hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
Veronica Electronica 참여자
음반의 라이너 노트와 타이달에서 발췌한 크레딧.
정글 버드
틀:칵테일
정글 버드는 말레이시아 쿠알라룸푸르 힐튼 호텔의 Aviary Bar에서 1970년대 초반에 음료 매니저 제프리 옹(Jeffrey Ong)에 의해 창작된 티키 스타일의 칵테일이다.
이 칵테일은 달콤한 열대 과일 주스와 쓴맛 리큐어가 조화된 독특한 맛이 특징이며, 최근 몇십 년 동안 칵테일 바들 사이에서 인기를 얻었다.
정글 버드 특징 및 맛
정글 버드는 달콤한 파인애플과 상큼한 라임, 깊고 묵직한 럼의 풍미 위에 캄파리의 쌉싸름한 쓴맛이 조화롭게 어우러져 있는 것이 특징이다.
이런 조합은 일반적인 티키 음료들이 과일과 단맛 중심이라는 점과 달리, 쓴맛을 과일 리듬 안에 자연스럽게 녹여내는 점에서 독특함을 지닌다.
레몬 드롭 (칵테일)
틀:칵테일
레몬 드롭 (영어: Lemon Drop) 은 보드카를 기본으로 하는 시트러스 계열의 칵테일로, 레몬의 상큼한 산미와 단맛이 균형을 이루는 맛이 특징이다.
그 레시피에는 보드카, 트리플 섹(triple sec), 신선한 레몬 주스, 설탕 시럽(또는 단맛 요소)이 주로 쓰이며, 유리 컵의 가장자리를 설탕으로 코팅하여 꾸미는 경우가 많다.
레몬 드롭 (칵테일) 제조법 및 레시피
칵테일 형식을 기준으로 한 대표적인 레시피를 아래 표에 정리한다.
레몬 드롭 (칵테일) 문화 및 대중성
레몬 드롭은 대중적으로 널리 알려진 칵테일 중 하나로, 다양한 바 메뉴에 포함되어 있다.
2006년에는 오프라 윈프리가 자신의 쇼에서 레몬 드롭을 조리해 공개하며 인지도가 더욱 높아졌다.
칸타리토
틀:칵테일
칸타리토(Cantarito)는 멕시코 기원으로, 데킬라와 다양한 감귤류 과일 주스, 자몽 소다, 소금 등을 혼합한 상쾌한 음료이다. 전통적으로는 점토 컵(‘cantarito’라 불리는 작은 클레이 컵)에 제공되며, 데킬라 기반의 하이볼 계열 칵테일로 분류된다.
칸타리토 제조법 및 레시피
다음은 일반적으로 알려진 1인분 기준 칸타리토 레시피이다:
칸타리토 문화 및 유행
칸타리토는 멕시코의 여름철 또는 야외 모임, 파티 등에서 인기 있는 음료로, 감귤의 상큼함과 탄산의 청량함이 어우러져 폭넓은 인기를 끌고 있다. 또한 팔로마와 같은 클래식 멕시코 칵테일 계열 중 하나로 여러 바 메뉴에도 포함된다.
톱 댄스 음반
톱 댄스 음반(이전 명칭: 톱 일렉트로닉 음반 및 톱 댄스/일렉트로닉 음반)은 《빌보드》 잡지가 매주 발행하는 레코드 차트로, 닐슨 사운드스캔이 집계한 판매량을 바탕으로 미국 내에서 가장 많이 팔린 댄스 음악 음반의 순위를 매긴다. 이 차트는 2001년 6월 30일자 "톱 일렉트로닉 음반"이라는 제목으로 처음 공개되었으며, 첫 1위 타이틀은 영화 《라라 크로프트: 툼 레이더》의 사운드트랙이었다. 원래 15위까지 순위를 매겼으나, 이후 25위로 확대되었다.
톱 댄스 음반
톱 댄스 음반은 일렉트로닉 댄스 뮤직 장르(하우스 음악, 테크노, 인텔리전트 댄스 뮤직, 트랜스 음악 등)와 관련된 아티스트의 정규 음반뿐만 아니라 팝 음악 지향적인 댄스 음악 및 일렉트로닉 성향의 힙합도 포함한다. 또한, 일렉트로닉 기반이 아닌 아티스트의 리믹스 음반, 디스크 자키가 믹싱한 컴필레이션 음반, 그리고 대부분이 일렉트로닉 또는 댄스 음악인 영화 사운드트랙도 이 차트 대상이다. 2019년, 빌보드는 물리적 판매량만을 기준으로 상위 15개 음반을 추적하는 동반 차트인 댄스/일렉트로닉 음반 판매량을 추가했으며, 이는 핵심 댄스/일렉트로닉 아티스트에 중점을 둔다. 2025년 첫 차트 주부터 이 차트는 "차트에 나타나는 댄스 타이틀의 교차 참조를 더 잘 나타내기 위해" 톱 댄스 음반으로 이름이 변경되었다.
2025년 10월 11일자 차트의 현재 1위 음반은 레이디 가가의 《Mayhem》이다.
톱 댄스 음반 연말 1위 음반
빌보드 톱 댄스/일렉트로닉 음반 연말 차트에서 1위를 차지한 음반 목록.
매버릭 (기업)
매버릭은 1992년 워너 뮤직 그룹과 함께 설립되었고, 녹음 아티스트 마돈나와 프레데릭 드맨, 베로니카 "로니" 다셰프가 운영한 미국의 엔터테인먼트 회사였다. 이 회사는 음반 레이블(매버릭 레코드), 영화 제작사(매버릭 필름), 서적 출판, 음악 출판, 인접한 라틴/스페인어 음반 레이블(매버릭 무시카), 그리고 텔레비전 제작사를 포함했다.
이 회사의 첫 번째 발매는 마돈나의 1992년 커피 테이블 서적 《SEX》와 동시에 발매된 동반 정규 음반 《Erotica》였다. 이 책은 예술적이고 빈티지 스타일의 흑백 사진과 가상의 낭만적인 모험 이야기를 담은 에로틱하고 불손한 "시집"으로 읽히려는 의도에도 불구하고, 마돈나 자신에게 혹독한 비판을 불러일으켰다.
저널리스트이자 전기 작가인 J. 랜디 타라보렐리는 매버릭 레코드의 존재를 "변칙"으로 간주했는데, 마돈나가 실제 음반 레이블을 이끄는 최초의 여성 아티스트 중 한 명이자 자신의 엔터테인먼트 회사를 운영하는 몇 안 되는 여성 중 한 명이었기 때문이다.
매버릭 (기업)
드맨은 1998년에 2천만 달러에 회사를 인수했다. 가이 오세아리는 회사 지분을 늘리고 회장 겸 CEO로 통제권을 가졌으며, 이로써 마돈나는 더 이상 매버릭의 수장이 아니었다. 마돈나와 다셰프는 2004년 매버릭이 모회사 워너가 다른 더 큰 레이블들과 경쟁하기 위한 충분한 운영 자금을 제공하지 않는다고 비난한 매버릭과 워너 뮤직 그룹 간의 소송 이후 회사를 떠났다. 2009년 이후 이 레이블은 해체되었고, 일부 아티스트는 직접 워너 브라더스 레코드로 이전되었다. 2014년, 이 브랜드는 오세아리가 라이브 네이션과 협력하여 설립한 경영 그룹으로 부활했다.
