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충청남도 서산군 출신으로, 이교칠(李敎七)과 전주 이씨의 아들로 태어났지만, 유복자로 태어났다. 나중에 작은아버지 이교삼(李敎三)의 양자로 입양되었다. 성인이 된 뒤에 경성부로 상경하여 계속 거주하였다. 대한제국 말기의 일간지 대한민보(大韓民報)의 주필을 거쳐 천도교 교역자로 종교활동을 하였으며, 천도교 월보사의 주필로 활동했다. 3·1 운동 때는 박인호, 이종일, 김홍규, 윤익선과 함께 지하신문인 《조선독립신문》을 발행하여 3·1 운동의 전국적 확산에 주력하다가 옥고를 당하는 등 항일언론 활동을 하였고, 하와이 만국기자대회에 가입하고 기자단체인 무명회위원장으로 활동하였다.
개화기 문인으로서도 문학사(文學史) 상 중요한 위치를 점한다. 대표적인 문학작품으로 문장수사론(文章修辭論)인〈文章體法〉과 한문희곡인〈滿江紅〉을 비롯하여 수편의 장편소설이 있다. 특히 황산은 ‘표제(標題) 단편소설’의 효시인〈모란봉〉을 비롯한 5편의 단편소설을 발표하여 개화기 소설가로서도 중요한 위치를 점하고 있다.
1910년 천도교에 입교한 후 오랫동안 교단의 중책을 역임하였다. 한편 이종일이 아들이 일찍 사망하였으므로, 1925년 이종일의 장례식과 장례비를 부담하기도 했다. 또한 〈중성〉〈산업계〉〈실생활〉등의 잡지를 발간 운영하였고 각종 민족운동에 참여하여 조선물산장려회이사장, 신간회 본부 선전부장과 신간회 경성지회위원장, 조선기근구제위원장 등으로 다양한 활동을 하였다.
1937년 중일전쟁 이후에는 교단의 최고책임자인 천도교 대종사장과 교령직에 있으면서 일제에 협력하기도 했다. 일제 말기 이종린의 행적을 천도교 교단의 영욕을 대변해야 하는 안타까운 지경에 처했던 것으로 보는 시각도 있다. 해방 이후에는 반민특위에 체포되어 조사를 받기도 하였으나, 반민특위가 조직적인 방해를 받으면서 재판 결과 무혐의 판결을 받아 풀려났다. 제헌국회에서 헌법기초위원으로 대한민국 정부 수립에 공헌하기도 하였다.
이종린은 한국전쟁때는 피난을 하지 못하고 조선인민군이 서울을 점령했을 때 체포되었다가 서울이 수복되던 날 납북되던 중에 사망하였다. 안창호, 여운형과 더불어 세칭 당대의 ‘3대 웅변가’로 일컬어졌었다. 또한 그는 400여 수의 시를 남기기도 했다. 자택 후원으로 옮겨져 가매장하였다가 한국 전쟁이 끝난 뒤 1954년 경기도 양주군 노해면 중계리(현 서울특별시 노원구 중계동) 산에 안장되었다.
파나소닉홀딩스 주식회사(, )는 일본의 가전제품 생산을 주요 사업으로 하는 대기업이자 굴지의 리튬 이온 전지 제조사이다. 본사는 오사카부 가도마시. 창업자는 마쓰시타 고노스케()이다. 2008년 9월 30일까지의 기업 명칭은 마쓰시타 전기산업 주식회사(, )이었다.
마쓰시타 전기산업 주식회사는 굴지의 전자기업으로 군림할 때 여러 브랜드 네임을 사용하였다. 대표적인 브랜드는 다음과 같다. 일본 내수제품에서는 주로 나쇼날()이라는 자사 브랜드를 사용하였다. 일부 국내향 오디오제품과 대부분의 해외 수출용 제품은 파나소닉()을 사용하였다. 오디오 장비는 주로 테크닉스()를 사용하였다.
대한민국에서는 1980년대 이전에는 자사의 나쇼날 브랜드가 널리 알려졌고 1990년대 이후에는 파나소닉이라는 자사 브랜드가 더 많이 알려졌다. 이는 1999년부터 한국에서 일본제품 수입자유화 조치가 취해졌기 때문에 수출브랜드 파나소닉이 90년대 이후부터 들어오기 시작했기 때문이었다.
창업자 마쓰시타 고노스케는 1918년에 전기소켓을 만드는 '오사카 전등'이라는 회사에서 독립하여 '마쓰시타 전기기구 제작소'를 창업하였다. 마쓰시타는 포탄형의 자전거 램프를 고안해 '내쇼널 램프'라고 만들어 히트를 친다. 이후 1932년에 '마쓰시타 전기산업'으로 개명되었고, 당시 마쓰시타 전공, 마쓰시타 통신공업 등 마쓰시타라는 이름이 붙은 14개의 대기업군을 가지고 있었으며 세계 40개국에 진출해서 나쇼날(National), 파나소닉(Panasonic), 테크닉스(Technics) 등의 유명 브랜드로 다양한 제품을 팔았다. 그룹의 규모가 이리 크다 보니 일본 가전제품 시장을 쥐고 흔들 수 있는 기업으로 손꼽혔다. 비디오 테입 규격을 놓고 VHS와 베타가 격돌할 때 다들 마쓰시타가 어떻게 나서느냐에 따라서 판정이 났었다. 마쓰시타는 1990년 미국 할리우드 영화사 MCA를 61억달러에 사들였다. 하지만 손실을 보고 1995년 캐나다 시그램에 70억달러에 팔았으며 1969년 1월 산토리 산요 도시바 등과 함께 도쿄 오리온즈 인수 물망에 올랐으나 구단 경영에 용훼하지 말라는 오리온즈 측의 제휴 조건 때문에 좌절됐고 롯데가 최종 인수했으며 이외에도 1988년 말 난카이 호크스 인수 물망에 올랐다.
마쓰시타 통신공업은 가전용이 아닌 산업, 업무용 전자제품의 수요가 증대할 것이라는 마쓰시타 고노스케의 예견에 따라 1958년에 설립되었다. 설립 후 자산내용, 수익 등에 있어서 줄곳 마쓰시타 그룹의 우등생으로 군림. 관서(關西) 지방에 본부를 둔 그룹의 약점을 보강하기 위하여 도쿄도의 위성도시인 요코하마에 본사를 둔 마쓰시타 통신공업은 ‘이용자를 위한 하이테크형 효율기업’이라는 모토를 가지고 주로 통신기기, 정보기기를 생산하여 2000년 초중반 이후 이동통신 단말기 부문에서 NEC와 치열한 시장경쟁을 펼쳤다.
2002년 5월 파나소닉캐나다는 토론토 워터프론트에 "music city" 신설.
2008년 파나소닉공장 생산 Electric shavers를 모두 Panasonic Shavers 브랜드로 통일했다.
2012년1월 Myspace TV 벤처회사를 파나소닉 TV 사업부에 통합.
2012년 5월 FirePro System 인도회사 지분 76.2% 인수계획 발표.
2013년 7월 일본 소니와 함께 데이터저장용 Archival(Optical) Disc 개발계획 발표.
2014년 7월 미국 Tesla와 함께 Giga Factory 2차전지 생산공장 신설에 투자 (USD 1.6 Billion)
2015년 1월 중국내 TV사업 철수 및 중국 Shandong 소재 joint venture 청산.
