hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-related-paragraph-pairs huggingface dataset:
몰식자 잉크
Section: 만년필

이러한 현대 몰식자 제형의 염료는 잉크가 완전히 건조될 때까지 잉크를 선명하게 보이게 하는 임시 착색제 역할을 한다. 철-갈산염 화합물은 점진적인 산화 과정을 통해 회색/검은색으로 관찰 가능한 점진적인 색상 변화를 일으키고 글씨를 방수 처리한다. 잉크의 색상 변화 특성은 사용된 종이의 특성에도 따라 달라진다. 일반적으로 표백제 잔류물이 상대적으로 높은 종이에서 변색 과정이 더 빠르고 눈에 띄게 진행된다.

염료 기반 만년필 잉크와 달리 21세기 주류로 사용되지는 않지만, 현대 몰식자 잉크는 영구성이 요구되는 만년필에 여전히 사용된다. 영국에서는 철-갈산염 화합물을 포함하는 특수 청흑색 기록용 품질의 기록관 잉크가 출생증명서, 결혼증명서, 사망진단서와 같은 공식 문서와 성직자 명부 및 선박 로그북에 등록 사무소에서 사용이 요구된다. 독일에서는 공증인 법률 문서에 특별한 파란색 또는 검은색 urkunden- oder dokumentenechte Tinte 또는 문서용 영구 잉크의 사용이 요구된다.
몰식자 잉크
Section: 제조 및 사용

잉크는 전통적으로 황산 철(II) (FeSO4)을 타닌산 용액에 첨가하여 제조했지만, 다른 철 이온 공여체도 사용할 수 있다. 갈로타닌산은 보통 참나무 벌레집이나 다른 나무의 충영에서 추출되었으므로 이름이 붙었다. 추출물의 발효 또는 가수분해는 포도당과 갈산을 방출하며, 이는 갈산 철의 형성을 통해 더 어두운 자줏빛 검은색 잉크를 생성한다.

발효된 추출물은 황산 철(II)과 혼합되었다. 여과 후, 얻어진 옅은 회색 용액에 결합제(가장 일반적으로 아라비아검)를 첨가하여 종이나 양피지에 글씨를 쓰는 데 사용했다. 잘 제조된 잉크는 점차 강렬한 보랏빛 검은색으로 어두워졌다. 결과적인 표시는 양피지나 독피지에 단단히 붙었으며, 카본 블랙 잉크나 다른 제형과는 달리 문지르거나 씻어서 지울 수 없었다. 표시는 필기 표면에서 얇은 층을 긁어내서만 지울 수 있었다.
몰식자 잉크
Section: 화학

탄닌을 황산 철과 혼합하면 수용성 철(II) 탄산염 복합체가 형성된다. 용해성 때문에 잉크가 종이 표면으로 침투할 수 있어 지우기 어렵다. 공기에 노출되면 더 어두운 안료인 철(III) 탄산염으로 변한다. 이 생성물은 수용성이 아니므로 필기 잉크로서의 영구성에 기여한다.

잉크의 변색 과정은 대기 중의 산소에 의해 철 이온이 철(II)(Fe2+)에서 철(III)(Fe3+) 상태로 산화되기 때문이다. 이 때문에 액체 잉크는 잘 막힌 병에 보관해야 하며, 시간이 지나면 종종 사용할 수 없게 된다. 철(III) 이온은 타닌산 또는 일부 유도 화합물(아마도 갈산 또는 피로갈롤)과 반응하여 중합체 금속-유기 화합물을 형성한다.
식품 접촉 물질
Section: 식품 안전 기호

"식품 안전" 기호는 모든 조건에서 식품 안전을 보장하지는 않는다. 식품과 접촉하는 재료의 구성만으로 발암 물질이 식품으로 이동하는 것이 통제되는 것은 아니다. 식품 안전에 중요한 역할을 할 수 있는 다른 요소들이 있다. 예를 들어, 식품의 온도, 식품의 지방 함량, 표면과의 총 접촉 시간 등이 있다. 발포 식품 용기의 안전성은 현재 논의 중이며, 이 세 가지 요소가 모두 작용하는 좋은 예이다. 폴리스티렌은 뜨겁거나 지방이 많은 식품과 접촉할 때 녹을 수 있으며 안전 위험을 초래할 수 있다. 미국에서는 식품과 접촉하는 재료가 무게 기준으로 1% 이상의 잔류 스타이렌 단량체를 포함할 수 없다(지방이 많은 식품의 경우 0.5%).

다양한 국가의 법적 요구 사항은 다를 수 있지만, 식품 안전 기호는 일반적으로 다음을 보장한다.

용기 표면은 제조 과정에서 접촉할 수 있는 모든 독성 오염 물질이 없어야 한다.

용기 재료는 사용(퇴화)을 통해 잠재적으로 독성 오염의 원인이 되어서는 안 된다. 이는 재료의 "이동 한계"를 추정하고 규제함으로써 보장된다. EU 규정에서는 전체 이동이 잠재적 접촉 표면의 10mg/dm²로 제한된다. 다양한 재료에 대한 특정 이동은 (식품 및 보관) 온도 수준과 식품의 pH와 같은 변수에 따라 다른 식품 품목에 대해 달라진다. 특정 재료의 독성 고려 사항에는 물질의 발암성이 포함될 수 있다. 이러한 측면을 규정하는 규정은 국가마다 다를 수 있다.
식품 접촉 물질
Section: 법률

21 CFR 171 식품 첨가물 청원

21 CFR 172 인간 소비를 위한 식품에 직접 첨가하도록 허용된 식품 첨가물

21 CFR 173 인간 소비를 위한 식품에 허용된 2차 직접 식품 첨가물

21 CFR 178 간접 식품 첨가물: 보조제, 생산 보조제 및 살균제

21 CFR 180 추가 연구가 진행되는 동안 식품 또는 식품과 접촉하는 식품에 허용된 식품 첨가물

중합체 또는 첨가물은 면제를 통해 다른 방식으로도 규제될 수 있다. 예를 들어:
식품 접촉 물질

식품 접촉 재료는 플라스틱, 고무, 종이, 도장 (제조), 금속 등 다양한 재료로 구성될 수 있다. 많은 경우, 여러 재료가 조합되어 사용된다. 예를 들어, 주스용 종이 상자는 (안쪽부터 바깥쪽으로) 플라스틱 층, 알루미늄, 종이, 인쇄, 상단 도장으로 구성될 수 있다.

식품 접촉 재료 또는 식품 접촉 물질(Food contact materials, food contacting substances, FCS)는 음식과 접촉하도록 의도된 재료이다. 여기에는 유리나 청량 음료 캔과 같은 용기뿐만 아니라 식품 공장의 기계나 커피 머신도 포함된다.
씰 (공구)

정지 씰은 '패킹'이라고도 불린다.

씰 유형:

유도 밀봉 또는 캡 밀봉

접착제, 밀봉제

보독 씰, 의료용으로 특화된 가스 밀봉 와셔

본드 씰, 다우티 씰 또는 다우티 와셔라고도 불린다. 나사 또는 볼트의 진입점에서 밀봉을 제공하는 데 널리 사용되는 일체형 개스킷이 있는 와셔의 일종이다.