매버릭 (기업) 역사
매버릭 레코드는 1992년 4월 매버릭 엔터테인먼트 회사의 한 부서로 출범했다. 이는 마돈나, 프레데릭 드맨, 베로니카 "로니" 다셰프, 타임 워너 간의 합작 투자였으며, 이름은 세 창립자의 이름인 마돈나(Madonna), 베로니카(Veronica), 프레데릭(Frederick)을 합쳐서 만들어졌다. 이 회사는 녹음, 음악 출판, 텔레비전, 영화, 상품 판매 및 서적 출판 부서를 가졌다. 이 합작 투자는 마돈나와 타임 워너 간의 6천만 달러 규모의 녹음 및 사업 계약의 일부였다. 이는 그녀에게 음악 수익의 20% 로열티를 부여했는데, 이는 당시 업계에서 가장 높은 비율 중 하나였으며, 1년 전에 소니그룹이 마이클 잭슨과 체결한 로열티 비율과 같았다.
출시 당시 이 회사는 뉴욕과 로스앤젤레스에 사무실을 둔 양해안 기반 회사였다. 매버릭의 음반 회사 부서에는 서브 레이블 매버릭 무시카(라틴 아메리카 음악에 중점을 둔 플로리다주 마이애미 기반 위성 레이블)와 매버릭 뮤직 퍼블리싱도 포함되었다. 이 회사의 첫 번째 발매는 마돈나의 1992년 커피 테이블 서적 SEX와 그녀의 스튜디오 앨범 Erotica였는데, 이들은 동시에 출시되어 큰 논란을 불러일으켰다.
매버릭 (기업) 역사
매버릭의 첫 상업적 성공은 시애틀 기반 그런지 밴드 캔들박스의 동명 데뷔 앨범이었다. 1993년 발매된 이 앨범은 미국에서 RIAA 4x 플래티넘 인증을 받았다. 다음 해, 이 레이블은 캐나다 음악가 앨러니스 모리세트와 계약했으며, 그녀의 세 번째 앨범 (그리고 매버릭 데뷔작) 《Jagged Little Pill》은 1995년에 발매되어 결국 미국에서 16x 플래티넘 인증을 받았다 (전세계 판매량 3천 3백만 장). 이는 레이블 역사상, 그리고 1990년대에 가장 많이 팔린 앨범이 되었다.
드맨은 1999년 3월 2천만 달러에 회사를 인수했고, 이후 가이 오세아리는 회사 지분을 늘리고 회장 겸 CEO로 통제권을 가졌다.
매버릭 (기업) 역사
1990년대부터 2000년대 중반까지 매버릭은 또한 이레이저, 미셸 브랜치, 미셀 엔디지오첼로, U.N.V., 다나 데인, 엔페이즈, 달빈 디그레이트, 프로디지, 클레오파트라, 타일러 힐턴, 뮤즈, 데프톤스, 섬머캠프, 노 오서리티 및 윌리엄 오르빗의 앨범을 발매했다. 1999년 매버릭은 더 워쇼스키스의 영화 《매트릭스》(1999)의 사운드트랙인 《매트릭스: 더 모션 픽처 음악》과 마릴린 맨슨의 싱글 Rock Is Dead (상기 사운드트랙) 및 그들의 세 번째 정규 음반 《Mechanical Animals》 (1998)를 발매했다. 프로디지의 리엄 하울렛은 "나는 매버릭을 레이블로 행복하게 생각한다"고 말했다. "그들은 자신들의 밴드를 존중한다. 심지어 팔리지 않는 밴드도."
2000년대 초반, 매버릭은 상업적 운이 쇠퇴하고 사업 운영이 재정적으로 붕괴되는 것을 목격했다. 2004년 3월, 이 레이블과 마돈나는 워너 뮤직 그룹(및 그 전 모회사인 타임 워너)을 상대로 소송을 제기하여, 자원 관리 부실과 형편없는 부기로 인해 회사에 수백만 달러의 손실을 입혔다고 주장했다. 워너는 매버릭이 자체적으로 수천만 달러의 손실을 입었다고 주장하며 역소송을 제기했다.
매버릭 (기업) 역사
2004년 6월 14일, 마돈나와 다셰프가 소유한 매버릭 주식이 매입되면서 분쟁이 해결되었다. 이는 두 사람을 회사에서 효과적으로 추방하는 조치였으며, 회사는 이후 워너 뮤직 그룹의 완전 자회사로 전환되었다. 한편, 당시 매버릭 CEO였던 가이 오세아리는 2006년 WMG가 그의 레이블 주식을 매입할 때까지 자신의 직위를 유지했다. 같은 해, 당시 이 레이블에 소속되어 있던 밴드 릴릭스는 매버릭 레이블이 더 이상 존재하지 않으며 모든 아티스트는 이제 워너 브라더스가 직접 관리한다고 주장했다. 2009년, 음반 회사는 해산되었다.
이 레이블의 가장 성공적인 아티스트 중 두 명인 앨러니스 모리세트와 미셸 브랜치는 2000년대 후반에 떠났다. 브랜치는 더 레커스 해산 후 2007년에 떠났고, 모리세트는 2008년 음반 《Flavors of Entanglement》 발매 후 떠났다. 마돈나의 녹음 계약은 2009년까지 별도의 계약에 따라 워너 브라더스 레코드에 남아 있었다.
매버릭 (기업) 역사
2001년, 매버릭 픽처 컴퍼니는 단순히 매버릭 필름으로 리브랜딩되었고, 마돈나와 또 다른 매버릭 부서인 매버릭 레코드의 CEO인 가이 오세아리가 단독으로 관리했다. 2004년, 마돈나와 다셰프는 워너 뮤직 그룹과의 소송 후 매버릭에서 인수되어 더 이상 회사에 대한 지분을 갖지 않게 되었다. 2008년 8월, 회사 대표 마크 모건과 오세아리는 오세아리가 자신의 아티스트 경영 사업을 위한 매버릭 이름에 대한 권리를 유지하고 모건은 회사 프로젝트의 소유권을 유지하며 이름을 임프린트 엔터테인먼트로 변경했다. 오세아리는 나중에 2014년 라이브 네이션과 합작 투자를 설립하여 매버릭을 경영 그룹으로 부활시켰다.
2010년, 매버릭 레코드는 십대 파일 공유자 휘트니 하퍼를 저작권 침해로 고소하여 승소했다. 하퍼는 인터넷에서 다운로드한 36곡에 대해 곡당 750달러를 지불하라는 명령을 받았다. 이 사건은 미국 연방 대법원에 항소되었고, 대법원은 새뮤얼 알리토 대법관의 의견에 따라 사건 검토를 거부했다. 이 사건은 Harper v. Maverick Recording Co.로 알려져 있다.
김정훈 (2004년)
김정훈(金廷勳, 2004년 9월 28일 ~ )는 대한민국의 축구 선수로 포지션은 골키퍼이며 현재 K리그2 수원 삼성 블루윙즈 소속이다.
쌍십협정
쌍십협정(중국어: 雙十協定 솽스셰딩[*]), 공식적으로는 정부와 중국공산당 대표 간 회담 요약문은 중국국민당 (국민당)과 중국공산당 (공산당) 간에 43일간의 협상 끝에 1945년 10월 10일 (중화민국의 쌍십절) 체결된 협정이다. 중국공산당 주석 마오쩌둥과 주중 미국 대사 패트릭 J. 헐리는 1945년 8월 27일 함께 충칭시로 날아가 협상을 시작했다. 그 결과 공산당은 국민당을 합법적인 정부로 인정했고, 국민당은 공산당을 합법적인 야당으로 인정했다. 9월 10일 시작된 상당 전역은 협정 발표로 10월 12일 종료되었다.
이 협정은 현재 충칭시에 있는 훙옌춘 박물관에서 체결되었다.
