shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥 러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. CNN은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다. 최근 딥 러닝에서는 합성곱 심층 신뢰 신경망 (Convolutional Deep Belief Network, CDBN) 가 개발되었는데, 기존 CNN과 구조적으로 매우 비슷해서, 그림의 2차원 구조를 잘 이용할 수 있으며 그와 동시에 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN)에서의 선훈련에 의한 장점도 취할 수 있다. CDBN은 다양한 영상과 신호 처리 기법에 사용될 수 있는 일반적인 구조를 제공하며 CIFAR와 같은 표준 이미지 데이터에 대한 여러 벤치마크 결과에 사용되고 있다.
순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN).
순환 신경망은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말한다. 순환 신경망은 앞먹임 신경망과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있다. 이러한 특성에 의해 순환 신경망은 필기체 인식(Handwriting recognition)과 같은 분야에 활용되고 있고, 높은 인식률을 나타낸다. 순환 신경망을 구성할 수 있는 구조에는 여러 가지 방식이 사용되고 있다. 완전 순환망(Fully Recurrent Network), Hopfield Network, Elman Network, Echo state network(ESN), Long short term memory network(LSTM), Bi-directional RNN, Continuous-time RNN(CTRNN), Hierarchical RNN, Second Order RNN 등이 대표적인 예이다. 순환 신경망을 훈련(Training)시키기 위해 대표적으로 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Methods 방식이 쓰이고 있다.
제한 볼츠만 머신 (Restricted Boltzmann Machine, RBM).
볼츠만 머신에서, 층간 연결을 없앤 형태의 모델이다. 층간 연결을 없애면, 머신은 가시 유닛(Visible Unit)과 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 이루어진 무방향 이분 그래프 형태의 모양이 된다. 결론적으로 모델의 층간 연결을 없앰으로써, 얻는 이점으로 뉴럴 네트워크는 깊어질 수 있었다. 가장 큰 이점은 가시 유닛이 관찰되고 고정(Clamped)되었을 때 은닉 유닛을 추론(Inference) 하는 MCMC 과정이 단 한 번에 끝난다는 것이다. RBM은 확률모델의 계산이 불가능하기 때문에, 학습시 근사법인 MCMC 나 또는 제프리 힌튼 교수가 발견한 CD(Contrastive Divergence)를 사용하는데, RBM의 모델의 간단함에서 오는 추론에 대한 이점은 샘플링 근간의 학습법이 실용적인 문제에 적용되는데 기여했다. 자세한 학습 방법은 아래에 설명되어 있다.
RBM은 DBN의 기본 뼈대가 된다, RBM을 쌓아올리면서(Stacking), Greedy하게 학습함으로써, DBN을 완성한다. DBN을 아는 사람은 기본적으로 RBM은 무방향이기에, RBM이 방향성 있는 모델인 DBN이 되는지 의아할 것이다. 이는 제프리 힌튼의 제자인 Teh, Y. W의 우연 발견적인 연구 성과인데, 원래 힌튼 교수는 Graphical Model 이 방향성을 가질 때 생기는 Explaining Away 효과 때문에 학습이 매우 어려워 연구를 무방향성 모델로 선회했다가, RBM을 쌓으면, 다층 RBM이 되는 것이 아니라, DBN과 비슷해진다는 사실을 발견하게 된다. 이 발견은 DBN학습을 단순히 여러 개의 RBM 학습으로 환원시킴으로써(앞서서 얘기했듯이 RBM은 학습이 어렵지 않다) 어려운 DBN 학습의 복잡도를 층의 개수에 비례하는 복잡도로 낮추었다. 이는 선행학습(Pre-training) 과 미세조정(fine-tuning)의 새로운 학습 패러다임으로 발전하게 된다.
RBM 훈련 과정에서의 가중치 갱신은, 다음의 식을 기반으로 경사 하강법을 통해 이루어진다. formula_17
여기서 formula_18는 다음의 식으로 주어지는 가시 벡터의 확률을 나타내고, formula_19 formula_20는 정규화(normalization)를 위해 사용되는 분배함수(partition function)이며, formula_21는 신경망의 상태(state)에 부여되는 에너지 함수이다. 에너지가 낮을수록 해당 신경망이 더 적합한 상태임을 의미한다. 기울기 formula_22는 좀 더 간단하게 formula_23 로 표현이 되는데 이 때 formula_24는 분포 formula_25에 관한 평균을 의미한다. formula_26을 샘플링 하려면 alternating Gibbs sampling을 매우 많이 반복해야 하기 때문에 CD에서는 alternating Gibbs sampling을 formula_27 회만 반복한다.(실험을 통해 formula_28 일 경우에도 충분한 성능이 나온다고 알려져 있다). formula_27회 반복 후 샘플링 된 데이터가 formula_26를 대신한다. CD 수행 과정은 다음과 같다:
심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN).