씰(seal)은 누출(예: 펌핑 시스템에서)을 방지하고, 압력을 가두거나, 오염 물질을 배제하여 시스템, 메커니즘 또는 기타 재료를 서로 결합하는 데 도움이 되는 장치 또는 재료이다. 씰의 효과는 밀봉제의 경우 접착력에, 개스킷의 경우 압축력에 따라 달라진다. 씰은 화학, 수자원 공급, 제지 생산, 식품 가공 및 기타 여러 응용 분야를 포함한 광범위한 산업에서 펌프에 설치된다.
토르투아즈셸
Section: 용도

토르투아즈셸은 2014년에 거래가 금지될 때까지 북부와 아시아에서 고대부터 널리 사용되었다. 이는 일반적으로 얇은 조각으로, 빗, 작은 상자 및 액자, 가구의 상감 세공 (앙드레 샤를 불이 수행한 불 세공으로 알려짐), 안경테, 기타 피크 및 뜨개질 바늘과 같은 다양한 품목 제조에 사용되었다. 비록 비쌌지만, 토르투아즈셸은 아름다운 얼룩덜룩한 외관, 내구성, 그리고 피부에 닿는 유기적인 따뜻함 때문에 제조업체와 소비자에게 매력적이었다.

초기 가공은 동물의 갑각에서 비늘 층을 가열하여 분리하고, 소금물에 끓여 판을 부드럽게 한 다음 압축기 아래에서 평평하게 하는 과정을 포함했다. 두 조각은 뜨거운 인두를 사용하여 융합될 수 있었지만, 이전 단계와 마찬가지로 색상을 잃지 않도록 세심한 주의를 기울여야 했다. 마무리 및 광택 작업은 주로 유럽 또는 미국에서 다양한 기술로 이루어졌다. 다양한 아시아 국가의 장인들도 이 기술을 완성했다.
토르투아즈셸
Section: 역사

토르투아즈셸은 고대부터 사용되었으며, 고대 그리스의 첼리스 또는 리라는 종종 전체 껍질을 사용하여 몸통을 만들었다. 토르투아즈셸 상감 베니어는 부유한 고대 로마인들에게 가구, 특히 식사용 소파와 작은 물품에 인기가 많았다. 아마도 서기 1세기 작품인 에리트라해 페리플루스는 다른 종의 껍질을 구분했는데, 가장 좋은 것은 매부리바다거북으로 여겨졌다.

루이 14세의 캐비닛 제작자였던 앙드레 샤를 불 (1642–1732)은 금속으로 뒷받침된 얇은 토르투아즈셸 상감과 나무 및 금속을 결합한 상감 세공을 도입하거나 완성했으며, 이 스타일은 여전히 그의 이름을 따서 불린다 (불 세공). 코담배갑과 같은 작은 사치품은 토르투아즈셸 (또는 다른 재료)에 귀금속과 보석을 상감하는 피케 세공으로 장식되었다.
미라클 미네랄 서플먼트
Section: 안전 및 법적 문제

MMS는 어떤 질병의 치료에도 승인되지 않았으며, 미국 환경보호청에 따르면 소량의 이산화 염소에 만성적으로 노출되면 생식 및 신경 발달 손상을 일으킬 수 있다. 인간에게 미치는 이산화 염소의 영향에 대한 연구는 드물지만, 동물 대상 연구는 더 흔하다. 이산화 염소는 6개월 후 그리벳원숭이의 갑상선 기능을 손상시키고 CD4+ 도움 T세포 수를 감소시키는 것으로 나타났다. 한 연구에서는 음용수 중 이산화 염소 농도 100 mg/L에 노출된 쥐에서 3개월 후 적혈구 수 감소가 발견되었다. 미국 노동부는 직업적으로 이산화 염소 흡입 노출을 0.1 ppm으로 제한하고 있는데, 이는 10 ppm 농도에서 쥐가 10일 후 사망했고, 19 ppm에 우발적으로 노출된 작업자가 사망했기 때문이다. 같은 기관에 따르면, "이산화 염소는 인간에게 심각한 호흡기 및 눈 자극제"이다.

2010년 7월 미국 식품의약국은 유사한 통지를 발표하며, 아염소산 나트륨 용액과 산 (화학)(예: 귤속 과일 주스)을 혼합하여 제조되는 MMS가 "직물 탈색 및 산업 폐수 처리에 사용되는 강력한 표백제"인 이산화 염소를 생성한다고 경고했다. MMS 섭취 후 심각한 구역질, 구토, 탈수로 인한 위험한 저혈압을 포함한 보고가 있었기 때문에, FDA는 소비자들에게 제품 사용을 중단하고 즉시 폐기할 것을 권고했다. FDA는 2019년 8월, MMS 섭취로 인한 질병 보고를 계속 받고 있다고 말하며 또 다른 경고를 발표했다.
미라클 미네랄 서플먼트
Section: 조사

2018년 1월, 영국에서 MMS 사용에 대한 최소 6개 경찰 병력이 조사에 착수했으며, MMS는 계속 유통되고 있는 것으로 보도되었다. 영국의 의약품 및 건강 관리 제품 규제 기관과 영국 식품기준청 대변인은 이러한 제품 사용의 위험성에 대해 거듭 경고했다.

"저는 눈, 코, 귀에 넣고, 그걸로 목욕하고, 마시고, 폐로 들이쉬었어요. 엉덩이에 주사도 맞았죠."

ABC 뉴스와 KABC-TV는 2016년에 MMS 현상을 조사하여 남부 캘리포니아를 중심으로 암, 파킨슨병 및 소아 자폐를 포함한 질병 치료제로 이 물질을 홍보하는 "지하 네트워크"를 밝혀냈다.
미라클 미네랄 서플먼트

이산화 염소의 주요 전구체인 아염소산 나트륨 자체도 섭취 시 독성이 있다. 고용량에서는 급성 콩팥 기능상실을 유발한다. 더 낮은 용량(~1 그램)은 구역질, 구토, 장 염증(소위 "로프 웜" 생성), 심지어 포도당 6-인산 탈수소효소 결핍증 환자에게 생명을 위협하는 반응을 유발할 수 있다.

미국 환경보호청은 음용수 중 이산화 염소의 최대 허용치를 0.8 mg/L로 설정했다. 호주 뉴사우스웨일스주 독극물 정보 센터 소장인 나렌 군자(Naren Gunja)는 이 제품을 사용하는 것이 "농축된 표백제를 마시는 것과 비슷하다"고 말했으며, 사용자들은 구토, 복통, 설사 등 부식성 손상과 일치하는 증상을 보였다고 밝혔다.
산귀나린
Section: 생합성

주목할 점은, 이 시점까지의 산귀나린 생합성은 모르핀의 생합성과 거의 동일하다는 것이다. 그러나 (모르핀 생합성에서처럼) 코데인온으로 전환되는 대신, 레티쿨린은 베르베린 다리 효소(BBE)를 통해 스콜레린으로 전환된다. 따라서 이것이 산귀나린 경로에서 결정적인 단계이다. 스콜레린이 생합성 경로를 정확히 어떻게 진행하는지는 알려져 있지 않지만, 결국 다이하이드로산귀나린으로 전환된다. 산귀나린의 전구체인 다이하이드로산귀나린은 다이하이드로벤조페난트리딘 산화효소의 작용을 통해 최종 독소로 전환된다.

