laion/Wikipedia-Exotic huggingface dataset:
데이터옵스

데이터옵스(DataOps)는 데이터에 대한 통합된 프로세스 중심 관점을 민첩한 소프트웨어 엔지니어링의 자동화 및 방법과 결합하여 품질, 속도 및 협업을 개선하고 데이터 분석 영역에서 지속적인 개선 문화를 촉진하는 일련의 사례, 프로세스 및 기술이다. 데이터옵스는 일련의 모범 사례로 시작되었지만 이제는 데이터 분석에 대한 새롭고 독립적인 접근 방식으로 성숙해졌다. 데이터옵스는 데이터 준비부터 보고까지 전체 데이터 라이프사이클에 적용되며, 데이터 분석 팀과 정보 기술 운영의 상호 연결된 특성을 인식한다. 데이터옵스는 비즈니스 목표에 맞춰 분석 개발 주기를 단축하기 위해 애자일 방법론을 통합한다. 데브옵스는 주문형 IT 리소스를 활용하고 소프트웨어 테스트 및 배포를 자동화하여 지속적인 제공에 중점을 둔다. 이러한 소프트웨어 개발과 IT 운영의 통합으로 소프트웨어 엔지니어링 및 배포의 속도, 품질, 예측 가능성 및 규모가 향상되었다. 데브옵스의 방법을 차용한 데이터옵스는 데이터 분석에도 이와 동일한 개선 사항을 적용하려고 한다. 데이터옵스는 통계적 프로세스 제어(SPC)를 활용하여 데이터 분석 파이프라인을 모니터링하고 제어한다. SPC를 사용하면 운영 시스템을 통해 흐르는 데이터가 지속적으로 모니터링되고 작동하는지 확인된다. 이상이 발생하면 자동 알림을 통해 데이터 분석팀에 알릴 수 있다. 데이터옵스는 특정 기술, 아키텍처, 도구, 언어 또는 프레임워크에 묶여 있지 않는다. 데이터옵스를 지원하는 도구는 협업, 조정, 품질, 보안, 액세스 및 사용 편의성을 촉진한다. Ereth, Julian (2018). “DataOps-Towards a Definition.” (PDF). 《Proceedings of LWDA 2018》: 109.  “DataOps – It’s a Secret”. 《www.datasciencecentral.com》 (영어). 2017년 4월 5일에 확인함.  “What is DataOps (data operations)? - Definition from WhatIs.com”. 《SearchDataManagement》 (미국 영어). 2017년 4월 5일에 확인함.  “From DevOps to DataOps, By Andy Palmer - Tamr Inc.”. 《Tamr Inc.》 (미국 영어). 2015년 5월 7일. 2018년 7월 12일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2017년 3월 21일에 확인함.  DataKitchen (2017년 3월 7일). “Lean Manufacturing Secrets that You Can Apply to Data Analytics”. 《Medium》. 2017년 8월 24일에 확인함.  “What is DataOps? | Nexla: Scalable Data Operations Platform for the Machine Learning Age”. 《www.nexla.com》 (미국 영어). 2017년 9월 7일에 확인함.
휴먼인더루프

휴먼인더루프(Human-in-the-loop, HITL)는 여러 상황에서 사용된다. 인간의 상호작용이 필요한 모델이라고 정의할 수 있다. HITL은 실제, 가상 및 건설적 분류에서 모델링 및 시뮬레이션(M 및 S)과 연관되어 있다. HITL은 관련 휴먼온더루프(Human-On-The-Loop)와 함께 치명적인 자율 무기와 관련하여 사용된다. 또한 HITL은 기계 학습의 맥락에서 사용된다. 기계 학습에서 HITL은 모델 구축 시 컴퓨터가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 인간이 돕는다는 의미로 사용된다. HITL은 모델을 개선하는 데 필요한 가장 중요한 데이터를 선택하여 무작위 샘플링보다 기계 학습을 향상시킨다. 시뮬레이션에서 HITL 모델은 실물 모형의 경우처럼 인적 요소 요구 사항을 준수할 수 있다. 이러한 유형의 시뮬레이션에서 인간은 항상 시뮬레이션의 일부이며 결과적으로 정확하게 재현하는 것이 불가능하지는 않더라도 어려운 방식으로 결과에 영향을 미친다. 또한 HITL을 사용하면 다른 시뮬레이션 수단으로는 쉽게 식별할 수 없는 문제와 요구 사항을 쉽게 식별할 수 있다. HITL은 대화형 시뮬레이션이라고도 하며, 비행이나 운전 시뮬레이터와 같이 물리적 시뮬레이션에 인간 조작자가 포함되는 특별한 종류의 물리적 시뮬레이션이다. 인간 피드백을 통한 강화 학습 "DoD Modeling and Simulation (M&S) Glossary", DoD 5000.59-M, DoD, January 1998 “Directives Division” (PDF). 2007년 7월 10일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 2009년 4월 22일에 확인함.  Karwowski, Waldemar, International encyclopedia of ergonomics and human factors, ISBN 0-415-30430-X, 9780415304306, CRC Press, 2006 Amitai Etzioni; Oren Etzioni (June 2017). “Pros and Cons of Autonomous Weapons Systems”. 《army.mil》.  Vikram Singh Bisen (2020년 5월 20일). “What is Human in the Loop Machine Learning: Why & How Used in AI?”. 《medium.com》.  Chelsea Chandler; Peter W Foltz; Brita Elvevåg (2022년 5월 26일). “Improving the Applicability of AI for Psychiatric Applications through Human-in-the-loop Methodologies”. 《Schizophrenia Bulletin》 48 (5): 949–956. doi:10.1093/schbul/sbac038. PMC 9434423. PMID 35639561.
모델옵스

