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인공지능 마크업 언어

**인공지능 마크업 언어**(**AIML**, Artificial Intelligence Markup Language)는 자연어 소프트웨어 에이전트 개발을 위한 XML 방언이다.

## 역사
AIML이라는 **XML 방언**은 1995년부터 2002년 사이에 리처드 월리스와 전 세계 자유 소프트웨어 커뮤니티에 의해 개발되었다. AIML은 처음에는 크게 확장된 엘리자였던 "A.L.I.C.E."("Artificial Linguistic Internet Computer Entity")의 기반이 되었고, 이는 매년 열리는 뢰브너 인공지능 대회에서 세 번 우승했으며, 2004년에는 Chatterbox Challenge의 챔피언이기도 했다.

A.L.I.C.E. AIML 세트가 GPL로 배포되었고, 대부분의 AIML 인터프리터가 자유 또는 오픈 소스 라이선스로 제공되기 때문에, 원래 프로그램 구현과 AIML 지식 기반을 바탕으로 많은 "앨리스봇 클론"이 만들어졌다. 여러 언어로 된 자유 AIML 세트가 사용자 커뮤니티에 의해 개발되어 제공되었다. 자바, 루비, 파이썬, C++, C 샤프, 파스칼 및 기타 언어(아래 #자유/오픈 소스 AIML 구현 참조)에서 사용할 수 있는 AIML 인터프리터가 있다.
AIML에 대한 준정식 사양 및 W3C XML 스키마를 사용할 수 있다.

2013년 초부터 A.L.I.C.E. 재단은 AIML 2.0 사양 초안을 작업 중이다.

## AIML 요소
AIML은 여러 요소를 포함한다. 이 중 가장 중요한 것들은 아래에서 더 자세히 설명한다.

### 카테고리
AIML의 카테고리는 지식의 기본 단위를 형성한다. 카테고리는 적어도 두 가지 추가 요소인 **패턴** 및 **템플릿** 요소로 구성된다. 다음은 간단한 카테고리이다.


```xml
<category>
  <pattern>WHAT IS YOUR NAME</pattern>
  <template>My name is Michael N.S Evanious.</template>
</category>
```


이 카테고리가 로드되면 AIML 봇은 "What is your name"이라는 입력에 "My name is Michael N.S Evanious."라고 응답할 것이다.

### 패턴
패턴은 하나 이상의 사용자 입력을 일치시키기 위한 문자열이다. 다음과 같은 리터럴 패턴은

 WHAT IS YOUR NAME

대소문자를 무시하고 "what is your name"이라는 단일 입력만 일치시킬 것이다. 그러나 패턴은 하나 이상의 단어를 일치시키는 와일드카드를 포함할 수도 있다. 다음과 같은 패턴은

 WHAT IS YOUR *

"what is your name", "what is your shoe size", "what is your purpose in life" 등 무한한 수의 입력을 일치시킬 것이다.

AIML 패턴 구문은 정규 표현식보다 훨씬 덜 복잡하고 따라서 촘스키 위계에서 레벨 3보다 낮은 매우 간단한 패턴 언어이다.
간단한 패턴 매칭 기능를 보완하기 위해 AIML 인터프리터는 약어를 확장하고, 오타를 제거하는 등의 전처리 기능을 제공할 수 있다.

AIML 구문 자체는 유한 상태 기계만큼 복잡하며 따라서 촘스키 위계에서 최소 레벨 3이다. 이는 상태가 하나의 주제와 관련되기 때문이다. 이러한 동작을 구현하려면 상태가 우연히 벗어나지 않도록 주제가 "*" 패턴을 가져야 한다. 상태 전환은  태그로 구현된다. 이러한 방식으로 봇은 대화 중인 주제 또는 대화 중에 얻은 사용자 권한을 "기억"할 수 있다.

### 템플릿
템플릿은 일치하는 패턴에 대한 응답을 지정한다. 템플릿은 다음과 같은 간단한 리터럴 텍스트일 수 있다.

 My name is John.

템플릿은 다음과 같은 변수를 사용할 수 있다.

 My name is .

이는 봇의 이름을 문장에 대체하거나,

 You told me you are  years old.

이는 (알려진 경우) 사용자의 나이를 문장에 대체할 것이다.

템플릿 요소에는 기본 텍스트 서식, 조건부 응답(if-then/else) 및 무작위 응답이 포함된다.

템플릿은 또한 **** (인공지능의 상징적 축소)라는 요소를 사용하여 다른 패턴으로 리디렉션할 수 있다. 이는 이 예제와 같이 동의어를 구현하는 데 사용될 수 있다(CDATA는 XML 이스케이프의 필요성을 피하기 위해 사용됨):

```xml
<category>
  <pattern>WHAT IS YOUR NAME</pattern>
  <template><![CDATA[My name is <bot name="name"/>.]]></template>
</category>
<category>
  <pattern>WHAT ARE YOU CALLED</pattern>
  <template>
    <srai>what is your name</srai>
  </template>
</category>
```


첫 번째 카테고리는 단순히 "what is your name"이라는 입력에 봇의 이름을 나타내는 문장으로 응답한다. 그러나 두 번째 카테고리는 "what are you called"라는 입력이 "what is your name"이라는 입력과 일치하는 카테고리로 리디렉션되어야 한다고 말한다. 즉, 두 문구가 동등하다는 것을 의미한다.

템플릿은 봇이 대화하는 사용자 인터페이스에 의해 처리될 수 있는 다른 유형의 콘텐츠를 포함할 수 있다. 예를 들어, 템플릿은 서식을 위해 HTML 태그를 사용할 수 있으며, HTML을 지원하지 않는 클라이언트는 이를 무시할 수 있다.

## 각주

분류:XML 마크업 언어
사와다촌 (기후현)

**사와다촌**()은 일본 기후현 요로군에 설치되었던 촌이다. 현재의 요로군 요로정의 일부에 해당한다.

## 참고 문헌
* 角川日本地名大辞典編纂委員会,『角川日本地名大辞典 21 岐阜県』1980, 角川書店

분류:기후현의 폐지된 시정촌
분류:요로군
분류:요로정의 역사
AIML

**AIML**은 아래 항목을 함의한다.
* 인공지능 마크업 언어(Artificial Intelligence Markup Language)
* 전인도 무슬림 연맹(All-India Muslim League)
자율 에이전트

**자율 에이전트**(Autonomous agent)는 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이다.

## 정의
자율 에이전트에 대한 다양한 정의가 있다. 브루스톨로니(1991)에 따르면:

메이스(1995)에 따르면:

프랭클린과 그래서(1997)는 다른 정의들을 검토하고 그들의 정의를 제안한다:

그들은 다음과 같이 설명한다:

## 에이전트의 외형
리 외(2015)는 외부 외형과 내부 자율 에이전트의 조합이 자율주행차에 대한 인간의 반응에 미치는 영향에서 안전 문제를 제기한다. 그들의 연구는 인간과 유사한 외형의 에이전트와 높은 수준의 자율성이 사회적 존재감, 지능, 안전 및 신뢰성과 강하게 연관되어 있음을 보여준다. 특히, 외형은 정서적 신뢰에 가장 큰 영향을 미치며, 자율성은 인지적 신뢰와 정서적 신뢰 모두에 가장 큰 영향을 미치는데, 인지적 신뢰는 지식 기반 요소로 특징지어지고 정서적 신뢰는 주로 감정에 의해 주도된다.

## 같이 보기
* 행위자 모델
* 생활환경지능
* Auto-GPT
* 챗봇
* 지능형 에이전트
* 다중 에이전트 시스템
* 소프트웨어 에이전트

## 각주

## 외부 링크
*
* 자율 에이전트 구현을 위한 요구 사항
* 

분류:인공지능
분류:인지
LightGBM

**LightGBM**은 **Light Gradient-Boosting Machine**의 약자로, 기계 학습을 위한 자유-오픈 소스 분산 그라디언트 부스팅 프레임워크이며, 원래 마이크로소프트에서 개발했다. 이 프레임워크는 결정 트리 알고리즘을 기반으로 하며 순위 학습, 통계적 분류 및 기타 기계 학습 작업에 사용된다. 개발 중점은 성능과 확장성에 있다.

## 개요
LightGBM 프레임워크는 GBT, GBDT, GBRT, GBM, MART 및 RF를 포함한 다양한 알고리즘을 지원한다. LightGBM은 희소 최적화, 병렬 훈련, 다중 손실 함수, 정규화, 배깅, 조기 종료 등 XGBoost의 많은 장점을 가지고 있다. 두 가지의 주요 차이점은 트리의 구성에 있다. LightGBM은 대부분의 다른 구현에서와 같이 레벨별로(행 단위로) 트리를 성장시키지 않는다. 대신 잎(leaf)-단위로 트리를 성장시킨다. 최대 델타 손실을 가진 잎을 선택하여 성장한다. 또한 LightGBM은 XGBoost 또는 다른 구현에서처럼 정렬된 특성 값에서 최적의 분할 지점을 검색하는 널리 사용되는 정렬 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 사용하지 않는다. 대신 LightGBM은 고도로 최적화된 히스토그램 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 구현하여 효율성과 메모리 소비 모두에서 큰 장점을 제공한다. LightGBM 알고리즘은 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS) 및 Exclusive Feature Bundling (EFB)이라는 두 가지 새로운 기술을 활용하여 높은 수준의 정확도를 유지하면서 알고리즘을 더 빠르게 실행할 수 있도록 한다.

LightGBM은 리눅스, 윈도우, macOS에서 작동하며 C++, 파이썬, R, C#을 지원한다. 소스 코드는 MIT 허가서에 따라 라이선스가 부여되며 깃허브에서 사용할 수 있다.

## 경사 기반 단측 샘플링
경사 하강법을 사용할 때, 모델의 가능한 구성 공간을 계곡으로 생각하는데, 이 계곡의 가장 낮은 부분이 데이터에 가장 근접하게 맞는 모델이다. 이 비유에서, 계곡이 얼마나 더 낮아지는지 배우기 위해 다른 방향으로 걷는다.

일반적으로 경사 하강법에서는 전체 데이터 집합을 사용하여 계곡의 기울기를 계산한다. 그러나 이 일반적으로 사용되는 방법은 모든 데이터 포인트가 동일하게 유익하다고 가정한다.

대조적으로, 경사 부스팅 결정 트리를 위해 처음 개발된 방법인 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS)은 모든 데이터가 동일하게 유익하다는 가정에 의존하지 않는다. 대신, 더 작은 경사(더 얕은 기울기)를 가진 데이터 포인트를 무작위로 제거하여 덜 유익한 것으로 간주한다. 이는 노이즈의 영향을 받았을 수 있는 데이터를 걸러내어 모델이 데이터의 기본 관계를 더 정확하게 모델링할 수 있도록 하기 위함이다.

## 배타적 특징 번들링
배타적 특징 번들링(EFB)은 유효 특징의 수를 줄이는 거의 무손실 방법이다. 희소 특징 공간에서 많은 특징은 거의 배타적이며, 이는 동시에 0이 아닌 값을 거의 취하지 않는다는 것을 의미한다. 원-핫 인코딩된 특징은 배타적 특징의 완벽한 예이다. EFB는 이러한 특징들을 묶어 차원수를 줄여 효율성을 향상시키면서 높은 수준의 정확도를 유지한다. 배타적 특징을 단일 특징으로 묶는 것을 배타적 특징 번들(exclusive feature bundle)이라고 한다.

## 같이 보기
* TabPFN
* ML.NET
* 데이터 비닝
* 캣부스트
* Scikit-learn

## 각주

## 더 읽어보기
* 
* 
* 

## 외부 링크
* GitHub - microsoft/LightGBM
* LightGBM - Microsoft Research

분류:마이크로소프트 리서치
분류:MIT 라이선스 소프트웨어
분류:기계 학습 및 데이터 마이닝 소프트웨어
분류:응용 기계 학습
분류:자유-오픈 소스 소프트웨어
분류:2016년 소프트웨어
분류:마이크로소프트의 자유 소프트웨어
분류:오픈 소스 인공지능
아메카 (로봇)

**아메카**(Ameca)는 영국 콘월주 팰머스에 본사를 둔 엔지니어드 아츠가 2021년에 만든 로봇 휴머노이드이다. 이 프로젝트는 2021년 2월에 시작되었고, 첫 공개 시연은 라스베이거스에서 열린 CES 2022 쇼에서였다. 아메카의 외형은 얼굴과 손에 회색 고무 피부를 특징으로 하며, 특히 성별이 없는 모습으로 디자인되었다.

2024년, 아메카는 영국 에든버러의 국립 로보타리움으로 옮겨졌다.

아메카 3세대는 ICRA 2025에서 보행 능력을 가진 아미와 함께 공개되었다.

## 역사
아메카의 첫 세대는 영국 콘월주 팰머스에 있는 엔지니어드 아츠 본사에서 개발되었다. 이 프로젝트는 2021년 2월에 시작되었으며, 첫 번째 비디오는 2021년 12월 1일에 공개되었다. 아메카는 컨슈머 일렉트로닉스 쇼 2022에서 첫 공개 시연에 앞서 X (소셜 네트워크)와 틱톡에서 폭넓은 주목을 받았으며, CNET 및 다른 언론 매체에서도 다루었다.

2022년, 아메카는 크리스마스에 영국 TV 채널 4의 대안 크리스마스 메시지를 발표했다. 아메카는 미래 박물관의 로봇 가족과 연관되어 방문객과 상호작용할 수 있었다. 2024년, 아메카는 영국 에든버러의 국립 로보타리움으로 옮겨졌다.