2016년 6월 미국 Tesla는 자사 Model3, Model S, Model X (SUV)에 베타적으로 파나소닉 배터리 장착계획 발표.
2019년 반도체 및 보안관련 사업 매각. Vending machine 사업 철수.
2021년 3월 파나소닉은 Blue Yonder를 USD 6.45billion에 인수발표. 이는 2011년 이후 파나소닉에 가장 큰 규모의 인수 규모이다.
2021년6월 파나소닉은 Tesla 지분 USD$ 3.6billion에 전량 매각 발표.
루터교회( , "루터교")는 16세기 마르틴 루터의 사상을 따르는 개신교 교파이다. 루터교회는 개신교의 장자 또는 효시임을 자임하고 있다. 종교개혁에서 중요한 신학적 배경을 형성하였다. 특히, 초대교회와 공교회의 전통을 따라 서방교회를 개선하고자 하는 신학적 개선주의, 즉 개신교 공교회주의를 형성하는데 기여하였다.
성베드로 대성당의 신축 비용 등을 확보하기 위해 로마 가톨릭 교황이 면죄부 발행을 남발하자, 1517년 10월 31일 이에 항의한 마르틴 루터는 원래 새로운 교파를 세우려고 하지는 않았다. 그가 애초에 비텐베르크 만인성자교회 게시판에 내건 95개 논제( Martin Luther’s Ninety-five Theses)는 바티칸에 있는 교황좌 및 중세 가톨릭교회 내부를 개혁하기 위한 것이었다. 그동안 교회 안에 들어온, 성경적 근거가 없는 미신과 풍습들을 정화시키고 기독교의 순수한 신앙을 고찰하고 이를 고치려 했다. 기독교 한국 루터회 누리집에 따르면, ‘루터란’이라는 명칭은 루터를 비판하는 이들이 루터파를 "루터를 따르는 똘마니"라고 경멸하는 말로 사용하였는데, 나중에는 이 말이 루터교회 스스로도 자신들을 가리키는 이름으로 굳어지게 되었다.
그 이후 루터교회는 북유럽을 중심으로 전 세계로 퍼지게 된다. 루터교회는 사람의 이름을 사용하고 있으나 처음부터 그런 것은 아니었다. 루터 자신도 그를 따르는 사람들에게 자기 이름 '루터'를 붙여서 부르는 것을 극구 반대하였다.
신학논쟁과 일치.
루터의 사후 독일에서의 루터사상은 비텐베르크에 중심을 둔 멜란히톤식 인문주의를 대표하는 ‘필립파’와 에나를 중심으로 한 ‘정통 루터파’ 간의 갈등으로 갈라졌다. 이들 간에 있었던 여러 논쟁들의 중재안과 칼뱅주의와의 논쟁에서 주장된 것을 채택한 것이 ‘일치 신조문’(1577년)이다. ‘일치 신조’는 ‘아우구스부르크 신앙고백서’ 50주년 기념으로 출판된 ‘일치서’(1580)에 다른 루터교 신조들과 함께 게재되었다.
루터교회의 확산.
16세기 종교개혁 이후 루터교회는 독일 루터교회에서 유럽 루터교회로 발전하였다. 1525년 이후 프로이센, 1527년 이후 북구 제국 스웨덴과 핀란드, 1537년 이후 덴마크와 노르웨이, 1539년 이후 아이슬란드와 그리고 발트해의 여러 국가들 (1523 - 39) 등에서 독보적인 위치를 차지하였으며 그 외 일부 동부 유럽 지역으로 전해졌다. 독일에서는 ‘일치서’ 이후로부터 17세기 말까지는 루터교 정통주의의 시대이다. 이후 정통주의는 경건주의로 대체되었고, 경건주의 다음으로는 계몽주의가 뒤따랐다. 19세기 이후로 루터주의는 여러 다양한 신학 조류에 따라 조금씩 변화되곤 했다. 북유럽의 루터교회는 고교회파의 전통을 따르며 모든 면에서 사실상 성공회와 거의 흡사하다. 그래서 북유럽의 루터교는 대체로 주교제 교회로서 유지되며 주교, 사제, 부제의 삼성직을 유지하며 성직자에 대해 한국과는 달리 신부(사제)라는 호칭을 쓴다.
오세아니아와 미국.
아메리카 대륙과 오세아니아 지역에서의 루터교는 주로 유럽으로부터 이민자들이 유입되면서 세워지기 시작하였다. 유럽에서 ‘30년 전쟁’의 전화를 피해 일부 루터교도들은 미국으로 이민을 하였다. 이들은 초기에는 유럽 선교협의회들로부터 온 목사들의 목양을 받았다. ‘미국 루터교의 아버지’라고 불리는 뮐렌베르그는 1742년 프랑케 할레 선교회에서 파송되어 온 후, 북미의 루터교도들을 하나의 신앙고백으로 연합시키고 순수성을 보존하려고 힘썼다. 그는 루터교도들을 조직하는 데도 큰 역할을 담당하여 1748년 미국 최초의 루터교 대회가 열리게 되었다.
미국 미주리 시노드.
기독교 한국 루터회와 형제교회 관계에 있는 미국의 미주리 시노드(LCMS)는 1839년 750명의 독일 작센의 거주자들이 ‘연합주의’와 종교의 합리주의를 피해 미국 미주리주로 이주한데서 시작된다. 월터 목사의 영도 아래 이들 이민자들은 바바리아의 뢰헤가 보낸 일단의 목사들과 함께 1847년에 첫 대회를 열었다. 미조리 의회는 1997년 선교 150주년 기념식을 가졌다.
아시아와 아프리카의 루터 교회는 주로 유럽과 미주 지역에서 선교사를 파송하여 세운 교회이다. 두 대륙 가운데서도 아프리카의 탄자니아 등 일부 국가와 아시아의 인도네시아 교회는 괄목할만한 성장을 보이고 있다.
한국에 최초로 들어온 개신교 선교사 카를 귀츨라프(Karl Friedrich August Gützlaff)는 루터교 목사였다. 1832년 7월 17일 황해도 몽금포(현재 조선민주주의인민공화국 황해남도 용연군 소속)에 도착하였다. 7월 24일 고대도 후양에 정박한 바 있고, 7월 25일 군관 텡노와 수로 안내인의 안내로 충청남도 원산도에 도착하여 정박했다. 25일의 체류 기간에 주민들에게 감자와 한문성경을 주었고 주기도문을 한글 번역을 시도했다. 본격적인 한국 선교는 1958년부터였다. 최초의 한국인 루터교 목사 지원용과 세 명의 미국 루터교회 미주리시노드 소속 선교사가 입국했다. 이때 설립된 루터교회가 기독교한국루터회이다. 기독교한국루터회 관련 선교기관과 신학대학으로, 교단 출판사인 컨콜디아 출판사와 라디오 방송인 루터란 아워, 그리고 루터대학교가 있다. 한국의 루터교회는 다른 주류 개신교단에 비해서는 가톨릭적인 모습이 많이 남아 있으나 루터교회 안에서는 저교회파의 전통을 따르고 있다.
루터교 세계연맹.
