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Veronica Electronica
Section: 배경

마돈나의 정규 7집 《Ray of Light》 (1998)의 동반 리믹스 음반으로 구상한 《Veronica Electronica》는 당시 《Ray of Light》와 그 싱글들의 지속적인 상업적 성공으로 인해 보류되었다. 수년 동안 이 음반은 팬들의 끈질긴 추측과 소문의 대상이 되었다.

이 음반에는 피터 라우호퍼, 윌리엄 오빗, 사샤, BT, 빅터 칼데론을 포함한 《Ray of Light》 시대의 마돈나 협력자들이 참여한 희귀하고 이전에 공개되지 않은 리믹스들이 수록되어 있다. 이 리믹스들 중 다수는 원래 싱글로 발매되었지만, 일부는 이 음반을 위해 새로 편집되거나 합쳐졌다. 또한 프로듀서 릭 나웰스와 《Ray of Light》 세션 동안 녹음된 미공개 데모 〈Gone Gone Gone〉도 포함되어 있다.
칸타리토
Section: 제조법 및 레시피

쉐이커에 얼음과 함께 데킬라, 신선한 과일 주스, 그리고 살짝 넣은 소금 한꼬집을 넣으세요. 차갑게 될 때까지 흔들어 주세요.

차갑게 식힌 컵(또는 콜린스 글라스)에 걸러 붓고, 신선한 얼음을 넣은 후 자몽 소다를 부어주세요.

다음은 일반적으로 알려진 1인분 기준 칸타리토 레시피이다:

정통 칸타리토가 있다면 찬물로 헹군 후 물기를 닦아주세요.

칸타리토 잔 가장자리에 라임 웨지를 문지른 후 굵은 소금에 찍어주세요.
톱 댄스 음반
Section: 연말 1위 음반

2014년: 《Artpop》 – 레이디 가가

2015년: 《Listen》 – 다비드 게타

2016년: 《Now That's What I Call a Workout 2016》 – Various Artists

2017년: 《Memories...Do Not Open》 – 체인스모커스

2018년: 《Memories...Do Not Open》 – 체인스모커스

2019년: 《Marshmello Fortnite Extended Set》 – 마시멜로
매버릭 (기업)
Section: 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.

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)

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.
쌍십협정
Section: 전개

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.

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.
쌍십협정
Section: 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.

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.
쌍십협정
Section: 협상 이유

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.

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.
블랙보드 시스템
Section: 추가 자료

Jagannathan, Vasudevan; Dodhiawala, Rajendra; Baum, Lawrence S. 편집 (1989). 《Blackboard Architectures and Applications》. Academic Press. ISBN 978-0-12-379940-1.

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
Section: 구성 요소

블랙보드는 문제, 부분 해결책, 제안 및 기여된 정보의 공유 저장소이다. 블랙보드는 다른 지식 소스에 의해 최근 "발행"된 현재 문제에 대한 기여의 동적 "라이브러리"로 생각할 수 있다.

블랙보드 시스템 애플리케이션은 세 가지 주요 구성 요소로 구성된다.

지식 소스(KSs)라고 불리는 소프트웨어 전문가 모듈. 블랙보드에 있는 인간 전문가처럼 각 지식 소스는 애플리케이션에 필요한 특정 전문 지식을 제공한다.
블랙보드 시스템
Section: 구현

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.

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.
진단 (인공지능)
Section: 진단 가능성

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 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.
진단 (인공지능)
Section: 모델 기반 진단

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.

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.
진단 (인공지능)
Section: 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.

사람 운영자. 이 경우 사람의 지식은 컴퓨터 언어로 번역되어야 한다.

시스템 동작의 예시. 이 경우 예시는 올바른 것으로 분류되거나 결함이 있는 것으로 분류되어야 한다(후자의 경우, 결함 유형에 따라). 그런 다음 기계 학습 방법이 예시에서 일반화하는 데 사용된다.
신경망 구조 탐색
Section: 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.

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
Section: 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
Section: 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.

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.
생성형 AI 포르노그래피
Section: 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.

2023년까지 AI 생성 성인 콘텐츠 전용 웹사이트는 맞춤형 경험을 추구하는 사용자들에게 인기를 얻었다. 이러한 플랫폼은 사용자가 자신의 취향에 맞춰 AI 생성 포르노그래피를 만들거나 볼 수 있도록 한다. 이러한 플랫폼은 프롬프트와 태그를 통해 사용자가 신체 유형, 얼굴 특징, 예술 스타일을 맞춤 설정하여 다양한 취향에 맞는 AI 생성 성인 콘텐츠를 만들거나 볼 수 있도록 한다. 태그는 출력을 더욱 정교하게 만들어 틈새 시장과 다양한 콘텐츠를 만든다. 많은 사이트는 광범위한 이미지 라이브러리와 지속적인 콘텐츠 피드를 제공하여 개인화와 발견을 결합하고 사용자 참여를 향상시킨다. 따라서 AI 포르노 사이트는 독특하거나 틈새 시장 경험을 추구하는 사람들을 유치하여 성인 미디어에서 AI의 창의성과 윤리적 경계에 대한 논쟁을 촉발시킨다.
생성형 AI 포르노그래피
Section: 윤리적 문제 및 오용

생성형 AI 포르노그래피의 성장은 비판의 원인이 되기도 했다. AI 기술은 리벤지 포르노와 AI 생성 NCII (비동의 성적 이미지)에서 볼 수 있는 것과 유사한 위험을 초래하는 비동의 포르노그래피 자료를 만드는 데 악용될 수 있다. 2023년 분석에 따르면 온라인 딥페이크 비디오의 98%는 포르노그래피이며, 피해자의 99%는 여성인 것으로 나타났다. 딥페이크의 유명인 피해자로는 스칼렛 요한슨, 테일러 스위프트, 메이지 윌리엄스 등이 있다.

