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마이라 (배우)

**마이라**(, , 2001년 1월 10일~)는 일본의 배우. 모델이다. 홋카이도 나요로시 출신이다.

## 외부 링크
* 
* 

분류:2001년 출생
분류:살아있는 사람
분류:21세기 일본의 여자
분류:일본의 여자 모델
분류:일본의 여자 텔레비전 배우
분류:일본의 여자 영화 배우
분류:켄온 그룹 소속
분류:홋카이도 출신
분류:캐나다계 일본인
이원컴포텍

**이원컴포텍 주식회사**()는 대한민국의 자동차 부품 기업이다.

## 논란
신사업 추진을 위해 과도하게 전환사채을 발행하고 주가 하락으로 조기상환청구권(풋옵션)이 쏟아져서 논란이 일고 있다.

2023년 회사의 대주주(프로페이스 사이언시스)가 전환사채 투자자 오하에 주식 300만주를 담보로 맡겼는데 채무불이행으로 담보주식을 넘겨줘서 대주주가 변경되었다.

## 각주

## 외부 링크
* 

분류:대한민국의 자동차 부품 기업
분류:1994년 설립된 제조 기업
분류:전북특별자치도의 기업
분류:정읍시의 기업
분류:코스닥 상장 기업
분류:2009년 상장된 기업
토미타 미우

**토미타 미우**(, 2000년 2월 25일~)는 일본의 배우이다. 후쿠시마현 이와키시 출신이다.

## 외부 링크
* 
* 
* 

분류:2000년 출생
분류:살아있는 사람
분류:일본의 여자 텔레비전 배우
분류:일본의 여자 영화 배우
분류:후쿠시마현 출신
분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
니콜라이 돌레잘

**니콜라이 안토노비치 돌레잘**(, 1899년 10월 27일~2000년 11월 20일)은 소련의 기계공학자이다. 소련의 원자폭탄 개발 계획에서 중요한 역할을 했으며 흑연감속 비등경수 압력관형 원자로 개발에 기여했다. 그는 소련의 핵무장에 기여한 공로로 국가의 인정을 받았으며 사회주의 노동영웅(1949, 1984), 스탈린상(1949, 1952, 1953), 레닌상(1957), 소련 국가상(1970, 1976)을 수상했다.

분류:1889년 출생
분류:2000년 사망
분류:19세기 러시아 사람
분류:20세기 러시아 사람
분류:소련의 공학자
분류:소련의 물리학자
분류:핵무기공학자
분류:사회주의 노동영웅
분류:소련 국가상 수상자
분류:레닌상 수상자
분류:스탈린상 수상자
분류:레닌 훈장 수훈자
분류:10월 혁명 훈장 수훈자
분류:적성훈장 수훈자
분류:노동적기훈장 수훈자
분류:러시아의 백세인
분류:자포리자주 출신
분류:체코계 러시아인
야나카 히로시

**야나카 히로시**(, 1958년 3월 10일 ~ )는 일본의 성우로, 도쿄도 출신이며, 앱토프로 소속다.

분류:20세기 일본 사람
분류:21세기 일본 사람
분류:1958년 출생
분류:도쿄도 출신
분류:메이지 대학 동문
분류:살아있는 사람
분류:일본의 남자 배우
분류:일본의 남자 성우
분류:일본의 남자 연극 배우
분류:일본의 내레이션
자기 몸 긍정

**자기 몸 긍정**(혹은 자기 몸 긍정주의)은 사이즈, 모양새, 피부톤, 성별, 신체 능력에 관계없이 모든 신체에 대한 긍정적인 시각을 촉진하는 사회 운동이다. 인간의 생리적인 외모보다는 인간 몸의 기능성과 건강에 대한 평가에 중점을 둔다. 비슷한 개념에 초점을 둔 **신체 중립성**과도 유사하다.

빅 사이즈 운동복의 판매의 증가와 남성의 레깅스 구매에 자기 몸 긍정이 영향을 미친 것으로 분석된다.

## 관점
자기 몸 긍정주의자들은 인종, 성별, 섹슈얼리티, 신체적 능력과 같은 신체 사이즈 역시 우리 몸이 권력이나 바람직한 사회계층에 자리하는 여러 방식 중 하나라고 생각한다. 다시 말해, 누군가의 외모에 대한 판단은 본질적으로 그 사람의 가치를 평가하고 사회에서의 권력을 효과적으로 높이거나 낮추는 사다리의 특정 자리에 위치하게 한다는 것이다. 자기 몸 긍정주의는 신체적 매력에 대한 비현실적인 이상에 맞서고, 긍정적인 자기 몸 이미지를 확립하고 자신감을 향상시키는 것을 목표로 한다. 핵심 신념은, 아름다움은 사회가 만든 구성 요소이며 이러한 요소가 개인의 자신감이나 가치를 결정하게 해서는 안된다는 것이다. 개개인은 자신을 마음껏 사랑하는 동시에 자신의 신체적 특성을 인정하고 포용하도록 권장한다.

