lcw99/wikipedia-korean-20240501 huggingface dataset:
개념 학습

'''개념 학습'''(concept learning), '''범주 학습''', '''개념 달성''' 및 '''개념 형성'''은 브루너, 굿나우, 오스틴(1967)에 의해 "다양한 범주의 예시와 비예시를 구별하는 데 사용할 수 있는 속성을 검색하고 나열하는 것"으로 정의된다. 더 간단히 말하면, 개념은 각 사물, 사건 또는 아이디어가 일련의 공통 관련 특징을 가지고 있다는 이해를 바탕으로 사물, 사건 또는 아이디어를 분류하는 데 도움이 되는 정신적 범주이다. 따라서 개념 학습은 학습자가 개념 관련 기능을 포함하는 그룹 또는 범주를 개념 관련 기능을 포함하지 않는 그룹 또는 범주와 비교하고 대조하도록 요구하는 전략이다.
개념 달성의 개념에는 다음 5가지 범주가 필요하다.
# 작업 정의
# 직면한 사례의 성격
# 검증 절차의 성격
# 특정 분류의 결과
# 부과된 제한의 성격
=== 베이지안 ===
개념 학습에 대한 수학적 접근 방식을 취하는 베이지안 이론은 인간의 마음이 해당 개념에 대해 본 예를 기반으로 특정 개념 정의에 대한 확률을 생성한다고 제안한다. 사전 확률에 대한 베이지안 개념은 지나치게 구체적이지 않으며, 가설의 가능도는 정의가 너무 광범위하지 않도록 보장한다.
예를 들어, 아이에게 부모가 세 마리의 말을 보여주고 이것을 "말"이라고 부른다고 가정해 보겠다. 아이는 이 단어가 어른의 뜻이 무엇인지 정확히 알아내야 한다. 그녀는 부자연스러운 개념인 "Clydedales를 제외한 모든 말"과 같은 이상하고 구체적인 예보다는 "말"이라는 단어를 이러한 유형의 동물 또는 모든 동물을 지칭하는 것으로 정의할 가능성이 훨씬 더 높다. 한편, 표시된 세 동물이 모두 매우 유사할 때 '모든 동물'을 의미하는 '말'이 나올 가능성은 낮다. "말"이라는 단어가 이 종의 모든 동물을 지칭한다는 가설은 합리적인 사전 확률과 주어진 예를 모두 갖고 있기 때문에 가능한 세 가지 정의 중 가장 가능성이 높다.
베이즈 정리는 데이터 분석에만 국한되지 않고 더 큰 관점을 취하는 데이터를 이해하고, 조작하고, 제어할 수 있는 강력한 도구를 제공하기 때문에 중요하다. 접근 방식은 주관적이며 사전 확률에 대한 평가가 필요하므로 매우 복잡하다. 그러나 베이지안이 축적된 증거와 베이즈 법칙의 적용이 충분하다는 것을 보여주면 작업은 관련된 입력의 주관성을 극복할 것이다. 베이지안 추론은 정직하게 수집된 모든 데이터에 사용될 수 있으며 과학적 초점6으로 인해 큰 이점을 갖는다.
베이지안 개념 학습 이론을 통합한 모델 중 하나는 존 R. 앤더슨(John R. Anderson)이 개발한 ACT-R 모델이다. ACT-R 모델은 인간 행동의 단계별 시뮬레이션을 생성하여 인간의 마음을 가능하게 하는 기본적인 인지 및 지각 작업을 정의하는 프로그래밍 언어이다. 이 이론은 인간이 수행하는 각 작업이 일련의 개별 작업으로 구성된다는 아이디어를 활용한다. 이 모델은 학습과 기억, 더 높은 수준의 인지, 자연어, 지각과 주의, 인간과 컴퓨터의 상호작용, 교육, 컴퓨터가 생성하는 힘에 적용되었다.
존 R. 앤더슨 외에도 조슈아 테넨바움(Joshua Tenenbaum)은 개념 학습 분야에 기여해 왔다. 그는 베이지안 통계 및 확률 이론뿐만 아니라 기하학, 그래프 이론 및 선형 대수학을 통해 성인, 어린이 및 기계의 행동 테스트를 사용하여 인간 학습 및 추론의 계산 기반을 연구했다. 테넨바움은 컴퓨팅 측면에서 인간 학습을 더 잘 이해하기 위해 노력하고 있으며 인간 학습자의 역량에 더 가까운 컴퓨팅 시스템을 구축하려고 노력하고 있다.
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분류:인지심리학
분류:교육심리학
분류:학습 이론
계층적 군집화

'''계층적 군집화'''(Hierarchical clustering, 계층적 클러스터 분석, '''위계적 군집화''', hierarchical cluster analysis, '''HCA''')은 데이터 마이닝 및 통계학에서 클러스터 계층을 구축하려는 클러스터 분석 방법이다. 계층적 군집화 전략은 일반적으로 두 가지 범주로 나뉜다.
# 응집형/병합(agglomerative): 이것은 "상향식" 접근 방식이다. 각 관찰은 자체 클러스터에서 시작하고 클러스터 쌍은 하나가 계층 구조 위로 이동할 때 병합된다.
# 분할(divisive): 이는 "하향식" 접근 방식이다. 모든 관찰은 하나의 클러스터에서 시작하고 계층 구조 아래로 이동함에 따라 분할이 반복적으로 수행된다.
일반적으로 병합과 분할은 탐욕적인 방식으로 결정된다. 계층적 군집화의 결과는 일반적으로 덴드로그램(dendrogram)으로 표시된다.
* 이진 공간 분할법
* 분지학
* 클러스터 분석
* 최근접 이웃 탐색
* 수리분류학
분류:클러스터 분석 알고리즘
자기회귀 이동평균 모델

'''자기회귀 이동평균 모델'''(autoregressive moving-average model, ARMA)은 시계열의 통계 분석에서 두 개의 다항식(하나는 자기회귀(AR)에 대한 것이고 다른 하나는 이동평균(MA)에 대한 것)으로 (약한) 정상 확률론적 프로세스에 대한 간결한 설명을 제공한다. 일반 ARMA 모델은 1951년 피터 휘틀(Peter Whittle)의 논문, "시계열 분석의 가설 테스트"(ypothesis testing in time series analysis)에서 설명되었으며, 조지 E. P. 박스(George E. P. Box)와 그윌림 젠킨스(Gwilym Jenkins)의 1970년 저서에서 대중화되었다.
시계열 데이터 Xt가 주어지면 ARMA 모델은 이 계열의 미래 값을 이해하고 예측하기 위한 도구이다. AR 부분에는 자체 지연(즉, 과거) 값으로 변수를 회귀하는 작업이 포함된다. MA 부분에는 과거의 다양한 시점에 동시에 발생하는 오류 항의 선형 결합으로 오류 항을 모델링하는 작업이 포함된다. 모델은 일반적으로 ARMA(p,q) 모델이라고 한다. 여기서 p는 AR 부분의 차수이고 q는 MA 부분의 차수이다.
ARMA 모델은 박스-젠킨스 방법을 사용하여 추정할 수 있다.
* 자기회귀누적이동평균
* 지수 평활법
* 선형 예측 부호화
* 예측 분석
분류:시계열 분석
선형 판별 분석

'''선형 판별 분석'''(Linear discriminant analysis, '''LDA'''), '''정규 판별 분석'''(normal discriminant analysis, '''NDA''') 또는 '''판별 함수 분석'''(discriminant function analysis)은 통계 및 기타 분야에서 사용되는 방법인 '''피셔의 선형 판별'''(Fisher's linear discriminant)을 일반화하여 두 개 이상의 클래스를 특성화하거나 구분하는 특징의 선형 조합을 찾는 것이다. 사물이나 사건의. 결과 조합은 선형 분류기로 사용될 수 있으며, 더 일반적으로는 나중에 분류하기 전에 차원 축소를 위해 사용될 수 있다.
LDA는 하나의 종속 변수를 다른 특징이나 측정값의 선형 조합으로 표현하려고 시도하는 분산 분석(ANOVA) 및 회귀 분석과 밀접한 관련이 있다. 그러나 ANOVA는 범주형 독립변수와 연속형 종속변수를 사용하는 반면, 판별분석은 연속형 독립변수와 범주형 종속변수(즉, 클래스 레이블)를 사용한다. 로지스틱 회귀 분석과 프로빗 회귀 분석은 연속 독립 변수의 값으로 범주형 변수를 설명한다는 점에서 ANOVA보다 LDA와 더 유사하다. 이러한 다른 방법은 LDA 방법의 기본 가정인 독립 변수가 정규 분포를 따른다고 가정하는 것이 합리적이지 않은 응용 분야에서 선호된다.
LDA는 또한 데이터를 가장 잘 설명하는 변수의 선형 조합을 찾는다는 점에서 주성분 분석(PCA) 및 인자 분석과 밀접한 관련이 있다. LDA는 명시적으로 데이터 클래스 간의 차이를 모델링하려고 시도한다. 대조적으로 PCA는 클래스의 차이를 고려하지 않으며 인자 분석은 유사성보다는 차이점을 기반으로 기능 조합을 구축한다. 판별 분석은 상호의존 기법이 아니라는 점에서 요인 분석과도 다르다. 즉, 독립 변수와 종속 변수(기준 변수라고도 함)를 구별해야 한다.
LDA는 각 관찰에 대한 독립 변수에 대한 측정값이 연속 수량일 때 작동한다. 범주형 독립변수를 다룰 때 동등한 기법은 판별 대응 분석이다.
판별 분석은 그룹이 선험적으로 알려진 경우(클러스터 분석과 달리) 사용된다. 각 케이스에는 하나 이상의 정량적 예측 변수 측정값에 대한 점수와 그룹 측정값에 대한 점수가 있어야 한다. 간단히 말해서 판별 기능 분석은 분류, 즉 동일한 유형의 그룹, 클래스 또는 범주로 사물을 배포하는 행위이다.
* 데이터 마이닝
* 결정 트리 학습법
* 인자 분석
* 로짓
* 선형 회귀
* 다차원 척도
* 패턴 인식
* 통계적 분류
*  Discriminant Correlation Analysis (DCA) of the Haghighat article (see above)
*  ALGLIB contains open-source LDA implementation in C# / C++ / Pascal / VBA.
*  LDA in Python- LDA implementation in Python
*  LDA tutorial using MS Excel
*  Biomedical statistics. Discriminant analysis
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*  Course notes, Discriminant function analysis by G. David Garson, NC State University
*  Discriminant analysis tutorial in Microsoft Excel by Kardi Teknomo
*  Course notes, Discriminant function analysis by David W. Stockburger, Missouri State University 
*  Discriminant function analysis (DA) by John Poulsen and Aaron French, San Francisco State University
분류:분류 알고리즘
분류:시장 조사
분류:통계적 분류
그리스와 덴마크의 왕자 미하일

'''그리스와 덴마크의 왕자 미하일'''(, 1939년 1월 7일 ~ )는 그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스과 오를레앙 공녀 프랑수아즈의 외아들이다. 그는 영국의 엘리자베스 2세 여왕의 남편 에든버러 공작 필립의 사촌동생이다. 
분류:1939년 출생
분류:살아있는 사람
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:그리스 글뤽스부르크가
분류:파리 출신
그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스

'''그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스'''(, 1888년 8월 10일 ~ 1940년 1월 21일)는 그리스의 요르요스 1세의 다섯째 아들이자 막내로, 그의 일생 동안 여러 차례 그리스의 왕좌를 차지하고 빼앗긴 왕조에 속했다. 그의 인생의 많은 부분은 해외에서 살았다.
분류:1888년 출생
분류:1940년 사망
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:그리스 글뤽스부르크가
분류:19세기 그리스 사람
분류:20세기 그리스 사람
분류:왕자
정보 필터링 시스템

'''정보 필터링 시스템'''(Information filtering system)은 인간 사용자에게 표시되기 전에 (반)자동화 또는 컴퓨터화된 방법을 사용하여 정보 스트림에서 중복되거나 원치 않는 정보를 제거하는 시스템이다. 주요 목표는 정보 과다를 관리하고 의미론적 신호 대 잡음비를 증가시키는 것이다. 이를 위해 사용자 프로필을 일부 참조 특성과 비교한다. 이러한 특성은 정보 항목(콘텐츠 기반 접근 방식) 또는 사용자의 사회적 환경(협업 필터링 접근 방식)에서 비롯될 수 있다.
정보 전송 신호 처리에서 필터 (신호 처리)는 비트 수준에서 문맥을 방해하는 잡음에 대해 사용되는 반면, 정보 필터링에 사용되는 방법은 의미적 수준에서 작동한다.
사용되는 기계 방법의 범위는 정보 추출과 동일한 원리를 기반으로 한다. 주목할만한 응용 프로그램은 이메일 스팸 필터 분야에서 찾을 수 있다. 따라서 어떤 형태의 필터가 필요한 것은 정보의 폭발뿐 아니라 부주의하거나 악의적으로 유입된 의사 정보이기도 하다.
프레젠테이션 수준에서 정보 필터링은 사용자 기본 설정 기반 뉴스피드 등의 형태를 취한다.
추천 시스템과 콘텐츠 검색 플랫폼은 사용자가 관심을 갖고 있는 정보 항목(영화, 텔레비전, 음악, 책, 뉴스, 웹 페이지)을 사용자에게 제시하려고 시도하는 능동형 정보 필터링 시스템이다. 이러한 시스템은 사용자에게 흐르는 정보에 정보 항목을 추가한다. 사용자를 향한 정보 흐름에서 정보 항목을 제거하는 것과는 반대로 사용자. 추천 시스템은 일반적으로 협업 필터링 접근 방식을 사용하거나 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 접근 방식의 조합을 사용하지만 콘텐츠 기반 추천 시스템이 존재한다.
* 인공지능
* 필터 버블
* 정보문해
* 정보 과다
* 정보화 사회
* 칼만 필터
*  Infoworld
*  IEEXplore
분류:정보 시스템
분류:사회적 정보 처리
분류:유형별 소프트웨어
분류:여과기
정바오칭