오픈AI는 딥페이크 금지를 유지하면서 에로티카와 같은 NSFW 콘텐츠가 연령에 적합한 맥락에서 책임감 있게 생성될 수 있는지 여부를 탐색하고 있다. 이 제안은 오픈AI의 "안전하고 유익한" AI 개발 임무를 훼손한다고 주장하는 아동 안전 운동가들로부터 비판을 받았다. 또한 인터넷 감시 재단은 AI가 아동과 관련된 성적 학대 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있다는 우려를 제기했다.
생성형 AI 포르노그래피
Section: 합법성

생성형 AI 포르노그래피의 합법성은 관할권에 따라 크게 다르며 계속해서 진화하는 문제이다. 일부 국가에서는 디지털 사칭, 음란물 또는 딥페이크 기술을 다루는 법률이 간접적으로 적용될 수 있으며, 특히 AI 생성 콘텐츠가 동의 없이 실제 인물의 초상을 포함하는 경우 더욱 그렇다. 물리적 공연자가 없다는 점은 공연자 보호 및 배포 법률에 근거하는 전통적인 규제 프레임워크를 더욱 복잡하게 만든다.

미국에서는 법적 대응이 주로 비동의 딥페이크 및 사칭에 초점을 맞추고 있다. 버지니아주, 캘리포니아주, 텍사스주와 같은 일부 주에서는 비동의 노골적인 딥페이크 콘텐츠의 제작 또는 배포를 범죄화하는 법안을 제정했다. 그러나 AI 생성 포르노그래피를 다루는 포괄적인 연방 법률은 없으며, 이는 다양한 관할권에 걸쳐 법적 해석과 집행 표준의 혼란을 야기한다.
널 오브젝트 패턴
Section: 예시

그러나 이는 경계 검사와 일반 로직을 혼합하여 절차를 더 복잡하게 만들고 읽기 어렵게 만든다. 널 객체 패턴을 사용하여 특별한 버전의 절차를 만들 수 있지만 널 노드에 대해서만 가능하다:

이 노드 구조를 가진 이진 트리가 주어졌을 때:

재귀적으로 트리 크기 절차를 구현할 수 있다:

자식 노드가 존재하지 않을 수 있으므로, 비존재 또는 널 검사를 추가하여 절차를 수정해야 한다:
널 오브젝트 패턴
Section: 다양한 언어에서

다음 널 객체 패턴 구현은 구체적인 클래스가 해당 널 객체를 정적 필드 Empty로 제공하는 것을 보여준다. 이 접근 방식은 .NET 프레임워크(String.Empty, EventArgs.Empty, Guid.Empty 등)에서 자주 사용된다.

널 객체 패턴은 Animal 타입의 객체로 인스턴스화될 수 있는 특수 NullAnimal 클래스를 제공함으로써 이 문제를 해결한다. C++ 및 관련 언어와 마찬가지로, 이 특수 널 클래스는 널 객체가 필요한 각 클래스 계층에 대해 생성되어야 한다. NullAnimal은 Animal 인터페이스를 구현하지 않는 널 객체가 필요할 때 쓸모가 없기 때문이다.
널 오브젝트 패턴
Section: 설명

객체의 부재 (예를 들어, 존재하지 않는 고객)를 전달하기 위해 널 참조를 사용하는 대신, 예상되는 인터페이스를 구현하지만 메서드 본문이 비어 있는 객체를 사용한다. 널 객체 사용의 주요 목적은 다양한 종류의 조건문을 피하여 코드를 더 집중적이고 읽고 따르기 쉽게 만드는 것이다 –  즉, 가독성을 향상시키는 것이다.
작동하는 기본 구현보다 이 접근 방식의 한 가지 장점은 널 객체가 매우 예측 가능하고 부작용이 없다는 것이다: 아무것도 하지 않는다.

예를 들어, 함수는 폴더의 파일 목록을 검색하고 각 파일에 대해 어떤 작업을 수행할 수 있다. 빈 폴더의 경우, 응답 중 하나는 예외를 발생시키거나 목록 대신 널 참조를 반환하는 것일 수 있다. 따라서 목록을 기대하는 코드는 계속 진행하기 전에 실제로 목록이 있는지 확인해야 하며, 이는 설계를 복잡하게 만들 수 있다.
마르코프 블랭킷
Section: 마르코프 경계

마르코프 경계는 항상 존재한다. 일부 완만한 조건하에서는 마르코프 경계가 유일하다. 그러나 대부분의 실용적이고 이론적인 시나리오에서는 여러 마르코프 경계가 대안적인 해결책을 제공할 수 있다. 여러 마르코프 경계가 있을 경우, 인과 효과를 측정하는 양들이 실패할 수 있다.