## 같이 보기
* 루키즘
## 각주


분류:정체성 정치
누쿠미 메루

**누쿠미 메루**(生見 愛瑠, 2002년 3월 6일 - )는 일본 아이치현 이나자와시 출신의 패션 모델, 탤런트, 여자 배우다.

 

분류:21세기 일본의 여자
분류:2002년 출생
분류:살아있는 사람
분류:아이치현 출신
분류:일본의 그라비아 모델
분류:일본의 디스크자키
분류:일본의 여자 배우
분류:일본의 탤런트
분류:일본의 텔레비전 진행자
금백로 (논산 공주)

**금백로**(Geumbaek-ro)는 충청남도 논산시 강경읍에서 공주시 탄천면 사이를 잇는 도로이다. 도로 이름은 금강과 백제에서 따왔다.

## 주요 경유지
; 충청남도
* 논산시 (강경읍 . 채운면 .  성동면) - 부여군 (석성면 . 초촌면) -   공주시 (탄천면)

## 노선

## 주요 시설및 건물
* GS25 논산강경점 (금백로 86/황산리 11-2)
* 태극제약 부여공장 (금백로 821/응평리 342-9)

## 각주


## 외부 링크
* 금백로 (충남 논산시)
* 금백로 (충남 부여군)
* 금백로 (충남 공주시)

분류:대한민국의 지방도
분류:충청남도의 도로
분류:논산시의 교통
분류:논산시의 도로
분류:공주시의 교통
분류:공주시의 도로
분류:부여군의 교통
분류:부여군의 도로
안용

**안용**의 다른 뜻은 다음과 같다.

## 지명
* 안용은 대한민국 경상북도 상주시 이안면의 행정구역(리)이다.
* 안용은 대한민국 경기도 화성시 병점동의 행정구역(면)이다.

## 같이 보기
*
* 안룡
브로디 레탈릭

**브로디 앨런 레탈릭**(, 1991년 5월 31일~)은 뉴질랜드의 럭비 유니언 선수로 포지션은 록이다. 현재 재팬 럭비 리그 원의 코벨코 고베 스틸러스 소속으로 뛰고 있다.

2012년에 뉴질랜드 대표팀에 발탁되어 2015년 럭비 월드컵 우승에 기여하는 등 테스트 매치(국제 경기) 100회 이상 출전했다. 그는 국제 경기에서 샘 화이트록과의 조합으로 잘 알려져 있으며 2012년부터 2023년까지 50회 이상 동반으로 출전했다. 2014년에는 월드 럭비 올해의 선수상을 수상했으며 현재까지 최연소 수상자이기도 하다.

## 외부 링크
* 
* 
* 

분류:1991년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 뉴질랜드 사람
분류:21세기 뉴질랜드 사람
분류:뉴질랜드의 남자 럭비 유니언 선수
분류:뉴질랜드 럭비 유니언 국가대표팀 선수
분류:2015년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:2019년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:2023년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:캔터베리 지방 출신
분류:일본에 거주한 뉴질랜드인
장리산

**장리산**(, 1964년 1월 1일~ )은 중화민국의 윈린현장이다.

## 학력
* 타이중시 사립 샤오밍 여자 고급중학 간호조산학연수학과
* 국립 후웨이 과기대학 공업관리 학사
* 국립 대만 사범대학 스포츠 및 레크리에이션 관리 연구소 교육학 석사

## 각주

## 외부 링크
* 

분류:1964년 출생
분류:살아있는 사람
분류:장룽웨이가
분류:대만의 여자 정치인
분류:대만의 의료인
분류:윈린현 출신
분류:윈린현장
분류:제4계 입법원 입법위원
분류:제6계 입법원 입법위원
분류:중국국민당 당원
분류:창가학회 사람
분류:타이중시 사립 샤오밍 여자 고급중학 동문
분류:반동성결혼 활동가
분류:국립 대만 사범대학 동문
분류:국립 후웨이 과기대학 동문
분류:20세기 대만 사람
분류:21세기 대만 사람
자마 자마

**자마 자마**(Zama zamas)는 광산 혹은 폐광에서 금, 철광석, 석탄, 망간 등을 캐는 남아공의 불법 광부들을 일컫는 표현이다. 자마 자마라는 표현은 줄루어로 대략 '기회를 잡는다'는 뜻으로 그들은 초보적 장비와 폭발물을 사용한다. 자마 자마 대부분은 레소토, 모잠비크, 짐바브웨 같은 이웃국들 출신이다. 남아공 정부는 그들을 추방하고 있다.

## 배경
불법 광산은 남아공 하우텡주, 음푸말랑가주, 림포포주, 프리스테이트주에서 가장 성하다. 사회경제적 불평등 때문에 자마 자마가 증가하는 추세며 조직 범죄 및 돈세탁과 관련이 있다. 자마 자마들은 폭력적 수단과 착취적인 작업 환경에 의해 시달리고 있다.

분류:불법 직업
전준표

**전준표**(2005년 5월 7일 ~ )은 KBO 리그 키움 히어로즈의 투수이다.

## [[키움 히어로즈]] 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 2이닝 1피안타 2사사구 무실점을 기록하였다.

## 출신 학교
* 서울잠일초등학교 (강동구리틀)
* 잠신중학교
* 서울고등학교

## 통산 기록

## 외부 링크
* 
* 전준표 - 스탯티즈

분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:서울특별시 출신
분류:KBO 리그 투수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:서울잠일초등학교 동문
분류:잠신중학교 동문
분류:서울고등학교 동문
분류:21세기 대한민국 사람
이재상 (야구 선수)

**이재상**(2005년 4월 17일 ~ )은 KBO 리그 키움 히어로즈의 유격수이다.

## [[키움 히어로즈]] 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 선발출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 2타수 무안타 1삼진을 기록하였다.

## 출신 학교
* 서울갈산초등학교
* 성남중학교
* 성남고등학교

## 통산 기록

## 외부 링크
* 
* 이재상 - 스탯티즈

분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:서울특별시 출신
분류:KBO 리그 내야수
분류:KBO 리그 유격수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:서울갈산초등학교 동문
분류:성남중학교 (서울) 동문
분류:성남고등학교 (서울) 동문
분류:21세기 대한민국 사람
김연주 (야구 선수)

**김연주**(2004년 2월 27일 ~ )은 KBO 리그 키움 히어로즈의 투수이다.

## [[키움 히어로즈]] 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 선발출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 1이닝 1피안타 1사사구 무실점을 기록하였다.

