hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
카를로 스카르파 생애
스카르파의 건축은 감각적인 물질적 상상력에 뿌리를 두며 계절에서 역사에 이르기까지 시간의 흐름에 매우 민감했다. 스카르파는 그가 해당 기관의 개조와 정원을 완성했을 때 Fondazione Querini Stampalia의 이사였던 Giuseppe Mazzariol과 함께 스위스의 건축가인 마리오 보타의 논문 고문을 맡았다. 스카르파는 1940년대 후반부터 생을 마감할 때까지 Istituto universitario di Venezia di Venezia에서 그림과 실내 장식을 가르쳤다. 그가 만든 건축물 대부분은 베네토 지방에 있지만 그는 이탈리아의 다른 지역은 물론 캐나다, 미국, 사우디아라비아, 프랑스 및 스위스의 정원과 건물들을 디자인했다. 11개의 철자로 이루어진 그의 이름은 그의 건축물에서 반복적으로 사용된다.
카를로 스카르파 생애
그의 마지막 프로젝트 중 하나인 몽셀리체(Monselice)에 위치한 팔라제토 빌라(Villa Palazzetto)는 그의 사망 당시 미완성으로 남아 있었지만 2006년 10월 그의 아들 토비아 스카르파가 마저 완성시켰다. 이 건축물은 스카르파의 가장 대표적인 조경 및 정원 프로젝트 중 하나이며 스카르파의 첫 일본 여행을 책임졌던 카시나의 대표였던 알도 부시나로를 위해 만든 것이다. 그러나 부시나로는 스카르파 탄생 100주년을 기념하기 위해 지어진 팔라제토 빌라의 새 계단이 완성되기 몇 달 전인 2006년 8월에 사망했다.
1972년엔 베니스 대학교 건축 연구소의 소장을 맡았다. 1978년 비가 오던 11월 28일, 일본의 센다이에서 스카르파는 호텔의 콘크리트 계단에서 떨어졌고 결국 병원에 입원한 지 열흘 만에 사망했다. 그는 베네토의 산 비토 달티볼레(San Vito d'Altivole)에 있는 L자형 브리온 무덤의 고립된 외부 모퉁이에, 중세 기사 스타일로 리넨 시트에 싸여 서 있는 상태로 묻혀져 있다.
1984년 이탈리아의 작곡가 루이지 노노는 스카르파에게 헌정하는 A Carlo Scarpa, Architetto, Ai suoi infiniti possibili를 작곡했다.
카를로 스카르파 경력
스카르파는 건축가이자 디자이너였다. 경력 초기에 그는 무라노의 유리 제조업자와 협력하기도 했다. 그는 MVM Cappellin & Co.와 파올로 베니니(Paolo Venini)를 위해 항아리와 샹들리에를 디자인했다. 베니니를 위한 그의 디자인 제품은 경매에서 높은 가격에 팔리기도 했는데, 2012년 크리스티스에서 약 309,000 달러에 판매된 1940년에 제작된 꽃병과 어느 중고품 가게에서 발견되어 2023년 107,100 달러에 판매된 또 다른 꽃병 등이 있다.
1960년대에 스카르파는 디노 가비나(Dino Gavina)를 만나 산업 디자인을 하기도 했으며 후에 가비나의 이름을 딴 회사인 가비나(Gavina)의 사장이 되었다.
1968년엔 스튜디오 사이몬(Studio Simon)을 설립한 후 산업용 가구를 디자인하기 시작했다. 1968년에 제작한 Doge테이블과 1973년에 제작한 Cornaro소파가 가장 유명하다.
난디
난디는 다음 뜻으로 쓰인다.
난디(산초, Zanthoxylum schinifolium) - 운향과의 관목.
서지영 (정치인)
서지영(徐知英, 1975년 2월 18일~)은 대한민국의 정치인이다. 제22대 국회의원이다. 제22대 국회의원 선거를 앞두고 국민의힘 소속으로 동래구 선거구에 출마를 선언했으며 공천에서 승리하면서 본선에 진출했다. 본 선거에서 54.26%의 득표율을 기록하면서 제22대 국회의원으로 당선되었다.
서지영 (정치인) 경력
2024. 5.~ 제22대 국회의원(부산 동래구, 국민의힘, 초선)
2024. 6.~ 제22대 국회 전반기 교육위원회 위원
제22대 국회 전반기 교육위원회 법안심사소위원회 위원
제22대 국회 전반기 교육위원회 청원심사소위원회 위원
제22대 국회 전반기 교육위원회 의학교육소위원회 위원
국회 글로벌외교안보포럼 구성의원
국회인구전략포럼 2.0 연구책임의원
2024. 7.~2025. 4.: 제22대 국회 전반기 예산결산특별위원회 위원
2024. 12.~2025. 7. 제22대 국회 전반기 국회운영위원회 위원
제22대 국회 전반기 국회운영위원회 예산결산심사소위원회 위원
2025. 9.~ 제22대 국회 전반기 국회운영위원회 위원
대한민국의 지리적 표시
이 문서는 대한민국의 지리적 표시 농·임·수산물 목록이다.
332pp
332pp는 대한민국의 래퍼다. 2019년 싱글 [SWISH]로 데뷔했다.
이정은 (가수)
이정은(2002년 4월 29일 ~ )은 대한민국의 가수다.
장민 (배우)
장민(중국어 정체자: 張敏, 간체자: 张敏, 병음: Zhāng Mǐn, 한자음: 장민, 광둥어: Zoeng1 Man5 죙만, 영어: Sharla Cheung 샬라 청[*], 1968년 2월 7일~)은 홍콩의 배우이다.
SYNK : PARALLEL LINE
《2024-25 aespa LIVE TOUR "SYNK : PARALLEL LINE"》은 한국의 걸그룹 aespa의 두 번째 콘서트 투어이다.
SYNK : PARALLEL LINE 개요
2024년 4월 11일, SM 엔터테인먼트는 에스파의 두 번째 단독 콘서트 일정을 발표하였으며, 2회에 걸쳐 열리는 서울 공연의 티켓 예매를 5월 3일부터 팬클럽 선행 예매가, 뒤이어 일반 예매가 멜론티켓을 통해 진행되었다. 에스파는 이 투어를 통해 양일간 1만여명의 누적 관객을 기록하였다.
SYNK : PARALLEL LINE JAPAN SPECIAL EDITION
앞서 오픈된 일본 아레나 투어의 전석 매진에 힘입어 4월 11일, 일본 공식 홈페이지 및 SNS를 통해 8월 17일, 18일까지 양일간의 도쿄 돔에서의 SPECIAL EDITION 개최를 선언하였다. 에스파는 10회에 걸친 일본 투어를 통해 약 20만명의 누적 관객을 기록하였다.
SYNK : PARALLEL LINE ENCORE
2025년 1월 9일, 공식 SNS와 Weverse를 통해 월드 투어의 대미를 장식하는 2일 간의 국내 투어 일정을 공지하였고 6일 뒤인 15일에 팬클럽 선행 예매가 17일에는 일반 예매가 인터파크를 통해 진행되었다. 기존의 구성에 5번째 미니앨범 〈Whiplash〉의 수록곡들을 배치한 구성의 앙코르 콘서트 개념의 피날레 공연으로 에스파는 9개월간에 걸친 총 43회의 월드 투어를 통해 약 52만여명의 누적 관객을 기록하였다.
에프에스티 (기업)
에프에스티(Fine Semitech Corp)는 대한민국의 기업이다. 본사는 경기도 화성시 동탄면 동탄산단6길 15-23에 위치해 있으며 대표이사는 장명식이다.