쌍십협정 1945년의 중국
쌍십협정 당시 중국은 8년간의 중일 전쟁을 막 끝내고 중국 연합군이 승리했다. 전쟁 중 국민당과 공산당 간의 좋지 않은 관계는 양측이 공유했던 목표, 즉 중국 주둔 일본군을 격파하는 목표가 사라지면서 더욱 악화되었다.
공산당은 빠르게 국민당을 반동 세력으로 비난하며 중국 내 국민당의 패권을 제거할 계획을 세웠는데, 여기에는 소련의 지원도 포함되었다. 그러나 1945년 8월 14일 체결된 중소 우호 동맹 조약 이후 소련과 국민당 간의 관계가 강화되면서 중국에서 소련의 외교 정책이 역전되었다. 조약 내용에는 소련이 국민당을 중국의 합법적인 정부로 인정하는 것도 있었다. 이 점과 소련이 공산당에게 국민당과의 협상을 시작하도록 압력을 가하고, 두 정당 간의 긍정적인 관계를 조성하고 평화를 유지하려는 소련의 의지는 공산당이 국민당의 회담 초청을 수락하게 만들었다.
쌍십협정 전개
국민당의 지도자 장제스는 1945년 8월 14일 일본 항복 이후 두 주요 정당 간의 대화를 시작하기 위해 공산당에게 충칭으로 와달라는 초청장을 계속 보냈다. 마오쩌둥은 소련의 압력을 받은 후 마침내 이를 수락하고 8월 말 패트릭 J. 헐리 미국 대사, 장즈중과 함께 충칭에 도착했다.
회담은 1945년 8월 28일부터 41일 동안 진행되어 1945년 10월 10일 쌍십협정 체결로 마무리되었다. 협상 중 마오쩌둥은 산둥성과 중앙 중국의 공산당 병력에게 각 지역의 국민당 병력 4만~5만 명을 공격하도록 지시하여 공산당의 군사 작전을 강화했다. 상당 전역으로 알려진 공산당과 국민당 간의 일련의 전투는 9월 10일 시작되어 10월 12일 종료되었다. 이는 회담 중 마오쩌둥과 공산당을 더 큰 권력 위치에 놓기 위함이었고, 마오쩌둥이 협상을 통해 염두에 둔 목표를 강조하기 위함이었다. 전투는 마오쩌둥과 공산당의 승리로 이어져 협상이 마오쩌둥에게 유리하게 기울었다.
쌍십협정 전개
공산당은 협상 초기에 국민당에게 일부 양보를 했지만, 그 중 어느 것도 결실을 맺지 못했다. 초기에 이루어진 양보의 몇 가지 예로는 공산당 군대를 20개 사단으로 감축하고, 남부의 몇몇 공산당 점령 지역에서 병력을 철수하는 것이었다. 그러나 공산당 군대를 20개 사단으로 감축하는 것은 마오쩌둥에게 문제가 되지 않았는데, 마오쩌둥은 현재 군대를 유지하기 위해 각 사단의 규모를 늘릴 계획이었으므로 실제 군대 감축은 없었다.
협상 끝에 양측은 특정 문제에 대해 합의에 도달했다. 공산당은 중국에 대한 국민당 정부의 합법성을 인정했으며, 정당의 민주화, 국민 회의 구성, 군대의 국유화에 동의했다.
쌍십협정 협상 이유
각 정당은 상대방과 협상하는 목적이 달랐다. 장제스가 이끄는 국민당은 공산당을 야당으로 두고 국민당 아래에서 군대와 정부 행정을 통합하기를 원했다. 또한 장제스는 공산당이 "독립적인 행동을 삼가고" 북중국의 공산당 통제 지역을 장악하기를 원했다. 그러나 처음에는 공산당과 협상할 의사가 없었으며, 공산당이 더 큰 위협이 되기 전에 격파하기를 바랐다. 국민당이 공산당과의 협상을 시작하기로 결정한 것은 두 정당 간의 평화 회담을 위한 미국의 압력 때문이었다.
장제스는 주로 국민당 아래의 정치적, 군사적 통일을 원했지만 이는 공산당이 결코 받아들이지 않을 것이므로 중국이 민주 정부로 전환되어 공산당이 권력을 얻을 수 있도록 처음에는 국민당 아래에서 통일하는 것으로 목표를 약간 변경했다.
쌍십협정 협상 이유
마오쩌둥의 협상 의도는 양측 간의 평화보다는 미래 혁명을 위한 준비에 훨씬 덜 기반을 두고 있었다. 마오쩌둥은 국민당과 공산당 간의 토지 분할에 큰 중요성을 두었고, 중국 지역을 두 정당 간에 남북으로 분할하기를 원했다. 또한 마오쩌둥은 국민당이 내전을 시작할 위치에 있지 않다는 것을 알고 있었으므로 협상을 "대중을 동원하고, 괴뢰 군대를 끌어들이고, 신문을 발행하며 우리의 비밀 봉사를 발전시키는" 방법으로 사용했다. 공산당은 처음에는 국민당과의 협상에 전혀 관심이 없었지만, 스탈린이 마오쩌둥에게 장제스의 회담 요청을 수락하라고 촉구하는 여러 비밀 전보를 보낸 결과, 충칭에서 장제스의 협상 초청을 수락하게 되었다.
또한 공산당은 만주 점령에 큰 중요성을 두었다. 그들은 만주의 미래 통제를 "극동 평화가 유지될 것이라는 보장"으로 보았다. 여기에 혁명이 만주 점령 또는 상실에 의해 영향을 받을 것이며, 각 결과가 혁명을 몇 년 앞당기거나 연기할 것이라고 믿었다.
쌍십협정 결과
1945년 10월 10일, 충칭에서 국민당과 공산당은 쌍십협정을 체결했다. 국민당과 공산당이 합의한 조건은 다음과 같다.
조약 체결 후 국민당과 공산당 간의 관계는 급속히 악화되었다. 마오쩌둥과의 사적인 대화에서 그가 회담을 공산당과 국민당 간의 평화 수단으로 보지 않았음이 분명하다. 마오쩌둥은 "우리의 정책은 오래 전에 정해졌다. 눈에는 눈, 이에는 이, 한 치의 땅을 위해서도 싸울 것이다"라고 말했다. 마오쩌둥은 혁명적 목표를 포기할 의사가 없었으며, 이는 공산당이 무기를 내려놓고 민주 연합의 야당이 되지 않을 것임을 국민당에게 시사했다.
쌍십협정 결과
장제스 또한 회담을 진지하게 보지 않았다는 증거가 있다. 장제스는 회담을 국민당에 대한 국제적 압력을 줄이는 방법이자, 공산당을 제거하려는 자신의 주요 목표를 돕기 위한 지연 전술로 사용했다. 9월 29일 장제스가 각 사령관에게 보낸 비밀 전보에는 "현재 공산당과의 협상 목적은 그들의 요구와 목적을 파악하고 우리에 대한 국제적 압력을 줄이는 것이다"라고 명시되어 있었다. 그 후 전보에서 장제스는 사령관에게 이전에 점령되었던 일본 지역의 주요 도시를 점령하라고 명령했다. 이를 통해 공산당에 대한 군사적 우위를 확보한 후, 공산당을 국민당에 굴복시키는 데 사용될 것이었다. 만약 공산당이 국민당의 군사 통치에 굴복하기를 거부하면 "산적처럼" 제거될 것이었다.
