hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-related-paragraph-pairs huggingface dataset:
데이비드 블랙웰
Section: 경력 및 연구

1948년부터 1950년까지 블랙웰은 RAND Corporation 에서 Meyer Abraham Girshick 및 결투의 게임 이론을 탐구하는 다른 수학자들과 함께 여름을 보냈다. 1954년 Girshick과 블랙웰은 게임 이론과 통계적 결정을 출판했다. 폰 노이만과 Girshick 외에도 다른 블랙웰 협력자 및 멘토로는 Leonard J. Savage, Richard E. Bellman 및 노벨상 수상자 Kenneth J. Arrow가 있다.

1947년 하워드에 있는 동안 블랙웰은 나중에 라오-블랙웰 정리로 알려지게 된 기술의 개요를 설명하는 "Conditional Expectation and Unbiased Sequential Estimation"이라는 논문을 출판했다. 이 정리는 평균 제곱 오차를 잠재적으로 줄여 통계적 추정을 향상시키는 방법을 제공한다.
데이비드 블랙웰
Section: 명예와 상

베르누이 수리통계 및 확률학회 회장, 1975-1977

1976년 왕립통계학회 (RSS) 명예회원

1978년 미국통계학회 (ASA) 부회장

1979년 존 폰 노이만 이론상 수상

1986년 RA Fisher Lectureship 수상

1990년 미국철학학회 회원으로 선출

운영연구 및 경영과학연구소 펠로우, 2002

2012년 국가과학훈장 (사후) 수여
BLEU

BLEU의 출력은 항상 0과 1 사이의 숫자이다. 이 값은 후보 텍스트가 참조 텍스트와 얼마나 유사한지를 나타내며, 1에 가까울수록 더 유사한 텍스트를 나타낸다. 1점을 획득한 인간 번역은 거의 없다. 이는 후보가 참조 번역 중 하나와 동일하다는 것을 의미하기 때문이다. 이러한 이유로 1점을 획득할 필요는 없다. 일치할 기회가 더 많기 때문에 참조 번역을 추가하면 BLEU 점수가 높아진다.

BLEU(bilingual evaluation understudy)는 하나의 자연어에서 다른 자연어로 기계 번역된 텍스트의 품질을 평가하는 알고리즘이다. 품질은 기계의 출력과 인간의 출력 사이의 대응으로 간주된다. "기계 번역이 전문적인 인간 번역에 가까울수록 품질이 더 좋다." 이것이 BLEU의 핵심 아이디어이다. 2001년 IBM에서 발명된 BLEU는 품질에 대한 인간의 판단과 높은 상관관계가 있다고 주장하는 최초의 지표 중 하나였으며 가장 널리 사용되는 자동화되고 저렴한 지표 중 하나로 남아 있다.
평활화

평활화는 다음과 같은 방식으로 관련되고 부분적으로 겹치는 곡선 피팅 개념과 구별될 수 있다.

곡선 피팅은 결과에 대해 명시적인 함수 형식을 사용하는 경우가 많은 반면, 스무딩의 즉각적인 결과는 나중에 함수 형식을 사용하지 않고 "평활화된" 값이다.

평활화의 목적은 데이터 값의 근접 일치에 거의 주의를 기울이지 않고 상대적으로 느린 값 변화에 대한 일반적인 아이디어를 제공하는 반면, 곡선 피팅은 가능한 한 근접한 일치를 달성하는 데 중점을 둔다.
중국 여자 농구 국가대표팀
Section: 역대 성적

2020년: 5위

2024년: 본선 진출

2022년: 준우승

1974년: 동메달

1978년: 은메달

1982년: 금메달

1986년: 금메달

1990년: 은메달

1994년: 동메달

1984년: 동메달

1988년: 6위

1992년: 은메달

1996년: 9위

2000년: 본선 진출 실패

2004년: 9위

2008년: 4위

2012년: 6위

2016년: 10위
펠코넨

펠코넨(핀란드어: Pelkonen)은 다음 사람을 가리킨다.

넬라 펠코넨(2005년~)은 핀란드의 피겨스케이팅 선수이다.

라이네르 펠코넨(1928년~)은 핀란드의 육상 선수이다.

세포 펠코넨(1930년~2008년)은 핀란드의 축구 선수이다.

아르네 펠코넨(1891년~1959년)은 핀란드의 체조 선수이다.

야나 펠코넨(1977년~)은 핀란드의 방송인, 정치인이다.
머큐리 세븐

셰퍼드는 1961년 미국인 최초로 우주에 진출했으며, 1971년 아폴로 14호를 타고 달 위를 걸었다. 그리섬은 1965년 최초의 유인 제미니 임무인 제미니 3호에 탑승했지만 1967년 아폴로 1호의 화재로 사망했다. 나머지 승무원들은 모두 은퇴 후에도 생존했다. 시라는 그리섬을 대신해 1968년 최초의 유인 아폴로 7호 임무를 수행했다. 심방세동으로 비행을 중단했던 슬레이턴은 결국 1975년 아폴로-소유스 시험 계획에 탑승했다. 1962년 미국인 최초로 궤도에 오른 글렌은 1998년 디스커버리 우주왕복선을 타고 77세의 나이로 당시 우주 비행을 한 최고령자가 되었다. 2016년 95세의 나이로 세상을 떠난 그는 머큐리 세븐의 마지막 생존 멤버였다.

머큐리 세븐(Mercury Seven)은 머큐리 계획의 우주선 비행을 위해 선발된 7명의 우주비행사 그룹이다. 오리지널 세븐(Original Seven), 제1기 우주비행사(Astronaut Group 1)라고도 불린다. 1959년 4월 9일 NASA에서 공식적으로 발표된 7명의 미국 우주비행사는 스콧 카펜터, 고든 쿠퍼, 존 글렌, 거스 그리섬, 월리 시라, 앨런 셰퍼드, 디크 슬레이튼이다. 머큐리 세븐은 미국에서 새로운 직업을 창출했으며, 이후 수십 년간 미국 우주비행사의 이미지를 확립했다.
내몽골군
Section: 역사

이 이국적인 군대는 1936년 내몽골의 쑤이위안 지방을 침공할 준비를 하는 동안 분열과 잘못된 규율로 인해 큰 피해를 입었다. 내몽골군 중 대다수는 또한 제대로 무장하지 못했고, 그들 중 절반 정도만 소총을 가지고 있었다. 내몽골군의 무기는 일본군에게 패배한 장쉐량의 군대로부터 받아왔는데, 이 군대는 가까운 일본의 꼭두각시 국가인 만주국의 손에 들어갔다. 준비 중에는 내몽골 군대를 위한 공군이 있었지만, 이 공군은 순전히 일본의 것이었다. 이 비행기들은 그들의 항공기에 몽골 휘장을 전혀 적용하는 것조차 신경 쓰지 않았으며, 원래의 일본 항공기 휘장을 적용한 채 일본군 비행사들이 조종했다. 총 28대의 비행기를 가지고 있었고, 내몽골의 수도인 장자커우에서 북쪽으로 약 65킬로미터(40마일) 떨어진 마을에 기반을 두고 있었다. 내몽골군은 중국국민당의 방어를 완화하기 위해 이 지역을 폭격했다.