ISC (기업)
ISC(영어: ISC Co. Ltd.)는 대한민국의 반도체 테스트 소켓 제조 기업이다. 본사는 경기도 성남시 수정구 금토로40번길 26에 위치해 있으며 대표이사는 김정렬, 김종우이다.
ISC (기업) 역사
2001년 2월 설립되었으며, 2007년 10월 코스닥시장에 상장, 2015년 산업통상자원부로부터 특허경영대상 기업부문표창을 받았다. 2021년에는 지멤스를 흡수합병하고 2022년에는 프로웰을 인수하였다.
2023년 10월 4일자로 최대주주가  헬리오스 제1호 사모투자 합자회사에서 SKC로 변경
유태웅
유태웅은 다음과 같은 사람을 가리킨다.
이무영(李茂榮, 일명: 유태웅, 1921.02.28.~1950.06.30.) - 일제강점기 시대의 경북 지역의 학생 운동 관련 항일 독립운동가. 2015년 6월 6일 대한민국 건국훈장 애족장 추서 수훈자.
유태웅(1972.06.05.~) - 서독에서 어린 시절 지낸 적이 있는, 대한민국의 배우.
태웅(본명: 유태웅, 1994.05.24.~) - 일본에서 출생한, 대한민국의 가수 겸 배우.
베르나르 카소니
베르나르 르네 미셸 카소니(프랑스어: Bernard René Michel Casoni, 1961년 9월 4일, 프로방스-알프-코트 다쥐르 지방 칸 ~)는 프랑스의 축구 감독이자 전 프로 선수로, 현역 시절에 수비수로 활약했다. 그는 현역 시절 마르세유에서 주로 활약했고, 프랑스 국가대표팀 일원으로 유로 1992에 참가했다.
베르나르 카소니 감독 경력
2010년 1월, 카소니는 에비앙의 감독으로 취임해 2년 연속 승격을 이룩했다. 그는 샹피오나 나시오날에 속해 있던 1년차에 에비앙을 리그 1위로 올리고 리그 2로 승격시켰다. 2010-11 시즌, 에비앙은 리그 2를 우승하며 2년 연속 승격을 달성하며 2003년 창단 이래 사상 첫 리그 1 승격을 이룩했다. 그는 2012년 1월 2일, 겨울 휴식기 도중 자진하여 사퇴했다.
2014년 3월 17일, 카소니는 2부 리그 강등권과 1점차로 허덕이던 오세르의 감독직에서 해임되었다.
2015년 6월 10일, 카소니는 세케슈페헤르바르를 연고로 하는 넴제티 버이녹샤그 I의 비데오톤의 감독으로 취임했다. 2015년 8월 19일, 카소니는 2015-16 시즌 챔피언스리그 경기에서 2무 1패의 성적을 거두고, 넴제티 버이녹샤그 I 5경기에서 4경기 연속으로 패하면서 경질되었다. 카소니가 조기에 구단과 일찍 결별한 사유로 비데오톤의 단장 부르차 죄죄가 사임한 데에서 야기된 것으로 밝혀졌다.
베르나르 카소니 감독 경력
헝가리의 스포츠지 넴제티 스포르트와의 기자 회견에서, 카소니는 비데오톤의 주축 선수들(니콜리치, 칼라타유드, 그리고 샨도르)이 다른 구단으로 떠나고 그들을 대체할 믿음직한 선수가 없었던 데에 실망했다고 밝혔다. 이 기자회견에서 주르초 아담이나 코바치 이슈트반은 떠난 선수들을 대체하기에는 수준이 모자랐다고 덧붙였다.
2018년 9월 25일, 카소니는 알-코르의 신임 감독으로 취임했다.
장필리프 뒤랑
장-필리프 뒤랑(프랑스어: Jean-Philippe Durand, 1960년 11월 11일, 론-알프 지방 리옹 ~)은 프랑스의 전직 프로 축구 선수로, 현역 시절 미드필더로 활약했다.
현역 시절, 그는 마르세유에서 주로 활약했고, 프랑스 국가대표팀 일원으로 유로 1992에 참가했다. 마르세유 시절, 그는 1993년 챔피언스리그 결승전에 교체로 출전해 우승에 일조했다.
소낭유
소낭유 또는 크롭 밀크(crop milk)는 일부 종의 어미 새의 모이주머니 내벽에서 분비되는 분비물로 어린 새에게 역류된다. 비둘기 젖 또는 피존 밀크(pigeon milk)라고도 불리는 모든 비둘기 사이에서 발견된다. 소낭유는 플라밍고 모이주머니와 수컷 황제펭귄에서도 분비되는데, 이는 이 특성이 독립적으로 진화했음을 시사한다. 암컷만 젖을 생산하는 포유류와 달리 비둘기와 플라밍고의 경우 소낭유는 수컷과 암컷 모두가 생산한다. 펭귄의 경우 수컷만 가능하다. 조류의 수유는 포유류의 수유를 유발하는 호르몬과 동일한 호르몬인 프로락틴에 의해 조절된다. 젖이 아포크린 분비물인 포유류와 달리 소낭유는 홀로크린 분비물이다. 소낭유에는 포유류 젖과 마찬가지로 지방과 단백질이 모두 포함되어 있지만 포유류 젖과는 달리 탄수화물이 포함되어 있지 않다.
소낭유 비둘기 젖
소낭유는 포유류 젖과 물리적으로 거의 유사하지 않지만 비둘기의 경우 구성이 유사하다. 비둘기 젖은 연한 노란색의 코티지 치즈와 비슷한 반고체 물질이다. 우유와 모유보다 단백질과 지방 함량이 매우 높다. 그러나 1939년 비둘기 소낭유에 대한 연구에서는 이 물질에 포유류 젖과 달리 탄수화물(당)이 포함되어 있지 않은 것으로 나타났다. 또한 젖 면역력에 기여하는 항산화제와 면역 강화 인자가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 포유류 젖과 마찬가지로 소낭유에도 IgA 항체가 포함되어 있다. 또한 일부 박테리아가 포함되어 있다. 유제인 포유류 젖과 달리 비둘기 젖은 모이주머니의 내벽에서 증식하고 분리되는 단백질이 풍부하고 지방이 풍부한 세포의 현탁액으로 구성된다.
옥시젠슈티컬스 개요
코이즈(COIZ)의 코스메틱 브랜드로, 피부 진정과 회복을 도와주는 후처치 전문 프로그램을 위한 화장품 브랜드
옥시젠슈티컬스 상세
조지안이 대표모델이다.
옥시젠슈티컬스, oxygenceuticals
주요판매제품은 에이셀300플루이드및 리제논 안티에이징, 모으시춰 아쿠아세럼, 민감피부를 타겟으로 한 스킨배리어 아토크림 등 다양한 제품류가있다.
<옥시페이셜, oxyfacial>
주요 판매제품은 페이셜&바디 토탈케어인 하이풀디엠페이셜(올튠)과 시술후 처치 올인원 시스템인 컨트롤Z페이셜(옥시리버스),피부시술 후 피부진정 시스템인 아스트로돔페이셜 (우주인토닝), 순수 산소를 이용한 시술 후 처치 관리 프로그램인 옥시크라이오, 안면 리프팅 및 리모델링을 위한 비수술 초음파 프로그램인 하이풀디엠(옥시젠물방울리프팅) 이 주요제품이다.
국내 약 200여곳의 피부과에 도입되어 운영중이다.