식물에서 산귀나린 생합성은 4-하이드록시페닐아세트알데하이드와 도파민으로 시작한다. 이 두 화합물은 결합하여 노르코클라우린을 형성한다. 다음으로, 메틸기가 추가되어 N-메틸코클라우린을 형성한다. 효소 CYP80B1은 이어서 하이드록실기를 추가하여 3'-하이드록시-N-메틸코클라우린을 형성한다. 또 다른 메틸기가 추가되면 이 화합물은 레티쿨린으로 변환된다.
산귀나린
Section: 대체의학

최근에는 블러드루트에서 추출한 산귀나린이 많은 대체의학 회사들에 의해 암 치료 또는 완치제로 홍보되었다. 그러나 미국 식품의약국은 블러드루트 또는 다른 산귀나린 기반 식물을 함유한 제품이 항암 효과가 입증되지 않았으므로 사용을 피해야 한다고 경고한다. 한편, 호주 치료용품관리국은 소비자들에게 특정 유형의 피부암을 포함한 암을 치료하기 위해 Sanguinaria canadensis를 함유한다고 광고하는 제품을 구매하거나 사용하지 말 것을 권고한다. 실제로 이러한 제품의 경구 사용은 구강 백반증과 관련이 있었으며, 이는 구강암의 잠재적 전구 병변이다. 또한, 피부암에 사용되는 산귀나린의 괴사딱지 유발 형태는 피부에 암세포를 남겨두면서 상당한 흉터를 남길 수 있다. 이러한 이유로 피부암 치료제로 권장되지 않는다.

아메리카 원주민들은 한때 블러드루트 형태의 산귀나린을 의학적 치료제로 사용했으며, 구토제, 호흡 보조제 및 다양한 질병에 대한 치료 효능이 있다고 믿었다. 식민지 아메리카에서는 블러드루트에서 추출한 산귀나린이 사마귀 치료제로 사용되었다. 나중에 1869년, 윌리엄 쿡의 The Physiomedical Dispensatory에는 산귀나린의 제조 및 사용에 대한 정보가 포함되었다. 1920년대와 1930년대 동안 산귀나린은 존 헨리 핑카드 박사가 판매하는 약물인 "핑카드 산귀나린 화합물"의 주요 성분이었다. 핑카드는 이 화합물을 "폐렴, 기침, 약한 폐, 천식, 신장, 간, 방광 또는 모든 위장 문제에 대한 치료제 및 치료법이며, 훌륭한 혈액 및 신경 강장제로서 효과적"이라고 광고했다. 1931년, 이 화합물의 여러 샘플이 연방 관리들에 의해 압수되었고, 그들은 핑카드의 주장이 사기적이라고 판단했다. 핑카드는 법정에서 유죄를 인정하고 25달러의 벌금을 수락했다.
이상치
Section: 발생 및 원인

정규 분포된 데이터의 경우, 3 시그마 법칙은 약 22개 관측치 중 1개가 평균에서 표준 편차의 두 배 이상 차이 나고, 370개 중 1개가 표준 편차의 세 배만큼 벗어날 것임을 의미한다. 1000개의 관측치 표본에서 평균에서 표준 편차의 세 배 이상 벗어나는 관측치가 최대 5개 존재한다는 것은 예상 범위 내에 있으며, 예상 수의 두 배 미만이고 따라서 예상 수의 1 표준 편차 이내이므로 이상 현상을 나타내지 않는다. 그러나 표본 크기가 100개에 불과하다면, 그러한 이상치가 3개만 있어도 예상 수의 11배 이상이므로 우려의 대상이 된다.

일반적으로, 모집단 분포의 특성이 사전적으로 알려진 경우, 이상치의 수가 예상되는 것과 유의미하게 벗어나는지 테스트하는 것이 가능하다. 주어진 분포의 특정 임계값(표본이 확률 p로 임계값을 벗어나는)에 대해 이상치의 수는 매개변수 p를 갖는 이항 분포를 따르며, 이는 일반적으로 λ = pn을 갖는 푸아송 분포로 잘 근사될 수 있다. 따라서 평균에서 3 표준 편차의 임계값을 갖는 정규 분포를 취하면 p는 약 0.3%이고, 따라서 1000번의 시행에 대해 편차가 3 시그마를 초과하는 표본의 수를 λ = 3을 갖는 푸아송 분포로 근사할 수 있다.
이상치

이상치는 어떤 분포에서든 우연히 발생할 수 있지만, 데이터 집합에서 새로운 행동이나 구조, 측정 오차, 또는 모집단이 두터운 꼬리 분포를 가지고 있음을 나타낼 수 있다. 측정 오차의 경우, 이상치를 버리거나 이상치에 강건한 통계량을 사용하기를 원하며, 두터운 꼬리 분포의 경우, 분포가 높은 비대칭도를 가지고 있으며 정규 분포를 가정하는 도구나 직관을 사용하는 데 매우 신중해야 함을 나타낸다. 이상치의 흔한 원인은 두 분포의 혼합인데, 이는 두 개의 다른 하위 모집단일 수도 있고, '정확한 시도' 대 '측정 오차'를 나타낼 수도 있다. 이는 혼합 모델로 모델링된다.

대부분의 대규모 데이터 표본에서 일부 데이터 포인트는 합리적이라고 여겨지는 것보다 표본 평균에서 더 멀리 떨어져 있을 것이다. 이는 우발적인 체계적 오차나 가정된 확률 분포군을 생성한 이론의 결함 때문일 수 있으며, 또는 일부 관측치가 데이터의 중심에서 멀리 떨어져 있을 수도 있다. 따라서 이상치 포인트는 결함 있는 데이터, 잘못된 절차, 또는 특정 이론이 유효하지 않을 수 있는 영역을 나타낼 수 있다. 그러나 큰 표본에서는 소수의 이상치가 예상되며(이상 조건 때문이 아님) 제거해서는 안 된다.
이상치
Section: 정의 및 탐지

여기서 는 어떤 비음 상수이다.
존 투키는 이 테스트를 제안했는데, 여기서 는 "이상치"를 나타내고, 은 "매우 멀리 떨어진" 데이터를 나타낸다.

통계학, 신호 처리, 금융, 계량경제학, 제조업, 네트워킹 및 데이터 마이닝과 같은 다양한 분야에서 이상 탐지 작업은 다른 접근 방식을 취할 수 있다. 이 중 일부는 거리 기반일 수 있으며 국소 이상치 인자 (LOF)와 같은 밀도 기반일 수도 있다. 일부 접근 방식은 k-최근접 이웃까지의 거리를 사용하여 관측치를 이상치 또는 비이상치로 분류할 수 있다.

수정된 톰슨 타우 검정은 자료 집합에 이상치가 존재하는지 여부를 판단하는 데 사용되는 방법이다. 이 방법의 강점은 자료 집합의 표준 편차, 평균을 고려하고 통계적으로 결정된 기각 영역을 제공하여, 데이터 포인트가 이상치인지 여부를 객관적으로 결정하는 방법을 제공한다는 점이다.
작동 방식:
먼저 자료 집합의 평균을 결정한다. 다음으로 각 데이터 포인트와 평균 사이의 절대 편차를 결정한다. 셋째, 다음 공식을 사용하여 기각 영역을 결정한다.
분할표
Section: 예시

성별(남성 또는 여성)과 손쓰임(오른손잡이 또는 왼손잡이)이라는 두 가지 변수가 있다고 가정해 보자. 또한, 손쓰임의 성별 차이를 연구하는 연구의 일환으로 매우 큰 모집단에서 100명의 개인이 무작위로 추출되었다고 가정해 보자. 분할표는 남성 오른손잡이 및 왼손잡이, 여성 오른손잡이 및 왼손잡이 개인의 수를 표시하기 위해 생성될 수 있다. 이러한 분할표는 아래에 표시되어 있다.