베이즈 네트워크에서 노드 의 마르코프 경계는 의 부모, 의 자식, 그리고 의 자식들의 다른 부모로 구성된 노드 집합이다. 마르코프 네트워크에서 노드의 마르코프 경계는 그 이웃 노드들의 집합이다. 의존성 네트워크 (그래프 모형)에서 노드의 마르코프 경계는 그 부모들의 집합이다.
마르코프 블랭킷
Section: 마르코프 조건

예를 들어, 사람이 물체를 중력에 대항하여 정지 상태로 유지할 때, 물체의 가속도는 직접적인 원인, 즉 손으로부터의 위쪽 힘과 아래쪽 중력 당김에 의해 완전히 결정된다. 기압이나 온도와 같은 다른 변수들은 인과적으로 무관하다.

마르코프 블랭킷의 개념은 마르코프 조건에 뿌리를 두고 있는데, 이는 확률적 그래프 모형에서 각 변수가 부모가 주어진다면 비후손 변수들과 조건부 독립이라는 것을 명시한다. 이 조건은 네트워크의 나머지 부분으로부터 변수를 보호하는 최소 분리 집합인 마르코프 블랭킷의 존재를 암시한다.
온라인 기계 학습
Section: 온라인 학습의 해석

첫 번째 해석은 위에서 정의된 기대 위험 를 최소화하는 문제에 적용되는 확률적 경사 하강법을 고려한다. 실제로, 무한한 데이터 스트림의 경우, 예제 가 분포 에서 독립적이고 동일하게 분포되었다고 가정하므로, 위 반복에서 의 기울기 시퀀스는 기대 위험 의 기울기에 대한 확률적 추정치의 독립적이고 동일하게 분포된 표본이며, 따라서 확률적 경사 하강법에 대한 복잡도 결과를 적용하여 의 편차를 경계 지을 수 있다. 여기서 는 의 최소값이다. 이 해석은 유한 훈련 세트의 경우에도 유효하며; 데이터에 대한 여러 번의 통과로 인해 기울기가 더 이상 독립적이지 않지만, 특정 경우에는 복잡도 결과를 여전히 얻을 수 있다.

두 번째 해석은 유한 훈련 세트의 경우에 적용되며, SGD 알고리즘을 증분 경사 하강법의 한 예로 간주한다. 이 경우, 대신 경험적 위험을 살펴본다.

증분 경사 하강법 반복에서 의 기울기가 의 기울기에 대한 확률적 추정치이므로, 이 해석은 확률적 경사 하강법과도 관련이 있지만, 기대 위험이 아닌 경험적 위험을 최소화하는 데 적용된다. 이 해석은 기대 위험이 아닌 경험적 위험과 관련이 있으므로, 데이터에 대한 여러 번의 통과가 허용되며 실제로 의 편차에 대한 더 엄격한 경계를 제공한다. 여기서 은 의 최소값이다.
온라인 기계 학습
Section: 온라인 학습의 통계적 관점

이는 FTL 솔루션을 안정화하고 더 나은 후회 경계를 얻는 데 사용되는 FTL의 자연스러운 수정이다. 정규화 함수 가 선택되고 라운드 t에서 다음과 같이 학습이 수행된다.

특별한 예로, 온라인 선형 최적화의 경우, 즉 자연이  형태의 손실 함수를 반환하는 경우를 고려한다. 또한, 라고 하자. 어떤 양수 에 대해 정규화 함수 가 선택되었다고 가정하자. 그러면 후회를 최소화하는 반복이 다음과 같이 됨을 보일 수 있다.

이는 로 다시 작성될 수 있으며, 이는 온라인 경사 하강법과 정확히 일치한다.

만약 S가 의 일부 볼록 부분 공간이라면, S는 그 위에 투영되어야 하며, 이는 수정된 업데이트 규칙을 이끌어낸다.

이 알고리즘은 벡터 이 기울기를 축적하기 때문에 지연 투영(lazy projection)으로 알려져 있다. 또한 네스테로프의 이중 평균화 알고리즘으로도 알려져 있다. 선형 손실 함수와 이차 정규화의 이 시나리오에서, 후회는 로 경계지어지며, 따라서 평균 후회는 원하는 대로 0으로 수렴한다.
온라인 기계 학습
Section: 구현

Scikit-learn: 다음 알고리즘의 아웃오브코어 구현을 제공한다.
분류: 퍼셉트론, SGD 분류기, 나이브 베이즈 분류.
회귀: SGD 회귀 분석기, 수동 공격 회귀 분석기.
클러스터링: 미니 배치 K-평균.
특징 추출: 미니 배치 사전 학습, 증분 PCA.

Vowpal Wabbit: 여러 환산, 중요도 가중치, 다양한 손실 함수 및 최적화 알고리즘을 지원하는 것으로 유명한 오픈 소스 고속 아웃오브코어 온라인 학습 시스템이다. 훈련 데이터 양과 무관하게 특징 집합의 크기를 제한하기 위해 해싱 트릭을 사용한다.
아이리스 플라워 데이터 세트
Section: 자료 집합의 사용

원래 피셔의 선형 판별 분석이 적용된 예제 자료 집합으로 사용되었지만, 서포트 벡터 머신과 같은 기계 학습의 많은 통계적 분류 기술에 대한 전형적인 테스트 사례가 되었다.

그러나 이 자료 집합은 분명하게 분리되는 두 개의 클러스터만 포함하고 있기 때문에 클러스터 분석에서 흔히 사용되지는 않는다. 한 클러스터에는 Iris setosa가 포함되고, 다른 클러스터에는 Iris virginica와 Iris versicolor가 모두 포함되며 피셔가 사용한 종 정보 없이는 분리할 수 없다. 이는 데이터 마이닝에서 지도 학습 기법과 비지도 학습 기법의 차이를 설명하는 좋은 예시가 된다. 피셔의 선형 판별 모델은 객체 종을 알 때만 얻을 수 있다. 클래스 레이블과 클러스터는 반드시 같지 않다.