세계대백과사전
세계대백과사전은 아래 항목을 함의한다.
파운데이션 모델
파운데이션 모델(foundation model)은 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있도록 광범위한 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 또는 딥 러닝 모델이다.  챗GPT 등의 대형 언어 모델과 같은 생성형 인공지능이 대표적인 파운데이션 모델이다. 스탠포드 인간 중심 인공 지능 연구소(HAI)의 파운데이션 모델 연구 센터(CRFM)가 이 용어를 만들고 대중화했다.
파운데이션 모델은 다양한 사용 사례를 지원할 수 있는 범용 기술이다. 파운데이션 모델을 구축하는 것은 리소스 집약적인 경우가 많으며, 가장 비싼 모델의 경우 기본 데이터 및 필요한 컴퓨팅 비용을 지불하는 데 수억 달러가 소요된다. 대조적으로, 특정 사용 사례에 맞게 기존 기반 모델을 조정하거나 직접 사용하는 것은 비용이 훨씬 저렴하다.
파운데이션 모델
파운데이션 모델의 초기 예는 구글의 BERT 및 오픈AI의 "GPT-n" 시리즈와 같은 언어 모델(LM)이었다. 텍스트 외에도 이미지용 DALL-E 및 플라밍고, 음악용 뮤직젠(MusicGen), 로봇 제어용 RT-2 등 다양한 양식에 걸쳐 기반 모델이 개발되었다. 파운데이션 모델은 AI 개발의 광범위한 변화를 구성한다. 파운데이션 모델은 천문학, 방사선학, 유전체학, 음악, 코딩, 시계열 예측 및 수학을 위해 구축되고 있다.
파운데이션 모델 정의
스탠퍼드 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)의 파운데이션 모델 연구 센터(CRFM)는 2021년 8월에 "파운데이션 모델"이라는 용어를 만들었는데, 이는 "광범위한 데이터(일반적으로 대규모 자기 지도 학습 사용)로 훈련되어 다양한 다운스트림 작업에 적용(예: 미세 조정)될 수 있는 모든 모델"을 의미한다. 이는 기존 용어들이 중복되기는 했지만 적절하지 않다는 관찰에 기반한 것으로, 그들은 "'(대형) 언어 모델'은 초점이 언어에만 있지 않기 때문에 너무 좁고, '자기 지도 모델'은 훈련 목표에 너무 구체적이며, '사전 훈련 모델'은 모든 주목할 만한 행동이 '사전 훈련' 후에 일어났음을 암시했다"고 밝혔다. "기초적인"이라는 단어가 모델이 근본적인 원리를 제공한다는 의미를 내포하고 있는 반면 "파운데이션"은 그렇지 않으므로, "foundational model" 대신 "foundation model"이라는 용어가 선택되었다. 비전-언어 모델(VLM)이라는 용어도 거의 동의어로 사용된다.
정부가 파운데이션 모델을 규제함에 따라 새로운 법적 정의가 등장했다.
파운데이션 모델 정의
미국에서는 돈 바이어 (D, VA) 하원 의원과 애나 에슈 (D, CA) 하원 의원이 제안한 2023년 AI 파운데이션 모델 투명성 법안에서 파운데이션 모델을 "광범위한 데이터로 훈련되고, 일반적으로 자기 지도 학습을 사용하며, 일반적으로 최소 10억 개 이상의 매개변수를 포함하고, 광범위한 맥락에 적용 가능하며, 안보, 국가 경제 안보, 국가 공중 보건 또는 안전, 또는 이들 사항의 조합에 심각한 위험을 초래할 수 있는 작업에서 높은 수준의 성능을 나타내거나 쉽게 수정될 수 있는 인공지능 모델"로 정의한다.
미국의 정의만이 파운데이션 모델의 크기를 언급하며, 그 규모는 다르다. 바이어와 에슈의 정의는 또한 파운데이션 모델이 잠재적인 위험이 될 수 있을 정도의 성능 수준을 달성해야 한다고 명시한다. 대조적으로, EU의 정의는 모델이 출력의 일반성을 위해 설계되어야 한다고 요구한다. 모든 정의는 파운데이션 모델이 광범위한 데이터로 훈련되어야 하며 여러 영역에서 잠재적인 응용 프로그램을 가질 수 있다는 점에 동의한다.
파운데이션 모델 역사
기술적으로 파운데이션 모델은 심층 신경망, 전이학습, 자기 지도 학습과 같은 확립된 기계 학습 기술을 사용하여 구축된다. 파운데이션 모델은 기존의 맞춤형 및 일회성 작업별 모델 대신 재사용 가능한 인프라 역할을 하는 범용 모델이라는 점에서 이전 기술과 다르다.
컴퓨터 병렬 처리(예: CUDA GPU)의 발전과 신경망 아키텍처의 새로운 개발(예: 트랜스포머), 그리고 최소한의 감독으로 훈련 데이터 사용이 증가한 것이 모두 파운데이션 모델의 부상에 기여했다. 파운데이션 모델은 2010년대 후반에 딥 러닝 모델의 최신 물결로 나타나기 시작했다. 딥 러닝에 대한 대부분의 이전 작업과 비교할 때, 이들 언어 모델은 자기 지도 목표(예: 대규모 텍스트 코퍼스에서 다음 단어 예측)를 사용하여 훨씬 더 큰 웹 소스 데이터셋으로 훈련할 수 있는 잠재력을 보여주었다. Word2vec과 GloVe와 같은 이전 작업에서 파생된 이 접근 방식은 주석이 달린 데이터(예: 크라우드 소싱 레이블)를 요구하는 이전의 지도 학습 접근 방식과는 달랐다.
파운데이션 모델 역사
2022년 스테이블 디퓨전과 챗GPT(초기 GPT-3.5 모델 기반)의 출시는 파운데이션 모델과 생성형 인공지능이 대중 담론에 널리 퍼지게 만들었다. 더욱이 2023년 LLaMA, Llama 2, 미스트랄의 출시는 오픈 파운데이션 모델이 많은 지지와 면밀한 검토를 얻으면서 파운데이션 모델이 어떻게 출시되는지에 대한 더 큰 강조로 이어졌다.
파운데이션 모델 관련 개념
일부 고도로 발전된 파운데이션 모델은 "프론티어 모델"이라고 불리는데, 이는 "공공 안전에 심각한 위험을 초래할 만큼 위험한 능력을 가질 수 있다"는 잠재력을 가지고 있다. 이러한 "위험한 능력"은 모델의 우발적 또는 의도적 오용에서 비롯되며, 강력한 특성과 결합되어 심각한 피해를 초래할 수 있다. 파운데이션 모델이 계속 발전함에 따라 일부 AI 연구자들은 거의 모든 차세대 파운데이션 모델이 프론티어 모델로 간주될 것이라고 추측한다.
위험한 능력의 개념은 본질적으로 주관적이기 때문에, 어떤 파운데이션 모델이 프론티어 모델로 분류되는지에 대한 엄격한 기준은 없다. 그러나 충분히 위험한 능력에 대한 일반적으로 받아들여지는 아이디어는 다음과 같다.
파운데이션 모델 관련 개념
프론티어 모델의 독특한 능력 때문에 개발 및 배포를 효과적으로 규제하기 어렵다. 프론티어 모델은 발생적 특성 때문에 개발 단계와 배포 후에 새로운 위험한 능력이 자체적으로 나타날 수 있다. 또한 프론티어 모델은 배포 후에도 계속 적응하므로, 이미 배포된 모델에서 발생하는 모든 피해를 완화하기는 여전히 어렵다. 프론티어 모델이 오픈 소스이거나 온라인으로 출시되는 경우, 모델이 빠르게 확산될 수 있어 규제 당국이 책임감을 잃게 만들 수 있다.