## 출신 학교
* 대전신흥초등학교
* 충남중학교
* 세광고등학교

## 통산 기록

## 외부 링크
* 

분류:2004년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:대전광역시 출신 야구 선수
분류:KBO 리그 투수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:대전신흥초등학교 동문
분류:충남중학교 동문
분류:세광고등학교 동문
분류:21세기 대한민국 사람
고영우 (2001년)

**고영우**(2001년 6월 21일 ~ )은 KBO 리그 상무 야구단의 내야수이다.

## [[키움 히어로즈]] 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 대수비로 경기에 출장하여 타석에서는 들어서지 않았다.

## 출신 학교
* 대연초등학교 (사상구리틀)
* 대동중학교
* 경남고등학교
* 성균관대학교

## 통산 기록

## 외부 링크
* 
* 고영우 - 스탯티즈

분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:부산광역시 출신
분류:KBO 리그 내야수
분류:KBO 리그 2루수
분류:KBO 리그 3루수
분류:KBO 리그 유격수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:상무 야구단 선수
분류:대연초등학교 동문
분류:대동중학교 (부산) 동문
분류:경남고등학교 동문
분류:성균관대학교 동문
분류:21세기 대한민국 사람
정광우

**정광우**는 다음 사람을 가리킨다.

## 실존 인물
* **정광우**는 대한민국의 배우이다.
* **정광우**는 대한민국의 작사자이다.
* **정광우**(丁光祐)는 고려 국자시(國子試)를 주관이다.
* **정광우**(鄭光遇)는 고려의 사람이다.
* **[[정쾅위]]**(鄭匡宇, 1976년 ~ )는 중화민국의 작가이다.

## 가공 인물
* 1급기밀의 등장인물

## 같이 보기
*
정쾅위

**정쾅위**(, 1976년 5월 15일 ~ )는 대만의 작가, 연설가, 진행자, 영화 및 TV 프로듀서, 배우 및 기업인이다.

분류:20세기 대만 사람
분류:21세기 대만 사람
분류:1976년 출생
분류:국립 정치 대학 동문
분류:사회자
분류:살아있는 사람
분류:캘리포니아 대학교 리버사이드 동문
분류:타이베이시 출신 작가
황성펑

**황성펑**(, 1979년 6월 30일~)은 중화민국의 정치인이다.

분류:1979년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 대만 사람
분류:21세기 대만 사람
분류:타이베이시 출신 중화민국 정치인
분류:국립 대만 사범대학 부속 고급중학 동문
분류:국립 대만 대학 동문
분류:국립 타이베이 대학 동문
분류:유니버시티 칼리지 런던 동문
분류:잉글랜드에 거주한 대만인
분류:스코틀랜드에 거주한 대만인
반월당 삼성생명빌딩

**반월당 삼성생명빌딩**()은 대한민국 대구광역시 중구 덕산동에 위치한 오피스 빌딩이다. 높이는 109m이고 지상 24층, 지하 7층이다. 1990년에 착공하여 1996년에 완공 후 개장하였다. 2020년에 리모델링이 완료되었다. 엘리베이터 수는 15대다.

## 역사
1990년 1월 22일에 착공하여 1996년 4월 1일에 완공되었다. 사용이 승인되었다. 2008년 5개층에 사무실 배치하기로 했다. 2019년 리모델링을 할 계획이 있다. 확장을 계획한다고 한다. 증축해서 상업시설이 들어선다고 한다. 1층 ~ 5층 증축 허가하고 쇼핑몰을 추진한다. 우미건설이 리모델링을 시작했다. 2020년 8월 확장하고 리모델링이 완료되었다. 9월 쇼핑몰이 오픈하였다.

## 높이
높이는 109m이다. 완공 후 대구광역시에서 가장 높은 마천루가 되었다. 현재 대구광역시에서 가장 높은 오피스 빌딩이다. 1996년에 완공된 최초의 100m 이상 대구 마천루이다. 1996년부터 2005년까지 대구광역시에서 이 마천루가 가장 높았다. 2005년 신축건물이 완공되기 전까지 대구광역시에서 가장 높았다.

## 특징
대구의 랜드마크다. 초대형 랜드마크 오피스 빌딩이다. 삼성생명 간판이 있다. 저층에 상업시설이 있다. 건물구조는 철골과 철근콘크리트구조다. 옥상에 헬리포트가 있다. 엘리베이터 수는 15대다. 고층부를 운행하는 엘리베이터와 저층부를 운행하는 엘리베이터가 있다. 고층에 가려면 저층에 있는 엘리베이터를 타고 중층에서 갈아타야 한다. 현대엘리베이터로 바꾸고 공사가 진행되었다.

## 내부 시설
다음은 **반월당 삼성생명빌딩**의 내부 시설이다.

## 각주

분류:대구광역시의 마천루
분류:대구 중구의 건축물
호시노 마리

**호시노 마리**(, 1981년 7월 27일~)는 일본의 배우이다. 사이타마현 출신이다.

분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
분류:1981년 출생
분류:사이타마현 출신
분류:살아있는 사람
분류:아오야마 가쿠인 대학 동문
분류:아오야마 가쿠인 중등부 및 고등부 동문
분류:일본의 여자 가수
분류:일본의 여자 배우
분류:일본의 여자 어린이 배우
아사노 아쓰코

**아사노 아쓰코** 또는 **아사노 아츠코**()는 다음 사람을 가리킨다.

* 아사노 아쓰코(, 1954년 ~ )는 일본의 소설가이다.
* 아사노 아츠코(, 1961년 ~ )는 일본의 배우이다.
히나가타 아키코

**히나가타 아키코**(, 1978년 1월 27일 ~ )는 일본의 배우, 탤런트, 전 그라비아 아이돌이다. 도쿄도 에도가와구 출신이다.

## 출연
### 영화
* 벼룩 잡는 사무라이 (2018)

분류:1978년 출생
분류:살아있는 사람
분류:일본의 여자 배우
분류:그라비아 아이돌
분류:빅터 엔터테인먼트의 음악가
분류:도쿄도 구부 출신
분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
마츠시타 유키

