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서비스형 모빌리티
서비스형 모빌리티(MaaS, 마스, Mobility as a Service) 또는 서비스형 운송(Transportation as a Service)은 공동 디지털 채널을 통해 사용자가 여러 유형의 모빌리티 서비스를 계획하고 예약하고 비용을 지불할 수 있도록 하는 서비스 유형이다. 이 개념은 개인 소유의 교통수단에서 벗어나 서비스로 제공되는 이동성으로의 전환을 설명한다. 이는 사용자가 단일 계정으로 비용을 지불할 수 있는 여행을 생성하고 관리하는 통합 게이트웨이를 통해 대중교통 제공업체와 민간 교통업체의 교통 서비스를 결합함으로써 가능해진다. 사용자는 제한된 거리에 대해 여행당 요금을 지불하거나 월 요금을 지불할 수 있다. MaaS의 핵심 개념은 여행자의 여행 요구 사항에 따라 여행자 모빌리티 솔루션을 제공하는 것이다.
서비스형 모빌리티
여행 계획은 일반적으로 여행 계획자에서 시작된다. 예를 들어, 여행 계획자는 사용자가 기차/버스 조합을 사용하여 한 목적지에서 다른 목적지로 이동할 수 있음을 보여줄 수 있다. 그러면 사용자는 비용, 시간, 편의성을 기준으로 선호하는 여행을 선택할 수 있다. 이때 필요한 모든 예약(예: 택시 호출, 장거리 열차 좌석 예약)이 하나의 단위로 수행된다. 이 서비스는 로밍을 허용해야 한다. 즉, 사용자가 새 앱에 익숙해지거나 새 서비스에 가입할 필요 없이 동일한 최종 사용자 앱이 다른 도시에서 작동해야 한다. MaaS는 자율주행, 커넥티드카, 전기자동차 등 다른 신흥 차량 기술과 함께 자율주행, 커넥티드카, 전기자동차, 공유자동차 등 새로운 유형의 미래 모빌리티에 기여하고 있다.
씬 (2024년 영화)
"씬"은 2024년에 개봉한 대한민국의 영화이다.
커넥티드 디바이스
커넥티드 디바이스(Connected Devices)는 아래 항목을 함의한다.
이용필
이용필(李容弼, 1932년 12월 10일~2004년 3월 23일)은 대한민국의 정치학자이자 시스템 과학자이며 서울대학교의 명예교수이다.
데이터 주권
데이터 주권(Data sovereignty)은 데이터가 수집된 국가의 법률 및 거버넌스 구조의 적용을 받는다는 개념이다. 데이터 주권의 개념은 데이터 보안, 클라우드 컴퓨팅, 네트워크 주권, 기술 주권과 밀접하게 연결되어 있다. 모호하게 정의되어 정책 입안에서 포괄적인 용어로 사용될 수 있는 기술 주권과 달리 데이터 주권은 특히 데이터 자체를 둘러싼 질문과 관련이 있다. 데이터가 한 국가 내 법률 및 거버넌스 구조의 적용을 받는다는 개념인 데이터 주권은 일반적으로 원주민 그룹 및 식민지 이후 국가의 원주민 자치와 관련하여 또는 초국적 데이터 흐름과 관련하여 두 가지 방식 중 하나로 논의된다. 후자의 경우는 새로운 선집에서 광범위하게 다루어진다. 클라우드 컴퓨팅이 부상하면서 많은 국가에서 데이터 통제 및 저장에 관한 다양한 법률을 통과시켰으며, 이는 모두 데이터 주권의 척도를 반영한다. 100개가 넘는 국가에서 일종의 데이터 주권법이 시행되고 있다. 자기주권 신원(SSI)을 사용하면 개인 신원 보유자는 자신의 자격 증명을 완전히 생성하고 제어할 수 있지만 해당 패러다임에서는 국가가 여전히 디지털 신원을 발급할 수 있다.
릴리스 엔지니어링
릴리스 엔지니어링(Release engineering)은 완제품이나 기타 소프트웨어 구성 요소로 컴파일, 어셈블리 및 소스 코드를 전달하는 것과 관련된 소프트웨어 공학의 하위 분야이다. 소프트웨어 배포 생명 주기와 관련하여 구글의 보리스 데빅(Boris Debic)은 제조가 산업 프로세스에 해당하는 것처럼 릴리스 엔지니어링은 소프트웨어 공학에 속한다고 말했다.
릴리스 엔지니어링은 소규모 팀이나 스타트업의 제조 소프트웨어와 반복 가능하고 예측 가능한 결과를 제공하며 확장성이 뛰어난 산업 방식의 제조 소프트웨어 간의 차이이다. 이러한 산업적 관행은 기업의 성장에 기여할 뿐만 아니라, 성장을 가능하게 하는 핵심 요소이기도 하다.
기술 회사의 성장을 가능하게 하는 릴리스 엔지니어링의 중요성은 존 오던, 브람 아담스에 의해 반복적으로 주장되어 왔다. 프로세스 오버레이로 소프트웨어 개발을 방해하는 것이 릴리스 엔지니어링의 목표는 아니지만, 이는 종종 조직 및 개발 성숙도의 신호로 간주된다.
증강 분석
증강 분석(Augmented Analytics)은 기계 학습과 자연어 처리를 사용하여 전문가나 데이터 과학자가 일반적으로 수행하는 분석 프로세스를 자동화하는 데이터 분석 접근 방식이다. 이 용어는 2017년 리타 살람, 신디 하우슨, 칼리 이도인이 가트너 연구 논문에서 소개했다.
증강 분석은 비즈니스 인텔리전스와 분석을 기반으로 한다. 그래프 추출 단계에서는 다양한 소스의 데이터를 조사한다.
증강 분석 데이터 민주화
데이터 민주화는 데이터 혼잡을 완화하고 데이터 "게이트키퍼"라는 인식을 없애기 위해 데이터 액세스를 민주화하는 것이다. 이 프로세스는 사용자가 데이터를 이해할 수 있는 방법과 함께 구현되어야 한다. 이 프로세스는 회사 의사 결정 속도를 높이고 데이터에 숨겨진 기회를 발견하기 위해 사용된다.
데이터 민주화에는 세 가지 측면이 있다.
자산 연결과 관련하여 데이터 민주화의 채택과 사용을 가속화하는 두 가지 기능이 있다. 바로 분산형 ID 관리와 데이터 소유권에 대한 비즈니스 데이터 개체 수익화이다. 이를 통해 여러 개인과 조직이 참가자와 조직을 식별, 인증 및 권한 부여하여 여러 네트워크, 조직, 환경 및 사용 사례에서 서비스, 데이터 또는 시스템에 액세스할 수 있다. 이는 사용자에게 권한을 부여하고 개인화된 셀프 서비스 디지털 온보딩 시스템을 활성화하므로 사용자는 정보를 처리하기 위해 중앙 관리 기능에 의존하지 않고도 자체 인증할 수 있다. 동시에, 분산형 ID 관리는 사용자가 속성(역할, 부서, 조직 등) 및 물리적 위치를 기반으로 시스템 정책에 따라 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여받도록 보장한다.