다양한 사용 사례에 대한 적응성 때문에 파운데이션 모델은 때때로 범용 AI의 예로 간주된다. EU AI Act를 설계할 때 유럽 의회는 새로운 범용 AI 기술이 전체 AI 생태계를 형성한다고 밝혔다. 전체 생태계의 구조는 특정 범용 AI 시스템의 속성 외에도 AI 정책 및 연구 설계에 영향을 미친다. 범용 AI 시스템은 챗GPT 또는 DALL-E와 같은 응용 프로그램 및 도구를 통해 사람들의 일상생활에도 자주 나타난다.
파운데이션 모델 관련 개념
EU 의회와 같은 정부 기관은 파운데이션 모델과 같은 범용 AI의 규제를 최우선 과제로 식별했다. 범용 AI 시스템은 종종 큰 규모, 불투명성, 그리고 예상치 못한 피해를 초래할 수 있는 발생 가능성이라는 특징을 가지며, 이 모든 것이 의도하지 않은 피해를 초래할 수 있다. 이러한 시스템은 또한 다운스트림 응용 프로그램에 큰 영향을 미치므로 규제의 필요성을 더욱 가중시킨다. 저명한 법안과 관련하여 많은 이해관계자들이 EU AI Act에 범용 AI 시스템에 대한 제한을 포함하도록 추진했으며, 이 모든 제한은 파운데이션 모델에도 적용될 것이다.
2018년, 연구자 데이비드 하와 위르겐 슈미트후버는 강화 학습 맥락에서 월드 모델을 정의했다. 이 모델은 시각적 관찰을 나타내는 변분 오토인코더 모델 V, 기억을 나타내는 순환 신경망 모델 M, 그리고 결정을 내리는 선형 모델 C를 가진 지능형 에이전트이다. 그들은 현실을 시뮬레이션하는 환경에서 월드 모델로 훈련된 에이전트가 실제 환경에 적용될 수 있다고 제안했다.
파운데이션 모델 관련 개념
2022년, 얀 르쿤은 월드 모델(그는 이를 관련 있다고 여겨지는 세계의 측면에 대한 정신 모델 역할을 하는 인공 신경망으로 정의했다)을 더 큰 인지적 구조 시스템의 일부로 보았다. 이 시스템은 뇌의 다른 영역과 유사한 다른 신경망들을 포함한다. 그의 관점에서 이 프레임워크는 상식적 추론으로 이어질 수 있었다.
비즈니스 인사이더는 월드 모델이 제이 라이트 포레스터의 1971년 논문에서 비롯되었다고 추적했다. 월드 모델은 체화된 에이전트, 다중 에이전트 시스템, 뇌의 신경과학 모델과 함께 일반 인공지능을 달성하기 위한 대형 언어 모델의 대안으로 여겨진다. 콴타매거진은 월드 모델을 케네스 크레이크의 정신 모델에 대한 1943년 출판물과 1960년대 SHRDLU의 블록 세계로 더 거슬러 올라간다.
월드 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 데이터 양식으로 훈련되며, 비디오 생성에 적용되었다.
파운데이션 모델 관련 개념
테크크런치는 월드 모델이 대형 언어 모델보다 더 많은 데이터를 사용할 수 있고, 훨씬 더 많은 연산 능력(훈련 및 추론을 위해 수천 개의 GPU 사용 포함)을 필요로 할 것이라고 언급했다. 또한 환각, 범위 편향, 알고리즘 편향의 위험도 언급했다. 마찬가지로 파이낸셜 타임스는 세계를 시뮬레이션하고 해당 데이터를 사용하도록 모델을 훈련하기 위한 데이터 수집의 어려움과 비용을 언급했다.
테크크런치는 소라를 월드 모델의 예로 보았고, 2025년 1월 엔비디아는 자체 월드 모델 세트를 출시했다. 사우스 차이나 모닝 포스트는 Manycore Tech가 월드 모델을 구축하려는 또 다른 회사의 예이며, 그들의 작업을 공간 지능의 예로 보았다. 2025년 5월, 무함마드 빈 자이드 인공지능 대학은 AI 에이전트를 테스트하기 위한 시뮬레이션을 구축하기 위한 월드 모델을 출시했다.
파운데이션 모델 관련 개념
구글 딥마인드는 또한 비디오 데이터로 훈련된 2차원 및 3차원 월드 모델을 각각 출시했으며, 구글은 후자가 AI 에이전트의 훈련 환경이 될 수 있다고 주장했다. 메타는 2025년 6월에 월드 모델을 출시했고, 텐센트는 2025년 7월에 오픈 소스 월드 모델을 출시했으며, 나이앤틱은 포켓몬 GO의 익명 데이터를 사용하여 월드 모델을 개발했다. 2025년 현재 월드 모델을 구축할 계획인 다른 회사로는 바이트댄스와 xAI가 있다.
페이페이 리는 월드 모델이 로봇공학과 창작물에 적용된다고 본다. 이 모델들의 복잡성 때문에 그녀는 데이터 획득, 데이터 엔지니어링, 데이터 처리, 데이터 합성에서 더 복잡한 전략을 지지한다. 그녀는 월드 모델 구축을 위한 스타트업을 공동 설립했으며, 2024년 현재 3단계로 진행할 계획이다. 첫째, 시간에 따른 3차원 공간 이해를 통합하는 것; 둘째, 증강 현실 지원; 셋째, 로봇공학 지원이다.
월드 모델은 인터랙티브 미디어 및 환경 시뮬레이션에 사용될 예정이다. 창작 전문가들은 월드 모델이 자신들의 산업에서 일자리를 붕괴시킬 수 있다고 우려를 표명했다. 와이어드는 월드 모델을 메타버스와 비교했고, 비즈니스 인사이더는 가능한 군사적 응용을 언급했다.
2025년에는 월드 모델이 드론전, 로봇공학, 자율주행차에 적용되고 있다. 월스트리트 저널은 월드 모델이 인공지능 모델의 공간 추론을 개선하고 블루 칼라 및 화이트칼라 직업을 성공적으로 자동화할 수 있다고 추측했다. 2025년 10월 현재, 연구는 텍스트-비디오 모델(특히 Veo 3)의 공간 추론 능력에 대해 엇갈린 결과를 보여주었다.
파운데이션 모델 기술적 세부사항
파운데이션 모델이 효과적으로 일반화되려면 훈련 데이터의 풍부한 표현을 습득해야 한다. 결과적으로, 대규모 데이터를 효율적으로 처리하는 표현력이 풍부한 모델 아키텍처가 파운데이션 모델 구축에 자주 선호된다. 현재 트랜스포머 아키텍처는 다양한 양식에 걸쳐 파운데이션 모델을 구축하기 위한 사실상의 선택이다.
