laion/Wikipedia-Exotic huggingface dataset:
픽셀북

픽셀북(Pixelbook)은 크롬 OS를 구동하는 구글이 개발한 휴대용 노트북/태블릿 하이브리드 컴퓨터이다. 그것은 2017년 10월 4일에 발표되었고 10월 30일에 출시되었다.
레이저 무기

레이저 무기(Laser weapon)는 레이저를 기반으로 하는 지향성 에너지 무기이다. 수십 년간의 R&D 끝에 2020년 1월 현재 레이저를 포함한 지향성 에너지 무기는 아직 실험 단계에 있으며 실용적인 고성능 군사 무기로 배치될지 여부는 아직 두고 봐야 한다. 1999년, 국방과학연구소와 대우중공업 등은 서울 소재 K대학 연구팀과 함께 레이저포를 개발하기 시작해 400m 떨어진 철판을 관통하는 실험을 성공시킨 바 있다. 한국의 레이저 대공무기 블록-1은 20 kw의 출력으로 3 km 이내에서 비행하는 쿼드드론 혹은 고정익 무인기를 요격할 수 있다. 보통 20 kw 출력 레이저포는 5-10 km 사거리를 갖는다. 2020년 9월, 강력한 레이저 빔을 쏘는 레이저 대공무기 위력시범은 충남 태안에 있는 국과연 안흥시험장에서 이뤄졌다. 당시 시연에서 20㎾ 출력 레이저 빔이 1㎞ 거리에 떨어져있던 철판 표적을 뚫었다. 시연에 쓰인 표적은 북한 노동미사일이나 2014년 파주에서 발견된 북한 무인기와 동일한 재질로 제작됐다. 한국의 레이저 대공무기 블록-2은 30 kw의 출력이다. 2013년 미국 해군은 USS 폰스 (LPD-15)에 AN/SEQ-3 레이저 무기 시스템(LaWS)을 장착해 시험중이다. 폰스함 LaWS의 출력은 33 kW, 유효 사거리는 1.6km다. 절단기 등에 쓰이는 고출력 레이저 발진장치 6개에서 나오는 광선을 한 곳에 집중시키는 방식으로 구성됐다. 2018년 미국 공군은 50 kw 규모 출력의 레이저 무기를 시험발사 했으며, 2019년 F-15 등의 전투기에 직접 탑재해 시험운용했다. 2021년 5월 25일, 국방과학연구소(ADD)는 국내 최초로 ‘파장제어 빔 결합기술’을 통해 고품질 광섬유 레이저 발생기술을 개발했다고 밝혔다. 파장제어 빔 결합 기술은 각기 다른 파장을 가지는 다수의 레이저 광을 공기 중에서 굴절을 통해 다각도로 분산되는 것을 최소화하면서 직선 형태로 강한 세기를 갖고 뻗어나가는 하나의 빔으로 합치는 기술이다. 1 kW급 레이저 모듈에 파장제어 빔 결합 기술을 적용하여 다섯 개의 1 kW급 광섬유 레이저를 하나의 5 kW급 고품질 레이저로 구현할 수 있다. 철판을 자르는 공업용 레이저의 출력이 100W급 정도라는 점을 생각하면, 30kW급 레이저는 이보다 300배 이상 강력한 것이다. 한국의 레이저 대공무기 블록-3은 100 kw의 출력이다. 보통 100 kw 출력 레이저포는 20 km 사거리를 갖는다. 미국의 HELLADS는 150kw급의 출력을 가진 전술레이저 무기다. 무게는 750kg에 불과하다. 사거리는 20km로 짧아 보이지만 눈에 보이지 않는 에너지가 빛의 속도로 발사된다. 레이저 무기 시스템 ADD,, 드론 잡는 레이저 무기 핵심 기술 개발, 서울경제, 2021.05.25. 美해군 실전배치한 레이저 무기…한국군은?, 뉴데일리, 전경웅 기자, 2014-12-12
차이비윈

차이비윈(중국어 간체자: 柴碧云, 정체자: 柴碧雲, 병음: Chái Bìyún, 한자음: 시벽운, 1989년 7월 3일 ~ )은 중국의 배우이다. 베이징 영화 학원 (졸업) 2016년 헤이룽장 텔레비전 중국용극장 《호도현령정판교》- 요소매 역 2016년 베이징 텔레비전 주파극장 《신변성랑자》 - 취농 역 2017년 중국중앙텔레비전 황금강당극장 《아시행운아》 - 양숴 역 2017년 후난위성텔레비전 금응독파극장 《하지마지》 - 청치치 역 2018년 장쑤 위성 텔레비전 행복극장 《아문적사십년》 - 시청 역 2019년 장쑤 위성 텔레비전 행복극장 《아요화니재일기》 - 린메이야 역 2019년 후난위성텔레비전 금응독파극장 《유창적미호시광》 - 하오티엔 역 2020년 망고 TV 웹드라마 《명천회경호》 - 리우샤오렌 역 2021년 저장 위성 텔레비전 중국람극장 《산해청》 - 가오칭지아 역 2021년 후난위성텔레비전 금응독파극장 《성진대해》 - 원신 역 (중국어) 차이비윈 - 시나 웨이보
하람 (가수)

하람은 대한민국의 가수다. 2020년 싱글 《Way》로 데뷔했다. 호원대학교 실용음악과 졸업 백제예술대학교 졸업 싱어게인2 (2021) - Top39 Way (2020) 싱어게인2 - 무명가수전 Episode.2 (2021) 수달가요제 우수상 (2016)
츠키

츠키(본명: 후쿠토미 츠키, 일본어: 福富(ふくとみ) つき, 2002년 9월 21일~)는 일본의 가수이며, K-pop 걸그룹 Billlie의 멤버이고 메인 댄서를 맡고 있다. 츠키 - 인스타그램
SSD (밴드)