일본의 음모가 데므치그돈로브 태자 치하의 몽골 군정부의 형성으로 이어진 후, 내몽골군 초기에 다양한 기치 수장들의 개인 부대들로 구성되었다. 그들 중에는 덕왕 태자의 개인 경호 병력 약 900명이 있었는데, 그들은 그의 환심을 사기 위해 그들을 왕자에게 준 "젊은 원수" 장쉐량(張學良)의 무기들로 무장했다. 그 군대는 가장 큰 몽골 군대는 아니었지만 일본 고문들의 도움을 받아 가장 효율적이었다. 또 다른 신병들은 그 지역에 기반을 둔 산적 무리들이었다. 그래서 원래 군대는 한족 도적과 만주국군 출신의 비정규군과 함께 몽골 부족민들을 포함하게 되었는데, 후자는 군벌 리서우신이 이끌었다. 그는 후에 군대의 지휘관으로 임명되었다.
다나베 마코토
Section: 생애

1981년 1월 당내 우파 그룹인 수요회를 중심으로 정권구상연구회가 결성되자 여기에 참여했다. 11월 사회당 위원장 선거에 정권구상연구회장 무토 산지가 아스카타 이치오에게 패배하자 다나베는 국대위원장에서 물러났다. 1982년 7월 히라바야시 다케시가 사망하고 후임 서기장이 되었고 1983년 7월 이시바시 마사시가 신임 위원장이 된 뒤에도 서기장에 유임됐다. 1985년 12월 당대회에서 집행부가 다나베가 중심이 되어 작성한 신강령을 제안했다. 당내 영향력이 강했던 사회주의협회가 분란을 겪어 이에 제대로 대응하지 못하고 1986년 1월 정식으로 채택되면서 사회당은 서구식 사회민주주의 정당으로 변모하게 되었다.

중의원 사회노동위원회에 소속돼 충실한 사회복지 정책을 주장했다. 사회당 내에선 에다 사부로의 파벌에 속했고 나중엔 당내 우파의 중진이 되었다. 1977년 사회당 국회대책위원장에 취임했다. 이때 자유민주당 국회대책위원장은 가네마루 신이었는데 서로 긴밀한 사이를 유지하면서 국대 정치를 펼쳐나갔다. 이를 통해 사회당이나 시민운동가들의 요구를 자민당이 받아들일 수 있는 통로 역할을 수행했다. 훗날 가네마루가 도쿄 사가와큐빈 사건으로 실각했을 때 가네마루와 친밀했던 다나베도 돈을 받은 게 있지 않겠냐는 세간의 의심이 있었지만 다나베의 사생활은 매우 청렴했다고 한다.
야마하나 사다오
Section: 생애

총선 후에 호소카와 내각이 수립되자 야마하나는 무임소 국무대신인 정치개혁담당상이 되었지만 총선 참패에 대한 책임을 지고 사회당 위원장에서 물러나야 했다. 물러나기 전에 현직 사회당 위원장으로는 처음으로 대한민국을 방문했다. 1994년 4월 호소카와 내각이 무너지자 각료에서 물러났다. 이후 하타 내각이 출범했지만 사회당은 오자와 이치로에 대한 반감으로 연립 정권에서 이탈했고 2개월 만에 자사사 연립 정권을 출범시켰다.

취임 후 「일본과 미국 간의 상호 협력 및 안전 보장 조약」이나 자위대의 취급 등 사회당의 기본 정책을 전환하는 데 의욕을 보였다. 하지만 미야자와 내각에 대한 불신임 결의안이 의회를 통과하자 미야자와 기이치는 즉시 중의원을 해산했고 이후 실시된 총선에서 사회당은 해산 전 139석에서 선거 후 70석으로 당세가 크게 줄었다. 자민당에 대한 반감이 심했던 유권자들이 사회당이 아니라 신생당, 일본신당, 신당 사키가케를 지지해서 일어난 대참패였다.
이천리층
Section: 암상

동래-월내 지질도폭(1978)에 의하면 이천리층은 흑색 또는 암회색의 셰일로 구성되어 있으며 암회색 세립사암이 극히 소량 함유되어 있다. 암석의 분포로 보아 이천리층의 화성 활동이 있기 전에 더 넓은 지역에 분포하고 있었던 기장군 지역의 기저암층으로 해석될 수도 있으나 이들이 안산암류의 관입으로 현재와 같은 잔류 분포를 가지게 된 것으로 설명하기는 어렵다. 이천리층은 일광읍에서 북동 30~45°의 주향과 북서 18~30°의 경사를 보이고, 냉정사 부근에서는 북서 4~32°의 주향과 남서 14~26°의 경사를 보이며 본 층의 분포 지역에 따라 커다란 변화가 있다.

이천리층의 표식지인 기장군 일광읍 신평리의 신평소공원(일광읍 신평리 11-1) 해안에는 이천리층이 잘 드러나 있다. 이곳의 이천리층은 대체로 북동 70°의 주향과 북서 30°내외의 경사를 가지며 해안을 따라 단속적으로 노출되어 있으며, 전반적으로 조립질(역암, 사암)과 세립질(사암, 셰일, 이암) 우세 퇴적층이 수 미터 두께의 규모로 반복된다. 또한 방산충 화석을 함유한 처트역과 무척추동물의 생흔 화석이 산출되며, 특이 지질구조로 진동층에서도 보고된 바 있는 양방향 사엽층리, 지진 기원의 연질퇴적변형구조(SSDS: Soft-Sediment Deformation Structures)가 나타난다.
이천리층
Section: 이천리층의 사진

북위 35° 17′ 36.9″ 동경 129° 15′ 38.7″﻿ / ﻿북위 35.293583°  동경 129.260750° ﻿ / 35.293583; 129.260750

북위 35° 17′ 36.3″ 동경 129° 15′ 38.6″﻿ / ﻿북위 35.293417°  동경 129.260722° ﻿ / 35.293417; 129.260722검은색으로 칠한 부분은 고리원자력발전소

북위 35° 17′ 37.9″ 동경 129° 15′ 39.3″﻿ / ﻿북위 35.293861°  동경 129.260917° ﻿ / 35.293861; 129.260917

북위 35° 17′ 37.9″ 동경 129° 15′ 39.3″﻿ / ﻿북위 35.293861°  동경 129.260917° ﻿ / 35.293861; 129.260917노두 뒤쪽의 건물은 카페솔(일광읍 일광로 582-23)
AI 겨울

1987년: 리스프 머신 시장 붕괴

1988년: 전략 컴퓨팅 이니셔티브(Strategic Computing Initiative)의 AI에 대한 신규 지출 취소

1990년대: 많은 전문가 시스템이 폐기되었다.

1971-75년: 방위고등연구계획국의 카네기 멜런 대학교 음성 인식 프로그램에 대한 실망

1973년: 라이트힐 보고서에 대응하여 영국에서 AI 연구가 크게 감소했다.