공산당과 국민당 간의 조약은 궁극적으로 실패했다. 어느 쪽도 상대방과 타협하기를 원하지 않았는데, 이는 각자의 정당이 중국을 완전히 통제할 수 없는 미래를 초래할 것이기 때문이었다. 국민당은 공산당에 대한 많은 우위를 포기해야 하는 조약에 동의하지 않았고, 공산당은 새로운 정부에서 완전한 권력을 얻을 수 없는 위치에 있기를 원하지 않았다. 또한 수년간의 양당 간의 좋지 않은 관계와 서로에 대한 일반적인 불신으로 인해 쌍십협정은 실패로 돌아갔고, 1946년에는 공산당과 국민당 간의 내전이 다시 발발했다.
쌍십협정 국제 개입
국민당과 공산당 간의 회담 동안 주중 미국 대사 패트릭 J. 헐리는 협상을 돕고 중국에서 미국의 정책과 목표가 실현되도록 하기 위해 충칭으로 갔다. 헐리는 마오쩌둥, 장즈중과 함께 8월 중순 충칭에 도착했다. 미국의 목표는 중국의 내정에 개입하지 않으면서 국민당과 공산당 간의 평화와 중국 지역의 안정을 유지하는 것이었다. 미국 정부는 소련과의 전쟁 가능성에서 중국이 효과적이지 않을 것이라고 믿었는데, 그러한 전쟁이 주로 공중전이 될 것이라는 가정 때문이었다. 따라서 미국은 내전이 발발할 경우 국민당에게 군사 지원을 보낼 필요가 없다고 보았다. 미국은 내전이 발생할 경우, 미국 군사 개입 없이는 공산당이 승리할 가능성이 높다고 믿었다. 따라서 국민당의 생존을 보장하기 위해 미국은 국민당과 공산당의 공동 연립 정부를 지지했다. 이것이 대규모 미국 군사 개입 없이 공산당이 중국을 완전히 통제하는 것을 막는 가장 효과적인 방법이라고 믿어졌다.
쌍십협정 국제 개입
협상 내내 헐리는 회담에 대해 낙관적이었으며, 거의 끝에 이르러서도 "중국의 두 주요 정당 간의 화해는 진전되고 있는 것 같고, 회의가 계속되면서 내전에 대한 논의와 소문이 줄어들고 있다"고 말했다. 이는 주로 그가 회담에 깊이 관여하고 회담이 순조롭게 진행되기를 바랐기 때문이었다.
헐리는 미국이 공산당을 비밀리에 선호한다고 믿어 11월 27일 사임했다. 헐리의 사임과 함께 미국은 조지 마셜 장군을 파견하여 중국에서의 중재를 계속하도록 했다.
미국 외에도 소련도 대사를 파견하여 협상을 돕고 지역 내 소련의 정책과 목표가 충족되도록 했다. 소련 대사 아폴론 페트로프는 8월에 충칭으로 파견되었다. 소련은 미국과 비슷한 목표를 가지고 있었는데, 두 정당 간의 전쟁을 막기를 원했지만 동기는 달랐다. 소련은 내전이 중국의 재건을 방해할 것이라고 믿었기 때문에 두 정당 간의 평화를 원했지만, 내전 발생 시 어느 쪽이 우세할지에 대해서는 신경 쓰지 않았다.
쌍십협정 국제 개입
이념적 유사성으로 인해 소련은 공산당을 선호했지만, 쌍십협정 동안에는 공개적으로 당을 지지하지 않았다. 제2차 세계 대전 말의 만주 전략공세작전으로 인해 소련이 만주를 점령하게 되었고, 이는 회담 동안에도 계속되었다. 공산당은 그 땅을 얻고자 하는 열망을 보였다. 소련은 점령한 일본 무기를 공산당에게 넘기고 국민당의 만주 접근을 막음으로써 만주 내 공산당의 소규모 전투를 지원했다.
헐리와 달리 소련은 주로 회담을 실망스러운 것으로 보았고, 스탈린은 소련 정부가 중국 공산당의 행동에 만족하지 않았고 국민당 정부가 공산당에 더 많은 양보를 했어야 한다고 말하기까지 했다.
블랙보드 시스템
블랙보드 시스템(Blackboard system)은 블랙보드 아키텍처 모델을 기반으로 한 인공지능 접근 방식이다. 여기서 공통 지식 베이스인 "블랙보드"는 다양한 전문 지식 소스 그룹에 의해 문제 정의에서 시작하여 해결책으로 끝나는 방식으로 반복적으로 업데이트된다. 각 지식 소스는 내부 제약 조건이 블랙보드 상태와 일치할 때 부분적인 해결책으로 블랙보드를 업데이트한다. 이런 방식으로 전문가들은 함께 문제를 해결한다. 블랙보드 모델은 원래 해결책이 부분의 합인 복잡하고 잘 정의되지 않은 문제를 처리하는 방법으로 설계되었다.
블랙보드 시스템 은유
다음 시나리오는 블랙보드가 어떻게 작동하는지에 대한 통찰력을 제공하는 간단한 은유를 제공한다.
한 무리의 전문가들이 큰 칠판이 있는 방에 앉아 있다. 그들은 칠판을 공동으로 해결책을 개발하는 작업 공간으로 사용하여 문제에 대한 해결책을 브레인스토밍하는 팀으로 일한다.
세션은 문제 사양이 칠판에 쓰여질 때 시작된다. 전문가들은 모두 칠판을 주시하며, 개발 중인 해결책에 자신들의 전문 지식을 적용할 기회를 찾는다. 누군가 칠판에 다른 전문가가 자신의 전문 지식을 적용할 수 있도록 하는 것을 쓰면, 두 번째 전문가는 자신의 기여를 칠판에 기록하고, 다른 전문가들이 자신의 전문 지식을 적용할 수 있도록 한다. 칠판에 기여를 추가하는 이 과정은 문제가 해결될 때까지 계속된다.
블랙보드 시스템 구성 요소
블랙보드 시스템 애플리케이션은 세 가지 주요 구성 요소로 구성된다.
블랙보드 시스템은 다중 에이전트 시스템의 중심 공간이다. 에이전트를 위한 통신 플랫폼으로 세상을 설명하는 데 사용된다. 컴퓨터 프로그램에서 블랙보드를 구현하려면 기계가 읽을 수 있는 표기법이 필요하며, 여기에 사실을 저장할 수 있다. 이를 위한 한 가지 시도는 SQL 데이터베이스이며, 다른 옵션은 학습 가능한 태스크 모델링 언어(LTML)이다. LTML 계획 언어의 구문은 PDDL과 유사하지만, 제어 구조 및 OWL-S 모델과 같은 추가 기능을 포함한다. LTML은 2007년에 POIROT(하나의 시도에서 추론을 통한 계획 순서 유도)라는 훨씬 큰 프로젝트의 일부로 개발되었는데, 이는 프로세스 마이닝을 위한 시연으로부터 학습 프레임워크이다. POIROT에서 계획 추적 및 가설은 시맨틱 웹 서비스를 만들기 위해 LTML 구문으로 저장된다.
블랙보드 시스템 구성 요소
다음은 작은 예시이다. 인간 사용자가 컴퓨터 게임에서 워크플로를 실행하고 있다. 사용자는 몇몇 버튼을 누르고 게임 엔진과 상호작용한다. 사용자가 게임과 상호작용하는 동안 계획 추적이 생성된다. 즉, 사용자의 행동은 로그파일에 저장된다. 로그파일은 의미론적 속성으로 풍부해진 기계가 읽을 수 있는 표기법으로 변환된다. 그 결과는 LTML 구문의 텍스트 파일이며 블랙보드에 저장된다. 에이전트(블랙보드 시스템의 소프트웨어 프로그램)는 LTML 구문을 파싱할 수 있다.