그럼에도 불구하고 세 가지 붓꽃 종 모두 비선형 및 분기 주성분에 대한 투영에서 분리 가능하다. 이 자료 집합은 과도한 노드 수, 굽힘 및 늘어짐에 대한 약간의 페널티를 부여하여 가장 가까운 트리로 근사된다. 그런 다음 소위 "지하철 노선도"가 구성된다. 자료 점들은 가장 가까운 노드에 투영된다. 각 노드에 대해 투영된 점들의 원그래프가 준비된다. 원그래프의 면적은 투영된 점들의 수에 비례한다. 이 도표(왼쪽)에서 다른 붓꽃 종의 샘플 대부분이 다른 노드에 속한다는 것이 분명하다. 붓꽃-버지니카의 작은 부분만이 붓꽃-버시컬러와 섞여 있다 (도표의 파란색-녹색 혼합 노드). 따라서 세 가지 붓꽃 종(Iris setosa, Iris virginica, Iris versicolor)은 비선형 주성분 분석의 비지도 학습 절차로 분리 가능하다. 이를 구별하기 위해서는 주성분 트리의 해당 노드를 선택하는 것만으로 충분하다.
케이티 바우만
Section: 어린 시절 및 교육

바우만은 웨스트라피엣에서 자랐다. 그녀의 아버지 찰스 바우만은 퍼듀 대학교의 전기 및 컴퓨터 공학 및 의공학 교수이다.

고등학생 시절, 바우만은 퍼듀 대학교에서 영상 연구를 수행했다. 그녀는 2007년에 웨스트 라피엣 주니어-시니어 고등학교를 졸업했다.

바우만은 미시간 대학교에서 전기 공학을 공부했으며 2011년에 숨마 쿰 라우데로 졸업했다. 그녀는 2013년에 석사 학위를 취득했으며, 2017년에 매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 전기 공학 및 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득했다.
케이티 바우만
Section: 연구 및 경력

바우만은 2019년 6월 캘리포니아 공과대학교(칼텍)에 조교수로 합류하여 컴퓨터 비전과 기계 학습을 사용하여 컴퓨테이셔널 이미징을 위한 새로운 시스템을 연구하고 있다. 2024년에는 컴퓨터 및 수학 과학, 전기 공학 및 천문학 부교수이자 로젠버그 학자로 승진했다. 바우만은 2020년에 칼텍에서 지명 교수직을 받았다. 2021년에는 왕립 사진 협회 진보 메달과 명예 회원 자격을 받았다.

바우만은 EHT 이미지에서 블랙홀 그림자의 발견에 대한 그녀의 반응을 보여주는 사진이 입소문을 타면서 상당한 언론의 주목을 받았다. 일부 언론과 인터넷 사용자는 바우만이 이미지 뒤의 "단독 천재"였다고 잘못 암시했다. 그러나 바우만 자신은 그 결과가 대규모 협력의 산물이며 과학에서 팀워크의 중요성을 보여준다고 반복해서 언급했다. 바우만은 또한 그녀의 동료 앤드류 채엘(Andrew Chael)이 팀이 달성한 작업을 자신에게만 돌리려는 시도를 포함하여 "동료이자 친구에 대한 끔찍하고 성차별적인 공격"을 비판하는 트위터 성명을 발표할 정도로 온라인 괴롭힘의 대상이 되었다.
헵 이론
Section: 추가 문헌

Hebb, D.O. (1961). 〈Distinctive features of learning in the higher animal〉.   J. F. Delafresnaye (편집). 《Brain Mechanisms and Learning》. London: Oxford University Press.

Hebb, D. O. (1940). 《Human Behavior After Extensive Bilateral Removal from the Frontal Lobes》. 《Archives of Neurology and Psychiatry》 44. 421–438쪽. doi:10.1001/archneurpsyc.1940.02280080181011.
헵 이론
Section: 비지도 학습, 안정성, 그리고 일반화와의 관계

헵 학습은 시냅스전 및 시냅스후 활동의 동시성에만 기반한 단순한 특성을 가지고 있기 때문에, 이러한 형태의 가소성이 어떻게 의미 있는 학습으로 이어지는지 직관적으로 명확하지 않을 수 있다. 그러나 헵 가소성이 입력의 통계적 속성을 비지도 학습으로 분류될 수 있는 방식으로 파악한다는 것을 보여줄 수 있다.

이는 간단한 예시에서 수학적으로 나타낼 수 있다. 단일 속도 기반 뉴런의 속도를 라고 가정하고, 그 입력의 속도를 라고 하자. 뉴런 의 반응은 일반적으로 입력의 선형 조합인 에 이어서 활성화 함수 로 설명된다.
헵 이론

헵 이론(Hebbian theory) 또는 헤비안 이론은 시냅스 효율성 증가가 시냅스전 세포의 시냅스후 세포에 대한 반복적이고 지속적인 자극으로 인해 발생한다고 주장하는 신경심리학 이론이다. 이는 학습 과정에서 신경 세포의 적응인 시냅스 가소성을 설명하려는 시도이다. 헵 이론은 도널드 헵이 1949년에 저술한 그의 저서 《행동의 조직》에서 소개되었다. 이 이론은 헵의 법칙(Hebb's rule), 헵의 가설(Hebb's postulate), 그리고 세포 집합체 이론(cell assembly theory)이라고도 불린다. 헵은 다음과 같이 진술했다.

