에 레딧 사용자가 갈 가도트의 딥페이크 포르노 영상을 만들어 온라인으로 빠르게 퍼뜨린 것이며, 그 이후로 엠마 왓슨, 내털리 포트먼, 스칼렛 요한슨 등 다른 여성 유명인을 표적으로 삼은 유사한 딥페이크 콘텐츠 사례가 수없이 발생했다. 요한슨은 2018년 12월 이 문제에 대해 공개적으로 언급하며 비판했지만 인터넷에 이러한 것들이 존재하는 것은 불가피하다는 것과 각국마다 초상권과 관련된 법률이 다르다는 점 때문에 법적조치는 하지 않겠다고 밝혔다.
딥페이크 포르노그래피 주요 사례
2024년 1월, AI가 생성한 미국 가수 테일러 스위프트의 노골적인 성적 이미지들이 X(구 트위터)에 게시되었고, 페이스북, 레딧, 인스타그램 등 다른 플랫폼으로 퍼졌다. 이미지가 포함된 한 트윗은 삭제되기 전에 4,500만 번 이상 조회되었다. 인터넷 매체 404 미디어에 따르면 이미지는 마이크로소프트 디자이너와 같은 도구를 사용해 생성되어 텔레그램 그룹에서 최초로 유포된 것으로 보이며, 콘텐츠 필터를 해결하기 위해 오타와 키워드 해킹을 사용했다. 해당 게시물이 올라온 뒤 스위프트의 팬들은 딥페이크 영상이 검색되는 것을 막기 위해 콘서트 영상과 사진을 게시했고, 딥페이크 영상을 게시한 계정을 신고하기도 했다. X에서 일시적으로 스위프트를 검색하는 것을 차단하고 오류 메시지가 반환되도록 설정했다. 허위 정보 연구 회사인 Graphika는 이미지가 4chan 커뮤니티에서 만들어졌다고 추적했다.
딥페이크 포르노그래피 주요 사례
스위프트와 가까운 소식통은 《데일리 메일》에 법적 조치를 고려하고 있다고 말하며, "법적 조치를 취할지 여부는 결정 중이지만, 한 가지 분명한 것은 이 가짜 AI 생성 이미지들이 학대적이고, 모욕적이며, 착취적이고, 테일러의 동의나 인지 없이 이루어진 것이다"라고 말했다.
카린 장-피에르 백악관 대변인, 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO, 강간·학대·근친상간 전국 네트워크, SAG-AFTRA는 이 사건을 비판했다. 여러 미국 정치인은 딥페이크 포르노그래피에 대한 연방 법률 제정을 촉구했다. 그 달 말에 미국 상원의원 딕 더빈, 린지 그레이엄, 에이미 클로버샤 및 조쉬 홀리는 피해자가 유포를 목적으로 "디지털 위조물"을 제작하거나 소지한 사람, 또는 비동의로 제작된 것을 알고도 받은 사람을 상대로 소송을 제기할 수 있도록 하는 초당적 법안을 발의했다.
전세계 딥페이크 포르노그래피의 25%는 한국인을 대상으로 하며, 그 중 절반은 K-pop 스타들이다. 2020년 6월부터 2023년 8월까지 방송통신심위원회에는 딥페이크를 활용한 성적 허위 영상물 9,006건이 신고되어 이 중 8,595건이 접속 차단되고 411건이 삭제되었다.
2024년 8월에는 전국교직원노동조합이 전국 초중고 교사와 학생들을 대상으로 한 성착취물 피해로 인한 2500건의 신고가 접수되었다고 밝혔다. 대학생 연합단체 여성혐오폭력규탄공동행동이 9월 21일 마로니에 공원 앞 도로에서 주최한 시위에 주최측 추산 5천명이 참가하였으며, 딥페이크 성착취물 유통에 관여한 자와 소지한 자 모두 처벌할 것을 촉구하였다.