루터교 세계 연맹(LWF)은 1947년 세계 루터란들 사이의 공존과 협조를 발전시키기 위하여 설립되었다. 복음 전파와 기타 교회의 사명을 수행하는 데 있어서 여러 루터교회들과 그룹들을 지원하며 한편으로, 기독교의 가시적 일치와 그리스도의 제자로서의 삶을 실천하려는 진보적 기독교 운동인 에큐메니컬 운동에 대한 관심과 참여를 고양시킨다. 그 외에도 공동체로서 사회적, 경제적 정의와 인권을 증진시키는 데 노력하고 있다. 현재 124개 루터교회가 회원 교회로 가입하여 참여하고 있으며, 전 세계 루터란의 94% 이상이 그 회원이다. 그 본부는 세계교회협의회(WCC)본부와 함께 스위스 제네바에 있으며, 한국 루터교회는 1972년에 가입하였다.
고대교회의 신조들인 니케아 신조(381), 사도신조, 아타나시우스 신조와 마르틴 루터가 자신의 신앙을 정리한 신앙고백인 아우크스부르크 신앙고백을 통해 신앙을 고백한다. 그 외에 신앙고백의 변증서(1530년), 스몰칼드 신조, 루터가 작성한 신앙고백서(1537년), 두개의 요리문답(1529년), 6명의 루터파 신학자들이 작성한 일치신조(1577년)이 있다.
다른 교단과의 관계.
루터교는 개혁교회와 성찬론 등을 통해 충돌하면서, 네덜란드의 항변파(아르미니우스 파)를 돕는 후원자의 역할을 자처하였다. 따라서 개혁파와의 관계는 좋지 않았으나 개혁교회 등과의 교단연합이 활발하게 진행 중에 있다.
독일의 예전학자 빌리암 나아겔이 쓴 그리스도교 예배의 역사(박근원 옮김. 대한기독교서회)에 따르면, 루터의 사상은 영국 종교개혁에도 영향을 주어(1520년대), 아우구스부르크 신앙고백은 영국성공회 39개조 신조의 원천자료가 되었다.
루터교 예배양식.
티미쇼아라( /timiˈʃo̯ara/ , , , , 바나트 불가리아어: Timišvár)는 루마니아 서부에 있는 도시로 티미슈 주의 주도이다.
제1차 세계 대전 이전에는 오스트리아-헝가리 제국의 땅이었다. 당시 민족별 인구 분포는 독일인, 헝가리인, 루마니아인 순이었다.
독재자 니콜라에 차우셰스쿠 정권 하에서 루마니아인이 티미쇼아라로 이주되었으며, 혼자서는 행동할 수 없을 만큼 심한 감시를 받았다. 결국 1989년 헝가리 개혁교회 목사인 퇴케시 라슬로 목사가 체포되는 사건을 계기로 주민들의 불만이 폭발, 차우셰스쿠 정권에 반대하는 반정부 시위와 이에 대한 정부군의 유혈 진압이 일어났다.이 사건은 부쿠레슈티의 차우셰스쿠 반대 시위를 시작으로 루마니아 전역으로 민주화 시위가 번지게 하였다.
달력(calendar)은 1년을 날짜별로 달, 날, 요일, 기념일, 공휴일 등을 표기한 책자 형태의 물건이다. 책력(冊曆)은 1년의 시령과 그 날짜를 기록한 문서를 말한다. 또한 책력은 한 달 또는 두 달을 한 장에 나타내는 달력이 주를 이루나, 한 장에 하루씩 나타나는 일력(日曆)도 있고, 한 장에 일주일을 엮은 주력(週曆)도 있으나, 보통 그것들도 달력이라 부른다.
로마와 중국 등 고대의 문헌, 기록에는 초기 형태의 달력이 포함되어 있다. 현대의 달력은 얼머낵 등과 함께 발전되었으며 종교, 문화, 기상, 천문학, 점성술 정보를 표 형식으로 모아두었다. 여기에는 점성술 예측을 가져가준 프랙티카(practica)와 개인/전문가 용도의 다이어리가 포함된다.
인쇄는 날짜를 추적하는 많은 관련 출판물 유형을 발생시켰으며, 그 중 달력은 하나에 불과하다. 현대 달력은 종교적, 문화적, 기상학적, 천문학적, 점성술적 정보를 표 형식으로 수집한 연감, 앞으로의 한 해에 대한 점성술적 예측을 제공한 실용주의, 그리고 개인적이고 전문적인 사용을 위한 일기와 같은 다른 것들과 함께 진화했다. 가로 인쇄의 도입으로 달력을 하나의 큰 종이에 인쇄할 수 있게 되었고, 기본 달력은 더 상세한 일기와 실제 달력과 구별되었다. 정확한 시계가 없는 상황에서 달력은 시간을 기록하는 보조 도구로 두 배가 되었다. 일출과 달이 뜨는 시간을 기록함으로써 달력은 농부들이 들판에서 시간을 알려주는 데 도움이 되었다.
달력 장식.
실용적인 사용과 함께, 달력은 장식품으로 발전했다. 일반적으로 각 페이지에는 계절과 관련된 새 이미지가 포함된다. 일반적인 주제는 풍경, 자동차, 야생동물, 남성 또는 여성 모델, 대중 문화를 포함한다. 기업들은 종종 자신의 이름과 연락처가 적힌 벽걸이 달력을 고객들에게 홍보 상품으로 무료로 나눠준다.
특히 영향력 있는 달력 유형은 누드 달력 또는 핀업 달력으로, 옷을 거의 입지 않거나 나체 모델의 이미지를 포함하는 달력이다. 어떤 것들은 본질적으로 포르노적이지만, 더 최근의 발전은 코믹한 상황에 있는 사람들을 묘사하고 자선을 위해 출판된 달력이다.
총 3권(제1권 6곡, 제2권 8곡, 제3권 4곡)으로 구성되어 있으며 그의 피아노 작품들 중에서도 가장 중요한 위치를 차지한다고 할 수 있다. 그가 제3권을 끝내지 못하고 2006년 타계함으로써 어떤 의미로는 미완성 작품이라고 볼 수도 있다.
그는 이 작품들에서 가장 전통적인 요소들(프레데리크 쇼팽, 로베르트 슈만, 클로드 드뷔시 그리고 심지어 알레산드로 스카를라티)과 함께 새롭게 영향을 받은 다양한 음악들을 한데 융합시킨다. 즉, 멕시코의 작곡가 낸캐로우의 자동피아노를 위한 음악, 아프리카 실로폰 음악의 독특한 리듬, 라틴아메리카의 악삭 리듬, 14세기 후반 아르스 수브틸료아의 복잡한 리듬, 가멜란 등 동남아시아 여러 문화권 음악의 독특한 음조 체계, 재즈 풍의 피아노 서법 등 리게티가 접한 수많은 지적 문화적 자극들이 모두 녹아있다.
k-평균 알고리즘()은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. 이 알고리즘은 EM 알고리즘을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있다.