공명 활동(또는 "흔적")의 지속성이나 반복이 안정성을 더하는 지속적인 세포 변화를 유도하는 경향이 있다고 가정하자. ... 세포 A의 축삭돌기가 세포 B를 흥분시킬 만큼 충분히 가깝고 반복적으로 또는 지속적으로 세포 B를 발화시키는 데 참여할 때, A가 B를 발화시키는 세포 중 하나로서 효율성이 증가하도록 두 세포 중 하나 또는 둘 다에서 어떤 성장 과정 또는 대사 변화가 일어난다.:62
LMArena

LMArena(이전 이름: 챗봇 아레나, Chatbot Arena)는 익명의 크라우드 소싱 쌍별 비교를 통해 대형 언어 모델 (LLM)을 평가하는 공개 웹 기반 플랫폼이다. 사용자들은 두 개의 익명 모델에 프롬프트를 입력하여 응답을 받고, 더 나은 응답을 제공한 모델에 투표하면 모델의 정체가 공개된다. 사용자들은 직접 테스트할 모델을 선택할 수도 있다.

이 웹사이트는 출시 예정인 모델들의 미리 보기에도 사용되었다. 특히 중국 회사 딥시크는 R1 모델이 서구 언론의 주목을 받기 몇 달 전에 LMArena에서 프로토타입 모델을 테스트했다. 다른 주목할 만한 사전 출시 모델로는 코드명 "서밋"으로 알려진 오픈AI의 GPT-5와 코드명 "Nano Banana"로 알려진 이미지 생성 및 편집 모델인 구글 딥마인드의 제미나이 2.5 플래시 이미지(Gemini 2.5 Flash Image)가 있다.
마누스 (AI 에이전트)

마누스(Manus, 라틴어로 손을 뜻함)는 싱가포르에 본사를 둔 모니카를 만든 동일한 스타트업이 개발한 자율적인 인공지능 에이전트이다. 이 에이전트는 직접적이거나 지속적인 인간의 지도 없이 복잡한 실제 작업을 독립적으로 수행하도록 설계되었다. 일부 언론에서는 이 에이전트가 독립적인 사고, 동적 계획, 의사 결정이 가능한 세계 최초의 자율 에이전트 중 하나로 평가하고 있다.

샤오 홍은 Manus.im의 주요 인물이다. 그의 경력 초기에 그는 "이반 어시스턴트"와 "웨이반 어시스턴트"와 같은 생산성 도구를 만든 나이팅게일 테크놀로지를 설립했는데, 이들은 기업 사용자들 사이에서 널리 활용되는 AI 기반 플랫폼이다. 그의 "키트배싱" 접근 방식으로 알려진 샤오는 위챗과 같은 기존 플랫폼에 AI 기능을 통합하여 향상시키는 목표에 집중했다.
FINO

FINO는 모든 예약된 작업을 영구적으로 보류하여 작동한다. 언제든 얼마나 많은 작업이 예약되든, 실제로 어떤 작업도 실행되지 않는다.

상태 저장 FINO 큐는 메모리 누수를 구현하는 데 사용될 수 있다.

컴퓨터 과학에서 FINO는 유머러스한 스케줄링 알고리즘이다. 이는 전통적인 선입 선출 (FIFO) 및 후입 선출 (LIFO) 알고리즘과 반대로 first in, never out의 두문자어이다. 비슷한 두문자어는 first in, still here를 뜻하는 "FISH"이다.
비트 지향 프로토콜

비트 지향 프로토콜(Bit-oriented protocol)은 전송되는 데이터를 의미가 없는 불투명한 비트 스트림으로 간주하는 통신 프로토콜이다. 제어 코드는 문자 대신 비트 시퀀스로 정의된다. 비트 지향 프로토콜은 프레임 내용에 관계없이 데이터 프레임을 전송할 수 있다. 이는 "비트 스터핑"이라고도 할 수 있다.

동기식 프레이밍 고급 데이터 링크 제어는 다음과 같이 작동할 수 있다.

각 프레임은 플래그 바이트라고 불리는 특수 비트 패턴 01111110으로 시작하고 끝난다.

비트 스터핑 기술은 수신기가 사용자 데이터에서 특수 플래그 바이트를 감지하는 것을 방지하는 데 사용된다. 예를 들어, 송신자의 데이터 링크 계층이 데이터에서 5개의 연속된 1(하나)을 만나면 자동으로 0을 출력 스트림에 스터핑한다.
바이트 지향 프로토콜

"문자 지향"이라는 용어는 문자의 개념이 바뀌었기 때문에 더 이상 사용되지 않는다. ASCII 문자는 정보량 면에서 1바이트(옥텟)에 해당한다. 컴퓨터 소프트웨어의 국제화와 함께 다양한 언어의 텍스트를 처리하기 위해 와이드 문자가 필요해졌다. 특히 UTF-8에서 유니코드 문자(또는 엄밀히 말하면 코드 포인트)는 1, 2, 3 또는 4바이트일 수 있으며, 유니코드의 다른 인코딩은 코드 포인트당 2바이트 또는 4바이트를 사용한다.