## 특징
이는 인간-로봇 상호작용과 관련된 로봇 기술의 추가 개발을 위한 플랫폼으로 설계되었다. 내장 마이크, 양안 안구 카메라, 가슴 카메라 및 안면 인식 소프트웨어를 활용하여 대중과 상호작용한다. 상호작용은 오픈AI의 GPT-3 또는 인간 원격현장감에 의해 제어될 수 있다. 또한 관절형 전동 팔, 손가락, 목 및 얼굴 특징을 갖추고 있다.

아메카의 외형은 얼굴과 손에 회색 고무 피부를 특징으로 하며, 특히 성별이 없는 모습으로 디자인되었다.

## 대중 등장
* 컴퓨터 역사 박물관, 캘리포니아
* 하인츠 닉스도르프 박물관 포럼, 독일 파더보른
* 코페르니쿠스 과학 센터, 폴란드 바르샤바
* 두바이 미래 박물관
* 컨슈머 일렉트로닉스 쇼 2022
* 독일 박물관 뉘른베르크
* OMR 페스티벌 2022 보다폰 주최
* GITEX 2022
* 국제 로봇 자동화 회의 2023
* 국제전기통신연합 AI 포 굿 글로벌 서밋 2023
* 스피어

## 각주

분류:인공지능
분류:로봇공학
분류:휴머노이드 로봇
분류:소셜 로봇
인공 두뇌

**인공 두뇌**(artificial brain) 또는 **인공 정신**(artificial mind)는 동물 또는 인간 두뇌와 유사한 인지 능력을 가진 소프트웨어 및 하드웨어이다.

"인공 두뇌" 및 뇌 에뮬레이션을 조사하는 연구는 과학에서 세 가지 중요한 역할을 한다.
#신경과학자들이 인지신경과학으로 알려진 인간 두뇌의 작동 방식을 이해하기 위한 지속적인 시도.
#인공지능 철학의 사고 실험으로, 적어도 이론상으로는 인간의 모든 능력을 가진 기계를 만드는 것이 가능함을 보여준다.
#포유류와 특히 인간과 같은 복잡한 중추신경계를 가진 동물의 행동과 비교할 수 있는 행동을 보이는 기계를 만들기 위한 장기 프로젝트. 인간과 유사한 행동이나 지능을 보이는 기계를 만드는 궁극적인 목표는 때때로 강한 인공지능이라고 불린다.

첫 번째 목표의 예는 영국 버밍엄의 애스턴 대학교에서 보고된 프로젝트이다. 여기서 연구원들은 알츠하이머, 운동 뉴런 및 파킨슨병을 포함한 질병에 대한 새로운 치료법을 개발하기 위해 생물학적 세포를 사용하여 "신경구"(작은 뉴런 덩어리)를 만들고 있다.

두 번째 목표는 존 설의 중국어 방 논증, 휴버트 드라이퍼스의 인공지능 비판 또는 로저 펜로즈의 The Emperor's New Mind에서의 논증과 같은 주장에 대한 반론이다. 이 비평가들은 기계로 시뮬레이션할 수 없는 인간 의식 또는 전문성의 측면이 있다고 주장했다. 그들의 주장에 대한 한 가지 답변은 뇌 내의 생물학적 과정이 어떤 정확도로든 시뮬레이션될 수 있다는 것이다. 이 답변은 일찍이 1950년에 앨런 튜링이 그의 고전 논문 "계산 기계와 지능"에서 제시했다.

세 번째 목표는 연구원들이 일반적으로 인공 일반 지능이라고 부른다. 그러나 레이 커즈와일은 "강한 인공지능"이라는 용어를 선호한다. 그의 저서 The Singularity is Near에서 그는 인공 두뇌 구현을 위한 접근 방식으로 재래식 컴퓨터를 사용한 전뇌 에뮬레이션에 초점을 맞추고, (컴퓨터 성능의 기하급수적 성장 추세가 지속된다는 근거로) 2025년까지 이것이 가능할 수 있다고 주장한다. 블루 브레인 프로젝트(뇌 에뮬레이션을 시도하는 프로젝트)의 이사인 헨리 마크럼은 2009년 옥스퍼드 TED 컨퍼런스에서 비슷한 주장(2020년)을 했다.

## 뇌 시뮬레이션 접근 방식
[섬네일|right|400px|다양한 수준에서 인간 두뇌를 에뮬레이션하는 데 필요한 처리 능력 추정치([레이 커즈와일, 앤더스 산드버그 및 닉 보스트롬 출처), 연도별 TOP500에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 매핑]] 고성능 컴퓨팅 엔진에서 인공 신경망을 사용하는 직접적인 인간 뇌 에뮬레이션이 일반적으로 논의되는 접근 방식이지만, 다른 접근 방식도 있다. 대안적인 인공 두뇌 구현은 홀로그래픽 신경 기술(HNeT) 비선형 위상 일관성/비일관성 원리를 기반으로 할 수 있다. 핵심 시냅스 알고리즘이 양자 역학적 파동 방정식과 강한 유사성을 가지기 때문에 양자 과정에 비유된다.

EvBrain은 "뇌와 같은" 신경망, 예를 들어 망막 바로 뒤의 네트워크를 진화시킬 수 있는 진화 소프트웨어의 한 형태이다.

2008년 11월, 펜타곤은 지능형 컴퓨터 제작 연구를 위해 IBM에 490만 달러의 보조금을 지급했다. 블루 브레인 프로젝트는 로잔에서 IBM의 도움으로 수행되고 있다. 이 프로젝트는 3천만 개의 시냅스를 적절한 3차원 위치에 배치함으로써 "컴퓨터 내"에서 뉴런을 인위적으로 연결하는 것이 가능하다는 전제에 기반을 두고 있다.

일부 강한 인공지능 옹호자들은 2009년에 블루 브레인 및 소울 캐처와 연결된 컴퓨터가 2015년경에 인간의 지적 능력을 초과할 수 있으며, 2050년경에 인간 두뇌를 다운로드할 수 있을 가능성이 높다고 추측했다.

블루 브레인이 복잡한 신경 연결을 대규모로 나타낼 수 있지만, 이 프로젝트는 뇌 활동과 뇌가 수행하는 행동 사이의 연결을 달성하지 못한다. 2012년, Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) 프로젝트는 매핑 외에도 복잡한 행동을 생성하는 대규모 신경 연결 표현을 통해 인간 두뇌의 여러 부분을 모델링하려고 시도했다.

Spaun의 디자인은 인간 뇌 해부학의 요소를 재현한다. 약 250만 개의 뉴런으로 구성된 이 모델은 시각 및 운동 피질, GABAergic 및 도파민성 연결, 배쪽 피개부(VTA), 흑질 등의 특징을 포함한다. 이 디자인은 타이핑되거나 손글씨로 작성된 문자의 시각적 입력과 기계 팔로 수행되는 출력을 사용하여 8가지 작업에 대한 여러 기능을 허용한다. Spaun의 기능에는 그림 복사, 이미지 인식 및 계산이 포함된다.

구현 전략에 관계없이 가까운 미래에 인공 두뇌를 실현할 것이라는 예측은 낙관적이라고 믿을 만한 충분한 이유가 있다. 특히 뇌(인간 두뇌 포함)와 인식은 현재 잘 이해되지 않고 있으며, 필요한 계산의 규모도 알려져 있지 않다. 또 다른 단기적인 한계는 현재의 모든 뇌 시뮬레이션 접근 방식이 인간 두뇌에 비해 훨씬 더 큰 전력 소비를 필요로 한다는 것이다. 인간 두뇌는 약 20W의 전력을 소비하는 반면, 현재의 슈퍼컴퓨터는 최대 1MW를 사용할 수 있다. 즉, 100,000배 더 많다.

## 인공 두뇌 사고 실험
일부 뇌 시뮬레이션 비평가는 자연을 모방하지 않고 직접 일반 지능형 행동을 만드는 것이 더 간단하다고 믿는다. 일부 해설자는 초기 비행 기계 제작 시 새를 본떴지만, 현대 항공기는 새처럼 보이지 않는다는 비유를 사용했다.

## 같이 보기

* AI에 의한 탈취
* 애니맷
* 인공 의식
* 인공지능
* 인공지능과 선거
* 인공지능 시스템
* 인공생명
* 인공지능 철학
* 생물학적 신경망
* 블루 브레인
* CoDi
* 인지적 구조
* 효과적 이타주의
* 고급 인공지능으로 인한 실존적 위험
* 인류 미래 연구소
* 인간 두뇌 프로젝트
* 다중 에이전트 시스템
* 신경형태 컴퓨팅
* 무한 언어 학습 시스템
* 닉 보스트롬
* 인공지능의 개요
* OpenWorm
* 로봇공학
* 시뮬레이션된 현실
* 초지능
* 튜링의 내기

## 내용주

## 각주

## 외부 링크
* 
* 
* Artificial Brains – the quest to build sentient machines

분류:인공지능
분류:계산신경과학
분류:뇌
분류:심리철학에 관한 사고 실험
AIOps

**AIOps**(IT 운영을 위한 인공지능, Artificial Intelligence for IT Operations)는 인공지능, 기계 학습, 빅 데이터 분석을 사용하여 데이터 센터 관리를 자동화하고 개선하는 것을 의미한다. 이는 조직이 기존 방법보다 효율적으로 문제를 감지, 진단 및 해결함으로써 복잡한 IT 환경을 관리하는 데 도움을 준다.

## 역사
AIOps는 2016년 가트너에 의해 처음 정의되었으며, "인공지능"과 "IT 운영"을 결합하여 IT 운영을 개선하기 위한 AI 및 기계 학습의 적용을 설명한다. 이 개념은 IT 환경의 복잡성과 데이터 볼륨 증가에 대처하기 위해 도입되었으며, 이벤트 상관 분석, 이상 탐지, 원인 결정과 같은 프로세스를 자동화하는 것을 목표로 한다.

## 정의
AIOps는 다양한 데브옵스 장치 및 도구에서 수집된 대량의 데이터를 분석하고 실시간으로 문제를 자동으로 식별하고 대응하기 위해 기계 학습 및 분석을 사용하여 IT 운영을 개선하고 자동화하는 다층적 복합 기술 플랫폼을 의미한다. AIOps는 빅 데이터 플랫폼 내에서 고립된 IT 데이터에서 집계된 관찰 데이터(예: 작업 로그 및 모니터링 시스템) 및 상호 작용 데이터(예: 티켓팅, 이벤트 또는 사고 기록)로의 전환으로 사용된다. AIOps는 이 데이터에 기계 학습과 분석을 적용한다. 그 결과는 지속적인 가시성이며, 자동화 구현과 결합되어 지속적인 개선으로 이어질 수 있다. AIOps는 세 가지 IT 분야(자동화, 서비스 관리, 성능 관리)를 연결하여 지속적인 가시성과 개선을 달성한다. 현대의 가속화되고 초확장된 IT 환경에서 이 새로운 접근 방식은 기계 학습 및 빅 데이터의 발전을 활용하여 이전의 한계를 극복한다.
섬네일|AIOps 다이어그램

## 구성 요소
AIOps는 다음과 같은 프로세스 및 기술을 포함한 여러 구성 요소로 이루어져 있다.

* 이상 탐지
* 로그 분석
* 근본 원인 분석
* 코호트 분석
* 이벤트 상관 분석
* 예측 분석
* 하드웨어 장애 예측
* 자동화된 복구
* 성능 예측
* 인시던트 관리
* 인과관계 결정
* 큐 관리
* 자원 스케줄링 및 최적화
* 예측 용량 관리
* 자원 할당
* 서비스 품질 모니터링
* 배포 및 통합 시험
* 시스템 구성
* 자동 진단 및 문제 지역화
* 효율적인 ML 학습 및 추론
* 클라우드 운영을 위한 LLM 사용
* 자동 서비스 복구
* 데이터 센터 관리
* 고객 지원
* 클라우드 운영의 보안 및 개인 정보 보호

## 결과
AI는 다섯 가지 방법으로 IT 운영을 최적화한다. 첫째, AI 기반의 지능형 모니터링은 잠재적인 문제가 중단을 일으키기 전에 식별하여 평균 감지 시간(MTTD)과 같은 지표를 15~20% 향상시킨다. 둘째, 성능 데이터 분석 및 통찰력은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 수집하고 분석하여 신속한 의사 결정을 가능하게 한다. 셋째, AI 기반 자동화된 인프라 최적화는 리소스를 효율적으로 할당하여 클라우드 비용을 절감한다. 넷째, 향상된 IT 서비스 관리는 AI 기반의 종단간 서비스 관리를 통해 중요한 사고를 50% 이상 줄인다. 마지막으로, 지능형 작업 자동화는 최소한의 인적 개입으로 문제 해결을 가속화하고 복구 조치를 자동화한다.

2025년, 아테라 네트워크스는 소프트웨어 검토 플랫폼 G2에 의해 AIOps 분야의 리더로 선정되었다.
## AIOps와 MLOps
AIOps 도구는 빅 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 예측 분석을 사용하여 이상 징후를 감지하고 이벤트를 상호 연관시키며 사전 예방적 통찰력을 제공한다. 이러한 자동화는 IT 팀의 부담을 줄여 일상적인 운영 문제보다는 전략적 작업에 집중할 수 있도록 한다. AIOps는 IT 운영 팀, 데브옵스, 네트워크 관리자 및 IT 서비스 관리(ITSM) 팀이 하이브리드 클라우드 환경, 데이터 센터 및 기타 IT 인프라에서 가시성을 높이고 인시던트 해결 속도를 높이는 데 널리 사용된다.

기계 학습 모델의 수명 주기 관리 및 운영 측면에 중점을 두는 MLOps와 달리, AIOps는 다양한 분석 및 AI 기반 기술을 사용하여 IT 운영을 최적화하는 데 중점을 둔다. 두 분야 모두 AI 및 데이터 기반 방법을 사용하지만, AIOps는 주로 IT 운영을 대상으로 하며, MLOps는 ML 모델의 배포, 모니터링 및 유지 보수에 중점을 둔다.