"k-평균"에 대한 개념은 1957년 후고 스테인하우스에 의해 소개되었으나, 용어 자체는 1967년에 제임스 매퀸()에 의해 처음 사용되었다. 현재 사용되고 있는 표준 알고리즘은 1957년에 스튜어트 로이드()가 펄스 부호 변조(PCM)를 목적으로 처음으로 고안 하였으나 1982년이 되어서야 컴퓨터 과학 매거진에 처음 공개되었다. 알고리즘이 공개되기 이전인 1965년에 E. W. Forgy 또한 같은 알고리즘을 제안하였다. 차후 1975년과 1979년에 Hartigan과 Wong에 의해 거리 계산이 필요하지 않은 좀 더 효율적인 방법이 소개 되었다.
k-평균 클러스터링 알고리즘은 클러스터링 방법 중 분할법에 속한다. 분할법은 주어진 데이터를 여러 파티션 (그룹)으로 나누는 방법이다. 예를 들어 n개의 데이터 오브젝트를 입력받았다고 가정하자. 이 때 분할법은 입력 데이터를 n보다 작거나 같은 k개의 그룹으로 나누는데, 이 때 각 그룹은 클러스터를 형성하게 된다. 다시 말해, 데이터를 한 개 이상의 데이터 오브젝트로 구성된 k개의 그룹으로 나누는 것이다. 이 때 그룹을 나누는 과정은 거리 기반의 그룹간 비유사도 (dissimilarity) 와 같은 비용 함수 (cost function) 을 최소화하는 방식으로 이루어지며, 이 과정에서 같은 그룹 내 데이터 오브젝트 끼리의 유사도는 증가하고, 다른 그룹에 있는 데이터 오브젝트와의 유사도는 감소하게 된다. k-평균 알고리즘은 각 그룹의 중심 (centroid)과 그룹 내의 데이터 오브젝트와의 거리의 제곱합을 비용 함수로 정하고, 이 함수값을 최소화하는 방향으로 각 데이터 오브젝트의 소속 그룹을 업데이트 해 줌으로써 클러스터링을 수행하게 된다.
n개의 d-차원 데이터 오브젝트 (x1, x2, …, x"n") 집합이 주어졌을 때, k-평균 알고리즘은 n개의 데이터 오브젝트들을 각 집합 내 오브젝트 간 응집도를 최대로 하는 formula_1 개의 집합 S = {"S"1, "S"2, …, "S""k"}으로 분할한다. 다시 말해, μ"i"가 집합 "S""i"의 중심점이라 할 때
각 집합별 중심점~집합 내 오브젝트간 거리의 제곱합을 최소로 하는 집합 S를 찾는 것이 이 알고리즘의 목표다. 이 목적 함수의 전역 최솟값 (global minimum) 을 찾는 것은 NP-난해 문제이므로, 언덕 오르기 (hill climbing) 방식으로 목적 함수의 오차를 줄여나가며 지역 최솟값 (local minimum) 을 발견했을 때 알고리즘을 종료함으로써 근사 최적해를 구한다.
표준 알고리즘.
formula_3번째 클러스터의 중심을 formula_4, 클러스터에 속하는 점의 집합을 formula_5라고 할 때, 전체 분산은 다음과 같이 계산된다.
알고리즘은 우선 초기의 formula_4를 설정하는 것으로 시작한다. 이후 다음의 두 단계를 반복한다.
맨 처음, 각 점들을 formula_13개 집합으로 나눈다. 이때 임의로 나누거나, 어떤 휴리스틱 기법을 사용할 수도 있다. 그 다음 각 집합의 무게 중심을 구한다. 그 다음, 각각의 점들을 방금 구한 무게중심 가운데 제일 가까운 것에 연결지음으로써 새로이 집합을 나눌 수 있다. 이 작업을 반복하면 점들이 소속된 집합을 바꾸지 않거나, 무게중심이 변하지 않는 상태로 수렴될 수 있다.
초기화 기법.
무작위 분할 (Random Partition).
무작위 분할 알고리즘은 가장 많이 쓰이는 초기화 기법으로, 각 데이터들을 임의의 클러스터에 배당한 후, 각 클러스터에 배당된 점들의 평균 값을 초기 formula_9로 설정한다. 무작위 분할 기법의 경우 다른 기법들과는 달리 데이터 순서에 대해 독립적이다. 무작위 분할의 경우 초기 클러스터가 각 데이터들에 대해 고르게 분포되기 때문에 각 초기 클러스터의 무게중심들이 데이터 집합의 중심에 가깝게 위치하는 경향을 띈다. 이러한 특성 때문에 k-조화 평균이나 퍼지 k-평균에서는 무작위 분할이 선호된다.
Forgy.
Forgy 알고리즘은 1965년 Forgy에 의해 고안되었으며 현재 주로 쓰이는 초기화 기법 중 하나로, 데이터 집합으로부터 임의의 formula_13개의 데이터를 선택하여 각 클러스터의 초기 formula_9로 설정한다. 무작위 분할 기법과 마찬가지로 Forgy 알고리즘은 데이터 순서에 대해 독립적이다. Forgy 알고리즘의 경우 초기 클러스터가 임의의 formula_13개의 점들에 의해 설정되기 때문에 각 클러스터의 무게중심이 중심으로부터 퍼져있는 경향을 띈다. 이러한 특성 때문에 EM 알고리즘이나 표준 k-평균 알고리즘에서는 Forgy 알고리즘이 선호된다.
MacQueen.
1967년 MacQueen에 의해 고안된 MacQueen 알고리즘은 Forgy 알고리즘과 마찬가지로 데이터 집합으로부터 임의의 formula_13개의 데이터를 선택하여 각 클러스터의 초기 formula_9로 설정한다. 이후 선택되지 않은 각 데이터들에 대해, 해당 점으로부터 가장 가까운 클러스터를 찾아 데이터를 배당한다. 모든 데이터들이 클러스터에 배당되고 나면 각 클러스터의 무게중심을 다시 계산하여 초기 formula_9로 다시 설정한다. MacQueen 알고리즘의 경우 최종 수렴에 가까운 클러스터를 찾는 것은 비교적 빠르나, 최종 수렴에 해당하는 클러스터를 찾는 것은 매우 느리다.
1990년에 Kaufman과 Rousseeuw에 의해 고안된 Kaufman 알고리즘 은 전체 데이터 집합 중 가장 중심에 위치한 데이터를 첫번째 formula_9로 설정한다. 이후 선택되지 않은 각 데이터들에 대해, 가장 가까운 무게중심 보다 선택되지 않은 데이터 집합에 더 근접하게 위치한 데이터를 또 다른 formula_9로 설정하는 것을 총 formula_13개의 formula_9가 설정될 때까지 반복한다. 무작위 분할과 마찬가지로, Kaufman 알고리즘은 초기 클러스터링과 데이터 순서에 대해 비교적 독립적이기 때문에 해당 요소들에 의존적인 다른 알고리즘들 보다 월등한 성능을 보인다.
k-평균 알고리즘의 계산 복잡도에 크게 영향을 미치는 요소 두가지는 유클리드 공간 와 클러스터의 수 이다. 클러스터의 수가 작더라도, 일반적인 유클리드 공간 에서 k-평균 알고리즘의 최적 해를 찾는 것은 NP-난해이다. 반대로 낮은 차원의 유클리드 공간일지라도, 개의 클러스터에 대해 최적 해를 찾는 것 또한 NP-난해이다.
이러한 이유로 k-평균 알고리즘에서는 위와 같은 휴리스틱 기법을 주로 사용한다. Lloyd 알고리즘의 경우, 시간 복잡도는 클러스터의 수, 데이터 벡터의 차원, 데이터 벡터의 수에 각각 비례한다. 또한 알고리즘이 해가 수렴하기까지 반복되므로, 알고리즘이 반복된 횟수에도 비례한다. 즉, 개의 -차원 데이터 벡터들을 번의 반복을 통해 개의 클러스터로 묶는데 걸리는 시간은 formula_25이다. 보통 데이터 오브젝트의 개수보다 클러스터의 개수가 훨씬 적으므로 formula_26이고, 알고리즘 반복 횟수 역시 데이터 오브젝트 개수보다 훨씬 적으므로 formula_27이다. 따라서, k-평균 알고리즘은 많은 환경에서 빠르게 수렴하고, 대규모 데이터를 처리하는데 적합하므로 널리 사용된다.