SSD(Society System DeControl의 준말)는 보스턴 출신의 스트레이트 에지 하드코어 밴드였다. SS Decontrol이라는 두 개의 레코드를 발매한 후 공식적으로 SSD로 이름을 바꿨다. SSD가 되면서 그들은 두 개의 레코드를 추가로 발매했는데, 그 중 헤비메탈은 사운드에 영향을 미쳤다. 그러나 모든 기간을 포함하여 그룹을 SSD라고 부르는 경우가 많다. 작곡/기타 연주자 Al Barile(당시 매사추세츠 린의 제너럴 일렉트릭 공장의 기계공이자 노스이스턴 대학의 학생)에 의해 결성된 SSD는 1981년 여름 Gallery East와 같은 보스턴 대도시 지역의 소규모 공연장에서 공연을 시작했다. 이 밴드는 격렬하고 충전된 공연과 그들의 핵심 추종자 그룹인 보스턴 크루의 도발적인 익살로 국내 음악계에서 빠르게 악명을 얻었다. 원래 라인업은 기타의 알 바릴, 보컬의 스프링가, 베이스의 제이미 시아라파, 드럼의 크리스 폴리였다. 그들은 1982년 엑스 클레임 레이블에서 데뷔 LP The Kids Will Have The Say를 발매했다. Minor Threat의 Ian MacKaye는 친구이자 후원자였으며 그의 Dischord 레이블의 로고가 뒷표지에 실렸다. 1983년에 그들은 세컨드 기타리스트 프랑수아 레베스크를 영입했고 그들의 최고 음반으로 널리 여겨지는 EP Get It Away를 발매했고 보스턴의 직선적인 장면을 규정하는 데 도움을 주었다. 그것에 대한 X-Claim의 압박과 The Kids Will Have The Say는 둘 다 수집하기 쉽다. 1980년대 중반 하드코어 밴드, 특히 보스턴 지역에서 SSD는 헤비메탈 방향으로 나아가기 시작했다. 1984년 그들은 보스턴 레이블인 모던 메소드와 계약을 맺고 How We Rock EP를 발매했다. 이 앨범은 하드코어 사운드에 뿌리를 두고 있지만 상대적으로 긴 기타 솔로곡의 수가 많은 등 공공연한 헤비메탈 특성을 보였다. 홈스테드와 계약한 후 그들은 1985년에 Break It Up LP를 발매했다. 그것은 펑크와 하드코어의 모든 특징을 남기고 메탈 장르에 두 발을 심었다. SSD는 그해 11월에 해체되었다. 바릴은 계속해서 Gage를, 시아파는 Slapshot에, 스프링가는 Razorcaine과 Die Blitzkinder에 합류했다. Scott Schinder는 그의 책 Alt-Rock-a-Rama에서 SSD를 "뉴잉글랜드에서 탄생한 가장 중요한 하드코어 밴드이다."라고 했다. McCaleb, Ian & Robbins, Ira "SS Decontrol/SSD", Trouser Press, retrieved July 19, 2011 Cogan, Mike (2006) Encyclopedia of Punk Music and Culture, Greenwood Press, ISBN 978-0-313-33340-8, p. 216 Schinder, Scott (1996) Rolling Stone's Alt-Rock-a-Rama, Bantam Doubleday Dell Publishing Group, ISBN 978-0-385-31360-5, p. 1825
김교수

김교수(金敎洙)는 1923년에 출생, 1951년 육군 소위로 임관하여 다양한 전투에 참여하였다. 6.25 전쟁 중 핵심 고지였던 교암산을 사수하는 전투에서 중대원들을 이끌고 중공군과 싸우다 전사하였다. 이후 그의 업적을 기리기 위해 1953년 대한민국 정부에서 김교수에게 태극무공훈장을 추서하였다. 김교수(金敎洙)는 1923년 6월 19일, 함경남도 함흥에서 태어났다. 2년동안 흥남공과대학에서 수학한 후 월남하여 1951년 8월 18일에 육군종합학교 제 32기로 육군소위(군번 : 214398)로 임관하였다. 이후 다양한 전투에 참가하였고, 대위로 진급한 후에는 육군 제 6사단 제 2연대 제 2대대 6중대장으로 임무수행하였다. 당시 중국군은 이승만 대통령의 일방적인 '6.18 반공포로 석방'과 정전협상 방해에 대해 강력한 불만을 표출하였다. 한국정부가 휴전협정을 준수하지 않았다는 이유였으며, 이러한 불만은 그들의 군사적 압력으로 이어졌다. 그리고 휴전을 앞두고 협상에서 남한에 대한 주도권을 가져오기 위한 목적 역시 염두에 두고 있었다. 그러던 중 6월 19일, 마오쩌둥의 지령이 중공군에 하달되었다. 한국군에 대해 공세를 취해야 한다는 내용이었다. 이 지령으로 인해 중공군은 휴전협정을 지연시키고 한국 부대를 공격하기 위한 '7월 공세'를 계획하게 되었다. 7월 공세는 금성돌출부에 배치된 국군수도방위사단, 제 3사단, 제 6사단, 제 8사단을 섬멸하는 것을 목표로 두었다. 이때 김교수 대위는 제 6사단에서 중대장으로 임무수행 중에 있었다. 여기서 중공군은 금성돌출부를 점령함으로서 방어선을 구축할 수 있고, 더 나아가 화천의 수력발전소를 되찾을 수 있었기에 위와 같은 목표를 두었다. 7월 12일, 중공군의 공세를 예상한 육군 제 6사단은 제 2연대 전체를 교암산 지역에 투입하였다. 교암산은 당시 강원도 김화군 원동면에 위치한 산으로, 인근의 야산지대를 한눈에 파악할 수 있어 방어상 핵심고지로 꼽히는 곳이었다. 제 6사단은 5064번 도로 축선에 제 19연대를, 교암산에 제 2연대를 배치하여 적의 접근로를 통제할 수 있도록 하였다. 당시 교암산은 1대대가 방어하고 있었고, 김교수 대위가 속했던 2대대는 3개 각 중대가 전초진지를 편성하고 있었다. 7월 13일 21시 40분경 중공군 199사단은 대규모의 포격과 함께 대대적인 공격을 감행하였다. 이 공격으로 인해 김교수 대위가 지휘하는 6중대의 모든 방어 진지가 완전파괴되었고, 유선파괴망도 두절되었다. 이후 4개 대대 규모 이상의 병력이 6중대 진지를 완전포위하자 김교수 대위는 포병의 사격을 요청하고, 사격 후 중대원들을 이끌고 수류탄전과 육박전을 감행하였다. 그러나 중공군과의 병력 차이를 이겨내지 못하고 중앙이 돌파되었다. 김교수 대위는 포병의 진내사격을 요청하고 중대원들을 동굴로 대피시켰다. 교암산 '가' 고지 진내사격 이후 유/무선 통신이 완전두절되었고, 6중대는 김교수 대위의 진두지휘 아래 백병전을 펼쳤다. 백병전에서 김교수는 중대원들을 격려하고 지휘하는 한편 수류탄과 총검을 들고 적들과 맞섰다. 그러던 중 김교수 대위는 적진에서 날아든 한 발의 총탄을 복부에 맞고 현장에서 전사하였다. 김교수 대위가 이끄는 6중대는 교암산 전투에서 백병전으로 8시간 동안 진지를 사수하였고, 중공군 1200여명을 사살하였다. 1953년 7월 14일 김교수 육군대위의 전사 이후 1953년 10월 13일, 대한민국 정부는 김교수 대위에게 태극무공훈장(훈기번호 제 132호)과 화랑무공훈장, 방위포장을 수여하였다. 그리고 故 김교수 대위 추모비가 강원도 철원군 구월정역 월정공원에 세워졌다. 또한 2015년 6월, 국가보훈처에서 발표한 '6.25 전쟁 10인의 호국 영웅'과 2016년, 전쟁기념관에서 '10월의 호국인물'로 선정되었다. 해마다 7월 14일이 되면, 6사단에서는 김교수 대위 추모비 앞에서 김교수 대위와 당시 6중대 장병들을 기리는 추모식을 실시한다. 추모식에서는 김교수 대위 유가족을 비롯해 사단장, 지역 단체장, 6사단 2연대 장병 등이 참석한다. 태극무공훈장 화랑무공훈장 육군종합학교 국가보훈처 전쟁기념관 국립서울현충원 Archived 2021년 12월 1일 - 웨이백 머신 국가보훈처 디지털철원문화대전 국가보훈처 '7월의 6.25 전쟁영웅 김교수 대위' 디지털철원문화대전 '김교수' 전쟁기념관 '2021년 3월 호국인물 : 김교수 육군대위' 전쟁기념관 '10월 호국인물, 6.25전쟁 1개 중대로 중공군에 맞선 김교수 대위' 전쟁기념관 '2016년 10월 호국인물 : 김교수 육군대위' 훈기번호 제 132호 김교수 대위 사후 6사단에서는 매년 그를 기리기 위한 추모행사가 시행된다.
일본의 탤런트