위의 예는 가장 간단한 종류의 분할표로, 각 변수가 두 가지 수준만 갖는 표이다. 이를 2 × 2 분할표라고 한다. 원칙적으로 임의의 수의 행과 열을 사용할 수 있다. 변수가 두 개 이상일 수도 있지만, 고차 분할표는 시각적으로 표현하기 어렵다. 순서 변수 또는 순서 변수와 범주형 변수 간의 관계도 분할표로 나타낼 수 있지만, 이러한 관행은 드물다. 두 순서 변수 간의 관계에 대한 분할표 사용에 대한 자세한 내용은 굿맨과 크루스칼의 감마를 참조한다.
분할표
Section: 연관성 측정

불확실성 계수 또는 타일의 U는 명목 수준 변수에 대한 또 다른 측정값이다. 그 값은 -1.0(100% 음의 연관성 또는 완벽한 반전)에서 +1.0(100% 양의 연관성 또는 완벽한 일치)까지이다. 0.0의 값은 연관성이 없음을 나타낸다.

또한 불확실성 계수는 조건부이며 비대칭적인 연관성 측정으로, 다음과 같이 표현할 수 있다.

.

이 비대칭적 특성은 대칭적 연관성 측정에서는 명확하지 않은 통찰력을 제공할 수 있다.
분할표
Section: 분할표의 표준 내용

유의성 검정. 일반적으로 열 간의 차이를 검정하고 문자를 사용하여 결과를 표시하는 열 비교 또는 테이블에서 어떤 방식으로든 눈에 띄는 셀을 식별하기 위해 색상이나 화살표를 사용하는 셀 비교가 있다.

여러 열 (역사적으로, 인쇄된 페이지의 모든 여백을 사용하도록 설계되었다). 각 행이 모집단의 특정 하위 그룹(이 경우 남성 또는 여성)을 참조하는 경우, 열은 때때로 배너 포인트 또는 컷(그리고 행은 때때로 스텁)이라고 불린다.
박근종
Section: 경력

2017.11 — 서울종로소방서장(소방정).

(퇴직 전) — 서울특별시 소방재난본부 제1방면지휘본부장(소방준감).

2020.05–현재 — 성북구도시관리공단 제9대·제10대 이사장.

1984.10 — 서울특별시 소방 입문(지방소방사).

2012.07 — 서울성북소방서장(소방정).

2014.07 — 서울관악소방서장(소방정).

2016.07 — 서울송파소방서장(소방정).
Q-Q 플롯
Section: 정의 및 구성

간단한 경우는 같은 크기의 두 데이터 세트를 가질 때이다. 이 경우 Q-Q 플롯을 만들려면 각 세트를 오름차순으로 정렬한 다음 해당 값을 쌍으로 묶어 플로팅한다. 더 복잡한 구성은 다른 크기의 두 데이터 세트를 비교하는 경우이다. 이 경우 Q-Q 플롯을 구성하려면 동일한 기본 확률에 해당하는 분위수를 구성할 수 있도록 보간된 분위수 추정치를 사용해야 한다.

더 추상적으로, 두 누적 확률 분포 함수 F와 G가 주어지고, 연관된 분위수함수 F−1와 G−1 (CDF의 역함수는 분위수함수이다)를 사용하여, Q-Q 플롯은 q의 범위에 대해 F의 q-번째 분위수를 G의 q-번째 분위수에 대해 그린다. 따라서 Q-Q 플롯은 실수 평면 R2의 값을 가지는 [0,1]에 걸쳐 색인화된 매개변수 곡선이다.
Q-Q 플롯
Section: 플로팅 위치

(k − ⅓) / (n + ⅓).

(k − 0.375) / (n + 0.25).

(k − 0.4) / (n + 0.2).

(k − 0.44) / (n + 0.12).

(k − 0.5) / n.

표현식은 다음과 같다:

k / (n + 1)

(k − 0.3) / (n + 0.4).

(k − 0.3175) / (n + 0.365).

(k − 0.326) / (n + 0.348).
Q-Q 플롯

비교되는 두 분포가 유사하면 Q-Q 플롯의 점들은 대략적으로 항등선 y = x 위에 놓이게 된다. 분포가 선형적으로 관련되어 있다면 Q-Q 플롯의 점들은 대략적으로 선 위에 놓이지만, 반드시 y = x 선 위에 놓이는 것은 아니다. Q-Q 플롯은 분포의 위치-척도족에서 매개변수를 추정하는 그래픽적인 수단으로도 사용될 수 있다.

통계학에서 Q-Q 플롯(Q–Q plot, 분위수-분위수 플롯, quantile–quantile plot)은 확률 분포를 서로의 분위수에 대해 플로팅하여 두 확률 분포를 비교하기 위한 그래픽 방법인 확률 플롯이다. 플롯의 점 (x, y)은 첫 번째 분포의 동일한 분위수 (x-좌표)에 대해 플로팅된 두 번째 분포의 분위수 (y-좌표) 중 하나에 해당한다. 이는 매개변수가 분위수 간격의 인덱스인 매개변수 곡선을 정의한다.
바이올린 플롯
Section: 설명

바이올린 플롯은 여러 레이어를 가질 수 있다. 예를 들어, 바깥쪽 모양은 가능한 모든 결과를 나타낸다. 안쪽의 다음 레이어는 95%의 시간 동안 발생하는 값을 나타낼 수 있다. 안쪽의 다음 레이어(존재하는 경우)는 50%의 시간 동안 발생하는 값을 나타낼 수 있다.

상자 수염 그림과 마찬가지로 바이올린 플롯은 서로 다른 "범주"에 걸쳐 변수 분포(또는 표본 분포)를 비교하는 데 사용된다(예: 낮과 밤 사이에 비교되는 온도 분포, 또는 서로 다른 자동차 제조업체 간에 비교되는 자동차 가격 분포).
재표본 추출
Section: 교차타당도

부트스트랩을 사용할지 잭나이프를 사용할지는 설문 조사의 통계적 고려 사항보다는 운영적인 측면에 더 많이 의존할 수 있다. 원래 편향 감소를 위해 사용된 잭나이프는 보다 전문적인 방법이며 점 추정량의 분산만 추정한다. 이는 기본적인 통계적 추론(예: 가설 검정, 신뢰 구간)에 충분할 수 있다. 반면에 부트스트랩은 먼저 (점 추정량의) 전체 분포를 추정하고 그로부터 분산을 계산한다. 강력하고 쉽지만, 이는 계산적으로 매우 집약적일 수 있다.