## 컨퍼런스
AIOps에 특화된 여러 컨퍼런스가 있다:

* AIOps 서밋
* AI 데브 서밋
* IBM 씽크 컨퍼런스

## 각주

분류:인공지능
분류:기계 학습
분류:인공지능공학
인지문헌학

**인지문헌학**(Cognitive philology)은 인간의 정신적 과정의 산물로서 문어 텍스트와 구어 텍스트를 연구하는 과학이다. 인지 문헌학 연구는 텍스트 조사를 통해 얻은 문서적 증거를 실험 연구 결과, 특히 인지 및 생태심리학, 신경과학 및 인공지능 분야의 결과와 비교한다. "중요한 것은 텍스트가 아니라 그것을 만든 마음이다." 인지문헌학은 한편으로는 문학, 텍스트, 문헌학 분야와 다른 한편으로는 인지, 진화, 생태 및 인문 과학 전반에 걸친 연구들 사이의 소통을 촉진하는 것을 목표로 한다.

인지문헌학은 다음을 수행한다.

* 구어 및 문어 텍스트의 전파와 지식 분류로 이어지는 범주화 과정을 주로 정보 이론에 의존하여 조사한다.
* 소위 자연스러운 대화에서 이야기가 어떻게 출현하고 스토리텔링을 위한 문학적 표준의 상승으로 이어지는 선택적 과정을 주로 구체화된 의미론에 의존하여 연구한다.
* 인간의 개체 발생 및 계통 발생 발달에서 리듬과 운율이 수행하는 진화적 역할과 인지 지도 처리 중 의미론적 연관성의 관련성을 탐구한다.
* 문학 텍스트의 멀티미디어 본문비평 판본을 위한 과학적 기반을 제공한다.

이러한 연구에 헌신한 창립 사상가 및 주목할 만한 학자들은 다음과 같다.
* 앨런 리처드슨: 초기 근대 및 현대 문학에서 마음 이론을 연구한다.
* 아나톨 피에르 푹사스
* 브누아 드 코르뉼리에
* 데이비드 허먼: 노스캐롤라이나 주립 대학교 영어 교수이자 듀크 대학교 언어학 겸임 교수. 그는 "Universal Grammar and Narrative Form"의 저자이며 "Narratologies: New Perspectives on Narrative Analysis"의 편집자이다.
* 도메니코 피오르몬테
* 프랑수아 르카나티
* 질 포코니에르, 샌디에이고 캘리포니아 대학교 인지과학 교수. 그는 실용적 척도와 정신 공간에 대한 연구를 통해 1970년대 인지 언어학의 창시자 중 한 명이었다. 그의 연구는 언어의 출현하는 구조 측면에서 개념적 통합과 개념적 매핑의 압축 영역을 탐구한다.
* 훌리안 산타노 모레노
* 루카 노빌레
* 독일의 만프레드 얀
* 마크 터너
* 파올로 카네티에리

## 같이 보기
* 인공지능
* 인지 고고학
* 인지언어학
* 인지 시학
* 인지심리학
* 인지 수사학
* 정보 이론
* 문헌학

## 각주

## 외부 링크

*  인지문헌학 저널
* 인지 문학: 문학과 인지 언어학
* 인지문헌학
* 예술의 심리적 연구 기관

분류:인공지능
분류:역사언어학
분류:쓰기
분류:문헌학
분류:인지심리학
우지군

frame|교토부 우지군의 위치 (하늘색: 후에 다른 군에서 편입된 구역)
**우지군**()은 일본 교토부(야마시로국)에 있던 군이다.

## 군역
1879년 행정 구역으로 발족 당시의 군역은 아래 구역에 해당한다.

* 교토시
** 후시미구의 일부
** 야마시나구 전역
* 우지시의 일부

## 역사
frame|1.야마시나촌 2.다이고촌 3.가사토리촌 4.우지촌 (보라: 교토시, 분홍: 우지시)
* 1879년 4월 10일 - 군구정촌 편제법이 교토부에서 시행됨에 따라, 행정 구역으로서의 **우지군**(宇治郡)이 발족.
* 1889년 4월 1일 - 정촌제 시행으로, 아래의 정촌이 발족.(4촌)
** **[[야마시나정|야마시나촌]]**(山科村): 현 교토시 야마시나구
** **[[다이고촌 (교토부)|다이고촌]]**(醍醐村): 현 교토시 후시미구
** **[[가사토리촌]] **(笠取村): 현 우지시
** **[[우지촌 (교토부)|우지촌]] **(宇治村): 현 우지시
* 1899년 7월 1일 - 군제 시행.
* 1926년 10월 16일 - 야마시나촌이 정제 시행으로 **[[야마시나정|야마시나정]]**(山科町)이 됨.(1정 3촌)
* 1931년 4월 1일
** 야마시나정이 교토시에 편입.히가시야마구의 일부이 됨.
** 다이고촌이 교토시에 편입. 당일 발족한 후시미구의 일부이 됨.(2촌)
* 1942년
** 4월 1일 - 가사토리촌·우지촌이 합병하여, **[[히가시우지정]] **(東宇治町)이 발족.(1정)
* 1951년 3월 1일 - 히가시우지정이 구세군 우지정, 마키시마촌, 오구라촌, 오쿠보촌과 합병하여 **[[우지시]] **(宇治市)가 발족. 당일 우지군은 폐지됨.


분류:교토부의 폐지된 군
분류:야마시로국의 군
분류:히가시야마구의 역사
분류:후시미구의 역사
분류:야마시나구의 역사
분류:우지시의 역사
피겨 AI

**피겨 AI**(Figure AI, Inc.)는 AI 기반의 휴머노이드 로봇 개발을 전문으로 하는 미국의 로봇공학 회사이다. 이 회사는 2022년 아처 항공 및 베터리의 설립자인 브렛 애드콕에 의해 설립되었다.

## 역사
2022년, 이 회사는 수동 노동을 위해 설계된 이족 보행 로봇인 프로토타입 Figure 01을 선보였으며, 처음에는 물류 및 창고 부문을 목표로 했다.

2023년 5월, 이 회사는 Parkway Venture Capital이 주도하는 투자자들로부터 7천만 달러를 유치했다.

2024년 1월 18일, 피겨 AI는 자동차 제조 시설에 휴머노이드 로봇을 배치하기 위해 BMW와 파트너십을 발표했다.

2024년 2월, 피겨 AI는 제프 베이조스, 마이크로소프트, 엔비디아, 인텔, 그리고 아마존과 오픈AI의 스타트업 자금 지원 부문을 포함하는 컨소시엄으로부터 6억 7,500만 달러의 벤처 캐피털 자금을 확보했다. 이 자금 지원으로 회사의 가치는 26억 달러로 평가되었다. 또한 오픈AI와 파트너십을 발표했다. 이 협력에는 오픈AI가 피겨 AI의 휴머노이드 로봇을 위한 전문 AI 모델을 구축하여 로봇이 "언어를 처리하고 추론"할 수 있도록 함으로써 피겨 AI의 개발 일정을 가속화하는 것이 포함된다.

2025년, 피겨 AI는 대규모 언어 모델이 "더 똑똑해지고 있지만 더욱 상품화되고 있다"고 언급하며 오픈AI와의 협력을 종료했다.

2월, 피겨 AI는 차세대 휴머노이드 로봇인 헬릭스를 발표했다.

2025년 3월 15일, 피겨 AI는 연간 12,000대의 휴머노이드를 생산하는 것을 목표로 하는 제조 시설인 BotQ를 소개했다. 피겨 AI는 점진적으로 자체 휴머노이드 로봇을 사용하여 추가 로봇 건설을 지원할 계획이다.

## 제품

### Figure 02
2024년 8월 6일, 피겨 AI는 휴머노이드 로봇의 새로운 버전인 Figure 02를 소개했다. 이 회사는 이를 산업용 휴머노이드 배치를 향한 다음 단계라고 설명했다. Figure 02는 팔다리에 통합된 케이블과 몸통에 통합된 배터리를 특징으로 한다. 온보드 비전 언어 모델과 결합된 6개의 RGB 카메라를 장착하고 있다. 엔비디아 RTX GPU 기반 모듈로 구동되며, 추론 기능은 이전 모델의 3배에 달하는 컴퓨팅 파워를 제공한다. 또한 마이크와 스피커를 갖추고 있으며, 오픈AI와 협력하여 개발된 맞춤형 AI 모델과 결합되어 인간과의 대화 기능을 용이하게 한다. 재설계된 5개의 손가락 로봇 손은 16개의 자유도를 가지고 있으며 최대 25kg의 물체를 운반할 수 있다. Figure 02 로봇은 사우스캐롤라이나주의 BMW 공장에서 테스트되었다.

### 헬릭스
헬릭스는 Figure 02의 진화된 버전으로, 인간과 유사한 손목, 손, 손가락을 포함하여 35개의 자유도를 가지고 있다. 두 대의 로봇을 동시에 제어할 수 있는 일반적인 비전-언어-액션 신경망인 헬릭스 VLA를 특징으로 한다. 이 시스템은 주변 환경을 관찰하고, 자연어 명령에 응답하며, 이전 세대에 필요한 확장된 훈련 없이 실제 세계와 상호 작용할 수 있다. 헬릭스는 두 대의 로봇을 동시에 제어하고 서로 협력하도록 지시할 수 있다. 각 로봇에는 두 개의 GPU가 있다. 시스템 2는 7-9Hz(초당 작업)로 고수준 계획을 처리하고, 시스템 1은 200Hz로 저수준 제어를 제공한다. 시스템 2는 작업을 계획하고, 시스템 1은 이를 실행한다. 피겨 AI는 자사의 로봇이 이전에 본 적이 없는 거의 모든 작은 가정용 물건을 집어 들 수 있다고 주장한다.

## 각주

분류:인공지능
분류:로봇공학
분류:서니베일의 기업
야마시나정

**야마시나정**()은 일본 교토부 우지군에 설치되었던 정이다. 현재의 교토시 야마시나구에 해당한다.

## 역사
* 1889년 4월 1일 - 정촌제 시행에 따라 우지군 **야마시나촌**(山科村)이 발족.
* 1926년 10월 16일 - 야마시나촌이 정제 시행으로 **야마시나정**(山科町)이 됨.
* 1931년 4월 1일 - 야마시나정이 교토시에 편입, 히가시야마구의 일부가 됨.
* 1976년 10월 1일 - 히가시야마구에서 구 야마시나정 지역이 분리되어 **[[야마시나구]]**(山科区)가 됨.

## 참고 문헌
* 角川日本地名大辞典編纂委員会, 『角川日本地名大辞典 26 京都府』1982, 角川書店

분류:교토부의 폐지된 시정촌
분류:우지군
분류:야마시나구의 역사
지능형 제어

**지능형 제어**(Intelligent control)는 신경망, 베이즈 확률론, 퍼지 논리, 기계 학습, 강화 학습, 진화 연산 및 유전 알고리즘과 같은 다양한 인공지능 컴퓨팅 접근 방식을 사용하는 제어 기술의 한 종류이다.

## 개요
지능형 제어는 다음과 같은 주요 하위 영역으로 나눌 수 있다:
* 신경망 제어
* 기계 학습 제어
* 강화 학습
* 베이즈 제어
* 퍼지 제어
* 뉴로-퍼지 제어
* 전문가 시스템
* 유전적 제어

지능적 행동의 새로운 모델이 생성되고 이를 지원하는 전산 방법이 개발됨에 따라 새로운 제어 기술이 지속적으로 만들어지고 있다.

### 신경망 제어기
신경망은 거의 모든 과학 기술 분야의 문제를 해결하는 데 사용되어 왔다. 신경망 제어는 기본적으로 두 가지 단계를 포함한다:

* 시스템 식별
* 제어

비선형, 연속적이고 미분 가능한 활성화 함수를 가진 피드포워드 네트워크는 보편적 근사 능력을 가지고 있음이 밝혀졌다. 순환 네트워크 또한 시스템 식별에 사용되었다. 주어진 입출력 데이터 쌍 세트에서 시스템 식별은 이 데이터 쌍들 간의 매핑을 형성하는 것을 목표로 한다. 이러한 네트워크는 시스템의 동역학을 포착해야 한다. 제어 부분에서는 심층 강화 학습이 복잡한 시스템을 제어하는 능력을 보여주었다.

### 베이즈 제어기
베이즈 확률론은 많은 고급 제어 시스템에서 일반적으로 사용되는 여러 알고리즘을 만들어냈으며, 제어기에서 사용되는 일부 변수의 상태 공간 추정량 역할을 한다.

칼만 필터와 파티클 필터는 인기 있는 베이즈 제어 구성 요소의 두 가지 예이다. 제어기 설계에 대한 베이즈 접근 방식은 제어되는 시스템에서 사용 가능한 센서 측정값과 상태 변수를 연결하는 수학적 관계인 소위 시스템 모델 및 측정 모델을 도출하는 데 중요한 노력이 필요하다. 이러한 측면에서, 이는 시스템 이론적 접근 방식과 제어 설계와 매우 밀접하게 관련되어 있다.

## 같이 보기
* 행동 선택
* 인공지능 효과
* 인공지능 응용
* 인공지능 시스템 통합
* 함수 근사
* 하이브리드 인텔리전트 시스템

; 목록
* 신기술 목록
* 인공지능의 개요

## 각주

* 

* 

## 더 읽어보기
* 제프리 T. 스푸너, 만프레디 마지오레, 라울 오르도네즈, 케빈 M. 파시노, Stable Adaptive Control and Estimation for Nonlinear Systems: Neural and Fuzzy Approximator Techniques, John Wiley & Sons, NY;
* 
* 

분류:인공지능
분류:제어이론
메디세이프 논란

**메디세이프 논란**은 2025년 6월 홍콩에서 학생이 개발한 인공지능 플랫폼 메디세이프의 독창성과 데이터 활용 방식에 대한 의문이 제기되면서 불거진 공개 논쟁을 말한다. 이 프로젝트는 세인트 폴 남녀공학 학교의 고등학생인 클라리스 푼 헤이 순이 개발했으며, 2024년과 2025년에 여러 혁신상을 수상했다. 이후 온라인 토론과 언론 보도는 프로젝트의 저작권과 환자 데이터 사용에 대한 우려를 제기했고, 이는 공식적인 조사로 이어졌다.