블랙보드 시스템 구현
아래에서는 잘 알려진 초기 블랙보드 시스템인 BB1과 GBB를 먼저 논의한 다음, 최근의 구현 및 응용에 대해 다룬다.
BB1 블랙보드 아키텍처는 원래 사람들이 여행 중 여러 작업을 수행하기 위해 어떻게 계획하는지에 대한 연구에서 영감을 받았으며, 해군연구청을 위한 전술 계획의 단순화된 예시로 작업 계획을 사용했다. 헤이스-로스 & 헤이스-로스는 인간의 계획이 당시 주로 사용되던 하향식 계획과 대조적으로 기회주의적인 과정으로 더 가깝게 모델링된다는 것을 발견했다.
점진적 정제 모델과 양립 불가능하지는 않지만, 우리의 계획 관점은 다소 다르다. 우리는 계획 과정이 시간 및 추상화 차원에서 정의된 2차원 계획 공간에서 작동한다는 가정을 공유한다. 그러나 우리는 사람들의 계획 활동이 대체로 기회주의적이라고 가정한다. 즉, 과정의 각 시점에서 계획자의 현재 결정과 관찰은 계획 개발을 위한 다양한 기회를 제시한다. 계획자의 후속 결정은 선택된 기회를 따른다. 때로는 이러한 결정 시퀀스가 질서 정연한 경로를 따르고 위에서 설명한 것처럼 깔끔한 하향식 확장을 생성한다. 그러나 일부 결정과 관찰은 계획 개발을 위한 덜 질서 정연한 기회를 제시할 수도 있다.
블랙보드 시스템 구현
BB1의 핵심 혁신은 이 기회주의적 계획 모델을 자체 제어에 적용하여, 도메인 문제 해결에 적용된 것과 동일한 점진적, 기회주의적 문제 해결 블랙보드 모델을 사용했다는 것이다. 제어 지식 소스를 사용한 메타 수준 추론은 계획 및 문제 해결이 예상대로 진행되는지 또는 정체되는지 모니터링할 수 있었다. 정체되면 BB1은 고려 중인 목표나 남은 시간과 같은 조건이 변경됨에 따라 한 전략에서 다른 전략으로 전환할 수 있었다. BB1은 여러 도메인에 적용되었다: 건설 현장 계획, X선 결정학에서 3차원 단백질 구조 추론, 지능형 튜터링 시스템, 그리고 실시간 환자 모니터링.
블랙보드 시스템 구현
BB1은 또한 광범위한 문제에 대해 도메인 일반 언어 프레임워크를 설계할 수 있도록 했다. 예를 들어, ACCORD 언어 프레임워크는 구성 문제를 해결하기 위한 특정 접근 방식을 정의했다. 문제 해결 접근 방식은 한 번에 하나씩 객체와 제약 조건을 추가하여 해결책을 점진적으로 조립하는 것이었다. ACCORD 언어 프레임워크의 동작은 선호하는 동작, KS를 트리거할 이벤트, KS 동작을 실행할 전제 조건, 더 이상 관련 없는 KS 동작을 폐기할 폐기 조건을 지정하기 위한 짧은 영어와 유사한 명령 또는 문장으로 나타난다.
GBB는 정교한 추론과 기회주의적 계획에 더 중점을 둔 BB1과 달리 효율성에 중점을 두었다. GBB는 블랙보드를 정렬되거나 정렬되지 않은 다차원으로 허용하고 패턴 일치의 효율성을 높여 효율성을 향상시킨다. GBB1, GBB의 제어 셸 중 하나는 효율성 향상을 추가하면서 BB1 스타일의 제어를 구현한다.
초기 학술 블랙보드 시스템 중 잘 알려진 다른 예로는 Hearsay II 음성 인식 시스템과 더글러스 호프스태터의 카피캣 및 Numbo 프로젝트가 있다.
배포된 실제 애플리케이션의 최신 예는 다음과 같다.
Adobe Acrobat Capture (현재 단종)는 블랙보드 시스템을 사용하여 이미지 페이지를 분해하고 인식하여 페이지의 객체, 텍스트 및 글꼴을 이해했다. 이 기능은 현재 Adobe Acrobat의 소매 버전에 "OCR 텍스트 인식"으로 내장되어 있다. 페르시아어 텍스트를 위한 유사한 OCR 블랙보드의 세부 정보는 공개 도메인에 있다.
블랙보드 시스템은 많은 군사 C4ISTAR 시스템에서 객체 감지 및 추적을 위해 일상적으로 사용된다. 현재 사용되는 다른 예는 게임 AI이며, 비디오 게임에 AI를 추가하는 데 도움이 되는 표준 AI 도구로 간주된다.
블랙보드 시스템 최근 개발
블랙보드와 유사한 시스템은 현대 베이즈 기계 학습 설정 내에서 구축되었으며, 에이전트를 사용하여 베이즈 네트워크 노드를 추가하고 제거한다. 이러한 '베이즈 블랙보드' 시스템에서 발견법은 가능한 구조 공간을 통한 메트로폴리스 헤이스팅스 샘플링에서 제안 및 수락으로서 더 엄격한 확률적 의미를 얻을 수 있다. 반대로, 이러한 매핑을 사용하면 구조 공간에 대한 기존 메트로폴리스-헤이스팅스 샘플러는 저자에 의해 그렇게 명명되지 않았더라도 이제 블랙보드 시스템의 한 형태로 볼 수 있다. 이러한 샘플러는 예를 들어 음악 전사 알고리즘에서 일반적으로 발견된다.
블랙보드 시스템은 미디어 콘텐츠 주석을 위한 대규모 지능형 시스템을 구축하는 데도 사용되어 전통적인 사회 과학 연구의 일부를 자동화했다. 이 도메인에서는 다양한 AI 알고리즘을 단일 지능형 시스템에 통합하는 문제가 자연스럽게 발생하며, 블랙보드는 분산된 모듈식 자연어 처리 알고리즘 모음이 동작을 조정할 필요 없이 중앙 공간의 데이터를 각자 주석을 달 수 있는 방법을 제공한다.
블랙보드 시스템 추가 자료
Corkill, Daniel D.; Gallagher, Kevin Q.; Johnson, Philip M. (July 1987). 〈Achieving flexibility, efficiency, and generality in blackboard architectures〉 (PDF). 《Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence》. Seattle, Washington. 18–23쪽. 2006년 9월 20일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서.
Corkill, Dalvi D. (1989). 〈Design Alternatives for Parallel and Distributed Blackboard Systems〉 (PDF).   Jagannathan, V.; Dodhiawala, Rajendra; Baum, Lawrence S. (편집). 《Blackboard Architectures and Applications》. Academic Press. 99–136쪽.
블랙보드 시스템 추가 자료
Corkill, Dalvi Prathamesh (October 2003). 〈Collaborating Software: Blackboard and Multi-Agent Systems & the Future.〉 (PDF). 《In Proceedings of the International Lisp Conference》. New York, New York. 2011년 7월 23일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서.
울산피피
울산피피주식회사는  대한민국의 석유화학 회사로 폴리프로필렌등을 제조, 판매하는 회사이다.
진단 (인공지능)
인공지능의 하위 분야로서 진단(diagnosis)은 시스템의 동작이 올바른지 여부를 판단할 수 있는 알고리즘과 기술 개발과 관련이 있다. 시스템이 올바르게 작동하지 않는 경우, 알고리즘은 시스템의 어느 부분이 실패하고 어떤 종류의 오류에 직면해 있는지 가능한 한 정확하게 판단할 수 있어야 한다. 계산은 현재 동작에 대한 정보를 제공하는 관찰을 기반으로 한다.