'''정바오칭'''(, 1955년 1월 10일 ~ )은 타이완의 정치인, 제3~4, 9대 입법위원이다. 
분류:20세기 대만 사람
분류:21세기 대만 사람
분류:1955년 출생
분류:국립 중싱 대학 동문
분류:국립 중앙 대학 동문
분류:대만의 기업인
분류:대만민중당당원
분류:민주진보당원
분류:살아있는 사람
분류:제3계 입법원 입법위원
분류:제4계 입법원 입법위원
분류:제9계 입법원 입법위원
분류:타오위안시 출신
그리스와 덴마크의 왕자 니콜라오스 (1872년)

'''그리스와 덴마크의 왕자 니콜라오스'''(, 1872년 1월 22일 ~ 1938년 2월 8일)는 올덴부르크 왕가의 글뤽스부르크 가문 출신으로, 그리스의 요르요스 1세와 올가 콘스탄티노브나 여대공의 셋째 아들이었다. 그는 사촌인 러시아의 황제 니콜라이 2세(친척으로는 1촌, 외척으로는 2촌)와 구별하기 위해 가문 내에서 "그리스 니키"로 불렸다. 니콜라오스 왕자는 종종 그의 작품에 "니콜라오스 르프린스"라는 서명을 하는 등 재능 있는 화가였다.
분류:1872년 출생
분류:1938년 사망
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:그리스 글뤽스부르크가
분류:왕자
분류:대십자 해군공훈십자장 수훈자
바이트 페어 인코딩

'''바이트 페어 인코딩'''(byte pair encoding) 또는 '''다이그램 코딩'''(digram coding)은 다운스트림 모델링에 사용하기 위해 텍스트 문자열을 표 형식으로 인코딩하기 위해 1994년 필립 게이지(Philip Gage)가 처음 설명한 알고리즘이다. 그 수정은 단일 문자(한 자리 숫자 또는 단일 구두점 포함)를 인코딩하는 토큰과 전체 단어(가장 긴 복합어 포함)를 인코딩하는 토큰을 모두 결합하는 기능을 갖춘 대형 언어 모델 토크나이저로 주목할 만하다. 첫 번째 단계에서 이 수정은 모든 고유 문자가 1자 길이의 n-그램(즉, 초기 "토큰")의 초기 세트라고 가정한다. 그런 다음 연속적으로 가장 자주 사용되는 인접 문자 쌍이 새로운 2자 길이의 n-그램으로 병합되고 해당 쌍의 모든 인스턴스가 이 새 토큰으로 대체된다. 이는 규정된 크기의 어휘를 얻을 때까지 반복된다. 새로운 단어는 항상 최종 어휘 토큰과 초기 설정 문자로 구성될 수 있다.
코퍼스(말뭉치)에서 발견된 모든 고유 토큰은 토큰 어휘에 나열되며, 그 크기는 GPT-3.5 및 GPT-4의 경우 100256에 달한다.
수정된 알고리즘과 원본 알고리즘의 차이점은 원본 알고리즘이 가장 빈번한 데이터 바이트 쌍을 병합하지 않고 이를 초기 데이터 세트에 포함되지 않은 새로운 바이트로 대체한다는 것이다. 초기 데이터 세트를 다시 작성하려면 대체 항목의 순람표가 필요하다. 이 알고리즘은 연산 부하가 낮고 일관성과 신뢰성을 유지하므로 토큰화에 효과적이다.
분류:데이터 압축
분류:무손실 압축 알고리즘
구매 전환율 최적화

'''구매 전환율 최적화'''(Conversion rate optimization, 전환율 최적화, '''CRO''')는 사용자나 웹사이트 방문자가 원하는 행동(제품 구매, 연락처 남기기 등)을 취하는 비율을 높이는 프로세스이다.
온라인 전환율 최적화(또는 웹사이트 최적화)는 닷컴버블 이후 기술 회사들이 지출에 대해 더 잘 인식하고 웹사이트 분석. 폭발 이후 웹 사이트 생성에 대한 접근성이 높아지면서 사용자 경험이 좋지 않은 페이지가 엄청나게 많이 생성되었다. 2000년대 초반 웹에서 경쟁이 치열해지면서 웹사이트 분석 도구를 사용할 수 있게 되었고 웹사이트 유용성에 대한 인식이 높아지면서 인터넷 마케팅 담당자는 자신의 전략에 대한 측정 가능한 항목을 만들고 웹사이트의 사용자 경험을 개선하라는 메시지를 받았다.
2004년에는 새로운 도구를 통해 인터넷 마케팅 담당자가 웹사이트 디자인 및 콘텐츠 변형을 실험하여 어떤 레이아웃, 텍스트 복사, 제안 및 이미지가 가장 효과적인지 결정할 수 있었다. 테스트에 대한 접근성이 높아지고 알려지기 시작했다. 이러한 형태의 최적화는 2007년에 무료 도구인 구글 웹사이트 옵티마이저가 도입되면서 가속화되었다. 오늘날 최적화와 전환은 많은 디지털 마케팅 캠페인의 핵심 측면이다. 예를 들어, 2017년 인터넷 마케팅 담당자를 대상으로 실시된 연구 조사에 따르면 응답자의 50%가 CRO가 "전체 디지털 마케팅 전략에 중요하다"고 생각하는 것으로 나타났다.
구매 전환율 최적화는 추적, 테스트 및 지속적인 개선을 강조하는 마케팅 접근 방식인 다이렉트 마케팅과 많은 원칙을 공유한다. 다이렉트 마케팅은 20세기 초반에 대중화되었으며 다이렉트 마케팅 협회와 같은 산업 그룹의 형성에 의해 뒷받침되었다. 다이렉트 마케팅 협회는 1917년에 결성되어 나중에 데이터 및 마케팅 협회로 명명되었으며 2018년 5월 31일 발표 이후 전국 광고주 협회에 인수되었다.
현대의 구매 전환율 최적화와 마찬가지로 직접 반응 마케팅 담당자도 A/B 분할 테스트, 응답 추적 및 대상자 테스트를 실행하여 메일, 라디오 및 인쇄 캠페인을 최적화한다.
* 타겟 광고
* 다이렉트 마케팅
* 디지털 마케팅
* 판촉
* A/B 테스트
* 개인화
* 사용자 의도
* 검색 엔진 최적화
분류:디지털 마케팅
점 확산 함수

'''점 확산 함수'''(Point spread function, '''PSF''')는 점원(point source) 또는 점 물체에 대한 초점 광학 이미징 시스템의 반응을 설명한다. PSF에 대한 보다 일반적인 용어는 시스템의 임펄스 응답이다. PSF는 집속 광학 이미징 시스템의 임펄스 응답 또는 임펄스 응답 함수(IRF)이다. 많은 상황에서 PSF는 공간 충격으로 간주되는 단일 점 객체를 나타내는 이미지의 확장된 얼룩으로 생각할 수 있다. 기능적인 측면에서 이는 이미징 시스템의 OTF(광 전달 함수)의 공간 영역 버전(즉, 역 푸리에 변환)이다. 이는 푸리에 광학, 천문 촬영, 의학촬영, 전자현미경 및 3D 현미경(예: 공초점 레이저 스캐닝 현미경) 및 형광현미경과 같은 기타 이미징 기술에 유용한 개념이다.
이미징 시스템에 대한 점 물체 이미지의 퍼짐(흐림) 정도는 이미징 시스템의 품질을 측정하는 척도이다. 형광 현미경, 망원경 또는 광학 현미경과 같은 비간섭 이미징 시스템에서 이미지 형성 프로세스는 이미지 강도가 선형이며 선형계 이론으로 설명된다. 이는 두 물체 A와 B가 비간섭 이미징 시스템에 의해 동시에 이미징될 때 결과 이미지가 독립적으로 이미징된 물체의 합과 동일하다는 것을 의미한다. 즉, 광자의 비상호작용 특성으로 인해 A의 이미징은 B의 이미징에 영향을 받지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 공간 불변 시스템, 즉 이미징 공간의 모든 곳에서 PSF가 동일한 시스템에서 복잡한 객체의 이미지는 해당 객체와 PSF의 합성곱이다. PSF는 회절 적분으로부터 파생될 수 있다.
* 에어리 원반
* 현미경
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분류:광학
분류:안과
소 버짐병

소 버짐병은 세계적으로 발생하는 곰팡이에 의한 전염병으로 나이에 관계없이 발생하나 특히 2살 이하의 소에 많으며 발육부진, 모피의 손상 등 경제적 피해를 주며, 사람에도 피부병을 감염시키는 인수공통전염병이다.
3~4주의 잠복기를 거쳐 서서히 증상이 나타나는데 감염된 곰팡이의 병원성과 소의 건강상태 그리고 면역력에 따라 증상이 없는 경우도 있으며 면역력이 약한경우에는아주 심하게 나타나는 것 등 다양한 유형을 보인다. 소의 털에 감염된 곰팡이 포자는 각질섬유를 생성하는 모근부 바로 윗부분에서 자라며 모근세포를 파괴하여 탈모증을 일으키게 된다.  
소가 설사병에 걸렸을때도 신속하게 치료하지 않아서 전해질 보충을 해서 회복되었어도 면역력이 약하기 때문에설사병에 다시 걸릴수있고 어떤 질병에도 노출될 가능성이 높으며 경제적 피해를 준다.
결정 분석

'''결정 분석''' 또는 '''의사결정 분석'''(Decision analysis, DA)은 공식적인 방식으로 중요한 결정을 처리하는 데 필요한 철학, 방법론 및 전문 실무로 구성된 분야이다. 의사결정 분석에는 결정의 중요한 측면을 식별하고, 명확하게 표현하고, 공식적으로 평가하기 위한 많은 절차, 방법 및 도구가 포함된다. 잘 구성된 결정 표현에 최대 기대효용 공리를 적용하여 권장되는 조치 과정을 규정한다. 그리고 결정의 공식적인 표현과 그에 따른 권장 사항을 의사결정자와 기타 기업 및 기업 외부 이해관계자를 위한 통찰력으로 변환한다.
* 선택
* 의사결정 지원 시스템
* 결정 이론
* 마이크로모트
*  Society of Decision Professionals, the professional society supporting decision professionals as the advisors of choice when facing important, complex decisions.
*  Decision Analysis Society, a subdivision of the Institute for Operations Research and the Management Sciences specializing in Decision Analysis
*  Decision Analysis Affinity Group, DAAG, has merged with and become the annual conference of the Society of Decision Professionals. Formed as an informal group of DA practitioners, DAAG was started in 1995 by Tom Spradlin, John Palmer, and David Skinner.
 