파운데이션 모델은 훈련 목표를 최적화하여 구축된다. 훈련 목표는 훈련 데이터에 대한 모델 예측을 기반으로 모델 매개변수가 어떻게 업데이트되는지 결정하는 수학적 함수이다. 언어 모델은 종종 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 모델의 능력을 나타내는 다음 토큰 예측 목표로 훈련된다. 이미지 모델은 일반적으로 대조 학습 또는 확산 훈련 목표로 훈련된다. 대조 학습의 경우, 이미지는 무작위로 증강된 후 모델 표현의 결과 유사성을 평가한다. 확산 모델의 경우, 이미지는 노이즈가 추가되고 모델은 목표를 통해 점차적으로 노이즈를 제거하는 방법을 학습한다. 멀티모달 훈련 목표도 존재하며, 일부는 훈련 중에 이미지와 텍스트를 분리하고, 다른 일부는 동시에 검사한다. 일반적으로 파운데이션 모델의 훈련 목표는 데이터의 광범위하게 유용한 표현 학습을 촉진한다.
파운데이션 모델 기술적 세부사항
파운데이션 모델의 부상과 이를 구동하는 더 큰 데이터셋과 함께 훈련 목표는 인터넷 규모의 데이터를 파싱하여 의미 있는 데이터 포인트를 추출할 수 있어야 한다. 또한 파운데이션 모델은 다양한 범위의 작업을 해결하도록 설계되었으므로 훈련 목표는 주어진 도메인 내에서 광범위한 다운스트림 기능을 해결할 수 있는 도메인 완전성을 가져야 한다. 마지막으로, 파운데이션 모델 훈련 목표는 잘 확장되고 계산적으로 효율적이어야 한다. 모델 크기와 연산 능력 모두 관련 제약 조건이므로 훈련 목표는 이러한 병목 현상을 극복할 수 있어야 한다.
파운데이션 모델 기술적 세부사항
파운데이션 모델은 "데이터가 많을수록 좋다"는 원칙 아래 대량의 데이터로 훈련된다. 성능 평가는 데이터가 많을수록 일반적으로 성능이 향상됨을 보여주지만, 데이터 양이 증가함에 따라 다른 문제들이 발생한다. 데이터셋 관리, 새로운 응용 프로그램 전반의 데이터 통합, 데이터 라이선스 준수 보장, 데이터 품질 유지와 같은 작업은 데이터 크기가 커질수록 더욱 어려워진다. 파운데이션 모델의 특정 요구사항은 이러한 문제들을 더욱 악화시켰는데, 대규모 파운데이션 모델이 공개 웹 스크랩 데이터를 사용하는 것이 여전히 일반적이기 때문이다. 파운데이션 모델에는 검색 엔진 데이터와 SEO 메타 태그 데이터도 포함된다. 공개 웹 데이터는 풍부한 자원이지만, 파운데이션 모델 개발자가 훈련 파이프라인에 성공적으로 통합하기 전에 엄격한 조정과 데이터 처리를 요구한다.
파운데이션 모델 기술적 세부사항
파운데이션 모델 훈련은 사용자 개인 정보 침해 위험을 안고 있다. 개인 데이터가 노출, 수집 또는 명시된 범위를 넘어 사용될 수 있기 때문이다. 개인 데이터가 유출되지 않더라도 모델은 결과 파운데이션 모델에서 학습된 행동을 통해 의도치 않게 보안을 손상시킬 수 있다. 데이터 품질도 또 다른 중요한 문제이다. 웹 스크랩 데이터는 종종 편향되거나 중복되거나 유해한 자료를 포함하고 있기 때문이다. 파운데이션 모델이 배포된 후에도 소규모 데이터 하위 집합에서 원치 않는 행동이 여전히 나타날 수 있으므로 고품질 데이터 확보는 여전히 문제이다.
파운데이션 모델의 크기는 실행되는 컴퓨터 시스템에도 문제를 야기한다. 평균적인 파운데이션 모델은 단일 가속기 메모리 내에서 실행하기에는 너무 크며, 초기 훈련 과정은 엄청난 양의 자원을 필요로 한다. 이러한 문제는 파운데이션 모델이 새로운 수준으로 성장함에 따라 미래에 더욱 악화될 것으로 예상된다. 이러한 제약으로 인해 연구자들은 강력한 모델 추론을 통해 모델 크기를 압축하는 방법을 연구하기 시작했다.
파운데이션 모델 기술적 세부사항
GPU는 높은 메모리 저장 공간과 강력한 전력으로 인해 기계 학습을 위한 가장 일반적인 계산 하드웨어 선택이다. 일반적인 파운데이션 모델 훈련은 많은 GPU를 필요로 하며, 이 모든 GPU는 빠른 상호 연결로 병렬로 연결된다. 필요한 계산 효율성을 가진 충분한 양의 GPU를 확보하는 것은 많은 파운데이션 모델 개발자에게 어려운 과제이며, 이 분야에서 점점 더 큰 딜레마로 이어졌다. 더 큰 모델은 더 많은 계산 능력을 필요로 하지만, 종종 개선된 계산 효율성을 희생해야 한다. 훈련은 여전히 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들기 때문에, 계산 능력과 계산 효율성 사이의 절충은 소수의 선택된 회사만이 크고 최첨단 파운데이션 모델의 생산 비용을 감당할 수 있게 만들었다. 압축 및 증류와 같은 일부 기술은 추론을 더 저렴하게 만들 수 있지만, 이러한 약점을 완전히 보완하지는 못한다.
파운데이션 모델 기술적 세부사항
파운데이션 모델의 정확성과 능력은 종종 모델의 크기와 훈련 데이터의 양에 따라 예측 가능하게 확장된다. 특히, 리소스(데이터, 모델 크기, 계산 사용량)를 모델 능력과 연결하는 데이터 기반의 경험적 경향인 스케일링 법칙이 발견되었다. 특히, 모델의 규모는 계산, 데이터셋 크기, 매개변수 수에 의해 정의되며, 이 모든 것은 최종 성능과 함께 거듭제곱 법칙 관계를 나타낸다.
그러나 이 관계가 하나의 지수에서 다른 (다른) 지수를 가진 거듭제곱 법칙으로 (파괴점) 매끄럽게 전환되는 파괴된 신경 스케일링 법칙이 발견되었다. 파괴점 근처(또는 그 이후)의 점을 수집하지 않으면 정확한 외삽을 얻기 어려울 수 있다.
파운데이션 모델은 본질적으로 다목적이다. 이 모델을 특정 사용 사례에 사용하려면 어떤 형태의 적응이 필요하다. 최소한 모델은 관심 작업을 수행하도록 적응되어야 하지만(작업 지정), 종종 관심 도메인에 더 광범위하게 적응함으로써 더 나은 성능을 얻을 수 있다(도메인 특화).
파운데이션 모델 기술적 세부사항
다양한 방법(예: 프롬프트, 인컨텍스트 학습, 파인 튜닝, LoRA)은 적응 비용과 모델이 특화되는 정도 사이에서 다양한 절충안을 제공한다. 파운데이션 모델을 적응할 때 고려해야 할 주요 측면은 계산 예산과 데이터 가용성이다. 파운데이션 모델은 수조 개의 매개변수에 달할 수 있는 매우 큰 크기일 수 있으므로, 파운데이션 모델 전체를 적응하는 것은 계산적으로 비용이 많이 들 수 있다. 따라서 개발자들은 시간과 공간을 절약하기 위해 마지막 신경 레이어 또는 편향 벡터만 적응하기도 한다. 특히 틈새 시장 응용 프로그램의 경우, 파운데이션 모델을 충분히 적응할 수 있는 특정 데이터가 없을 수도 있다. 이러한 상황에서는 데이터를 수동으로 레이블링해야 하며, 이는 비용이 많이 들고 전문가 지식을 요구할 수 있다.