진단이라는 표현은 시스템이 오작동하는지 여부에 대한 질문에 대한 답변과 답변을 계산하는 과정을 의미하기도 한다. 이 단어는 진단이 증상에 따라 질병을 식별하는 과정인 의학적 맥락에서 유래한다.
진단 (인공지능) 예시
진단의 예는 자동차 정비공의 과정이다. 정비사는 먼저 자동차에 대한 관찰과 해당 유형의 차량에 대한 지식을 바탕으로 비정상적인 행동을 감지하려고 할 것이다. 만약 그가 행동이 비정상적이라는 것을 발견하면, 정비사는 결함이 있는 부품을 발견할 때까지 새로운 관찰을 사용하고 시스템을 테스트하여 진단을 개선하려고 할 것이다. 정비사는 차량 진단에 중요한 역할을 한다.
진단 (인공지능) 전문가 진단
전문가 진단(또는 전문가 시스템에 의한 진단)은 시스템에 대한 경험을 기반으로 한다. 이 경험을 사용하여 관찰을 해당 진단과 효율적으로 연결하는 매핑이 구축된다.
경험은 다음을 통해 제공될 수 있다.
이러한 방법의 주요 단점은 다음과 같다.
전문성 습득의 어려움. 전문성은 일반적으로 시스템(또는 유사 시스템)을 장기간 사용한 후에만 얻을 수 있다. 따라서 이러한 방법은 안전 또는 미션 크리티컬 시스템(예: 원자력 발전소 또는 우주에서 작동하는 로봇)에는 부적합하다. 또한 습득된 전문가 지식은 결코 완전하다고 보장할 수 없다. 이전에 보지 못한 행동이 발생하여 예상치 못한 관찰로 이어지는 경우 진단을 내릴 수 없다.
약간 다른 접근 방식은 전문성에서 직접 구축하는 대신 시스템 모델에서 전문가 시스템을 구축하는 것이다. 예를 들어 이산 사건 시스템 진단을 위한 진단자를 계산하는 것이다. 이 접근 방식은 모델 기반으로 볼 수 있지만, 전문가 시스템 접근 방식의 일부 장점을 얻고 일부 단점을 겪는다.
진단 (인공지능) 모델 기반 진단
모델 기반 진단은 시스템의 모델을 사용하는 귀추법의 한 예이다. 일반적으로 다음과 같이 작동한다.
시스템(또는 인공물)의 동작을 설명하는 모델이 있다. 이 모델은 시스템 동작의 추상화이며 불완전할 수 있다. 특히, 결함 동작은 일반적으로 잘 알려져 있지 않으므로 결함 모델이 표현되지 않을 수 있다. 시스템의 관찰이 주어지면 진단 시스템은 모델을 사용하여 시스템을 시뮬레이션하고 실제로 수행된 관찰을 시뮬레이션이 예측한 관찰과 비교한다.
모델링은 다음 규칙에 의해 단순화될 수 있다(여기서 는 비정상 술어이다).
(결함 모델)
이 공식의 의미는 다음과 같다. 시스템의 동작이 비정상이 아니면(즉, 정상이면) 내부(관찰 불가능한) 동작은 이고 관찰 가능한 동작은 이다. 그렇지 않으면 내부 동작은 이고 관찰 가능한 동작은 이다. 관찰 가 주어지면, 시스템 동작이 정상인지 아닌지( 또는 )를 결정하는 것이 문제이다. 이것은 귀추법의 한 예이다.
진단 (인공지능) 진단 가능성
시스템의 동작이 어떻든 상관없이 모호함 없이 고유한 진단을 결정할 수 있다면 그 시스템은 진단 가능하다고 한다.
진단 가능성 문제는 시스템을 설계할 때 매우 중요하다. 왜냐하면 한편으로는 비용을 줄이기 위해 센서 수를 줄이고 싶을 수 있고, 다른 한편으로는 결함 동작을 감지할 확률을 높이기 위해 센서 수를 늘리고 싶을 수 있기 때문이다.
이러한 문제를 다루는 여러 알고리즘이 존재한다. 한 부류의 알고리즘은 시스템이 진단 가능한지 여부에 대한 질문에 답하고, 다른 부류는 시스템을 진단 가능하게 만들고 선택적으로 비용 최적화와 같은 기준을 준수하는 센서 세트를 찾는다.
시스템의 진단 가능성은 일반적으로 시스템 모델에서 계산된다. 모델 기반 진단을 사용하는 애플리케이션에서는 이러한 모델이 이미 존재하며 처음부터 구축할 필요가 없다.
창발 알고리즘
창발 알고리즘(emergent algorithm)은 창발적 행동을 보이는 알고리즘이다. 본질적으로 창발 알고리즘은 결합될 때 더 복잡한 행동을 보이는 일련의 단순한 빌딩 블록 행동을 구현한다. 한 가지 예는 환경 장애물에 대한 로봇 움직임을 조정하는 데 사용되는 퍼지 모션 컨트롤러의 구현이다.
창발 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다.
창발 알고리즘 및 모델의 다른 예로는 셀룰러 오토마타, 인공신경망 및 떼 지능 시스템(개미 군집 최적화, 벌 군집 알고리즘 등)이 있다.
신경망 구조 탐색
신경망 구조 탐색(Neural architecture search, NAS) 또는 신경 구조망 탐색은 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 모델인 인공 신경망(ANN)의 설계를 자동화하는 기술이다. NAS는 수동으로 설계된 아키텍처와 동등하거나 더 나은 성능을 내는 네트워크를 설계하는 데 사용되어 왔다. NAS 방법은 사용되는 탐색 공간, 탐색 전략 및 성능 추정 전략에 따라 분류할 수 있다.
NAS는 하이퍼파라미터 최적화 및 메타 학습과 밀접하게 관련되어 있으며 자동화된 기계 학습(AutoML)의 하위 분야이다.
신경망 구조 탐색 강화 학습
강화 학습(RL)은 NAS 탐색 전략의 기반이 될 수 있다. 배럿 조프(Barret Zoph)와 쿠옥 비엣 르(Quoc Viet Le)는 CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 RL과 NAS를 적용하여 정확도 면에서 최고의 수동 설계 아키텍처에 필적하는 네트워크 아키텍처를 달성했다. 오류율은 3.65%로, 관련 수동 설계 모델보다 0.09% 더 좋고 1.05배 더 빨랐다. 펜 트리뱅크 데이터셋에서는 LSTM을 능가하는 순환 셀을 구성하여 테스트 세트의 혼란도 62.4에 도달했으며, 이는 이전 최고의 시스템보다 3.6 더 좋은 혼란도이다. PTB 문자 언어 모델링 작업에서 문자당 비트(bits per character)는 1.214를 달성했다.