"부트스트랩은 분산 및 분포 추정 문제 모두에 적용될 수 있다. 그러나 부트스트랩 분산 추정량은 경험적 결과 측면에서 잭나이프 또는 균형 반복 복제 (BRR) 분산 추정량만큼 좋지 않다. 또한 부트스트랩 분산 추정량은 일반적으로 잭나이프 또는 BRR보다 더 많은 계산을 필요로 한다. 따라서 부트스트랩은 주로 분포 추정에 권장된다."
재표본 추출
Section: 참고문헌

Pierre Del Moral (2013). Del Moral, Pierre (2013). Mean field simulation for Monte Carlo integration. Chapman & Hall/CRC Press, Monographs on Statistics and Applied Probability. ISBN 9781466504059

Jiang W, Simon R. A comparison of bootstrap methods and an adjusted bootstrap approach for estimating the prediction error in microarray classification. Stat Med. 2007 Dec 20;26(29):5320-34. doi: 10.1002/sim.2968. PMID: 17624926. https://brb.nci.nih.gov/techreport/prederr_rev_0407.pdf
콜모고로프-스미르노프 검정
Section: 콜모고로프 분포

이 유한할 때 의 정확한 CDF에 대한 근사치로서 이 극한의 정확도는 그리 인상적이지 않다. 일 때조차 해당 최대 오차는 약 이며, 일 때 이 오차는 로 증가하고, 일 때는 전혀 허용할 수 없는 로 증가한다. 그러나 자코비 세타 함수의 인수에  대신

표본이 가설 분포 F(x)에서 나왔다는 귀무 가설 하에,

분포 수렴이 발생하며, 여기서 B(t)는 브라운교이다. F가 연속이면 귀무 가설 하에 은 콜모고로프 분포로 수렴하며, 이는 F에 의존하지 않는다. 이 결과는 콜모고로프 정리로도 알려져 있다.
콜모고로프-스미르노프 검정
Section: 1-표본 콜모고로프-스미르노프 통계량

주어진 누적 분포 함수 F(x)에 대한 콜모고로프-스미르노프 통계량은 다음과 같다.

여기서 supx는 거리 집합의 상한이다. 직관적으로 이 통계량은 모든 x 값에서 두 분포 함수 사이의 가장 큰 절대 차이를 취한다.

글리벤코-칸텔리 정리에 따르면, 표본이 분포 F(x)에서 나온 경우, 이 무한대로 갈 때 Dn은 거의 확실하게 0으로 수렴한다. 콜모고로프는 이 수렴 속도를 효과적으로 제공함으로써 이 결과를 강화했다(콜모고로프 분포 참조). 돈스커 정리는 훨씬 더 강력한 결과를 제공한다.
콜모고로프-스미르노프 검정

통계학에서 콜모고로프-스미르노프 검정(Kolmogorov–Smirnov test, K-S 검정 또는 KS 검정)은 연속(또는 불연속, 섹션 2.2 참조) 1차원 확률 분포의 등가성에 대한 비모수 검정이다. 이 검정은 표본이 주어진 기준 확률 분포에서 나왔는지(1-표본 K-S 검정), 또는 두 표본이 같은 분포에서 나왔는지(2-표본 K-S 검정)를 검정하는 데 사용될 수 있다. 이 검정은 1930년대에 이를 개발한 안드레이 콜모고로프와 니콜라이 스미르노프의 이름을 따서 명명되었다.

콜모고로프-스미르노프 통계량은 표본의 경험적 누적 분포 함수와 기준 분포의 누적 분포 함수 사이, 또는 두 표본의 경험적 누적 분포 함수 사이의 거리를 정량화한다. 이 통계량의 영 분포는 표본이 기준 분포에서 추출되었거나(1-표본의 경우) 표본이 동일한 분포에서 추출되었다는(2-표본의 경우) 귀무 가설 하에 계산된다. 1-표본의 경우, 귀무 가설 하에 고려되는 분포는 연속적일 수 있거나(섹션 2 참조), 순수하게 이산적이거나 혼합될 수 있다(섹션 2.2 참조). 2-표본의 경우(섹션 3 참조), 귀무 가설 하에 고려되는 분포는 연속 분포이지만 그 외에는 제한이 없다.
자크-베라 검정
Section: 추가 자료

Jarque, Carlos M.; Bera, Anil K. (1980). 《Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals》. 《Economics Letters》 6. 255–259쪽. doi:10.1016/0165-1765(80)90024-5.

Jarque, Carlos M.; Bera, Anil K. (1981). 《Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals: Monte Carlo evidence》. 《Economics Letters》 7. 313–318쪽. doi:10.1016/0165-1765(81)90035-5.
자크-베라 검정

데이터가 정규 분포에서 나온 경우, JB 통계량은 점근적으로 두 자유도를 가진 카이제곱 분포를 따르므로, 이 통계량을 사용하여 데이터가 정규 분포에서 나왔다는 가설을 검정할 수 있다. 귀무 가설은 비대칭도가 0이고 초과 첨도가 0이라는 결합 가설이다. 정규 분포에서 추출된 표본은 기대 비대칭도가 0이고 기대 초과 첨도가 0(첨도 3과 동일)이다. JB의 정의에서 알 수 있듯이, 이로부터의 모든 편차는 JB 통계량을 증가시킨다.

작은 표본의 경우 카이제곱 근사는 지나치게 민감하여 귀무 가설이 참일 때에도 종종 기각한다. 또한, p-값의 분포는 균일 분포에서 벗어나 특히 작은 p-값에 대해 오른쪽으로 치우친 단봉 분포가 된다. 이는 높은 1종 오류율을 초래한다. 아래 표는 작은 표본에 대해 참 알파 수준과 다른, 카이제곱 분포로 근사된 일부 p-값을 보여준다.
자크-베라 검정
Section: 구현

ALGLIB는 C++, C#, Delphi, Visual Basic 등에서 자크-베라 검정을 구현한다.

그레틀은 자크-베라 검정을 구현한다.

줄리아는 HypothesisTests 패키지에 JarqueBeraTest라는 자크-베라 검정을 구현한다.

매트랩은 "jbtest" 함수로 자크-베라 검정을 구현한다.

파이썬 statsmodels는 "statsmodels.stats.stattools.py"로 자크-베라 검정을 구현한다.
아카이케 정보 기준
Section: 역사

아카이케 정보 기준은 통계학자 아카이케 히로쓰구에 의해 공식화되었다. 원래는 "정보 기준"이라고 불렸다. 아카이케는 1971년 심포지엄에서 영어로 처음 발표했으며, 심포지엄 회의록은 1973년에 출판되었다. 그러나 1973년 출판물은 개념에 대한 비공식적인 발표에 불과했다. 첫 번째 공식 출판물은 아카이케의 1974년 논문이었다.

AIC의 초기 도출은 몇 가지 강력한 가정에 의존했다. Takeuchi (1976)는 이러한 가정을 훨씬 약화시킬 수 있음을 보여주었다. 그러나 다케우치의 연구는 일본어로 되어 있어 수년 동안 일본 외에서는 널리 알려지지 않았다. (번역본)
아카이케 정보 기준

모델이 잃는 정보량을 추정할 때, AIC는 모델의 적합도와 모델의 단순성 사이의 균형을 다룬다. 즉, AIC는 과적합 위험과 과소적합 위험을 모두 다룬다.