타렌토(일본어: タレント)는 일본에선 가수, 연기자, 코미디언 등 TV를 중심으로 활동하는 연예인들을 통틀어 일컫는다. 탤런트 쇼 모델 (직업)
마리안 가보리크

마리안 가보리크(슬로바키아어: Marián Gáborík, 1982년 2월 14일 ~ )는 슬로바키아의 은퇴한 아이스하키 선수로 포지션은 레프트윙이다. 슬로바키아 엑스트라리가의 두클라 트렌친에서 선수 생활을 시작했으며, 2시즌 동안 활동했다. 이후 2000년 NHL 드래프트에서 전체 3위로 미네소타 와일드의 지명을 받으며 2022년에 각각 1, 2위로 지명된 유라이 슬라프코우스키와 시몬 네메츠 이전에 내셔널 하키 리그(NHL)에 진출한 슬로바키아 선수 중 가장 높은 드래프트 지명 순위를 지닌 선수가 되었다. 2009년에 뉴욕 레인저스로 이적하기 전까지 미네소타에서 8시즌을 활약하면서 팀내 역대 최다 득점자가 되었다. 이후 NHL의 콜럼버스 블루재키츠, 로스앤젤레스 킹스, 오타와 세너터스에서 뛰었다. 2014년에는 로스앤젤레스 킹스 소속으로 뉴욕 레인저스를 꺾고 스탠리 컵 우승을 차지했다. 국제 대회에서는 슬로바키아 아이스하키 국가대표팀 소속으로 뛰었으며, 올림픽에 2번, 세계 아이스하키 선수권 대회에 6번 출전했다. 위키미디어 공용에 마리안 가보리크 관련 미디어 분류가 있습니다. (영어) 마리안 가보리크 - The Internet Hockey Database (영어) 마리안 가보리크 - EliteProspects.com
오토인코더

오토인코더(Autoencoder)는 인코더를 통해 입력을 신호로 변환한 다음 다시 디코더를 통해 레이블 따위를 만들어내는 비지도 학습 기법이다. 변분 오토인코더 (Variational autoencoder, VAE) : 변분 베이즈 방법을 이용한 오토인코더. 오토인코더의 두 가지 주된 응용은 차원 축소와 정보 검색이지만, 현대적인 변형법이 다른 곳에도 응용되어 왔다. 오토인코더는 'autoassociator', 'Diabolo network'로도 불렸다. 처음으로 오토인코더가 응용된 것은 1980년대로 거슬러 올라간다. 가장 전통적인 응용은 차원 축소나 특징 학습이지만, 그 외에도 오토인코더는 데이터의 학습 생성모델에 널리 사용되게 되었다. 2010년대 개발된 가장 강력한 인공지능 일부는 심층 인공신경망 안에 오토인코더가 포함되어 있다. 특징 학습(Feature learning) 차원 축소 (통계학) Kramer, Mark A. (1991). “Nonlinear principal component analysis using autoassociative neural networks” (PDF). 《AIChE Journal》 37 (2): 233–243. doi:10.1002/aic.690370209.  Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron (2016). 《Deep Learning》. MIT Press. ISBN 978-0262035613.  Japkowicz, Nathalie; Hanson, Stephen José; Gluck, Mark A. (2000년 3월 1일). “Nonlinear Autoassociation Is Not Equivalent to PCA”. 《Neural Computation》 12 (3): 531–545. doi:10.1162/089976600300015691. ISSN 0899-7667. PMID 10769321. S2CID 18490972.  Schwenk, Holger; Bengio, Yoshua (1997). “Training Methods for Adaptive Boosting of Neural Networks”. 《Advances in Neural Information Processing Systems》 (MIT Press) 10.  Ackley, D. H., Hinton, G. E., & Sejnowski, T. J. (1985). A learning algorithm for Boltzmann machines. Cognitive Science, 9, 147-169. Schmidhuber, Jürgen (January 2015). “Deep learning in neural networks: An overview”. 《Neural Networks》 61: 85–117. arXiv:1404.7828. doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. PMID 25462637. S2CID 11715509.  Hinton, G. E., & Zemel, R. S. (1994). Autoencoders, minimum description length and Helmholtz free energy. In Advances in neural information processing systems 6 (pp. 3-10). Diederik P Kingma; Welling, Max (2013). “Auto-Encoding Variational Bayes”. arXiv:1312.6114 [stat.ML].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) Generating Faces with Torch, Boesen A., Larsen L. and Sonderby S.K., 2015 torch.ch/blog/2015/11/13/gan.html Domingos, Pedro (2015). 〈4〉. 《The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World》. Basic Books. "Deeper into the Brain" subsection. ISBN 978-046506192-1.
밀크