재현 데이터
재현 데이터 또는 합성 데이터(Synthetic data)는 실제 사건에 의해 생성된 정보가 아닌 인위적으로 생성된 정보이다. 일반적으로 알고리즘을 사용하여 생성된 합성 데이터를 배포하여 수학적 모델을 검증하고 기계 학습 모델을 교육할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션으로 생성된 데이터는 합성 데이터로 볼 수 있다. 여기에는 음악 신디사이저나 비행 시뮬레이터와 같은 물리적 모델링의 대부분의 응용 프로그램이 포함된다. 이러한 시스템의 출력은 실제와 유사하지만 완전히 알고리즘을 통해 생성된다.
합성 데이터는 데이터의 특정 측면의 기밀성을 손상시킬 수 있는 정보에 대한 필터로 다양한 분야에서 사용된다. 많은 민감한 애플리케이션에서는 이론적으로 데이터 세트가 존재하지만 일반 대중에게 공개할 수 없다. 합성 데이터는 허가나 보상 없이 실제 소비자 정보를 사용함으로써 발생하는 개인 정보 보호 문제를 회피한다.
재현 데이터 유용성
합성 데이터는 원본 실제 데이터에서 찾을 수 없는 특정 요구나 특정 조건을 충족하기 위해 생성된다. 이는 이론적 가치를 기반으로 한 시뮬레이션부터 데이터베이스 프로세서 등에 이르기까지 많은 시스템을 설계할 때 유용할 수 있다. 이는 정보 처리 제한과 같은 예상치 못한 문제를 감지하고 해결하는 데 도움이 된다. 실제 데이터를 나타내기 위해 합성 데이터가 생성되는 경우가 많으며 기준선을 설정할 수 있다. 합성 데이터의 또 다른 이점은 실제 데이터의 개인 정보 보호와 기밀성을 보호하는 동시에 테스트 시스템에서도 사용할 수 있다는 것이다.
아래에 인용된 과학 기사의 초록에는 사기 탐지 시스템을 테스트하기 위한 합성 데이터를 생성하는 소프트웨어가 설명되어 있다. "이를 통해 우리는 사용자와 공격자를 위한 현실적인 행동 프로필을 생성할 수 있다. 데이터는 사기 탐지 시스템 자체를 훈련하는 데 사용되어 특정 환경에 필요한 시스템 적응을 생성한다." 국방 및 군사 분야에서 합성 데이터는 특히 고품질의 실제 데이터가 부족한 상황에서 복잡한 AI 시스템을 개발하고 개선하기 위한 잠재적으로 귀중한 도구로 간주된다.
데이터옵스
데이터옵스(DataOps)는 데이터에 대한 통합된 프로세스 중심 관점을 민첩한 소프트웨어 엔지니어링의 자동화 및 방법과 결합하여 품질, 속도 및 협업을 개선하고 데이터 분석 영역에서 지속적인 개선 문화를 촉진하는 일련의 사례, 프로세스 및 기술이다. 데이터옵스는 일련의 모범 사례로 시작되었지만 이제는 데이터 분석에 대한 새롭고 독립적인 접근 방식으로 성숙해졌다. 데이터옵스는 데이터 준비부터 보고까지 전체 데이터 라이프사이클에 적용되며, 데이터 분석 팀과 정보 기술 운영의 상호 연결된 특성을 인식한다.
데이터옵스는 비즈니스 목표에 맞춰 분석 개발 주기를 단축하기 위해 애자일 방법론을 통합한다.
데브옵스는 주문형 IT 리소스를 활용하고 소프트웨어 테스트 및 배포를 자동화하여 지속적인 제공에 중점을 둔다. 이러한 소프트웨어 개발과 IT 운영의 통합으로 소프트웨어 엔지니어링 및 배포의 속도, 품질, 예측 가능성 및 규모가 향상되었다. 데브옵스의 방법을 차용한 데이터옵스는 데이터 분석에도 이와 동일한 개선 사항을 적용하려고 한다.
데이터옵스
데이터옵스는 통계적 프로세스 제어(SPC)를 활용하여 데이터 분석 파이프라인을 모니터링하고 제어한다. SPC를 사용하면 운영 시스템을 통해 흐르는 데이터가 지속적으로 모니터링되고 작동하는지 확인된다. 이상이 발생하면 자동 알림을 통해 데이터 분석팀에 알릴 수 있다.
데이터옵스는 특정 기술, 아키텍처, 도구, 언어 또는 프레임워크에 묶여 있지 않는다. 데이터옵스를 지원하는 도구는 협업, 조정, 품질, 보안, 액세스 및 사용 편의성을 촉진한다.
휴먼인더루프
휴먼인더루프(Human-in-the-loop, HITL)는 여러 상황에서 사용된다. 인간의 상호작용이 필요한 모델이라고 정의할 수 있다. HITL은 실제, 가상 및 건설적 분류에서 모델링 및 시뮬레이션(M 및 S)과 연관되어 있다. HITL은 관련 휴먼온더루프(Human-On-The-Loop)와 함께 치명적인 자율 무기와 관련하여 사용된다. 또한 HITL은 기계 학습의 맥락에서 사용된다.
휴먼인더루프 기계 학습
기계 학습에서 HITL은 모델 구축 시 컴퓨터가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 인간이 돕는다는 의미로 사용된다. HITL은 모델을 개선하는 데 필요한 가장 중요한 데이터를 선택하여 무작위 샘플링보다 기계 학습을 향상시킨다.
휴먼인더루프 시뮬레이션
시뮬레이션에서 HITL 모델은 실물 모형의 경우처럼 인적 요소 요구 사항을 준수할 수 있다. 이러한 유형의 시뮬레이션에서 인간은 항상 시뮬레이션의 일부이며 결과적으로 정확하게 재현하는 것이 불가능하지는 않더라도 어려운 방식으로 결과에 영향을 미친다. 또한 HITL을 사용하면 다른 시뮬레이션 수단으로는 쉽게 식별할 수 없는 문제와 요구 사항을 쉽게 식별할 수 있다.
HITL은 대화형 시뮬레이션이라고도 하며, 비행이나 운전 시뮬레이터와 같이 물리적 시뮬레이션에 인간 조작자가 포함되는 특별한 종류의 물리적 시뮬레이션이다.
모델옵스
모델옵스(ModelOps)는 가트너의 정의에 따르면 기계 학습, 지식 그래프, 규칙, 최적화, 언어 및 에이전트 기반 모델이며 모델옵스는 모든 기업 AI 전략의 핵심이다. 모델을 프로덕션에 배치한 후 기술 및 비즈니스 KPI를 포함한 일련의 거버넌스 규칙에 따라 결과 애플리케이션을 평가하고 업데이트하는 등 기업 전체에서 프로덕션에 있는 모든 모델의 모델 수명주기를 조율한다. 이를 통해 비즈니스 도메인 전문가는 데이터 과학자와 독립적으로 프로덕션에서 AI 모델을 평가할 수 있다.
포브스 기사에서는 모델옵스를 홍보했다. "기업이 진정한 엔터프라이즈 AI 조직이 되기 위해 AI 이니셔티브를 확장함에 따라, 완전히 운영화된 분석 기능을 갖추게 되면 모델옵스가 중심이 되어 데이터옵스와 데브옵스를 모두 연결하게 된다."고 기술했다.
리일규
리일규(李日奎, 1972년 ~ )는 북한의 전직 외교관 출신 북한이탈주민으로 국적은 대한민국이며 현재 국가안보전략연구원 책임연구위원 겸 대한민국 민주평화통일자문회의 21기 상임위원으로 활동 중이다.