아카이케 정보 기준은 이를 공식화한 일본 통계학자 아카이케 히로쓰구의 이름을 따서 명명되었다. 현재 이 기준은 통계학의 기초를 위한 패러다임의 기반을 형성하며, 통계적 추론에도 널리 사용된다.

AIC는 정보 이론에 기반을 둔다. 통계 모델이 데이터를 생성한 프로세스를 나타내는 데 사용될 때, 그 표현은 거의 정확하지 않으므로 모델을 사용하여 프로세스를 나타내면 일부 정보가 손실된다. AIC는 주어진 모델이 잃는 상대적인 정보량을 추정한다. 모델이 잃는 정보가 적을수록 모델의 품질은 더 높다.
아카이케 정보 기준
Section: 가설 검정

그런 다음 두 모델에 대한 가능도 함수를 최대화한다(실제로는 로그 가능도 함수를 최대화한다). 그 후에는 모델의 AIC 값을 쉽게 계산할 수 있다. 다음으로 상대 가능도를 계산한다. 예를 들어, 두 번째 모델이 첫 번째 모델보다 가능성이 0.01배에 불과하다면, 두 번째 모델은 더 이상 고려하지 않을 것이다. 따라서 두 모집단이 다른 평균을 가진다고 결론 내릴 것이다.

t-검정은 두 모집단이 동일한 표준 편차를 가진다고 가정한다. 이 가정이 틀리고 두 표본의 크기가 매우 다른 경우 t-검정은 신뢰할 수 없는 경향이 있다(웰치의 t-검정이 더 나을 것이다). 위 예와 같이 AIC를 통해 모집단의 평균을 비교하는 것도 같은 단점을 갖는다. 그러나 다른 표준 편차를 허용하는 세 번째 모델을 만들 수도 있다. 이 세 번째 모델은 추가 매개변수와 그에 따른 자유도 비용으로 그러한 가정을 하지 않는 장점이 있다.
베이시안 정보 기준
Section: 추가 자료

Liddle, A. R. (2007). 《Information criteria for astrophysical model selection》. 《왕립천문학회 월간 공지》 377. L74–L78쪽. arXiv:astro-ph/0701113. Bibcode:2007MNRAS.377L..74L. doi:10.1111/j.1745-3933.2007.00306.x. S2CID 2884450.

Kass, R. E.; Wasserman, L. (1995). 《A reference Bayesian test for nested hypotheses and its relationship to the Schwarz criterion》. 《Journal of the American Statistical Association》 90. 928–934쪽. doi:10.2307/2291327. JSTOR 2291327.
베이시안 정보 기준

모형을 적합할 때, 매개변수를 추가하여 최대 가능도를 높일 수 있지만, 이는 과적합을 초래할 수 있다. BIC와 AIC는 모두 모형의 매개변수 개수에 대한 벌점 항을 도입하여 이 문제를 해결하려고 시도한다. 표본 크기가 7보다 클 경우 BIC의 벌점 항이 AIC보다 더 크다.

통계학에서 베이시안 정보 기준(Bayesian information criterion, BIC) 또는 슈바르츠 정보 기준(Schwarz information criterion, SIC, SBC, SBIC)은 유한한 모형 집합 중에서 모형 선택을 위한 기준으로, BIC 값이 낮을수록 일반적으로 선호된다. 이는 부분적으로 가능도에 기반하며 아카이케 정보 기준(AIC)과 밀접하게 관련되어 있다.
베이시안 정보 기준
Section: 유도

여기서 는 관측 정보의 관측당 평균이며, 는 잔차 항을 나타낸다. 가 무시할 수 있고  근처에서 가 상대적으로 선형적이라는 점에서, 를 통합하면 다음을 얻을 수 있다.

이 증가함에 따라 와 는 이므로 무시할 수 있다. 따라서,

여기서 BIC는 위에서 정의한 바와 같고, 은 (a) 베이즈 사후 모드이거나 (b) MLE를 사용하며 사전 확률 가 MLE에서 0이 아닌 기울기를 가진다. 그러면 사후 확률은 다음과 같다.
일반 선형 모형
Section: 일반화 선형 모형과의 비교

일반 선형 모형과 일반화 선형 모형 (GLM)은 연속형 및 범주형 예측 변수를 단일 결과 변수와 연관시키는 데 일반적으로 사용되는 통계 방법의 두 가지 계열이다.

두 접근 방식의 주요 차이점은 일반 선형 모형이 잔차가 조건부 정규 분포를 따를 것이라고 엄격하게 가정하는 반면, GLM은 이 가정을 완화하고 잔차에 대해 지수족의 다양한 다른 분포를 허용한다는 점이다. 일반 선형 모형은 잔차의 분포가 조건부 정규 분포를 따르는 GLM의 특수한 경우이다.

잔차의 분포는 결과 변수의 유형과 분포에 크게 의존한다. 결과 변수의 유형이 다르면 GLM 계열 내의 모델도 다양해진다. GLM 계열에서 일반적으로 사용되는 모델에는 이항 또는 이분형 결과에 대한 이항 로지스틱 회귀, 계수 결과에 대한 포아송 회귀, 연속형 정규 분포 결과에 대한 선형 회귀가 있다. 이는 GLM이 통계 모델의 일반적인 계열로 또는 특정 결과 유형에 대한 특정 모델로 언급될 수 있음을 의미한다.
일반 선형 모형

일반 선형 모형(GLM)은 ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA 및 일반 선형 회귀를 포함한 여러 통계 모델을 포괄한다. 이 프레임워크 내에서 T-검정과 F-검정을 모두 적용할 수 있다. 일반 선형 모형은 두 개 이상의 종속 변수가 있는 경우의 다중 선형 회귀를 일반화한 것이다. 만약 Y, B, U가 열 벡터였다면, 위의 행렬 방정식은 다중 선형 회귀를 나타냈을 것이다.

여기서 Y는 다변량 측정 시리즈를 포함하는 행렬 (각 열은 종속변수 중 하나에 대한 측정 세트임), X는 디자인 매트릭스일 수 있는 독립변수에 대한 관측 행렬(각 열은 독립변수 중 하나에 대한 관측 세트임), B는 일반적으로 추정해야 할 매개변수를 포함하는 행렬, 그리고 U는 오차 (노이즈)를 포함하는 행렬이다. 오차는 일반적으로 측정 전반에 걸쳐 상관 관계가 없으며 다변량 정규분포를 따른다고 가정한다. 오차가 다변량 정규분포를 따르지 않는 경우, Y와 U에 대한 가정을 완화하기 위해 일반화 선형 모형을 사용할 수 있다.
일반 선형 모형
Section: 다중 선형 회귀와의 비교

또는 더 간결하게

각 관측치 i = 1, ... , n에 대해.

위의 공식에서 우리는 하나의 종속 변수에 대한 n개의 관측치와 p개의 독립 변수를 고려한다. 따라서 Yi는 종속 변수의 i번째 관측치이고, Xik는 k번째 독립 변수의 i번째 관측치이며, k = 1, 2, ..., p이다. βk 값은 추정할 매개변수를 나타내고, εi는 i번째 독립적이며 동일하게 분포된 정규 오차이다.

i = 1, ... , n으로 색인된 모든 관측치에 대해, 그리고 j = 1, ... , m으로 색인된 모든 종속 변수에 대해.