모델옵스(ModelOps)는 가트너의 정의에 따르면 기계 학습, 지식 그래프, 규칙, 최적화, 언어 및 에이전트 기반 모델이며 모델옵스는 모든 기업 AI 전략의 핵심이다. 모델을 프로덕션에 배치한 후 기술 및 비즈니스 KPI를 포함한 일련의 거버넌스 규칙에 따라 결과 애플리케이션을 평가하고 업데이트하는 등 기업 전체에서 프로덕션에 있는 모든 모델의 모델 수명주기를 조율한다. 이를 통해 비즈니스 도메인 전문가는 데이터 과학자와 독립적으로 프로덕션에서 AI 모델을 평가할 수 있다. 포브스 기사에서는 모델옵스를 홍보했다. "기업이 진정한 엔터프라이즈 AI 조직이 되기 위해 AI 이니셔티브를 확장함에 따라, 완전히 운영화된 분석 기능을 갖추게 되면 모델옵스가 중심이 되어 데이터옵스와 데브옵스를 모두 연결하게 된다."고 기술했다. Barot, Soyeb. “A Guidance Framework for Operationalizing Machine Learning”. 《Gartner》. 2020년 8월 6일에 확인함. [깨진 링크] Wu, Jun. “ModelOps Is The Key To Enterprise AI”. 《Forbes》. 2021년 2월 5일에 확인함.
리일규

리일규(1972년 출생)는 조선민주주의인민공화국 외교관 출신 북한이탈주민이다. 청소년기에 알제리, 쿠바 등 다양한 국가에서 유학하였으며, 평양외국어학원 프랑스어과를 졸업했다. 평양외국어대학 출신으로, 스페인어를 전공하였다. 1999년 북한 외무성에 입부했으며, 외무성 입부 이후 인민경제대학 무역일꾼특설반, 외교특설반, 스위스외교부주최 카진(CASIN) 외교관강습 등의 과정을 거쳤다. 2011년부터 2016년까지 쿠바 주재 북한대사관에서 3등서기관(대외직급 1등서기관)으로 근무했다. 2013년 북한 국적 선박 청천강호가 무기를 실은 채 파나마 운하를 통과하려다 적발 및 억류되어 사건 해결을 위해 파나마로 급파되었다. 파나마에서 청천강호 및 선원, 화물을 모두 구출해낸 공로로 '김정은 표창장'을 받았다. 이후 북한 외무성에서 1국 과장, 아프리카·아랍·라틴아메리카국 부국장으로서 중남미지역과의 외교를 총괄하였으며, 2018년 11월 쿠바의 대통령 미겔 디아스카넬이 평양을 방문할 당시 행사총책을 맡았다. 2019년부터 쿠바 주재 북한대사관의 정무참사관으로 근무했다. 외무성 부국장 및 주쿠바 북한대사관 참사관으로 활동하던 시기, 조선로동당 세포비서를 겸임하였다. 2023년 11월 탈북하였으며, 2024년 7월 한국 언론에 모습을 공개했다. 2009.7-2011.7: 외무성 6국 책임부원 2011.9-2016.1: 주쿠바 북한대사관 3등(대외직급 1등) 서기관 2016.4-2016.12: 외무성 정책종합국 과장 2016.12-2019.2: 외무성 아프리카·아랍·라틴아메리카국 부국장 겸 당세포비서 2019.3-2023.11: 주쿠바 북한대사관 정무참사관 겸 당세포비서 조선일보 (2024년 7월 16일). “[단독] '김정은 표창장' 받은 駐쿠바 北외교관 한국 망명”. 2024년 7월 16일에 확인함.  VOA 한국어 (2014년 7월 14일). “청천강호 사건 전말”. 2024년 7월 18일에 확인함.  SBS (2014년 2월 21일). “UN "북한 청천강호, '최대 규모 무기압수' 사례"”. 2024년 7월 18일에 확인함.  조선일보 (2024년 7월 16일). “[단독] “北 대미라인 한성렬 간첩 혐의 총살...지켜본 간부들 며칠 밥 못먹어””. 2024년 7월 21일에 확인함.  조선일보 (2024년 7월 16일). “[단독] “태영호의 한국 성공담 검색하며 부러워해… 함께 탁구 치던 사이””. 2024년 7월 18일에 확인함.
데이터 중복

데이터 중복 또는 데이터 잉여 중복(Data redundancy)은 컴퓨터 메인 메모리, 보조 기억 장치, 컴퓨터 버스에서 실제 데이터에 추가되는 데이터의 존재이며 저장되거나 전송된 데이터의 오류 수정을 허용한다. 추가 데이터는 단순히 실제 데이터의 완전한 복사본(반복 코드 유형)일 수도 있고, 오류를 감지하고 손실되거나 손상된 데이터를 특정 수준까지 재구성할 수 있는 선택된 데이터 조각일 수도 있다. 예를 들어, 계산된 검사 비트를 포함함으로써 ECC 메모리는 각 메모리 워드 내에서 단일 비트 오류를 감지하고 수정할 수 있는 반면, RAID 1은 두 개의 하드 디스크 드라이브(HDD)를 논리적 저장 장치로 결합하여 저장된 데이터가 전체 기간 동안 유지되도록 한다. 데이터 중복은 자동 데이터 손상에 대한 조치로 사용될 수도 있다. 예를 들어 Btrfs 및 ZFS와 같은 파일 시스템은 저장된 데이터의 복사본과 함께 데이터 및 메타데이터 체크섬을 사용하여 자동 데이터 손상을 감지하고 그 영향을 복구한다. 데이터 관리 다중화 (시스템) 여유도 Xin Li; Michael C. Huang; Kai Shen; Lingkun Chu (2010년 5월 9일). “A Realistic Evaluation of Memory Hardware Errors and Software System Susceptibility” (PDF). 《cs.rochester.edu》. 2015년 1월 16일에 확인함.  Remzi H. Arpaci-Dusseau; Andrea C. Arpaci-Dusseau (2015년 1월 3일). “Operating Systems – Three Easy Pieces: Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAIDs)” (PDF). 《cs.wisc.edu》. 2015년 1월 16일에 확인함.  Margaret Bierman; Lenz Grimmer (August 2012). “How I Use the Advanced Capabilities of Btrfs”. Oracle Corporation. 2015년 1월 26일에 확인함.
데이터 리터러시