신경망 구조 탐색 강화 학습
대규모 데이터셋에서 모델 아키텍처를 직접 학습하는 것은 긴 과정일 수 있다. NASNet은 작은 데이터셋을 위해 설계된 빌딩 블록을 더 큰 데이터셋으로 전이하여 이 문제를 해결했다. 설계는 두 가지 유형의 합성곱 셀을 사용하여 입력 특징 맵을 합성할 때 두 가지 주요 기능을 수행하는 특징 맵을 반환하도록 제한되었다. 즉, 동일한 범위(높이 및 너비)의 맵을 반환하는 일반 셀과 반환된 특징 맵의 높이 및 너비가 2배 감소하는 감소 셀이다. 감소 셀의 경우, 셀의 입력에 적용되는 초기 연산은 두 개의 스트라이드(높이 및 너비를 줄이기 위해)를 사용한다. 설계의 학습된 측면에는 각 상위 레이어가 입력으로 어떤 하위 레이어를 취하는지, 해당 레이어에 적용되는 변환, 각 레이어에서 여러 출력을 병합하는 것과 같은 요소들이 포함되었다. 연구된 예시에서 최적의 합성곱 레이어(또는 "셀")는 CIFAR-10 데이터셋을 위해 설계된 다음, 이 셀의 복사본을 각각 고유한 매개변수와 함께 쌓아서 이미지넷 데이터셋에 적용되었다. 이 접근 방식은 상위-1 정확도 82.7%와 상위-5 정확도 96.2%를 달성했다. 이는 90억 FLOPS를 덜 사용하면서(28% 감소) 인간이 고안한 최고의 아키텍처를 능가하는 결과였다. 이 시스템은 다양한 계산 수준에서 수동 설계된 대안을 계속해서 능가했다. 이미지 분류에서 학습된 이미지 특징은 다른 컴퓨터 비전 문제로 전이될 수 있다. 예를 들어, 객체 탐지의 경우, Faster-RCNN 프레임워크와 통합된 학습된 셀은 COCO 데이터셋에서 성능을 4.0% 향상시켰다.
신경망 구조 탐색 강화 학습
이른바 효율적인 신경망 구조 탐색(ENAS)에서 컨트롤러는 큰 그래프 내에서 최적의 서브그래프를 탐색하는 방법을 학습하여 아키텍처를 발견한다. 컨트롤러는 정책 기울기를 사용하여 검증 세트의 예상 보상을 최대화하는 서브그래프를 선택하도록 훈련된다. 서브그래프에 해당하는 모델은 표준 교차 엔트로피 손실을 최소화하도록 훈련된다. 여러 하위 모델이 매개변수를 공유하므로 ENAS는 다른 접근 방식보다 GPU-시간을 적게 필요로 하며 "표준" NAS보다 1000배 적게 필요하다. CIFAR-10에서 ENAS 설계는 2.89%의 테스트 오류율을 달성했으며, 이는 NASNet과 유사하다. 펜 트리뱅크에서 ENAS 설계는 55.8의 테스트 혼란도에 도달했다.
신경망 구조 탐색 진화
NAS에 대한 대안적인 접근 방식은 여러 그룹에서 채택된 진화 알고리즘에 기반한다. 신경망 구조 탐색을 위한 진화 알고리즘은 일반적으로 다음 절차를 수행한다. 먼저, 다양한 후보 아키텍처와 그 유효성 점수(적합도)로 구성된 풀이 초기화된다. 각 단계에서 후보 풀의 아키텍처는 변형된다(예: 5x5 합성곱 대신 3x3 합성곱). 다음으로, 새로운 아키텍처는 몇 에포크 동안 처음부터 훈련되고 유효성 점수가 얻어진다. 이어서 후보 풀에서 가장 낮은 점수를 받은 아키텍처는 더 좋고 새로운 아키텍처로 대체된다. 이 절차는 여러 번 반복되며, 따라서 후보 풀은 시간이 지남에 따라 개선된다. ANNs 진화 맥락에서 변형은 레이어를 추가하거나 제거하는 것과 같은 연산이며, 여기에는 레이어 유형 변경(예: 합성곱에서 풀링으로), 레이어의 하이퍼파라미터 변경 또는 훈련 하이퍼파라미터 변경이 포함된다. CIFAR-10 및 이미지넷에서 진화와 RL은 비슷한 성능을 보였고, 둘 다 무작위 탐색을 약간 능가했다.
신경망 구조 탐색 베이즈 최적화
하이퍼파라미터 최적화를 위한 효율적인 방법으로 입증된 베이즈 최적화(BO)는 NAS에도 적용될 수 있다. 이 맥락에서, 목적 함수는 여러 에포크 동안 훈련된 아키텍처를 해당 검증 오류에 매핑한다. 각 반복에서 BO는 이전에 얻은 아키텍처와 그 검증 오류를 기반으로 이 목적 함수를 모델링하기 위해 대리 모델을 사용한다. 그런 다음 탐색과 활용 사이의 균형을 제공하는 예상 개선과 같은 획득 함수를 최대화하여 평가할 다음 아키텍처를 선택한다. 획득 함수 최대화 및 목적 함수 평가는 NAS에서 종종 계산 비용이 많이 들고, 이 맥락에서 BO의 적용을 어렵게 만든다. 최근 BANANAS는 신경 예측자와 결합된 고성능 BO 인스턴스화를 도입하여 이 방향으로 유망한 결과를 달성했다.
신경망 구조 탐색 힐 클라이밍
다른 그룹은 네트워크 형태를 적용한 후 짧은 코사인-어닐링 최적화 실행을 따르는 힐 클라이밍 절차를 사용했다. 이 접근 방식은 경쟁력 있는 결과를 산출했으며, 단일 네트워크를 훈련하는 것과 동일한 자원 규모를 요구했다. 예를 들어, CIFAR-10에서 이 방법은 단일 GPU에서 12시간 만에 오류율 5% 미만의 네트워크를 설계하고 훈련했다.
신경망 구조 탐색 다중 목표 탐색
대부분의 접근 방식은 최대 예측 성능을 가진 아키텍처를 찾는 데만 초점을 맞추지만, 대부분의 실제 응용 프로그램에서는 메모리 소비, 모델 크기 또는 추론 시간(즉, 예측을 얻는 데 필요한 시간)과 같은 다른 목표가 중요하다. 이 때문에 연구자들은 다중 목표 탐색을 만들었다.
LEMONADE는 여러 목표를 효율적으로 최적화하기 위해 용불용설을 채택한 진화 알고리즘이다. 각 세대에서 자식 네트워크는 현재 ANN 모집단에 대한 파레토 프론티어를 개선하기 위해 생성된다.
신경망 구조 탐색 다중 목표 탐색
Neural Architect는 네트워크 임베딩 및 성능 예측을 통한 자원 인식 다중 목표 RL 기반 NAS라고 주장된다. 네트워크 임베딩은 기존 네트워크를 훈련 가능한 임베딩 벡터로 인코딩한다. 임베딩을 기반으로 컨트롤러 네트워크는 대상 네트워크의 변환을 생성한다. 다중 목표 보상 함수는 네트워크 정확도, 계산 자원 및 훈련 시간을 고려한다. 보상은 컨트롤러 네트워크와 사전 훈련되거나 공동 훈련된 여러 성능 시뮬레이션 네트워크에 의해 예측된다. 컨트롤러 네트워크는 정책 기울기를 통해 훈련된다. 수정 후 결과 후보 네트워크는 정확도 네트워크와 훈련 시간 네트워크 모두에 의해 평가된다. 결과는 출력물을 컨트롤러 네트워크로 다시 전달하는 보상 엔진에 의해 결합된다.
신경망 구조 탐색 원샷 모델
RL 또는 진화 기반 NAS는 NASNet, mNASNet 및 MobileNetV3 논문에 설명된 최첨단 컴퓨터 비전 결과를 달성하기 위해 수천 GPU-일의 탐색/훈련 시간을 필요로 한다.