리일규 생애
청소년기에 알제리, 쿠바 등 다양한 국가에서 유학한 뒤 평양외국어학원 프랑스어과를 졸업했고 이후 쿠바 아바나대학에서 프랑스어, 평양외국어대학에서 스페인어를 전공하였다.
그 후 1999년 북한 외무성에 입부한 이후 인민경제대학 무역특설반(2000-2001) 및 외교특설반(2008-2009), 스위스 국제협상응용연구센터(CASIN) 주최 외교관 전문 교육 과정(2005) 등을 거쳤다.
2011년부터 2016년까지 쿠바 주재 북한대사관에서 3등서기관(대외직급 1등서기관)으로 근무했고 2013년 북한 국적 선박 청천강호가 무기를 실은 채 파나마 운하를 통과하려다 적발 및 억류되어 사건 해결을 위해 파나마로 급파되었는데 파나마에서 청천강호 및 선원과 화물을 모두 구출해낸 공로로 '김정은 표창장'을 받았다.
리일규 생애
이후 2016년 4월부터 12월까지 북한 외무성에서 정책종합국 과장으로 근무한 뒤 2016년 12월부터는 아프리카·아랍·라틴아메리카국 부국장으로서 중남미지역과의 외교를 총괄했으며 2018년 11월 미겔 디아스카넬 쿠바 대통령이 평양을 방문할 당시 행사총책을 맡았다.
그 후 2019년 쿠바 주재 북한대사관의 정무참사관에 임명된 이후 외무성 부국장 및 주쿠바 북한대사관 참사관으로 활동하던 시기 조선노동당 세포비서를 겸임하다가 2023년 11월 전격 탈북했으며 2024년 7월 대한민국 언론에 모습을 공개했는데 탈북의 직접적인 계기는 노력에 대한 불평등한 평가와 이에 대한 좌절감과 분노 때문이었다고 밝혔다.
데이터 중복
데이터 중복 또는 데이터 잉여 중복(data redundancy)은 컴퓨터 메인 메모리, 보조 기억 장치, 컴퓨터 버스에서 실제 데이터 외에 추가적으로 저장되거나 전송되는 데이터의 오류를 수정할 수 있는 데이터의 존재를 의미한다. 추가 데이터는 단순히 실제 데이터의 완전한 복사본(반복 코드 유형)일 수도 있고, 오류를 감지하고 손실되거나 손상된 데이터를 특정 수준까지 재구성할 수 있는 선택된 데이터 조각일 수도 있다.
예를 들어, 계산된 검사 비트를 포함함으로써 ECC 메모리는 각 메모리 워드 내에서 단일 비트 오류를 감지하고 수정할 수 있는 반면, RAID 1은 두 개의 하드 디스크 드라이브(HDD)를 논리적 저장 장치로 결합하여 저장된 데이터가 전체 기간 동안 유지되도록 한다. 데이터 중복은 자동 데이터 손상에 대한 조치로 사용될 수도 있다. 예를 들어 Btrfs 및 ZFS와 같은 파일 시스템은 저장된 데이터의 복사본과 함께 데이터 및 메타데이터 체크섬을 사용하여 자동 데이터 손상을 감지하고 그 영향을 복구한다.
데이터 중복 데이터베이스 시스템에서
성격은 다르지만, 데이터 중복은 하나 이상의 레코드 또는 필드에서, 테이블 내에서, 또는 필드가 두 개 이상의 테이블에서 복제/반복되는 데이터베이스 시스템에서도 불필요하게 값이 반복되는 경우에 발생한다. 이러한 현상은 종종 비정규화된 데이터베이스 설계에서 발견되며, 데이터베이스 관리의 복잡성을 초래하고, 데이터 손상 위험을 증가시키며, 필요한 저장 공간의 양을 늘린다. 이전에 정규화된 데이터베이스 스키마에서 의도적으로 수행되는 경우, 이는 데이터베이스 역정규화의 한 형태로 간주될 수 있으며, 데이터베이스 쿼리의 성능을 향상시키기 위해 (데이터베이스 응답 시간을 단축하기 위해) 사용된다.
예를 들어, 고객 데이터가 중복되어 구매한 각 제품과 함께 첨부될 경우, 데이터 중복은 불일치의 알려진 원인이 된다. 특정 고객이 하나 이상의 속성에 대해 다른 값을 가질 수 있기 때문이다. 데이터 중복은 데이터 이상 및 손상으로 이어지며, 일반적으로 설계 단계에서 피해야 한다. 데이터베이스 정규화를 적용하면 중복을 방지하고 저장 공간을 최대한 효율적으로 사용할 수 있다.
데이터 리터러시
데이터 리터러시(Data Literacy) 또는 데이터 활용 능력은 자료를 정보로 읽고, 이해하고, 생성하고, 전달하는 능력이다. 일반적인 개념으로서의 읽고 쓰는 능력과 마찬가지로 데이터 리터러시는 데이터 작업과 관련된 역량에 중점을 둔다. 그러나 이는 데이터를 읽고 이해하는 것과 관련된 특정 기술이 필요하기 때문에 텍스트를 읽는 능력과 유사하지 않다.
데이터 리터러시 배경
데이터 수집과 데이터 공유가 일상화되고 데이터 분석과 빅 데이터가 뉴스, 비즈니스, 정부, 사회 전반에서 공통적인 아이디어가 되면서 학생, 시민, 독자가 데이터 활용 능력을 갖는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 이 개념은 일반적으로 자동화된 수단을 통한 데이터 분석과 결과의 해석 및 적용과 관련된 데이터 과학과 관련이 있다.
데이터 활용 능력은 그래프와 차트를 읽고 데이터에서 결론을 도출하는 능력을 포함하여 데이터가 의미하는 바를 이해하는 것과 관련되므로 통계 활용 능력과 구별된다. 반면, 통계적 리터러시(statistical literacy)는 그래프, 표, 진술, 설문 조사, 연구 등 “일상 매체에 나오는 요약 통계를 읽고 해석하는 능력”을 말한다.
사금석
사금석(砂金石)은 그 반투명도와 판상 광물 내포물이 존재하여 사금효과라고 불리는 반짝이는 효과를 주는 규암의 한 형태이다.
루카스 지 아제베두 마세두
루카스 지 아제베두 마세두(포르투갈어: Lucas de Azevedo Macedo, 1997년 3월 30일~)는 브라질의 축구 선수이다.
황민부
황민부(黄敏夫, 1968년 10월 23일~)은 대한민국의 스모 선수이다.
일본 태생으로 와카토쇼 도시오(若闘将敏男)라는 이름으로 활동한다.
광산농악
광산농악은 광주광역시 서구 마륵동에 전승되어온 판굿농악을 중심으로 칠석동의 고싸움농악, 소촌동의 당산농악, 산월동의 풍장농악, 옥동과 유계동의 걸립농악 등 광주 지역에서 연주되는 다양한 농악을 집대성한 농악이다.
1990년에 광산농악보존회로 결성되어 같은 해 제31회 전국민속예술경연대회에서 농악부문 최우수상을 수상하는 등 지역 전통농악의 전승과 발전에 기여, 1992년 3월 16일 광주광역시 무형문화재 제8호로 지정됐다. 더불어 정득채(상쇠), 김종회(장구), 서창순(북) 3분 선생님께서 기능보유자로 지정됐다.