## 메디세이프
메디세이프(중국어: 藥倍安心)는 환자의 알레르기, 만성 질환, 간 또는 신장 기능과 같은 세부 정보와 약물을 교차 확인하여 잠재적인 투약 오류를 표시하도록 설계된 웹 기반 앱이다. 수상 자료에 따르면 이 시스템은 대형 언어 모델, SQL, 벡터 데이터베이스를 사용한다.

이 플랫폼은 다음 상을 수상했다:
* 2024년 홍콩 ICT 어워드 학생 혁신 대상.
* 2025년 제50회 국제 제네바 발명 전시회 은메달(교육국의 지원을 받음).
* 중등 교육 혁신을 인정하는 청소년 기술 개척자상.

## 주장
### 내부 고발자 우려
2025년 6월 13일, 홍콩 성시 대학 학생이자 구글 서머 오브 코드 참가자인 헤일리 쳉 헤이 람은 스레드에 우려를 표명했다. 그녀는 그렇게 복잡한 AI 시스템이 중등 학교 학생 혼자서 구축될 수 있는지 의문을 제기했으며, 100명 이상의 환자 데이터를 사용했다는 이전 진술을 인용했다.

쳉은 이후 게시물을 올린 뒤 익명의 위협을 받았다고 밝혔다. 그녀의 발언은 학생 연구의 독창성, 외부 도움의 역할, 청소년 주도 기술 프로젝트에서 민감한 데이터가 어떻게 다루어지는지에 대한 더 넓은 온라인 토론을 촉발했다.

### AI 헬스 스튜디오 연결
일부 사용자는 메디세이프 웹사이트가 이전에 미국 기반 소프트웨어 회사인 AI 헬스 스튜디오로 리디렉션되었다고 지적했다. 2025년 초의 보존된 콘텐츠에는 홍콩 클리닉을 위해 구축된 것으로 알려진 처방전 확인 시스템이 설명되어 있었다. 보도에 따르면 해당 클리닉은 푼의 아버지인 푼 퉁 핑 박사(로니 푼으로도 알려짐)와 관련이 있는 것으로 확인되었다.

이후 회사의 문구는 변경되었다. 원래 "개발"로 묘사되었던 것이 "최적화" 및 "상업화"로 바뀌었다. SCMP는 이전 사이트 버전이 메디세이프와 유사한 소프트웨어를 묘사한 것으로 보이며 2022년으로 거슬러 올라간다고 언급했다.

### 데이터 사용에 대한 의문
여러 언론 매체는 실제 환자 데이터가 프로젝트에 사용되었는지에 대한 대중의 우려를 보도했다. 명보와 HK01이 인용한 성명에 따르면 주최측과 푼의 가족은 모의 데이터와 공개된 약물 데이터베이스만 사용되었다고 밝혔다.

개인 정보 보호에 초점을 맞춘 출판물인 메타 커넥츠는 홍콩의 데이터 프라이버시 법률에 비추어 상황을 논의하며, 환자 동의, 잠재적인 국경 간 데이터 전송, 외부 서비스 제공업체 참여 여부와 관련된 문제를 제기했다.

## 대응 및 조사
### 관련자들의 반응
푼은 이후 대회 주최측과 협력하여 상황을 명확히 하고 있으며, 일부 온라인 관심이 낙담스럽다고 밝혔다. 푼 퉁 핑 박사는 언론에 모의 데이터만 사용되었으며 수상 절차가 적절한 검증을 거쳤다고 말했다. 세인트 폴 남녀공학 학교는 내부적으로 문제를 검토하고 있음을 확인했다.

### 공식 및 기관 대응
디지털 정책국은 홍콩 교육청과 홍콩 ICT 어워드 품질 보증 패널에 전면적인 조사를 요청했다고 밝혔다. 6월 20일, 홍콩 영재 교육원과 홍콩 신세대 문화 협회는 학생이 대회 규정을 준수했다는 공동 성명을 발표했다. 또한 실제 환자 데이터는 사용되지 않았으며, 회사 참여는 대회가 끝난 후에야 이루어졌다고 밝혔다. 개인정보 보호국은 불만을 접수하고 문제를 검토 중임을 확인했다.

## 언론 보도 및 대중 반응
이 논란은 영어 및 중국어 언론에서 광범위하게 보도되었다. SCMP는 메디세이프 개발의 타임라인을 탐색하고 공개된 서술과 관련 웹사이트의 보존된 버전 간의 불일치를 강조했다. 더 스탠더드는 정부 개입을 보도하고 프로젝트의 출처에 대한 대중의 의구심을 언급했다. 명보, HK01, 오리엔탈 데일리 뉴스를 포함한 다른 지역 언론은 학문적 외주 및 개인 정보 침해 가능성 문제를 조사했다. 6월 24일, HK01은 국제 제네바 발명 전시회 심사위원단이 해당 사례를 검토하고 출품작이 기준을 충족한다고 판단하여 수상을 유지하기로 결정했다고 보도했다.

## 타임라인
* 2024년 4월 – 메디세이프가 홍콩 ICT 어워드 학생 혁신 대상을 수상했다.
* 2025년 4월 – 프로젝트가 국제 제네바 발명 전시회에서 은메달을 수상했다.
* 2025년 6월 13일 – 헤일리 쳉 헤이 람이 스레드에 공개적으로 우려를 제기했다.
* 2025년 6월 중순 – 디지털 정책국과 개인정보 보호국이 조사를 시작했다.
* 2025년 6월 20일 – 홍콩 영재 교육원과 홍콩 신세대 문화 협회는 규정 위반이 없음을 확인했다.
* 2025년 6월 24일 – 국제 제네바 발명 전시회 심사위원단은 은메달이 취소되지 않을 것이라고 발표했다.
* 2025년 6월 28일 – 홍콩 혁신 재단이 관련 전시 작품을 철수했다.

## 같이 보기
* 학문적 충실성
* 보건분야의 인공지능
* 데이터 프라이버시
* 정보 유출 (기계 학습)

## 각주

## 외부 링크
* 메디세이프 공식 웹사이트 (웨이백 머신 아카이브)

분류:인공지능
분류:홍콩의 과학과 기술
분류:교육 논란
분류:2025년 홍콩
고사포형

**고사포형**(高射砲刑)은 북한의 사형 종류 중 하나로, 고사포로 발포해 사람을 터트리는 사형 방식이다.

## 각주

분류:북한
분류:사형 방법
릴리스 관리

섬네일|소프트웨어 개발의 여러 단계에서 버전의 일반적인 이름
**릴리스 관리**(Release management)는 소프트웨어 빌드를 여러 단계와 환경에서 관리, 계획, 스케줄링 및 제어하는 프로세스이다. 여기에는 소프트웨어 릴리스를 테스트하고 배포하는 것이 포함된다.

## 프로세스와의 관계

애자일 소프트웨어 개발을 채택한 조직들은 훨씬 더 많은 양의 릴리스를 생산하고 있다. 애자일 개발의 인기가 높아지면서 지속적 전달로 알려진 새로운 소프트웨어 릴리스 접근 방식이 소프트웨어가 개발에서 릴리스로 전환되는 방식에 영향을 미치기 시작했다. 지속적 전달과 데브옵스의 한 가지 목표는 더 안정적인 애플리케이션을 더 빠르고 자주 릴리스하는 것이다. 애플리케이션이 "빌드"를 거쳐 다양한 환경에서 "릴리스"로 프로덕션에 이르는 과정은 지속적 전달 파이프라인의 일부이다. 릴리스 관리자들은 작업을 더 빠르고 안정적이며 반복 가능하게 자동화하여 지속적 전달 프로세스를 발전시키고 데브옵스 문화를 통합하는 데 도움이 되는 애플리케이션 릴리스 자동화 및 지속적 통합 도구를 활용하기 시작했다. 더 많은 소프트웨어 릴리스는 이러한 복잡한 애플리케이션 릴리스 프로세스를 실행하기 위한 릴리스 관리 및 자동화 도구에 대한 의존도를 높였다.

## ITIL/ITSM과의 관계
IT 서비스 관리 패러다임, 특히 ITIL 프레임워크를 사용하여 IT 운영을 관리하는 조직에서는 릴리스 관리가 ITIL 개념 및 원칙의 지침을 받게 된다. 릴리스 관리와 관련된 몇 가지 공식적인 ITIL 프로세스가 있으며, 주로 릴리스 및 배포 관리 프로세스는 "릴리스를 테스트 및 라이브 환경으로 이동하는 것을 계획, 스케줄링 및 제어하는 것을 목표로 한다." 그리고 변경 활성화 프로세스이다. ITIL 조직에서는 애자일 개발 환경보다 릴리스가 덜 빈번한 경향이 있다. 릴리스 프로세스는 IT 운영팀이 IT 서비스 관리 티켓 시스템을 사용하여 관리하며, 릴리스 프로세스 자동화에 대한 초점은 덜하다.

## 각주

## 외부 링크

* "Current Trends in Release Engineering 2016" - 소프트웨어 구성 연구 그룹, RWTH 아헨, 독일의 학술 과정 
*
*
* ITIL 프레임워크의 릴리스 및 배포 관리

분류:소프트웨어 프로젝트 관리
분류:버전 관리
RLM

**RLM**은 아래 뜻을 함의한다.
* 추론 언어 모델(Reasoning language model)
* 릴리스 관리(Release management)
특이점 연구

**특이점 연구**(singularity studies)는 기술적 특이점의 아이디어를 탐구하는 학제 간 연구 분야이다. 기술적 특이점은 인공지능이 인간 지능을 넘어설 수 있는 가설적인 시점으로, 인공지능(AI), 로봇공학 및 기타 기술과 과학에 의해 달성될 수 있으며, 그 사회적 영향도 함께 다룬다.

이 학문 분야에서는 정보과학, 로봇공학, 사회 정보학, 경제학, 철학, 윤리학 등 광범위한 영역에 걸쳐 연구가 진행된다. 특이점 연구의 주요 목표는 AI의 폭발적인 진화와 함께 발생하는 사회 시스템의 변화, 그리고 이러한 변화가 인간의 관점, 윤리 및 법률 시스템에 미칠 영향을 통합적으로 이해하는 것이다.

## 역사
기술적 특이점에 대한 학술 연구는 1990년대 초부터 컴퓨터 과학, 철학, 사회학, 법 분야에서 나타났다.

지능 폭발에 대한 초기 논의는 1993년 공상 과학 작가 버너 빈지에 의해 대중화되었고, 이후 미래학자 레이 커즈와일에 의해 체계화되었다. 2010년대부터 옥스퍼드, 스탠퍼드, 게이오와 같은 대학들이 전담 프로그램을 설립했으며, 피어 리뷰 저널들은 시나리오 분석 및 정책 연구를 발표하기 시작했다. 현재 진행 중인 논쟁들은 특이점 시나리오의 예측 가치에 의문을 제기하고 기술에 대한 결정론적 관점에 대해 경고한다.

## 연구의 특징
특이점 연구는 단순한 미래 예측을 넘어 바람직한 미래를 선제적으로 설계하고 창조하기 위한 지적 기반을 제공한다. 이 분야의 주요 연구 주제는 다음과 같다.
* AI 윤리;
* 기술의 사회적 함의;
* 인간과 AI의 조화로운 공존 가능성;
* AI와의 소통; 및
* 사회 시스템의 재설계.
## 기술자 및 학자
* 버너 빈지: 1993년 특이점 개념을 제창하여 학계와 공상과학 분야에 막대한 영향을 미쳤다.
* 레이 커즈와일: 2005년 저서 특이점이 온다에서 2045년경 기술적 특이점의 도래를 예측했다.
* 닉 보스트롬: 초지능 및 AI가 제기하는 위험에 대한 철학적 성찰을 제공했다. 그는 현재 해체된 옥스퍼드 대학교 미래 인류 연구소의 설립 이사이다.
### 일본
* 사사노 겐토: 사회 정보학자, AI 교육자, 발명가. 그는 일본 특이점 연구회 회장이다.
## 도전과 전망
특이점 연구는 학문 분야로서 여전히 발전 중이며, 이론 체계화, 연구 방법론, 교육 커리큘럼과 관련하여 해결되지 않은 많은 과제가 남아 있다. 그럼에도 불구하고, 기술 및 사회 변화가 가속화되는 현대 시대에 학제 간 접근 방식은 중요성이 커지고 있으며, 학술 연구, 기업 간 협력 및 정책 기획 분야에서 많은 주목을 받고 있다.