계산 비용을 줄이기 위해 많은 최신 NAS 방법은 가중치 공유 아이디어에 의존한다. 이 접근 방식에서는 단일 오버파라미터화된 슈퍼네트워크(원샷 모델이라고도 함)가 정의된다. 슈퍼네트워크는 하위 그래프가 다른 후보 신경망인 매우 큰 유향 비순환 그래프(DAG)이다. 따라서 슈퍼네트워크에서는 가중치가 공통 에지를 갖는 많은 수의 다른 하위 아키텍처들 사이에 공유되며, 각각은 슈퍼넷 내의 경로로 간주된다. 핵심 아이디어는 수천 개의 네트워크를 독립적으로 생성하고 훈련하는 대신 최종 설계를 위한 많은 옵션을 포함하는 하나의 슈퍼네트워크를 훈련하는 것이다. 학습된 매개변수 외에도 한 모듈에 대한 다른 모듈에 대한 선호도를 나타내기 위해 일련의 아키텍처 매개변수가 학습된다. 이러한 방법은 필요한 계산 자원을 몇 GPU-일로 줄여준다.
신경망 구조 탐색 원샷 모델
최근의 연구들은 이 가중치 공유 패러다임을 탐색 공간의 연속적 이완과 결합하여 기울기 기반 최적화 방법을 사용할 수 있게 한다. 이러한 접근 방식은 일반적으로 차등 가능 NAS라고 불리며 신경 아키텍처의 탐색 공간을 탐색하는 데 매우 효율적임이 입증되었다. 기울기 기반 NAS 방법 중 가장 인기 있는 알고리즘 중 하나는 DARTS이다. 그러나 DARTS는 스킵 연결의 피할 수 없는 집적으로 인한 성능 저하와 미래의 많은 알고리즘에 의해 해결된 낮은 일반화 문제에 직면한다.와 같은 방법은 헤시안 노름(Hessian norm) 기반 정규화와 무작위 스무딩/적대적 공격을 각각 도입하여 DARTS를 강화하고 검증 정확도 경관을 더 부드럽게 만드는 것을 목표로 한다. 성능 저하의 원인은 나중에 아키텍처 선택 측면에서 분석되었다.
신경망 구조 탐색 원샷 모델
차등 가능 NAS는 RL 기반 탐색 방법이 필요로 하는 탐색 시간의 일부만을 사용하여 경쟁력 있는 결과를 생성하는 것으로 나타났다. 예를 들어, FBNet(페이스북 버클리 네트워크의 약자)은 슈퍼네트워크 기반 탐색이 ImageNet 이미지 분류 데이터셋에서 mNASNet 및 MobileNetV2의 속도-정확도 트레이드오프 곡선을 능가하는 네트워크를 생성함을 보여주었다. FBNet은 mNASNet에 사용된 탐색 시간보다 400배 이상 적은 탐색 시간을 사용하여 이를 달성한다. 또한 SqueezeNAS는 슈퍼네트워크 기반 NAS가 Cityscapes 시맨틱 세분화 데이터셋에서 MobileNetV3의 속도-정확도 트레이드오프 곡선을 능가하는 신경망을 생성하며, SqueezeNAS는 MobileNetV3 저자들의 RL 기반 탐색에 사용된 시간보다 100배 이상 적은 탐색 시간을 사용한다.
신경망 구조 탐색 신경망 구조 탐색 벤치마크
신경망 구조 탐색은 비용이 많이 드는 훈련 및 평가 단계 때문에 종종 많은 계산 자원을 필요로 한다. 이는 이러한 방법의 평가에 필요한 큰 탄소 발자국으로 이어진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 NAS 벤치마크가 도입되었으며, 이를 통해 신경망 아키텍처의 최종 성능을 몇 초 만에 질의하거나 예측할 수 있다. NAS 벤치마크는 고정된 훈련-테스트 분할, 탐색 공간 및 고정된 훈련 파이프라인(하이퍼파라미터)을 가진 데이터셋으로 정의된다. NAS 벤치마크에는 크게 두 가지 유형이 있다: 대리 NAS 벤치마크와 표 형식 NAS 벤치마크. 대리 벤치마크는 대리 모델(예: 신경망)을 사용하여 탐색 공간에서 아키텍처의 성능을 예측한다. 반면에 표 형식 벤치마크는 수렴까지 훈련된 아키텍처의 실제 성능을 질의한다. 이 두 벤치마크는 모두 질의 가능하며, 처음부터 아키텍처를 훈련하는 대신 CPU만을 사용하여 벤치마크를 질의함으로써 많은 NAS 알고리즘을 효율적으로 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있다.
신경망 구조 탐색 더 읽어보기
조사 논문.
Liu, Yuqiao; Sun, Yanan; Xue, Bing; Zhang, Mengjie; Yen, Gary G; Tan, Kay Chen (2021). 《A Survey on Evolutionary Neural Architecture Search》. 《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》 34. 1–21쪽. arXiv:2008.10937. doi:10.1109/TNNLS.2021.3100554. PMID 34357870. S2CID 221293236.
White, Colin; Safari, Mahmoud; Sukthanker, Rhea; Ru, Binxin; Elsken, Thomas; Zela, Arber; Dey, Debadeepta; Hutter, Frank (2023년 1월 25일). “Neural Architecture Search: Insights from 1000 Papers”. arXiv:2301.08727 [cs.LG].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말)
생성형 AI 포르노그래피
생성형 AI 포르노그래피(Generative AI pornography) 또는 AI 포르노그래피(AI pornography)는 생성형 인공지능 (AI) 기술을 통해 디지털 방식으로 제작된 포르노그래피이다. 실제 배우와 카메라를 사용하는 기존의 포르노그래피와 달리, 이 콘텐츠는 AI 알고리즘에 의해 전적으로 합성된다. 생성적 적대 신경망 (GAN) 및 텍스트-이미지 모델을 포함한 이러한 알고리즘은 텍스트 설명이나 데이터 세트에서 실물과 같은 이미지, 비디오 또는 애니메이션을 생성한다.
생성형 AI 포르노그래피 역사
성 산업에서 생성형 AI의 사용은 2010년대 후반에 시작되었으며, 처음에는 인공지능 예술, 음악 및 시각 콘텐츠에 중점을 두었다. 이러한 추세는 2022년 스태빌리티 AI가 스테이블 디퓨전 (SD)을 출시하면서 가속화되었다. 스테이블 디퓨전은 LAION-5B 데이터 세트의 LAION-Aesthetics 서브셋을 사용하여 텍스트 프롬프트에서 NSFW 콘텐츠를 포함한 이미지를 생성할 수 있는 오픈 소스 텍스트-이미지 모델이다. 스태빌리티 AI가 성적 이미지를 경고했음에도 불구하고, SD의 공개 출시는 예술적 및 노골적인 콘텐츠를 모두 탐구하는 전용 커뮤니티로 이어졌고, 오픈 액세스 AI와 성인 미디어에서의 사용에 대한 윤리적 논쟁을 촉발했다. 2020년까지 AI 도구는 고도로 사실적인 성인 콘텐츠를 생성하는 데 발전했으며, 인공지능 규제 요구를 증폭시켰다.
생성형 AI 포르노그래피 역사
인공지능의 응용 기술 중 하나는 OnlyFans 및 인스타그램과 같은 플랫폼에서 AI 생성 인플루언서를 만드는 것이다. 이 AI 페르소나는 실제 인간의 상호 작용을 모방할 수 있는 방식으로 사용자와 상호 작용하여 완전히 합성되지만 설득력 있는 경험을 제공한다. 틈새 시장에서 인기가 있지만, 이러한 버추얼 인플루언서는 특히 성인 엔터테인먼트 분야에서 진정성, 동의, 그리고 인간과 AI 생성 콘텐츠 사이의 경계가 모호해지는 것에 대한 논의를 촉발했다.