1973~74년: DARPA의 전반적인 AI 학술 연구 축소
김현수 (1959년)
Section: 경력

2007.04 ~ 2010.06 제5대 경상남도 함안군의회 의원

2007.04 ~ 2008.07 제5대 경상남도 함안군의회 조례심사특별위원회 위원

2007.04 ~ 2008.07 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 산업건설위원회 위원

2007.04 ~ 2008.07 제5대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원

2008.07 ~ 2010.06 제5대 경상남도 함안군의회 후반기 산업건설위원회 간사

2008.07 ~ 2010.06 제5대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원
데이터 비닝

통계 데이터 비닝은 다소 연속적인 값의 수를 더 적은 수의 "빈"으로 그룹화하는 방법이다. 예를 들어, 한 그룹의 사람들에 대한 데이터가 있는 경우 그들의 연령을 더 작은 수의 연령 간격으로 정렬할 수 있다(예: 5년마다 그룹화). 또한 한 번에 여러 차원을 구간화하여 다변량 통계에 사용할 수도 있다.

디지털 화상 처리에서 "비닝"은 매우 다른 의미를 갖는다. 픽셀 비닝은 판독 중이나 판독 후에 해당 값을 합산하거나 평균화하여 이미지 전체에서 인접한 화소 블록을 결합하는 프로세스이다. 데이터 양이 줄어든다. 또한 결과의 상대적 소음 수준도 더 낮다.
다중 작업 학습

다중 작업 학습(Multi-task learning, MTL)은 여러 학습 작업을 동시에 해결하면서 작업 간의 공통점과 차이점을 활용하는 기계 학습의 하위 분야이다. 이는 모델을 별도로 훈련하는 것과 비교할 때 작업별 모델의 학습 효율성과 예측 정확도를 향상시킬 수 있다. MTL의 초기 버전은 "힌트"(hint)라고 불렸다.

널리 인용된 1997년 논문에서 리치 카루아나(Rich Caruana)는 다음과 같은 특징을 제시했다.

다중 작업 학습(Multitask Learning)은 관련 작업의 훈련 신호에 포함된 도메인 정보를 귀납적 편향으로 사용하여 일반화를 향상시키는 귀납적 전이에 대한 접근 방식이다. 공유 표현을 사용하면서 동시에 작업을 학습함으로써 이를 수행한다. 각 작업에 대해 배운 내용은 다른 작업을 더 잘 배우는 데 도움이 될 수 있다.
특징 선택

특징 선택 기술은 다음과 같은 여러 가지 이유로 사용된다.

연구자/사용자가 해석하기 쉽도록 모델을 단순화하기 위해

더 짧은 훈련 시간

차원의 저주를 피하기 위해

학습 모델 클래스와의 데이터 호환성을 향상시키기 위해

특징 선택(Feature selection)은 모델 구성에 사용할 관련 특징(변수, 예측 변수)의 하위 집합을 선택하는 프로세스이다. 스타일로메트리와 DNA 마이크로어레이 분석은 특징 선택이 사용되는 두 가지 경우이다. 특징 추출과는 구별되어야 한다.
Gensim
Section: 주요 특징

Gensim의 새로운 온라인 알고리즘 중 일부는 Gensim의 창시자인 라딤 예흐렉(Radim Řehůřek)의 2011년 박사 학위 논문인 자연어 처리에서 의미론적 분석의 확장성에도 게재되었다.

Gensim에는 fastText, word2vec 및 doc2vec 알고리즘의 스트리밍 병렬 구현뿐만 아니라 잠재 의미 분석(LSA, LSI, SVD), 비음수 행렬 분해(NMF), 잠재 디리클레 할당(LDA), tf-idf 및 무작위 투영이 포함되어 있다.
DBSCAN

DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise, 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘)은 마틴 에스터, 한스-피터 크리겔, 외르크 산더, 샤오웨이 쑤가 1996년에 제안한 데이터 클러스터링 알고리즘이다. 밀도 기반 클러스터링 비모수적 알고리즘이다. 일부 공간에 있는 점의 경우, 서로 밀접하게 밀집된 점(인근 이웃이 많은 점)을 그룹화하여 저밀도 지역(가장 가까운 이웃이 너무 멀리 떨어져 있음)에 혼자 있는 이상점으로 표시한다. DBSCAN은 가장 일반적이고 가장 많이 인용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나이다.

2014년에 이 알고리즘은 선도적인 데이터 마이닝 컨퍼런스인 ACM SIGKDD에서 테스트 오브 타임 어워드(이론과 실제에서 상당한 관심을 받은 알고리즘에 수여되는 상)를 수상했다. 2020년 7월 현재, 후속 논문 "DBSCAN Revisited, Revisited: Why and How You Should (Still) Use DBSCAN"이 권위 있는 ACM TODS(Transactions on Database Systems) 저널의 가장 많이 다운로드된 8개 기사 목록에 나타난다.
적대적 기계 학습

적대적 기계 학습(Adversarial machine learning)은 기계 학습 알고리즘에 대한 공격과 그러한 공격에 대한 방어에 대한 연구이다. 2020년 5월의 설문조사에 따르면 실무자들은 산업용 애플리케이션에서 기계 학습 시스템을 더 잘 보호해야 할 필요성이 절실하다고 보고했다.

대부분의 기계 학습 기술은 교육 및 테스트 데이터가 동일한 통계 분포(IID)에서 생성된다는 가정 하에 특정 문제 세트에서 작동하도록 대부분 설계되었다. 그러나 이 가정은 사용자가 통계적 가정을 위반하는 조작된 데이터를 의도적으로 제공할 수 있는 실제 고부담 애플리케이션에서 위험할 정도로 위반되는 경우가 많다.
로버트 W. 스트라우브
Section: 정치 경력

매콜은 1974년 선거에서 3연속 기간을 추구하는 것으로부터 주의 헌법에 의하여 금지되었다. 스트라우브가 결국 그해 주의 최고 직위를 이길 수 있었으며 당시 주의 상원 빅터 애티예를 꺾어 1950년 이래 오리건주 주지사 경주에서 가장 큰 차이로 이겼다. 주지사로서 스트라우브의 재임 기간은 주의 에너지와 토지 이용법이 강화된 것을 보았다. 그는 또한 제산세 경감을 늘이고 노인들을 위한 공공요금 감면을 마련하는 데 일을 하였다. 그는 아무 이전의 오리건주지사보다 국가 기관 수장으로 더욱 많은 여성, 소수 민족과 장애인들을 임명하였다. 다른 성취들은 실업률을 12 퍼센트에서 5 퍼센트로 줄이고 제안된 마운트 후드 프리웨이를 위한 계획들을 끝내는 일을 한 것을 포함하였다. 스트라우브는 1978년 애티예와 리매치에서 자신의 재선 입찰에서 꺾였다.