광산농악 홈페이지 https://gwangsannongak.com
프레드리크 옌센
프레드리크 옌센(노르웨이어·스웨덴어: Fredrik Jensen)은 다음 사람을 가리킨다.
프레데리크 옌센
프레데리크 옌센(덴마크어: Frederik Jensen)은 다음 사람을 가리킨다.
분산 데이터 처리
분산 데이터 처리(Distributed data processing, DDP)는 IBM이 IBM 3790(1975년) 및 후속 제품인 IBM 8100(1979년)에 사용한 용어이다. 데이터메이션(Datamation)은 1979년 3월 3790을 "성공적이지 못하다"고 묘사했다.
분산 데이터 처리는 IBM에서 두 가지 환경을 참조하는 데 사용되었다.
각 쌍에는 통신 모니터와 데이터베이스 시스템이 포함되었다. 계층화에는 트랜잭션을 형성하기 위한 정보가 포함된 메시지가 포함되며, 이 정보는 응용 프로그램에 의해 처리된다. IBM은 확장을 촉진하기 위해 프로그램 검증 서비스와 같은 개발 도구를 출시했다.
분산 데이터 처리
"중앙 컴퓨터에 연결된 여러 대의 소형 컴퓨터"를 사용하면 로컬 및 중앙 처리가 가능해지며 각각은 최선을 다해 최적화된다. 지능형으로 설명된 터미널을 포함한 터미널은 일반적으로 "위성 프로세서"에 로컬로 연결된다. 때로는 다중 프로세서인 중앙 시스템이 로드를 처리하기 위해 성장했다. 필요에 따라 이러한 추가 용량 중 일부는 데이터 보안을 강화하는 데 사용된다. 개방형 시스템이 등장하기 몇 년 전, 일부 하드웨어 공급업체의 목표는 "큰 중앙 메인프레임 컴퓨터를 서로 연결된 작은 컴퓨터 배열로 교체하는 것"이었다.
데이터 추출
데이터 추출(Data extraction)은 추가 데이터 처리 또는 데이터 저장(데이터 이관)을 위해 일반적으로 비정형 데이터 소스에서 데이터를 검색하는 행위 또는 프로세스이다. 따라서 중간 추출 시스템으로의 가져오기는 일반적으로 데이터 워크플로의 다른 단계로 내보내기 전에 데이터 변환과 메타데이터 추가로 이어진다.
일반적으로 데이터 추출이라는 용어는 측정 또는 기록 장치와 같은 기본 소스에서 (실험) 데이터를 컴퓨터로 처음 가져올 때 적용된다. 오늘날의 전자 장치에는 일반적으로 '미가공 데이터'를 개인용 컴퓨터로 스트리밍할 수 있는 전기 커넥터(예: USB)가 제공된다.
데이터 추출 데이터 소스
일반적인 비정형 데이터 소스에는 웹 페이지, 이메일, 문서, PDF, 스캔한 텍스트, 메인프레임 보고서, 스풀 파일, 광고 항목 등이 포함되며 이는 영업 또는 마케팅 리드에 추가로 사용된다. 이러한 비정형 소스에서 데이터를 추출하는 것은 상당한 기술적 과제로 성장했다. 역사적으로 데이터 추출은 물리적 하드웨어 형식의 변경을 처리해야 했지만 현재 데이터 추출의 대부분은 이러한 비정형 데이터 소스와 다양한 소프트웨어 형식에서 데이터를 추출하는 작업을 다루고 있다. 이렇게 웹에서 데이터를 추출하는 과정이 점점 늘어나는 것을 "웹 데이터 추출" 또는 "웹 스크래핑"이라고 한다.
신경망 교환 포맷
신경망 교환 포맷(Neural Network Exchange Format, NNEF)은 크로노스 그룹이 개발한 인공 신경망 데이터 교환 형식이다. 다양한 장치 및 플랫폼의 애플리케이션에서 신경망 훈련 도구와 추론 엔진을 풍부하게 조합하여 사용할 수 있도록 하여 기계 학습 배포 단편화를 줄이기 위한 것이다.
신경망 교환 포맷 역사
NNEF는 구조, 작동 및 데이터 측면에서 모든 인공 신경망을 설명할 수 있는 장치 및 구현 독립적 전송 형식으로 크로노스 그룹의 회원사에서 2015년에 제안했다.
표준의 첫 번째 버전은 2017년 12월 임시 형태로 출시되었으며, 2018년 8월 공식 크로노스 표준으로 승인되었다.
신경망 교환 포맷 목표
NNEF의 목표는 데이터 과학자와 엔지니어가 훈련된 네트워크를 선택한 훈련 프레임워크에서 다양한 추론 엔진으로 쉽게 전송할 수 있도록 하는 것이다. NNEF는 신경망을 생성하는 데 사용되는 훈련 도구와 이를 실행하는 데 사용되는 추론 엔진과 관계없이 훈련된 신경망의 구조, 작동 및 매개변수에 대한 완전한 설명을 캡슐화한다.
소셜 미디어 마이닝
소셜 미디어 마이닝(Social media mining)은 실행 가능한 패턴을 추출하고, 사용자에 대한 결론을 내리고, 정보에 따라 조치를 취하기 위해 소셜 미디어 사이트 및 모바일 앱의 사용자 생성 콘텐츠에서 빅 데이터를 얻는 프로세스이다. 이는 종종 사용자에게 광고하거나 수행할 목적으로 수행된다. 이 용어는 희귀 광물 채굴의 자원 추출 과정에 비유된다. 자원 추출 채굴을 위해서는 광산 회사가 귀중한 광물을 찾기 위해 막대한 양의 원광석을 이동해야 한다. 마찬가지로, 소셜 미디어 마이닝에서는 소셜 미디어 사용, 온라인 행동, 콘텐츠 공유, 개인 간의 연결, 온라인 구매 행동과 관련된 패턴과 추세를 식별하기 위해 인간 데이터 분석가와 자동화된 소프트웨어 프로그램이 엄청난 양의 원시 소셜 미디어 데이터를 전환해야 한다. 이러한 패턴과 추세는 기업, 정부 및 비영리 조직의 관심 대상이다. 이러한 조직은 이러한 패턴과 추세를 사용하여 전략을 설계하거나 새로운 프로그램, 새로운 제품, 프로세스 또는 서비스를 도입할 수 있기 때문이다.
소셜 미디어 마이닝
소셜 미디어 마이닝은 컴퓨터 과학, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 통계의 다양한 기본 개념을 사용한다. 소셜 미디어 채굴자는 대용량 소셜 미디어 데이터 파일을 조사하는 데 적합한 알고리즘을 개발한다. 소셜 미디어 마이닝은 사회 연결망 분석, 네트워크 과학, 사회학, 민족지학, 최적화 및 수학의 이론과 방법론을 기반으로 한다. 이는 대규모 소셜 미디어 데이터에서 의미 있는 패턴을 공식적으로 표현, 측정 및 모델링하는 도구를 포함한다.  2010년대에는 주요 기업, 정부 및 비영리 조직이 고객, 클라이언트 및 시민에 대한 데이터를 얻기 위해 소셜 미디어 마이닝에 참여했다.