## 같이 보기

* 
* 
* 
* 

## 각주


## 더 읽어보기
* 
* 
* 
* 마커스, 게리, "내가 인간인가?: 연구자들은 인공지능을 자연적인 것과 구별하는 새로운 방법이 필요하다", 사이언티픽 아메리칸, Vol. 316, No. 3 (2017년 3월), pp. 58–63. 여러 가지 인공지능 효능 테스트가 필요한데, "운동 능력을 테스트하는 단일 테스트가 없듯이, 지능에 대한 궁극적인 테스트는 하나일 수 없기" 때문이다. 그러한 테스트 중 하나인 "건축 챌린지"는 인식과 물리적 행동을 테스트할 것이다—"원래 튜링 검사에서는 완전히 빠져 있던 지능적 행동의 두 가지 중요한 요소"이다. 또 다른 제안은 기계에 학생들이 치는 과학 및 기타 분야의 동일한 표준화된 테스트를 제공하는 것이었다. 인공지능에 대한 지금까지 극복할 수 없는 난관은 신뢰할 수 있는 중의성 해소 능력 부족이다. "[사람들이 생성하는] 사실상 모든 문장은 종종 여러 면에서 모호하다." 한 가지 두드러진 예는 "대명사 중의성 문제"로 알려져 있는데, 기계는 문장의 대명사—"그", "그녀" 또는 "그것"과 같은—가 누구 또는 무엇을 가리키는지 판단할 방법이 없다.
## 외부 링크
* 
* 
* 지능 폭발 FAQ - Machine Intelligence Research Institute
* 다가오는 기술적 특이점: 탈인간 시대에 살아남는 방법 (버너 빈지 웹사이트, 2019년 7월 검색)

분류:철학
분류:학문 분야
분류:기술
분류:인공지능
분류:학문
스프레딩 액티베이션

**스프레딩 액티베이션**(spreading activation)은 연관 네트워크, 생물학적 신경망, 인공신경망 또는 시맨틱 네트워크를 검색하는 방법이다. 검색 과정은 일련의 원본 노드(예: 시맨틱 네트워크의 개념)에 가중치 또는 "활성화"를 부여한 다음, 해당 활성화를 원본 노드에 연결된 다른 노드로 반복적으로 전파 또는 "확산"함으로써 시작된다. 대부분의 경우 이러한 "가중치"는 네트워크를 통해 활성화가 전파될수록 감소하는 실수 값이다. 가중치가 이산적인 경우 이 과정은 종종 마커 전달이라고 불린다. 활성화는 다른 마커로 식별되는 대체 경로에서 시작될 수 있으며, 두 대체 경로가 동일한 노드에 도달하면 종료된다. 그러나 뇌 연구는 여러 다른 뇌 영역이 의미론 처리에서 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다.

모델로서의 시맨틱 네트워크에서의 스프레딩 액티베이션은 인지심리학에서 팬 아웃 효과를 모델링하기 위해 발명되었다.

스프레딩 액티베이션은 문서와 해당 문서에 포함된 용어를 나타내는 노드 네트워크를 통해 정보 검색에도 적용될 수 있다.

## 인지심리학
인지심리학과 관련하여, 스프레딩 액티베이션은 뇌가 특정 정보를 검색하기 위해 연관된 아이디어 네트워크를 통해 반복하는 방식에 대한 이론이다. 스프레딩 액티베이션 이론은 우리 기억 속의 개념 배열을 인지 단위로 제시하는데, 각 단위는 노드와 그와 관련된 요소 또는 특성으로 구성되며, 이들은 모두 에지로 연결되어 있다. 스프레딩 액티베이션 네트워크는 웹 다이어그램의 형태로 도식적으로 표현될 수 있으며, 두 노드 사이의 짧은 선은 아이디어가 더 밀접하게 관련되어 있고 일반적으로 원래 개념과 더 빠르게 연관될 것임을 의미한다. 기억 심리학에서 스프레딩 액티베이션 모델은 사람들이 자신의 경험을 바탕으로 세상에 대한 지식을 조직하며, 이는 결국 개인의 세상 지식 네트워크를 형성한다고 주장한다.

단어 인식 과제에서 특정 단어(대상) 앞에 연관된 단어(프라임)가 오면 참가자들은 응답하는 데 걸리는 시간 면에서 더 나은 성과를 보이는 것으로 나타났다. 예를 들어, 피험자들은 "당근"과 같은 관련 없는 단어보다 "간호사"라는 단어 다음에 올 때 "의사"라는 단어에 더 빨리 반응한다. 인지 네트워크 내에서 의미가 가까운 단어와 함께 나타나는 이러한 의미 점화 효과는 문장 검증에서 어휘 판단 및 명명에 이르는 광범위한 실험 과제에서 관찰되었다.

다른 예시로, 원래 개념이 "빨간색"이고 "차량" 개념이 점화되었다면, 관련 없는 "체리" 대신 "소방차"라고 말할 가능성이 훨씬 높다. 만약 "과일"이 대신 점화되었다면, 그들은 "체리"를 지명하고 거기서부터 계속 이어갈 것이다. 네트워크에서 경로의 활성화는 두 개념이 의미적으로 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지, 그리고 피험자가 어떻게 점화되는지와 전적으로 관련이 있다.

## 알고리즘
각 노드[ 1...N ]에는 [0.0 ... 1.0] 범위의 실수인 관련 활성화 값 A [ i ]가 있는 방향 그래프가 채워진다. 는 원본 노드[ i ]를 대상 노드[ j ]와 연결한다. 각 에지에는 일반적으로 [0.0 ... 1.0] 범위의 실수인 관련 가중치 W [ i, j ]가 있다.

매개변수:
* 발화 임계값 F, [0.0 ... 1.0] 범위의 실수
* 감쇠 인자 D, [0.0 ... 1.0] 범위의 실수

단계:
# 그래프의 모든 활성화 값 A [ i ]를 0으로 설정하여 초기화한다. 하나 이상의 원본 노드를 발화 임계값 F보다 큰 초기 활성화 값으로 설정한다. 일반적인 초기 값은 1.0이다.
# 활성화 값 A [ i ]가 노드 발화 임계값 F보다 큰 그래프의 발화되지 않은 각 노드[ i ]에 대해:
# 원본 노드 [ i ]를 대상 노드 [ j ]와 연결하는 각 링크 [ i, j ]에 대해, A [ j ] = A [ j ] + (A [ i ] * W [ i, j ] * D)로 조정하며, 여기서 D는 감쇠 인자이다.
# 대상 노드가 활성화 값을 조정받아 1.0을 초과하면, 새 활성화 값을 1.0으로 설정한다. 마찬가지로, 대상 노드의 활성화 값이 0.0 미만으로 조정될 경우 하한선으로 0.0을 유지한다.
# 일단 노드가 발화되면 다시 발화할 수 없지만, 기본 알고리즘의 변형은 반복적인 발화와 그래프를 통한 루프를 허용한다.
# 발화 임계값 F를 초과하는 새 활성화 값을 받는 노드는 다음 스프레딩 액티베이션 주기에서 발화를 위해 표시된다.
# 활성화가 하나 이상의 노드에서 시작되는 경우, 알고리즘의 변형은 활성화가 그래프를 통해 확산되는 경로를 구별하기 위해 마커 전달을 허용한다.
# 이 절차는 더 이상 발화할 노드가 없거나, 여러 원본에서 마커가 전달되는 경우 노드가 하나 이상의 경로에서 도달될 때 종료된다. 그래프에서 반복적인 노드 발화와 활성화 루프를 허용하는 알고리즘의 변형은 특정 델타에 대해 안정적인 활성화 상태에 도달하거나 최대 반복 횟수를 초과할 때 종료된다.

## 예시
섬네일|center|400px|이 예시에서는 노드 1에서 스프레딩 액티베이션이 시작되었으며, 초기 활성화 값은 1.0(100%)이다. 각 링크는 0.9의 동일한 가중치 값을 갖는다. 감쇠 인자는 0.85였다. 네 번의 스프레딩 액티베이션 주기가 발생했다. 색조와 채도는 다른 활성화 값을 나타낸다.

## 같이 보기
* 연결주의

## 내용주


## 각주
* Nils J. Nilsson. "Artificial Intelligence: A New Synthesis". Morgan Kaufmann Publishers, Inc., San Francisco, California, 1998, pages 121-122
* Rodriguez, M.A., " Grammar-Based Random Walkers in Semantic Networks", Knowledge-Based Systems, 21(7), 727-739, , 2008.
* Karalyn Patterson, Peter J. Nestor & Timothy T. Rogers "Where do you know what you know? The representation of semantic knowledge in the human brain", Nature Reviews Neuroscience 8, 976-987 (December 2007)

분류:알고리즘
분류:그래프 알고리즘
분류:인공지능
분류:의미론 (언어학)
분류:기억
분류:심리언어학
분류:검색 알고리즘
합성 지능

**합성 지능**(Synthetic intelligence, **SI**)은 인공지능의 대체/반대 용어로, 기계의 지능이 모방이나 어떤 식으로든 인공적일 필요가 없으며, 진정한 형태의 지능일 수 있음을 강조한다. 존 하우겔란트는 모조 다이아몬드와 합성 다이아몬드의 비유를 제시하는데, 합성 다이아몬드만이 진정한 다이아몬드라는 것이다. 합성이란 합성에 의해 생산된 것, 즉 여러 부분을 결합하여 전체를 형성하는 것을 의미하며, 구어적으로는 자연적으로 발생한 것의 인간이 만든 버전을 말한다. 따라서 "합성 지능"은 인간이 만든 것이거나 그렇게 보이지만, 시뮬레이션은 아니다.

## 정의
이 용어는 1986년 하우겔란트가 그때까지의 인공지능 연구를 묘사하는 데 사용했으며, 그는 이를 "구식 인공지능" 또는 "GOFAI"라고 불렀다. 인공지능의 1세대 연구자들은 자신들의 기술이 기계에서 실제 인간과 같은 지능으로 이어질 것이라고 굳게 믿었다. 첫 번째 AI 겨울 이후, 많은 인공지능 연구자들은 인공 일반 지능에서 기계 학습과 같이 특정 개별 문제에 대한 해결책을 찾는 것으로 초점을 옮겼는데, 일부 대중적인 자료에서는 이러한 접근 방식을 "약한 AI" 또는 "응용 AI"라고 부른다.

"합성 인공지능"이라는 용어는 이제 이 분야의 연구자들이 자신의 작업(하위 기호, 출현, Psi-Theory, 또는 "진정한" 지능을 정의하고 생성하기 위한 기타 비교적 새로운 방법 사용)을 이전 시도, 특히 GOFAI 또는 약한 인공지능과 구별하기 위해 때때로 사용한다.

자료마다 "모방된" 지능과 대조되는 "진정한" 지능이 정확히 무엇을 구성하는지에 대해 의견이 일치하지 않으며, 따라서 인공지능과 합성 지능 사이에 의미 있는 구별이 있는지에 대해서도 의견이 일치하지 않는다. 러셀과 노빅은 이 예를 제시한다.
# "기계는 날 수 있는가?" 답은 예, 비행기가 날기 때문이다.
# "기계는 수영할 수 있는가?" 답은 아니오, 잠수함은 수영하지 않기 때문이다.
# "기계는 생각할 수 있는가?" 이 질문은 첫 번째와 같은가, 아니면 두 번째와 같은가?

드루 맥더못은 "생각한다"는 것을 "날다"와 같이 해석해야 한다고 굳게 믿는다. 전자 체스 챔피언 딥 블루에 대해 논하면서 그는 "딥 블루가 체스에 대해 진정으로 생각하지 않는다고 말하는 것은 비행기가 날개를 퍼덕거리지 않는다고 해서 진정으로 날지 않는다고 말하는 것과 같다"고 주장한다. 에츠허르 데이크스트라는 일부 사람들이 "기계가 생각할 수 있는지 여부의 질문이 잠수함이 수영할 수 있는지 여부의 질문만큼이나 관련성이 있다고" 생각한다는 데 동의한다.

반면에 존 설은 생각하는 기계는 기껏해야 시뮬레이션일 뿐이라고 제안하며, "누구도 5단계 화재의 컴퓨터 시뮬레이션이 이웃을 태워버리거나 빗속의 컴퓨터 시뮬레이션이 우리 모두를 흠뻑 젖게 할 것이라고 가정하지 않는다"고 썼다. 시뮬레이션된 마음과 실제 마음의 본질적인 차이는 그의 중국어 방 논증의 핵심 요점 중 하나이다.

대니얼 데닛은 이것이 기본적으로 의미론에 대한 의견 불일치이며, 인공지능 철학의 핵심 질문과는 거리가 멀다고 믿는다. 그는 샤토 라투르의 화학적으로 완벽한 모방조차도 여전히 가짜이지만, 어떤 보드카든지 누가 만들었든 진짜라고 지적한다. 마찬가지로, 오리지널 피카소의 완벽한, 분자 단위의 재현은 "위조품"으로 간주되지만, 코카콜라 로고의 어떤 이미지든 완전히 진짜이며 상표법의 적용을 받는다. 러셀과 노빅은 다음과 같이 논평한다. "일부 경우에는 인공물의 행동이 중요하고, 다른 경우에는 인공물의 출신이 중요하다는 결론을 내릴 수 있다. 어느 경우가 어느 경우에 중요한지는 관습의 문제인 것 같다. 그러나 인공적인 마음에 대해서는 관습이 없다."

## 같이 보기
* 인공지능
* AI-완전
* 시뮬레이션된 현실
* 합성생물학

## 내용주

## 각주

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## 외부 링크

* 인공지능이란 무엇인가? – 인공지능 분야의 공동 창립자이자 용어를 만든 존 매카시가 쓴 인공지능 입문서.
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* 인공지능과 합성 지능의 차이 – 인공지능과 합성 지능의 주요 차이점은 인공지능이 인간 지능을 모방할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 의미하는 반면, 합성 지능은 생물학적 구조나 과정에 기반하지 않는 완전히 합성된 지능형 시스템을 생성하는 것을 포함한다는 것이다.

분류:계산신경과학
분류:인공지능철학
GOFAI

인공지능 철학에서 **GOFAI**(**오래된 인공지능**, **Good Old-Fashioned Artificial Intelligence**)는 신경망, 상황 로봇, 좁은 기호 AI 또는 신경-기호 AI와 같은 다른 접근 방식과 반대되는 고전적인 기호 AI이다.
이 용어는 철학자 존 하우겔란트가 1985년 저서 《인공지능: 바로 그 아이디어》에서 만들었다.