위키낱말사전에 관련된 항목이 있습니다. milk 밀크(milk)에는 다음 뜻이 있다. 밀크(Milk)는 우유, 모유, 두유 등을 두루 일컫는 젖의 영어 표현이다. 밀크(M.I.L.K.)는 대한민국의 여성 음악 그룹이다. 하비 밀크(Harvey Milk)는 미국의 정치인이다. 밀크(Milk)는 하비 밀크를 다룬 영화이다. 밀크뮤직(Milk Music)은 삼성전자에서 서비스하는 실시간 음악 스트리밍 서비스이다. 제목에 "밀크" 항목을 포함한 모든 문서
특징 학습

특징 학습(feature learning) 또는 표현 학습(representation learning)은 특징을 자동으로 추출할 수 있도록 학습하는 과정이다. 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있다. 특징 학습은 통계적 분류와 같은 머신 러닝 과제가 수학적으로나 컴퓨터상에서 처리하기 편리한 입력을 종종 요구하기 때문에 필요하다. 그러나 특정한 특징을 알고리즘으로 정의하려는 시도는 사진, 영상, 감각 데이터와 같은 실제 세계의 데이터에 대해서는 어려움을 겪었다. 이에 대한 대안으로 명시적인 알고리즘에 의존하지 않고 이러한 특징들을 검사를 통해 발견하는 것이 제안되었다. 특징 학습에는 지도, 비지도, 자기지도 학습이 있다. 지도 학습은 레이블이 있는 입력값을 사용하여 특징을 학습하는 것이다. 레이블이 지정된 데이터는 입력-레이블 쌍을 포함하고 있으며 정답으로 실측 자료 레이블을 내놓아야 한다. 지도 학습은 높은 레이블 예측 정확도를 가져오는 모델로 특징 표현을 생성하는 데 활용할 수 있다. 응용의 예시로는 인공 신경망, 다층 퍼셉트론, 사전 학습이 있다. 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 이용하여 데이터 간의 관계를 분석하는 방식으로 특징을 학습한다. 사전 학습, 독립 성분 분석, 행렬 분해, 다양한 형태의 클러스터 분석이 여기 포함된다. 자기지도 학습에서 특징은 비지도 학습처럼 레이블이 없는 데이터를 사용하여 학습된다. 그러나 입력-레이블 쌍은 각 데이터 지점에서 만들어져, 기울기 하강과 같은 지도 학습법을 통해 데이터 구조를 학습할 수 있게 된다. 고전적인 예시로는 워드 임베딩, 오토인코더가 있다. 자기지도 학습은 합성곱 신경망이나 변환기 등의 심층 신경망을 통해 많은 분야에 응용되어 왔다. AutoML 딥 러닝 워드 임베딩 벡터 양자화 변분 오토인코더 Stuart J. Russell, Peter Norvig (2010) Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, Prentice Hall ISBN 978-0-13-604259-4. Hinton, Geoffrey; Sejnowski, Terrence (1999). Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. MIT Press. ISBN 978-0-262-58168-4. Nathan Srebro; Jason D. M. Rennie; Tommi S. Jaakkola (2004). 《Maximum-Margin Matrix Factorization》. NIPS.  Coates, Adam; Lee, Honglak; Ng, Andrew Y. (2011). 《An analysis of single-layer networks in unsupervised feature learning》 (PDF). Int'l Conf. on AI and Statistics (AISTATS). 2017년 8월 13일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 2014년 11월 24일에 확인함.  Csurka, Gabriella; Dance, Christopher C.; Fan, Lixin; Willamowski, Jutta; Bray, Cédric (2004). 《Visual categorization with bags of keypoints》 (PDF). ECCV Workshop on Statistical Learning in Computer Vision.  Daniel Jurafsky; James H. Martin (2009). 《Speech and Language Processing》. Pearson Education International. 145–146쪽.  Ericsson, Linus; Gouk, Henry; Loy, Chen Change; Hospedales, Timothy M. (May 2022). “Self-Supervised Representation Learning: Introduction, advances, and challenges”. 《IEEE Signal Processing Magazine》 39 (3): 42–62. doi:10.1109/MSP.2021.3134634. ISSN 1558-0792. S2CID 239017006.  Mikolov, Tomas; Sutskever, Ilya; Chen, Kai; Corrado, Greg S; Dean, Jeff (2013). “Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality”. 《Advances in Neural Information Processing Systems》 (Curran Associates, Inc.) 26.  Goodfellow, Ian (2016). Deep learning. Yoshua Bengio, Aaron Courville. Cambridge, Massachusetts. pp. 499–516. ISBN 0-262-03561-8. OCLC 955778308.
특징 공학

특징 공학(feature enginnering) 또는 피처 엔지니어링은 도메인 지식을 이용해 원자료를 가공하여 특징을 추출하는 작업이다. 특징 공학 과정은 다음과 같다. 특징을 브레인스토밍하거나 테스트 어떤 특징을 만들지 결정 특징 만들기 확인된 기능이 작업에 미치는 영향을 테스트 필요하다면 특징을 개선 반복 특징 학습 커널 메소드 도구 변수 “Machine Learning and AI via Brain simulations”. 《Stanford University》. 2019년 8월 1일에 확인함.  “Big Data: Week 3 Video 3 - Feature Engineering”. 《youtube.com》.  Jalal, Ahmed Adeeb (2018년 1월 1일). “Big data and intelligent software systems”. 《International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems》 22 (3): 177–193. doi:10.3233/KES-180383. S2CID 56487811 – content.iospress.com 경유.
이상 탐지

이상 탐지(anomaly detection)는 일반적인 값과 다른 특이한 값(outlier)나 드문 사건을 탐지하는 기법이다. 침입, 사기, 결함, 건강 이상, 범죄 등 다양한 것을 탐지할 수 있으므로 사이버 보안, 의학, 통계, 신경 과학, 법 집행, 금융 사기를 포함한 많은 영역에서 응용할 수 있다. 예를 들어 평균이나 표준 편차를 계산하는 등의 통계 분석을 할 때, 이를 돕기 위해 처음에는 데이터에서 명확한 누락이 있는지 이상 항목을 탐지하는 데에 응용되었다. Chandola, V.; Banerjee, A.; Kumar, V. (2009). “Anomaly detection: A survey”. 《ACM Computing Surveys》 41 (3): 1–58. doi:10.1145/1541880.1541882. S2CID 207172599.
배치 정규화