평가는 파운데이션 모델 개발의 핵심 부분이다. 평가는 고성능 모델의 진행 상황을 추적할 뿐만 아니라 미래 모델 개발을 위한 벤치마크를 생성한다. 이해관계자들은 모델 동작을 이해하고 다양한 속성에 대한 통찰력을 얻기 위해 평가에 의존한다. 전통적으로 파운데이션 모델은 MMLU, MMMU, HumanEval, 및 GSM8K와 같은 표준화된 작업 벤치마크를 통해 서로 비교하여 평가된다. 파운데이션 모델이 다목적이라는 점을 고려할 때, 다양한 기본 벤치마크를 통합하는 메타 벤치마크가 점점 더 개발되고 있다. 예시로는 LM-Harness, BIG-Bench, HELM, OpenLLM Leaderboard, DecodingTrust, 및 HEIM이 있다.
파운데이션 모델의 유용성은 자체적인 일반적인 능력과 미세 조정된 응용 프로그램의 성능에 따라 달라지므로, 평가는 두 가지 측정 기준을 모두 다루어야 한다. 적절한 평가는 파운데이션 모델의 다운스트림 응용 프로그램을 집합적으로 검토하고 파운데이션 모델이 보유하는 직접적인 속성도 검토한다. 평가의 공정성을 더욱 보장하기 위해, 특정 기존 평가 프레임워크는 모든 적응 리소스를 고려하여 모든 이해관계자의 이익을 위해 더 정보에 입각한 분석을 가능하게 한다.
파운데이션 모델 공급망
파운데이션 모델의 일반적인 능력은 AI 생태계에서 고유한 역할을 수행하게 하며, 이는 많은 업스트림 및 다운스트림 기술에 의해 촉진된다. 파운데이션 모델을 훈련하는 데는 여러 자원(예: 데이터, 컴퓨팅, 노동력, 하드웨어, 코드)이 필요하며, 파운데이션 모델은 종종 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅(계산 능력이라고도 함)을 수반한다. 파운데이션 모델의 높은 개발 비용과 저렴한 적응 요구 사항으로 인해 AI 환경은 소수의 AI 회사들이 다운스트림 적응을 위한 파운데이션 모델을 만드는 방향으로 바뀌었다. 따라서 대부분의 파운데이션 모델 회사들은 이 단계를 전문 데이터 제공업체(예: 스케일 AI, 서지) 및 컴퓨팅 제공업체(예: 아마존 웹 서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저)에 아웃소싱한다.
파운데이션 모델 공급망
그러면 파운데이션 모델 개발자는 데이터를 가져와 제공된 컴퓨팅을 사용하여 실제로 파운데이션 모델을 훈련한다. 파운데이션 모델이 완전히 구축되면 데이터 및 노동력 요구 사항이 대부분 사라진다. 이 개발 과정에서 하드웨어와 컴퓨팅이 가장 필수적이며 가장 독점적인 자원이다. 더 크고 복잡한 AI를 훈련하려면 충분한 양의 컴퓨팅이 핵심이다. 그러나 컴퓨팅은 소수의 특정 주체에 집중되어 있으며, 대부분의 파운데이션 모델 개발자는 이들에게 의존한다. 따라서 파운데이션 모델 파이프라인은 이러한 제공업체들을 중심으로 크게 집중되어 있다. 컴퓨팅은 또한 비용이 많이 든다. 2023년 AI 회사들은 총 자본의 80% 이상을 컴퓨팅 자원에 지출했다.
파운데이션 모델은 그들의 능력을 강화하기 위해 많은 양의 일반 데이터가 필요하다. 초기 파운데이션 모델은 이러한 데이터 정보를 제공하기 위해 인터넷의 일부를 스크랩했다. 파운데이션 모델의 크기와 범위가 커짐에 따라 더 많은 양의 인터넷 스크랩이 필요해지며, 이는 편향되거나 유해한 데이터가 포함될 가능성을 높인다. 이러한 유해하거나 편향된 데이터는 소외된 집단에게 불균형적인 피해를 입히고 기존 편견을 악화시킬 수 있다.
파운데이션 모델 공급망
비지도 훈련에서 발생하는 저품질 데이터 문제를 해결하기 위해 일부 파운데이션 모델 개발자들은 수동 필터링으로 전환했다. 데이터 노동으로 알려진 이 관행은 자체적인 문제들을 동반한다. 이러한 수동 데이터 해독 작업은 노동 비용을 줄이기 위해 종종 아웃소싱되며, 일부 작업자는 시간당 2달러 미만을 받기도 한다.
파운데이션 모델은 개발자 또는 외부 기관을 통해 온라인으로 호스팅될 것이다. 일단 출시되면 다른 당사자들은 미세 조정을 통하거나 완전히 새로운 목적으로 파운데이션 모델을 기반으로 응용 프로그램을 만들 수 있다. 그러면 사람들은 다양한 목적을 위해 이러한 응용 프로그램에 액세스할 수 있게 되어, 하나의 파운데이션 모델이 광범위한 청중에게 힘을 실어주고 도달할 수 있게 된다.
파운데이션 모델 출시 전략
파운데이션 모델이 구축된 후에는 여러 가지 방법으로 출시될 수 있다. 출시에는 자산 자체, 액세스 권한, 시간에 따른 액세스 변경, 사용 조건 등 여러 측면이 있다. 이 모든 요소는 파운데이션 모델이 다운스트림 응용 프로그램에 어떻게 영향을 미칠지에 기여한다. 특히 파운데이션 모델 출시의 가장 일반적인 두 가지 형태는 API를 통한 출시와 직접 모델 다운로드이다.
모델이 API를 통해 출시되면 사용자는 모델에 쿼리하고 응답을 받을 수 있지만, 모델 자체에 직접 액세스할 수는 없다. 비교적으로, 모델은 사용자가 액세스하고 수정할 수 있도록 직접 다운로드 가능할 수 있다. 두 가지 출시 전략 모두 종종 개방형 출시로 분류된다. 개방형 출시의 정확한 정의는 논란이 있지만, 널리 받아들여지는 요구사항은 오픈 소스 이니셔티브에서 제공된다.
일부 개방형 파운데이션 모델은 PaLM 2, Llama 2, Granite, 그리고 Mistral이다. 개방형 파운데이션 모델은 연구 개발을 더 쉽게 진행할 수 있지만, 오용에 더 취약하다. 개방형 파운데이션 모델은 누구나 다운로드할 수 있으며, 특히 강력한 모델은 의도적으로 또는 의도치 않게 해를 끼치도록 미세 조정될 수 있다.
파운데이션 모델 출시 전략
폐쇄형 출시 중에는 파운데이션 모델이 대중에게 공개되지 않고 조직 내부에서만 사용된다. 이러한 출시는 더 안전하다고 간주되지만, 연구 커뮤니티나 일반 대중에게 추가적인 가치를 제공하지는 않는다.
구글 딥마인드의 Flamingo와 같은 일부 파운데이션 모델은 완전히 폐쇄되어 모델 개발자만 사용할 수 있다. 오픈AI의 GPT-4와 같은 다른 모델은 접근이 제한되어 대중에게 공개되지만 블랙박스 형태로만 가능하다. 또 다른 모델인 메타의 Llama 2는 개방형으로, 광범위하게 사용 가능한 모델 가중치를 통해 다운스트림 수정 및 조사가 가능하다.