하우겔란트는 다음 두 가지 질문에 답하기 위해 이 용어를 만들었다.
* GOFAI는 기계에서 인간 수준의 인공지능을 생산할 수 있는가?
* GOFAI는 뇌가 지능을 나타내는 주요 방법인가?
AI 창시자 허버트 사이먼은 1963년에 이 두 질문에 대한 답이 "그렇다"라고 추측했다. 그의 증거는 그가 공동으로 작성한 논리 이론가 및 제너럴 프라블럼 솔버와 같은 프로그램의 성능과 인간 문제 해결에 대한 그의 심리 연구였다.

1950년대와 60년대의 AI 연구는 지적 역사에 엄청난 영향을 미쳤다. 그것은 인지 혁명을 고무시켰고, 인지 과학이라는 학문 분야의 설립으로 이어졌으며, 계산주의, 기능주의 및 윤리학에서의 인지주의에 대한 철학적 이론과 인지주의 및 인지심리학에 대한 심리학적 이론의 본질적인 예가 되었다. 이 혁명을 이끈 AI 연구의 특정 측면은 하우겔란트가 "GOFAI"라고 불렀던 것이다.

## 서구 합리주의
하우겔란트는 GOFAI를 서양 철학의 합리론 전통 안에 위치시킨다. 이 전통은 추상적인 이성이 "가장 높은" 능력이며, 그것이 인간을 동물과 분리시키는 것이고, 그것이 우리 지능의 가장 본질적인 부분이라고 주장한다. 이 가정은 플라톤과 아리스토텔레스, 윌리엄 셰익스피어, 토머스 홉스, 데이비드 흄과 존 로크에게 존재했으며, 계몽시대, 1930년대 논리실증주의자, 1960년대 계산주의자와 인지주의자에게 중요했다. 셰익스피어가 쓴 것처럼:

1960년대의 기호 AI는 논리적 연역, 대수학, 기하학, 공간 추론 및 목표-수단 분석을 포함한 고수준 추론 과정을 성공적으로 시뮬레이션할 수 있었으며, 이 모든 것은 인간이 추론할 때 사용했던 것과 똑같은 정확한 영어 문장으로 이루어졌다. 철학자, 심리학자 및 AI 연구자들을 포함한 많은 관찰자들은 그들이 지능의 본질적인 특징을 포착했다고 확신하게 되었다. 이것은 단순히 오만이나 추측이 아니라, 합리론에 의해 수반되는 것이었다. 만약 그것이 사실이 아니라면, 그것은 서양 철학 전통 전체의 상당 부분을 의문시하게 만든다.

대륙 철학은 프리드리히 니체, 에드문트 후설, 마르틴 하이데거 등을 포함하여 합리론을 거부하고 우리의 고수준 추론이 제한적이고 오류에 취약하며, 우리의 능력 대부분은 우리의 직관, 문화, 그리고 상황에 대한 본능적인 감각에서 비롯된다고 주장했다. 이 전통에 익숙한 철학자들은 휴버트 드라이퍼스와 하우겔란트처럼 GOFAI와 그것이 지능에 충분하다는 주장을 처음으로 비판했다.

## 하우겔란트의 GOFAI

철학, 심리학 또는 AI 연구 분야에서 하우겔란트의 입장을 비판하고 지지하는 사람들은 "GOFAI"를 정확하게 정의하기 어렵다고 생각했으며, 따라서 문헌에는 다양한 해석이 존재한다. 예를 들어, 드루 맥더못은 하우겔란트의 GOFAI 설명을 "비논리적"이라고 보며 GOFAI가 "신화"라고 주장한다.

하우겔란트는 “모든 GOFAI 이론에 필수적인 주장”의 철학적 함의를 고찰하기 위해 GOFAI라는 용어를 만들었다. 그는 그 주장을 다음과 같이 열거했다.

이것은 1963년 허버트 사이먼과 앨런 뉴얼이 제안한 물리적 기호 시스템 가설의 충분한 측면과 매우 유사하다.

또한 휴버트 드라이퍼스의 "심리학적 가정"과도 유사하다.

하우겔란트의 GOFAI에 대한 설명은 기호를 조작하기 위한 일련의 명령에 의해 지배되는 기호 조작을 의미한다. 그가 언급하는 "기호"는  및 와 같이 명확한 의미가 할당된 개별적인 물리적 사물이다. 이는 신호, 또는 식별되지 않은 숫자, 또는 식별되지 않은 숫자의 행렬, 또는 디지털 기계의 0과 1을 의미하지 않는다. 따라서 하우겔란트의 GOFAI에는 사이버네틱스, 퍼셉트론, 동적 계획법 또는 제어이론과 같은 "오래된" 기술이나 신경망 또는 서포트 벡터 머신과 같은 현대 기술은 포함되지 않는다.

이 질문들은 GOFAI가 일반 지능에 충분한지 묻는다. 즉, 완전한 지능형 기계를 만드는 데 다른 어떤 것도 필요하지 않은지 묻는다. 따라서 하우겔란트의 GOFAI에는 신경-기호 AI와 같이 기호 AI를 다른 기술과 결합한 시스템은 포함되지 않으며, 특정 문제만을 해결하도록 설계되었고 일반 지능을 보일 것으로 예상되지 않는 좁은 기호 AI 시스템도 포함되지 않는다.

## 답변

### AI 과학자들의 답변

스튜어트 J. 러셀과 피터 노빅은 휴버트 드라이퍼스와 존 하우겔란트를 언급하며 다음과 같이 썼다.
그들이 비판했던 기술은 오래된 인공지능(GOFAI)이라고 불리게 되었다. GOFAI는 가장 단순한 논리 에이전트 설계에 해당한다... 그리고 우리는... 적절한 행동의 모든 우발적 상황을 필요충분한 논리적 규칙 세트에 포착하는 것이 실제로 어렵다는 것을 알았다. 우리는 그것을 자격 문제라고 불렀다.

1980년대 이후의 후속 기호 AI 연구는 확률적 추론, 비단조 추론, 기계 학습과 같은 개방형 영역에 대해 보다 견고한 접근 방식을 통합했다.

현재 대부분의 AI 연구자들은 딥 러닝, 그리고 더 나아가 신경-기호 접근 방식의 통합(신경-기호 AI)이 일반 지능에 필요할 것이라고 믿는다.

## 각주

## 참고 문헌
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분류:인공지능철학
분류:심리철학 개념
블록헤드

**블록헤드**(blockhead)는 아래 뜻을 함의한다.
* Blockhead: Devo의 음반 Duty Now for the Future의 노래
* 블록헤드 (사고 실험)
블록헤드 (사고 실험)

**블록헤드**(blockhead)는 철학자 네드 블록이 사고 실험의 일환으로 고안한 이론적인 컴퓨터 시스템으로, "심리주의와 행동주의"라는 제목의 논문에 등장했다. 블록은 논문에서 컴퓨터에 직접 이름을 붙이지는 않았다.

## 개요
"심리주의와 행동주의"에서 블록은 시스템의 내부 메커니즘이 그 시스템이 지능적인지를 결정하는 데 중요하다고 주장하며, 지능적이지 않은 시스템도 튜링 검사를 통과할 수 있음을 보여준다고 주장한다. 블록은 독자에게 주어진 시간 동안 지속되는 대화를 상상해 보라고 요청한다. 그는 언어의 본질을 고려할 때, 대화를 시작하는 데 사용할 수 있는 구문적으로나 문법적으로 올바른 문장의 수가 유한하다고 말한다. 따라서 첫 번째 문장에 대해, 그리고 두 번째 문장에 대해, 그리고 대화가 끝날 때까지 "분별 있는" 응답을 할 수 있는 수에는 한계가 있다. 그런 다음 블록은 이론적으로는 아니더라도 실제로는 모든 문장이 프로그램된 컴퓨터를 상상해 보라고 요청한다. 블록은 그러한 기계가 어떤 주제에 대해서든 사람과 대화를 계속할 수 있다고 주장하는데, 이는 컴퓨터가 사용할 수 있는 모든 문장으로 프로그램되어 있기 때문에 블록에 따르면 지능적이지 않음에도 불구하고 튜링 검사를 통과할 수 있기 때문이다. 블록은 이것이 지능을 생성하는 유일하게 올바른 내부 구조가 있다는 것을 보여주는 것이 아니라, 단지 일부 내부 구조는 지능을 생성하지 않는다는 것을 보여줄 뿐이라고 말한다.

이 주장은 존 설의 중국어 방과 관련이 있다. 블록헤드 기계 자체는 대규모 언어 모델과 관련이 있으며, 따라서 이 사고 실험은 AI 채팅 시스템의 지능에 대한 논의와 관련이 있다.

## 같이 보기
* 디소시에이티드 프레스
* 철학적 좀비

## 각주

## 추가 자료
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분류:철학적 논증
분류:계산 이론
분류:인공지능철학
분류:심리철학에 관한 사고 실험
분류:감각질
미나미쿠와다군

frame|교토부 미나미쿠와다군의 위치
**미나미쿠와다군**()은 일본 교토부에 있던 군이다.

## 군역
1879년 행정 구역으로 발족 당시의 군역은 아래 구역에 해당한다.
* 가메오카시의 대부분
* 오사카부 다카쓰키시의 일부
* 오사카부 도요노군 도요노정의 일부

## 역사
* 1879년 4월 10일 - 군구정촌 편제법이 교토부에서 시행됨에 따라, 구와다군 중 가메오카정 등의 1정 92촌의 구역으로 **미나미쿠와다군**(南桑田郡)이 발족.
right|frame|1.가메오카정 2.시노촌 3.가시다촌 4.히가시베쓰인촌 5.니시베쓰인촌 6.소가베촌 7.요시카와촌 8.히에다노촌 9.혼메촌 10.하타노촌 11.미야자키촌 12.오이촌 13.지요카와촌 14.우마지촌 15.아사히촌 16.지토세촌 17.가와라바야시촌 18.호즈촌 (보라: 가메오카시 분홍: 오사카부 다카쓰키시 주황: 오사카부 도요노군 도요노정)
* 1889년)4월 1일 - 정촌제 시행으로, 아래의 정촌이 발족. 따로 적은 경우 외에는 전역이 현 가메오키사.(1정 17촌)
** **[[가메오카정]] **(亀岡町)
** **[[시노촌 (교토부)|시노촌]] **(篠村)
** **[[가시다촌]] **(樫田村): 현 오사카부 가카쓰키시
** **[[히가시베쓰인촌]] **(東別院村)
** **[[니시베쓰인촌]] **(西別院村): 현 가메오카시, 오사카부 도요노군 도요노정
** **[[소가베촌]] **(曽我部村)
** **[[요시카와촌 (교토부)|요시카와촌]] **(吉川村)
** **[[히에다노촌]] **(薭田野村)
** **[[혼메촌]] **(本梅村)
** **[[하타노촌 (교토부)|하타노촌]] **(畑野村)
** **[[미야자키촌 (교토부)|미야자키촌]] **(宮前村)
** **[[오이촌 (교토부)|오이촌]] **(大井村)
** **[[지요카와촌 (교토부)|지요카와촌]] **(千代川村)
** **[[우마지촌 (교토부)|우마지촌]] **(馬路村)
** **[[아사히촌 (교토부)|아사히촌]] **(旭村)
** **[[지토세촌 (교토부)|지토세촌]] **(千歳村)
** **[[가와라바야시촌]] **(河原林村)
** **[[호즈촌]] **(保津村)
* 1899년 7월 1일 - 군제 시행.
* 1955년 1월 1일 - 가메오카정·히가시베쓰인촌·니시베쓰인촌·소가베촌·요시카와촌·히에다노촌·혼메촌·하타노촌·미야자키촌·오이촌·지요카와촌·우마지촌·아사히촌·지토세촌·가와라바야시촌·호즈촌이 합병하여, **[[가메오카시]] **(亀岡市)가 발족, 군에서 이탈.(2촌)
* 1958년 4월 1일 - 가시다촌이 오사카부 다카쓰키시에 편입.(1촌)
* 1959년 9월 30일 - 시노촌이 가메오카시에 편입. 당일 미나미쿠와다군은 폐지됨.

## 같이 보기
* 구와다군
* 기타쿠와다군


분류:교토부의 폐지된 군
분류:가메오카시의 역사
분류:도요노정
분류:다카쓰키시의 역사
에티오피아-케냐 관계

**에티오피아-케냐 관계**는 에티오피아와 케냐 간의 양자 관계이다. 두 나라는 주로 무역 관계를 유지하고 있다.

## 역사
에티오피아는 1907년, 동아프리카 보호령 내 영국 식민지 행정부와 처음으로 외교 관계를 수립하였다. 이 시기에 양국 간 국경이 최초로 설정되었으며, 이후 1947년에 추가로 명확히 규정되었고, 1950년~1955년 사이에 공식적으로 경계가 확정되었다.

1954년, 에티오피아는 케냐에 명예 총영사관을 설치함으로써 식민지 행정부와의 외교 관계를 공식적으로 수립하였다.

에티오피아가 이탈리아에 의해 점령당한 시기 동안, 에티오피아군은 영국령 케냐 영토 내에서 작전을 펼치며 보급품을 확보하였다. 한편, 케냐의 반식민 저항 단체였던 케냐 토지자유군은 독립 투쟁 기간 동안 에티오피아 영토 내에서도 활동하였다.

1961년, 케냐가 아직 영국의 식민지였던 시절, 에티오피아는 케냐에 초대 대사를 임명하였다. 이에 대응하여 케냐는 6년 후인 1967년, 아디스아바바에 대사관을 개설하였다.

1964년, 에티오피아와 케냐는 방위 협정을 체결하였으며, 이 협정은 현재까지도 유지되고 있다. 해당 협정은 소말리아와의 관계에서 전략적 의미를 가지며, 양국 내 소말리계 인구가 거주하는 영토 문제와 관련이 있다.