바이트 지향 프로토콜(Byte-oriented protocol) 또는 바이트 지향 프레이밍 프로토콜(Byte-oriented framing protocol)은 "전체 바이트가 제어 코드로 사용되는 통신 프로토콜이다. 문자 지향 프로토콜이라고도 알려져 있다." 예를 들어 UART 통신은 바이트 지향적이다.
코드 포인트

기술적으로, 코드 포인트는 정량화된 n차원 공간의 고유한 위치로, 해당 위치에 의미론적 의미가 할당된다. 테이블은 이산적(정수)이고 양의 위치(1, 2, 3, 4이지만 분수는 아님)를 갖는다.

코드 포인트(code point) 또는 코드 위치(code position)는 테이블 내의 특정 위치로, 해당 위치에 의미가 할당된 것이다. 테이블은 1차원(열), 2차원(스프레드시트의 셀과 유사), 3차원(통합 문서의 시트) 등 여러 차원으로 존재할 수 있다.
테스트 벤치

소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어 공학의 맥락에서 테스트 벤치는 개발 중인 제품을 소프트웨어 및 하드웨어 도구의 도움으로 테스트하는 환경이다. 소프트웨어는 테스트 벤치와 작동하도록 일부 경우 약간 수정되어야 할 수 있지만, 신중한 코딩을 통해 변경 사항을 버그 없이 쉽게 되돌릴 수 있다.

"테스트 벤치"라는 용어는 하드웨어 기술 언어를 사용한 디지털 설계에서 DUT를 인스턴스화하고 테스트를 실행하는 테스트 코드를 설명하는 데 사용된다.

"테스트 벤치"의 추가적인 의미는 격리되고 통제된 환경으로, 생산 환경과 매우 유사하지만 일반 대중, 고객 등에게는 숨겨지거나 보이지 않는 환경이다. 따라서 최종 사용자가 관여하지 않기 때문에 변경 사항을 안전하게 적용할 수 있다.
타이머 코어레싱
Section: 타이머 코어레싱 구현

타이머 코어레싱은 윈도우 7부터 마이크로소프트 윈도우의 기능이었다.

애플의 XNU 커널 기반 OS X은 OS X 매버릭스부터 지원을 얻었다.

FreeBSD는 2010년 9월부터 이를 지원한다.

리눅스 커널은 2.6.22 버전에서 연기 가능한 타이머 지원을 추가했으며, 2.6.28 버전에서는 스레드에 대한 제어 가능한 "타이머 슬랙"을 허용하여 타이머 코어레싱을 가능하게 했다.
아치 허드
Section: 개발

아치 허드는 현재 안정적인 상태가 아니다. 운영체제 다운로드 이미지는 존재하지 않지만, 이전에는 Arch Hurd LiveCD에서 호스팅되었다. 하지만, 운영체제의 재업로드 버전을 찾을 수 있으며 사용자는 데비안 GNU/허드를 통해 Chroot 작업을 수행하여 사용할 수 있다.

적은 개발팀에도 불구하고, 아치 허드는 설립 이후 많은 발전을 이루었다. 실제 하드웨어에서 부팅하는 것, 기본적인 웹 서버를 위한 모든 것을 패키징하는 것, 그리고 비공식 그래픽 라이브CD를 제작하는 것 등이 있다.
데이터 제너럴 AOS
Section: 개요

16비트 버전의 CLI는 Xyzzy(발음은 "매직")를 기념하기 위한 이스터 에그를 포함하고 있는 것으로 유명하다. 이것은 외부적으로 AOS/VS 32비트 운영체제로 알려지게 된 것의 내부 코드명이었다. 사용자가 "xyzzy"라는 명령어를 입력하면 CLI에서 "아무 일도 일어나지 않는다"는 응답을 받았다. AOS/VS II에서 32비트 버전의 CLI가 출시되었을 때, 같은 명령어는 대신 "두 배 더 많은 일이 일어난다"고 보고했다.

AOS 소프트웨어는 경쟁 PDP-11 운영체제보다 훨씬 더 발전했다. 16비트 AOS 애플리케이션은 32비트 이클립스 MV 라인에서 AOS/VS 및 AOS/VS II 아래에서 기본적으로 실행되었다. AOS/VS(Advanced Operating System/Virtual Storage)는 가장 일반적으로 사용되는 DG 소프트웨어 제품이었으며, 복잡한 스크립팅, DUMP/LOAD 및 기타 사용자 지정 구성 요소를 허용하는 명령줄 인터프리터 (CLI)를 포함했다.
BLIS/COBOL

BLIS/COBOL은 코볼로 작성된 단종된 운영체제였다. 합리적으로 널리 받아들여진 유일한 시스템이다. 코볼로 작성된 비즈니스 응용 프로그램을 컴파일하도록 최적화되었다. BLIS는 데이터 제너럴 노바 및 데이터 제너럴 이클립스 16비트 미니컴퓨터에서 사용할 수 있었다. 이 시스템은 IPI(Information Processing, Inc.)가 판매했으며, 1970년대와 80년대에 내셔널 컴퓨터 컨퍼런스에서 이 제품을 정기적으로 전시했다. 지원되는 사용자 수와 기능에 따라 가격은 US$830에서 $10,000 사이였다. 1977년 IPI는 전 세계적으로 100개 이상의 시스템이 운영 중이라고 자랑했다.

1985년까지 IBM 개인용 컴퓨터용 버전인 PC-BLIS가 존재했다.