1964년 스트라우브는 오리건주 재무관으로서 4년 기간으로 선출되었다. 2년 후, 그는 주지사 직위를 위하여 비성공적으로 나가 톰 매콜에게 패하였다. 주의 재무관으로서 스트라우브는 지방 정부 투자 제도와 오리건주 공무원 연금 기금을 창조하는 일을 하였다. 그는 네스터카 강을 가로질러 바다 앞을 따라 키완다 곶을 지나 모래톱 위로 가는 데 고속도로가 계획된 틸라무크의 남부 지역을 위하여 국도 제101호선에 건설을 반대하기도 하였다. 그는 계획으로 반대한 자들을 이끄는 도움을 주었고 그 이전의 내부 위치로 가까이 고속도로를 건설할 수 있었다. 스트라우브는 1965년부터 1973년까지 직위에서 2개의 기간을 지내고 1970년 매콜에게 두번째 입찰을 패하였다.
이광섭 (1961년)
Section: 경력

2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 위원

2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 산업건설위원회 위원

2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원장

함안군 농업경영인 부회장

함안군 한우협회 사무국장

함안군 축산연합회 사무국장

자유한국당 경남도당 부위원장

함안군 협의회 정책특보

2017.04 ~ 2018.06 제7대 경상남도 함안군의회 의원
CIFAR
Section: 역사

이 단체가 발족된 이후로 20명의 노벨상 수상자가 CIFAR와 연결되었다.

조지 애컬로프

시드니 올트먼

필립 워런 앤더슨

케네스 애로

윌러드 보일

월터 길버트

릴런드 H. 하트웰

대니얼 카너먼

브라이언 코빌카

로버트 B. 로플린

앤서니 레깃

아서 B. 맥도널드

로저 마이어슨

제임스 피블스

존 폴라니

리처드 J. 로버츠

폴 로머

마이클 스미스 (화학자)
코바치 졸탄

코바치 졸탄(1962년~)은 헝가리의 아이스하키 선수, 지도자이다.

코바치 졸탄(1964년~)은 헝가리의 사격 선수이다.

코바치 졸탄(1969년~)은 헝가리의 정치인이다.

코바치 졸탄(1973년~)은 헝가리의 축구 선수이다.

코바치 졸탄(헝가리어: Kovács Zoltán)은 다음 사람을 가리킨다.

코바치 졸탄(1930년~)은 헝가리의 체스 기사이다.

코바치 졸탄(1957년~)은 헝가리의 정치인이다.
배재성 (함안군의원)
Section: 경력

2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 예산결산특별위원회 위원

2024.04 ~ 제8대 경상남도 함안군의회 의원

2024.04 ~ 2024.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 의회운영위원회 위원

2018.07 ~ 2020.07 제8대 경상남도 함안군의회 전반기 예산결산특별위원회 위원

2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 의회운영위원회 위원

2020.07 ~ 2022.06 제8대 경상남도 함안군의회 후반기 행정복지위원회 위원
원피스 21기

에그헤드 편에서는 밀짚모자 해적단이 미래풍 섬 에그헤드에 도착해 닥터 베가펑크를 만나고, 머지않아 전세계를 충격에 빠뜨리는 사건으로 이어지는 내용을 다루고 있다.

대한민국에서는 2024년 1월 12일 대원방송 (애니박스)에서 자막판 동시방송으로, 1월 25일부터 더빙판으로 처음 방영되기 시작하였다.

에그헤드 편에서 사용된 주제가는 2024년 4월 현재까지 오프닝곡 1곡, 엔딩곡 1곡으로 총 2곡이다. 오프닝곡은 기타다니 히로시의 〈어스!〉 (あーーっす!), 엔딩곡은 오오츠키 마키의 〈Dear sunrise〉가 1089화부터 사용되었다. 대한민국의 대원방송은 번안곡 없이 원곡을 그대로 송출하고 있다.
메달리스트 (만화)
Section: TV 애니메이션

애니메이션 프로듀서 - 칸베 코키

라인 프로듀서 - 미우라 타카스미

애니메이션 제작 - ENGI

제작 - 메달리스트 제작위원회(KADOKAWA, 코단샤, TV 아사히)

BOW AND ARROW

요네즈 켄시에 의한 제1기 오프닝 테마. 작사·작곡·편곡은 요네즈 켄시.

アタシのドレス

네구세.에 의한 제1기 엔딩 테마. 작사·작곡은 료타치, 편곡은 네구세., 카와구치 케이타.
메달리스트 (만화)
Section: 줄거리

어머니가 피겨스케이팅을 포기하게 하기 위한 구실로 끌려오고 싶은 심정이었지만 츠카사는 그녀가 안에 간직한 집념과 열정을 보고 그의 뒷받침으로 어머니의 반대를 무릅쓰고 스케이트를 타기 시작한다. 이윽고 츠카사의 지도하에, 이노리는 점차 그 재능을 꽃피워 간다.

전일본선수권에 출전한 경험이 있는 아케우라지 츠카사는 아이스 쇼 시험에서 계속 떨어져 취직처를 정하지 못했다. 그런 과거의 아이스 댄스 파트너, 타카미네 히토미로부터 자신이 주최하는 스케이트 클럽의 코치를 타진받는다. 전일본 출장을 히토미의 공이라고 비굴해져 내키지 않았던 츠카사이지만, 거기서 어머니에게 이끌린 유이츠카 이노리와 만난다.
오볼렌스키가
Section: 주목할만한 가문 인원

Arnaud  Henry Salas Perez (b. 1982), Lev Obolensky와 Chantal Salas-Perez의 아들

Dimitri  (1882-1964), (1847-1917) 왕자의 아들, 혁명 이후 파리 에서 야간 경비원과 택시 운전사가 됨

Dimitri(1918-2001),

Ivan  (1925–2019), Sergei Platonovich "Serge" Obolensky와 Ava Alice Muriel Astor의 아들
세르게이 체르니시요프

세르게이 체르니시요프(러시아어: Серге́й Чернышёв)는 다음 사람을 가리킨다.

세르게이 체르니시요프(1881년~1963년)는 러시아의 건축가이다.

세르게이 체르니시요프(1952년~)는 러시아의 철학자이다.

세르게이 체르니시요프(1988년~)는 러시아의 럭비 유니언 선수이다.

세르게이 체르니시요프(1990년~)는 아제르바이잔의 축구 선수이다.

세르게이 체르니시요프(2000년~)는 러시아의 브레이크댄서이다.
신창재
Section: 연혁과 전환점

2000년: 회장 취임 이후 외환위기 이후의 비용 구조 조정과 보장성 보험 강화 전략을 추진했다.

2010년대: 온라인 전업 생명보험사 ‘교보라이프플래닛’ 출범 지원 등 디지털 전환을 확대했다.

2018년~: 재무적투자자(FI)와의 비상장주식 풋옵션 분쟁이 장기화되며 지배구조 이슈로 부상했다.