증분 학습
증분 학습(Incremental learning)은 기존 모델이 있는 상태에서 추가적인  입력 데이터가 지속적으로 들어오는 기계 학습 분야다. 컴퓨터 과학에서 증분 학습은 입력 데이터를 지속적으로 사용하여 기존 모델의 지식을 확장하는, 즉 모델을 추가로 학습시키는 기계 학습 방법이다. 이는 훈련 데이터가 시간이 지남에 따라 점진적으로 사용 가능해지거나 크기가 시스템 메모리 제한을 초과할 때 적용할 수 있는 지도 학습 및 비지도 학습의 동적 기술을 나타낸다. 증분 학습을 촉진할 수 있는 알고리즘을 증분 기계 학습 알고리즘이라고 한다.
많은 기존 기계 학습 알고리즘은 본질적으로 증분 학습을 지원한다. 점진적인 학습을 촉진하기 위해 다른 알고리즘을 조정할 수 있다. 증분 알고리즘의 예로는 결정 트리(IDE4, ID5R 및 개나리), 결정 규칙, 인공 신경망(RBF 네트워크, Learn, Fuzzy ARTMAP, TopoART 및 IGNG) 또는 증분 SVM이 있다.
증분 학습
증분 학습의 목적은 학습 모델이 기존 지식을 잊지 않고 새로운 데이터에 적응하는 것이다. 일부 증분 학습기에는 오래된 데이터의 관련성을 제어하는 일부 매개변수 또는 가정이 내장되어 있는 반면, 안정적인 증분 기계 학습 알고리즘이라고 불리는 다른 학습기에는 시간이 지나도 부분적으로 잊혀지지 않는 훈련 데이터의 표현을 학습한다. Fuzzy ART와 TopoART는 이 두 번째 접근 방식의 두 가지 예이다.
증분 알고리즘은 데이터 스트림이나 빅 데이터에 자주 적용되어 데이터 가용성 및 리소스 부족 문제를 각각 해결한다. 주식 추세 예측과 사용자 프로파일링은 새로운 데이터가 지속적으로 제공되는 데이터 스트림의 몇 가지 예이다. 빅 데이터에 증분 학습을 적용하면 분류 또는 예측 시간이 더 빨라지는 것을 목표로 한다.
레이블 데이터
레이블 데이터, 라벨 데이터(Labeled data), 즉 레이블이 지정된 데이터는 하나 이상의 레이블이 지정된 샘플 그룹이다. 라벨링은 일반적으로 라벨이 지정되지 않은 데이터 세트를 가져와 정보 태그로 각 데이터 조각을 보강한다. 예를 들어, 데이터 레이블은 사진에 말이나 소가 포함되어 있는지, 오디오 녹음에서 어떤 단어가 언급되었는지, 비디오에서 수행되는 작업 유형, 뉴스 기사의 주제, 전반적인 내용 등을 나타낼 수 있다. 트윗의 감정은 엑스레이의 점이 종양인지 여부이다.
라벨은 라벨이 지정되지 않은 특정 데이터에 대해 판단을 내리도록 인간에게 요청하여 얻을 수 있다. 레이블이 있는 데이터는 레이블이 없는 원시 데이터보다 얻는 비용이 훨씬 더 비싸다.
레이블 데이터 자동화된 데이터 라벨링
레이블이 지정된 데이터 세트를 얻은 후 기계 학습 모델을 데이터에 적용하여 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터를 모델에 제공하고 레이블이 지정되지 않은 해당 데이터에 대해 가능한 레이블을 추측하거나 예측할 수 있다.
아시카가 쇼군가 미다이도코로
아시카가 쇼군가 미다이도코로(일본어: 足利将軍家御台所 あしかがしょうぐんけみだいどころ[*])에서는 아시카가 장군가의 미다이도코로에 대해 서술한다.
미다이도코로는 대신이나 쇼군의 처에게 쓰이는 경칭으로, 무로마치 시대의 무가 사회에서는 무로마치 쇼군의 정실의 호칭이었다.
아시카가 쇼군가 미다이도코로 히노가계도
히노가는 아시카가 쇼군가의 미다이도코로를 7명, 미다이도코로 이외로 쇼군 생모를 2명을 배출했다.
2024년 하계 올림픽 필리핀 선수단
2024년 하계 올림픽 필리핀 선수단은 2024년 7월 26일부터 8월 11일까지 프랑스 파리에서 열린 2024년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 필리핀 선수단이다.
2024년 하계 올림픽 몽골 선수단
2024년 하계 올림픽 몽골 선수단은 2024년 7월 26일부터 8월 11일까지 프랑스 파리에서 열리는 2024년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 몽골 선수단이다.
1948년 하계 올림픽 필리핀 선수단
필리핀은 1948년 7월 29일부터 8월 14일까지 영국 런던에서 열린 제14회 하계 올림픽에 참가했다.
2020년 하계 올림픽 필리핀 선수단
2020년 하계 올림픽 필리핀 선수단은 2021년 7월 23일부터 8월 8일까지 일본 도쿄에서 열린 2020년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 필리핀 선수단이다.
필리핀은 2020년 도쿄 하계 올림픽에 출전했다. 원래 2020년 7월 24일부터 8월 9일까지 열릴 예정이었던 올림픽은 코로나19 범유행으로 인해 2021년 7월 23일부터 8월 8일로 연기되었다. 1924년 필리핀이 공식 데뷔한 이래 필리핀 선수들은 미국이 주도한 보이콧에 대한 국가의 부분적인 지지로 인해 모스크바에서 열린 1980년 하계 올림픽을 제외하고 모든 하계 올림픽에 출전했다.
필리핀 올림픽 위원회는 이번 올림픽에 남자 9명, 여자 10명 등 19명의 선수로 구성된 팀을 구성해 11개 종목에 출전했다. 필리핀은 스케이트보드(2020년 대회 신규 종목)에서 올림픽 데뷔를 했고, 체조와 조정에도 복귀했다.
2020년 하계 올림픽 필리핀 선수단
필리핀은 역대 최고의 올림픽 성적을 거두며 도쿄를 떠나 4개의 메달을 획득했다(이 기록은 나중에 2024 파리 올림픽에서 넘어섰습니다). 이는 1932년 로스앤젤레스 하계 올림픽에서 획득한 3개의 메달을 넘어선 것이다. 필리핀의 첫 금메달은 역도 선수 히딜린 디아즈(Hidilyn Diaz)가 획득했다. 복싱에서 국가의 다른 메달은 모두 네스티 페테시오의 은메달, 카를로 팔람의 은메달, 유미르 마시알의 동메달이었다.
2020년 하계 올림픽 몽골 선수단
2020년 하계 올림픽 몽골 선수단은 2021년 7월 23일부터 8월 8일까지 일본 도쿄에서 열린 2020년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 몽골 선수단이다.
몽골은 2020년 도쿄 하계 올림픽에 출전했다. 원래 2020년 7월 24일부터 8월 9일까지 열릴 예정이었던 올림픽은 코로나19 범유행으로 인해 2021년 7월 23일부터 8월 8일로 연기되었다. 1964년 몽골 국가 데뷔 이후 몽골 선수들은 소련 보이콧을 지지한 이유로 1984년 로스앤젤레스 하계 올림픽을 제외하고 모든 하계 올림픽에 출전했다.
이승신 (럭비 선수)
이승신(李承信, 2001년 1월 13일~)은 대한민국의 럭비 선수이다.
대한민국 국적이지만 일본 대표팀 소속으로 뛰고 있다.