원래 대부분의 운영체제는 특정 프로세서 또는 프로세서 제품군을 위해 어셈블리어로 작성되었다. 어셈블리어 이외의 운영체제는 비교적 느렸지만, 수정 및 복구가 더 쉬웠다. C 프로그래밍 언어가 어셈블리어와 유사한 저수준 기능을 가지는 이유 중 하나는 운영체제를 작성하는 데 사용하려는 초기 의도 때문이었다. 유사한 목표로 IBM의 PL/S 개발이 이루어졌다. 운영체제 개발에 일부 문제를 야기했던 코볼의 고급스러운 특성은 BLIS에서 부분적으로 해결되었는데, 이는 BLIS가 코볼에 맞춰 의도적으로 최적화되었기 때문이다.
BESYS
Section: 개요

이 시스템의 목표는 다음과 같았다.

하드웨어의 유연한 사용, 논스톱 작동.

효율적인 일괄 처리, 단위 기록 데이터의 오프라인 스풀링을 통한 테이프-투-테이프 작동.

운영자 개입의 필요성을 최소화하기 위한 제어 카드 사용.

사용자 프로그램이 입출력 기능, 시스템 제어 및 프로그램 라이브러리에 접근할 수 있도록 허용.

디버그를 위한 코어 덤프 기능.

IBM 650과의 소프트웨어 호환성을 제공하기 위한 L1 및 L2 인터프리터 시뮬레이션.
REX OS

REX는 두 가지 운영체제의 조합이다. L4Ka::Pistachio 임베디드 마이크로커널과 이구아나에 퀄컴과 HTC의 광범위한 수정 및 확장이 이루어졌다.

원래 인텔 80186용으로 개발되었으나, 이후 ARM으로 포팅되었고 X86 아키텍처는 더 이상 지원되지 않는다. REX는 POSIX를 준수하지 않거나 오픈 소스 소프트웨어가 아니며 사용하려면 퀄컴의 사유 소프트웨어 사용권이 필요하다.

REX OS(REX Operating System, Real-time Executive Operating System)는 퀄컴이 ARM 프로세서 기반 휴대폰 Dual-Mode Subscriber Station (DMSS) 또는 Advanced Mode Subscriber Software (AMSS) 개발을 위해 개발한 실시간 운영체제 (RTOS)이다. 2007년 기준으로 대부분의 한국 휴대폰은 REX에서 실행되었다.
IBM RT PC
Section: 추가 자료

Waters, Frank; Henry, G Glen (1986). 《IBM RT Personal Computer Technology》. IBM Engineering System Products.  — IBM Pub SA23-1057-00

Duntemann, Jeff; Pronk, Ron (1994). 《Inside the PowerPC Revolution》. Coriolis Group Books.  — 5장에서는 IBM 801과 RT PC에서 파워PC 아키텍처의 기원을 설명한다.
IBM RT PC
Section: 소프트웨어

RT의 주요 운영 체제는 AIX 버전 2였다. AIX v2 커널의 상당 부분은 PL/I 프로그래밍 언어의 변형으로 작성되었는데, 이는 AIX v3로 마이그레이션하는 과정에서 문제가 되었다. AIX v2는 완전한 TCP/IP 네트워킹 지원과 SNA를 포함했으며, 두 가지 네트워킹 파일 시스템을 포함했다. 하나는 썬 마이크로시스템즈에서 라이선스를 받은 NFS였고, 다른 하나는 IBM 분산 서비스(DS)였다. DS는 SNA 위에 구축되어 IBM 미드레인지 AS/400 및 메인프레임 시스템의 DS와 완전히 호환된다는 특징이 있었다. 그래픽 사용자 인터페이스의 경우, AIX v2는 MIT의 X 윈도 시스템 X10R3 및 이후 X10R4, X11 릴리스와 Athena 위젯 세트를 함께 제공했다. C 및 포트란 프로그래밍 언어용 컴파일러가 제공되었다.

RT 설계의 새로운 측면 중 하나는 마이크로커널을 사용했다는 점이다. 키보드, 마우스, 디스플레이, 디스크 드라이브 및 네트워크는 모두 가상 자원 관리자(VRM)라는 마이크로커널에 의해 제어되었으며, 이를 통해 여러 운영 체제를 동시에 부팅하고 실행할 수 있었다. Alt-Tab 키 조합을 사용하여 한 운영 체제에서 다음 운영 체제로 "핫키" 전환이 가능했다. 각 OS는 차례로 키보드, 마우스 및 디스플레이를 점유하게 되었다. AIX 버전 2와 픽 운영 체제 모두 이 마이크로커널로 포팅되었다. 픽은 통합 운영 체제이자 데이터베이스라는 점에서 독특했으며, 다양한 회계 애플리케이션을 실행했다. 소매상인들에게 인기가 많았고, 약 4,000대 판매를 기록했다.
IBM RT PC

RT PC의 사양은 경쟁사의 동시대 워크스테이션과 비교할 때 "인상적이지 못하다"는 평가를 받았지만, 특히 IBM이 "진지한 경쟁자"로서 "상당한 존경을 받을 만하다"고 여겨졌다. 경쟁사 제품보다 성능이 약 18개월 뒤처졌음에도 불구하고, IBM이 회사의 뛰어난 기술력으로 빠르게 따라잡을 수 있을 것이라는 전망 때문이었다. 이러한 성능적 한계로 인해 RT PC는 상업적으로 큰 성공을 거두지 못했다. 이에 IBM은 1990년에 새로운 IBM 독점 RISC 프로세서인 POWER1을 사용하는 IBM RS/6000 워크스테이션을 출시하며 대응했다. 모든 RT PC 모델은 1991년 5월에 단종되었다.