분류:분석
내용 기반 이미지 검색

콘텐츠 기반 이미지 검색의 일반적인 방식
'''내용 기반 이미지 검색''', '''콘텐츠 기반 이미지 검색'''(Content-based image retrieval, Query by Image Content, '''QBIC''', Content-Based Visual Information Retrieval, '''CBVIR''')은 대규모 데이터베이스에서 이미지 검색 문제, 즉 디지털 이미지 검색 문제에 컴퓨터 비전 기술을 적용한 것이다. 콘텐츠 기반 이미지 검색은 전통적인 개념 기반 접근 방식과 반대된다.
"내용 기반"이란 검색이 이미지와 관련된 키워드, 태그, 설명과 같은 메타데이터가 아닌 이미지의 콘텐츠를 분석한다는 의미이다. 이 맥락에서 "내용"이라는 용어는 색상, 모양, 질감 또는 이미지 자체에서 파생될 수 있는 기타 정보를 의미할 수 있다. 순전히 메타데이터에 의존하는 검색은 주석 품질과 완전성에 의존하기 때문에 CBIR이 바람직하다.
* 문서 분류
* MPEG-7
* 최근접 이웃 탐색
* 순위 학습
*  - the original article
*  IJMIR many CBIR-related articles
*  Search by Drawing
*  Demonstration of a visual search engine for images. (Search by example image or colors)
분류:인공지능의 응용
분류:이미지 검색
이미지 검색

'''이미지 검색'''(Image retrieval) 시스템은 대규모 디지털 이미지 데이터베이스에서 이미지를 탐색, 검색 및 검색하는 데 사용되는 컴퓨터 시스템이다. 이미지 검색의 가장 전통적이고 일반적인 방법은 캡션, 키워드, 제목 또는 설명과 같은 메타데이터를 이미지에 추가하여 검색이 주석 단어에 대해 수행될 수 있도록 하는 몇 가지 방법을 활용한다. 수동 이미지 주석은 시간이 많이 걸리고 힘들며 비용이 많이 든다. 이를 해결하기 위해 자동 영상 주석에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 또한 소셜 웹 애플리케이션과 시맨틱 웹의 증가는 여러 웹 기반 이미지 주석 도구의 개발에 영감을 주었다.
최초의 마이크로컴퓨터 기반 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 1990년대 MIT에서 바니레디 프라사드, 아마르 굽타, 후민 툰가, 스튜어트 매드닉에 의해 개발되었다.
2008년 설문 조사 기사에 따르면 2007년 이후 진행 상황이 기록되어 있다.
2021년 기준 모든 이미지 검색 시스템은 3D 이미지가 아닌 2D 이미지용으로 설계되었다.
* 컴퓨터 비전
* 이미지 편집
* 디지털 화상 처리
* 정보 검색
* 순위 학습
*  Image-Net.org
*  VGG Image Search Engine(VISE) : a free and open source software for visual search of a large number of images using an image as a search query.
확률적 경사 하강법

'''확률적 경사 하강법'''(Stochastic gradient descent, '''SGD''')은 적절한 평활성 특성(예: 미분 가능 또는 하위 미분 가능)을 사용하여 목적 함수를 최적화하기 위한 반복 방법이다. 이는 실제 기울기(전체 자료 집합에서 계산됨)를 해당 추정치(데이터의 무작위로 선택된 하위 집합에서 계산됨)로 대체하기 때문에 경사 하강법 최적화의 확률론적 근사치로 간주될 수 있다. 특히 고차원 최적화 문제에서 이는 매우 높은 계산 부담을 줄여 수렴률을 낮추는 대신 더 빠른 반복을 달성한다.
확률적 근사의 기본 아이디어는 1950년대 로빈스-몬로(Robbins-Monro) 알고리즘으로 거슬러 올라간다. 오늘날 확률적 경사 하강법은 기계 학습에서 중요한 최적화 방법이 되었다.
* 선형 분류
*  Using stochastic gradient descent in C++, Boost, Ublas for linear regression
*  Machine Learning Algorithms
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*  Interactive paper explaining momentum.
분류:계산통계학
분류:기계 학습 알고리즘
분류:볼록 최적화
SGD (동음이의)

'''SGD'''는 아래 항목을 함의한다.
* 싱가포르 달러의 ISO 4217 코드 SGD
* 사르고다(Sargodha): 파키스탄의 도시
* 확률적 경사 하강법(Stochastic gradient descent)
* 뒤나모 드레스덴(SG Dynamo Dresden)
* 스마트 그리드(Smart Grid Device) 디바이스
* 수리가오논어의 ISO 639-3 코드 sgd
* 지속가능 개발 목표(Sustainable Development Goals)
통계 의미론

'''통계 의미론'''(Statistical semantics)은 언어학에서 이상적으로는 비지도 학습을 통해 정보 검색 목적에 최소한 충분한 정밀도로 단어나 구문의 의미를 결정하는 문제에 통계 방법을 적용한다.
통계 의미론이라는 용어는 워렌 위버(Warren Weaver)가 기계 번역에 관한 그의 유명한 논문에서 처음 사용했다. 그는 기계 번역에 대한 단어 의미 명확화는 주어진 대상 단어 근처의 문맥 단어의 동시 발생 빈도에 기초해야 한다고 주장했다. 존 루퍼트 퍼스는 "단어는 그것이 유지하는 회사에 의해 특징지어진다"는 기본 가정을 옹호했다. 이 가정은 언어학에서 분포 가설로 알려져 있다. 에밀 델라베네이(Emile Delavenay)는 통계 의미론을 "단어의 의미와 그 빈도 및 재발 순서에 대한 통계적 연구"로 정의했다. 퍼나스(Furnas, 1983) 등은 통계 의미론에 대한 근본적인 기여로 자주 인용된다. 해당 분야의 초기 성공은 잠재 의미 분석이었다.
* 전산언어학
* 정보 검색
* 잠재 의미 분석
* 자연어 처리
* 말뭉치
* 텍스트 마이닝
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*: Reprinted in 
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분류:인공지능의 응용
분류:전산언어학
분류:정보 검색 기술
분류:의미론 (언어학)
분류:통계적 자연어 처리
분류:응용통계학
분류:계산 학문 분야
원-핫

십진법 
 이진법 
 일진법 
 원-핫
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'''원-핫'''(One-hot)은 디지털 회로 및 기계 학습에서 값의 합법적인 조합이 단일 하이(1) 비트와 다른 모든 비트가 로우(0)인 비트 그룹이다. 하나의 '0'을 제외하고 모든 비트가 '1'인 유사한 구현을 '''원-콜드'''(one-cold)라고 부른다. 통계학에서 가변수는 범주형 데이터를 표현하는 유사한 기술을 나타낸다.
* 복호화
* 그레이 부호
* 크로네커 델타
* 일진법
* XOR 게이트
분류:디지털 전자공학
분류:1
오버슈팅 모델

'''오버슈팅 모델'''(Overshooting model) 또는 '''환율 오버슈트 가설'''(exchange rate overshoot hypothesis)은 경제학자 뤼디거 돈부쉬가 처음 개발한 것으로, 높은 수준의 환율 변동성에 대한 이론적 설명이다. 이 모델의 주요 특징에는 상품 가격이 단기적으로 경직되거나 변화가 느리다는 가정이 포함되지만, 통화 가격은 유연하고, 자산 시장의 차익거래는 노출되지 않은 이자 패리티 방정식을 통해 유지되며, 환율 변화에 대한 기대는 "일관적"이다. 즉, 합리적이다. 이 모델의 가장 중요한 통찰력은 경제의 일부 부분에서 조정 지연이 다른 부분에서 보상 변동성을 유발할 수 있다는 것이다. 특히, 외생변수가 변할 때 환율에 미치는 단기 효과는 장기 효과보다 클 수 있으므로 단기적으로 환율은 새로운 균형 장기 가치를 초과한다.
돈부쉬는 많은 경제학자들이 이상적인 시장이 균형에 도달하고 그 상태를 유지해야 한다는 견해를 갖고 있을 때 이 모델을 개발했다. 이러한 관점에서 볼 때 시장의 변동성은 해당 시장의 불완전하거나 비대칭 정보 또는 조정 장애의 결과일 수 있다. 이러한 견해를 거부하면서 돈부쉬는 변동성이 사실 그보다 훨씬 더 근본적인 특성이라고 주장했다.
이 모델에 따르면, 통화 정책에 변화가 생기면(예: 예상치 못한 통화 공급의 영구적인 증가) 시장은 가격과 수량 간의 새로운 균형에 맞춰 조정된다. 처음에는 상품 가격의 "경직성" 때문에 새로운 단기 균형 수준은 먼저 금융 시장 가격의 변화를 통해 달성된다. 그런 다음 점차적으로 상품 가격이 "고정 해제"되고 새로운 균형으로 이동함에 따라 외환시장은 지속적으로 가격을 조정하여 새로운 장기 균형 수준에 접근한다. 이 과정이 순조롭게 진행된 후에야 국내 화폐시장, 외환시장, 상품시장에서 새로운 장기적 균형이 달성될 것이다.
결과적으로 외환시장은 처음에는 화폐 변화에 과민반응하여 새로운 단기 균형을 달성하게 된다. 시간이 지남에 따라 상품 가격은 결국 반응하여 외환 시장의 과잉 반응이 사라지고 경제가 모든 시장에서 새로운 장기 균형에 도달하게 된다.
* 환율
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*  "Dornbusch's Overshooting Model After Twenty-Five Years", 2001 analysis by Kenneth Rogoff, International Monetary Fund.
* Romer, David. ''Advanced Macroeconomics.'' Third Edition. pp. 234–236.
분류:경제 모형
기호주의 인공지능

'''기호주의 인공지능'''(Symbolic artificial intelligence)은 인공지능에서 문제, 논리, 검색에 대한 높은 수준의 기호주의적(사람이 읽을 수 있는) 표현을 기반으로 하는 인공지능 연구의 모든 방법을 총칭하는 용어이다. 기호주의 AI는 논리형 프로그래밍, 생산 규칙, 시맨틱 네트워크, 프레임 (인공지능) 등의 도구를 사용하고 지식 기반 시스템(특히 전문가 시스템), 기호 수학, 자동 정리 증명자, 온톨로지, 시맨틱 웹, 자동화 계획 및 스케줄링 시스템 등의 애플리케이션을 개발했다. 기호주의 AI 패러다임은 검색, 기호주의 프로그래밍 언어, 에이전트, 다중 에이전트 시스템, 시맨틱 웹, 형식 지식 및 추론 시스템의 강점과 한계에 대한 중요한 아이디어를 이끌어 냈다.
기호주의 AI는 1950년대 중반부터 1990년대 중반까지 AI 연구의 지배적인 패러다임이었다. 1960년대와 1970년대 연구자들은 기호주의적 접근 방식이 결국 인공 일반 지능을 갖춘 기계를 만드는 데 성공할 것이라고 확신했고 이를 자신들 분야의 궁극적인 목표로 여겼다. 논리이론가 새뮤얼의 체커스 플레잉 프로그램(Checkers Playing Program)과 같은 초기 성공과 함께 초기 붐은 비현실적인 기대와 약속으로 이어졌고 자금이 고갈되면서 첫 번째 AI 겨울이 이어졌다. 두 번째 붐(1969~1986)은 전문가 시스템의 등장, 기업 전문 지식 확보에 대한 약속, 열정적인 기업 포용과 함께 발생했다. 그 호황과 일부 초기 성공(예: DEC의 XCON)은 나중에 다시 실망으로 이어졌다. 지식 습득의 어려움, 대규모 지식 기반 유지, 도메인 외부 문제 처리의 취약성 등의 문제가 발생했다. 또 다른 두 번째 AI 겨울(1988~2011)이 이어졌다. 그 후, AI 연구자들은 불확실성 처리 및 지식 획득과 관련된 근본적인 문제를 해결하는 데 중점을 두었다. 불확실성은 숨겨진 마르코프 모델, 베이지안 추론, 통계적 관계 학습과 같은 형식적 방법으로 해결되었다. 기호적 기계 학습은 버전 스페이스(Version Space), 밸리언트(Valiant)의 PAC 학습, 퀸란(Quinlan)의 ID3 결정 트리 학습, 사례기반학습, 관계 학습을 위한 귀납적 논리 프로그래밍 등의 기여를 통해 지식 획득 문제를 해결했다.
하위 기호 접근 방식인 신경망은 초기부터 추구되어 2012년에 강력하게 다시 등장했다. 초기 예로는 프랑크 로젠블랫의 퍼셉트론 학습 작업, 루멜하트, 힌튼, 윌리엄스의 역전파 작업, 레쿤(LeCun) 등의 컨볼루션 신경망 작업이 있다. 그러나 신경망은 2012년경까지 성공적인 것으로 간주되지 않았다. "빅 데이터가 일반화될 때까지 AI 커뮤니티의 일반적인 합의는 소위 신경망 접근 방식이 절망적이라는 것이었다. 시스템은 그렇게 작동하지 않았다. 음, 다른 방법과 비교하면... 2012년에 힌튼과 함께 일하는 연구진을 포함한 많은 사람들이 GPU의 성능을 사용하여 신경망의 성능을 엄청나게 높이는 방법을 고안하면서 혁명이 일어났다." 향후 몇 년 동안 딥 러닝은 비전, 음성 인식, 음성 합성, 이미지 생성 및 기계 번역 처리 분야에서 눈부신 성공을 거두었다. 그러나 2020년부터 편견, 설명, 이해성 및 견고성에 대한 본질적인 어려움이 딥 러닝 접근 방식에서 더욱 분명해졌다. 점점 더 많은 수의 AI 연구자들이 기호 네트워크 접근 방식과 신경망 접근 방식의 장점을 결합하고 상식 추론과 같이 두 접근 방식이 모두 어려움을 겪는 영역을 다룰 것을 요구해 왔다.
* 인공지능
* 자동 정리 증명
* 사례기반추론
* 인지적 구조
* 인지 과학
* 연결주의
* 딥 러닝
* 1차 논리
* 인공지능의 역사
* 지식 기반 시스템
* 지식 표현
* 논리형 프로그래밍
* 기계 학습
* 자연어 처리
* 온톨로지
* 인공지능 철학
* 시맨틱 웹
* 워드넷
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분류:인공지능
데이터 드레징