딥페이크 포르노그래피 윤리적 고려 사항
딥페이크 기술로 아동 성적 학대 영상 (CSAM), 즉 아동 포르노를 이전보다 빠르고 쉽게 제작할 수 있게 되었다. 딥페이크 기술은 기존 자료를 이용해 새로운 아동 성 착취물을 제작하거나, 실제로 성적 학대를 당하지 않은 아동들을 대상으로 아동 포르노를 만드는 데 사용될 수 있으며, 명예 훼손, 그루밍, 협박, 괴롭힘 등 아동들에게 실제적이고 직접적인 영향을 미칠 수 있다.
대부분의 딥페이크 포르노에 사용되는 얼굴들은 초상권자에게 동의받지 않고 만들어진다. 2023년, 신원 인증 회사인 센서티(Sensity)는 "96%의 딥페이크가 성적으로 노골적이며, 해당 콘텐츠의 제작에 동의하지 않은 여성들이 등장한다"고 밝혔다. 딥페이크 포르노그래피는 종종 리벤지 포르노와 유사하게 주로 여성을 모욕하거나 고통을 주기 위해 사용된다.
딥페이크 포르노그래피 딥페이크 포르노 퇴치 노력
최근 몇 년간 가짜 영상과 이미지의 확산이 더욱 만연해짐에 따라 딥페이크 탐지가 점점 더 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 딥페이크를 탐지하는 한 가지 유망한 접근법은 합성곱 신경망(CNN)의 사용이다. CNN은 실제 이미지와 가짜 이미지를 구별하는 데 높은 정확도를 보여주었다. 딥페이크 탐지를 위해 특별히 개발된 CNN 기반 알고리즘 중 하나는 DeepRhythmd으로, 98%의 확률로 딥페이크 이미지를 성공적으로 탐지할 수 있다. 이 알고리즘은 사전 훈련된 CNN을 사용하여 관심 있는 얼굴 영역에서 특징을 추출한 다음, 새로운 주의 메커니즘을 적용하여 원본 이미지와 조작된 이미지 간의 불일치를 식별한다. 딥페이크 기술이 더욱 정교하게 발전해 탐지 노력에 지속적으로 문젯거리가 되고 있지만, DeepRhythm과 같이 높은 정확도를 가진 알고리즘은 유해한 딥페이크의 확산을 식별하고 완화하는 데 긍정적인 효과를 가져다 준다.
딥페이크 포르노그래피 딥페이크 포르노 퇴치 노력
탐지 모델 외에도 일반 대중이 사용할 수 있는 동영상 인증 도구들이 있다. 2019년, Deepware는 사용자들이 쉽게 딥페이크 동영상을 스캔해 탐지할 수 있는 최초의 공개 탐지 도구를 출시했다. 비슷하게, 2020년 마이크로소프트는 무료로 사용자 친화적인 동영상 진위 확인 소프트웨어를 출시했다. 사용자들이 의심스러운 동영상을 업로드하거나 링크를 입력하면, 딥페이크의 조작 수준을 평가하는 신뢰도 점수를 받을 수 있다.
2023년 현재, 딥페이크 포르노를 특별히 다루는 법률은 부족한 상황이다. 대신, 딥페이크 포르노의 제작과 유포로 인한 피해는 기존의 형법과 민법을 통해 법원에서 다뤄지고 있다.
피해자들은 딥페이크 포르노 행위에 대해 주로 리벤지 포르노, 명예훼손 및 성희롱 혐의로 고발한다. 리벤지 포르노에 대한 법적 처벌 수준은 국가마다 다르다. 예를 들어, 캐나다에서는 합의하지 않은 사적인 이미지를 게시할 경우 최대 5년의 징역형에 처해지는 반면 몰타에서는 최대 5,000유로의 벌금이 부과된다.