**마츠시타 유키**(, 1968년 7월 9일~)는 일본의 배우이다. 아이치현 나고야시 출신이다.

분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
분류:1968년 출생
분류:나고야시 출신
분류:살아있는 사람
분류:일본의 여자 무용가
분류:일본의 여자 배우
분류:아뮤즈
첼시 자일스

**첼시 자일스**(, 1997년 1월 25일~)는 영국의 유도 선수로 2020년 하계 올림픽 여자 하프라이트급에서 동메달을 획득했다. 또한 세계 선수권 대회에서 은메달 1개를 획득했고 유럽 선수권 대회에서 금메달 1개, 동메달 1개를 획득했다.

## 외부 링크
* 
* 
* 
* 
*  첼시 자일스 - 국제 유도 연맹
*  첼시 자일스 - Judoinside
*  첼시 자일스 - Olympedia

분류:1997년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 잉글랜드 사람
분류:21세기 잉글랜드 사람
분류:영국의 여자 유도 선수
분류:영국의 올림픽 동메달리스트
분류:올림픽 유도 메달리스트
분류:2020년 하계 올림픽 메달리스트
분류:영국의 올림픽 유도 참가 선수
분류:2020년 하계 올림픽 유도 참가 선수
분류:2024년 하계 올림픽 유도 참가 선수
분류:세계 유도 선수권 대회 메달리스트
분류:영국의 유러피언 게임 동메달리스트
분류:유러피언 게임 유도 메달리스트
분류:2019년 유러피언 게임 메달리스트
분류:2019년 유러피언 게임 유도 참가 선수
분류:유럽 유도 선수권 대회 메달리스트
분류:코번트리 출신
호쇼 마이

**호쇼 마이**(, 1977년 1월 29일~)는 일본의 전 여배우, 전 가수이다. 오사카부 도요나카시 출신이다.

분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
분류:1977년 출생
분류:메구로 니혼 대학 고등학교 동문
분류:살아있는 사람
분류:오사카부 출신
분류:일본의 여자 배우
분류:일본의 여자 연극 배우
츠루타 마유

**츠루타 마유**(, 1970년 4월 25일~)는 일본의 여배우이다. 가나가와현 가마쿠라시 출신이다.

분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
분류:1964년 출생
분류:가나가와현 출신
분류:살아있는 사람
분류:세이조 가쿠엔 중학교 고등학교 동문
분류:세이조 대학 (도쿄도) 동문
분류:일본의 여자 배우
오기노메 케이코

**오기노메 케이코**(, 1964년 9월 4일~)는 일본의 여배우이다. 사이타마현 출신이다.

분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
분류:1964년 출생
분류:사이타마현 출신
분류:살아있는 사람
분류:쇼와 가쿠인 고등학교 동문
분류:일본의 여자 배우
목동 포스트 스퀘어

**목동 포스트 스퀘어**()는 대한민국 서울특별시 양천구 목동에 건설될 빌딩이다. 공사 기간은 2024년 6월부터 2028년까지다. 지상은 29층까지 있고 지하로는 4층까지 있고 높이는 미정이다. 시공사는 미정이고 연면적은 94,386m2, 설계사는 디엔비건축사사무소, 디엔비파트너스, 신한종합건축사사무소의 컨소시엄, 용도는 업무시설, 근린생활시설이다.

## 역사
2024년 지상 29층, 지하 4층 규모의 오피스 빌딩으로 재건축을 시작할 예정이다.

## 디자인

## 시설
일부 시설은 우체국으로 사용되고 나머지는 수익형 부동산으로 개발될 예정이다

## 갤러리



## 교통

*  - 오목교역
*  - 신목동역
* 목동서로

## 같이 보기
* 양천우체국
* 서울특별시의 마천루 목록

## 각주

## 외부 링크
* 

분류:서울 양천구의 건축물
분류:서울 양천구의 마천루
분류:서울특별시의 오피스텔
분류:대한민국의 주거용 건축물
조지호 (경찰공무원)

**조지호**(趙志浩, 1968년 4월 30일~)은 대한민국의 제24대 경찰청장이다. 2024년 7월 17일, 서울특별시경찰청 청장 재직 중 차기 경찰청장 후보자에 지명되었다. 2024년 7월 30일, 국회 행정안전위원회에서 인사청문경과보고서가 채택되었다. 2024년 8월 10일 경찰청장 임기를 시작하였다.