바나노그미우스
바나노그미우스(Bananogmius)는 중생대 백악기 후기에 살았던 조기어강에 속하는 원시 어류이다. 바나노그미우스에 담긴 뜻은 '바나나 지느러미'라는 뜻이다. 과거 지금의 북아메리카 대륙을 관통하던 내해에 해당하는 해성층 나이오브라라 층에서 화석이 발견되며, 최초의 화석 표본은 미국의 캔자스 주에서 발굴되었다. 몸 길이는 대략 1m 남짓 정도로 되며 세로로 넓적한 형태의 몸체를 지녔고, 편평한 턱과 입천장뼈를 보면 조개 등의 단단한 껍질을 가진 작은 해양 생물들을 먹고 살았던 것으로 추정된다. 많은 다발동물과 마찬가지로 바나노그미우스는 현대 엔젤피시를 연상시키는 얇은 몸체, 수십 개의 작은 이빨, 높은 등지느러미를 가졌다.
비슷한 종으로 펜타노그미우스(Pentanogmius)가 있는데, 이 종의 화석 중 높게 치솟은 등지느러미가 보존된 것을 포함한 일부 표본이 한 때 바나노그미우스의 것으로 동정된 적이 있었기 때문에 복원도를 보면 높게 솟은 등지느러미를 가진 형태로 묘사되는 경우가 대부분이다. 다만 실제로 바나노그미우스가 친척과 비슷한 형태의 등지느러미를 가지고 있었는지는 알 수 없다.
그리스와 덴마크의 공주 소피아
그리스와 덴마크의 공주 소피아(그리스어: Πριγκίπισσα Σοφία της Ελλάδας και της Δανίας, 1914년 6월 26일 ~ 2001년 11월 24일)는 그리스와 덴마크의 왕족이자 그리스와 덴마크의 왕자 안드레아스와 바텐베르크 공녀 앨리스의 넷째 딸로 필립 마운트배튼의 누나이자 찰스 3세의 막내고모다.
모베이스
모베이스(Mobase Co., Ltd.)는 대한민국의 자동차용 전자부품 기업이다. 본사는 경기도 화성시 동탄첨단산업1로 73 (영천동)에 위치해 있으며 대표이사는 황대환이다.
모베이스 상장
2010년 2월 4일에 공모가 13,200원에 코스닥 시장에 상장하였다.
캄 테크놀로지
캄 테크놀로지(calm technology), 캄테크, 캄 디자인(calm design)은 기술과 사용자 사이의 상호 작용이 지속적으로 관심의 중심이 아닌 사용자 주변에서 발생하도록 설계된 정보기술의 한 유형이다. 기술을 통해 얻은 정보는 필요할 때 사용자의 주의로 원활하게 이동하지만 그렇지 않은 경우에는 사용자 주변에 조용히 머물게 된다. 마크 와이저(Mark Weiser)와 존 실리 브라운(John Seely Brown)은 캄 테크놀로지를 "정보를 제공하지만 우리의 집중이나 관심을 요구하지 않는 기술"이라고 설명한다.
캄 테크놀로지의 사용은 일상 생활에서 감지할 수 있는 컴퓨터의 침입성을 최소화하는 방법으로 유비쿼터스 컴퓨팅과 결합된다.
캄 테크놀로지 원칙
캄 테크놀로지로 간주되는 기술에는 준수해야 할 세 가지 핵심 원칙이 있다.
이지종
이지종(李支宗, 1939년~)은 대한민국의 사업가이다.일본에서 20채의 호텔 및 가라오케 약 70개 점포, 만화찻집 8개 점포, 파칭코홀 4개 점포를 경영하고 있다.
LTE-M
LTE-M 또는 LTE-MTC("Long-Term Evolution Machine Type Communication")는 기계 대 기계 및 사물인터넷(IoT)을 위해 3GPP에서 개발한 저전력 광역 네트워크 무선 통신 기술 표준의 일종이다. LTE-M에는 LTE Cat-M1이라고도 알려진 eMTC("enhanced Machine Type Communication")가 포함되어 있으며, 해당 사양은 2016년 6월 3GPP 릴리스 13(LTE Advanced Pro)에서 마무리되었다.
LTE-M
경쟁하는 3GPP IoT 기술로는 NB-IoT와 EC-GSM-IoT가 있다. NB-IoT에 비해 LTE-M의 장점은 비교적 높은 데이터 속도, 이동성 및 네트워크를 통한 음성이지만 더 많은 대역폭이 필요하고 비용이 더 많이 들며 현재로서는 주파수 대역의 보호 대역 부분에 넣을 수 없다. LTE 릴리스 12 Cat-0 모뎀과 비교하여 LTE-M 모델은 BOM 측면에서 80% 저렴하고 최대 18dB 더 나은 적용 범위를 지원하며 배터리 수명은 최대 몇 년에 이른다. 2019년 3월, 글로벌 모바일 공급업체 협회(Global Mobile Supplies Association)는 100개 이상의 사업자가 NB-IoT 또는 LTE-M 네트워크를 구축/런칭했다고 보고했다.
민간 광대역 무선 서비스
민간 광대역 무선 서비스(Citizens Broadband Radio Service, CBRS)는 미국의 3.5GHz 대역(3550MHz ~ 3700MHz) 중 150MHz 폭의 방송 대역이다. 2017년에 미국 연방통신위원회(FCC)는 이 대역의 상업적 사용을 위한 규칙을 확립하기 위해 2012년에 시작된 프로세스를 완료했으며, 동시에 미국 연방 정부가 미 해군 레이더 시스템 및 항공기 통신에 대한 간섭을 제한하기 위해 대역의 일부를 확보했다.
2020년 1월 27일, FCC는 스펙트럼의 군사적 사용에 대한 간섭을 방지하기 위해 제한 없이 무선 서비스 공급자 상용화를 위해 CBRS 대역의 전체 사용을 승인했다. 새로운 규정에 따라 CBRS를 사용하는 무선 통신업체는 스펙트럼 라이선스를 취득하지 않고도 5G 모바일 네트워크를 배포할 수 있다. CBRS 네트워크 배포의 주요 사용 사례에는 FWA(Fixed Wireless Access), 모바일 네트워크 밀도화, 중립 호스트 인프라 및 개인 네트워크가 포함된다.
윤미아
윤미아(尹美亜, 1975년~)는 대한민국의 영화 감독이다. 일본 태생의 재일 한국인 3세이다.
3차원 바이오프린팅
3차원 바이오프린팅, 3D 바이오프린팅(3D bioprinting)은 3차원 인쇄와 유사한 기술을 활용하여 세포, 성장 인자, 바이오잉크 및 생체 재료를 결합하여 기능적 구조를 제작하는 것이다. 이는 전통적으로 조직 공학 응용 분야에 사용되었지만 최근에는 바이오센싱, 환경 개선 등의 다른 응용 분야에 대한 관심이 증가했다. 일반적으로 3차원 바이오프린팅은 층별 방법을 사용하여 바이오 잉크로 알려진 물질을 증착하여 나중에 다양한 의료 및 조직 공학 분야에서 사용되는 조직과 같은 구조를 만든다. 3차원 바이오프린팅은 광범위한 바이오프린팅 기술과 생체재료를 포괄한다. 현재 바이오프린팅은 약물 및 잠재적 치료법 연구를 돕기 위해 조직 및 장기 모델을 인쇄하는 데 사용될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 생체 인쇄된 살아있는 세포 구조물을 임상 적용으로 전환하는 것은 기능적 기관을 생성하는 데 필요한 세포 수와 복잡성으로 인해 몇 가지 문제에 직면해 있다. 그러나 혁신은 세포외 기질의 바이오프린팅에서부터 원하는 조직을 생산하기 위해 층별로 증착된 하이드로겔과 세포를 혼합하는 것까지 다양하다. 또한, 3D 바이오프린팅에는 관절과 인대를 재생하는 데 사용할 수 있는 지지체 프린팅이 통합되기 시작했다. 이 외에도 3D 바이오프린팅은 최근 오염 물질 제거를 촉진할 수 있는 기능성 미생물을 수용하는 기능성 생물막 제조를 포함하여 환경 개선 응용 분야에 사용되었다.