데이터 리터러시(Data Literacy) 또는 데이터 활용 능력은 자료를 정보로 읽고, 이해하고, 생성하고, 전달하는 능력이다. 일반적인 개념으로서의 읽고 쓰는 능력과 마찬가지로 데이터 리터러시는 데이터 작업과 관련된 역량에 중점을 둔다. 그러나 이는 데이터를 읽고 이해하는 것과 관련된 특정 기술이 필요하기 때문에 텍스트를 읽는 능력과 유사하지 않다. 데이터 수집과 데이터 공유가 일상화되고 데이터 분석과 빅 데이터가 뉴스, 비즈니스, 정부, 사회 전반에서 공통적인 아이디어가 되면서 학생, 시민, 독자가 데이터 활용 능력을 갖는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 이 개념은 일반적으로 자동화된 수단을 통한 데이터 분석과 결과의 해석 및 적용과 관련된 데이터 과학과 관련이 있다. 데이터 활용 능력은 그래프와 차트를 읽고 데이터에서 결론을 도출하는 능력을 포함하여 데이터가 의미하는 바를 이해하는 것과 관련되므로 통계 활용 능력과 구별된다. 반면, 통계적 리터러시(statistical literacy)는 그래프, 표, 진술, 설문 조사, 연구 등 “일상 매체에 나오는 요약 통계를 읽고 해석하는 능력”을 말한다. 정보문해 미디어 리터러시 Baykoucheva, Svetla (2015). 《Managing Scientific Information and Research Data》. Waltham, MA: Chandos Publishing. 80쪽. ISBN 9780081001950.  Hey, A. J.; Tony Hey; Tansley, S.; Tolle, K., 편집. (2009). 《The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery.》. Microsoft.  “Open Data Philly”. 2013년 6월 14일에 확인함.  Na, L.; Yan, Z. (2013). “Promote Data-intensive Scientific Discovery, Enhance Scientific and Technological Innovation Capability: New Model, New Method, and New Challenges Comments on" The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery”. 《Bulletin of Chinese Academy of Sciences》 1 (16).  지원되지 않는 변수 무시됨: |name-list-style= (도움말) Stanley, Deborah B. (2018년 7월 11일). 《Practical Steps to Digital Research: Strategies and Skills For School Libraries》. Santa Barbara, CA: ABC-CLIO. 275쪽. ISBN 9781440856723.  Carlson, Jake; Johnston, Lisa (2015). 《Data Information Literacy: Librarians, Data, and the Education of a New Generation of Researchers》. West Lafayette, Indiana: Purdue University Press. 15쪽. ISBN 9781557536969.
사금석

사금석(砂金石)은 그 반투명도와 판상 광물 내포물이 존재하여 사금효과라고 불리는 반짝이는 효과를 주는 규암의 한 형태이다. 공작석 광물 목록 광학 현상 비취 취동광 위키미디어 공용에 관련된 미디어 분류가 있습니다. 사금석 위키낱말사전에 관련된 항목이 있습니다. 사금석 위키문헌에 1911년 브리태니커 백과사전 글 Aventurine의 본문이 있습니다. Aventurine at Mindat.org
루카스 지 아제베두 마세두

루카스 지 아제베두 마세두(포르투갈어: Lucas de Azevedo Macedo, 1997년 3월 30일~)는 브라질의 축구 선수이다. 트랜스퍼마크트 - 루카스 지 아제베두 마세두
황민부

황민부(黄敏夫, 1968년 10월 23일~)은 대한민국의 스모 선수이다. 일본 태생으로 와카토쇼 도시오(若闘将敏男)라는 이름으로 활동한다. 若闘将 敏男 - 스모 레퍼런스
광산농악

광산농악은 광주광역시 서구 마륵동에 전승되어온 판굿농악을 중심으로 칠석동의 고싸움농악, 소촌동의 당산농악, 산월동의 풍장농악, 옥동과 유계동의 걸립농악 등 광주 지역에서 연주되는 다양한 농악을 집대성한 농악이다. 1990년에 광산농악보존회로 결성되어 같은 해 제31회 전국민속예술경연대회에서 농악부문 최우수상을 수상하는 등 지역 전통농악의 전승과 발전에 기여, 1992년 3월 16일 광주광역시 무형문화재 제8호로 지정됐다. 더불어 정득채(상쇠), 김종회(장구), 서창순(북) 3분 선생님께서 기능보유자로 지정됐다. 광산농악 홈페이지 https://gwangsannongak.com
프레드리크 옌센

프레드리크 옌센(노르웨이어·스웨덴어: Fredrik Jensen)은 다음 사람을 가리킨다. 프레드리크 옌센(1921년~2011년)은 노르웨이의 군인이다. 프레드리크 옌센(1997년~)은 핀란드의 축구 선수이다. 프레데리크 옌센
프레데리크 옌센

프레데리크 옌센(덴마크어: Frederik Jensen)은 다음 사람을 가리킨다. 프레데리크 옌센(1818년~1870년)은 노르웨이의 화가이다. 프레데리크 옌센(1863년~1934)은 덴마크의 배우이다. 프레데리크 옌센(1900년~1983년)은 그린란드의 정치인이다. 프레데리크 옌센(1995년~)은 덴마크의 권투 선수이다. 프레드리크 옌센
분산 데이터 처리

분산 데이터 처리(Distributed data processing, DDP)는 IBM이 IBM 3790(1975년) 및 후속 제품인 IBM 8100(1979년)에 사용한 용어이다. 데이터메이션(Datamation)은 1979년 3월 3790을 "성공적이지 못하다"고 묘사했다. 분산 데이터 처리는 IBM에서 두 가지 환경을 참조하는 데 사용되었다. IMS DB/DC CICS/DL/I 각 쌍에는 통신 모니터와 데이터베이스 시스템이 포함되었다. 계층화에는 트랜잭션을 형성하기 위한 정보가 포함된 메시지가 포함되며, 이 정보는 응용 프로그램에 의해 처리된다. IBM은 확장을 촉진하기 위해 프로그램 검증 서비스와 같은 개발 도구를 출시했다. "중앙 컴퓨터에 연결된 여러 대의 소형 컴퓨터"를 사용하면 로컬 및 중앙 처리가 가능해지며 각각은 최선을 다해 최적화된다. 지능형으로 설명된 터미널을 포함한 터미널은 일반적으로 "위성 프로세서"에 로컬로 연결된다. 때로는 다중 프로세서인 중앙 시스템이 로드를 처리하기 위해 성장했다. 필요에 따라 이러한 추가 용량 중 일부는 데이터 보안을 강화하는 데 사용된다. 개방형 시스템이 등장하기 몇 년 전, 일부 하드웨어 공급업체의 목표는 "큰 중앙 메인프레임 컴퓨터를 서로 연결된 작은 컴퓨터 배열로 교체하는 것"이었다. “Northern Telecom's Setback”. 《The New York Times》. 1981년 1월 21일.  Ernest E. Keet (October 1977). “Distributed data processing: the key is software”. 《Data Communications》.  Woods, Larry (March 1979). “IBM's 8100: First Impressions”. 《Datamation》.  "(which can simulate 3790 functions through the DPCX operating system)" Ronald G. Ross. “IBM's Distributed Processing Capabilities For Large-Scale Data Base Systems, Part 1”. 《Computerworld》.  Ronald G. Ross. “IBM's Distributed Processing Capabilities For Large-Scale Data Base Systems, Part 2”. 《Computerworld》.  Ronald A. Frank (1975년 7월 16일). “The 3790: A Glimpse Into IBM's Future Plans?”. 《Computerworld》. 9권 29호 (IDG Enterprise). 15쪽. ISSN 0010-4841. [깨진 링크(과거 내용 찾기)] “I.B.M. Displays New Processor”. 《The New York Times》. 1983년 6월 23일.  “Motorola to acquire computer maker”. 《The New York Times》. 1981년 12월 11일.  Peter J. Schuyten (1979년 2월 4일). 《To Clone a Computer》. 《The New York Times》.  “Honeywell's New Computer”. 《The New York Times》. 1982년 10월 15일.  Peter J. Schuyten (1979년 9월 27일). “Technology”. 《The New York Times》.  Steven Greenhouse (1987년 5월 19일). “Challenge for Honeywell Bull”. 《The New York Times》.
데이터 추출