배치 정규화(batch normalization, BN)는 층으로 들어가는 입력값이 한쪽으로 쏠리거나 너무 퍼지거나 너무 좁아지지 않게 해주는 인공신경망 기법이다. 여러 입력값을 모은 배치에 대해, 각 층의 입력값의 평균과 표준편차를 다시 맞추어 주어, 입력값이 쏠리는 것을 막는다. 세르게이 로페(Sergey Ioffe)와 크리스천 세게디(Christian Szegedy)가 2015년 처음 제안했다. 배치 정규화의 효과가 명백하긴 하지만 그 효과가 나타나는 이유에 대해서는 논의가 오가고 있다. 배치 정규화는 매개 변수를 초기화하고 각 계층의 입력 분포를 변화시켰을 때 신경망의 학습 속도에 영향이 가는 '내부 공변량 변화' 문제를 완화할 수 있다고 믿어져 왔다. 최근에는 일부 연구자들이 배치 정규화는 내부 공변량 변화를 줄이지 못하지만 목적 함수를 매끈하게 만들어 수행 능력을 개선한다고 주장한다. 그러나 초기에 배치 정규화는 심층 신경망에서 심각한 기울기 소멸 문제를 유도하며, 이 문제는 남은 신경망에서 연결을 건너뛰어야만 완화된다. Ioffe, Sergey; Szegedy, Christian (2015). “Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift”. arXiv:1502.03167 [cs.LG].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) Santurkar, Shibani; Tsipras, Dimitris; Ilyas, Andrew; Madry, Aleksander (2018년 5월 29일). “How Does Batch Normalization Help Optimization?”. arXiv:1805.11604 [stat.ML].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말) Yang, Greg; Pennington, Jeffrey; Rao, Vinay; Sohl-Dickstein, Jascha; Schoenholz, Samuel S. (2019). “A Mean Field Theory of Batch Normalization”. arXiv:1902.08129 [cs.NE].  더 이상 지원되지 않는 변수를 사용함 (도움말)
잔차 신경망

잔차 신경망(殘差 神經網, Residual neural network), 즉 레즈넷(ResNet)은 스킵 연결(skip connection)을 통해 잔차를 학습하도록 만들어진 인공신경망이다. 일반적인 딥러닝 신경망 모델보다 예측 정확도가 높다. Inc, Digital Chosun. “내 남은 머리카락은 얼마?… AI 탈모진단법 등장”. 2022년 11월 20일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2022년 11월 20일에 확인함.
데이터 보안

데이터 보안(Data security)은 데이터가 권한이 없는 사용자의 원치 않는 행동에 의해 파괴되거나 유출되어 오용되지 않게 하는 것이다. 사이버 공격이나 데이터 침해가 데이터 보안이 막아야 하는 대상이 된다. 복사 방지 데이터 소거 자료 복구 디스크 암호화 정보 보안 프라이버시 법 통합 인증 스마트카드 투명한 데이터 암호화 Summers, G. (2004). Data and databases. In: Koehne, H Developing Databases with Access: Nelson Australia Pty Limited. p4-5. “Knowing Your Data to Protect Your Data”. 《IT Business Edge》 (미국 영어). 2017년 9월 25일. 2022년 11월 3일에 확인함.
데이터 증대

데이터 증대(data augmentation) 또는 데이터 첨가, 데이터 증강은 주로 기계 학습을 위해 새로운 데이터를 첨가하거나, 수를 늘리는 기법이다. 과대표집(oversampling)과 관련이 있다. 정칙화 기능을 하여 기계 학습 모델을 훈련할 때 과적합을 줄이는 데에 도움이 된다. 일반적인 통계값에 대해서는 랜덤 과대표집이나, 아니면 여러 데이터 포인트를 조합하는 방법으로 쉽게 데이터를 증대할 수 있다. 이미지는 아주 큰 차원을 가진 데이터이기 때문에, 같은 종류의 대상을 찍은 사진 2개를 평균낸다고 해서 새로운 같은 종류의 사진이 되지 않는다. 그래서 이미지를 변형하거나, 아니면 생성적 적대 신경망이나 오토인코더를 이용해서 새 이미지를 만들 수 있다. 과대표집과 과소표집 생성적 적대 신경망 변분 오토인코더 합성곱 신경망 정칙화 Shorten, Connor; Khoshgoftaar, Taghi M. (2019). “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning”. 《Mathematics and Computers in Simulation》 (springer) 6: 60. doi:10.1186/s40537-019-0197-0.
ResNet

ResNet은 아래 항목을 함의한다. 가정 네트워킹(Residential network) 잔여 흐름 네트워크(Residual flow network) 잔차 신경망(Residual neural network)
장지수

장지수라는 이름을 가진 사람은 다음과 같다. 장지수(1999년 ~ )는 대한민국의 인터넷 방송인이다. 장지수(2000년 ~ )는 KBO 리그 한화 이글스의 투수이다. 제목에 "장지수" 항목을 포함한 모든 문서
마리안 호사

마리안 호사(슬로바키아어: Marián Hossa, 1979년 1월 12일~)는 슬로바키아의 은퇴한 아이스하키 선수로 포지션은 라이트윙이다. 1997년 NHL 드래프트에서 전체 순위 12위로 오타와 세너터스의 지명을 받았으며, 오타와 소속으로 내셔널 하키 리그(NHL) 선수 경력을 시작했다. 그는 오타와 소속으로 7시즌을 활동했고, 이후에 애틀랜타 스래셔스, 피츠버그 펭귄스, 디트로이트 레드윙스, 시카고 블랙호크스에서 뛰었다. 그는 NHL 올스타전에 총 5번 참가했고, 3개 팀 소속으로 3번 연속으로 스탠리 컵 결승전에 진출하여 2009-10 시즌에 시카고 소속으로 스탠리 컵 우승을 차지했다. 이후에 2012-13 시즌과 2014-15 시즌에서 시카고 소속으로 스탠리컵 우승을 추가했다. 그는 NHL 19년 경력에서 1309번의 정규 시즌 경기에 출전하여 1134포인트를 득점했으며, 그 중 골은 525골, 어시스트는 609개를 기록했다. 그는 NHL 역사상 44번째로 500골을 넣은 선수이며, 80번째로 1000포인트 이상 득점한 선수이다. 위키미디어 공용에 마리안 호사 관련 미디어 분류가 있습니다. (영어) 마리안 호사 - The Internet Hockey Database (영어) 마리안 호사 - EliteProspects.com
훙차오루역