## 학력
* 대건고등학교
* 경찰대학 6기 학사
* 고려대학교 법학 석사

## 경력

* 1990년 3월~1990년 7월: 내무부 치안본부 경무부 경무과 근무
* 1990년 7월~1991년 7월: 서울특별시 경찰국 607전경대 근무
* 1991년 7월~1992년 7월: 서울지방경찰청 4기동대 19중대 소대장
* 1992년 7월~1993년 5월: 서울청량리경찰서 방범과 방범주임
* 1993년 5월~1993년 7월: 서울청량리경찰서 경비과 상황반장
* 1993년 7월~1994년 7월: 서울청량리경찰서 제기2파출소장
* 1994년 7월~1995년 8월: 서울강남경찰서 수사과 조사계 근무
* 1995년 8월~1997년 2월: 서울노원경찰서 수사과 조사계 근무
* 1997년 2월~1997년 3월: 울릉경찰서 방범과장 직무대리
* 1997년 4월~1998년 4월: 영덕경찰서 경비과장
* 1998년 4월~1999년 2월: 서울지방경찰청 기동단 1기동대 10중대장
* 1999년 2월~1999년 7월: 서울종암경찰서 수사과 조사계장
* 1999년 8월~1999년 11월: 경찰청 경무기획국 경무과 업무지원
* 1999년 8월~1999년 9월: 서울종암경찰서 수사과 근무
* 1999년 9월~1999년 11월: 서울종암경찰서 경무과 근무
* 1999년 11월~2000년 1월: 경찰대학 치안연구소 근무
* 2000년 1월~2003년 4월: 경찰청 경무기획국 법무과 근무
* 2003년 4월~2004년 2월: 대구서부경찰서 수사과장
* 2004년 2월~2004년 12월: 대구서부경찰서 경비교통과장
* 2004년 12월~2005년 2월: 대구서부경찰서 경비교통과 근무
* 2004년 12월~2005년 5월: 일제감정하강제동원피해진상규명위원회 파견
* 2005년 2월~2006년 3월: 서울지방경찰청 경무과 경무계 근무
* 2005년 5월~2006년 3월: 경찰청 치안시스템혁신팀 파견
* 2006년 3월~2007년 2월: 경찰청 수사국 수사구조개혁팀 근무
* 2007년 2월~2009년 3월: 경찰청 경무기획국 국회계장
* 2009년 3월~2009년 12월: 경찰청 경무기획국 조직계장
* 2010년 1월~2011년 7월: 경찰청 기획조정담당관실 기획계장
* 2011년 7월~2012년 7월: 강원지방경찰청 경비교통과장
* 2012년 7월~2013년 7월: 제48대 속초경찰서장
* 2013년 7월~2014년 1월: 경찰청 생활안전과장
* 2014년 1월~2015년 1월: 경찰청 여성청소년과장
* 2015년 1월~2016년 1월: 제27대 서울서초경찰서장
* 2016년 1월~2018년 1월: 경찰청 인사담당관
* 2018년 1월~2018년 12월: 경찰청 혁신기획조정담당관
* 2018년 12월~2020년 1월 : 제13대 대구성서경찰서장
* 2020년 1월~2020년 8월: 대구지방경찰청 제1부장
* 2020년 8월~2021년 1월: 경찰대학 학생지도부장
* 2021년 1월~2021년 12월: 경기도남부경찰청 자치경찰부장
* 2021년 12월~2022년 6월: 경찰청 치안상황관리관
* 2022년 3월~2022년 5월: 제20대 대통령직인수위원회 파견
* 2022년 6월~2022년 12월: 경찰청 공공안녕정보국장
* 2022년 12월~2024년 1월: 제42대 경찰청 차장
* 2024년 1월~2024년 8월: 제39대 서울특별시경찰청장
* 2024년 8월 10일~2025년 12월 18일: 제24대 경찰청장

## 탄핵 및 형사 사건
* 2024년 12월 11일, ‘12·3 비상계엄’ 관련 수사 과정에서 긴급체포되었다.
* 2024년 12월 12일, 국회 탄핵소추 의결로 직무가 정지되었다.
* 2025년 1월 8일, 내란 중요임무종사 등 혐의로 기소되었다.
* 2025년 1월 23일, 법원이 보석을 허가하였다.
* 2025년 3월 기준, 경찰청 차장 이호영이 경찰청장 직무대행을 맡았다.
* 2025년 7월 22일, 헌법재판소 심리에서 국회 측이 소추사유 중 형법상 내란죄 등을 철회하였다.
* 2025년 9월 9일, 헌법재판소에서 첫 변론이 열렸다.
* 2025년 12월 18일 파면
## 승진
* 1990년: 경위 임관
* 1997년: 경감 승진
* 2003년: 경정 승진
* 2011년: 총경 승진
* 2018년: 경무관 승진
* 2022년: 치안감 승진
* 2022년: 치안정감 승진
* 2024년: 치안총감 승진

## 서훈
* 2002년 6월: 모범공무원
* 2009년 10월: 근정포장
* 2017년 10월: 대통령 표창

## 같이 보기
* 조지호 경찰청장 탄핵소추

## 각주
내용

출처

분류:1968년 출생
분류:살아있는 사람
분류:청송군 출신
분류:대건고등학교 동문
분류:경찰대학 동문
분류:고려대학교 법무대학원 동문
분류:대한민국의 경찰공무원
분류:탄핵 절차를 통해 파면된 공직자
김채연 (피겨스케이팅 선수)

**김채연**(金彩然, 2006년 12월 8일~)은 대한민국의 피겨스케이팅 선수이다.

세계 선수권 대회에서 동메달 1개, 4대륙 선수권 대회에서 준우승 1회를 차지했으며, 2025년 동계 아시안 게임 피겨스케이팅 여자 싱글 금메달을 획득했다.

## 외부 링크
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분류:2006년 출생
분류:살아있는 사람
분류:21세기 대한민국 사람
분류:대한민국의 피겨스케이팅 선수
분류:세계 피겨스케이팅 선수권 대회 메달리스트
분류:대한민국의 아시안 게임 금메달리스트
분류:아시안 게임 피겨스케이팅 메달리스트
분류:2025년 동계 아시안 게임 메달리스트
분류:2025년 동계 아시안 게임 피겨스케이팅 참가 선수
분류:서울특별시 출신 스포츠인
분류:남양주송촌초등학교 동문
분류:양수중학교 동문
분류:수리고등학교 동문
딜루션

**딜루션**(dilution)은 아래 항목을 함의한다.
* 희석: 화학물질의 농도를 감소시키는 일
* 딜루션 (신경망): 인공신경망의 과적합을 줄이기 위한 정규화 기법
딜루션 (신경망)

**딜루션**(dilution)과 **드롭아웃**(dropout→DropConnect라고도 함)은 훈련용 데이터에 대한 복잡한 공동 적응을 방지하여 인공 신경망의 과적합을 줄이기 위한 정규화 기술이다. 이는 신경망을 사용하여 모델 평균을 수행하는 효율적인 방법이다. 딜루션은 가중치가 얇아지는 것을 의미하고, 드롭아웃은 신경망 훈련 과정에서 단위(숨겨지거나 표시되는 단위 모두)를 무작위로 "제거"하거나 생략하는 것을 의미한다. 둘 다 동일한 유형의 정규화를 트리거한다.