데이터 추출(Data extraction)은 추가 데이터 처리 또는 데이터 저장(데이터 이관)을 위해 일반적으로 비정형 데이터 소스에서 데이터를 검색하는 행위 또는 프로세스이다. 따라서 중간 추출 시스템으로의 가져오기는 일반적으로 데이터 워크플로의 다른 단계로 내보내기 전에 데이터 변환과 메타데이터 추가로 이어진다. 일반적으로 데이터 추출이라는 용어는 측정 또는 기록 장치와 같은 기본 소스에서 (실험) 데이터를 컴퓨터로 처음 가져올 때 적용된다. 오늘날의 전자 장치에는 일반적으로 '미가공 데이터'를 개인용 컴퓨터로 스트리밍할 수 있는 전기 커넥터(예: USB)가 제공된다. 일반적인 비정형 데이터 소스에는 웹 페이지, 이메일, 문서, PDF, 스캔한 텍스트, 메인프레임 보고서, 스풀 파일, 광고 항목 등이 포함되며 이는 영업 또는 마케팅 리드에 추가로 사용된다. 이러한 비정형 소스에서 데이터를 추출하는 것은 상당한 기술적 과제로 성장했다. 역사적으로 데이터 추출은 물리적 하드웨어 형식의 변경을 처리해야 했지만 현재 데이터 추출의 대부분은 이러한 비정형 데이터 소스와 다양한 소프트웨어 형식에서 데이터를 추출하는 작업을 다루고 있다. 이렇게 웹에서 데이터를 추출하는 과정이 점점 늘어나는 것을 "웹 데이터 추출" 또는 "웹 스크래핑"이라고 한다. 데이터 마이닝 추출, 변환, 적재 정보 추출
신경망 교환 포맷

신경망 교환 포맷(Neural Network Exchange Format, NNEF)은 크로노스 그룹이 개발한 인공 신경망 데이터 교환 형식이다. 다양한 장치 및 플랫폼의 애플리케이션에서 신경망 훈련 도구와 추론 엔진을 풍부하게 조합하여 사용할 수 있도록 하여 기계 학습 배포 단편화를 줄이기 위한 것이다. NNEF는 구조, 작동 및 데이터 측면에서 모든 인공 신경망을 설명할 수 있는 장치 및 구현 독립적 전송 형식으로 크로노스 그룹의 회원사에서 2015년에 제안했다. 표준의 첫 번째 버전은 2017년 12월 임시 형태로 출시되었으며, 2018년 8월 공식 크로노스 표준으로 승인되었다. NNEF의 목표는 데이터 과학자와 엔지니어가 훈련된 네트워크를 선택한 훈련 프레임워크에서 다양한 추론 엔진으로 쉽게 전송할 수 있도록 하는 것이다. NNEF는 신경망을 생성하는 데 사용되는 훈련 도구와 이를 실행하는 데 사용되는 추론 엔진과 관계없이 훈련된 신경망의 구조, 작동 및 매개변수에 대한 완전한 설명을 캡슐화한다. 개방형 신경망 교환 “NNEF - Neural Network Exchange Format (NNEF)”. 《The Khronos Group》 (영어). 2016년 10월 4일. 2019년 2월 7일에 확인함.  Seo, B.; Shin, M.; Mo, Y. J.; Kim, J. (January 2018). 〈Top-down parsing for Neural Network Exchange Format (NNEF) in TensorFlow-based deep learning computation〉. 《2018 International Conference on Information Networking (ICOIN)》. 522–524쪽. doi:10.1109/ICOIN.2018.8343173. ISBN 978-1-5386-2290-2. S2CID 5053900.  신경망 교환 포맷 - 공식 웹사이트
소셜 미디어 마이닝