훙차오루역(虹桥路站, Hongqiao Road Station)은 중화인민공화국 상하이 창닝 구에 카이솬루(凯旋路)와 훙차오루( 虹桥路)에 있는 지하철 역으로 3호선, 4호선 및 10호선의 환승역이다. 3호선과 4호선이 공유하는 고가 측식 지하철역으로 3,4호선이 환승이 가능하게 연결되어 있다. 26, 72, 138, 141, 149, 506, 754, 806, 827, 836, 855, 857 1번출구 : 카이솬루 동쪽, 신화루 남쪽 2번출구 : 카이솬루 동쪽, 훙차오루 북쪽 3번출구 : 카이솬루 서쪽, 신화루 남쪽 2000년 12월 26일 3호선 개통 2005년 12월 31일 4호선 개통
마르첼 호사

마르첼 호사(슬로바키아어: Marcel Hossa, 1981년 10월 12일 ~ )는 슬로바키아의 은퇴한 아이스하키 선수로 포지션은 레프트윙이다. 2000년 NHL 드래프트에서 전체 순위 16위로 카나디앵 드 몽레알의 지명을 받았으며, 카나디앵 드 몽레알 소속으로 내셔널 하키 리그(NHL) 선수 경력을 시작했다. 이후 뉴욕 레인저스와 피닉스 카이오티스를 마지막으로 NHL 경력을 끝내고 디나모 리가를 시작으로 콘티넨탈 하키 리그(KHL)에서 활약했다. 슬로바키아 국가대표로도 활약하여 올림픽에 3번 참가했으며., 2012년 세계 아이스하키 선수권 대회에서 준우승을 차지했다. NHL에서 활동했던 마리안 호사는 그의 형이다. 위키미디어 공용에 마르첼 호사 관련 미디어 분류가 있습니다. (영어) 마르첼 호사 - The Internet Hockey Database (영어) 마르첼 호사 - EliteProspects.com
하야시 오사무

하야시 오사무(일본어: 林 修 はやし おさむ[*])는 일본의 탤런트, 강사이다. 1965년 9월 2일 출생. 나고야시 출신. 2010년, 그는 수업중에 「언제 할까? 지금이지요!」 (いつやるか? 今でしょ!)라는 대사를 발했다. 이 대사는 유행어가 되었다. (일본어) 『林修』 - Kotobank
미로슬라우 샤탄

미로슬라우 샤탄(슬로바키아어: Miroslav Šatan, 1974년 10월 22일 ~ )은 슬로바키아의 은퇴한 아이스하키 선수로 포지션은 라이트윙이다. 현재 슬로바키아 아이스하키 국가대표팀의 단장을 맡고 있다. 선수 시절 내셔널 하키 리그(NHL)에서 총 1136경기에 출전했고, 789점을 기록했다. NHL 활동 시기에는 에드먼턴 오일러스, 버펄로 세이버스, 뉴욕 아일런더스, 피츠버그 펭귄스 소속으로 활약했다. 특히 버펄로 소속 시절에는 팀의 주장을 맡았으며, 2009년에는 피츠버그 소속으로 스탠리 컵 우승을 차지했다. 슬로바키아 국가대표팀 소속으로 활약하여 올림픽에 4번, 세계 아이스하키 선수권 대회에 14번 출전하였다. 처음으로 국가대표 선수가 된 1993년부터 2014년에 은퇴할 때까지 총 180경기에 출전하여 162점(86골, 76어시스트)을 기록했으며, 슬로바키아 대표팀 역대 최다 골, 최다 득점 기록을 보유하고 있다. 위키미디어 공용에 미로슬라우 샤탄 관련 미디어 분류가 있습니다. (영어) 미로슬라우 샤탄 - The Internet Hockey Database (영어) 미로슬라우 샤탄 - EliteProspects.com
시바하라 치야코

시바하라 치야코(일본어: 芝原 チヤコ しばはら チヤコ[*], 1970년 8월 9일 ~ )는 일본의 여성 성우로 사이타마현에서 태어났고, 81프로듀스에 소속되어 있다. 가면라이더 BLACK 경계의 린네 - 신부의 영혼 골판지 전기 W - 히야마 마미 꼬마공주 유시 - 코볼드 날아라 호빵맨 - 꼬마 앙코알(2대) 노다메 칸타빌레 - 카즈오 도라에몽 듀얼 마스터즈 - 난바 킨타로 딸기 100% - 영어교사 록맨 에그제 - 컷맨.EXE,버블맨.EXE 명탐정 코난 - 카기타니 키쿠나(584화),여경(847~848) 못말리는 3공주 - 몹시 미르모 퐁퐁퐁 - 돈타 바늘두더지 해리 - 가브리누 방가방가 햄토리 - 나미하나 사다요시 빅토리 구슬동자 우리 딸을 위해서라면, 나는 마왕도 쓰러뜨릴 수 있을지 몰라. - 벤델가르드 엘리먼트 헌터 - 체인디니 에그엔젤 코코밍 - 통통밍 이누야샤 이나즈마 일레븐 - 아야노 유이치 초수전대 라이브맨 - 캠핑족 극장판 카드캡터 사쿠라 - 리 쉬에화 카드캡터 사쿠라 클리어 카드 편 - 리 쉬에화 쾌걸 조로리 키라링 레볼루션 - 도라네코 키 더 메탈 아이돌 - 우츠에 미호(데뷔작) 폭주형제 렛츠&고!! - 탐,니에미넨 포켓몬스터 애니메이션 시리즈 - 이상해씨,이상해풀,나옹,탕구리 포켓몬스터 AG - 루주라 히어로뱅크 - 아내
2022년 KIA 타이거즈 시즌