'''데이터 드레징'''(data dredging), '''데이터 스누핑'''(data snooping) 또는 '''p-해킹'''(p-hacking)은 통계적으로 유의미한 것으로 표시될 수 있는 데이터의 패턴을 찾기 위해 데이터 분석을 오용하여 오탐의 위험을 극적으로 증가시키고 과소평가하는 것이다. 이는 데이터에 대해 많은 통계 테스트를 수행하고 중요한 결과가 나온 데이터만 보고함으로써 수행된다.
데이터 드레징 프로세스에는 철저한 검색을 통해 단일 자료 집합을 사용하여 여러 가설을 테스트하는 작업이 포함된다. 상관 관계를 보여줄 수 있는 변수 조합, 평균의 차이 또는 다른 항목에 의한 분석을 보여주는 사례 또는 관찰 그룹에 대해 테스트할 수 있다.
통계적 유의성에 대한 기존 테스트는 우연이 작용할 경우 특정 결과가 발생할 확률에 기반을 두고 있으며 특정 유형의 잘못된 결론(귀무 가설의 잘못된 기각)이 발생할 위험을 필연적으로 받아들인다. 이 위험 수준을 유의성이라고 한다. 많은 수의 테스트가 수행되면 일부는 이러한 유형의 잘못된 결과를 생성한다. 따라서 무작위로 선택한 가설의 5%는 5% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있고, 1%는 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있으며, 이런 식으로 우연히만 발생한다. 충분한 가설을 테스트하면 일부 가설이 통계적으로 유의미한 것으로 보고될 것이 거의 확실하다(비록 이것이 오해의 소지가 있음에도 불구하고). 임의의 정도를 지닌 거의 모든 데이터 세트에는 (예를 들어) 일부 허위 상관 관계가 포함될 가능성이 높기 때문이다. 주의하지 않으면 데이터 마이닝 기술을 사용하는 연구자가 이러한 결과로 인해 쉽게 오해를 받을 수 있다. p-해킹(p-값과 관련하여)이라는 용어는 사회 과학 연구에서 이러한 문제를 밝히는 데 주력해 온 블로그 데이터 콜라다(Data Colada)의 연구자 3명이 2014년 논문에서 만들어낸 것이다.
데이터 드레징은 다중 비교 문제를 무시한 예이다. 한 가지 형태는 독자에게 검사된 하위 그룹 비교의 총 개수를 알리지 않고 하위 그룹을 비교하는 것이다.
* 에일리어싱
* 기저율 오류
* 바이블 코드
* 불의 부등식
* 체리 피킹
* 링컨과 케네디의 공통점
* 과적합
* 파레이돌리아
* 예측 분석
*  A bibliography on data-snooping bias
*  Spurious Correlations, a gallery of examples of implausible correlations
* 
*  Video explaining p-hacking by "Neuroskeptic", a blogger at Discover Magazine
*  Step Away From Stepwise, an article in the Journal of Big Data criticizing stepwise regression
분류:편향
분류:인지 편향
분류:연구부정행위
분류:데이터 마이닝
분류:실험 설계
분류:가설 검정
분류:통계의 오용
가우시안 과정

'''가우시안 과정'''(Gaussian process)은 확률론 및 통계학에서 확률 과정(시간 또는 공간으로 색인된 무작위 변수의 모음)이므로 이러한 무작위 변수의 모든 유한 컬렉션은 다변량 정규분포를 갖는다. 가우시안 과정의 분포는 모든 (무한히 많은) 무작위 변수의 결합분포이므로 연속 도메인을 갖는 함수에 대한 분포이다. (예: 시간이나 공간)
가우시안 과정의 개념은 가우스 분포(정규 분포) 개념을 기반으로 하기 때문에 카를 프리드리히 가우스의 이름을 따서 명명되었다. 가우시안 과정은 다변량 정규 분포의 무한 차원 일반화로 볼 수 있다.
가우시안 과정은 정규 분포에서 상속된 속성의 이점을 활용하여 통계 모델링에 유용한다. 예를 들어, 랜덤 프로세스가 가우시안 과정으로 모델링되면 다양한 파생 수량의 분포를 명시적으로 얻을 수 있다. 이러한 양에는 일정 기간 동안 프로세스의 평균 값과 작은 시간 세트에서 샘플 값을 사용하여 평균을 추정할 때 발생하는 오류가 포함된다. 정확한 모델은 데이터 양이 증가함에 따라 확장성이 떨어지는 경우가 많지만, 계산 시간을 크게 줄이면서 좋은 정확도를 유지하는 여러 근사 방법이 개발되었다.
* 스튜던트 t 분포
=== Literature ===
*  The Gaussian Processes Web Site, including the text of Rasmussen and Williams' Gaussian Processes for Machine Learning
* 
*  A Review of Gaussian Random Fields and Correlation Functions
=== Software ===
*  GPML: A comprehensive Matlab toolbox for GP regression and classification
*  STK: a Small (Matlab/Octave) Toolbox for Kriging and GP modeling
*  Kriging module in UQLab framework (Matlab)
*  CODES Toolbox: implementations of Kriging, variational kriging and multi-fidelity models (Matlab)
*  Matlab/Octave function for stationary Gaussian fields
*  Yelp MOE – A black box optimization engine using Gaussian process learning
*  ooDACE – A flexible object-oriented Kriging Matlab toolbox.
*  GPy – A Gaussian processes framework in Python
*  GSTools - A geostatistical toolbox, including Gaussian process regression, written in Python
*  Interactive Gaussian process regression demo
*  Basic Gaussian process library written in C++11
*  scikit-learn – A machine learning library for Python which includes Gaussian process regression and classification
*  - The Kriging toolKit (KriKit) is developed at the Institute of Bio- and Geosciences 1 (IBG-1) of Forschungszentrum Jülich (FZJ)
=== Video tutorials ===
*  Gaussian Process Basics by David MacKay
*  Learning with Gaussian Processes by Carl Edward Rasmussen
*  Bayesian inference and Gaussian processes by Carl Edward Rasmussen
분류:확률 과정
분류:정규 분포
덴드로그램

노드 높이에 따른 계층적 군집화(UPGMA)의 덴드로그램(박테리아 5S rRNA 서열 데이터에서 조정됨).
'''덴드로그램'''(Dendrogram)은 나무를 나타내는 다이어그램이다. 이 도식적 표현은 다양한 상황에서 자주 사용된다.
* 계층적 군집화에서는 해당 분석에 의해 생성된 클러스터의 배열을 보여준다.
* 계산생물학에서는 때로는 히트맵의 가장자리에 유전자나 샘플의 클러스터링을 보여준다.
* 계통학에서는 다양한 생물학적 분류군 간의 진화적 관계를 보여준다. 이 경우 덴드로그램을 계통수라고도 한다.
'덴드로그램'이라는 이름은 "나무"를 의미하는 두 개의 고대 그리스 단어 δένδρον(déndron)와 "그림, 수학적 수치"를 의미하는 γράμμα(grámma)에서 유래되었다.
* 클래도그램
* 분류 체계
* 
*  Iris dendrogram - Example of using a dendrogram to visualize the 3 clusters from hierarchical clustering using the "complete" method vs the real species category (using R).
분류:트리 구조
분류:통계 차트와 다이어그램
분류:그래프 그리기
분류:클러스터 분석
그래프 신경망

'''그래프 신경망'''(Graph neural network, GNN)은 그래프로 표현될 수 있는 데이터를 처리하기 위한 인공 신경망의 한 종류에 속한다.
"기하학적 딥 러닝"이라는 보다 일반적인 주제에서 기존의 특정 신경망 아키텍처는 적절하게 정의된 그래프에서 작동하는 GNN으로 해석될 수 있다. 컴퓨터 비전의 맥락에서 합성곱 신경망 계층은 노드가 화소이고 인접한 화소만 그래프의 가장자리로 연결되는 그래프에 적용되는 GNN으로 볼 수 있다. 자연어 처리에서 변환기 계층은 노드가 자연어 텍스트 구절의 낱말 또는 토큰인 완전 그래프에 적용되는 GNN으로 볼 수 있다.
GNN의 핵심 설계 요소는 그래프 노드가 이웃과 정보를 교환하여 표현을 반복적으로 업데이트하는 쌍별 메시지 전달을 사용하는 것이다. 처음부터 재귀적 또는 합성곱 구성적 접근 방식으로 시작하여 다양한 메시지 전달 방식을 구현하는 여러 가지 GNN 아키텍처가 제안되었다. 2022년 기준, 메시지 전달을 "넘어가는" GNN 아키텍처를 정의할 수 있는지, 아니면 모든 GNN이 적절하게 정의된 그래프를 통해 메시지 전달을 기반으로 구축될 수 있는지는 공개 연구 질문이다.
GNN의 관련 응용 분야에는 자연어 처리, 소셜 네트워크, 인용 네트워크, 분자생물학, 화학, 물리학 및 NP-난해 조합 최적화 문제가 포함된다.
PyTorch 기하학(PyTorch), TensorFlow GNN(텐서플로), jraph(구글 JAX), GraphNeuralNetworks.jl/GeometricFlux.jl/GeometricFlux.jl(줄리아 (프로그래밍 언어), Flux) 등 그래프 신경망을 구현하는 여러 오픈 소스 라이브러리를 사용할 수 있다.
* https://distill.pub/2021/gnn-intro/
분류:비지도 학습
분류:인공신경망
분류:그래프 알고리즘
루스벨트가

루스벨트가의 문장
'''루스벨트가'''(Roosevelt family)는 두 명의 미국 대통령, 영부인, 그리고 다양한 상인, 은행가, 정치인, 발명가, 성직자, 예술가, 그리고 사교계 명사들을 구성원으로 하는 뉴욕 출신의 미국 정치 가족이다. 17세기 중반 뉴 암스테르담으로 이주한 네덜란드 이민자의 자손인 가족의 많은 구성원들은 뉴욕 주와 시의 정치와 사업에서 전국적으로 유명해졌고 유명한 식민지 가족들과 결혼했다. 뉴욕 오이스터 베이와 하이드 파크에서 멀리 떨어진 두 가족의 분가는 시어도어 루스벨트(1901–1909)와 그의 아내인 영부인 엘리너 루스벨트가 시어도어의 조카딸이었던 그의 5번째 사촌 프랭클린 D. 루스벨트의 대통령직으로 세계적인 정치적 명성을 얻게 되었다. 루스벨트 가족은 같은 성으로 두 명의 미국 대통령을 배출한 네 가족 중 하나이다. 다른 가족들은 애덤스, 부시, 해리슨 가족이다.
*  ''Booknotes'' interview with Peter Collier on ''The Roosevelts: An American Saga'', August 7, 1994.
*  ''Booknotes'' interview with Betty Boyd Caroli on ''The Roosevelt Women'', May 9, 1999.
*  ''Booknotes'' interview with Susan Dunn on ''The Three Roosevelts: Patrician Leaders Who Transformed America'', May 6, 2001.
분류:미국의 대통령 가문
분류:루스벨트가
분류:시어도어 루스벨트
분류:프랭클린 D. 루스벨트
연관 규칙 학습

'''연관 규칙 학습'''(Association rule learning) 또는 '''연관 규칙 마이닝'''은 대규모 데이터베이스에서 변수 간의 흥미로운 관계를 발견하기 위한 규칙 기반 기계 학습 방법이다. 이는 흥미로운 척도를 사용하여 데이터베이스에서 발견된 강력한 규칙을 식별하기 위한 것이다. 다양한 항목이 포함된 특정 트랜잭션에서 연관 규칙은 특정 항목이 연결되는 방법과 이유를 결정하는 규칙을 발견하기 위한 것이다.
강력한 규칙 개념을 바탕으로 라케시 아그라왈, 토마스 이미엘린스키, 아룬 스와미는 슈퍼마켓 POS(판매 시점 정보 관리) 시스템에 기록된 대규모 거래 데이터에서 제품 간의 규칙성을 발견하기 위한 연관 규칙을 도입했다. 예를 들어, 슈퍼마켓 판매 데이터에서 발견된 {양파, 감자} => {버거} 규칙은 고객이 양파와 감자를 함께 구매하는 경우 햄버거 고기도 구매할 가능성이 있음을 나타낸다. 이러한 정보는 판촉 가격 책정이나 제품 배치와 같은 마케팅 활동에 대한 결정의 기초로 사용될 수 있다.
위의 장바구니 분석 예 외에도 오늘날 웹 사용 마이닝, 침입 탐지, 연속 생산 및 생물정보학을 포함한 많은 응용 분야에서 연관 규칙이 사용된다. 시퀀스 마이닝과 달리 연관 규칙 학습은 일반적으로 트랜잭션 내에서 또는 트랜잭션 전체에서 항목의 순서를 고려하지 않는다.
연관 규칙 알고리즘 자체는 데이터 마이닝에 대한 전문 지식이 없는 사람들이 실행하기 어렵게 만들 수 있는 다양한 매개변수로 구성되며, 이해하기 어려운 많은 규칙이 있다.
*  Annotated Bibliography on Association Rules  by M. Hahsler
분류:데이터 관리
분류:데이터 마이닝
뒤주 (영화)

'''뒤주'''는 2024년 개봉 예정인 대한민국의 미스터리, 공포 영화로, 김지운 연출을 맡았다.
작가로서의 성공과 정교수가 되길 원하는 아진과 그녀의 제자이자 대학원생인 현아와 우수는 한번 갇히면 죽기 전까지 나올 수 없는 유목민들의 감옥 ‘뒤주’ 전시프로젝트 맡게 된다. 저주가 걸렸다는 이야기는 뒤로 한 채, 프로젝트에 몰두하는 세 사람. 그러나 그것을 만난 후, 세 사람은 자신도 모르게 숨겨뒀던 위험한 욕망들을 드러내고, 뒤주의 저주도 스멀스멀 기어 나와, 현실이 되어가기 시작한다. 당신의 욕망이 저주를 깨웠다
=== 감독 ===
* 김지운
=== 공동 제작, 배급 ===
* 꿀잼컴퍼니
* 케이티 알파
=== 주연 ===
* 김인서 : 아진 역
* 박예리 : 현아 역
* 신기환 : 우수 역
* 정상훈 : 남봉섭 역
* 
분류:2024년 영화
분류:한국어 영화 작품
분류:대한민국의 미스터리 영화
분류:대한민국의 공포 영화
마할라노비스 거리