이 알고리즘은 k값에 따라 결과값이 완전히 달라진다. 예를 들어, 실제 데이터 4개 의 클러스터를 가지고 있는데, k=3으로 입력했다고 가정하자. 그러면 아래와 같은 결과가 나올 수 있다.
이는 실제 클러스터의 수 보다 k값이 작을 때 발생하는 현상이다. 반대로, 실제 클러스터가 5개인데 k=8을 입력했다고 가정하자. 결과는 아래와 같다.
이 알고리즘은 초기값을 어떻게 주느냐에 따라 최적화의 결과가 전역 최적값 (global optimum) 이 아닌 지역 최적값 (local optimum)으로 빠질 가능성이 있다. 예를 들어, 실제 데이터는 3개의 클러스터를 가지고 있고, k도 3이라고 하자. 데이터와 초기 중심값의 분포는 아래와 같다.
즉, 비용 함수의 함수 공간에서 최적화를 시행할 때, 에러가 줄어드는 방향으로 최적해를 찾아가게 되는데, 전역이 아닌 지역 최솟값에 도달해도 알고리즘의 수렴 조건을 만족하게 되므로 더 이상 최적화를 진행하지 않게 된다. 따라서, 사용자가 기대한 결과를 얻지 못하게 되는 것이다. 이를 방지하기 위해 담금질 기법 (Simulated Annealing) 을 수행하여 의도적으로 에러가 줄어드는 방향을 피하는 방식을 이용하거나, 서로 다른 초기값으로 여러 번 시도해본 뒤 가장 에러값이 낮은 결과를 사용하는 기법 등을 이용함으로써 이 문제를 완화할 수 있다.
k-평균 알고리즘은 이상값 (outlier) 에 민감하게 반응한다. 이상값이란 다른 대부분의 데이터와 비교했을 때 멀리 떨어져 있는 데이터를 의미한다. 이러한 이상값은 알고리즘 내에서 중심점을 갱신하는 과정에서 클러스터 내의 전체 평균 값을 크게 왜곡시킬 수 있다. 따라서 클러스터의 중심점이 클러스터의 실제 중심에 있지 않고 이상값 방향으로 치우치게 위치할 수 있다. 아래의 경우를 살펴보면
실제 데이터 클러스터는 오른쪽 중간에 위치해있는데 반해 클러스터의 중심은 클러스터로부터 왼쪽으로 상당히 떨어진 지점에 위치한다. 이는 실제 클러스터 외부에 퍼져 있는 이상값들이 중심점 계산에 있어 그 값을 크게 왜곡시켰기 때문이다. 이를 방지하기 위해 k-평균 알고리즘을 실시하기 전에 이상값을 제거하는 프로세스를 먼저 실행하거나, 분할법의 일종인 k-대푯값 알고리즘 (k-medoids algorithm) 을 이용하면 이상값의 영향을 줄일 수 있다.
k-평균 알고리즘은 비용 함수를 계산할 때 중심점과 각 데이터 오브젝트간의 거리를 계산하게 된다. 이 때 사용하는 거리는 유클리드 거리이다. 따라서, 알고리즘 수행 시 중심점으로부터 구형으로 군집화가 이루어지게 된다. 만약 주어진 데이터 집합의 분포가 구형이 아닐 경우에는 클러스터링 결과가 예상과 다를 수 있다. 아래의 경우를 살펴보자.
위의 경우에는 총 4개의 클러스터가 존재하는데, 구형인 클러스터는 2개만 존재한다. 위와 같은 경우 클러스터링을 시행하면 중심점으로부터 가까이 있는 데이터 오브젝트들을 한 그룹으로 묶게 되는데, 그러면 얼굴 형상의 데이터 분포를 고르게 4 조각으로 자르는 형상이 나오게 된다. 이는 알고리즘 사용자가 원하는 결과와는 크게 다르다. 위와 같은 경우에는 비슷한 밀도를 가진 데이터 군집을 하나의 클러스터링으로 묶는 방법인 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 알고리즘이나 mean-shift 클러스터링 알고리즘을 사용하면 원하는 결과를 얻을 수 있다.
클러스터의 수.
Rule of thumb.
Elbow Method.
클러스터의 수를 순차적으로 늘려가면서 결과를 모니터링 한다. 만약 하나의 클러스터를 추가했을 때 이전보다 훨씬 더 나은 결과를 나타내지 않는다면, 이전의 클러스터의 수를 구하고자 하는 클러스터의 수로 설정한다.
정보 기준 접근법 (Information Criterion Approach).
클러스터링 모델에 대해 가능도를 계산하는 것이 가능할 때 사용하는 방법으로, 베이지안 정보 기준 등이 있다. k-평균 클러스터링 모델의 경우 가우시안 혼합 모델에 가깝기 때문에, 가우시안 혼합 모델에 대한 가능도를 만들어 정보 기준 값을 설정할 수 있다.
클러스터링 평가 척도.
내부 평가.
내부 평가 (internal evaluation) 은 데이터 집합을 클러스터링한 결과 그 자체를 놓고 평가하는 방식이다. 이러한 방식에서는 클러스터 내 높은 유사도 (high intra-cluster similarity)를 가지고, 클러스터 간 낮은 유사도 (low inter-cluster similarity)를 가진 결과물에 높은 점수를 준다. 이와 같은 평가 방법은 오로지 데이터를 클러스터링한 결과물만을 보고 판단하기 때문에, 평가 점수가 높다고 해서 실제 참값 (ground truth) 에 가깝다는 것을 반드시 보장하지는 않는다는 단점이 있다.
Davies-Bouldin index.
Davies-Bouldin index는 아래의 식으로 계산된다.
n은 클러스터의 개수, formula_35는 클러스터 formula_36의 중심점, formula_37는 클러스터 formula_36내의 모든 데이터 오브젝트로부터 중심점 formula_35까지 거리의 평균값이며 formula_40는 중심점 formula_41와 중심점 formula_42간의 거리이다. 높은 클러스터 내 유사도를 가지고 낮은 클러스터간 유사도를 가지는 클러스터들을 생성하는 클러스터링 알고리즘은 낮은 Davies-Bouldin index 값을 가지게 된다. 따라서, 이 지표가 낮은 클러스터링 알고리즘이 좋은 클러스터링 알고리즘으로 평가된다.
Dunn index.
Dunn index는 밀도가 높고 잘 나뉜 클러스터링 결과를 목표로 한다. 이 지표는 클러스터간 최소 거리와 클러스터간 최대 거리의 비율로 정의된다. 각 클러스터에 대하여, Dunn index를 아래의 식으로 계산할 수 있다.
"d"("i","j")는 클러스터 "i"와 클러스터 "j"간의 거리이고 "d" '("k")는 클러스터 "k"의 클러스터 내 거리 (dissimilarity)를 측정한 값이다. 클러스터 간 거리 "d"("i","j")는 두 클러스터의 중심점 끼리의 거리, 혹은 두 클러스터의 각 데이터 오브젝트끼리의 거리의 평균 등 어떤 방식으로든 계산될 수 있다. 마찬가지로, 클러스터 내 거리 "d" '("k") 역시 클러스터 내 가장 멀리 떨어진 데이터 오브젝트 간 거리 등으로 구할 수 있다. 내부 평가 방식은 높은 클러스터 내 유사도와 낮은 클러스터간 유사도에 높은 점수를 주기 때문에, Dunn index값이 높은 클러스터링 알고리즘은 클러스터링 성능이 좋은 것으로 판단할 수 있다.