2022년 KIA 타이거즈 시즌은 KIA 타이거즈의 41번째 시즌이자 김종국 감독의 부임 후 첫 번째 시즌이다. 주장은 내야수 김선빈이 맡는다. 진갑용, 이범호, 김상훈, 김민우, 최희섭, 이현곤, 조재영, 곽정철, 서재응 선발투수: 놀린, 양현종, 파노니, 임기영, 이의리, 한승혁, 로니, 김도현, 이민우 구원투수: 이준영, 전상현, 장현식, 김기훈, 고영창, 장지수, 이승재, 홍상삼, 송후섭, 윤중현, 김유신, 최지민, 박준표, 김사윤, 김재열, 유승철 마무리투수 : 정해영, 김현수, 장재혁, 김현준, 남하준 포수: 박동원, 한승택, 김민식, 권혁경, 신범수 1루수: 황대인 2루수: 김선빈, 김규성, 최정용 유격수: 박찬호 3루수: 류지혁, 김도영, 박민, 임석진 좌익수: 이창진, 이우성, 나지완, 김석환 중견수: 소크라테스, 김호령, 박정우 우익수: 나성범 지명타자: 최형우, 고종욱, 김선우, 류승현, 이정훈, 김태진 (승-무-패)
A1689-zD1

A1689-zD1은 처녀자리의 아벨 1689에 위치한 원시 은하이다. 거리는 300억 광년(광행거리 130억광년)으로 아벨 1689의 구성원 중 가장 멀다. IOK-1 UDFy-38135539 최원거리 천체 목록
왈츠, Op. 34 (쇼팽)

세 개의 왈츠, Op. 34는 1834년부터 1838년까지 프레데리크 쇼팽에 의해 작곡되었고 1838년에 출판되었다. 이 세 개의 왈츠는 Grandes valses brillantes 로 출판되었다. 쇼팽의 왈츠 중 가장 긴 이 왈츠는 A 플랫 장조이다. 이 곡은 몽환적인 중간 섹션을 위해 D 플랫 장조가 되기 전에 팡파르와 함께 도입된다. A-flat 재료는 조각의 끝으로 이어지는 코다로 이어진다. 이 왈츠는 Josefina von Thun-Hohenstein에게 헌정되었다. Waltz in A minor, Op. 34 No. 2 이 파일을 듣기에 문제가 있으면 미디어 도움말을 참조하세요. 이 왈츠는 A단조의 느린 왈츠이다. 3편 중 가장 먼저 쓰여진 곡이지만 왈츠는 두 번째로 출판되었다. Waltz in F major, Op. 34 No. 3 이 파일을 듣기에 문제가 있으면 미디어 도움말을 참조하세요. F장조의 이 왈츠는 전형적인 Grande valse brillante 로 1838년에 작곡되어 같은 해에 출판되었다. "Waltz in A-flat major, Op. 34 No. 1", work details, note by Mieczysław Tomaszewski, Fryderyk Chopin Institute "Waltz in F major, Op. 34 No. 3", work details, note by Mieczysław Tomaszewski, Fryderyk Chopin Institute Waltzes, Op. 34: Scores - 국제 악보 도서관 프로젝트 (IMSLP)
왈츠, Op. 42 (쇼팽)

왈츠 A 플랫 장조 Op. 42는 1840년 프레데리크 쇼팽이 작곡한 왈츠이다. 이 작품은 춤의 시작을 알라는 트릴로 시작한다. 작품의 오프닝 멜로디가 가볍다. 이 왈츠는 많은 기교적인 구절과 매혹적인 코다가 있어 인기가 있다. 종종 쇼팽의 가장 중요한 왈츠 중 하나로 간주되며 연주하기 어려운 곡으로 여겨진다. (영어) Valse in A-flat major Op. 42 at Allmusic - 올뮤직 “Waltzes at the Vancouver Chopin Society”. 2010년 7월 10일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2021년 11월 8일에 확인함.  Waltzes at Chopin Music Waltz in A-flat major, Op. 42: Scores - 국제 악보 도서관 프로젝트 (IMSLP) Waltz in A-flat major, Op. 42 - 유튜브, performed by Yundi Li
봄바디어

봄바디어(Bombardier Inc.)는 조제프아르망 봉바르디에가 1942년에 창립한 캐나다의 기업이다. 항공기, 개인 제트기 등을 제조하는 중공업 사업 및 금융업으로 알려져있다. 포춘 지가 선정한 500대 대기업이기도 하다. 현재 본사는 캐나다 퀘벡주의 몬트리올에 있다. 조제프아르망 봉바르디에는 눈에 뜰 수 있는 자동차를 생각하였고, 1937년 퀘벡에서 스노모빌 시제 모델을 만들어 보았다. 1930년대 중반에 상당한 디자인 혁신을 이루어서 스노모빌 12대를 팔았다. 1942년 현재의 봄바디어를 설립하게 된다. 초기 스노모빌은 여러 사람들을 태우고 겨울에 돌아다닐 수 있는 형태였다. 퀘벡 주에서는 학생들의 등하교, 화물 수송, 우편, 구급차로 많이 사용하였기 때문에 사업이 번창할 수 있었다. 1941년 스노모빌 공장을 차렸지만 당시는 제2차 세계대전 중이었기 때문에 전시 물자가 통제되고 있었다. 스노모빌을 사려는 사람들은 생활에 꼭 필요하다는 것을 입증해야만 했다. 전쟁에 대비하기 위해서 봄바디어는 군수 사업에 동참하였다. 1948년 퀘벡 주에서 모든 고속도로와 도로의 눈을 치워야 한다는 법안을 통과시킨 후, 스노모빌 사업은 급속한 침체기를 맞았다. 이 이후 봄바디어는 사업을 다각화하기 시작하였다. 그러나 봄바디어의 확대된 사업과는 반대로 실적은 악화를 거듭하여, 극심한 적자에 직면한 봄바디어는 여러 사업을 정리하기 시작하였다. 2018년 유럽의 에어버스는 봄바디어가 추진하고 있던 중형 여객기 사업의 절반을 매입하여 사실상 전격 인수하였으며, 일본의 미쓰비시 중공업은 2020년에 CRJ 사업의 인수를 완료하여 봄바디어는 항공기 사업을 정리하게 되었다. 2020년에 봄바디어는 알스톰에 대중교통 사업인 봄바디어 트랜스포테이숀까지 매각하기로 하였다. 2015년 2월 13일부터 2020년 3월까지 봄바디어의 회장과 CEO를 역임했던 알랭 벨레마르는 2018년 11월, 봄바디어의 700만주를 매각하려고 한 것이 발단이 되어 검찰 조사를 받았고, 2020년 3월, 자리에서 물러나야 했다. 2009년 10월부터 2012년 1월까지 한국지엠 대표이사 사장을 역임했던 마이크 아카몬은 2011년 1월부터 2015년까지는 봄바디어의 상업용 항공기 제작을 총괄했다. 봄바디어 트랜스포테이숀 Bombardier Inc. - 봄바디어 공식 웹사이트
피라스 알부라이칸