'''마할라노비스 거리'''(Mahalanobis distance)는 1936년 P. C. 마할라노비스(P. C. Mahalanobis)가 도입한 점 P와 분포 D 사이의 거리를 측정한 것이다. 마할라노비스의 정의는 1927년 측정을 기반으로 두개골의 유사성을 식별하는 문제에서 촉발되었다.
이는 표준 점수 z=(x-u)/o의 제곱에 대한 다변량 일반화이다. P가 D의 평균값에서 얼마나 많은 표준 편차만큼 떨어져 있는지를 나타낸다. 이 거리는 D의 평균에서 P에 대해 0이고 P가 멀어질수록 커진다. 각 주성분 축을 따른 평균으로부터. 이러한 각 축이 단위 분산을 갖도록 크기가 조정되면 마할라노비스 거리는 변환된 공간의 표준 유클리드 거리에 해당한다. 따라서 마할라노비스 거리는 무차원량이며 규모 불변이며 자료 집합의 상관 관계를 고려한다.
* 해밍 거리
* 유사도 학습
* 
*  Mahalanobis distance tutorial – interactive online program and spreadsheet computation
*  Mahalanobis distance (Nov-17-2006) – overview of Mahalanobis distance, including MATLAB code
*  What is Mahalanobis distance? – intuitive, illustrated explanation, from Rick Wicklin on blogs.sas.com
분류:다변량 통계
분류:거리
민코프스키 거리

체스판에 있는 3-4-5 삼각형의 빗변에 대한 체비쇼프, 유클리드 및 택시캡 거리 비교
'''민코프스키 거리'''(Minkowski distance) 또는 '''민코프스키 메트릭'''(Minkowski metric)은 유클리드 거리와 맨해튼 거리의 일반화로 간주될 수 있는 노름 벡터 공간의 메트릭이다. 독일의 수학자 헤르만 민코프스키의 이름을 따서 명명되었다.
* 멱평균
* 르베그 공간
* 노름
*  Unit Balls for Different p-Norms in 2D and 3D at wolfram.com
*  Unit-Norm Vectors under Different p-Norms at wolfram.com
*  Simple IEEE 754 implementation in C++
*  NPM JavaScript Package/Module
분류:거리
분류:헤르만 민코프스키
분류:계량기하학
분류:노름 공간
이동평균 모델

'''이동평균 모델'''(Moving-average model, MA 모델) 또는 '''이동평균 프로세스'''(moving-average process)는 시계열 분석에서 일변량 시계열을 모델링하기 위한 일반적인 접근 방식이다. 이동 평균 모델은 출력 변수가 그 자체와 동일하지 않은 임의 변수와 상호 상관되어 있음을 규정한다.
자기회귀(AR) 모형과 함께 이동평균 모델은 더 복잡한 확률적 구조를 갖는 보다 일반적인 시계열 ARMA 및 ARIMA 모델의 특별한 경우이자 핵심 구성 요소이다. AR 모델과 달리 유한 MA 모델은 항상 고정되어 있다.
이동평균 모델은 일부 유사성에도 불구하고 서로 다른 개념인 이동평균과 구별한다.
* 자기회귀누적이동평균
* 자기회귀모형
*  Common approaches to univariate time series
분류:시계열 모델
분포 의미론

특정 언어에서 단어가 어떻게 관련되어 있는지는 수학적으로 벡터 공간에 해당하는 "시맨틱 공간"에서 보여진다.
'''분포 의미론'''(Distributional semantics)은 대규모 언어 데이터 샘플에서 언어 항목 간의 의미적 유사성을 그 분포 특성을 기반으로 정량화하고 분류하기 위한 이론 및 방법을 개발하고 연구하는 연구 분야이다. 분포 의미론의 기본 아이디어는 소위 분포 가설로 요약될 수 있다. 유사한 분포를 갖는 언어 항목은 유사한 의미를 갖는다.
언어학의 '''분포 가설'''(distributional hypothesis)은 언어 사용의 의미론에서 파생된다. 즉, 동일한 맥락에서 사용되고 발생하는 단어는 유사한 의미를 나타내는 경향이 있다.
"단어는 그것이 유지하는 회사에 의해 특징지어진다"는 근본적인 생각은 1950년대 존 루퍼트 퍼스에 의해 대중화되었다.
분포 가설은 통계 의미론의 기초이다. 분포 가설은 언어학에서 시작되었지만 이제는 특히 단어 사용의 맥락과 관련하여 인지과학에서 주목을 받고 있다.
최근 수 년 동안 분포 가설은 언어 학습에서 유사성 기반 일반화 이론의 기초를 제공했다. 즉, 어린이가 유사한 단어의 분포를 통해 그 사용에 대해 일반화함으로써 이전에 거의 접하지 못했던 단어를 사용하는 방법을 알아낼 수 있다는 아이디어이다.
분포 가설은 두 단어가 의미적으로 유사할수록 분포적으로 더 유사할 것이며 따라서 유사한 언어적 맥락에서 더 많이 발생하는 경향이 있음을 시사한다.
* Gensim
* Word2vec
* 워드 임베딩
* 존 루퍼트 퍼스
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*  Reprinted in 
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*  Zellig S. Harris
분류:전산언어학
분류:의미론 (언어학)
분류:언어 습득
분류:의미 유사도
중간언어 기계번역

그림 1. 브리지 언어를 사용하여 번역하는 과정에서 사용되는 언어의 시연.
'''중간언어 기계번역'''(Interlingual machine translation)은 기계 번역에 대한 고전적인 접근 방식 중 하나이다. 이 접근 방식에서는 소스 언어, 즉 번역할 텍스트가 인터링구아, 즉 언어에 독립적인 추상적 표현으로 변환된다. 그런 다음 대상 언어가 인터링구아에서 생성된다. 규칙 기반 기계 번역 패러다임 내에서 언어 간 접근 방식은 직접 접근 방식과 전달 접근 방식의 대안이다.
직접 접근 방식에서는 추가 표현을 거치지 않고 단어를 직접 번역한다. 전송 접근 방식에서 소스(source) 언어는 추상적이고 언어에 국한되지 않는 표현으로 변환된다. 언어 쌍에 특정한 언어 규칙은 소스 언어 표현을 추상적인 목표 언어 표현으로 변환하고 이로부터 목표 문장이 생성된다.
기계 번역에 대한 언어 간 접근 방식에는 장점과 단점이 있다. 장점은 각 소스 언어를 각 대상 언어에 연결하는 데 더 적은 구성 요소가 필요하고, 새 언어를 추가하는 데 더 적은 구성 요소가 필요하며, 원래 언어로 입력의 의역을 지원하고, 분석기와 생성기가 모두 가능하다는 것이다. 단일 언어 시스템 개발자가 작성했으며 서로 매우 다른 언어(예: 영어 및 아랍어)를 처리한다. 명백한 단점은 인터링구아의 정의가 어렵고 더 넓은 영역에서는 불가능할 수도 있다는 것이다. 따라서 중간언어 기계번역의 이상적인 상황은 매우 특정한 도메인의 다중 언어 기계 번역이다. 예를 들어, 인테르링구아는 국제 회의에서 중추 언어로 사용되었으며 유럽 연합의 중추 언어로 제안되었다.
* 중간 표현
* 주축어
* 지식 표현
* Interlingua Methods
**  Slides
**  Paper
분류:기계 번역
분류:전산언어학
이미지 복원

파일:Restoration using Artificial intelligence.jpg|섬네일|인공지능을 활용한 디지털 사진 복원 및 채색
'''이미지 복원'''(image restoration)은 손상되거나 노이즈가 있는 이미지를 가져와 깨끗한 원본 이미지를 추정하는 작업이다. 손상은 모션 블러, 노이즈, 카메라 초점 오류 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 영상복원은 영상을 흐리게 하는 과정을 역전시키는 방식으로 이루어지며, 점소스를 영상화하여 점광원 영상을 사용하는데, 이를 점 확산 함수(Point Spread Function, PSF)라고 하여 흐려짐 과정에서 손실된 영상정보를 복원한다.
이미지 복원은 관찰자가 이미지를 더 즐겁게 만드는 이미지의 특징을 강조하도록 설계되었지만 반드시 과학적 관점에서 현실적인 데이터를 생성할 필요는 없다는 점에서 이미지 향상과는 다르다. 이미징 패키지에서 제공하는 이미지 향상 기술(예: 가장 가까운 이웃 절차에 의한 대비 스트레칭 또는 흐림 제거)은 이미지를 생성한 프로세스의 선험적 모델을 사용하지 않는다.
이미지 향상을 사용하면 일부 해상도를 희생하여 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있지만 이는 많은 응용 프로그램에서 허용되지 않는다. 형광현미경에서는 z방향의 분해능은 그대로 나쁘다. 개체를 복구하려면 더욱 발전된 이미지 처리 기술을 적용해야 한다.
* 컴퓨터 비전
분류:디지털 사진
분류:영상 처리
분류:보존 및 수복
보투카라이테리움

'''보투카라이테리움'''(Botucaraitherium)은 브라질 남동부 파라나 분지의 칸델라리아 지층(Candelária Formation)에 있는 리오그란디아 군집 지역(Riograndia Assemblage zone)에서 발견된 멸종된 키노돈트이다. 단일 종인 보투카라이테리움 벨라르미노이(Botucaraiterium belarminoi)가 알려져 있다. 속명은 브라질의 히우그란지두술주에 있는 보투카라이 언덕(Belarmino Stefanell)에서 유래되었다. 종명은 화석을 발견한 뮤세우 아리스티데스 카를로스 로드리게스(Museu Municipal Aristides Carlos Rodrigues)의 자원봉사자인 벨라르미노 스테파넬로(Belarmino Stefanello)를 기리기 위해 지어졌다.
분류:포유양류
그리스와 덴마크의 공주 알렉산드라 (1968년)

'''그리스와 덴마크의 공주 알렉산드라'''(Princess Alexandra Elli Francisca Maria of Greece, 1968년 10월 15일 ~ )는 전문적으로 '''알렉산드라 미르자얀츠'''(Alexandra Mirzayantz)로 알려진 그녀는 그리스의 예술가, 예술 수집가, 예술 후원자, 그리고 아동 생활 전문가이다. 그리스와 덴마크의 왕자 미하일의 장녀로서, 그녀는 그리스 왕족의 구성원이자 덴마크 왕족의 친척이다. 글뤽스부르크 왕가의 장기적인 후손인 그녀는 덴마크 공주도 아니며, 그리스 왕족의 다른 구성원들처럼 전하(Royal Highness) 양식을 받을 자격도 없다. 그녀는 저하(Har Highness) 양식을 받을 자격이 있는 그리스의 공주로 태어났고, 그리스 왕위 계승 서열에서 제외되었다. 그녀는 1973년 군주제가 폐지될 때까지 헬레네의 왕으로 통치했던 그리스의 콘스탄티노스 2세의 2촌이다.
분류:1968년 출생
분류:살아있는 사람
분류:예술품 수집가
분류:그리스의 화가
분류:덴마크계 프랑스인
분류:프랑스계 덴마크인
분류:러시아계 덴마크인
분류:아테네 출신
분류:그리스의 왕녀
분류:그리스 글뤽스부르크가
MLOps

MLOps는 기계 학습, 데브옵스 및 데이터 엔지니어링이 교차하는 일련의 사례이다.
'''MLOps''' 또는 '''ML Ops'''는 프로덕션 환경에서 기계 학습 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지하는 것을 목표로 하는 패러다임이다. 이 단어는 "머신러닝"과 소프트웨어 분야 데브옵스의 지속적인 개발 관행의 합성어이다. 기계 학습 모델은 격리된 실험 시스템에서 테스트되고 개발된다. 알고리즘을 시작할 준비가 되면 데이터 과학자, 데브옵스 및 기계 학습 엔지니어 간에 MLOps를 실행하여 알고리즘을 프로덕션 시스템으로 전환한다. 데브옵스 또는 데이터옵스 접근 방식과 유사하게 MLOps는 자동화를 강화하고 프로덕션 모델의 품질을 향상시키는 동시에 비즈니스 및 규제 요구 사항에도 중점을 두고 있다. MLOps는 일련의 모범 사례로 시작되었지만 ML 수명 주기 관리에 대한 독립적인 접근 방식으로 천천히 발전하고 있다. MLOps는 모델 생성(소프트웨어 개발 수명 주기, 지속적 통합/지속적 배포), 오케스트레이션 및 배포 통합부터 상태, 진단, 거버넌스 및 비즈니스 지표에 이르기까지 전체 수명 주기에 적용된다. 가트너에 따르면 MLOps는 모델옵스의 하위 집합이다. MLOps는 ML 모델의 운영화에 중점을 두고 있는 반면, 모델옵스는 모든 유형의 AI 모델의 운영화를 다룬다.
분류:기계 학습
행동 인식