소셜 미디어 마이닝(Social media mining)은 실행 가능한 패턴을 추출하고, 사용자에 대한 결론을 내리고, 정보에 따라 조치를 취하기 위해 소셜 미디어 사이트 및 모바일 앱의 사용자 생성 콘텐츠에서 빅 데이터를 얻는 프로세스이다. 이는 종종 사용자에게 광고하거나 수행할 목적으로 수행된다. 이 용어는 희귀 광물 채굴의 자원 추출 과정에 비유된다. 자원 추출 채굴을 위해서는 광산 회사가 귀중한 광물을 찾기 위해 막대한 양의 원광석을 이동해야 한다. 마찬가지로, 소셜 미디어 마이닝에서는 소셜 미디어 사용, 온라인 행동, 콘텐츠 공유, 개인 간의 연결, 온라인 구매 행동과 관련된 패턴과 추세를 식별하기 위해 인간 데이터 분석가와 자동화된 소프트웨어 프로그램이 엄청난 양의 원시 소셜 미디어 데이터를 전환해야 한다. 이러한 패턴과 추세는 기업, 정부 및 비영리 조직의 관심 대상이다. 이러한 조직은 이러한 패턴과 추세를 사용하여 전략을 설계하거나 새로운 프로그램, 새로운 제품, 프로세스 또는 서비스를 도입할 수 있기 때문이다. 소셜 미디어 마이닝은 컴퓨터 과학, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 통계의 다양한 기본 개념을 사용한다. 소셜 미디어 채굴자는 대용량 소셜 미디어 데이터 파일을 조사하는 데 적합한 알고리즘을 개발한다. 소셜 미디어 마이닝은 사회 연결망 분석, 네트워크 과학, 사회학, 민족지학, 최적화 및 수학의 이론과 방법론을 기반으로 한다. 이는 대규모 소셜 미디어 데이터에서 의미 있는 패턴을 공식적으로 표현, 측정 및 모델링하는 도구를 포함한다. 2010년대에는 주요 기업, 정부 및 비영리 조직이 고객, 클라이언트 및 시민에 대한 데이터를 얻기 위해 소셜 미디어 마이닝에 참여했다. 텍스트 마이닝 데이터 마이닝 소셜 미디어 웹 스크래핑 일반 데이터 보호 규칙 Zafarani, Reza; Abbasi, Mohammad Ali; Liu, Huan (2014). “Social Media Mining: An Introduction”. 2014년 11월 15일에 확인함.  Zafarani, Reza; Abbasi, Mohammad Ali; and Liu, Huan (2014); Social Media Mining: An Introduction, Cambridge University Press Barbier, Geoffrey; Feng, Zhuo; Gundecha, Pritam; Liu, Huan (2013). “Provenance Data in Social Media”. 《Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery》 4: 1–84. doi:10.2200/S00496ED1V01Y201304DMK007. S2CID 46794494.
증분 학습

증분 학습(Incremental learning)은 기존 모델이 있는 상태에서 추가적인 입력 데이터가 지속적으로 들어오는 기계 학습 분야다. 컴퓨터 과학에서 증분 학습은 입력 데이터를 지속적으로 사용하여 기존 모델의 지식을 확장하는, 즉 모델을 추가로 학습시키는 기계 학습 방법이다. 이는 훈련 데이터가 시간이 지남에 따라 점진적으로 사용 가능해지거나 크기가 시스템 메모리 제한을 초과할 때 적용할 수 있는 지도 학습 및 비지도 학습의 동적 기술을 나타낸다. 증분 학습을 촉진할 수 있는 알고리즘을 증분 기계 학습 알고리즘이라고 한다. 많은 기존 기계 학습 알고리즘은 본질적으로 증분 학습을 지원한다. 점진적인 학습을 촉진하기 위해 다른 알고리즘을 조정할 수 있다. 증분 알고리즘의 예로는 결정 트리(IDE4, ID5R 및 개나리), 결정 규칙, 인공 신경망(RBF 네트워크, Learn, Fuzzy ARTMAP, TopoART 및 IGNG) 또는 증분 SVM이 있다. 증분 학습의 목적은 학습 모델이 기존 지식을 잊지 않고 새로운 데이터에 적응하는 것이다. 일부 증분 학습기에는 오래된 데이터의 관련성을 제어하는 일부 매개변수 또는 가정이 내장되어 있는 반면, 안정적인 증분 기계 학습 알고리즘이라고 불리는 다른 학습기에는 시간이 지나도 부분적으로 잊혀지지 않는 훈련 데이터의 표현을 학습한다. Fuzzy ART와 TopoART는 이 두 번째 접근 방식의 두 가지 예이다. 증분 알고리즘은 데이터 스트림이나 빅 데이터에 자주 적용되어 데이터 가용성 및 리소스 부족 문제를 각각 해결한다. 주식 추세 예측과 사용자 프로파일링은 새로운 데이터가 지속적으로 제공되는 데이터 스트림의 몇 가지 예이다. 빅 데이터에 증분 학습을 적용하면 분류 또는 예측 시간이 더 빨라지는 것을 목표로 한다. 온라인 기계 학습 charleslparker (2013년 3월 12일). “Brief Introduction to Streaming data and Incremental Algorithms”. 《BigML Blog》.  Gepperth, Alexander; Hammer, Barbara (2016). 《Incremental learning algorithms and applications》 (PDF). ESANN. 357–368쪽.  LibTopoART: A software library for incremental learning tasks “Creme: Library for incremental learning”. 2019년 8월 3일에 원본 문서에서 보존된 문서.  gaenari: C++ incremental decision tree algorithm youtube search results Incremental Learning
레이블 데이터

레이블 데이터, 라벨 데이터(Labeled data), 즉 레이블이 지정된 데이터는 하나 이상의 레이블이 지정된 샘플 그룹이다. 라벨링은 일반적으로 라벨이 지정되지 않은 데이터 세트를 가져와 정보 태그로 각 데이터 조각을 보강한다. 예를 들어, 데이터 레이블은 사진에 말이나 소가 포함되어 있는지, 오디오 녹음에서 어떤 단어가 언급되었는지, 비디오에서 수행되는 작업 유형, 뉴스 기사의 주제, 전반적인 내용 등을 나타낼 수 있다. 트윗의 감정은 엑스레이의 점이 종양인지 여부이다. 라벨은 라벨이 지정되지 않은 특정 데이터에 대해 판단을 내리도록 인간에게 요청하여 얻을 수 있다. 레이블이 있는 데이터는 레이블이 없는 원시 데이터보다 얻는 비용이 훨씬 더 비싸다. 레이블이 지정된 데이터 세트를 얻은 후 기계 학습 모델을 데이터에 적용하여 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터를 모델에 제공하고 레이블이 지정되지 않은 해당 데이터에 대해 가능한 레이블을 추측하거나 예측할 수 있다.
아시카가 장군가 미다이도코로

아시카가 장군가 미다이도코로(일본어: 足利将軍家御台所 あしかがしょうぐんけみだいどころ[*])에서는 아시카가 장군가의 미다이도코로에 대해 서술한다. 미다이도코로는 대신이나 쇼군의 처에게 쓰이는 경칭으로, 무로마치 시대의 무가 사회에서는 무로마치 쇼군의 정실의 호칭이었다. 히노가는 아시카가 쇼군가의 미다이도코로를 7명, 미다이도코로 이외로 쇼군 생모를 2명을 배출했다. 아시카가 요시노리의 측실. 아시카가 요시카츠・요시마사의 생모 아시카가 요시미의 정실. 아시카가 요시타네의 생모 쿠와타 타다치카 편 『足利将軍列伝』 아키타 서점, 1975년 오와다 테츠오 감수 『日本史諸家系図人名辞典』 코단샤, 2003년 모리 시게아키 『室町幕府崩壊―将軍義教の野望と挫折―』 카도카와 서점, 2011년 하야시마 다이스케 『室町幕府論』 코단샤, 2023년 혼고 케이코 『将軍権力の発見』 코단샤,, 2010년 무로마치 막부의 정이대장군 도쿠가와 쇼군가 미다이도코로
2024년 하계 올림픽 필리핀 선수단