각 종속 변수에는 적합할 자체 회귀 매개변수 세트가 있으므로, 계산 관점에서 일반 다변량 회귀는 동일한 설명 변수를 사용하는 표준 다중 선형 회귀의 단순한 시퀀스라는 점에 유의해야 한다.
유동완
Section: 외교 활동

킹세종학당 푸네의 한국어 말하기 대회에서 한국어가 인도 학생들의 진로와 외교 분야에서 경로를 넓힐 수 있음을 강조하는 등 문화·교육 교류를 적극 지원하였다.

마하라슈트라 주지사 예방 등 의례 방문을 통해 총영사관과 주정부 간 협력 채널을 구축하였다.

총영사관과 마하라슈트라 주정부 간 협력을 통해 정치·경제 현안과 함께 재외국민 보호를 강조하였다.

마하라슈트라 산업개발공사(MIDC)와의 면담에서 관할 지역 내 한국 기업의 투자와 활동 지원을 요청하는 등 기업 환경 개선을 위한 협력 의제를 제시하였다.
유동완
Section: 경력

2017년 8월 25일: 국립외교원 연구행정과장.

2023년 8월 19일: 외교부 여권과장.

2025년 5월 26일: 주뭄바이 대한민국 총영사(제12대) 인사 발령.

2025년 7월 25일: 마하라슈트라 주지사 C. P. 라다크리쉬난 예방(의례 방문).

2025년 8월 26일: 마하라슈트라 산업개발공사(MIDC) 최고경영자 예방, 한국 기업 투자 지원 협력 논의.

2025년 6월 28일: 킹세종학당 푸네 한국어 말하기 대회 참석, 한국어 학습의 진로·외교 분야 기회 강조.
사이버 보안 연구원
Section: 분야별 분류

블루팀: 방어자 역할을 맡아 조직의 자산을 보호한다. 보안 관제 센터 운영, 침해사고 대응, 위협 헌팅 등을 통해 실시간으로 위협을 탐지하고 차단한다.

퍼플팀: 레드팀과 블루팀 간의 협력과 소통을 중재하고 촉진하여, 공격과 방어 훈련의 효율성을 극대화하는 역할을 한다.

취약점 연구원: 특정 소프트웨어(예: 웹 브라우저, 운영체제, 하이퍼바이저)나 하드웨어에서 아직 알려지지 않은 제로 데이 취약점을 찾는 데 집중한다.

악성코드 분석가: 신종 및 변종 악성코드를 전문적으로 분석하는 연구원이다.
사이버 보안 연구원
Section: 소득 및 연봉

정규 급여 외에도, 버그 바운티 프로그램은 일부 최고 수준의 연구원들에게 정규 급여를 훨씬 뛰어넘는 소득원이 될 수 있다. HackerOne이나 Bugcrowd와 같은 플랫폼을 통해 구글, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 기업이나 한국인터넷진흥원이 운영하는 취약점 신고 포상제에 참여하여, 발견한 취약점의 심각도에 따라 건당 수백만 원에서 수억 원에 이르는 포상금을 받을 수 있다.

정부출연연구기관 소속 연구원의 경우, 평균 연봉이 약 8,000만 원 수준으로 알려져 있으며, 한국과학기술연구원 등 일부 기관은 평균 9,000만 원 후반대에 이르기도 한다. 미국 등 빅테크 기업이 밀집한 시장에서는 최고 수준의 보안 연구원에게 수억 원대의 연봉과 스톡옵션을 제공하는 것이 일반적이다.
사이버 보안 연구원
Section: 주요 역할

침해사고 대응: 보안 관제 센터에서 실시간 위협을 모니터링하거나, 침해사고 대응팀(CERT/CSIRT) 소속으로 실제 해킹 사고 발생 시 신속하게 원인을 분석하고, 피해를 복구하며, 재발 방지 대책을 수립한다.

디지털 포렌식: 사이버 범죄나 내부 정보 유출 사고 발생 시 컴퓨터나 스마트폰, 서버 등 디지털 기기에 남아있는 증거를 수집하고 분석하여 법적 자료로 제출하거나 사고의 전말을 재구성한다.
네트워크 거버넌스
Section: 정의

공공 부문에서 네트워크 거버넌스는 모든 공공 행정 학자들에게 긍정적인 발전으로 보편적으로 받아들여지지는 않는다. 일부는 민주적 거버넌스 구조로서 적절하게 기능할 수 있는 능력에 의문을 제기하는 반면, 다른 일부는 이를 공공재와 서비스의 효율적이고 효과적인 제공을 촉진하는 현상으로 본다. 의료 분야의 관리형 네트워크를 조사하면서 Ferlie와 동료들은 네트워크가 증가하는 노인들에게 의료를 제공하는 것과 같은 고약한 문제를 해결하는 '가장 나쁜 형태가 아닌' 거버넌스 형태일 수 있다고 제안한다.

네트워크 거버넌스는 먼저 단기 및 장기 글로벌 비즈니스 위험에 대한 이해에 달려 있다. 이는 IT 주요 목표와 네트워크에 미치는 영향의 정의를 기반으로 한다. 여기에는 비즈니스 라인에 대한 만족도 기준 협상과 글로벌 효율성 및 최종 사용자 만족도 측정을 위한 프로세스 통합이 포함된다. 그 외에도 내부 팀과 외부 파트너의 구성 및 관리는 물론 전체 성과를 검증할 수 있는 통제 시스템 설정을 허용한다. 마지막으로, 모든 다양한 관리 수준에서 영구적인 커뮤니케이션을 보장한다.
네트워크 거버넌스
Section: 네트워크 거버넌스의 역사적 및 현대적 사례

영국과 네덜란드 동인도회사의 형성은 런던, 암스테르담, 그리고 동아프리카 및 아라비아의 항구에서 무역 행위자들의 명성을 더 잘 규제하고 다른 사람들에게 알리기 위한 상인과 회사 간의 협력을 형성했다. 이는 국가와 기업 모두를 위해 자본을 모으기 위한 정부와 회사들의 집단적 움직임이었다.

이러한 사례들은 10세기부터 17세기까지 상인과 국가 간의 무역 및 협력이 증가하는 시대에 네트워크 거버넌스가 어떻게 작동했는지를 보여준다. 론 해리스는 그의 "기업지배구조 탄생기의 평판"이라는 기사에서 다음과 같이 썼다: "누가 좋은 평판을 가졌고 누가 나쁜 평판을 가졌는지, 누구를 신뢰하고 돈을 맡길 수 있었는지에 대한 질문은 변하지 않았지만, 그 질문이 적용되는 관계와 이 질문에 대한 답을 제공하는 기관은 변했다."
네트워크 거버넌스
Section: 유형

프로반과 케니스는 네트워크 거버넌스 형태를 두 가지 다른 차원에 따라 분류한다.

네트워크 거버넌스는 중개될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 그들은 네트워크의 조직들이 다른 모든 조직과 상호 작용하여 네트워크를 분산적으로 관리하는 것을 "공유 거버넌스"라고 부른다. 다른 극단에서는 네트워크가 소수의 제한된 직접적인 조직 간 상호 작용만을 통해 중앙 집중식 네트워크 중개자에 의해 고도로 중개될 수도 있다.

네트워크는 참여자가 통치하거나 외부에서 통치할 수 있다.