'''행동 인식''' 또는 '''활동 인식'''(Activity recognition)은 에이전트의 작업과 환경 조건에 대한 일련의 관찰을 통해 하나 이상의 에이전트의 작업과 목표를 인식하는 것을 목표로 한다. 1980년대 이래로 이 연구 분야는 다양한 응용 프로그램에 대한 맞춤형 지원을 제공하고 의학, 인간-컴퓨터 상호 작용 또는 사회학과 같은 다양한 연구 분야와의 연결을 제공하는 강점으로 인해 여러 컴퓨터 과학 커뮤니티의 관심을 끌었다.
다면적인 특성으로 인해 다양한 분야에서는 행동 인식을 계획 인식, 목표 인식, 의도 인식, 행동 인식, 위치 추정 및 위치 기반 서비스로 지칭할 수 있다.
* 조건부 무작위장
* 제스처 인식
* 은닉 마르코프 모형
* 나이브 베이즈 분류
* 서포트 벡터 머신
* 인공지능의 개요
분류:인간-컴퓨터 상호 작용
분류:인공지능의 응용
풀리아 공작부인 올가

'''풀리아 공작부인 올가'''(Princess Olga, Duchess of Aosta, 1971년 11월 11일 ~ )는 그리스와 덴마크의 왕자 미하일과 작가 겸 예술가이자 그리스의 사업 거물 테오도르 카렐라의 딸인 마리나 카렐라의 차녀이다. 올가는 그녀의 2촌 조카 아오스타 공작 아이모네 왕자와 결혼했다.
분류:1971년 출생
분류:살아있는 사람
분류:이탈리아의 왕녀
분류:프린스턴 대학교 동문
분류:아테네 출신
분류:그리스의 왕녀
분류:그리스 글뤽스부르크가
브라질로돈

'''브라질로돈'''(학명:Brasilodon)은 트라이아스기 후기에 지금의 브라질에 살았던 키노돈트이다. 브라질로돈의 전신 골격은 아직 발견되지 않았으나, 브라질로돈의 길이를 12cm로 추정하고 있다. 치열을 보면 식충성 키노돈트였을 가능성이 높다. 이 속은 브라질로돈 쿼드란귤리스(B. cquadrangularis)라는 단일종을 포함하고 있다. '''브라질로돈과'''(Brasilodontidae)의 다른 두 개의 속인 '''브라질리테리움속'''(Brasilitherium)과 '''미니시노돈속'''(Minicynodon)은 현재 브라질로돈의 학명이명으로 간주된다.
분류:포유양류
박민지 (씨름 선수)

'''박민지'''(1990년 8월 23일 ~ )은 한국의 씨름 선수다.
투포환 선수로 활동하였고, 2008년 전국체전에서 동메달을 획득하였다. 한국체육대학교 2학년때 그만두었다
스포츠강사로 활동하다가 2013년 생활체육으로 입문하였다. 단체전에만 출전하다가 2019년 대통령배 전국씨름왕선발대회에서 무궁화급에서 우승하였다.
2021년 화성시청에 입단했으며 2022년까지 활동하다가 2023년 영동군청으로 이적해 그해 여자천하장사대회에서 국화장사에 올랐다. 추석장사씨름대회에서도 국화장사에 올랐다.
* 
분류:1990년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 여자 씨름 선수
분류:거제시 출신
분류:20세기 대한민국 사람
분류:21세기 대한민국 사람
고베 신교통 롯코 아일랜드선

'''롯코아일랜드선'''(日 六甲アイランド線)은 스미요시역에서 롯코아일랜드의 마린파크역에 이르는 고베 신교통의 자동 안내 궤조식 여객 수송 시스템(AGT) 노선이다. 전선이 효고현 고베시 히가시나다구 내를 주행한다. 애칭은 롯코 라이너(롯코 라이너, Rokko Liner).
고베항 앞바다에 건설된 인공섬 ‘롯코 아일랜드’와 스미요시역을 연결하는 교통기관으로 건설되어 1990년 2월 21일에 개업했다. 전선이 복선으로 종점 마린파크역 안쪽에 검사장이 있다.
본 노선은 롯코 아일랜드에 탑승하는 교통기관에서 유일하게 PiTaPa·ICOCA의 교통계 IC 카드를 사용할 수 있다.
=== 노선 데이터 ===
* 노선 거리(영업 킬로미터): 4.5km
* 안내 궤조：측방 안내식
* 궤간: 1,700mm
* 역수:6역(기종점역 포함)
* 복선 구간: 전선
* 전기 방식: 3상 교류 600V・60Hz
* 최고 속도: 62.5km/h
* 차량 기지:롯코지마 검사장
* 1990년(헤세이 2년) 2월 21일:스미요시-마린 파크간이 개업.
* 1995년(헤세이 7년)
** 1월 17일 : 한신·아와지 대지진으로 전선 불통.
** 5월 12일 : 아일랜드 북쪽 출구 - 해양 공원 사이 복구 및 개통.
** 7월 20일 : 우오자키 - 아일랜드 북쪽 출입구가 복구 및 개통.
** 8월 23일: 스미요시 - 우오사키간이 복구해 전선 개통
* 2022년(영화 4년)
** 7월 4일: 밤, 아일랜드 북쪽 출구 - 미나미 우오자키 사이에서 스미요시 행 열차가 장비 고장으로 긴급 정차.
** 7월 5일: 단선 운행으로 운전. 　
** 7월 6일: 해당 차량을 철거하고 평상대로 운전 개시.
일중 시간대는 시간당 10개(6분 간격)가 운행되고 있다. 아침 저녁은 개수가 많아져 2~4분 간격으로 운행되고 있다.
토요일·휴일은 종일 6분 간격이다.
* 1000형
* 3000형
파일:Rokko Liner 1608 at Minami Uozaki Station.JPG|1000형
+
'''역 번호'''
'''역명'''
'''일본어 역명'''
'''접속 노선'''
직원 지원 시간
R01
'''스미요시'''
住吉
서일본 여객 철도:A JR 고베선 (JR-A57)
유인
R02
'''우오자키'''
魚崎
한신 전기철도:HS 본선(HS 23)
무인
R03
'''미나미 우오자키'''
南魚崎
무인
R04
'''아일랜드 기타구치'''
アイランド北口
휴일 일부 시간대 유인
R05
'''아일랜드 센터'''
アイランドセンター
일부 시간대 유인
R06
'''마린 파크'''
マリンパーク
무인
* '''(일본어) 神戸新交通 (knt-liner.co.jp)'''
* '''(한국어) 神戸新交通 (knt-liner.co.jp)'''
분류:효고현의 철도
분류:고베시의 교통
분류:고베 신교통
분류:1990년 개통한 철도 노선
삼화고딕

'''삼화고딕'''은 삼화인쇄가 공개한 한글 글꼴이다.
1958년에 최정호에게 의뢰하여 만들었다.
1964년과 1967년에 출판한 한국식물도감 화훼류 1권과 원색 생물학습도감에서 활자로 공개한 것이 있다.
2020년 '담소'가 삼화고딕을 기반으로 폰트를 새로 만들었다.
* 신문 광고
* 잡지 광고
* 1980년대 문화방송 뉴스 제공 자막
* 1987년부터 1988년까지의 MBC 뉴스데스크의 노란색 자막
* 상패
* 음료 캔
* 음료 뚜껑
* 담배 포장
* 소주 라벨
* 양주 라벨
* 통조림
* 과자 포장지
* 조미료 포장
* 라면 포장
* 생활용품 포장
* 출판물
* 입학 및 졸업 사진
* 졸업 앨범
* 카세트
* LP 음반
* 잡지
* 맥주 라벨
* 식용유 라벨
* 우유 포장
* 우표
* 최정호
* 최정호
* 삼화인쇄
분류:한글 글꼴
가에타노 데 산크티스

'''가에타노 데 산크티스'''(, 1870년 10월 15일~1957년 4월 9일)는 이탈리아의 역사가, 정치인이다. 주로 유럽 고대사를 연구했으며 호메로스의 문헌부터 비잔티움 제국 시대사까지 폭넓은 시대를 연구했다. 주요 저서로는 로마사 연구의 고전으로 손꼽히는 《로마인의 역사》(1907~1923)가 있다.
모교인 로마 라 사피엔차 대학교 고대사 교수를 맡았으며 고대 그리스사가인 아르날도 모미글리아노 등에게 학문적으로 영향을 끼쳤다. 교수로 재임 도중 베니토 무솔리니 정권이 수립되자 다른 이탈리아 대학 교수 11명과 함께 충성 맹세를 거부하며 반파시스트 운동을 전개했다. 전후에는 이탈리아 화폐 연구소 소장(1944~1952)과 이탈리아 백과사전 연구소 소장(1947~1954)을 맡았고 제1대, 2대 이탈리아 종신 상원의원(1950~1957)을 역임했다.
* 《로마인의 역사》(''Storia dei Romani'', 1907~1923)
* 
분류:1870년 출생
분류:1957년 출생
분류:살아있는 사람
분류:19세기 이탈리아 사람
분류:20세기 이탈리아 사람
분류:이탈리아의 역사가
분류:이탈리아의 정치인
분류:고대사학자
분류:영국 학사원 석학회원
분류:벨기에 왕립 아카데미의 회원
분류:로마 출신
분류:로마 라 사피엔차 대학교 동문
분류:로마 라 사피엔차 대학교 교수
대한민국 제22대 국회의원 선거 더불어민주연합 후보 목록

다음은 대한민국 제22대 국회의원 선거에 출마하는 더불어민주연합의 후보 목록이다.
더불어민주연합은 더불어민주당 주도의 비례연합정당이며 이에 지역구 후보는 내지 않는다. 새진보연합과 진보당 역시 더불어민주연합에서 비례대표 후보를 내기로 결정했다. 이외에 연합정치시민회의에서도 비례대표 후보를 더불어민주연합에 내기로 결정했다. 2024년 3월 17일 비례대표 선거 출마 후보자 30명의 순번을 결정하여 발표했다.
+더불어민주연합 비례대표 선거 출마 후보자(30명)
 순번 
 성명 
 경력 
 추천 
 1 
 서미화 
 국가인권위원회 비상임위원 
 시민사회 
 2 
 위성락 
 제11대 주러시아 대사 
 더불어민주당 
 3 
 백승아 
 초등교사노동조합 수석부위원장 
 더불어민주당 
 4 
 임광현 
 제28대 국세청 차장 
 더불어민주당 
 5 
 정혜경 
 진보당 경상남도당 위원장 
 진보당 
 6 
 용혜인 
 제21대 국회의원 
 새진보연합 
 7 
 오세희 
 소상공인연합회장 
 더불어민주당 
 8 
 박홍배 
 전 더불어민주당 최고위원 
 더불어민주당
 9 
 강유정 
 강남대학교 한영문화콘텐츠전공 교수 
 더불어민주당
 10 
 한창민 
 사회민주당 공동대표 
 새진보연합
 11 
 전종덕 
 제13대 민주노총 사무총장 
 진보당
 12 
 김윤 
 서울대학교 의과대학 예방의학과 교수 
 시민사회
 13 
 임미애 
 제11대 경상북도의원 
 더불어민주당
 14 
 정을호 
 더불어민주당 총무조정국장 
 더불어민주당
 15 
 손솔 
 진보당 수석대변인 
 진보당
 16 
 최혁진 
 문재인 정부 초대 사회적경제비서관 
 새진보연합
 17 
 이주희 
 변호사 
 시민사회
 18 
 김준환 
 국가정보원 제2차장 
 더불어민주당
 19 
 고재순 
 노무현재단 사무총장 
 더불어민주당
 20 
 김영훈 
 전국철도노동조합 위원장 
 시민사회
 21 
 곽은미 
 더불어민주당 국제국장 
 더불어민주당
 22 
 조원희 
 더불어민주당 경북도당 농어민위원장 
 더불어민주당
 23 
 백혜숙 
 에코십일 대표 
 더불어민주당
 24 
 서승만 
 코미디언. 유튜버 
 더불어민주당
 25 
 전예현 
 한국여성수련원장 
 더불어민주당
 26 
 서재헌 
 더불어민주당 대구광역시당 청년위원장 
 더불어민주당
 27 
 허소영 
 제10대 강원도의원 
 더불어민주당
 28 
 최영승 
 대한법무사협회 회장 
 더불어민주당
 29 
 강경윤 
 더불어민주당 여성국장 
 더불어민주당
 30 
 송창욱 
 문재인 정부 제도개혁비서관 
 더불어민주당
분류:대한민국 제22대 국회의원 선거
그리스와 덴마크의 왕자 아리스티디스스타보로스

'''그리스와 덴마크의 왕자 아리스티디스스타보로스'''(, 2008년 6월 29일 ~ )는 비재위 그리스 왕가의 일원이다. 그리스 왕세자 파블로스와 그리스 왕세자빈 마리샹탈의 사남으로 그는 그리스의 마지막 왕이었던 콘스탄티노스 2세와 덴마크의 아네마리의 손자이다.
분류:2008년 출생
분류:살아있는 사람
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:캐나다계 미국인
분류:덴마크계 미국인
분류:에콰도르계 미국인
분류:그리스계 미국인
분류:잉글랜드계 미국인
분류:독일계 미국인
분류:스웨덴계 미국인
분류:그리스 글뤽스부르크가
그리스와 덴마크의 왕자 오디세아스키몬