2025년: EY한영 지정감사 수임과 가치평가 계약 충돌, 국제상업회의소(ICC) 간접강제금 국내 효력 판단 등으로 분쟁 국면이 재정비되었다.
신창재
Section: 경력

1999년 11월 – 교보생명 – 대표이사 회장 겸 이사회 의장 취임

2000년 5월~현재 – 교보생명 – 대표이사 회장(각자대표 체제)

2000년대~ – 한국메세나협회 – 부회장

1980년대~1990년대 초 – 서울대학교 의과대학 – 교수(산부인과)

1993년~ – 대산문화재단 – 이사(후에 이사장)

1996년 11월 – 교보생명 – 부회장(이사회 부의장)
제5전구군지역사령부
Section: 기록

1980년 12월 29일, 5th Support Command
→제5지원사령부

1989년 8월 13일, 5th Theater Army Area Command
→제5전구군지역사령부

COMZEUR, 1958년 6월 15일

남유럽 태스크포스(SETAF), 1962년

제18(XVIII)공수군단, 1964년: 사막타격연습

1958년 6월 15일, 5th Logistical Command
→5군수사령부
제5전구군지역사령부
Section: 역사

1951년 7월 15일부터 1958년 6월 14일까지 있었던 COMZEUR, Base Section(→기지영역)이 제5군수사령부로 재편성되었고, 제5군수사령부는 1958년 6월 15일부터까지 1960년 3월 1일까지 존재하였다.

1980년 12월 29일, 제5지원사령부로 재편성되었다.

1989년 8월 13일, 제5전구군지역사령부로 재편성되었다. 남유럽 태스크포스와 본부를 병합하였다.

1993년 8월, 제5전구군지역사령부는 해산하였다.
썸머레인
Section: 음반

This World Will Carry On Without You (2017)

Frenemy (2019)

Color Blind (2019)

Better Off This Way (2019)

Let It Go (2022)

Heaven's Hell (2023)

Sebelum Selamanya (feat. Chintya Gabriella) (2023)

Hope, Fear & Everything in-Between (2023)
일반화 가법 모델

일반화 가법 모델(generalized additive model, GAM)은 통계학에서 선형 반응 변수가 일부 예측 변수의 알려지지 않은 매끄러운 함수에 선형적으로 의존하고 이러한 매끄러운 함수에 대한 추론에 관심이 집중되는 일반화 선형 모형이다.

이 모델은 일변량 응답 변수 Y를 일부 예측 변수 xi와 연관시킨다. 다음과 같은 구조를 통해 Y의 예상 값을 예측 변수에 연결하는 연결 함수 g(예: 항등 또는 로그 함수)와 함께 Y(예: 정규, 이항 또는 포아송 분포)에 대해 지수족 분포가 지정된다.
점별 상호정보량

이 개념은 1961년 로버트 파노(Robert Fano)가 "상호정보"(mutual information)라는 이름으로 선보였지만 오늘날 이 용어는 대신 무작위 변수 간의 관련 의존성을 측정하는 데 사용된다. 두 이산 무작위 변수의 상호정보(MI)는 평균을 나타낸다. 이는 가능한 모든 이벤트의 PMI이다.

PMI(특히 긍정 점별 상호정보량 변형)는 "NLP에서 가장 중요한 개념 중 하나"로 설명되었으며, 여기서 "두 단어 사이의 연관성을 평가하는 가장 좋은 방법은 얼마나 더 많은지 묻는 것"이라는 직관을 이끌어낸다. 두 단어는 우리가 선험적으로 두 단어가 우연히 나타날 것이라고 기대했던 것보다 말뭉치에서 동시에 발생한다."
해밀턴 몬테카를로

이 알고리즘은 원래 격자 양자 색역학 계산을 위해 1987년 사이먼 듀에인, 앤소니 케네디, 브라이언 펜들턴, 던컨 로웨스에 의해 제안되었다. 1996년에 래드포드 M. 닐은 이 방법이 더 광범위한 종류의 통계 문제, 특히 인공 신경망에 사용될 수 있는 방법을 보여주었다. 그러나 베이즈 네트워크의 기울기를 제공해야 하는 부담으로 인해 통계 및 기타 정량적 분야에서 알고리즘의 광범위한 채택이 지연되었으며, 2010년대 중반 스탠(Stan) 개발자가 자동 미분과 결합하여 HMC를 구현했다.

해밀턴 몬테카를로(Hamiltonian Monte Carlo, HMC) 알고리즘(원래 명칭: 하이브리드 몬테카를로, hybrid Monte Carlo)은 직접 샘플링이 어려운 목표 확률 분포에 따라 분포되어 수렴되는 무작위 샘플 시퀀스를 얻기 위한 마르코프 체인 몬테카를로 방법이다. 이 시퀀스는 목표 분포(예상 값)에 대한 적분을 추정하는 데 사용할 수 있다.
포아송 회귀

음이항 회귀(Negative binomial regression)는 분산이 포아송 모델의 평균과 동일하다는 매우 제한적인 가정을 완화하기 때문에 포아송 회귀의 널리 사용되는 일반화이다. 전통적인 음이항 회귀 모델은 포아송-감마 혼합 분포를 기반으로 한다. 이 모델은 감마 분포를 사용하여 포아송 이질성을 모델링하기 때문에 널리 사용된다.

포아송 회귀(Poisson regression)는 통계학에서 개수 데이터 및 분할표를 모델링하는 데 사용되는 회귀 분석의 일반화 선형 모델 형태이다. 포아송 회귀 분석에서는 응답 변수 Y가 포아송 분포를 갖고 기댓값의 로그가 알 수 없는 매개변수의 선형 조합으로 모델링될 수 있다고 가정한다. 포아송 회귀 모델은 특히 분할표를 모델링하는 데 사용되는 경우 로그 선형 모델이라고도 한다.
예측 모델링

예측 모델링(Predictive modelling)은 통계를 사용하여 결과를 예측한다. 예측하려는 사건은 대부분 미래에 발생하지만, 예측 모델링은 발생 시기와 상관없이 모든 유형의 알려지지 않은 사건에 적용될 수 있다. 예를 들어 예측 모델은 범죄가 발생한 후 범죄를 탐지하고 용의자를 식별하는 데 자주 사용된다.

많은 경우, 모델은 설정된 양의 입력 데이터를 바탕으로 결과의 확률을 추측하기 위해 탐지 이론을 기반으로 선택된다. 예를 들어 이메일이 스팸일 가능성을 결정하는 경우이다.

모델은 데이터 세트가 다른 세트에 속할 확률을 결정하기 위해 하나 이상의 분류자를 사용할 수 있다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 "햄"(스팸이 아닌)인지 확인하는 데 모델을 사용할 수 있다.
예측
Section: 예언

문학에서 환상과 예언은 미래 사건의 가능한 시간표를 제시하는 데 사용되는 문학적 장치이다. 이는 개인이 보는 것을 말하는 비전으로 구별될 수 있다. 따라서 신약성경의 요한계시록에서는 이와 관련하여 문학적 장치로 환상을 사용한다. 또한 개인이 설교나 기타 공개 포럼에서 언급한 경우에도 예언 또는 예언 문헌이다.