2024년 하계 올림픽 필리핀 선수단은 2024년 7월 26일부터 8월 11일까지 프랑스 파리에서 열리는 2024년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 필리핀 선수단이다. 금: 카를로스 율로 필드 경기 2024년 하계 올림픽
2024년 하계 올림픽 몽골 선수단

2024년 하계 올림픽 몽골 선수단은 2024년 7월 26일부터 8월 11일까지 프랑스 파리에서 열리는 2024년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 몽골 선수단이다. 여자 르학바터거깅 엥흐릴렝 2024년 하계 올림픽
1948년 하계 올림픽 필리핀 선수단

필리핀은 1948년 7월 29일부터 8월 14일까지 영국 런던에서 열린 제14회 하계 올림픽에 참가했다.
2020년 하계 올림픽 필리핀 선수단

2020년 하계 올림픽 필리핀 선수단은 2021년 7월 23일부터 8월 8일까지 일본 도쿄에서 열린 2020년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 필리핀 선수단이다. 필리핀은 2020년 도쿄 하계 올림픽에 출전했다. 원래 2020년 7월 24일부터 8월 9일까지 열릴 예정이었던 올림픽은 코로나19 범유행으로 인해 2021년 7월 23일부터 8월 8일로 연기되었다. 1924년 필리핀이 공식 데뷔한 이래 필리핀 선수들은 미국이 주도한 보이콧에 대한 국가의 부분적인 지지로 인해 모스크바에서 열린 1980년 하계 올림픽을 제외하고 모든 하계 올림픽에 출전했다. 필리핀 올림픽 위원회는 이번 올림픽에 남자 9명, 여자 10명 등 19명의 선수로 구성된 팀을 구성해 11개 종목에 출전했다. 필리핀은 스케이트보드(2020년 대회 신규 종목)에서 올림픽 데뷔를 했고, 체조와 조정에도 복귀했다. 필리핀은 역대 최고의 올림픽 성적을 거두며 도쿄를 떠나 4개의 메달을 획득했다(이 기록은 나중에 2024 파리 올림픽에서 넘어섰습니다). 이는 1932년 로스앤젤레스 하계 올림픽에서 획득한 3개의 메달을 넘어선 것이다. 필리핀의 첫 금메달은 역도 선수 히딜린 디아즈(Hidilyn Diaz)가 획득했다. 복싱에서 국가의 다른 메달은 모두 네스티 페테시오의 은메달, 카를로 팔람의 은메달, 유미르 마시알의 동메달이었다. 필드 경기 올림픽 필리핀 선수단
2020년 하계 올림픽 몽골 선수단

2020년 하계 올림픽 몽골 선수단은 2021년 7월 23일부터 8월 8일까지 일본 도쿄에서 열린 2020년 하계 올림픽에 참가한 올림픽 몽골 선수단이다. 몽골은 2020년 도쿄 하계 올림픽에 출전했다. 원래 2020년 7월 24일부터 8월 9일까지 열릴 예정이었던 올림픽은 코로나19 범유행으로 인해 2021년 7월 23일부터 8월 8일로 연기되었다. 1964년 몽골 국가 데뷔 이후 몽골 선수들은 소련 보이콧을 지지한 이유로 1984년 로스앤젤레스 하계 올림픽을 제외하고 모든 하계 올림픽에 출전했다. 올림픽 몽골 선수단
이승신 (럭비 선수)

이승신(李承信, 2001년 1월 13일~)은 대한민국의 럭비 선수이다. 대한민국 국적이지만 일본 대표팀 소속으로 뛰고 있다. 이상훈 (2012년 7월 4일). ““이승신이라는 이름, 재일교포에 용기 되길””. 동아일보.  選手プロフィール Archived 2023년 4월 16일 - 웨이백 머신 . ジャパンラグビートップリーグ公式サイト. 2020年9月30日閲覧。 이승신 - ItsRugby.co.uk (영어) コベルコ神戸スティーラーズ 選手&スタッフ[깨진 링크(과거 내용 찾기)] マネジメント事務所　株式会社ディンゴ 이승신 - X 이승신 - 인스타그램
바나노그미우스

바나노그미우스(Bananogmius)는 중생대 백악기 후기에 살았던 조기어강에 속하는 원시 어류이다. 바나노그미우스에 담긴 뜻은 '바나나 지느러미'라는 뜻이다. 과거 지금의 북아메리카 대륙을 관통하던 내해에 해당하는 해성층 나이오브라라 층에서 화석이 발견되며, 최초의 화석 표본은 미국의 캔자스 주에서 발굴되었다. 몸 길이는 대략 1m 남짓 정도로 되며 세로로 넓적한 형태의 몸체를 지녔고, 편평한 턱과 입천장뼈를 보면 조개 등의 단단한 껍질을 가진 작은 해양 생물들을 먹고 살았던 것으로 추정된다. 많은 다발동물과 마찬가지로 바나노그미우스는 현대 엔젤피시를 연상시키는 얇은 몸체, 수십 개의 작은 이빨, 높은 등지느러미를 가졌다. 비슷한 종으로 펜타노그미우스(Pentanogmius)가 있는데, 이 종의 화석 중 높게 치솟은 등지느러미가 보존된 것을 포함한 일부 표본이 한 때 바나노그미우스의 것으로 동정된 적이 있었기 때문에 복원도를 보면 높게 솟은 등지느러미를 가진 형태로 묘사되는 경우가 대부분이다. 다만 실제로 바나노그미우스가 친척과 비슷한 형태의 등지느러미를 가지고 있었는지는 알 수 없다.
그리스와 덴마크의 공주 소피아