딥페이크 포르노그래피 딥페이크 포르노 퇴치 노력
공개되지 않은 디지털 조작 시각 미디어의 제작과 유포를 형사 범죄로 규정하고자 했던 "딥페이크 책임법"이 2019년 미국 의회에 제출되었으나 2020년에 폐기되었다. 법안은 참가자들을 고통을 주거나 해를 끼치려는 의도로 성적이고 비동의적인 조작 미디어를 만드는 행위에 대해 벌금형, 5년 이하의 징역형 또는 이 둘을 병과할 수 있다고 명시했다. 2021년에 모든 딥페이크 콘텐츠에 워터마크와 변경된 음향적, 시각적 요소를 공개하도록 요구하는 법안이 발의되었으며, 또한 성적 내용이 포함된 딥페이크로 사람을 괴롭히거나 고통을 주려는 의도로 이 정보를 공개하지 않을 경우 "법에 따라 벌금형, 5년 이하의 징역형 또는 이 둘을 병과할 수 있다"고 명시했다. 그러나 이 법안 역시 2023년에 폐기되었다.
딥페이크 포르노그래피 딥페이크 포르노 퇴치 노력
영국에서 잉글랜드 및 웨일스 법률위원회는 2022년에 딥페이크 포르노 공유를 범죄화하는 개혁을 권고했다. 2023년에는 이를 위해 정부가 온라인 안전법(Online Safety Bill) 개정을 발표했다. 2023년 온라인 안전법은 2003년 성범죄법(Sexual Offences Act 2003)을 개정해 초상권자의 동의 없이 딥페이크 포르노를 공유하는 행위를 범죄화했다. 2024년에는 정부가 딥페이크 포르노 이미지 제작을 범죄화하는 조항을 2024년 형사 사법법(Criminal Justice Bill)에 포함할 것이라고 발표했지만, 총선을 앞두고 의회가 해산되면서 해당 법안은 통과되지 못했다.
법적 체계가 아직 미비한 상황이지만, 법원 명령을 통한 제거 확보, DMCA 테이크다운과 같은 지적 재산권 도구, 호스팅 플랫폼의 이용 약관 위반 신고, 그리고 검색 엔진에 콘텐츠를 신고하여 제거하는 방법 등 여러 도구들을 통하여 딥페이크 포르노 피해자들은 콘텐츠들의 유포를 통제할 수 있다.
몇몇 주요 온라인 플랫폼은 딥페이크 포르노그래피를 금지하기 위한 조치를 취했다. 2018년부터 gfycat, 레딧, 트위터, 디스코드 및 Pornhub는 모두 자사 플랫폼에서 딥페이크 포르노 콘텐츠의 업로드 및 공유를 금지했다. 같은 해 9월, 구글은 "비자발적인 합성 음란물 이미지"를 금지 목록에 추가하여 개인이 검색 결과에서 해당 콘텐츠를 제거하도록 요청할 수 있도록 했다.
워드 임베딩
워드 임베딩(Word embedding)은 자연어 처리(NLP)에서 단어를 표현하는 것이다. 임베딩은 텍스트 분석에 사용된다. 일반적으로 표현은 벡터 공간에서 더 가까운 단어의 의미가 유사할 것으로 예상되는 방식으로 단어의 의미를 인코딩하는 실수 값 벡터이다. 워드 임베딩은 어휘의 단어나 구문이 실수 벡터에 매핑되는 언어 모델링 및 특징 학습 기술을 사용하여 얻을 수 있다.
이 매핑을 생성하는 방법에는 신경망, 단어 동시 발생 행렬의 차원 축소 (통계학), 확률 모델, 설명 가능한 지식 기반 방법, 단어가 나타나는 맥락에 따른 명시적 표현이 포함된다.
단어 및 구 임베딩을 기본 입력 표현으로 사용할 경우 구문 분석 및 감정 분석과 같은 NLP 작업의 성능을 향상시키는 것으로 나타났다.
알렉스넷
알렉스넷(AlexNet)은 알렉스 크리제프스키가 일리야 수츠케버 및 토론토 대학의 크리제프스키의 박사 학위 고문이었던 제프리 힌턴과 공동으로 설계한 CNN(컨볼루션 신경망) 아키텍처의 이름이다.