플릿 차량
플릿 차량(Fleet vehicle)은 개인이나 가족이 아닌 기업, 정부 기관 또는 기타 조직 (사회과학)이 소유하거나 임대하는 차량이다. 일반적인 예로는 렌터카 회사, 택시 회사, 공공 시설, 대중 교통 및 응급 서비스에서 운영하는 차량이 있다.
많은 기업이 고객에게 상품을 배송하기 위해 차량을 구매하거나 임대할 뿐만 아니라 영업 담당자가 고객에게 이동할 차량을 제공한다. 일부 관할권 및 국가에서는 차량을 직원이 개인적으로 소유할 수도 있다. 이러한 차량은 종종 "회색 함대"(grey fleet)라고 불리며 작업 목적으로 사용된다. 차량 관리 소프트웨어를 사용하여 차량 관리자 또는 운송 관리자가 차량을 관리할 수 있다. 차량은 FMS라고도 알려진 차량 관리 시스템을 통해 차량 텔레매틱스 시스템에 연결될 수 있다.
안드레아스 요한손
안드레아스 요한손(스웨덴어: Andreas Johansson)은 다음 사람을 가리킨다.
항해 데이터 기록 장치
항해 데이터 기록 장치(Voyage data recorder, VDR), 항해 기록 저장장치는 선박에 탑재된 다양한 센서로부터 데이터를 수집하기 위해 국제 해사 기구(IMO)의 국제 협약 SOLAS 요구 사항(IMO Res.A.861(20))을 준수해야 하는 모든 선박용으로 설계된 데이터 기록 시스템이다. 그런 다음 이 정보를 외부에 장착된 보호 저장 장치에 디지털화, 압축 및 저장한다. 보호 저장 장치는 해양 사고(화재, 폭발, 충돌, 침몰 등)와 관련될 수 있는 극심한 충격, 충격, 압력 및 열을 견딜 수 있도록 설계된 변조 방지 장치이다.
여객선과 2002년 7월 1일 이후 건조된 총톤수 3000톤 이상의 여객선 이외의 선박은 2002년 7월 1일 발효된 2000년에 채택된 규정에 따라 사고 조사를 지원하기 위해 항해 데이터 기록장치(VDR)를 탑재해야 한다.
항해 데이터 기록 장치
해양사고로 선박이 침몰하는 경우 보호 저장 장치는 회수 가능한 고정 장치 또는 자유 부유 장치(또는 EPIRB와 결합)에 있을 수 있다. 보호 장치에 저장된 데이터의 마지막 12시간(2014년 규정 MSC.333(90)의 경우 48시간)은 사고 조사를 위해 당국이나 선주가 복구하고 재생할 수 있다. VDR 시스템은 보호 저장 장치 외에도 선박의 다양한 장비 및 센서에 연결되는 기록 제어 장치 및 데이터 수집 장치로 구성될 수 있다. 새로운 MSC.333(90) 규정에는 최소 30일 동안 기록된 데이터를 내부적으로 보관해야 한다고 명시되어 있다(제조업체 용어에 따라 기록 제어 장치, 데이터 수집 장치 또는 주 전자 장치 내에 있을 수 있음).
VDR의 주요 목적은 사후 사고 조사이지만, 기록된 데이터는 예방 유지 보수, 성능 효율성 모니터링, 악천후 피해 분석, 사고 방지 및 교육 목적으로 안전을 향상하고 운영 비용을 절감하기 위해 다른 용도로 사용될 수 있다.
IMO 성능 표준 MSC.163(78)의 요구 사항에 정의된 S-VDR(간이 항해 데이터 기록 장치)은 기본 선박 데이터만 기록하는 소형 선박용 저가형 단순화 버전 VDR이다.
2024년 다마스쿠스 주재 이란 영사관 공습
2024년 다마스쿠스 이란 영사관 공습은 2024년 4월 1일 시리아 다마스쿠스에 있는 이란 대사관 근처 이란 영사관 별관 건물을 겨낭한 이스라엘의 공습으로, 이 공습으로 이슬람 혁명 수비대 소속 쿠드스군 준장 모하메드 레자 자헤디를 포함해 혁명수비대원 5명과 이란 군사 고문 1명, 민간인 2명 등 총 16명이 숨졌다.
2024년 다마스쿠스 주재 이란 영사관 공습 배경
2011년 시리아 내전이 발발한 이후 중동에서는 수많은 공습이 이뤄졌다. 2023년 이스라엘-하마스 전쟁이 시작되면서 현재 이란-이스라엘 대리 분쟁으로 인해 이란과 이스라엘 간의 긴장이 고조되었다. 시리아에는 이란군과 헤즈볼라, 이라크와 아프가니스탄의 외국 민병대를 포함한 이란의 동맹 세력이 대규모로 주둔하고 있다.
2023년 2월 19일, 이스라엘 공군이 수행한 것으로 의심되는 공습이 주거용 건물을 포함하여 다마스쿠스주의 여러 건물을 표적으로 삼았다. 사망자는 5명, 부상자는 15명으로 집계됐고, 부상자 중 일부는 위중한 상태인 것으로 보도되었다. 2023년 2월에는 2008년 헤즈볼라의 고위 사령관 이마드 무그니예가 암살된 장소와 같은 지역에서 공습이 이루어졌다.
2023년 10월 12일부터 22일까지 이스라엘은 시리아 공항, 특히 다마스쿠스와 알레포에 대해 최소 3차례 이상의 공격을 감행했으며, 이로 인해 다마스쿠스 국제공항에 근무하던 시리아 기상청 직원 2명이 사망했다.
2024년 1월 20일, 시리아 IRGC 쿠드스군의 정보 장교 사데크 오미자데 준장 준장과 다른 이슬람 혁명 수비대 장교 4명이 다마스쿠스에서 이스라엘의 공습으로 사망한 것으로 보도되었다.
2024년 다마스쿠스 주재 이란 영사관 공습 공습
2024년 4월 1일, 다마스쿠스 주재 이란 대사관 옆에 있는 이란 영사관 별관 건물이 이스라엘의 공습으로 인해 파괴되었다. 호세인 악바리 이란 대사는 영사관 건물이 이스라엘 F-35 전투기의 미사일 6발의 표적이 됐다고 주장했다. 공습으로 인해 이슬람 혁명 수비대 장교 6명, 이란이 지원하는 민병대원 5명, 이란인 고문 1명, 민간인 2명 등 총 16명이 사망했다.