## 구글의 특허
모델을 개선하기 위해 신경망의 뉴런 사이의 연결을 무작위로 제거하는 사례가 있었지만 이 기술은 제프리 힌턴 등에 의해 드롭아웃이라는 이름으로 처음 소개되었다. 구글은 현재 드롭아웃 기술에 대한 특허를 보유하고 있다.

## 같이 보기
* 알렉스넷
* 합성곱 신경망

분류:인공신경망
분류:딥 러닝
드롭아웃

**드롭아웃**(dropout)은 아래 항목을 함의한다.

* 자퇴: 학교를 영구적으로 떠나는 것
* 드롭아웃 (드라마): 팟캐스트 기반 2022년 미니시리즈
* 드롭아웃 (팟캐스트)
* 드롭아웃 (신경망): 과적합을 줄이기 위한 정규화 기법
대응 분석

**대응 분석**(Correspondence analysis, **CA**)은 허먼 오토 하틀리(Herman Otto Hartley, Hirschfeld)가 제안하고 나중에 장 폴 벤제크리(Jean-Paul Benzécri)가 개발한 다변량 통계 기법이다. 개념적으로 주성분 분석과 유사하지만 연속형 데이터가 아닌 범주형 데이터에 적용된다. 주성분 분석과 유사한 방식으로, 이는 일련의 데이터를 2차원 그래픽 형식으로 표시하거나 요약하는 수단을 제공한다. 그 목적은 데이터 테이블의 다변량 설정에 숨겨진 모든 구조를 행렬도(biplot)에 표시하는 것이다. 따라서 이는 다변량 안수 분야의 기술이다. 여기에 설명된 CA 변형은 행이나 열에 초점을 맞춰 적용될 수 있으므로 실제로는 단순(대칭) 대응 분석이라고 불러야 한다.

## 각주

## 외부 링크
* Greenacre, Michael (2008), *La Práctica del Análisis de Correspondencias*, BBVA Foundation, Madrid, Spanish translation of *Correspondence Analysis in Practice*, available for free download from BBVA Foundation publications
* Greenacre, Michael (2010), *Biplots in Practice*, BBVA Foundation, Madrid, available for free download at multivariatestatistics.org

분류:차원 축소
인사이드-아웃사이드-비기닝

**인사이드-아웃사이드-비기닝**(inside–outside–beginning), **IOB 포맷** 또는 **BIO 포맷**은 전산언어학(예: 개체명 인식)의 청크 작업에서 토큰에 태그를 지정하기 위한 일반적인 태그 지정 형식이다. 이는 램쇼(Ramshaw)와 마커스(Marcus)가 1995년 "변환 기반 학습을 사용한 텍스트 청킹"(Text Chunking using Transformation-Based Learning)이라는 논문에서 제시했다. 태그 앞의 I- 접두사는 태그가 청크 내부에 있음을 나타낸다. O 태그는 토큰이 어떤 청크에도 속하지 않음을 나타낸다. 태그 앞의 B- 접두사는 태그가 O 태그 없이 다른 청크 바로 뒤에 오는 청크의 시작임을 나타낸다. 이 경우에만 사용된다. 청크가 O 태그 뒤에 오면 청크의 첫 번째 토큰은 I- 접두사를 사용한다.

널리 사용되는 또 다른 유사한 형식은 IOB2 형식이다. 이는 B-태그가 모든 청크의 시작 부분에 사용된다는 점을 제외하면 IOB 형식과 동일하다(즉, 모든 청크는 B-태그로 시작함).

엔터티 태그 지정에 대한 읽기 쉬운 소개는 밥 카펜터(Bob Carpenter)의 블로그 게시물 "Coding Chunkers as Taggers"에 나와 있다.

IOB 형식의 예:

"Alex", "Los" 및 "California"는 해당 청크의 첫 번째 토큰이지만 "I-" 접두사가 있음에 주의한다.

불용어를 필터링한 후의 동일한 예:

"California"는 이제 다른 LOC 청크 바로 뒤에 "B-" 접두사가 붙는다.

IOB2 형식의 동일한 예(불용어 필터링의 영향을 받지 않는 태그 포함):

관련 태그 지정 체계에는 때때로 "START/END: 태그 B, E, I, S 또는 O로 구성된다. 여기서 S는 단일 토큰을 포함하는 청크를 나타내는 데 사용된다. 길이가 2보다 크거나 같은 청크는 항상 B 태그이고 E 태그로 끝난다.

다른 태깅 체계에는 BIOES/BILOU가 포함된다. 여기서 'E'와 'L'은 마지막 또는 끝 문자가 이러한 시퀀스임을 나타내고 'S'는 단일 요소 또는 'U' 단위 요소를 나타낸다.

BIOES 형식의 예:

## 각주

분류:전산언어학
부다페스트 오픈 액세스 이니셔티브

섬네일|2001년 12월 1일 부다페스트에서의 회의 참가자들
**부다페스트 오픈 액세스 이니셔티브**(Budapest Open Access Initiative, **BOAI**)는 2002년 2월 14일 대중에게 공개된 연구 문헌에 대한 오픈 액세스와 관련된 원칙에 대한 공개 성명이다. 이는 2002년 12월 오픈 소사이어티 인스티튜트(Open Society Institute)가 부다페스트에서 2001년 12월 1–2일 사이 소집한 회의에서 시작되었다. 당시 "Free Online Scholarship"으로도 알려진 오픈 액세스를 장려하기 위한 것이다. 이 소규모 개인 모임은 오픈 액세스 운동을 정의하는 주요 행사 중 하나로 인식되었다. 2021년 현재 이니셔티브의 내용은 13개 언어로 번역되었다.