알렉스넷은 2012년 9월 30일 이미지넷 대규모 시각적 인식 챌린지에서 경쟁했다. 네트워크는 2위보다 10.8% 포인트 이상 낮은 15.3%의 상위 5개 오류를 달성했다. 원본 논문의 주요 결과는 모델의 깊이가 고성능을 위해 필수적이라는 것이었다. 이는 계산 비용이 많이 들지만 훈련 중 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용하여 가능해졌다.
알렉스넷 영향
알렉스넷은 컴퓨터 비전 분야에서 발표된 가장 영향력 있는 논문 중 하나로 간주되며 딥 러닝을 가속화하기 위해 CNN과 GPU를 사용하여 더 많은 논문을 발표하는 데 박차를 가했다. 구글 스콜라에 따르면 2023년 초 기준 알렉스넷 논문은 120,000회 이상 인용되었다.
볼츠만 머신
볼츠만 머신(Boltzmann machine)는 루트비히 볼츠만의 이름을 딴 용어로, 특수 에너지 기반 모델이다. 이는 외부 필드가 있는 확률론적 스핀 유리 모델, 즉 확률론적 이징 모형인 셰링턴-커크패트릭 모델이다. 인지과학의 맥락에서 적용되는 통계물리학 기법이다. 또한 마르코프 랜덤 필드로 분류된다.
볼츠만 머신은 훈련 알고리즘(헤브의 규칙에 따라 훈련됨)의 지역성과 헤비언(Hebbian) 특성, 그리고 병렬성 및 단순한 물리적 프로세스와 역학의 유사성 때문에 이론적으로 흥미를 유발한다. 제한되지 않은 연결성을 갖춘 볼츠만 머신은 기계 학습이나 추론의 실제 문제에 유용한 것으로 입증되지 않았다. 그러나 연결이 적절하게 제한되면 학습이 실제 문제에 유용할 만큼 충분히 효율적으로 이루어질 수 있다.
볼츠만 머신
이는 샘플링 함수에 사용되는 통계역학의 볼츠만 분포의 이름을 따서 명명되었다. 인지 과학 커뮤니티와 기계 학습 분야에서 제프리 힌턴, 테리 세이노스키 및 얀 르쿤에 의해 크게 대중화되고 홍보되었다. 기계 학습 내의 보다 일반적인 클래스로서 이러한 모델을 "에너지 기반 모델"(EBM)이라고 한다. 스핀 글래스의 해밀턴이 학습 작업을 정의하는 출발점으로 사용되기 때문이다.
홉필드 네트워크
홉필드 네트워크(Hopfield network)는 순환 인공 신경망의 한 형태이며 존 홉필드가 1982년에 대중화한 일종의 스핀 글래스 시스템이다. 이징 모델에 대해 빌헬름 렌츠와 함께 에른스트 이징의 작업을 기반으로 한 1972년 아마리 슌이치와 1974년 리틀(Little)의 작품이다. 홉필드 네트워크는 이진 임계값 노드 또는 연속 변수를 사용하여 내용 주소 지정 가능("연관") 메모리 시스템 역할을 한다. 홉필드 네트워크는 인간의 기억을 이해하기 위한 모델도 제공한다.
감정 분석
감정 분석(Sentiment analysis, 오피니언 마이닝 또는 감정 AI)은 자연어 처리, 텍스트 분석, 전산언어학, 생체인증을 사용하여 감정 상태와 주관적 정보를 체계적으로 식별, 추출, 정량화 및 연구하는 것이다. 감정 분석은 마케팅에서 고객 서비스, 임상 의학에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 위한 리뷰 및 설문 조사 응답, 온라인 및 소셜 미디어, 의료 자료 등 고객의 소리 자료에 널리 적용된다. RoBERTa와 같은 심층 언어 모델이 등장하면서 더 어려운 데이터 도메인(예: 작성자가 일반적으로 자신의 의견/감정을 덜 명시적으로 표현하는 뉴스 텍스트)도 분석할 수 있다.
미스 유니버스 1999
미스 유니버스 1999는 1999년 5월 26일 트리니다드 토바고 차구아라마스에서 열린 제48회 미스 유니버스 대회이다. 올해에는 84명의 참가자가 참가했다.