공격의 주요 목표로 의심되는 사람은 이슬람 혁명 수비대 쿠드스군의 사령관인 모하메드 레자 자헤디 준장이다. 자헤디 외에도 자헤디의 부관과 5명의 혁명수비대 간부가 사망했다. 자헤디는 2020년 바그다드 국제공항 공습으로 사망한 가셈 솔레이마니 이후 살해당한 가장 높은 계급의 이슬람 혁명 수비대 장교가 되었다.
뉴욕 타임스는 이슬람 혁명 수비대 내부 익명 소식통을 인용해 공습이 이란 정보 당국와 팔레스타인 이슬람 지하드의 지도자 등 팔레스타인 민병대 관계자들 간의 가자 지구 전쟁 관련 회의를 겨냥했다고 보도했다.
2024년 다마스쿠스 주재 이란 영사관 공습 여파
이란 정권은 테헤란 주재 스위스 대사관을 통해 미국에 특별 서한을 보냈다. 쿠드스군 지역 사령부는 전례 없는 보복을 약속했다.
2024년 다마스쿠스 주재 이란 영사관 공습 반응
이스라엘: 다니엘 하가리 이스라엘 방위군 대변인은 기자들에게 "우리가 가진 정보에 따르면 이 건물은 영사관이나 대사관이 아니다. 공격 대상은 다마스쿠스에 민간 건물로 위장한 쿠드스 군의 군사 건물" 라고 말했다. 이스라엘 국방부장관인 요아브 갈란트는 "이스라엘은 중동 전역에서 이스라엘에 대항하는 모든 이들에게 이스라엘에 대항하는 행동의 대가가 혹독할 것임을 알리기 위해 노력하고 있다"라고 말했다 이스라엘은 이란이 이스라엘에 대해 보복 공격을 시행할 시 이에 대한 이스라엘의 강력한 대응을 유도하여 현재 분쟁을 더 높은 강도로 확전 시킬 수 있다고 미국에 전했다.
상호 접속 위치
상호 접속 위치(point of presence, PoP)는 통신 엔터티 간의 인공적인 경계 지점 또는 네트워크 인터페이스 지점이다. 일반적인 예로는 사용자가 ISP(인터넷 서비스 공급자)를 통해 인터넷에 연결할 수 있도록 하는 로컬 액세스 지점인 ISP 접속 지점이 있다. PoP는 일반적으로 서버, 라우터, 네트워크 스위치, 멀티플렉서 및 기타 네트워크 인터페이스 장비를 수용하며 일반적으로 데이터 센터에 위치한다. ISP에는 일반적으로 여러 PoP가 있다. PoP는 인터넷 익스체인지 포인트와 코로케이션 센터에 위치하는 경우가 많다.
미국에서 이 용어는 법원 명령에 따라 벨 전화 시스템이 해체되는 동안 중요해졌다. 접속 지점은 장거리 통신 사업자(IXC)가 서비스를 종료하고 지역 전화 네트워크(LATA)에 연결을 제공할 수 있는 위치였다.
라세미화
라세미화(영어: racemization)는 화학에서 열이나 화학 반응에 의해 광학 활성 화합물이 라세미 형태(광학 비활성 형태)로 전환되는 것이다. 라세미화는 1:1의 거울상 이성질체의 몰비를 생성하고 이를 라세미 혼합물(즉, 동일한 양의 (+) 및 (−) 형태를 포함)이라고 한다. 플러스 형태는 우선성(右旋性, 영어: dextrorotation), 마이너스 형태는 좌선성(左旋性, 영어: levorotation)이라고 한다. D 및 L 거울상 이성질체는 동일한 양으로 존재하며, 생성된 샘플은 라세미 혼합물(영어: racemic mixture) 또는 라세미체(영어: racemate)로 기술된다. 라세미화는 다양한 메커니즘을 통해 진행될 수 있으며, 다른 거울상 이성질체는 다른 약학적 효과를 가질 수 있으므로 약리학에서 특히 중요하다.
라세미화 입체화학
카이랄 분자는 다음과 같이 광학 특성이 다른 두 가지 형태(각 비대칭 지점에서)를 가지고 있다. 좌선성 형태((−) 형태)는 광선의 편광면에서 시계 반대 방향으로 회전하는 반면, 우선성 형태((+) 형태)는 광선의 평광면에서 시계 방향으로 회전한다. 3차원 공간에서 회전할 때 중첩되지 않는 두 가지 형태를 거울상 이성질체라고 한다. 표기법은 D-글리세르알데하이드 및 L-글리세르알데하이드에 대한 구조의 유사성을 나타내는 분자의 D 및 L 명명과 혼동되어서는 안된다. 또한 (R)- 및 (S)-는 빛의 회전보다는 칸-인골드-프렐로그 순위 규칙에 기반한 분자의 화학 구조를 나타낸다. D 및 L 표기법이 주로 당과 아미노산에 사용되기 때문에 R/S 표기법은 이제 +/−에 사용되는 기본 표기법이다.
라세미화 입체화학
라세미화는 하나의 순수한 형태의 거울상 이성질체가 동일한 비율의 두 거울상 이성질체로 전환되어 라세미체를 형성할 때 일어난다. 우선성 및 좌선성 분자의 수가 같을 때 라세미체의 순 광학 활성은 0이다. 거울상 이성질체는 또한 입체중심 주위에 상이한 분자 구조를 갖고 거울상이 아닌 입체 이성질체의 일종인 부분입체 이성질체와 구분되어야 한다.
용액에서 입체화학의 부분적 내지 완전한 라세미화는 SN1 메커니즘의 결과이다. 그러나 치환 반응에서 입체화학 입체배치의 완전한 역전이 발생하면 SN2 반응이 원인이 된다.
라세미화 물리적 특성
고체 상태에서 라세미 혼합물은 다른 분자들 간의 상호작용으로 인해 순수한 거울상 이성질체와 다른 물리적 특성을 가질 수 있다(생물학적 중요성 문단 참조). 순수한 거울상 이성질체에서 라세미체로의 변화는 밀도, 녹는점, 용해도, 융해열, 굴절률 및 다양한 스펙트럼을 변경시킬 수 있다. 라세미체의 결정화는 별도의 (+) 및 (−) 형태 또는 단일 라세미 혼합물을 생성시킬 수 있다. 그러나 액체 및 기체 상태에서 라세미 혼합물은 순순한 거울상 이성질체와 동일하거나 거의 동일한 물리적 특성을 가지며 행동한다.
라세미화 생물학적 중요성
일반적으로 대부분의 생화학 반응은 입체선택적이므로 하나의 입체 이성질체만 의도한 생성물을 생성하고 다른 하나는 반응에 참여하지 않거나 부작용을 일으킬 수 있다. 중요한 것은 아미노산의 L 형태와 당(주로 포도당)의 D 형태가 일반적으로 생물학적 반응 형태라는 것이다. 이것은 많은 생물학적 분자가 카이랄성이어서 특정 거울상 이성질체 사이의 반응이 순수한 입체 이성질체를 생성한다는 사실 때문이다. 또한 대부분의 아미노산 잔기가 L 형태로 존재한다는 사실도 주목할 만하다. 세균의 경우 세균의 세포벽에서 발견되는 짧은 폴리펩타이드로 중합되는 D-아미노산 잔기를 생성한다. 이러한 폴리펩타이드는 펩티데이스에 의해 덜 소화되며 일반적으로 L-아미노산을 생성하는 mRNA 번역 대신 세균의 효소에 의해 합성된다.