피라스 타리크 나세르 알부라이칸(2000년 5월 14일 ~ , 아랍어: فراس طارق ناصر البريكان, Firas Tariq Nasser Al-Buraikan)는 사우디아라비아의 축구 선수로 현재 알아흘리에서 스트라이커로 활약하고 있다. 알나스르 FC 사우디 프로페셔널리그 : 우승 (2018-19), 준우승 (2019-20), 3위 (2017-18) 사우디아라비아 국왕컵 : 준우승 (2019-20) 사우디아라비아 슈퍼컵 : 우승 (2019, 2020) 사우디아라비아 U-20 AFC U-20 아시안컵 : 우승 (2018) 사우디아라비아 U-23 AFC U-23 아시안컵 : 준우승 (2020) 사우디아라비아 아라비안 걸프컵 : 준우승 (2019) “فراس البريكان -”. 2019년 1월 3일에 확인함.  https://www.flashscore.com/player/al-birakan-firas/ltjsmFe0/ 피라스 알부라이칸 프로필 - 사커웨이 피라스 알부라이칸 - 인스타그램
이삼 알사브히

이삼 압달라 사이프 알사브히(1997년 5월 1일 ~ , Issam Abdallah Saif Al Sabhi)는 오만의 축구 선수로 현재 알나흐다 클럽에서 공격수로 활약하고 있다. “Oman - Issam Al Sabhi - Profile with news, career statistics and history - Soccerway”. 《us.soccerway.com》. 2021년 9월 2일에 확인함.  “FIFA”. 《fifa.com》 (영어). 2021년 9월 2일에 확인함.  (영어) 이삼 알사브히 - National Football Teams
일과 사람들

《일과 사람들》은 대한민국의 EBS 1TV에서 방송하는 프로그램이다.
페트루시카 (발레)

페트루시카(러시아어: Петрушка)는 이고르 스트라빈스키의 발레 및 오케스트라 콘서트 작품이다. 세르게이 댜길레프의 발레 뤼스의 1911년 파리 시즌을 위해 만들어졌다. 원래 안무는 미하일 포킨이, 무대 디자인과 의상은 스트라빈스키의 대본을 도운 Alexandre Benois가 맡았다. 페트루시카는 세 인형의 사랑과 질투에 대한 이야기를 들려준다. 페트루시카는 음악, 춤, 디자인을 하나로 통합한다. 그것은 발레 뤼스 작품 중 가장 인기 있는 작품 중 하나이다. 오늘날에는 원래의 디자인과 안무를 사용하여 일반적으로 수행된다. 《불새》를 완성하는 동안 스트라빈스키는 엄숙한 이교도 의식에 대한 "환상"을 보았다. 현인 장로들은 원 안에 앉아 어린 소녀가 스스로 춤을 추며 죽어가는 것을 지켜보고 있다. 그들은 봄의 신을 달래기 위해 그녀를 희생하고 있었다. 《봄의 제전》의 주제였다. 1910년 6월 《불새》의 놀라운 성공 직후 댜길레프는 새로운 발레에 대해 스트라빈스키에게 접근했다. 1910년 9월 말, 디아길레프는 당시 자신이 살고 있던 스위스 클라렌스의 스트라빈스키를 방문했다. 새로운 발레에 대해 논의하기를 기대하던 댜길레프는 완전히 다른 프로젝트에서 열심히 일하는 스트라빈스키를 보고 놀랐다. 1911년 6월 13일 파리 샤틀레 극장(Théâtre du Châtelet)에서 피에르 몽퇴의 지휘 아래 미하일 포킨의 안무와 알렉상드르 브누아(Alexandre Benois)의 세트로 초연되었다. 타이틀 롤은 바츨라프 니진스키가 맡아 춤을 추었다. Walsh 2001. harv error: 대상 없음: CITEREFWalsh2001 (help) Petrushka: Scores - 국제 악보 도서관 프로젝트 (IMSLP) Senderovich, Savely (Winter 1999). “Review: Petrushka: Sources and Contexts by Andrew Wachtel”. 《Slavic and East European Journal》 43: 746–748. doi:10.2307/309449. JSTOR 309449.  Trois mouvements de Petrouchka의 녹음, Alberto Cobo 2002(피아노) Klavier-Festival Ruhr 의 Petrushka 교육 웹사이트
풀치넬라 (발레)

풀치넬라(Pulcinella)는 한 막의 발레로 스트라빈스키 18세기 연극에 바탕을 둔 것이다. 풀치넬라는 콤메디아 델라르테에서 유래한 정형적 인물이다. 발레는 1920년 5월 15일 오페라 가르니에에서 에르네스트 앙세르메의 지휘 하에 초연되었다. 레오니드 마신은 대본과 안무를 모두 만들었으며 파블로 피카소는 의상과 세트를 디자인했다. 세르게이 댜길레프가 발레를 의뢰했다. 작품의 공연은 일반적으로 35분 동안 지속된다. 발레 악보는 1965년 Stravinsky에 의해 개정되었다. Programme notes
부부클리닉 사랑과 전쟁의 방영 목록

아래는 KBS 2TV의 금요 프로그램 《부부클리닉 사랑과 전쟁》의 방영 목록이다. 부부클리닉 사랑과 전쟁의 방영 목록은 가독성을 높이기 위해, 기수 및 방송 년도별로 표시하였다. “청소년 보호 '전파 자물쇠'”. 중앙일보. 2002년 10월 31일.  김남일 (2007년 7월 17일). “‘씨받이 신부 고소장’ 베트남 사회 ‘부글부글’”. 한겨레.  김수진 (2007년 9월 1일). “'사랑과 전쟁', 해외여성 '씨받이 신부'편에 시청자 '분노'”. 스타뉴스.  송경화 (2010년 7월 2일). “‘현대판 씨받이’ 베트남 신부 항소심서도 승소”. 한겨레.  정석희 (2012년 4월 3일). “〈사랑과 전쟁2〉, 불륜막장극이라고 욕하지 마세요”. 텐아시아. 2018년 6월 13일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2024년 2월 18일에 확인함.  부부클리닉 사랑과 전쟁의 에피소드 목록
NGC 1087

NGC 1087은 고래자리에 위치한 불규칙 나선 은하이다.