범용 기술
범용 기술(General-purpose technology, GPT)은 전반적인 경제(대개 국가 또는 세계적 수준)에 영향을 미칠 수 있는 기술이다. GPT는 기존 경제 및 사회 구조에 미치는 영향을 통해 사회를 크게 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. GPT의 전형적인 예로는 증기기관, 전기, 정보기술 등이 있다. 다른 예로는 철도, 상호 교환 가능한 부품, 전자 제품, 자재 취급, 기계화, 제어이론(자동화), 자동차, 컴퓨터, 인터넷, 의학, 인공지능, 특히 생성형 사전 훈련된 변환기가 있다.
범용 기술
경제학에서는 경제 내에서 새로운 GPT를 처음 채택하면 생산성이 향상되기 전에 새로운 인프라 개발에 필요한 시간, 학습 비용, 그리고 오래된 기술과 기술의 노후화 등의 이유로 생산성이 실제로 감소할 수 있다는 이론이 있다. 이는 측정되지 않은 무형 자산이 축적되고 수확됨에 따라 "생산성 J-곡선"으로 이어질 수 있다. 신기술의 잠재적 이점을 활용할 시간이 임박한 것은 절충안으로 간주된다. GPT를 개발한 조직의 스핀아웃 회사/발명가는 GPT용 애플리케이션 개발에 중요한 역할을 한다. 그러나 애플리케이션 개발에 더 많은 스핀아웃이 발생함에 따라 GPT의 누적 혁신 수준이 감소하는 것으로 관찰되었다.
이중 용도 기술
정치, 외교 및 수출 통제에서 이중 용도 품목(dual-use item)은 민간 및 군사 용도로 모두 사용할 수 있는 상품, 소프트웨어 및 기술을 의미한다.
보다 일반적으로 말하면, 이중 용도는 주어진 시간에 하나 이상의 목표를 충족할 수 있는 모든 제품이나 기술을 의미할 수도 있다. 따라서 민간의 상업적 이익에만 도움이 될 값비싼 기술은 GPS(Global Positioning System)와 같이 다른 방식으로 사용되지 않는 한 군사 목적으로 사용될 수도 있다.
"이중 용도 딜레마"는 현대 비료로 농업에 혁명을 일으켰을 뿐 아니라 제1차 세계 대전 중 화학무기를 만드는 결과를 가져온 암모니아 합성 및 대량 생산 공정의 발견으로 처음 주목되었다. 딜레마는 오랫동안 알려져 왔다. 화학 무기 금지 조약, 핵확산방지조약 등 국제협약과 조약을 맺었다.
모전로
모전로(茅田路, Mojeon-ro)는 경상북도 상주시 함창읍 윤직교차로에서 문경시 점촌동을 잇는 도로이다.
수출규제
수출규제, 수출통제, 수출관리, 전략물자관리제도(export control)는 상품, 소프트웨어 및 기술의 수출을 규제하는 법률이다. 일부 품목은 수출국의 이익에 반하는 목적으로 잠재적으로 유용할 수 있다. 이러한 항목은 통제되는 것으로 간주된다. 통제 품목의 수출은 해당 품목의 유해한 사용을 제한하도록 규제된다. 많은 정부가 수출 통제를 시행하고 있다. 일반적으로 법률은 통제 품목을 나열 및 분류하고 목적지를 분류하며 수출업자가 지방 정부 부서에 라이센스를 신청하도록 요구한다.
무기, 군사적 잠재력이 있는 상품, 암호 화폐, 통화, 보석이나 금속을 포함하여 다양한 관할권에서 다양한 상품이 수출 통제 대상이 되어 왔다. 일부 국가에서는 우라늄, 멸종 위기에 처한 동물, 문화 유물, 의약품 등 국내 공급이 부족한 물품의 수출을 금지하고 있다.
힐송
힐송(hillsong)은 아래 항목을 함의한다.
레이디 사라 매코쿼데일
레이디 사라 라비니아 매코쿼데일(Lady Elizabeth Sarah Lavinia McCorquodale, 1955년 3월 19일 ~ )은 웨일스 공비 다이애나의 큰언니이다.
펠로우 남작부인 제인 펠로우
펠로우 남작부인 신시아 제인 펠로우(Cynthia Jane Fellowes, Baroness Fellowes, 1957년 2월 11일 ~ )은 웨일스 공비 다이애나의 작은언니이다.
최식 (당나라)
당나라의 인물 최식은 다음을 가리킨다.
팡저우즈
팡저우즈(중국어: 方舟子)라는 필명으로 알려진 팡스민(중국어: 方是民, 1967년 9월 28일 ~ )은 중국의 유사과학 및 사기에 반대하는 캠페인으로 주로 알려진 중국인 통속과학 작가이다. 일반 대중에게 중국의 문화를 홍보하는 출판물이자 웹사이트인 신위스(新语丝, New Threads)의 사장 겸 공동 이사인 팡저우즈의 공격적인 학문적 사기 혐의에 맞서는 캠페인이 뜨거운 논쟁을 불러일으켰다. 팡저우즈의 작품은 많은 중국 출판물에 게재되었지만 다양한 중국 학자들은 그를 경계심과 학술 연구에서 포퓰리즘 수사를 사용했다고 비난했다.
레이디 어맨다 엘링워스
레이디 어맨다 패트리샤 빅토리아 엘링워스(Lady Amanda Patricia Victoria Ellingworth, 1957년 6월 26일 ~ )는 1957년에서 1979년 사이에 어맨다 내치불로 불린 영국의 사회복지사이다. 그녀의 초기 경력에서 그녀는 아동 서비스와 아동 보호를 전문으로 했다. 그녀는 그 이후 취약한 사람들, 특히 어린이들과 함께 일하면서, 의장직이나 이사직 포트폴리오를 보유하고 있다. 그녀는 플랜 인터내셔널, 바나르도스, 그레이트 오몬드 스트리트 병원 및 기타 기관의 이사이다. 그녀의 이전 역할은 다음과 같다: 칼데콧 재단의 의장, 기네스 파트너십의 의장, 기네스 케어 및 지원의 창립 의장, 여빌 병원의 부회장.
그녀는 찰스 3세의 6촌이다. 제1대 마운트배튼오브버마 백작 루이 마운트배튼의 외손녀이며, 마운트배튼의 할머니인 딸 영국 공주 앨리스를 통해 빅토리아 여왕의 후손이다.
카말 간주리
카말 간주리(이집트 아랍어: كمال الجنзورى, IPA: [kæˈmæːl elɡænˈzuːɾi], 영어: Kamal Ganzouri, 1933년 1월 12일 – 2021년 3월 31일)는 이집트의 경제학자이자 2011년 12월 7일부터 2012년 7월 24일까지 이집트의 총리를 역임했다. 그 이전에는 1996년부터 1999년까지 총리를 역임했다. 그는 아테프 세드키(Atef Sedki)의 뒤를 이어 1996년에 권력을 잡았고, 1999년에는 아테프 에베이드(Atef Ebeid)가 계승했다. 그는 제한된 소득층을 다루는 방식으로 인해 빈곤층 장관과 야당 장관으로 낙인찍혔다. 간주리는 총리가 되기 전 기획국제협력부 장관을 역임했다. 2011년 11월 24일 이집트 군부 통치자들은 그를 총리로 임명했다. 2011년 12월 7일 취임하였다.
스콧 가우디
버나드 스콧 가우디(Bernard Scott Gaudi, 1974년 ~)는 미국의 천문학자이다. 발견 및 우주 탐험 분야의 토머스 제퍼슨 교수이자 천문학 교수이며 오하이오 주립 대학교 천문학과 학부 학과장이다. NASA 외행성 탐사 프로그램 분석 그룹(2012~2014) 및 NASA 천체물리학 자문위원회(2012~2014)의 의장을 역임했다. 2018년에 가우디는 국립과학원 외행성 과학 전략 보관됨 2019-10-25 - 웨이백 머신 연구의 공동 의장을 맡았다.