단어 의미 중의성 해소
단어 의미 중의성 해소(Word-sense disambiguation, WSD)는 문장 (언어학)이나 문맥의 다른 부분에서 낱말의 어떤 뜻이 의도되는지 식별하는 프로세스이다. 인간의 언어 처리 및 인식에서는 일반적으로 잠재의식적/자동적이지만, 자연어에 널리 퍼져 있는 중의성을 고려할 때 모호함이 의사소통의 명확성을 손상시킬 때 종종 의식적으로 주의를 끌 수 있다. 전산언어학에서는 담론, 웹 검색 엔진의 관련성 향상, 아나포라 해결, 일관성 및 추론과 같은 다른 컴퓨터 관련 글쓰기에 영향을 미치는 열린 문제이다.
자연어는 뇌의 신경망이 제공하는 능력에 따라 형성되는 신경학적 현실의 반영이 필요하다는 점을 감안할 때, 컴퓨터 과학은 자연어 처리 및 기계 학습을 수행하는 컴퓨터의 능력을 개발하는 데 장기적인 과제를 안겨 왔다.
어휘 자원에 인코딩된 지식을 사용하는 사전 기반 방법, 수동으로 의미 주석이 달린 예 모음의 각 고유 단어에 대해 분류기를 훈련하는 지도 기계 학습 방법, 클러스터링하는 완전히 비지도 방법을 포함하여 많은 기술이 연구되었다. 단어의 출현을 통해 단어 감각을 유도한다. 이 중에서 지도 학습 접근법은 현재까지 가장 성공적인 알고리즘이었다.
단어 의미 중의성 해소
현재 알고리즘의 정확성은 여러 가지 주의 사항 없이는 말하기 어렵다. 영어의 경우, 거친(동형이의어) 수준의 정확도는 일반적으로 90% 이상(2009년 기준)이며, 특정 동형이의어에 대한 일부 방법은 96% 이상을 달성한다. 보다 세분화된 감각 구별에 대해 평가 연습(SemEval-2007, Senseval-2)에서 59.1%에서 69.0%까지의 최고 정확도가 보고되었다. 여기서 항상 가장 빈번한 의미를 선택하는 가장 간단한 가능한 알고리즘의 기본 정확도는 각각 51.4%, 57%였다.
잠재 의미 분석
잠재 의미 분석(LSA, Latent Semantic Analysis)은 자연어 처리, 특히 분포 의미론에서 문서 및 용어와 관련된 개념 집합을 생성하여 문서 집합과 해당 문서에 포함된 용어 간의 관계를 분석하는 기술이다. LSA는 의미가 유사한 단어가 유사한 텍스트 부분에 나타날 것이라고 가정한다(분포 가설). 문서당 단어 수를 포함하는 행렬(행은 고유한 단어를 나타내고 열은 각 문서를 나타냄)은 큰 텍스트 조각으로 구성되며 특잇값 분해(SVD)라는 수학적 기법을 사용하여 유사성 구조를 유지하면서 열 중에서 행 수를 줄인다. 그런 다음 두 열 간의 코사인 유사성을 기준으로 문서를 비교한다. 1에 가까운 값은 매우 유사한 문서를 나타내고, 0에 가까운 값은 매우 다른 문서를 나타낸다.
잠재 의미 구조를 이용한 정보 검색 기술은 스콧 디어웨스터, 수잔 뒤메스, 조지 퍼나스, 리처드 하쉬먼, 토마스 랜다우어, 카렌 로크바움, 린 스트리터에 의해 1988년에 특허를 받았다(미국 특허 4,839,853, 현재 만료됨). 정보 검색에 적용되는 맥락에서 LSI(Latent Semantic Indexing)라고도 한다.
박권희
박권희(1926년 4월 17일~)는 대한민국의 정치인이다. 제5대 국회의원을 지냈다.