실루엣 기법.
1986년 Peter J. Rousseeuw에 의해 처음으로 서술된 실루엣 은 간단한 방법으로 데이터들이 얼마나 잘 클러스터링 되었는지를 나타낸다. 하나의 데이터 "i"에 대해, 해당 데이터가 속한 클러스터 내부의 데이터들과의 부동성을 formula_44라 하고, 해당 데이터가 속하지 않은 클러스터들의 내부의 데이터들과의 부동성을 formula_45라 할 때, 실루엣 formula_46은 다음과 같이 계산될 수 있다.
이때 계산된 formula_46는 다음의 값을 가진다.
외부 평가 방식 (external evaluation)에서 클러스터링의 결과물은 클러스터링에 사용되지 않은 데이터로 평가된다. 다시 말해, 클러스터링의 결과물을 전문가들이 미리 정해놓은 모범답안 혹은 외부 벤치마크 평가 기준 등을 이용해서 클러스터링 알고리즘의 정확도를 평가하는 것이다. 이러한 평가 방식은 클러스터링 결과가 미리 정해진 결과물과 얼마나 비슷한지를 측정한다.
랜드 측정.
랜드 측정(Rand measure)는 클러스터링 알고리즘에 의해 형성된 클러스터링 결과물이 미리 정해진 모범 답안과 얼마나 비슷한지를 계산한다. 이 척도는 클러스터링 알고리즘이 얼마나 답을 잘 맞추었는지를 퍼센티지로 표현해준다. 식은 아래와 같다.
formula_52는 참인 것을 참이라고 답한 것의 개수, formula_53은 거짓인 것을 거짓이라고 답한 것의 개수이며 formula_54는 거짓인 것을 참으로 판정한 것의 개수 그리고 formula_55는 참인 것을 거짓으로 판정한 것의 개수이다. 이 방식의 문제점은 formula_54와 formula_55을 같은 비중으로 계산한다는 것이다. 이와 같은 방식으로는 일부 클러스터링 알고리즘을 평가할 때 좋지 않을 수 있다. F-measure는 이 문제를 어느 정도 완화한 방식이다.
F 측정.
F 측정(F-measure)은 formula_58값을 바꾸면서 재현율을 조정함으로써 FN값의 비중을 변화시킨다. 정밀도와 재현율은 아래와 같이 정의된다.
F-measure 값은 아래의 식으로 구할 수 있다.
formula_62일 때, formula_63이다. 다시 말해, 재현율은 formula_62일 때 어떠한 영향을 미치지 못한다. formula_65값을 키울수록 최종 F-measure에 재현율이 미치는 영향은 커진다.
자카드 지수.
자카드 지수(Jaccard index)는 두 데이터 집합 간의 유사도를 정량화하는 데 사용되며, 0과 1 사이의 값을 가진다. 이 값이 1이라는 것은 두 데이터 집합이 서로 동일하다는 것을 의미하며, 반대로 0일 때는 두 데이터 집합은 공통된 요소를 전혀 가지지 않는다는 것을 뜻한다. Jaccard index는 아래의 식으로 정의된다.
J(A,B) = \frac
퍼지 C-평균 클러스터링은 k-평균 알고리즘의 완화 버전(soft version)이라고 할 수 있다.
렘 콜하스(, , 1944년 11월 17일~)는 네덜란드의 건축가이다.
네덜란드 로테르담에서 태어났다. 기자 및 시나리오 작가로 활동하다가 영국 런던의 건축협회학교(AA School)에서 건축을 공부했다. 현재 네덜란드 로테르담에 위치한 설계 사무소 OMA(Office for Metropolitan Architecture)의 소장으로 활동 중이다. 그의 초기는 뉴욕시의 많은 건물들과 도시계획을 연구한데 초점을 두었다. 현재 하버드 대학교의 디자인 대학원의 교수로 재직중이다.
모나 심프슨(Mona Simpson, 1957년 6월 14일 ~ )은 소설가이자 수필가이다. 미국인 어머니 조엔 시블과 정치학 교수인 시리아인 아버지 압둘파타 존 잔달리 사이에서 태어났다. 그는 애플의 창설자 스티브 잡스의 피가 연결된 여동생이다. 잡스는 갓난아기일 때 미혼모였던 어머니에 의해 입양아로 넘겨졌고, 두 남매는 성인이 되고서야 만났다.
태사자(太史慈, 166년 ~ 206년)는 중국 후한 말의 무장으로, 자는 자의(子義)이며 청주 동래군 황현(黃縣, 지금의 옌타이시 룽커우시) 사람이다.
186년 당시 동래군의 군주조사를 지냈으나, 동래군과 청주 사이에 틈이 생기자 수작을 부려 주가 불리한 처분을 받게 했다. 이 일로 명성을 얻었으나 화를 얻을 것을 두려워해 요동으로 달아났다.
초평 4년 [193년], 공융이 황건적과 싸우러 도창에서 둔치고 있다가 적장 관해에게 포위되자, 마침 요동에서 돌아온 태사자는 어머니의 권유를 받아 밤을 틈타 홀로 공융 밑으로 달려갔다. 태사자는 유비(劉備)에게 구원을 요청하는 사자를 보내려고 했지만 공융의 성은 엄중하게 포위되고 말았다. 그래서 그는 성에서 나와 활 연습을 하고 다시 성으로 들어가는 기묘한 행동을 반복해 적을 방심시킨 뒤 3일째 되는 날에 포위망을 뚫을 수 있었다. 태사자가 유비에게 요청해서 정병 3천 명을 얻고 공융을 구하러 가자 관해는 포위를 풀고 도망쳤다.
그 후인 194년, 같은 동래군 사람인 양주자사 유요(劉繇)에게 의지하지만, 유요가 허소(許劭)의 말을 들어 태사자를 중용하지 않아 정찰 역할밖에 하지 못했다. 손책(孫策)의 군대를 정탐하다가 손책과 우연히 마주쳐 단기필마로 격렬하게 싸우게 되었다. 서로 월등히 뛰어난 무장인지라 좀처럼 승부가 가려지지 않았는데, 태사자는 투구를, 손책은 단극을 각각 빼앗았다.
197년, 유요가 손책에게 패배한 후에도 태사자는 이민족을 이끌고 저항을 계속하지만 마침내 붙잡혀 포박되고 만다. 손책이 태사자의 포승을 풀어주고 협력을 구하자 태사자는 뿔뿔이 흩어진 유요의 병사들을 모아서 돌아오겠다고 말하고 손책은 그것을 허락했다. 손책의 가신들은 모두들 태사자가 거짓말을 해 도망가는 것이라며 만류했지만 손책은 태사자를 끝까지 믿었고, 태사자 또한 약속 날짜까지 군사들을 이끌고 되돌아왔다.
키가 7척 7촌에 수염이 아름다웠고 원숭이같이 긴 팔로 활을 잘 쏘아 백발백중이었다. 조조도 그 명성을 듣고는 당귀를 선물로 보낼 정도였다.
삼국지 연의.