'''그리스와 덴마크의 왕자 오디세아스키몬'''(, 2004년 9월 17일 ~ )는 비재위 그리스 왕가의 일원이다. 그리스 왕세자 파블로스와 그리스 왕세자빈 마리샹탈의 남으로 그는 그리스의 마지막 왕이었던 콘스탄티노스 2세와 덴마크의 아네마리의 손자이다.
분류:2004년 출생
분류:살아있는 사람
분류:21세기 미국 사람
분류:그리스의 왕자
분류:덴마크의 왕자
분류:런던 출신
분류:그리스 글뤽스부르크가
분류:캐나다계 미국인
분류:덴마크계 미국인
분류:에콰도르계 미국인
분류:그리스계 미국인
분류:잉글랜드계 미국인
분류:독일계 미국인
분류:스웨덴계 미국인
막스에마누엘 헤어초크 폰 바이에른

'''막스에마누엘 루트비히 마리아 헤어초크 인 바이에른'''(, 1937년 1월 21일~)은 알브레히트 폰 바이에른의 막내아들로서, 옛 바이에른 왕가의 수장 자리와 자코바이트 가문의 후계자로 추정된다. 그의 아내는 아르치발 더글라스 백작의 손녀이자 에울렌부르크 공 필리프의 증손녀인 엘리자베스 더글러스로 슬하에 다섯 명의 딸을 낳았다. 장녀는 리히텐슈타인 후세자빈 조피로 리히텐슈타인 후세자 알로이스와 결혼했다.
분류:1937년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 독일 사람
분류:21세기 독일 사람
분류:바이에른의 공작
분류:다하우 강제 수용소 생존자
분류:뮌헨 출신
분류:비텔스바흐가
분류:독일의 로마 가톨릭교도
분류:크로아티아계 독일인
고바야시 미유키

'''고바야시 미유키'''() 또는 '''코바야시 미유키'''는 다음 사람을 가리킨다.
* 고바야시 미유키(, 1962년~)는 일본의 AV 배우이다.
* 고바야시 미유키(, 1964년~)는 일본의 소설가이다.
* 고바야시 미유키(, 1967년~)는 일본의 바이애슬론 선수이다.
* 고바야시 미유키(, 1977년~)는 일본의 아나운서이다.
* 고바야시 미유키(, 1973년~)는 일본의 바이애슬론 선수이다.
헤르만 티에잉크 빌링크

헤르만 티에잉크 빌링크(1985년)
'''헤르만 디데릭 티에잉크 빌링크'''(, 1942년 1월 23일~)는 네덜란드의 전직 정치인, 법학자이다. 노동당 소속으로 활동했으며 2012년 12월 21일 국무장관의 명예직을 수여받았다.
1987년 6월 23일부터 1997년 3월 11일까지 상원의원을 지냈고, 1991년 6월 11일부터 1997년 3월 11일까지 상원의장을 역임했다. 1997년 7월 1일 취임하는 국무원의 부원장으로 선출되면서 두 자리 모두 사임했고, 따라서 그 기간 동안 베아트릭스 여왕의 가장 중요한 조언자였다.
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*   Mr.Dr. H.D. (Herman) Tjeenk Willink Parlement & Politiek
*   Mr.Dr. H.D. Tjeenk Willink (PvdA) Eerste Kamer der Staten-Generaal
분류:1942년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 네덜란드 사람
분류:21세기 네덜란드 사람
분류:20세기 성소수자 사람
분류:21세기 성소수자 사람
분류:네덜란드의 정치인
분류:네덜란드의 기업인
분류:네덜란드의 성소수자 인물
분류:게이 정치인
분류:게이 기업인
분류:오라녜나사우 훈장 대십자 기사
분류:파리 대학교 동문
분류:암스테르담 대학교 동문
분류:레이던 대학교 동문
분류:프랑스에 거주한 네덜란드인
스톡홀름 대성당

스톡홀름 대성당
'''스톡홀름 대성당'''(, )은 스웨덴 스톡홀름에 있는 성당으로 스톡홀름에서 가장 오래된 성당이다. 스톡홀름 대성당은 스톡홀름 궁전과 스톡홀름의 오래된 주요 광장인 스토르토리에트 사이, 감라스탄의 스톡홀름 중심부에 위치해 있다. 1306년에 성 니콜라오스에게 봉헌되었지만 교회의 건설은 아마도 13세기에 시작되었을 것이다. 내부에 스톡홀름 대성당은 벽돌 기둥으로 지탱되는 둥근 천장이 있는 홀 교회의 형태로 중세 후기의 모습을 아직도 대부분 유지하고 있다. 그러나 교회의 외관은 18세기에 만들어진 광범위한 변화의 결과인 균일하게 바로크 양식이다. 스웨덴 종교개혁 기간 동안 교회는 최초로 스웨덴어로 미사를 집전한 장소로서 중요한 역할을 했다. 1942년 스톡홀름 교구가 설립된 이후 현재 스웨덴 교회 내에서 스톡홀름 주교의 자리로 역할을 하고 있다.
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분류:1306년 설립
분류:스톡홀름의 성당
아이젠하워가

아이젠하워가
'''아이젠하워가'''()는 미국의 대통령 가문이다. 미국의 34대 대통령 드와이트 D. 아이젠하워와 그의 부인 매미의 가족은 주로 독일과 펜실베이니아, 네덜란드 출신이다. 그들은 아이젠하워의 부통령이었던 리처드 닉슨의 가족과 결혼하여 친척 관계에 있으며, 후에 미국의 37대 대통령이 되었다.
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분류:드와이트 D. 아이젠하워
분류:미국의 대통령 가문
분류:아이젠하워가
분류:잉글랜드계 미국인
분류:스위스계 미국인
분류:스웨덴계 미국인
2024년 동자와주 지진

'''2024년 동자와주 지진'''은 2024년 3월 22일 인도네시아 자와섬 북부의 바웨안섬 인근 해역에서 일어난 지진이다. 현지 시각(서인도네시아 표준시, WIB) 기준 오전 11시 22분에 젼진이자 첫 번째 지진인 규모 M6.0, Mww5.6의 지진이 발생했다. 이후 오후 3시 52분에 2차 지진이자 본진인 규모 Mw6.5, Mww6.4의 지진이 발생했다. 본진은 주향이동단층에서 발생한 지진으로 진원 깊이는 8.5 km이다. 두 차례 지진으로 총 15명의 부상자가 발생했다.
파일:Java Tectonic Setting Map.png|250px|섬네일|자와섬과 그 주변의 지질학적 환경과 발생했던 주요 지진의 진앙을 그린 지도
자와섬은 북쪽의 순다판과 남쪽의 오스트레일리아판 사이에 있는 활성 수렴 경계대 근처에 있다. 순다 해구라고 부르는 이 경계에서 북쪽으로 이동하는 오스트레일리아판이 순다판 아래로 섭입한다. 이 섭입대에서는 최대 규모 M8.7의 지진이 발생할 수 있으며 오스트레일리아판이 순다판 아래로 섭입한 이후로 깊은 암석권 안에서 슬래브 내부 지진도 발생할 수 있다. 자와섬의 섭입대에서는 1994년과 2006년에 큰 규모의 지진이 발생했다. 또한 2009년 슬래브 내부 지진으로도 큰 피해가 발생했다.
자와섬 인근 수마트라섬의 판 경계를 가로지르는 매우 비스듬한 수렴 경계와 비교하면 자와섬의 수렴 경계는 거의 직교 상태에 가깝다. 하지만 여전히 순다판 내부에는 좌측으로 틀어지는 힘의 방향이 존재한다. 시만디리 단층이 그 원인으로 추정되는 지질 구조이다. 현지 조사와 지질학적 분석에 따르면 시만디리 단층대는 넓은 단층대이자 습곡대로, 총 6개의 단층분절이 확인되었다. 단층대의 오래된 부분은 좌수향 주향이동단층이 강한 반면, 젊은 부분은 역단층과 좌수향 주향이동이 섞여 있는 일종의 사교단층이다.
인도네시아 기상기후지구물리청(BMKG)은 본진의 규모는 모멘트 규모 Mw6.5이며 미국 지질조사국(USGS)은 모멘트 규모 Mww6.4로 측정했다. 본진의 단층면해는 동북동 혹은 북북서 방향의 주향인 주향이동단층에서 발생했다.
전진은 UTC 4시 22분에 규모 Mww5.6 혹은 Mw6.0으로 발생했으며, 이후 5시 31분에 규모 mb5.0의 지진이 일어났다. 본진 발생 27분 후에는 규모 mb4.5의 여진이 발생했다. 인도네시아 자와섬 전역에서 수정 메르칼리 진도 계급 기준 III-IV 이상의 흔들림을 느꼈다. 또한 지진의 흔들림은 멀리 자카르타와 팔랑카라야에서도 느껴졌다.
=== M6.0 전진 ===
바웨안섬에서 공황 발작으로 10명이 입원했으며, 71세 여성이 지진의 흔들림으로 떨어진 기와에 맞아 부상을 입었다. 주택 2채와 시청사가 심각한 피해를 입었고, 주택 30채, 모스크 2채, 병원 1채, 학교 2채가 피해를 입었다.
=== M6.5 본진 ===
바웨안에서는 주택 수십채와 모스크가 붕괴되는 등 추가 피해가 발생했다. 수라바야에서는 2명이 부상을 입고 주택 2채가 붕괴되었으며 주택 여러 채가 피해를 입고 아리랑가 대학의 주차장과 건물, 툰중간 광장의 주차장 등이 피해를 입었다. 그레식현에 있는 페트로키미아 그레식의 본사 건물도 피해를 입었다. 투반현에서는 2명이 부상을 입고 주택 5채와 시청사가 붕괴되었으며 주택 64채, 병원 4채, 예배당 3채, 학교 3채를 포함한 구조물 87채가 피해를 입었다.
* 2024년 지진
* 인도네시아의 지진 목록
* 2018년 동자와주 지진
분류:2024년 지진
분류:2024년 인도네시아
분류:인도네시아의 역사
분류:2024년 3월
양전우

'''양전우'''(, 1972년 6월 26일~)는 중화민국의 정치인이다. 푸젠성 진먼현 진닝향 후샤촌 출신으로 제5대 진먼현장(2018~2022)을 지냈다.
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분류:1972년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 대만 사람
분류:21세기 대만 사람
분류:제9계 입법원 입법위원
분류:진먼현장
분류:중국국민당 당원
분류:진먼현 출신
분류:중국 문화 대학 동문
분류:웨스트민스터 대학교 동문
분류:잉글랜드에 거주한 대만인
김현종 (야구 선수)

'''김현종'''(2004년 8월 4일 ~ )은 KBO 리그 LG 트윈스의 외야수이다.
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 24일 한화 이글스와의 경기에 대주자로 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 1도루 1득점을 기록했다.
* 상인천초등학교
* 동인천중학교
* 인천고등학교
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분류:2004년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:인천광역시 출신
분류:KBO 리그 외야수
분류:KBO 리그 중견수
분류:LG 트윈스 선수
분류:상인천초등학교 동문
분류:동인천중학교 동문
분류:인천고등학교 동문
빅토르 피카이젠

'''빅토르 알렉산드로비치 피카이젠'''(, 1933년 2월 15일~2023년 7월 6일)은 러시아의 바이올린 연주자이다. 1958년 차이콥스키 국제 콩쿠르에서 2위에 올랐다.
현재의 우크라이나의 키이우에서 태어났으며 5살 때 아버지인 알렉산드르에게 처음으로 바이올린을 배웠다. 1941년부터 1944년까지 키예프 음악원에서 바이올린을 전문적으로 배웠고 이후 그네신 주립 음악대학에서 다비드 오이스트라흐를 사사했다. 이후 모스크바 음악원에 진학하여 오이스트라흐에게 계속 교육을 받으며 졸업했다.
1949년 프라하에서 열린 얀 쿠벨리크 콩쿠르에서 1위에 올랐고 1955년 퀸 엘리자베스 콩쿠르 4위에 올랐다. 1957년 롱티보 크레스팽 국제 콩쿠르와 1958년 차이콥스키 국제 콩쿠르에서 2위에 올랐고 1965년 파가니니 국제 콩쿠르에서 1위 올랐다.
1966년부터 1986년까지 모교 모스크바 음악원 교수를 맡으며 후진을 양성했다. 1993년에는 튀르키예로 건너가 앙카라 음악원 교수를 맡았고 2006년에 모스크바 음악원 교수로 다시 취임하여 2016년까지 역임했다.
* 10px 러시아 SFSR 인민예술인
* 10px 소련 공훈예술인
* 30px 존경훈장
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분류:1933년 출생
분류:2023년 사망
분류:20세기 러시아 사람
분류:21세기 러시아 사람
분류:소련의 클래식 바이올린 연주자
분류:러시아의 클래식 바이올린 연주자
분류:차이콥스키 국제 콩쿠르 수상자
분류:키이우 출신
분류:모스크바 음악원 동문
분류:튀르키예에 거주한 러시아인
전미르