케냐가 독립한 이후, 양국은 공동 각료급 협의 위원회를 구성하여 국경 문제를 재검토하였고, 이에 따라 1970년에 관련 조약이 체결되었다.

## 협력
2018년, 에티오피아와 케냐 양국 정상 간 회담을 통해 주요 협력 분야에 대한 합의가 이루어졌다. 합의된 핵심 분야는 농업, 관광, 합동 군사 훈련, 교통 및 인프라 개발 등으로, 특히 LAPSSET 회랑, 에티오피아–케냐 전력 연계 송전선, 모얄레 공동도시 및 경제특구 조성이 포함되었다.

또한, 에티오피아 항공과 케냐 항공 간의 협력 강화도 논의되었다.

양국은 소말리아에서의 AMISOM의 일환으로 안보 파트너 관계를 유지하고 있다.

## 같이 보기
* 에티오피아의 대외 관계
* 케냐의 대외 관계

## 각주

## 외부 링크
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분류:에티오피아의 양국 관계
분류:케냐의 양국 관계
블루닥

블루닥(BLUEDOC)은  블루엠텍의 자회사인 주식회사 블루닥에서 출시한 대한민국 의사를 대상으로 하는 의사 전문 구인구직(채용) 플랫폼이다.

2024년 2월 무료 채용 공고 등록과 AI를 활용한 맞춤 공고 검색, 공고 자동추천 기능을 내세우며 베타 서비스를 시작했다.

2025년 2월 한국의 써치펌 프로써치코리아와 업무협약을 체결하여 프리미엄 헤드헌팅 서비스를 시작했다.

## 각주


분류:대한민국의 웹사이트
분류:구직 웹사이트
분류:2024년 설립된 기업
아제르바이잔-파키스탄 관계

**아제르바이잔-파키스탄 관계**는 아제르바이잔과 파키스탄 간의 양국 관계를 의미한다. 파키스탄은 바쿠에 대사관을 두고 있으며, 아제르바이잔은 이슬라마바드에 대사관을 두고 있다. 양국은 양국 수도 간의 교류를 점차 확대하고 있으며, 두 나라는 "전략적 동반자"로 간주된다.

현대적 의미의 양국 관계는 1991년 소련의 붕괴 이후 아제르바이잔이 독립한 후인 1992년 6월 9일에 수립되었다. 파키스탄은 튀르키예에 이어 두 번째로 1991년 12월 12일, 아제르바이잔을 공식 인정한 국가이다. 양국 간 무역 및 협력은 꾸준히 성장해왔으며, 무역 증진 방안을 논의하기 위한 여러 정상회담이 개최되었다.

2013년 3월, 양국 관계자들은 아제르바이잔과 파키스탄이 "전략적 동반자 관계를 유지하고 있다"고 밝혔다.

## 역사
20세기 초, 당시 영국령 인도였던 파키스탄 지역에서는 전염병으로 인해 10만 명이 넘는 사망자가 발생하였다. 이에 아제르바이잔의 백만장자이자 자선가였던 제이날라브딘 타기예프는 자신의 사비로 30만 개 이상의 페스트 백신 앰풀을 구입해 파키스탄에 보냈다. 그의 지원은 파키스탄에서의 페스트 퇴치에 결정적인 역할을 한 것으로 평가된다.

이 이야기는 이후 약 20년 동안 파키스탄 내에서 구전되어 전해졌으며, 1947년 파키스탄이 독립한 뒤에야 공식적으로 교과서에 수록되었다. 이 사건을 계기로 파키스탄 국민은 아제르바이잔을 형제의 나라로 인식하게 되었다.

## 경제 관계
1995년 가을, 아제르바이잔과 파키스탄은 무역 및 경제 분야 협력에 관한 협정과 국가 차원의 공동 위원회 설립에 관한 의정서에 서명하였다. 이 공동 위원회의 회의는 양국 수도에서 2년마다 개최되고 있다.

2005년에는 파키스탄 국립은행의 지점이 바쿠에 개설되었다.

제13차 경제 협력 기구(ECO) 정상회의는 2017년 3월 1일, 이슬라마바드에서 개최되었으며, 아제르바이잔 공화국의 일함 알리예프 대통령도 이 회의에 참석하였다. 회의에서 파키스탄의 나와즈 샤리프 총리와 알리예프 대통령은 파키스탄의 방위 산업 제품을 아제르바이잔에 수입하는 데 상호 합의하였으며, 양국은 방위 산업 및 경제 분야 협력에 대해서도 논의하였다.

2017년 11월, 카라치에 위치한 파키스탄 상공회의소는 아제르바이잔 알랴트 마을에 조성 중인 자유경제구역(FEZ)에 기업인들이 투자 의사를 가지고 있음을 발표하였다. 주요 관심 분야는 제약 산업의 발전에 집중될 예정이다.

2017년 말부터 파키스탄은 아제르바이잔과 "남북 운송 회랑"의 중요성에 대해 협의해왔다. 이 운송 회랑은 아제르바이잔, 이란, 러시아를 잇는 철도망의 연결 고리가 될 수 있다.

## 인도주의 협력
2012년부터 2018년까지, 아제르바이잔의 헤이다르 알리예프 재단은 인도주의 협력의 일환으로 파키스탄의 여러 사회복지기관 및 자선단체에 지원을 제공하였다. 주요 수혜 기관으로는 함자 재단, 카이버 안과 재단 등이 있으며, 이 외에도 디라 이스마일 칸 지역의 식수 공급 설비 건설에 재정을 지원하고, 페샤와르 시의 다양한 병원에서 무료 치료를 주선하였다.

또한, 파키스탄 내 12개 대학과 라라 여자학교에 재학 중인 30명 이상의 우수 학생들에게 장학금을 지급하였다. 펀자브주 구자르칸에서 열린 "1월 20일 순교자 분수" 제막식 행사 기간 중에는 파키스탄 스위트 홈의 탈라세미아 센터에 500팩의 혈액을 기증하기도 했다.

2015년 4월 8일에는, 아제르바이잔 국제개발청이 2014년 10월, 파키스탄 농촌 지역 여러 도시에서 발생한 홍수 피해자들에게 인도주의적 지원을 제공하였다.

## 같이 보기
* 아제르바이잔의 대외 관계
* 파키스탄의 대외 관계

## 각주

## 외부 링크

* 
* 
* An official website of the Embassy of Pakistan in Azerbaijan
* An official website of a branch of the National Bank of Pakistan in Baku 


분류:아제르바이잔의 양국 관계
분류:파키스탄의 양국 관계
조지 H. W. 부시 대통령 취임식

조지 H. W. 부시의 제41대 미국 대통령 취임식은 1989년 1월 20일 금요일 워싱턴 D.C.에 있는 미국 국회의사당 서쪽 광장에서 열렸다. 이번 취임식은 51번째 미국 대통령 취임식이었으며, 조지 H. W. 부시의 대통령직과 댄 퀘일의 부통령직의 유일한 임기가 시작되었음을 알렸다. 대법원장 윌리엄 렌퀴스트는 부시에게 대통령 취임 선서를 집행했고, 대법관 샌드라 데이 오코너는 퀘일에게 부통령 취임 선서를 집행했다. 부시는 1837년 마틴 밴 뷰런 이후(전임자의 사망이나 사임이 아닌 이유로) 현직 부통령으로서 대통령으로 취임한 첫 인물이며, 마지막 제2차 세계 대전 참전 용사였다. 부시는 취임사 서두에 낭독할 자신만의 기도를 직접 작성했다. 마지막으로 그렇게 한 대통령은 1953년 첫 취임식의 드와이트 D. 아이젠하워였다.

이 행사는 워싱턴 메트로가 하루 동안 604,089건의 탑승 기록을 세우는 데 도움을 주었으며, 이는 전년도 봄에 열린 워싱턴 포 지저스 '88 집회에서 세운 565,000건의 기록을 깬 것이다. 이 기록은 1991년 국가 승리 축하 행사의 날까지 유지되었다.

행사 장소에서 3.1마일 떨어진 로널드 레이건 워싱턴 내셔널 공항의 정오 날씨는 기온 10&nbsp;°C(50&nbsp;°F), 풍속 18mph, 흐린 날씨였다.

## 취임 선서
부시는 헌법에 따라 다음과 같이 낭독했다.

## 같이 보기
* 조지 H. W. 부시 행정부
* 조지 H. W. 부시의 대통령직 인수
* 조지 H. W. 부시 대통령 재임 기간 연표 (1989년)
* 1988년 미국 대통령 선거
* 1988년 조지 H. W. 부시 대선 캠페인

## 각주

## 외부 링크

* George H.W. Bush inauguration, January 20, 1989, C-SPAN
* Inauguration Day parade, January 20, 1989, C-SPAN
* New York Times coverage of the 1989 inauguration
* Text of Bush's Inaugural Address
* Audio of Bush's Inaugural Address

분류:미국 대통령 취임식
분류:조지 H. W. 부시 행정부
분류:1989년 연설
분류:1989년 1월
장시 농업 대학교

** 장시 농업 대학교（江西農業大學, Jiangxi Agricultural University）**는 농업을 강점으로 하고, 생명공학을 특색으로 하며, 다학제 간의 조화로운 발전을 이루는 특색 있는 고급 농업 대학이다.
## 역사

* **1905년**: 장시실업학교(江西實業學堂)로 설립. 장시성에서 가장 이른 농업 교육 기관으로 평가됨.
* **1908년**: 장시고등농업학교(江西高等農業學校)로 개칭.
* **1940년**: 국립중정대학(國立中正大學) 농과대학 설립으로 정규 학부 교육 시작. 초대 학장은 식물학자 후셴쑤(胡先驌).
* **1949년**: 남창대학(南昌大學) 농과대학으로 개칭.
* **1952년**: 남창대학, 성립 수의학교, 허난・후난・광시 지역 관련 기관의 농학 및 수의학 계열을 통합하여 장시농업학원(江西農業學院) 설립.
* **1958년**: 장시공산주의노동대학 총교(江西共産主義勞動大學總校) 설립.
* **1968년**: 장시공산주의노동대학(江西共産主義勞動大學)으로 개칭.
* **1969년**: 장시공산주의노동대학과 통합됨.
* **1980년 11월**: 장시농업대학교(江西農業大學)로 개칭됨.

## 외부 링크
*  JXAU 장시 농업대학교
* JXAU 장시 농업대학교

분류:장시성의 대학교
분류:장시성의 대학교
분류:난창시의 건축물
건축물
갈라유자와선

**갈라유자와선**()은 일본 니가타현 유자와정에 위치한 철도 지선철도의 비공식 명칭으로, 동일본여객철도(JR 동일본)에서 운영한다.

이 표준궤 노선은 조에쓰 신칸센의 에치고유자와역에서 갈라유자와역까지 연장되는 1.8km 지선철도이지만, 공식적으로는 (협궤) 조에쓰선의 지선으로 분류된다. 이 노선에는 중간 역이 없다.

갈라유자와역은 인근 갈라 유자와 스키장을 서비스하며 (스키 리프트는 역에서 직접 운영), 역은 겨울철에만 사용된다. 스키 시즌 동안, 도쿄발 다니가와 (열차) 서비스는 갈라유자와까지 연장 운행된다. 이 노선의 모든 열차는 "특급열차"로 분류되므로, 특급 요금이 부과된다.

이 지선은 원래 유지보수 목적으로 건설되었으나, JR 동일본이 스키장을 개발하면서 1990년 12월 20일부터 여객 서비스용으로 개선되었다. 겨울 시즌 외에는 에치고유자와역에서 종착하거나 출발하는 열차를 전환하는 데 사용된다. 1997년 10월 1일부터 다니가와 (열차) 서비스는 도쿄와 에치고유자와 간 모든 역 정차 서비스에 사용되었으며, 도키 (열차) 모든 역 정차 서비스를 대체했지만, 이 서비스는 2002년 12월부터 도쿄역에서 니가타역까지의 아사히 (열차) 서비스를 대체하기 위해 부활했다.

## 운행 차량
* 신칸센 E7계·W7계 전동차 (2019년 3월 3일부터)


Series-E7_F29_Tanigawa-410.jpg|오미야역에 진입하는 다니가와 410호 서비스의 E7계 신칸센 F29편성


## 이전 운행 차량
* 신칸센 200계 전동차 10량 "K" 편성 (1997년 10월 1일 – 2013년 3월 15일)
* 신칸센 E1계 전동차 (Max 다니가와) (1997년 10월 1일 - 2012년 9월 28일)
* 신칸센 E2계 전동차 10량 편성 (2013년 1월 26일 - 2023년 3월 17일)
* 신칸센 E4계 전동차 (Max 다니가와) (2001년 5월 7일 - 2021년 10월 1일)

파일:F8 Tanigawa 79 Gala-Yuzawa 20060115.JPG|갈라유자와역에 접근하는 200계 신칸센
파일:E1inTakasaki.JPG|다카사키역에 정차한 E1계 신칸센
파일:Series-E2-1000-J70.jpg|갈라유자와선에서 이전에 사용되었던 것과 유사한 E2-1000계 J70편성
파일:Gala-yuzawa-Station-Platform.jpg|2010년 3월 갈라유자와역에 정차한 두 대의 E4계 신칸센

## 같이 보기
* 하카타미나미선, 신칸센 네트워크의 유사한 구간으로 재래선으로 분류됨

## 각주

분류:니가타현의 철도
분류:동일본 여객철도의 철도 노선
분류:조에쓰 신칸센
에티오피아의 대외 관계

**에티오피아의 대외 관계**는 에티오피아의 전반적인 국제 관계를 의미하며, 관련 업무는 에티오피아 외교부가 관할하고 있다.

에티오피아는 1923년 9월 28일, 아프리카 국가들 가운데 가장 이른 시기에 국제 연맹에 가입한 몇 안 되는 국가 중 하나였으며, 이후 유엔의 창립 회원국이 되었다. 아프리카 분할 시기에도 유럽 열강의 식민 지배를 받지 않고 완전한 주권을 유지한 국가로, 1895년부터 1896년까지 제1차 이탈리아-에티오피아 전쟁을 치렀다. 그러나 국제 연맹은 집단 안보 체계에 따라 에티오피아를 보호하지 못했고, 이로 인해 1936년부터 1941년까지 이탈리아의 침공과 점령을 허용하게 되었다.