사서가 아닌 소설 《삼국지연의》에서는 관해로부터 공융을 구출하기 위해 유비는 관우, 장비, 태사자를 부하로 삼아 북해로 쳐들어가 황건적을 공격하여 공융을 구출한다. 그 후 유요의 수하로 들어가서 손책과 겨루고 이번에는 손책을 섬긴다. 적벽대전에 주유의 호위무장으로 참전하고 합비 전투에서 장료에게 계략을 간파당하여 중상을 입고 이로 인해 죽는 것으로 처리하였다.
에어로젤() 또는 에어로겔()은 고체 상태의 물질로 젤에서 액체 대신 기체로 채워져 있는 형태이다. 결과적으로 초저밀도와 같은 현저한 물성을 나타내며, 특히 단열 효과가 잘 알려져 있다. 일명, 냉연이라고도 하는데 이는 반투명한 특성 때문이다. 하지만 만져보면 스티로폼과 같은 느낌이다.
에어로젤은 스티븐 키슬러(Steven Kistler)가 1931년 최초로 만듬 젤리에서 수축을 유발시키지 않으면서 액체를 기체로 치환함으로써 이러한 물질을 얻어냈다. 최초로 만들어진 것은 실리카겔이었다. 에어로겔은 다양한 물질로 만들 수 있으며, 키슬러는 실리카, 알루미늄, 크로뮴, 주석 등을 사용하였다. 탄소 에어로겔은 1900년대 초 처음으로 개발되었다.
물성.
에어로겔은 90-99.8%가 공기로 이루어져 있고, 보통 밀도는 3-150 mg/cm3이다. 에어로겔은 스티로폼과 같은 느낌이 나지만 말랑말랑하지는 않고 한 번 눌리면 복원되지 않는다. 아주 세게 압력을 가하면 유리와 같이 산산조각으로 깨진다. 깨지는 특성이 있지만, 구조적으로는 매우 튼튼하여 자기 무게의 2000배를 올려 놓을 수 있다. 이는 2-5 nm 크기의 구형 파티클들이 결합되어 나무가지 형태의 클러스터를 형성하는 미세구조에 기인한다. 이런 클러스터는 3차원적으로 프랙털과 같은 그물망 모양으로 100 nm보다 작은 기공을 가진 다공성 구조를 형성한다. 기공의 평균 크기와 밀도는 제조 공정 중 조절될 수 있다.
에어로겔은 현저한 단열 성능을 보이는데 이는 열전달이 일어나는 세가지 방법인 대류, 전도, 복사를 무력화 시키기 때문이다. 대류를 효과적으로 차단하는 이유는 공기가 기공을 통해 순환할 수 없기 때문이다. 실리카 에어로겔 전도를 효과적으로 차단하는 이유는 실리카가 열도가 잘 되지 않는 물질이기 때문이다. (반면, 금속 에어로겔은 좀 더 나은 열전도체가 될 수 있다.) 탄소 에어로겔이 복사를 효과적으로 차단하는 이유는 탄소가 열전달이 일어나는 적외선 복사를 흡수해 버리기 때문이다. 가장 단열 성능이 좋은 에어로겔은 탄소를 첨가한 실리카 에어로겔이다.
에어로겔은 흡습성으로 인해 건조한 느낌이 나며, 강력한 제습제로 작용한다. 대부분이 공기로 이루어져 있기 때문에 반투명하며, 색깔이 나는 것은 나노 크기의 수지 구조에 의해 파장이 짧은 가시광선의 산란에 기인한다. 이로 인해 어두운 배경에서는 푸르스름한 색이 나타나고, 밝은 배경에서는 흰색이 나타난다.
에어로겔은 그 자체로서는 친수성이지만, 화학처리를 통해 소수성으로 만들 수 있다. 물을 흡수하면, 수축이나 분해와 같은 구조적 변화가 유발되므로, 소수성으로 만들어 이를 방지할 수 있다. 내부까지 소수성 처리를 하면 깊은 크랙이 발생하더라도 에어젤이 분해되는 것을 방지할 수 있다. 소수성 처리가 되어 있으면 워터젯 재단 가공을 할 수 있다.
카마 시오르 카망다(Kama Sywor Kamanda, 1952년 ~ )는 콩고 민주 공화국의 작가이다.
일본어 위키백과(, 약칭 일위백)는 일본어로 운영되는 위키백과의 언어판이다. 2001년 5월 20일에 베타를 시작하였으며, 년 일 기준으로 개의 문서가 있다. 기호는 ja이다.
일본어 위키백과가 시작된 날은 2001년 5월 20일이다. 당시에는 로마자로 일본어 발음을 표기하는 방식을 썼으므로, 이 시기까지만 해도 일본어 위키백과는 사실상 없는 것이나 다름없었다. 하지만 2002년 9월 1일부터 소프트웨어가 업그레이드되고 가나와 한자의 도입 등 본격적인 국제화가 진행되었다. 실질적으로 이 때 현재의 일본어 위키백과가 생겨났다고 볼 수 있다. 그러나 2002년 12월 31일까지만 해도 등록 사용자는 고작 10명 정도밖에 되지 않았다.
2003년 1월 말부터 일본 인터넷에 있는 여러 큰 일본어 사이트에서 일본어 위키백과가 소개되었다. 그 결과 2003년 2월 13일에는 , 6월 15일에는 10,000개를 넘었다. 이후 일본어 위키백과의 존재가 널리 알려져 사용자가 급격히 많아졌다. 간혹 위키백과 서버가 고장나긴 했지만 일본어 위키백과에 끼친 영향은 적었다.
2004년 5월 26일에는 , 9월 29일에는 . 2004년 하반기에는 등록 사용자가 15,000명 정도가 되었다. 2005년 2월 11일에는 , 2006년 12월 15일, . 2007년 8월 10일에는 , 2008년 6월 25일에는 , 2016년 1월 19일에는 를 넘었다.
특징과 현황.
일본어 위키백과는 비자유 저작물의 공정 이용을 허락하지 않는다. 또한 시민의 사생활과 명예 존중, 일본의 법률과의 균형 유지 차원에서 개인의 사생활을 침해하는 내용을 게재하는 것을 금지하고 있다.
일본어 위키백과는 다른 위키백과와 비교하여 성장이 빠른 편이나 그렇다고 반드시 좋은 평가만 받지는 않았다. 내용이 적은 문서가 많은 점, 정치적인 생각의 차이가 일으키는 갈등도 많은 점 등 여러 단점을 나타내 왔으며 만화나 애니메이션 등에 대한 단어를 그대로 싣는 것 등도 비판받고 있다.
2채널 사용자가 일본어 위키백과에 오는 경우도 있다. 일부 2채널 사용자는 2채널에서만 사용하는 은어나 문서를 위키백과에 싣는 경우가 있어 문제가 되고 있으며 특히 중립적 편집을 염두에 두지 않은 정치적으로 편향된 편집이 많다. 2채널 내에서 위키백과 편집에 조직적으로 개입할 것을 선동하는 내용의 글이 오르기도 한다. 2005년 일본어 위키백과는 두 번째로 보호된 문서가 많은 위키백과로 꼽혔다.
그래서 일위백의 문서가 보호되어 있는 경우를 가진 문서들이 상당히 많은 경우는 지나치게 집중되어 있는 문서 훼손이 매우 중대하기 때문에 이는 한국의 나무위키와 비슷한 케이스이기도 하며, 문서가 전부 준보호 처리하게 되어 있는 것은 아니다. 관리자 대응이 한국어 위키백과에 비하면 상대적으로 빠른 편이다.