고대부터 현재까지 예언과 같은 초상적이거나 초자연적인 수단을 사용하거나 징조를 관찰함으로써 예측이 종종 이루어졌다. 물 점술, 점성술, 수비학, 운세, 꿈의 해석 및 기타 여러 형태의 점술을 포함한 방법이 수천 년 동안 미래를 예측하기 위해 사용되어 왔다. 이러한 예측 수단은 과학 실험에 의해 입증되지 않았다.
플래닝

플래닝(planning) 또는 계획 세우기는 원하는 목표를 달성하는 데 필요한 활동에 관해 생각하는 과정이다. 플래닝은 정신적 시간여행의 기본 능력인 선견지명에 기초한다. 일부 연구자들은 미리 생각하는 능력인 사전 사고의 진화를 인류의 진화의 원동력으로 간주한다. 플래닝은 지능적인 행동의 기본 속성이다. 여기에는 원하는 결과뿐만 아니라 해당 결과를 달성하는 데 필요한 단계를 시각화하기 위한 논리와 상상력의 사용도 포함된다.

플래닝의 중요한 측면은 예측과의 관계이다. 예측은 미래가 어떤 모습일지 예측하는 것을 목표로 하고, 플래닝은 미래가 어떤 모습일지 상상하는 것이다.

확립된 원칙에 따른 플래닝은 - 특히 20세기 초 이후 - 특히 경영 및 비즈니스와 같은 분야에서 많은 전문 직업의 핵심 부분을 형성한다. 사람들이 계획을 개발하고 나면 진행 상황, 효율성 및 효과를 측정하고 평가할 수 있다. 상황이 바뀌면 계획을 수정하거나 포기해야 할 수도 있다.
플래닝
Section: 신경학

플래닝은 뇌의 집행 기능 중 하나로, 원하는 목표를 달성하기 위한 일련의 생각과 행동을 형성, 평가 및 선택하는 데 관련된 신경학적 프로세스를 포함한다. 신경심리학, 신경약리학, 기능적 신경영상 접근 방식을 조합하여 활용한 다양한 연구들은 플래닝 능력 손상과 전두엽 손상 사이에 긍정적인 관계가 있음을 시사한다.

전두엽에 위치한 중측배외측 전두피질 내의 특정 영역은 인지 플래닝과 작업 기억과 같은 관련 집행 특성 모두에서 본질적인 역할을 하는 것으로 밝혀졌다.

이 전두피질 영역과 기저핵, 특히 줄무늬체 (피질선조체 경로) 사이의 신경 경로가 외상성 뇌손상이나 신경퇴행성 질환의 영향과 같은 다양한 메커니즘을 통해 교란되면 정상적인 플래닝 기능에 필요한 프로세스가 방해될 수 있다.
플래닝
Section: 플래닝 이론

공공 정책은 법률, 규칙, 결정, 명령 등을 포함한다. 공공 정책은 정책 수립을 통해 사회 문제를 해결하려는 노력으로 정의될 수 있다. 정책은 정부가 우선순위를 둔 사회 문제를 해결하기 위해 특정 목표를 염두에 두고 수립된다.

공공 정책 플래닝에는 환경, 토지 이용, 지역, 도시 및 공간 플래닝이 포함된다. 많은 국가에서 도시 및 지방 플래닝 시스템의 운영은 종종 "플래닝"이라고 불리며, 시스템을 운영하는 전문가들은 "플래너"로 알려져 있다.
이항 회귀

이항 회귀는 이항 회귀와 밀접한 관련이 있다. 이항 회귀는 n=1인 이항 회귀 또는 그룹화되지 않은 이진 데이터에 대한 회귀로 간주될 수 있는 반면, 이항 회귀는 그룹화된 이진 데이터에 대한 회귀로 간주될 수 있다. 이항 회귀 모델은 이산 선택 모델의 한 유형인 이항 선택 모델과 본질적으로 동일하다. 주요 차이점은 이론적 동기에 있다. 기계 학습에서 이항 회귀는 확률 분류의 특수한 사례로 간주되므로 이진 분류의 일반화이다.

이항 회귀(Binomial regression)는 통계학에서 반응(Y)이 이항 분포를 갖는 회귀 분석 기술이다. 이는 일련의 n개의 독립적인 베르누이 시행의 성공 횟수이며 각 시행은 성공 확률 p를 갖는다. 이항 회귀에서 성공 확률은 설명 변수와 관련이 있다. 일반 회귀의 해당 개념은 관찰되지 않은 응답의 평균값을 설명 변수와 연관시키는 것이다.
LeNet
Section: 구조

레이어 S4는 크기가 2x2이고 출력이 16개의 5x5 기능 그래프인 S2와 유사하다.

레이어 C5는 5x5 크기의 컨볼루션 커널 120개를 포함하는 컨볼루션 레이어이다. 각 셀은 S4의 16개 특성 그래프 모두에서 5*5 이웃에 연결된다. 여기서 S4의 특성 그래프 크기도 5x5이므로 C5의 출력 크기는 1*1이다. 따라서 S4와 C5는 완전히 연결된다. C5는 완전 연결 레이어 대신 컨벌루션 레이어로 표시된다. 왜냐하면 LeNet-5 입력이 더 커지고 구조가 변경되지 않으면 출력 크기가 1x1보다 커지기 때문이다. 즉 완전 연결 레이어가 아니다.

레이어 S2는 14x14 크기의 특징 그래프 6개를 출력하는 서브샘플링/풀링 레이어이다. 각 특징 맵의 각 셀은 C1의 해당 특징 맵에 있는 2x2 이웃에 연결된다.

레이어 C3은 16개의 5-5 컨볼루션 커널이 있는 컨볼루션 레이어이다. 처음 6개의 C3 기능 맵의 입력은 S2에 있는 3개의 기능 맵의 각 연속 하위 집합이고, 다음 6개의 기능 맵의 입력은 4개의 연속적인 하위 집합의 입력에서 나오며, 다음 3개의 기능 맵의 입력은 S2에서 나온다. 마지막으로 마지막 기능 그래프에 대한 입력은 S2의 모든 기능 그래프에서 나온다.
릿지 회귀

릿지 회귀는 선형 회귀 모델에 일부 다중 공선형(상관 관계가 높은) 독립 변수가 있는 경우 릿지 회귀 추정기(RR)를 생성하여 최소 제곱 추정기의 부정확성에 대한 가능한 솔루션으로 개발되었다. 이는 분산과 평균 제곱 추정량이 이전에 파생된 최소 제곱 추정값보다 작은 경우가 많기 때문에 더 정확한 릿지 매개변수 추정값을 제공한다.

이 이론은 1970년 호얼(Hoerl)과 케나드(Kennard)가 테크노메트릭스(Technometrics) 논문 "릿지 회귀: 비직교 문제의 편향 추정" 및 "릿지 회귀: 비직교 문제의 적용"에서 처음 소개했다. 이는 릿지해석 분야에 대한 10년 간의 연구 결과였다.
다중 클래스 분류

많은 분류 알고리즘(특히 다항 로지스틱 회귀)은 자연스럽게 두 개 이상의 클래스 사용을 허용하지만 일부는 본질적으로 이진 알고리즘이다. 그러나 이들은 다양한 전략을 통해 다항 분류자로 바뀔 수 있다.