2012년 이니셔티브 10주년을 맞아 원래 이니셔티브가 재확인되었고 향후 10년 동안 오픈 액세스를 달성하기 위한 일련의 권장 사항이 보완되었다.

## 각주

## 외부 링크
* Budapest Open Access Initiative FAQ 
* Open Access News  by Peter Suber

분류:2001년 문서
지온 공국군의 기동병기

**지온 공국의 기동병기**()는 애니메이션 '기동전사 건담' 및 관련 작품에 등장하는 가상의 병기 중 ' 지온 공국'과 지온 공국 잔당군 '데라즈 플리트'에 소속된 모빌 슈트(MS) 및 모빌 아머(MA) 등과 같은 기동병기에 대해 설명한다.

## 모빌슈트
* 앗가이
* 아그
* 아그가이
* 이프리트
* 버프
* 카타르
* 가샤
* 갈바르디
* 건담(지온 사양)
* 기건
* 키케로가
* 갱
* 구울
* 구프
* 클럽맨
* 젬 카모프
** 게판게너 겜
* 겔구그
* 캠퍼
* 곡그
* 자쿠
** 액트 자쿠
** 자쿠 I
** 자쿠 II
** 자쿠 마린 타입
** 고기동형 자쿠 II
** 작업용 자쿠 II
** 육전형 자쿠 II
* 자멜
** 메르자 운 카노네
* 지옹
* 주아그
* 줄릭
* 즈곡크
* 센츄리오
* 전략 모빌 슈트
* 조곡
* 조크
* 즈다
* 돔
** 릭 돔
* 드라체
** 드라체 카이
* 도르멜
* 부그
* 페즌 드와지
* 모빌워커 01식

## 모빌 아머
* 아담
* 압살라스
* 엘메스
* 그라브로
** 그라브로 프로토 타입 수중 비트 탑재 형
** 그라브로 4호기
** 그라브로 (썬더 볼트 버전)
* 그롬린
** 그롬린 II
*** RF 그롬린 II
** 그롬린 포즐
* 자클레로
* 두라
* 노이에 칠
* 빅 잠
* 빅로
* 브라우 브로
* 록

## 기타
* 오고
** 지온 잠수정
* 실버 랜스
* 
* 라이노 살라스

## 같이 보기
* 우주세기의 기동병기 목록

분류:건담 시리즈의 무기
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

## 현대 심리학 이론
### 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.

## 각주

## 관련 문헌

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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.

## 같이 보기
* 이진 공간 분할법
* 분지학
* 클러스터 분석
* 최근접 이웃 탐색
* 수리분류학

## 각주

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.

## 같이 보기
* 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.

## 같이 보기
* 데이터 마이닝
* 결정 트리 학습법
* 인자 분석
* 로짓
* 선형 회귀
* 다차원 척도
* 패턴 인식
* 통계적 분류

## 각주

## 외부 링크
* 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
* 
* 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
분류:시장세분화
그리스와 덴마크의 왕자 미하일

**그리스와 덴마크의 왕자 미하일**(, 1939년 1월 7일~2024년 7월 28일)는 그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스과 오를레앙 공녀 프랑수아즈의 외아들이다. 그는 영국의 엘리자베스 2세 여왕의 남편 에든버러 공작 필립의 사촌동생이다. 그는 크리스티안 크리스티안 9세의 여든세 손주 가운데 막내이자 맨 마지막 생존자이다.

분류:1939년 출생
분류:2024년 사망
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. 요르요스 1세와 올가 왕비의 막내 아들이자 콘스탄티노스 1세의 동생이다.

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
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
정바오칭

**정바오칭**(, 1955년 1월 10일 ~ )은 타이완의 정치인, 제3~4, 9대 입법위원이다.

## 각주

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
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.

## 역사
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.

## 같이 보기
* 타겟 광고
* 다이렉트 마케팅
* 디지털 마케팅
* 판촉
* A/B 테스트
* 개인화
* 사용자 의도
* 검색 엔진 최적화

## 각주

분류:디지털 마케팅
소 버짐병

**소 버짐병**은 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.

## 원인
소가 설사병에 걸렸을때도 신속하게 치료하지 않아서 전해질 보충을 해서 회복되었어도 면역력이 약하기 때문에설사병에 다시 걸릴수있고 어떤 질병에도 노출될 가능성이 높으며 경제적 피해를 준다.

분류:수의학
분류:농업의학
분류:동물 세균성 질병
마리나 카렐라

**마리나 카렐라**(, 1940년 7월 17일 ~ )는 그리스의 예술가이며 그리스와 덴마크의 왕자 미하일의 부인이다.

## 외부 링크
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* 

분류:1940년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 그리스 사람
분류:21세기 그리스 사람
분류:그리스의 화가
분류:아테네 출신
분류:그리스 글뤽스부르크가
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.

## 같이 보기
* 에어리 원반
* 현미경

## 각주

## 출처

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분류:광학
분류:안과
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.

## 같이 보기
* 선택
* 의사결정 지원 시스템
* 결정 이론
* 마이크로모트

## 외부 링크
* 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

섬네일|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.

## 같이 보기
* 문서 분류
* MPEG-7
* 최근접 이웃 탐색
* 순위 학습

## 외부 링크
*  - 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
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.

## 각주

분류:데이터 압축
분류:무손실 압축 알고리즘
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.

## 같이 보기
* 선형 분류

## 각주

## 외부 링크
* Using stochastic gradient descent in C++, Boost, Ublas for linear regression
* Machine Learning Algorithms
* 
*  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)
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.