지미 웨일스는 2009년 8월 위키미디어 재단 자문 회의에서 일본어 위키백과가 다른 위키백과에 견주어 대중문화와 관련된 문서가 많다고 언급하였으며 겨우 20%의 문서만 대중문화가 아닌 다른 문서라고 발표하였다. 한편 2010년 3월 초반까지 관리자가 부족하였다.
일본어 위키백과는 혐한성향이 존재하는 편이며 한국의 장점은 대략적으로만 작성하는 것에 비해 단점은 최대한 자세하게 드러내는 등, 한국에 대해 악감정을 품고 차별을 하는 행위가 일어나고는 한다는 지적이 있다.
저명한 공공정책 학자이자 미디어 비평가인 이케다 노부오는 일본어 위키백과의 계속되는 2채널화를 우려하였다. 이케다 노부오가 말하길, 익명의 IP유저는 마치 2채널과 같은 익명 게시판과 비슷한 문화를 불러일으킨다고 하였다. 일본어 위키백과는 일종의 여흥거리로 전락하였고 2채널처럼 증오언설, 개인에 대한 공격과 경멸, 비난, 모욕적 표현이 많다고 지적하였다. 이케다는 미국 블로그 운영자의 80%가량이 본명을 드러내는 반면에 일본 블로그 운영자의 90%는 익명에 숨어 있으며 사회에 대한 화풀이, 스트레스 해소로서의 특징을 보이는 일본 인터넷 문화도 꼬집었다. 이케다의 비평은 2채널과 일본어 위키백과의 연관성, 영향, 2채널 이용자와 위키편집자의 겹침등을 암시하는데 이러한 사례는 이케다만 보여주는 것이 아니다.
이종순(李鍾淳, 1891년 11월 14일 ~ ?)은 대한민국의 정치인이자 영양군 출신이다.
이주형(李周衡, 1906년 1월 6일 밀양 - ?)은 대한민국의 정치인이다.
이진수(李鎭洙, 1900년 8월 7일 ~ 1968년 12월 9일)는 대한민국의 정치인 겸 기업가이다. 초대, 제2대 국회의원을 역임하였다.
본관은 전주 이씨(全州)이고 함경남도 이원 출생이다.
TBS, Tbs 또는 tbs는 다음 등을 가리킨다.
라이트웨이브 3D(LightWave 3D)는 뉴텍(NewTek)에서 개발한 3D 그래픽 소프트웨어이다. 1990년 아미가 컴퓨터용으로 개발되어, 현재 OS X과 윈도우버전까지 발표되었다.
1988년, 앨런 해스팅스는 비디오스케입 3D라는 이름의 렌더링 및 애니메이션 프로그램을 만들었으며 그의 친구 스튜어트(Stuart Ferguson)는 모델러라는 이름의 3차원 모델링 프로그램을 만들었으며, 둘 다 Aegis Software에 의해 판매되었다. 뉴텍은 비디오스케이프와 모델러를 자사의 영상 편집 제품군 비디오 토스터(Video Toaster)에 통합할 예정이었다. 원래 "NewTek 3D Animation System for the Amiga"라는 이름으로 생각했으나 해스팅스는 나중에 2개의 동시대의 하이엔드 3차원 패키지: 인텔리전트 라이트 앤드 웨이브프론트(Intelligent Light and Wavefront)에 착안하여 "라이트웨이브 3D"라는 이름을 떠올렸다.
마쓰시타 고노스케(, 1894년 11월 27일 ~ 1989년 4월 27일)는 일본의 사업가로 현재의 파나소닉을 세운 인물이다. 독창적인 아이디어로 전기산업 발전에 공헌하였으며, '경영의 신(神)'으로 불리기도 한다. 종교는 장로교이다.
1901년, 소학교에 입학했으나 졸업을 앞둔 4학년 도중에 오사카의 맹아원에 사무직으로 취직해 있던 부친으로부터 부름을 받고 오사카로 상경하면서 학교를 중퇴하였다. 9살의 어린 나이에 오사카로 상경한 마쓰시타는 처음 &lt;미야다&gt;라는 화로를 제조, 판매하는 상점에서 '뎃치' 신분으로 3개월 동안 일했다. 주인의 사정으로 가게가 문을 닫자 &lt;고다이 상점&gt;이라는 자전거 점포에서 '사환' 신분으로 5년 정도 일했다. 열세살일 때인 1907년 가게에 손님이 왔는데 주인이 마침 없었다. 사환 신분이므로 자전거 장사하면 안 되었지만 10%를 싸게 해주기로 했다. 이 사실을 안 주인에게 혼난 마쓰시타는 울었다. 주인은 5%를 싸게 해주도록 했고 이 사실을 안 손님은 마쓰시타가 있는 동안 고다이 상점 자전거를 사기로 했다고 한다. 자식이 없던 주인 부부는 마쓰시타에게 잘해주었다. 단체사진을 찍지 못하는 것에 분해서 울자 주인의 부인이 같이 사진을 찍었다. 주인 부부의 따뜻한 마음은 마쓰시타에게 위로가 되었다.
전기회사.
1910년에 지인을 통해 신흥회사인 오사카 전등회사의 옥내배선 부서에 '견습공'으로 취직하였다. 첫 월급은 1엔이었다. 새로 만들어진 회사인 덕분에 승진 속도가 빨라 3개월 뒤에서는 다카츠 영업소로 전근함과 동시에, 직급도 '견습공'에서 '직공'으로 승진했다. 힘들고 위험한 일이었으나 대저택의 배선공사, 해수욕장과 극장의 조명등의 대형공사를 맡아서 하였다. 1913년에 간사이 상공학교 예과에 입학해 중간에 그만 두었던 학업을 계속 하려 했지만, 학교생활에 별 흥미를 느끼지 못해 2년도 지나지 않아 중퇴하였다. 《먼나라 이웃나라》의 저자인 이원복은 《먼나라 이웃나라》-일본편 1권:일본인(김영사)에서 마쓰시타가 초등학교 졸업이라고 했는데, 이는 사실과 다르다. 마쓰시타 고노스케의 학력은 초등학교 졸업이 아니라 간사이 상공학교 중퇴이다. 1915년 모친이 57세의 나이로 사망하였으며, 그 해 큰 누나의 중매로 이우에 무메노와 결혼한다. 2년 뒤, '검사원'으로 승진했다.
오사카에서의 창업.
검사원으로 승진하면서 5시간 정도만 일하고 나머지 시간을 전기기구 발명에 힘을 썼고, 그 결과 '개량소켓'의 시제품을 개발하였으나 그의 상사가 관심을 보이지 않아 1917년에 오사카 전등회사를 퇴사함과 동시에 퇴직금, 적립금, 저축을 모두 합친 100엔과 지인으로부터 빌린 100엔을 보태, 세들어 살고 있던 오사카 이카이노의 집을 주거 겸 공장으로 개조해 전구소켓을 만들게 되나 반응이 신통치 않았다. 곤궁한 가운데, 전부터 알고 지내던 한 전기 상점 주인으로부터 도기제였던 선풍기의 바닥 판을 마쓰시타의 소켓 제조기술을 응용해 인조수지로 만들 수 없겠는냐는 제안을 받게 된다. 그는 인조수지에 대한 지식이 없었지만, 경험자의 도움을 받아 1,000개의, 그리고 다시 2,000 개의 선풍기 바닥 판 주문을 받아 납품하면서 어느 정도 자금을 마련하게 된다.