1950년대부터는 6.25 전쟁과 콩고 위기 등 유엔 평화 유지 활동에 참여하였으며, 현재 대부분의 국가들과 대외 관계를 유지하고 있다. 또한, 유엔 안전 보장 이사회 비상임이사국으로 활동하고 있다.

## 각국별 대외 관계

### 아메리카

#### 미국

에티오피아는 글로벌 테러와의 전쟁에서 미국의 전략적 파트너이다.

미국의 대에티오피아 개발 원조는 기아 및 빈곤 취약성 감소에 중점을 두고 있으며, 경제, 거버넌스, 사회 부문 정책 개혁을 강조한다.

에티오피아는 워싱턴 D.C.에 대사관을 두고 있으며, 로스앤젤레스에 총영사관을 운영하고 있다.

미국에는 아디스아바바에 대사관이 있다.

### 아시아

#### 대한민국

에티오피아와 대한민국은 1963년 12월 23일에 외교 관계를 수립하였다.

대한민국을 지원하기 위해 6.25 전쟁에 에티오피아군 병력 6,037명이 참전하였다.

### 아프리카

#### 케냐

에티오피아와 케냐는 1964년 6월 26일에 외교 관계를 수립하고, 나이로비에 에티오피아 대사관을 개설하였다.

케냐와 에티오피아 간의 관계는 1954년으로 거슬러 올라가며, 당시 하일레 셀라시에 1세 치하의 에티오피아 당국이 영국령 케냐 식민지에 명예 총영사관을 설치한 것이 그 시작이다. 1961년 케냐 독립 이전에 에티오피아는 케냐에 첫 대사를 임명하였고, 6년 후 케냐는 아디스아바바에 대사관을 개설하였다.

두 나라 사이의 국경은 1970년 6월 9일, 에티오피아와 케냐가 체결한 조약에 근거하며, 이는 기존의 모든 국경 조약을 폐기하고 현재의 국경선을 확정하는 내용이다. 해당 국경선은 현재 경계 설정 작업이 진행 중이다.

### 유럽

#### 이탈리아

에티오피아와 이탈리아는 1897년 6월 24일에 외교 관계를 수립하였다.

이탈리아는 에티오피아와 외교 관계를 맺은 최초의 유럽 국가 중 하나이다. 두 나라는 제1차 이탈리아-에티오피아 전쟁과 제2차 이탈리아-에티오피아 전쟁 두 차례의 전쟁을 치렀다.

2011년 양국 간 총 교역량은 455,928,352.26 비르에 달하였다.

## 각주

## 외부 링크

* Ministry of Foreign Affairs for Ethiopia's webpage
* A Tangled Political Landscape Raises Questions About African Ally of the U.S. by Michael Deibert, 12 June 2008
* Abdul Mohammed, "Ethiopia’s Strategic Dilemma in the Horn of Africa", Crisis in the Horn of Africa (Social Science Research Council website)
* "U.S. to Test Soviet 'New Thinking': Talks on Africa," ''The Christian Science Monitor'', 4 May 1989.
서울 WFS 앙팡 테리블

**서울 WFS 앙팡 테리블**()는 대한민국 서울특별시에 있었던 풋살 선수단이다. 여자 아마추어 풋살단이며, 2016년에 창단되었고 2017년에 해단되었다.

## 수상 기록

## 각주


## 참고 문헌

* 
* 

분류:2016년 설립된 풋살단
분류:2017년 해체된 풋살단
분류:서울특별시의 풋살단
분류:대한민국의 여자 풋살단
분류:대한민국의 아마추어 풋살단
분류:대한민국의 없어진 풋살단
분류:WFK리그 풋살단
인슐린 수용체

**인슐린 수용체**(, **IR**)는 인슐린, IGF-I, IGF-II에 의해 활성화되는 막관통 수용체이며 수용체 티로신 키네이스의 큰 부류에 속한다. 대사적으로 인슐린 수용체는 포도당 항상성 조절에 중요한 역할을 한다. 퇴행적 조건 하에서 당뇨병과 암을 포함한 다양한 임상적 증상을 초래할 수 있는 기능적 과정이다. 인슐린 신호전달은 신체의 혈당량을 조절한다. 인슐린이 떨어지면, 특히 인슐린 민감도가 높은 사람의 경우, 신체 세포는 막을 통과할 필요가 없는 지질에만 접근하기 시작한다. 따라서 이러한 방식에서 인슐린은 지방 대사의 주요 조절자이기도 하다.

## 같이 보기
* 인슐린
* 호르몬 수용체

## 각주

## 더 읽을거리

* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 

## 외부 링크
* 
* 

분류:인간 19번 염색체상 유전자
분류:세포표면항원무리
분류:EC 2.7.10
분류:단일 통과 막단백질
분류:수용체 티로신 키네이스
수용체 티로신 키네이스

**수용체 티로신 키네이스**(, **RTK**)는 많은 폴리펩타이드 성장인자, 사이토카인 및 호르몬에 대한 높은 친화성을 가지고 있는 세포 표면 수용체이다. **수용체 단백질 티로신 키네이스**()라고도 한다. 사람의 유전체에서 확인된 90가지의 고유한 티로신 키네이스 유전자 중 58가지가 수용체 티로신 키네이스 단백질을 암호화하고 있다. 수용체 티로신 키네이스는 정상적인 세포 과정의 주요 조절자일 뿐만 아니라, 많은 유형의 암의 발병과 진행에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 수용체 티로신 키네이스의 돌연변이는 단백질 발현에 수많은 영향을 미치는 일련의 신호전달 캐스케이드를 활성화시킨다. 수용체는 일반적으로 이량체화와 기질 제시에 의해 활성화된다.

## 같이 보기

* 티로신 키네이스
* 인슐린 수용체
* 효소 연결 수용체
* 티로신 키네이스 저해제
* Bcr-Abl 티로신 키네이스 저해제

## 각주

## 외부 링크
* 
* 

분류:수용체 티로신 키네이스
분류:단일 통과 막단백질
분류:EC 2.7.10
기타쿠와다군

frame|교토부 기타쿠와다군의 위치 (연노랑: 후에 다른 군에 편입된 구역)
**기타쿠와다군**()은 일본 교토부에 있던 군이다.

## 군역
1879년 행적 구역으로 발족 당시의 군역은 아래 구역에 해당한다.
* 교토시
** 우쿄구의 일부
** 사쿄구의 일부
* 난탄시의 일부

## 역사
* 1879년 4월 10일 - 군구정촌 편제법이 교토부에서 시행되면서 구와다군 중 86촌의 구역으로 **기타쿠와다군**(北桑田郡)이 발족.
right|frame|1.가미요시촌 2.호소노촌 3.우쓰촌 4.슈잔촌 5.야마구니촌 6.구로다촌 7.유게촌 8.히라야촌 9.지이촌 10.미야지마촌 11.쓰루가오카촌 12.오노촌 (보라: 교토시 분홍: 난탄시)
* 1889년 4월 1일 - 정촌제 시행으로, 아래의 정촌이 발족.(12촌)
** **[[가미요시촌 (교토부)|가미요시촌]]**(神吉村): 현 난탄시
** **[[호소노촌 (교토부 기타쿠와다군)|호소노촌]]**(細野村): 현 교토시 우쿄구
** **[[우쓰촌]]**(宇津村): 현 교토시 우쿄구
** **[[슈잔정|슈잔촌]]**(周山村): 현 교토시 우쿄구
** **[[야마구니촌]]**(山国村): 현 교토시 우쿄구
** **[[구로다촌 (교토부)|구로다촌]]**(黒田村): 현 교토시 우쿄구, 사쿄구
** **[[유게촌 (교토부)|유게촌]]**(弓削村): 현 교토시 우쿄구
** **[[히라야촌 (교토부)|히라야촌]]**(平屋村): 현 난탄시
** **[[지이촌]]**(知井村): 현 난탄시
** **[[미야지마촌 (교토부)|미야지마촌]]**(宮島村): 현 난탄시
** **[[쓰루가오카촌]]**(鶴ヶ岡村): 현 난탄시
** **[[오노촌 (교토부 기타쿠와다군)|오노촌]]**(大野村): 현 난탄시
* 1899년 7월 1일 - 군제 시행.
* 1943년 4월 1일 - 슈잔촌이 정제 시행으로 **[[슈잔정]]**(周山町)이 됨.(1정 11촌)
* 1955년
** 3월 1일 - 슈잔정·호소노촌·우쓰촌·야마구니촌·구로다촌·유게촌이 합병하여, **[[게이호쿠정 (교토부)|게이호쿠정]]**(京北町)이 발족.(1정 5촌)
** 4월 1일(2정)
*** 지이촌·히라야촌·미야지마촌·쓰루가오카촌·오노촌이 합병하여, **[[미야마정 (교토부)|미야마정]]**(美山町)이 발족.
*** 가미요시촌이 후나이군 야기정에 편입.
* 1957년 4월 1일 - 게이호쿠정의 일부가 교토시 사쿄구에 편입.
* 2005년 4월 1일 - 게이호쿠정이 교토시 우쿄구에 편입.(1정)
* 2006년 1월 1일 - 미야마정이 후나이군 소노베정·야기정·히요시정과 합병하여 **[[난탄시]]**(南丹市)가 발족. 당일 기타쿠와다군은 폐지됨.

## 같이 보기
* 구와다군
* 미나미쿠와다군


분류:교토부의 폐지된 군
분류:교토시의 역사
분류:난탄시의 역사
항말라리아제

**항말라리아제**()는 보통 자연에서 유래한 일종의 항기생충제로, 말라리아를 치료하거나 예방하는 데 사용할 수 있다. 말라리아를 예방하는 경우, 가장 흔한 두 부류의 취약 집단인 어린이와 임산부를 대상으로 한다. 2018년을 기준으로, 심각한 말라리아를 포함한 현대적 치료법은 역사적으로 비경구적(주사) 약물인 퀴닌과 아르테수네이트로부터 파생된 치료법에 계속 의존하고 있으며, 이를 바탕으로 다양한 종류의 현대 의약품이 개발되었다. 말라리아의 발생률과 분포("말라리아 부담")는 앞으로도 전 세계적으로 수년 간 높은 수준을 유지할 것으로 예상된다. 게다가 알려진 항말라리아제는 말라리아 기생충에서 내성을 유발하는 것으로 반복적으로 관찰되었다. 여기에는 최후 수단의 약물인 아르테미시닌을 특징으로 하는 복합 요법에서도 내성이 관찰되었는데, 현재 동남아시아에서 이에 대한 내성이 관찰되었다. 따라서 새로운 항말라리아제와 새로운 치료 전략(예: 새로운 복합 치료법)에 대한 필요성은 열대의학에서 여전히 중요한 우선 순위로 남아 있다. 또한, 많은 현대적 치료법이 매우 긍정적인 결과를 보이고 있음에도 불구하고, 표준 복용량을 복용하는 일부 개인에게는 심각한 부작용이 나타날 수 있다(예: 클로로퀸으로 인한 망막병증, 타페노퀸으로 인한 급성 용혈성 빈혈).

## 같이 보기
* 말라리아

## 각주

## 더 읽을거리
* 
* 

## 외부 링크
* Medicines for Malaria Venture (MMV) [MMV " MMV Science "] – for information on the largest–ever portfolio of over 50 antimalarial projects, working in collaboration with over 100 pharmaceutical, academic, and endemic-country partners in 38 countries.
* The Worldwide Antimalarial Resistance Network (WWARN) is a global collaboration generating quality-assured, timely information to track the emergence and spread of antimalarial resistance — critical information for ensuring that anyone infected with malaria receives safe and effective treatment.
* 2007 guidelines are available from the UK Health Protection Agency  website as a PDF file and includes detailed country-specific information for UK travelers.
* The World Health Organization provides country-specific advice on malaria prevention. HPA and WHO advice are broadly in line with each other (although there are some differences).
* The Centers for Disease Control and Prevention website hosts constantly updated country-specific information on malaria. The advice on this website is less detailed, is very cautious and may not be appropriate for all areas within a given country. This is the preferred site for travelers from the US.

*
재키 로젠

**잭린 셰릴 로젠**(Jacklyn Sheryl Rosen, 1957년 8월 2일 ~ )은 미국의 정치인으로 미국 네바다주 연방상원의원이다.

## 학력
* 미네소타 대학교 인문사회 학사
* 서던 네바다 대학 전문학사

## 경력
* 2017.01 ~ 2019.01 제115대 미국 네바다 제3선거구 연방하원의원
* 2019.01 ~ 제116·117·118·119대 미국 네바다 연방상원의원

## 역대 선거 결과

## 외부 링크

분류:1957년 출생
분류:살아있는 사람
분류:독일계 미국인
분류:아일랜드계 미국인
분류:러시아 유대계 미국인
분류:오스트리아 유대계 미국인
분류:미네소타 대학교 동문
분류:서던 네바다 대학 동문
분류:20세기 미국 사람
분류:21세기 미국 사람
분류:미국의 컨설턴트
분류:미국의 프로그래머
분류:21세기 미국의 여성 정치인
분류:네바다주의 연방 하원의원
분류:네바다주의 연방 상원의원
분류:네바다주의 민주당 당원