## 같이 보기
* 컴퓨터 비전
* 이미지 편집
* 디지털 화상 처리
* 정보 검색
* 순위 학습

## 각주

## 외부 링크
* 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.
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.

## 같이 보기
* 환율

## 출처
* 
* "Dornbusch's Overshooting Model After Twenty-Five Years", 2001 analysis by Kenneth Rogoff, International Monetary Fund.
* Romer, David. *Advanced Macroeconomics.* Third Edition. pp.&nbsp;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.

## 같이 보기

* 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

## 각주

## 출처

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분류:인공지능
자료 긁어내기

**자료 긁어내기**(data dredging, 데이터 드레징) 또는 **자료 캐고들기**(data snooping, 데이터 스누핑) 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.

## 같이 보기
* 에일리어싱
* 기저율 오류
* 바이블 코드
* 불의 부등식
* 체리 피킹
* 링컨과 케네디의 공통점
* 과적합
* 파레이돌리아
* 예측 분석
* 기본 및 응용 사회 심리학
* p-값
* 멘델의 유전법칙

## 각주

## 외부 링크
* 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.

## 같이 보기
* 스튜던트 t 분포

## 외부 링크
### 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
* https://github.com/modsim/KriKit - 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
분류:기계 학습의 커널 메소드
덴드로그램

섬네일|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.

## 같이 보기
* 클래도그램
* 분류 체계

## 각주

## 출처

* 

## 외부 링크
* 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.

## 각주

## 외부 링크
* https://distill.pub/2021/gnn-intro/

분류:비지도 학습
분류:인공신경망
분류:그래프 알고리즘
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.

## 역사
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.

## 같이 보기
* 전산언어학
* 정보 검색
* 잠재 의미 분석
* 자연어 처리
* 말뭉치
* 텍스트 마이닝

## 각주

## 출처

* 
* 
*: Reprinted in 
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* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 

* 

* 
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* 
* 
* 
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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

**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.

## 같이 보기
* 복호화
* 그레이 부호
* 크로네커 델타
* 일진법
* XOR 게이트

## 각주

분류:디지털 전자공학
분류:1
루스벨트가

섬네일|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 시어도어의 12촌 동생 프랭클린 D. 루스벨트의 대통령직, 프랭클린의 아내이자 시어도어의 조카딸인 영부인 엘리너 루스벨트의 명성으로 세계적인 정치적 명성을 얻게 되었다. 루스벨트 가족은 같은 성으로 두 명의 미국 대통령을 배출한 네 가족 중 하나이다. 다른 가족들은 애덤스, 부시, 해리슨 가족이다.

## 외부 링크
* ''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.

## 각주

## 관련 문헌
* 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.

## 시놉시스

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

## 제작진
### 감독
* 김지운

### 공동 제작, 배급
* 꿀잼컴퍼니
* 케이티 알파

## 출연
### 주연
* 김인서 : 아진 역
* 박예리 : 현아 역
* 신기환 : 우수 역
* 정상훈 : 남봉섭 역

## 외부 링크
* 

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.

## 같이 보기
* 해밍 거리
* 유사도 학습

## 각주

## 외부 링크
* 
* 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
분류:통계적 거리
분포 의미론

섬네일|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.

## 분포 가설
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.

## 같이 보기
* Gensim
* Word2vec
* 워드 임베딩
* 존 루퍼트 퍼스

## 각주

## 출처

* 
*  Reprinted in 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 

## 외부 링크
* Zellig S. Harris

분류:전산언어학
분류:의미론 (언어학)
분류:언어 습득
분류:의미 유사도
중간언어 기계번역

섬네일|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.

## 같이 보기
* 중간 표현
* 주축어
* 지식 표현

## 각주

## 외부 링크
* Interlingua Methods
** Slides
** [ftp://ftp.umiacs.umd.edu/pub/bonnie/Interlingual-MT-Dorr-Hovy-Levin.pdf Paper]

분류:기계 번역
분류:전산언어학
이미지 복원

[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.

## 같이 보기
* 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.

## 각주

분류:포유양류
분류:2014년 기재된 화석 분류군
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.

## 같이 보기
* 자기회귀누적이동평균
* 자기회귀모형

## 외부 링크
* Common approaches to univariate time series

분류:시계열 모형
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

섬네일|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.

## 같이 보기
* 모델옵스
## 각주

분류:기계 학습
민코프스키 거리

섬네일|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.

## 같이 보기
* 멱평균
* 르베그 공간
* 노름

## 외부 링크
* 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
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.

## 같이 보기
* 조건부 무작위장
* 제스처 인식
* 은닉 마르코프 모형
* 나이브 베이즈 분류
* 서포트 벡터 머신
* 인공지능의 개요

분류:인간-컴퓨터 상호 작용
분류:인공지능의 응용
분류:응용 기계 학습
풀리아 공작부인 올가

**풀리아 공작부인 올가**(, 1971년 11월 11일 ~ )는 그리스와 덴마크의 왕자 미하일과 작가 겸 예술가이자 그리스의 사업 거물 테오도르 카렐라의 딸인 마리나 카렐라의 차녀이다. 올가는 그녀의 2촌 조카 아이모네 디 사보이아아오스타 공작과 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
분류:2003년 기재된 화석 분류군
박민지 (씨름 선수)

**박민지**(1990년 8월 23일 ~ )은 한국의 씨름 선수다.

## 육상 선수 경력
투포환 선수로 활동하였고, 2008년 전국체전에서 동메달을 획득하였다. 한국체육대학교 2학년때 그만두었다

## 씨름 선수 경력
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.

## 각주

## 외부 링크
* 

분류:1990년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 여자 씨름 선수
분류:거제시 출신
분류:20세기 대한민국 사람
분류:21세기 대한민국 사람