자연어 생성
자연어 생성(NLG, Natural language generation)은 자연어 출력을 생성하는 소프트웨어 프로세스이다. NLG 방법에 대해 널리 인용되는 조사에서는 NLG를 "정보의 기본 비언어적 표현으로부터 영어나 다른 인간 언어로 이해할 수 있는 텍스트를 생성할 수 있는 컴퓨터 시스템 구축과 관련된 인공 지능 및 계산 언어학의 하위 분야"라고 설명한다.
NLG 프로세스의 출력이 텍스트라는 점은 널리 동의되지만, NLG 시스템의 입력이 비언어적이어야 하는지에 대해서는 약간의 의견 차이가 있다. NLG 방법의 일반적인 적용에는 이미지 캡션, 챗봇을 포함한 날씨 및 환자 보고서과 같은 다양한 보고서 작성이 포함된다.
자연어 생성
자동화된 NLG는 인간이 아이디어를 글이나 말로 바꿀 때 사용하는 프로세스와 비교할 수 있다. 심리언어학자들은 이 과정을 수학적 용어로 설명하거나 심리학 연구를 위해 컴퓨터로 모델링할 수 있는 언어 생산이라는 용어를 선호한다. NLG 시스템은 중간 표현에서 생성된 사람이 읽을 수 있는 코드를 생성하는 디컴파일러 또는 트랜스파일러와 같은 인공 컴퓨터 언어 번역기와도 비교할 수 있다. 인간의 언어는 프로그래밍 언어보다 훨씬 더 복잡하고 표현의 다양성이 훨씬 더 모호하기 때문에 NLG를 더욱 어렵게 만든다.
NLG는 자연어 이해(NLU)를 보완하는 것으로 볼 수 있다. 자연어 이해에서는 시스템이 입력 문장을 명확하게 하여 기계 표현 언어를 생성해야 하지만, NLG에서는 시스템이 입력 문장을 어떻게 입력할지 결정해야 한다. 단어로 표현. NLU와 NLG 시스템을 구축할 때 실제로 고려해야 할 사항은 대칭이 아니다. NLU는 모호하거나 잘못된 사용자 입력을 처리해야 하는 반면, 시스템이 NLG를 통해 표현하려는 아이디어는 일반적으로 정확하게 알려져 있다. NLG는 많은 잠재적 표현 중에서 구체적이고 일관성 있는 텍스트 표현을 선택해야 하는 반면, NLU는 일반적으로 표현된 아이디어에 대해 정규화된 단일 표현을 생성하려고 시도한다.
NLG는 1960년대 중반 ELIZA가 개발된 이후부터 존재해왔지만 이 방법은 1990년대에 처음으로 상업적으로 사용되었다. NLG 기술은 양식 편지를 생성하는 메일 머지와 같은 간단한 템플릿 기반 시스템부터 인간 문법을 복잡하게 이해하는 시스템까지 다양하다. NLG는 일반적으로 사람이 작성한 대규모 텍스트 모음에서 기계 학습을 사용하여 통계 모델을 교육하여 수행할 수도 있다.
자연어 생성 응용
지난 수년 동안 시각과 언어 사이의 인터페이스를 조사하려는 광범위한 노력의 일환으로 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 데 대한 관심이 높아졌다. 데이터-텍스트 생성의 경우 이미지 캡션(또는 자동 이미지 설명) 알고리즘에는 이미지 촬영, 시각적 콘텐츠 분석, 이미지의 가장 눈에 띄는 측면을 말로 표현하는 텍스트 설명(일반적으로 문장) 생성이 포함된다.
이미지 캡션 시스템에는 두 가지 하위 작업이 포함된다. 이미지 분석에서는 이러한 출력을 언어 구조에 매핑하기 전에 이미지의 특징과 속성을 감지하고 레이블을 지정한다. 최근 연구에서는 AlexNet, VGG 또는 Caffe와 같은 사전 훈련된 합성곱 신경망의 기능을 통해 딥 러닝 접근 방식을 활용한다. 여기서 캡션 생성기는 사전 훈련된 네트워크의 활성화 계층을 입력 기능으로 사용한다. 두 번째 작업인 텍스트 생성은 다양한 기술을 사용하여 수행된다. 예를 들어 Midge 시스템에서 입력 이미지는 객체/물체 감지, 동작/자세 감지 및 공간 관계로 구성된 트리플로 표현된다. 이는 이후 <명사, 동사, 전치사> 트리플에 매핑되고 트리 대체 문법을 사용하여 구현된다.