그리스와 덴마크의 공주 소피아(그리스어: Πριγκίπισσα Σοφία της Ελλάδας και της Δανίας, 1914년 6월 26일 ~ 2001년 11월 24일)는 그리스와 덴마크의 왕족이자 그리스와 덴마크의 왕자 안드레아스와 바텐베르크 공녀 앨리스의 넷째 딸로 필립 마운트배튼의 누나이자 찰스 3세의 막내고모다. “H R H Princess George of Hanover”. 《The Daily Telegraph》 (영어). 2001년 11월 30일.  “Prince Philip's elder sister dies at 87”. 《The Scotsman》 (영어). 2001년 11월 30일.  “Letzter Besuch”. 《Die Welt》 (독일어). 2001년 12월 1일.  Zott, Kathrin (2018년 7월 6일). “Sophia Prinzessin von Hannover und Georg Wilhelm Prinz von Hannover – Zwei Königliche Hoheiten in Schliersee”. 《Schliersee Magazine》 (독일어).
모베이스

모베이스(Mobase Co. Ltd.)는 대한민국의 자동차용 전자부품 기업이다. 본사는 경기도 화성시 동탄첨단산업1로 73 (영천동)에 위치해 있으며 대표이사는 황대환이다. 2010년 2월 4일에 공모가 13,200원에 코스닥 시장에 상장하였다. 모베이스전자 썬스타 모베이스오토테크 모베이스오토 모베이스전자, 3분기 누계 매출액 7032억원…전년比 11% 증가, 아주뉴스, 2023-11-14 공식홈페이지
캄 테크놀로지

캄 테크놀로지(calm technology), 캄테크, 캄 디자인(calm design)은 기술과 사용자 사이의 상호 작용이 지속적으로 관심의 중심이 아닌 사용자 주변에서 발생하도록 설계된 정보기술의 한 유형이다. 기술을 통해 얻은 정보는 필요할 때 사용자의 주의로 원활하게 이동하지만 그렇지 않은 경우에는 사용자 주변에 조용히 머물게 된다. 마크 와이저(Mark Weiser)와 존 실리 브라운(John Seely Brown)은 캄 테크놀로지를 "정보를 제공하지만 우리의 집중이나 관심을 요구하지 않는 기술"이라고 설명한다. 캄 테크놀로지의 사용은 일상 생활에서 감지할 수 있는 컴퓨터의 침입성을 최소화하는 방법으로 유비쿼터스 컴퓨팅과 결합된다. 캄 테크놀로지로 간주되는 기술에는 준수해야 할 세 가지 핵심 원칙이 있다. 기술에 대한 사용자의 관심은 주로 주변에 있어야 한다. 이는 기술이 관심의 중심과 주변 사이를 쉽게 이동할 수 있거나 기술을 통해 전달되는 정보의 대부분이 중심이 아닌 주변에 존재한다는 것을 의미한다. 이 기술은 사용자의 주변 장치 사용을 증가시킨다. 이는 사용자에게 정보에 대한 과도한 부담을 주지 않음으로써 즐거운 사용자 경험을 제공한다. 이 기술은 사용자에게 친숙함을 전달하고 사용자 주변의 과거, 현재, 미래에 대한 인식을 가능하게 한다. 인간-컴퓨터 상호 작용 “Short list of classic papers on calm technology”. 《calmtech.com》. 2022년 5월 18일에 확인함.
이지종

이지종(李支宗, 1939년~)은 대한민국의 사업가이다.일본에서 20채의 호텔 및 가라오케 약 70개 점포, 만화찻집 8개 점포, 파칭코홀 4개 점포를 경영하고 있다. 민단신문 (2007년 5월 11일). “동포 기업인 (2) - 독자적인 시스템으로 사업 재생시켜”. 재일본대한민국민단.  フラッシュ同胞企業人 (2)クリアックス 李支宗会長、在日本大韓民国民団本部、2007年4月11日付、インターネットアーカイブ、2009年4月20日付、 2010年4月8日閲覧。 株式会社クリアックス Archived 2023년 9월 25일 - 웨이백 머신 伊東園ホテルチェーン - 公式ウェブサイト
LTE-M

LTE-M 또는 LTE-MTC("Long-Term Evolution Machine Type Communication")는 기계 대 기계 및 사물인터넷(IoT)을 위해 3GPP에서 개발한 저전력 광역 네트워크 무선 통신 기술 표준의 일종이다. LTE-M에는 LTE Cat-M1이라고도 알려진 eMTC("enhanced Machine Type Communication")가 포함되어 있으며, 해당 사양은 2016년 6월 3GPP 릴리스 13(LTE Advanced Pro)에서 마무리되었다. 경쟁하는 3GPP IoT 기술로는 NB-IoT와 EC-GSM-IoT가 있다. NB-IoT에 비해 LTE-M의 장점은 비교적 높은 데이터 속도, 이동성 및 네트워크를 통한 음성이지만 더 많은 대역폭이 필요하고 비용이 더 많이 들며 현재로서는 주파수 대역의 보호 대역 부분에 넣을 수 없다. LTE 릴리스 12 Cat-0 모뎀과 비교하여 LTE-M 모델은 BOM 측면에서 80% 저렴하고 최대 18dB 더 나은 적용 범위를 지원하며 배터리 수명은 최대 몇 년에 이른다. 2019년 3월, 글로벌 모바일 공급업체 협회(Global Mobile Supplies Association)는 100개 이상의 사업자가 NB-IoT 또는 LTE-M 네트워크를 구축/런칭했다고 보고했다. 6LoWPAN DASH7 LoRa E-UTRA “LTE-M – the new GSM”.  “eMTC (LTE Cat-M1)”.  “Standards for the IoT”.  “Extended Coverage - GSM - Internet of Things (EC-GSM-IoT)”. 《gsma.com》. GSMA. 2016년 5월 11일. 1쪽. 2016년 10월 17일에 확인함.  “Differences between NB-IOT and LTE-M”. 2018년 5월 3일.  Saxena, Vidit; Bergman, Johan; Blankenship, Yufei; Wallen, Anders; Razaghi, Hazhir Shokri (2016). 〈Reducing the Modem Complexity and Achieving Deep Coverage in LTE for Machine-Type Communications〉. 《2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)》. 1–7쪽. doi:10.1109/GLOCOM.2016.7842206. ISBN 978-1-5090-1328-9. S2CID 5206557.  “Global Narrowband IoT – LTE-M networks”. 《GSA》. March 2019. 2019년 3월 25일에 확인함.  Standards for the IoT
민간 광대역 무선 서비스