다중 클래스 분류(Multiclass classification) 또는 다중 분류는 기계 학습 및 통계적 분류에서 인스턴스를 세 개 이상의 클래스 중 하나로 분류하는 문제이다(인스턴스를 두 클래스 중 하나로 분류하는 것을 이진 분류라고 함).
심층 신뢰 신경망

심층 신뢰 신경망(Deep belief network, DBN)은 기계 학습에서 생성적 그래픽 모델이거나 심층 신경망 클래스로, 여러 레이어의 잠재 변수("숨겨진 단위")로 구성되며 레이어 간 연결은 있지만 각 레이어 내 유닛 간 연결은 없다.

지도 없이 일련의 사례에 대해 훈련을 받으면 DBN은 입력을 확률적으로 재구성하는 방법을 배울 수 있다. 그런 다음 레이어는 특징 탐지기 역할을 한다. 이 학습 단계 후에는 분류를 수행하기 위해 감독을 통해 DBN을 추가로 훈련할 수 있다.
이항 분류

이항 분류(Binary classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹(각각 클래스라고 함) 중 하나로 분류하는 작업이다. 일반적인 이항 분류 문제는 다음과 같다.

환자에게 특정 질병이 있는지 여부를 확인하기 위한 의료 검사

사양이 충족되었는지 여부를 결정하는 업계 품질 관리

정보 검색에서 페이지가 검색 결과 집합에 있어야 하는지 여부를 결정
크로쿠스 시티홀 테러
Section: 공격

최소 133명이 사망하고 145명 이상이 부상당했으며, 107명이 입원했고 최소 60명이 위독한 상태에 빠졌다. 러시아 보건부 장관 미하일 무라슈코에 따르면 이번 공격으로 어린이 5명이 부상을 입었고 희생자 중 60명은 심각한 상태라고 한다.

SOBR 및 OMON 부대의 전문 경찰 부대가 현장으로 파견되었다.

오후 9시 32분쯤 폭발이 보고되었고, 오후 10시쯤에는 지붕이 부분적으로 붕괴되었다. 일부 보도에 따르면 무장괴한들 중 일부가 건물 안에 바리케이드를 치고 있었다.
크로쿠스 시티홀 테러
Section: 배경

2024년 3월 19일, 블라디미르 푸틴 러시아 대통령은 미국 대사관의 경고를 "우리 사회를 위협하고 불안정하게 만들려는 의도"로 행해진 "명백한 협박"이라고 규정했다. 그는 FSB와 다른 특별 서비스에 "모든 분야에서 대테러 작업을 심각하게 강화하라"고 명령했다.

크로쿠스 시티홀(러시아어: Крокус Сити Холл)은 크로쿠스 시티(러시아어: Крокус-Сити)라고 불리는 쇼핑센터, 레스토랑 및 기타 관광 명소가 모여 있는 대규모 블록의 일부이다. 2009년에 6,000명을 수용할 수 있는 콘서트장으로 건설된 이 지역 최대 규모 중 하나다.
강면하

본 문서의 강면하는 후에 강재호로 개명한 독립유공자로서, 다른 역사적 인물이나 친일파로 알려진 동명의 인물과는 전혀 다른 인물임을 명확히 한다. 강면하(강재호)는 대한민국의 독립을 위해 헌신한 인물로, 그의 이름과 업적은 독립운동가로서의 공헌에 국한된다.

강면하(姜冕夏, 1901년 8월 26일~1987년 4월), 후에 강재호(姜宰豪)로 개명한 인물은 일제강점기에 활동한 독립운동가이다. 대한독립군비단(大韓獨立軍團)을 조직하여 상해 대한민국 임시정부 교통부(交通部)와 연락을 취하면서 교통국(交通局)이라는 비밀연락기구를 설치하고 군자금을 모금하는 등의 활동으로 대한민국의 독립에 크게 기여했다.
강면하
Section: 주요 활동

1921: 3월 함흥지법(咸興地法)에서 징역 5년(최고형) 선고.

1921: 노령 및 만주에 있는 조선인에게 임시정부활동 상황을 알리는 문서를 전달로 8월 조선총독부 재판소인 경성복심에서 5년 징억형을 선고받고 서대문형무소(西大門刑務所)에 투옥되었다.

1921: 서대문형무소에서 8개월 옥고를 치렀으나 특별사면(特別赦免)으로 석방된다.

1925: 장의단(章儀團) 서울 폭탄 사건에 관련 피검되었으나 6개월 재옥후 석방된다.

1927: 보천보사건(普天堡事件)과 관련하여 혜산경찰서(惠山警察署)에서 체포되었으나 석방되었다. 이후 그는 항일운동을 계속하였다.
강면하
Section: 생애

함께한 안창호와의 협력을 바탕으로 1921년 3월 함흥지방법원에서 징역 5년(최고형)을 선고받고, 서울복심법원에서 확정되어 서대문형무소(西大門刑務所)에서 복역했다.

석방된 후에도 항일운동을 계속하였으며, 1925년 장의단 서울 폭탄사건,
1927년 보천보사건 등에 관련되어 검거되었다. 석방이후 항일구국운동을 지속했다.

강면하의 독립운동에 대한 기여는 건국훈장 애족장 수여를 통해 인정받았으며, 그의 노력은 한국 독립운동사에서 기록되어 있습니다. 특히, 연통제와 교통국의 활동을 통해 대한민국임시정부와 국내외 국민 간의 독립 의지를 상통하고 구국 사업의 완성을 기하며, 내외의 독립을 수립하기 위한 중요한 역할을 수행하였다.
록 어게인스트 레이시즘
Section: 역사

클랩튼 외에도 다른 유명 음악가들도 선동적인 발언을 했는데, 데이비드 보위는 플레이보이, NME 및 스웨덴 출판물과의 인터뷰에서 파시즘의 지지 및 아돌프 히틀러에 대한 존경을 표했다. 보위는 "나는 영국이 파시스트 지도자로부터 이익을 얻을 수 있다고 생각한다. 어쨌든 파시즘은 민족주의다. 나는 파시즘을 매우 강하게 믿으며, 사람들은 연대 지도부 하에 항상 더 효율적으로 대응해 왔다", "아돌프 히틀러는 최초의 록스타 중 한 명이었다", "극우파가 나서서 모든 것을 쓸어버리고 모든 것을 정리해야 한다" 등을 발언했다. 나중에 보위는 이러한 발언에 대해 후회하고 부끄러움을 표명하면서 신비주의와 프리드리히 니체에 대한 집착 및 과도한 약물 사용으로 인해 생긴 것이었다고 언급했다. 이후 1983년 MTV의 앵커 마크 굿맨과의 인터뷰에서 보위는 MTV가 흑인 음악가들에 대한 충분한 노출을 제공하지 않는 채널을 공격적으로 비판하기도 했다. 또한 〈China Girl〉 및 〈Let's Dance〉에 대한 자신의 비디오를 인종차별에 대한 "단순"한 묘사라고 말했으며, 《Tin Machine》은 파시즘과 신나치주의에 대한 보다 직접적인 입장을 취하고 있다.