일리노이주의 시골마을에서 자랐다. 일리노이수학과학아카데미에서 고등학교를 마치고 미시간 주립 대학교에서 학부를 보내고 오하이오 주립 대학교에서 박사 학위를 받았다.
댄 길버트
댄 길버트(Dan Gilbert, 본명: 다니엘 길버트, Daniel Gilbert, 1962년 1월 17일 ~ )는 미국의 억만장자, 사업가, 자선사업가이다. 그는 로켓 몽타주의 공동 창립자이자 대주주이며 로켓 벤처스의 창립자이자 전미 농구 협회(NBA)의 클리블랜드 캐벌리어스의 소유주이다. 길버트는 아메리칸 하키 리그의 클리블랜드 몬스터스, NBA G 리그의 클리블랜드 차지를 포함한 여러 스포츠 프랜차이즈를 소유하고 있다. 그는 캐벌리어스와 몬스터스의 본거지인 오하이오주 클리블랜드에서 로키 모기지 필드하우스를 운영하고 있다. 2023년 1월 현재 포브스는 그의 순자산을 183억 달러로 추산했다.
수잔 골드버그
수잔 골드버그(Susan Goldberg)는 미국 저널리스트이자 내셔널 지오그래픽 (잡지)의 전 편집장이자 PBS에 가장 큰 프로그래밍 제공업체인 WGBH 교육 재단(WGBH Educational Foundation)의 현 회장 겸 CEO이다. 내셔널 지오그래픽에 합류하기 전에 골드버그는 블룸버그와 USA 투데이에서 근무했다. 크로스 플랫폼 스토리텔링의 옹호자이다.
마샤 존스 스모크
마샤 존스 스모크(Marcia Jones-Smoke, 본명: 마샤 잉그램 존스 스모크, Marcia Ingram Jones Smoke, 1941년 7월 18일 ~ )는 미국의 스프린트 카누 선수이다. 1964년, 1968년, 1972년 올림픽에 출전했고, 1964년 K-1 500m 종목에서 동메달을 획득했다.
오클라호마주 오클라호마시티 출신인 존스는 미시간 주립 대학교를 졸업했다. 1967년 팬아메리칸 게임에서 3개의 금메달을 획득했고, 전국 선수권 대회에서 35회, 북아메리카 선수권 대회에서 24회 우승을 차지했다.
남편 윌리엄 스모크는 1964년 도쿄 하계 올림픽 K-4 1000m 두 번째 패자부활전에서 4위를 차지했다. 존스의 아들인 제프(Jeff)는 2004년 아테네 하계 올림픽 K-2 1000m 준결승에서 7위를 차지했다. 여동생인 스페리 라데메이커(Sperry Rademaker)는 멕시코시티의 1968년 하계 올림픽에서 K-2 500m 종목에서 7위를 차지했다.
실비아 림
실비아 림(林瑞莲, 린뤼옌, 실비아 림 스위 리안, Sylvia Lim Swee Lian, 1965년 3월 28일 ~ )은 싱가포르의 정치인, 변호사, 전직 경찰관이자 테마섹 폴리테크닉 법률가이다. 야당인 노동당 (싱가포르)(WP) 의원으로, 2006년부터 2011년까지 싱가포르 제11대 의회에서 비선거 의원으로 활동했다. 2011년부터 2020년까지 알주니드 GRC의 세랑군 부문을 대표했으며, 2020년부터 알주니드 GRC의 파야 레바 부문을 대표하는 국회의원(MP)을 역임했다. 임씨는 2003년부터 노동당 의장을 맡고 있다.
실비아림은 정계에 입문하기 전 싱가포르 경찰에서 복무했으며 테마섹 폴리테크닉(Temasek Polytechnic)에서 법률 강사로 일했다. 2011년 총선 일주일 후, 그녀는 알주니드 GRC의 노동당 팀의 일원으로 선출된 후 작업량 증가가 예상되어 12년 동안 근무한 후 테마섹 폴리테크닉에서 사임하겠다고 발표했다. 같은 해 임 변호사는 법률계에도 재진입했다. 현재 피터 로 챔버스(Peter Low Chambers LLC)의 변호사로 재직하고 있다.
린둥타이
린둥타이(林東泰, 찰스 퉁 타이린, Tung-Tai Lin, 1950년 4월 25일 ~ )는 현재 국립 타이완 사범대학(NTNU) 매스커뮤니케이션대학원 교수로 재직하고 있으며, 2011년 8월부터 2014년 7월까지 부총장을 역임했다. 그의 관심 분야는 커뮤니케이션 이론, 연구 방법론, 의견 조사, 소셜 마케팅 등이다.
릴런드 메릴
릴런드 메릴(Leland Merrill, 본명: 릴런드 길버트 메릴 주니어, Leland Gilbert Merrill, Jr., 1920년 10월 4일 ~ 2009년 7월 28일)는 미국의 레슬링 선수로 1948년 하계 올림픽에서 미국 대표로 출전했다.
일리노이주 댄빌 (일리노이주)에서 태어나 웨스트버지니아주 파커즈버그에서 자랐다. 릴런드는 미시간 주립 대학교에서 대학 레슬링을 했으며, 그곳에서 4학년 때 팀 주장을 맡았고 NCAA 레슬링 챔피언십에서 3위를 차지했다. 1948년 프리스타일 웰터급 대회에서 동메달을 획득했다.
메릴은 웨스트버지니아주 최초의 올림픽 메달 수상자이자 주 최초의 올림픽 선수였다.
폴 미첼
폴 미첼(Paul Mitchell, 정식 명칭: 폴 미첼 3세, Paul Mitchell III, 1956년 11월 14일 – 2021년 8월 15일)은 2017년부터 2021년까지 미시간주 10번째 의회 선거구에서 미국 하원의원을 역임한 미국 사업가이자 정치인이었다. 그는 의회를 떠나기 3주 전인 2020년 12월에 당을 탈퇴하고 무소속이 되었다. 2019년 7월, 미첼은 가족과 더 많은 시간을 보내기 위해 2020년 재선에 출마하지 않겠다고 발표했다.
래리 나사르
래리 나사르(Larry Nassar, 본명: 로렌스 제라드 나사르, Lawrence Gerard Nassar, 1963년 8월 16일 ~ )는 미국의 전직 물리치료사이다. 18년 동안 미국 여자 체조 국가대표팀의 팀닥터로 재직하면서 자신의 지위를 이용해 수백 명의 젊은 선수들을 착취하고 성폭행했다.
나사르는 2016년 치료를 빙자해 최소 265명의 젊은 여성과 소녀들을 성폭행한 혐의로 기소됐다. 그의 희생자에는 수많은 올림픽 및 미국 여자 체조 국가 대표팀 체조 선수가 포함되었다.
나사르는 2017년 7월 11일 아동 포르노 소지 및 증거 조작 혐의로 유죄를 인정한 후 2017년 12월 7일 연방 교도소에서 60년 형을 선고 받았다. 2018년 1월 24일 나사르는 40~175년의 형을 추가로 선고받았다. 잉엄 카운티에서 7건의 성폭행에 대해 유죄를 인정했다. 2018년 2월 5일, 그는 이튼 카운티에서 추가로 3건의 성폭행에 대해 유죄를 인정한 후 미시간 주립 교도소에서 추가로 40~125년 형을 선고 받았다.