민간 광대역 무선 서비스(Citizens Broadband Radio Service, CBRS)는 미국의 3.5GHz 대역(3550MHz ~ 3700MHz) 중 150MHz 폭의 방송 대역이다. 2017년에 미국 연방통신위원회(FCC)는 이 대역의 상업적 사용을 위한 규칙을 확립하기 위해 2012년에 시작된 프로세스를 완료했으며, 동시에 미국 연방 정부가 미 해군 레이더 시스템 및 항공기 통신에 대한 간섭을 제한하기 위해 대역의 일부를 확보했다. 2020년 1월 27일, FCC는 스펙트럼의 군사적 사용에 대한 간섭을 방지하기 위해 제한 없이 무선 서비스 공급자 상용화를 위해 CBRS 대역의 전체 사용을 승인했다. 새로운 규정에 따라 CBRS를 사용하는 무선 통신업체는 스펙트럼 라이선스를 취득하지 않고도 5G 모바일 네트워크를 배포할 수 있다. CBRS 네트워크 배포의 주요 사용 사례에는 FWA(Fixed Wireless Access), 모바일 네트워크 밀도화, 중립 호스트 인프라 및 개인 네트워크가 포함된다. Kharif, Olga (2017년 3월 9일). “A World Without Wi-Fi Looks Possible as Unlimited Plans Rise”. Bloomberg Technology.  “Verizon-Led Team to Test Carrier Aggregation Over CBRS Band”. Nasdaq. 2017년 8월 29일.  Underwood, Kimberly (2020년 1월 27일). “Smart Spectrum Sharing”. 《SIGNAL Magazine (AFCEA)》 (영어). 2020년 2월 3일에 확인함.  Eggerton, John (2020년 1월 27일). “FCC Says 3.5GHz Services Are Good to Go”. 《Multichannel News》 (미국 영어). 2020년 2월 3일에 확인함.  Horowitz, Jeremy (2020년 1월 27일). “FCC unlocks 3.5GHz CBRS band, enables OnGo in Apple and Android phones”. 《VentureBeat》. VentureBeat SF. 2020년 1월 28일에 확인함.  “FCC Authorizes Full Commercial Deployment in 3.5 GHz Band”. 《US Federal Communications Commission》 (영어). 2020년 1월 27일. 2020년 2월 3일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 2월 3일에 확인함.  “LTE & 5G NR-Based CBRS Networks”. 《www.snstelecom.com》 (미국 영어). 2023년 9월 25일에 확인함.  3.5 GHz Band Overview—US Federal Communications Commission CBRS Alliance Archived 2021년 4월 14일 - 웨이백 머신 WInnForum CBRS Standards
윤미아

윤미아(尹美亜, 1975년~)는 대한민국의 영화 감독이다. 일본 태생의 재일 한국인 3세이다. https://sports.khan.co.kr/news/send_mail.html?art_id=201904020853003&med=skhan “人間賛歌の映画「一陽来復」…在日3世が監督”. 《民団新聞》. 2018년 1월 1일. 2018년 3월 16일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2024년 4월 2일에 확인함.
3차원 바이오프린팅

3차원 바이오프린팅, 3D 바이오프린팅(3D bioprinting)은 3차원 인쇄와 유사한 기술을 활용하여 세포, 성장 인자, 바이오잉크 및 생체 재료를 결합하여 기능적 구조를 제작하는 것이다. 이는 전통적으로 조직 공학 응용 분야에 사용되었지만 최근에는 바이오센싱, 환경 개선 등의 다른 응용 분야에 대한 관심이 증가했다. 일반적으로 3차원 바이오프린팅은 층별 방법을 사용하여 바이오 잉크로 알려진 물질을 증착하여 나중에 다양한 의료 및 조직 공학 분야에서 사용되는 조직과 같은 구조를 만든다. 3차원 바이오프린팅은 광범위한 바이오프린팅 기술과 생체재료를 포괄한다. 현재 바이오프린팅은 약물 및 잠재적 치료법 연구를 돕기 위해 조직 및 장기 모델을 인쇄하는 데 사용될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 생체 인쇄된 살아있는 세포 구조물을 임상 적용으로 전환하는 것은 기능적 기관을 생성하는 데 필요한 세포 수와 복잡성으로 인해 몇 가지 문제에 직면해 있다. 그러나 혁신은 세포외 기질의 바이오프린팅에서부터 원하는 조직을 생산하기 위해 층별로 증착된 하이드로겔과 세포를 혼합하는 것까지 다양하다. 또한, 3D 바이오프린팅에는 관절과 인대를 재생하는 데 사용할 수 있는 지지체 프린팅이 통합되기 시작했다. 이 외에도 3D 바이오프린팅은 최근 오염 물질 제거를 촉진할 수 있는 기능성 미생물을 수용하는 기능성 생물막 제조를 포함하여 환경 개선 응용 분야에 사용되었다. 3차원 인쇄 배양육 재생의학
플릿 차량

플릿 차량(Fleet vehicle)은 개인이나 가족이 아닌 기업, 정부 기관 또는 기타 조직 (사회과학)이 소유하거나 임대하는 차량이다. 일반적인 예로는 렌터카 회사, 택시 회사, 공공 시설, 대중 교통 및 응급 서비스에서 운영하는 차량이 있다. 많은 기업이 고객에게 상품을 배송하기 위해 차량을 구매하거나 임대할 뿐만 아니라 영업 담당자가 고객에게 이동할 차량을 제공한다. 일부 관할권 및 국가에서는 차량을 직원이 개인적으로 소유할 수도 있다. 이러한 차량은 종종 "회색 함대"(grey fleet)라고 불리며 작업 목적으로 사용된다. 차량 관리 소프트웨어를 사용하여 차량 관리자 또는 운송 관리자가 차량을 관리할 수 있다. 차량은 FMS라고도 알려진 차량 관리 시스템을 통해 차량 텔레매틱스 시스템에 연결될 수 있다. 카셰어링
안드레아스 요한손

안드레아스 요한손(스웨덴어: Andreas Johansson)은 다음 사람을 가리킨다. 안드레아스 요한손(1973년~)은 스웨덴의 아이스하키 선수이다. 안드레아스 요한손(1978년~)은 스웨덴의 축구 선수이다. 안드레아스 요한손(1982년~)은 스웨덴의 축구 선수이다.