참여자 거버넌스에서 네트워크는 구성원들 스스로에 의해 통치된다.

그들은 거버넌스 과정에서 대부분 또는 모든 네트워크 구성원들이 비교적 동등한 입장에서 상호 작용하는 이러한 네트워크를 "공유 참여자 거버넌스"라고 부른다.
경상비
Section: 장비 경상비

판매 인력에 10명이 추가되는 비용이 증분 비용인지 간접 비용인지는 의문일 수 있다. 왜냐하면 이들에 대한 임금은 간접 비용이자 증분 비용이기 때문이다. 상점을 운영하는 데 필요한 직원은 대부분 간접 비용으로 간주된다.

자동차나 개인용으로 구매한 다른 품목은 소유자가 장치 운영에 대해 스스로에게 비용을 청구하지 않으므로 급여 비용이 없다.

리스된 품목은 이러한 비용의 일부 또는 전부가 포함될 수 있다.
경상비
Section: 사업 간접 비용

간접 비용의 예시는 다음과 같다.

사업체가 사용하는 사무 공간 임대료 지불

사무실 조명에 드는 전기 비용

일부 사무직 직원의 임금

비간접 비용은 사업체가 판매하는 상품에 사용되는 원자재 비용과 같이 증분적이다.

경상비는 매출원가 + 영업 비용으로 계산된다.
영업 비용은 다음으로 구성된다.

임대료, 직원의 급여, 보험, 이사 수당 등 행정 및 사무실 비용.

광고, 판매원 급여 등 판매 및 유통 비용.
혼합 농업

혼합 농업(mixed farming)은 작물 재배와 가축 사육을 모두 포함하는 농업의 한 형태이다.
이러한 농업은 아시아 전역과 인도, 말레이시아, 인도네시아, 아프가니스탄, 남아프리카 공화국, 중화인민공화국, 중앙유럽, 노르딕 국가, 캐나다, 러시아와 같은 국가에서 이루어진다. 처음에는 주로 국내 소비를 위한 것이었지만, 현재 미국과 일본 같은 나라들은 이를 상업적 목적으로 사용한다.

고기나 알 또는 젖을 위해 동물을 기르는 것과 함께 작물을 재배하는 것이 혼합 농업을 정의한다.
예를 들어, 혼합 농장은 밀 또는 호밀과 같은 곡류 작물을 재배하고, 소, 양, 돼지 또는 가금을 기를 수 있다. 종종 소의 똥은 작물에 비료를 주기 위해 사용된다. 또한 작물의 일부는 가축의 먹이로 사용될 수 있다. 말이 운반에 흔히 사용되기 전에는, 이러한 농장의 많은 어린 수컷 소들이 육류를 위해 도살되지 않고 거세되어 수레와 쟁기를 끄는 불럭으로 사용되었다.
TAI 안카-3
Section: 향후 개발

고속 작전을 위해 설계된 안카-3는 공대지 및 공대공 능력을 모두 제공한다. 낮은 레이더 신호는 생존성을 높이고, 최대 10시간의 비행 시간과 고고도 능력은 장거리 임무를 가능하게 한다. UCAV는 가시선 전파 및 비가시선 제어로 자율적으로 작동할 수 있다.

처음에는 단일 엔진으로 구동되었던 튀르키예 항공우주산업은 안카-3에 두 개의 TEI TF-10000 터보팬 엔진을 장착할 계획이다. 이 국내 개발 엔진은 UCAV에 초음속 능력을 제공하여 유인 TAI TF 칸 전투기와 동행할 수 있도록 할 것으로 예상된다.
TAI 안카-3
Section: 개발 및 시험

2024년 9월 20일, 안카-3는 첫 실탄 사격 시험을 성공적으로 완료하여 목표물을 정확하게 타격했다. 아셀산과 로케트산의 협력으로 수행된 이 시험은 튀르키예의 급격히 발전하는 방위 산업에 있어 중요한 이정표가 된다. 실탄 사격 시험은 아셀산이 생산한 AF500 전자광학 카메라 시스템과 로케트산이 개발한 테베르-82 유도 키트를 사용하여 수행되었다.

안카-3의 활주로 시험은 2023년 4월에 시작되었다. 처녀 비행은 2023년 12월 28일에 이루어졌다. 이 UCAV는 1시간 10분 동안 비행했다. 2024년 8월 20일, 안카-3는 첫 비행 중 랜딩 기어 수납 시험을 성공적으로 수행하며 개발의 또 다른 중요한 이정표를 세웠다.
TAI 안카-3
Section: 제원

최대 고도: 40,000피트 (12,000 m)

비행 시간: 10시간

크기: 길이 17.5미터, 날개 폭 8미터

무장: SOM-J, MAM, Mk82, 벙커 버스터를 포함하여 최대 1,300 kg의 다양한 무장을 탑재할 수 있다.

최대 이륙 중량: 6.5톤

페이로드 용량: 1200 kg

순항 속도: 250노트 (460 km/h)

최대 비행 속도: 450노트 (830 km/h)

실용 상승 한도: 12,000미터 (39,000 피트)
식곤증
Section: 병적인 식후 졸음

대부분의 식곤증은 정상이지만, 만약 식후 졸음 증상이 일상생활을 심각하게 방해할 정도로 심하거나, 피로감이 식후 외에도 지속된다면 다른 질환의 신호일 수 있다.

당뇨병 또는 반응성 저혈당: 혈당 조절 능력에 문제가 생겨 식후 급격한 고혈당이나, 인슐린 과다 분비로 인한 반응성 저혈당이 나타나 극심한 피로와 졸음을 유발할 수 있다.

기능성 소화불량: 위장의 기능 저하로 소화 과정 자체가 신체에 큰 부담으로 작용하여, 식후 졸음과 함께 복부 팽만감, 통증 등을 동반할 수 있다.

만성피로증후군: 식사와 무관하게 6개월 이상 지속되는 극심한 피로가 주 증상이나, 식사 후 소화에 에너지를 사용하면서 피로감이 더욱 악화될 수 있다.
식곤증
Section: 원인 및 기전

하지만 트립토판은 인슐린의 영향을 덜 받는 편이며, 오히려 다른 아미노산들이 근육으로 흡수되면서 혈액 내 트립토판의 상대적 농도가 높아진다.

이로 인해 트립토판이 뇌혈관장벽을 더 쉽게 통과하여 뇌로 들어간다.

뇌로 들어간 트립토판은 세로토닌으로 전환된다. 세로토닌은 기분을 안정시키고 이완감을 주는 신경전달물질이다.

세로토닌은 다시 수면 유도 호르몬인 멜라토닌으로 전환되어 졸음을 유발한다.
식곤증
Section: 관리 및 예방

균형 잡힌 식단: 단순 탄수화물(설탕, 흰 밀가루)의 비중을 줄이고, 통곡물, 채소 등 복합 탄수화물과 식이섬유, 그리고 적절한 단백질을 섭취하여 혈당이 급격히 변동하는 것을 막는다.

규칙적인 식사: 아침 식사를 거르면 점심에 과식하기 쉬우므로, 규칙적인 시간에 식사하는 습관이 도움이 된다.

충분한 수분 섭취: 식사 중이나 식후에 물을 충분히 마시는 것은 신진대사를 원활하게 하여 나른함을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.