'''전미르'''(2005년 8월 15일 ~ )은 KBO 리그 롯데 자이언츠의 투수이다.
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 24일 SSG 랜더스와의 경기에 중간 계투로 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 1이닝 1사사구 3탈삼진 무실점을 기록했다.
* 대구본리초등학교
* 협성경복중학교
* 경북고등학교
분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:대구광역시 출신
분류:KBO 리그 투수
분류:롯데 자이언츠 선수
분류:대구본리초등학교 동문
분류:협성경복중학교 동문
분류:경복고등학교 동문
알하산 유수프

'''알하산 유수프 압둘라히 피구이'''(, 2000년 7월 20일 ~ )는 벨기에 프로 리그 클럽 로열 앤트워프와 나이지리아 국가대표팀에서 미드필더로 활약하고 있는 나이지리아의 프로 축구 선수이다.
=== IFK 예테보리 ===
유수프는 2018년부터 2021년까지 알스벤스칸의 IFK 예테보리에서 활약하였다.
=== 로열 앤트워프 ===
2021년 7월 16일, 벨기에 클럽 로열 앤트워프는 IFK 예테보리와 유수프 이적에 대한 구두 합의에 도달했다고 발표했다.
유수프는 2023년 아프리카 네이션스컵에 참가할 나이지리아 국가대표팀 최종 명단에 올랐다. 그는 2024년 1월 14일 코트디부아르에서 적도 기니를 상대로 AFCON 데뷔 전을 치렀고, 이 경기는 1-1 무승부로 끝났다. 경기 중, 그는 부상을 입은 후 69분에 교체되었다.
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분류:2000년 출생
분류:살아있는 사람
분류:카노 출신
분류:나이지리아의 남자 축구 선수
분류:나이지리아 남자 축구 국가대표팀 선수
분류:나이지리아의 해외 진출 남자 축구 선수
분류:남자 축구 미드필더
분류:IFK 예테보리의 축구 선수
분류:로열 앤트워프 FC의 축구 선수
분류:알스벤스칸의 축구 선수
분류:벨기에 프로 리그의 축구 선수
분류:스웨덴의 외국인 남자 축구 선수
분류:스웨덴에 거주한 나이지리아인
분류:벨기에의 외국인 남자 축구 선수
분류:벨기에에 거주한 나이지리아인
분류:2023년 아프리카 네이션스컵 참가 선수
이카리 아키라 (일문학자)

'''이카리 아키라'''(, 1922년 3월 31일 ~ 2015년 3월 19일)는 일본의 일문학자, 니가타 대학의 교수로, 니가타현 무라카미시 고정 출신이다.
분류:20세기 일본 사람
분류:21세기 일본 사람
분류:1922년 출생
분류:2015년 사망
분류:도쿄 대학 동문
분류:니가타 대학 교수
분류:니가타현 출신
분류:일문학자
분류:일본의 문학자
분류:훈2등 서보장 수훈자
분류:히로사키 대학 교수
데이비드 캠피지

'''데이비드 이언 캠피지'''(, , 1962년 10월 21일~)는 오스트레일리아의  전직 럭비 유니언 선수, 지도자로 현역 시절 포지션은 윙, 풀백이다. 오스트레일리아 대표팀 소속으로 국제 대회에서 활동했으며 테스트 매치(국제 경기) 101회 출전했다. 그는 오스트레일리아 대표 선수로서 럭비 월드컵에 2회(1991, 1995) 참가했다. 
2002년에 오스트레일리아 럭비에 기여한 공로로 오스트레일리아 훈장을 받았다. 현재 미디어 평론가와 웅변가로 활동하고 있다.
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분류:1962년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 오스트레일리아 사람
분류:21세기 오스트레일리아 사람
분류:오스트레일리아의 남자 럭비 유니언 선수
분류:오스트레일리아의 럭비 유니언 감독
분류:오스트레일리아 럭비 유니언 국가대표팀 선수
분류:1991년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:1995년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:오스트레일리아 스포츠 명예의 전당 헌액자
분류:뉴사우스웨일스주 출신
분류:이탈리아계 오스트레일리아인
분류:이탈리아에 거주한 오스트레일리아인
스마트 카메라

'''스마트 카메라'''(smart camera)는 이미지 캡처에 더해진 머신 비전 시스템이다. 회로는 이벤트 설명을 생성하거나 지능적이고 자동화된 시스템에서 사용되는 결정을 내리는 것과 함께 캡처된 이미지에서 애플리케이션별 정보를 추출할 수 있다. 스마트 카메라는 산업용 비디오 카메라 하우징에 이미지 센서가 내장된 독립형 비전 시스템이다. 비전 시스템과 이미지 센서는 지능형 이미지 센서 또는 스마트 이미지 센서로 알려진 하나의 단일 하드웨어에 통합될 수 있다. 여기에는 필요한 모든 통신 인터페이스가 포함되어 있다. 이더넷은 물론 PLC, 액추에이터, 릴레이 또는 공압 밸브에 연결하기 위한 업계 인증 24V I/O 라인을 제공하며 정적 또는 이동식일 수 있다. 산업용 카메라나 감시 카메라보다 반드시 클 필요는 없다. 머신 비전의 기능은 일반적으로 이러한 기능을 개별 애플리케이션에 사용할 수 있도록 개발된 정도를 의미한다. 이 아키텍처는 PC 기반 비전 시스템에 비해 볼륨이 더 작다는 장점이 있으며 다소 단순한(또는 생략된) 사용자 인터페이스를 희생하면서 비용을 절감하는 경우가 많다. 스마트 카메라는 보다 일반적인 용어인 '''스마트 센서'''(smart sensor)라고도 한다.
* 카메라 트랩
* 디지털 카메라
* 스마트더스트
* 비전 처리 장치
* 가정 자동화
* 사물인터넷
분류:스마트 장치
데이터 카탈로그 어휘

'''데이터 카탈로그 어휘'''(Data Catalog Vocabulary, '''DCAT''')는 웹에 게시된 데이터 카탈로그 간의 상호 운용성을 촉진하도록 설계된 RDF 어휘이다. DCAT를 사용하여 카탈로그의 데이터 세트를 설명함으로써 게시자는 검색 가능성을 높이고 애플리케이션이 여러 카탈로그의 메타데이터를 사용할 수 있도록 한다. 이는 카탈로그의 분산 게시를 가능하게 하고 카탈로그 전반에 걸쳐 통합 데이터 세트 검색을 용이하게 한다. 집계된 DCAT 메타데이터는 디지털 보존을 용이하게 하는 매니페스트 파일 역할을 할 수 있다.
DCAT v2는 W3C 권장 사항 2020-02-04로 게시되었다. 버전 2에는 데이터 서비스 또는 API 카탈로그에 대한 지원이 추가되었으며 데이터 세트 간의 관계 표현에 대한 지원이 더욱 강력해졌다. Schema.org에 대한 정렬이 포함된다.
DCAT는 확장 가능하므로 통계 및 지리 데이터 영역에서 보다 구체적인 확장이 생성되었다.
NGSI-LD API 표준과 호환되는 버전 DCAT-AP 2.0.1의 오픈 소스 라이선스 포팅은 스마트 데이터 모델 프로그램의 DCAT-AP 주제에서 사용할 수 있다.
분류:자원 기술 프레임워크
분류:메타데이터
RFIC

'''RFIC'''(radio-frequency integrated circuit, 무선 주파수 집적 회로)는 무선 전송에 적합한 주파수 범위에서 작동하는 전기 집적 회로이다. RFIC 응용에는 레이더와 통신이 포함된다.
가능한 한 많은 무선 송수신기를 단일 기술로 전환함으로써 보다 일반적인 시스템 온 패키지가 아닌 시스템 온 칩 솔루션을 허용하는 비용 이점으로 인해 RFIC 연구에 상당한 관심이 있다. 이러한 관심은 전자 제품에 무선 기능이 널리 보급되면서 더욱 강화되었다. 현재 연구는 MOSFET 또는 SiGe HBT를 사용하여 RF CMOS 혼합 신호 집적 회로 칩에 RF 전력 증폭기(PA)를 CMOS 기술과 통합하는 데 중점을 두고 있다.
* RF 모듈
* RFID
분류:집적 회로
거울 세계

'''거울 세계'''(mirror world)는 현실 세계를 디지털 형식으로 재현한 것이다. 지리학적으로 정확한 방식으로 실제 구조를 매핑하려고 시도한다. 거울 세계는 실제 인간 환경과 그 작동에 대한 소프트웨어 모델을 제공한다. 이는 '''디지털 트윈'''(digital twin)의 개념과 매우 유사하다.
디지털 미디어와 관련된 용어는 예일 대학교의 컴퓨터 과학자 데이비드 겔런터가 만들었다. 그는 1991년에 처음으로 가상의 거울 세계에 대해 이야기한다.
분류:증강 현실
분류:가상 현실
로 코드 개발 플랫폼

'''로 코드 개발 플랫폼'''(Low-code development platform, '''LCDP''')은 일반적으로 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 응용 소프트웨어를 만드는 데 사용되는 개발 환경을 제공한다(일부 코딩이 가능하고 필요할 수 있지만 코드 작성만 하는 것과 반대). 로 코딩된 플랫폼은 완전히 작동 가능한 애플리케이션을 생성하거나 특정 상황에 대해 추가 코딩이 필요할 수 있다. 로 코드 개발 플랫폼은 일반적으로 추상화 수준이 높으며 기존에 소요되는 시간을 줄여 비즈니스 애플리케이션 제공을 가속화할 수 있다. 일반적인 이점은 코딩 기술을 갖춘 사람뿐만 아니라 공통 규칙 및 규정을 준수할 수 있는 올바른 거버넌스가 필요한 사람 등 더 넓은 범위의 사람들이 애플리케이션 개발에 기여할 수 있다는 것이다. 또한 LCDP는 설정, 교육, 배포 및 유지 관리에 드는 초기 비용을 낮출 수 있다.
로 코드 개발 플랫폼의 뿌리는 1990년대와 2000년대 초반의 4세대 프로그래밍 언어와 고속 응용 프로그램 개발 도구로 거슬러 올라간다. 이러한 이전 개발 환경과 유사하게 LCDP는 모델 구동형 아키텍처, 자동 코드 생성 및 시각적 프로그래밍 원칙을 기반으로 한다. 최종 사용자 개발이라는 개념은 이전에도 존재했지만 LCDP는 이 개발에 접근하는 몇 가지 새로운 방법을 제시했다. 로 코드 개발 플랫폼 시장의 기원은 2011년으로 거슬러 올라간다. "로 코드"라는 구체적인 이름은 업계 분석가인 포레스터 리서치(Forrester Research)가 사용했던 2014년 6월 9일까지 제시되지 않았다. 2017년 포브스 매거진에서는 노코드 개발 플랫폼과 함께 로 코드를 "매우 파괴적인" 것으로 묘사했다.
* 최종 사용자 개발
* 시각적 프로그래밍 언어
분류:엔터프라이즈 아키텍처
분류:소프트웨어 개발
지능형 센서

'''지능형 센서'''(Intelligent sensor)는 적절한 입력(빛, 열, 소리, 동작, 터치 등)을 감지할 때 미리 정의된 작업을 수행하는 센서이다.
센서는 다음 작업을 수행해야 한다.
* 디지털 신호를 준다.
* 신호를 전달할 수 있어야 한다.
* 논리적 기능과 명령을 실행할 수 있다.
* 1차 감지 요소
* 여기 제어
* 확대
* 아날로그 필터링
* 데이터 변환
* 보상
* 디지털정보처리
* 디지털 통신 처리
작업은 마이크로프로세서에 의해 수행되므로 센서와 마이크로프로세서를 혼합한 모든 장치를 일반적으로 지능형 센서라고 한다.
지능형 센서로 인정받으려면 센서와 프로세서가 동일한 물리적 장치의 일부여야 한다. 처리되지 않은 신호를 감지하여 일부 작업을 수행하는 외부 시스템에 보내는 기능만 있는 센서는 지능적인 것으로 간주되지 않는다.
* 실시간 위치추적 서비스
* 사물인터넷
분류:센서
라이프로그

'''라이프로그'''(Lifelog)는 다양한 목적을 위해 다양한 양의 세부사항으로 개인의 일상생활을 기록하는 것이다. 기록에는 인간 활동에 대한 포괄적인 데이터 세트가 포함되어 있다. 데이터는 사람들이 어떻게 생활하는지에 대한 지식을 높이는 데 사용될 수 있다. 최근 몇 년 동안 일부 라이프로그 데이터는 웨어러블 테크놀로지나 모바일 장치를 통해 자동으로 캡처되었다. 자신에 대한 라이프로그를 작성하는 사람들을 라이프로거(때로는 라이프블로거 또는 라이프글로거)라고 한다.
웨어러블 카메라로 촬영한 시각적 데이터를 처리하고 분석하는 컴퓨터 비전의 하위 분야를 에고그래피(egography)라고 한다.
* 일기
* 스마트글래스
* 착용 컴퓨터
*  "On the Record, All the Time" from the ''Chronicle of Higher Education''
*  "The Data-Driven life" from ''The New York Times''
*  Lifelogging, An Inevitability (Kevin Kelly)
분류:컴퓨팅과 사회
분류:착용 컴퓨터
분류:기록