자연어 생성 응용
발전에도 불구하고 이미지 캡처 연구에는 여전히 도전과 기회가 남아 있다. 최근 Flickr30K, MS COCO 및 기타 대규모 데이터 세트가 도입되었음에도 불구하고 신경망과 같은 보다 복잡한 모델의 훈련이 가능해졌지만, 이미지 캡션 연구에서는 더 크고 다양한 데이터 세트가 도움이 될 수 있다는 주장이 있었다. 이미지 설명의 적합성을 평가할 때 인간의 판단을 모방할 수 있는 자동 측정을 설계하는 것도 이 분야의 또 다른 요구 사항이다. 다른 공개 과제에는 시각적 질의 응답(VQA)뿐만 아니라 이미지 설명을 위한 다국어 저장소 구축 및 평가가 포함된다.
미스 유니버스 2004
미스 유니버스 2004는 2004년 6월 1일 에콰도르 키토에서 열린 제53회 미스 유니버스 대회이다.
올해 대회에는 80명의 참가자가 참가했다.
글라시
글라시(glacis, 프랑스어: [ɡlasi])는 군사공학에서 중세성이나 초기의 현대 요새의 일부인 인공 경사면이다. 이것들은 임시 구조물로서 흙으로 건축될 수도 있고 보다 영구적인 구조물로서 돌로 건축될 수도 있다. 보다 일반적으로 글라시는 자연적이든 인공적이든 여부에 관계 없이 위의 요구 사항을 충족하는 경사면이다. 이 프랑스어 단어의 어원은 얼음으로 인해 위험해진 경사면, 즉 빙하(영단어 glacier)와의 관계를 암시한다.
글라시는 전차나 기타 장갑전투차량 차체의 맨앞의 경사진 부분이다.
브링크 (드라마)
《브링크》(영어: The Brink)는 2015년 6월 21일부터 2015년 8월 23일까지 HBO에서 방영된 미국의 정치 풍자 텔레비전 시리즈이다. 파키스탄의 지정학상 갈등을 소재로 삼았다.
시즌 1 방영 후 취소되었다.
퍼셉션
《퍼셉션》(영어: Perception)은 TNT에서 2012년 7월 9일부터 2015년 3월 17일까지 방영한 미국의 범죄 드라마 텔레비전 시리즈이다.
2014년 11월 13일 취소 확정이 알려졌다.
퍼셉션 개요
능력은 뛰어나지만 특이한 신경정신과 의사 대니얼 피어스는 연방수사국(FBI)으로부터 시카고 지역에서 까다로운 난제로 여겨지는 범죄 사건들에 관해 자문 의뢰를 받는다.
극장판 짱구는 못말려: 우리들의 공룡일기
《극장판 짱구는 못말려: 우리들의 공룡일기》(クレヨンしんちゃん オラたちの恐竜 (きょうりゅう)日記)은 일본에서 2024년 8월 9일에 개봉된 짱구는 못말려의 애니메이션 영화 시리즈의 제 31부작이다.
극장판 짱구는 못말려: 우리들의 공룡일기 참고 사항
티저 포스터를 보면 신짱이 아기 공룡과 교류를 나누는 이야기를 다루는 것으로 보이는데, 학습만화판인 짱구네 공부방 - 공룡백과 편에서도 이와 비슷한 내용이 나온 바가 있다. 여기서는 히로시와 공룡박물관에 갔다가 공룡들을 가지고 vs놀이를 하려는 미래인과 휘말려 과거로 떨어진 후 자신을 아빠처럼 따르는 아기공룡에게 '케라'라고 이름을 붙였다.