본래 인종차별에 반대하는 메시지를 지닌 일회성 콘서트로 구상됐던 록 어게인스트 레이시즘은 1976년 레드 손더스, 로저 허들, 조 레포드, 피터 브루노 등이 설립했다. 허들은 1976년 8월 에릭 클랩튼이 버밍엄에서 열린 콘서트에서 전 보수당 장관 이넉 파월(반이민 연설로 유명)에 대한 지지 선언을 하기 전까지 단지 아이디어에 불과했다고 밝혔다. 당시 클랩튼은 관객들에게 영국이 "인구 과밀" 상태에 있으며 영국이 "흑인 식민지"가 되는 것을 막기 위해 파월에 투표해야 한다고 말했다. 또한 영국이 "외국인들을 내보내고, 워그(Wog; 흑인 및 남아시아인들 비하 단어)를 내보내고, 쿤(Coon)을 내보내야 한다"고 말한 후 "영국을 백인으로 유지하라"(Keep Britain White)라는 국민전선의 슬로건을 반복해서 외쳤다. 이에 손더스, 레포드, 브루노와 허들은 뉴 뮤지컬 익스프레스에 클랩튼의 발언에 대한 반대를 표명하는 편지를 써서 대응했는데, 이들은 클랩튼이 밥 말리의 〈I Shot the Sheriff〉를 커버하여 히트를 했기 때문에 이 발언이 더욱 역겹다고 주장했다. 편지 끝 부분에는 록 어게인스트 레이시즘이라는 운동을 결성하는 데 도움을 줄 것을 호소했고, 록이 지닌 흑인의 뿌리를 지지하는 팬들로부터 수백 개의 답장을 받았다.
다나카 유코

다나카 유코(田中 裕子, 1955년~)는 일본의 배우이다.

다나카 유코(田中 祐子, 1971년~)는 일본의 무용가이다.

다나카 유코(田中 祐子, 1978년~)는 일본의 지휘자이다.

다나카 유코(일본어: たなか ゆうこ)는 다음 사람을 가리킨다.

다나카 유코(たなか ゆうこ)는 일본의 성우이다.

다나카 유코(田中 優子, 1952년~)는 일본의 문학자, 문화사가이다.
AnimeJapan

캐치프레이즈는 '애니메이션의 모든 것이, 여기에 있다.'.

'패밀리 아니메 페스타'의 캐치프레이즈는 '모두가 좋아하는 애니메이션이 대집합!'.

2013년까지 매년 3월에 개최하고 있던 2개의 애니메이션 이벤트 도쿄 국제 애니메이션 페어와 아니메 콘텐츠 엑스포를 발전적으로 통합시킨 이벤트다.

AnimeJapan(아니메재팬)은 2014년부터 매년 3월 하순에 행해지고 있는 종합 애니메이션 이벤트다.

주최는, 2014년과 2015년은 'AnimeJapan 실행 위원회'(이하 '실행 위원회'), 2016년 이후는 '일반사단법인 아니메재팬'.
김택연
Section: 아마추어 경력

인천광역시에서 태어난 김택연은 인천동막초등학교와 상인천중학교를 졸업했다. 초등학교 4학년 때 SK 와이번스 선수 최정의 플레이를 보고 야구에 흥미를 갖게 되어 1년 후 본격적으로 야구를 시작했으며, 처음에는 야수였으나 코치의 권유로 투수로 전향했다. 이후 인천고등학교로 진학했으며, 고등학교 2학년이던 2022년에 고교 리그에서 19경기에 출전해 52+2⁄3이닝 동안 4승 1패, 73탈삼진, 6자책점, 평균자책점 1.02를 기록했다. 특히 전국체전에서는 광주제일고등학교와의 경기에서 선발 등판해 13개의 삼진을 잡아내는 등 이호성과 함께 팀의 우승에 힘을 보탰다.

고등학교 3학년이던 2023년에는 고교 리그에서 모두 13경기에 출전해 64+1⁄3이닝을 던지며 7승 1패, 97삼진, 8자책점, 1.13의 평균자책점, WHIP 0.66을 기록했다. 그해 대통령배 전국고교야구대회에서는 8강전에서 유신고등학교를 상대로 6+1⁄3이닝 동안 무실점으로 팀의 3–0 승리를 이끈데 이어, 준결승전에서는 경북고등학교를 맞아 7+1⁄3이닝 동안 1실점만을 내주며 팀의 결승행을 이끌었다. 투구 수 제한으로 인해 결승전에는 출전하지 못했고, 인천고는 군산상일고등학교를 상대로 10–11로 패해 준우승에 머물렀지만 김택연은 감투상을 받았다. 또한 김택연은 청소년 국가대표에도 선발되어 U-18 야구 월드컵에서도 활약했다.
김택연
Section: 국가대표팀 경력

9월 8일에 치러진 슈퍼라운드 두 번째 경기인 미국전에서 김택연은 5회 황준서에 이어 두 번째 투수로 등판해 1+1⁄3이닝 동안 2탈삼진 1실점을 기록했고, 대한민국은 1–5로 패배했다. 다음날인 9일에는 네덜란드를 상대로 세 번째 투수로 나서 1이닝 무피안타 1볼넷 2탈삼진 무실점으로 팀의 3-1 승리를 도왔으며, 대한민국은 슈퍼라운드 4위로 3·4위 결정전에 진출했다. 9월 10일 치러진 미국과의 3·4위 결정전에서는 선발투수로 나서 7이닝 2피안타 1볼넷 9탈삼진 무실점으로 팀의 4-0 승리를 이끌었으며, 대한민국은 U-18 야구 월드컵에서 2019년 이후 4년 만에 동메달을 획득했다. 김택연은 이번 대회에서 6경기에 등판해 16이닝 동안 5피안타 4볼넷 29탈삼진 2실점 2승 평균자책점 0.88을 기록했으며, 특히 6~7일 푸에르토리코전부터 10일 미국전까지 5일 연속으로 등판해 12+1⁄3이닝 동안 178구를 던지며 혹사 논란이 일었는데, 이에 대해 이영복 대표팀 감독은 대회 규정을 지켰다고 반박했다.

2023년 7월 18일, 대한야구소프트볼협회는 같은 해 9월 1일부터 9월 10일까지 대만에서 치러지는 2023년 U-18 야구 월드컵에 출전할 대표팀 명단을 발표했으며, 인천고 3학년이었던 김택연은 명단에 포함되었다. 9월 2일 대만을 상대로 한 예선라운드 A조 첫 경기에서 황준서에 이어 두 번째 투수로 등판한 김택연은 3이닝 3피안타 2볼넷 7탈삼진 1실점을 기록했으며, 경기는 대한민국이 1–6으로 패배했다. 9월 4일, 예선라운드 A조 세 번째 경기에서는 7회 1사 주자 2루 상황에 등판해 아웃카운트 두 개를 잡아내며 팀의 3–0 승리를 지켜냈다. 악천후로 인해 서스펜디드 게임으로 치러진 예선라운드 마지막 경기인 푸에르토리코전에서는 1회 1사 만루 위기에서 등판해 탈삼진 두 개를 잡아내는 등 3이닝 무피안타 무4사구 7탈삼진 무실점을 기록하며 팀의 8-1 승리를 이끌었고, 대한민국은 조별 리그에서 4승 1패 조 2위로 슈퍼라운드에 진출했다.