IBM RT PC(RISC Technology Personal Computer)는 1986년에 IBM이 선보인 워크스테이션 제품군이다. 이 제품은 축소 명령어 집합 컴퓨터(RISC) 아키텍처를 기반으로 한 IBM 최초의 상업용 컴퓨터였다. RT PC는 IBM 리서치의 801 실험용 미니컴퓨터(801은 최초의 RISC 컴퓨터였다)에서 개척된 기술을 상용화한 IBM의 독점 ROMP 마이크로프로세서를 사용한다. RT PC는 AIX, AOS(Academic Operating System), 픽의 세 가지 운영 체제를 실행한다.
사촌혼

어떤 문화에서는 사촌 결혼이 이상적인 것으로 여겨져 적극적으로 장려되나 어떤 곳에서는 기피되거나 금기시된다. 현대에는 한국, 북한, 중국, 필리핀, 인도의 일부 지역(힌두교도에 한해), 일부 발칸 국가, 벨기에, 리투아니아, 미국의 30개 주에서 법적으로 금지되어 있다. 특히 미국의 8개 주에서는 사촌혼이 범죄로 규정되어 있는데, 이것은 세계적으로 유일한 사례이다. 영어에서 cousin marriage라 하면 second cousin이라 지칭되는 6촌 간의 혼인까지 포함할 수 있으므로 '사촌혼'과 의미가 일치하지는 않는다.

사촌혼(四寸婚, 영어: cousin marriage)은 사촌(즉 같은 조부모를 공유하거나 이에 상당한 친연 관계인 사람) 사이에 혼인하는 것을 말한다. 이 관행은 역사적으로 흔했으며 현재도 문화권에 따라 널리 행해지고 있다. 그러나 문화적 이유 또는 근친상간에 의한 여러 위험에 대한 우려로 일부 국가 또는 지역에서는 금지 내지 제한이 이루어지고 있다. 근친혼 중 가장 보편적인 형태이기 때문에 문화별 친족 구조를 연구하는 인류학에서는 중요한 연구 분야 중 하나이기도 하다.
BOS/360
Section: 구성 요소

BOS와 함께 설치될 수 있는 IBM 제공 처리 프로그램:
언어 번역기, 어셈블러 및 RPG 컴파일러. 이후 포트란 IV 및 코볼 컴파일러가 추가되었다.
디버깅 보조 도구인 오토테스트(Autotest).
정렬/병합(Sort/Merge).
장치 및 형식 간 파일-파일 복사를 위한 유틸리티 프로그램.
원격 작업 입력을 통해 BOS 시스템은 원격 System/360에 작업을 제출하고 출력을 받을 수 있다.

BOS는 다음 구성 요소로 구성되었다.

제어 프로그램:
감독자.
카드 리더에서 작업을 순차적으로 실행할 수 있는 작업 제어.
IPL 로더.

시스템 서비스 프로그램:
링크 에디터.
코어 이미지 라이브러리 및 선택적으로 매크로 라이브러리와 재배치 가능 라이브러리를 지원하는 라이브러리 관리자.
카드에서 디스크 상주 BOS 시스템을 구축하는 sysgen 프로그램인 "Load System Program".
TSS (운영 체제)
Section: 사용자 인터페이스

명령 생성 – PROCDEF, BUILTIN

메시지 처리

사용자 프로필 – SYNONYM, DEFAULT, PROFILE 등

프로그램 제품 언어 인터페이스 – ASM (어셈블러 (F)), 코볼, HASM (어셈블러 (H)), PLI (PL/I (F)), PLIOPT (PL/I 최적화 컴파일러), FTNH (FORTRAN (H)) 등

시스템 명령은 7가지 범주로 나뉜다.

태스크 관리 – LOGON, LOGOFF, ABEND 등

데이터 관리 – CATALOG, DDEF, DELETE 등

프로그램 관리 – LOAD, DUMP, DISPLAY, TRAP 등
TSS (운영 체제)
Section: 추가 자료

Pugh, Emerson; Lyle R. Johnson; John H. Palmer (1991). 《IBM's 360 and Early 370 Systems》. Cambridge MA: MIT Press. 362–265, 596쪽. ISBN 0-262-16123-0.  TSS의 기원과 일정 문제에 대해 설명한다.

Brooks, Frederick P. (1995). 《The Mythical Man-Month》. Reading MA: Addison-Wesley. ISBN 0-201-83595-9.  TSS에 영향을 미친 "두 번째 시스템 증후군"에 대해 설명한다.
TSS (운영 체제)
Section: 위치 독립 코드

동적 로더가 프로그램을 로드하면 PSECT의 사본을 만들고 현재 프로세스 내에서 할당된 가상 주소를 반영하도록 주소 상수를 재배치하므로 프로그램의 각 사용자는 PSECT의 고유한 사본을 갖게 된다.

TSS는 위치 독립 코드의 초기 구현을 제공했다. 이는 서로 다른 프로세스가 단일 실행 파일의 사본을 실행할 수 있도록 하는 기능으로, 각 프로세스에서 다른 가상 주소에 매핑될 수 있다.