심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)이란 기계학습에서 사용되는 그래프 생성 모형(generative graphical model)으로, 딥 러닝에서는 잠재변수(latent variable)의 다중계층으로 이루어진 심층 신경망을 의미한다. 계층 간에는 연결이 있지만 계층 내의 유닛 간에는 연결이 없다는 특징이 있다.
DBN은 생성 모형이라는 특성상 선행학습에 사용될 수 있고, 선행학습을 통해 초기 가중치를 학습한 후 역전파 혹은 다른 판별 알고리즘을 통해 가중치의 미조정을 할 수 있다. 이러한 특성은 훈련용 데이터가 적을 때 굉장히 유용한데, 이는 훈련용 데이터가 적을수록 가중치의 초기값이 결과적인 모델에 끼치는 영향이 세지기 때문이다. 선행학습된 가중치 초기값은 임의로 설정된 가중치 초기값에 비해 최적의 가중치에 가깝게 되고 이는 미조정 단계의 성능과 속도향상을 가능케 한다.
DBN은 비지도 방식으로 계층마다 학습을 진행하는데 이때 각각의 계층은 보통 RBM의 형태를 띄고 있다. RBM들을 쌓아 올리면서 DBN을 훈련시키는 방법에 대한 설명은 아래에 제공 되어 있다. RBM은 에너지 기반의 생성 모형으로 가시 유닛과 은닉 유닛으로 이루어진 무방향 이분 그래프 형태이다. 가시 유닛들과 은닉 유닛들 사이에만 연결이 존재한다.
RBM이 훈련되고 나면 다른 RBM이 그 위에 쌓아 올려짐으로써 다중 계층 모형을 형성한다. RBM이 쌓아 올려질 때마다, 이미 훈련된 RBM의 최상위 계층이 새로 쌓이는 RBM의 입력으로 쓰인다. 이 입력을 이용하여 새 RBM이 훈련되고, 원하는 만큼의 계층이 쌓일 때까지 해당 과정이 반복된다.
심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks).
자동 음성 인식.
아래 표는 TIMIT 데이터에 대한 자동 음성 인식 결과를 보여준다. 이 데이터셋은 딥 러닝의 초창기 평가를 위한 일반적인 데이터로서, 미국의 8가지 방언을 사용하는 총 630명의 사람이 읽은 10가지 문장으로 이루어져 있다. 데이터의 크기가 작기 때문에 다양한 설정을 효과적으로 적용할 수 있다. 더 중요한 점은 TIMIT에서 음소 순서 인식(phone-sequence recognition)을 고려한다는 점이다. 따라서, 단어 순서 인식(word-sequence recognition)과는 달리 아주 약한 "언어모델"을 허용하고 음성 인식에서의 음향 모델 측면을 더 쉽게 분석할 수 있다. 2009 ~ 2010년 무렵, 크고 작은 범위의 음성인식에 대한 딥 러닝 기술 활용을 위해서 많은 투자가 있었는데, Li Deng과 그의 동료들은 TIMIT에서의 GMM 과 DNN 모델을 비교하는 실험을 수행하였다. 결국 그들은 음성인식에서의 딥 러닝 활용에 있어서 가장 앞서나가게 되었다. 이 분석은 먼저 식별적 DNN과 발생적 모델 사이의 성능 비교(1.5% 이하의 오차율)로 수행되었다. 아래 표에 나타난 오차율은 앞에서 말한 초창기 실험을 포함하여 과거 20 여 년 간 수행된 실험들의 음소 오차율(Phone error rate)을 요약한 것이다.
TIMIT로부터 대량 어휘 음성인식(large vocabulary speech recognition)으로의 딥 러닝의 확장은 2010년 산업계 연구자들에 의해 성공적으로 수행되었다. 자동 음성 인식 분야의 2014년 10월까지의 최신 동향은 마이크로소프트 리서치의 책 에 잘 정리되어있다. 또한 자동 음성인식과 관련된 배경 지식과 다양한 기계학습 패러다임의 영향을 잘 정리한 글을 참고할 수 있다.
대용량 자동 음성인식은 최근 딥 러닝의 역사에서 산업계와 학계를 모두 아우르는 처음이자 가장 성공적인 케이스라고 할 수 있다. 2010년부터 2014년까지, 신호처리와 음성인식에 대한 주요 학술회의인 IEEE-ICASSP 와 Interspeech는 음성인식을 위한 딥 러닝 분야의 합격 논문 개수에 있어서 거의 기하급수적인 성장을 보여주었다. 더 중요한 것은, 현재 모든 주요 상업 음성인식 시스템(MS 코타나, 스카이프 번역기, 구글 나우, 애플 시리 등등)이 딥 러닝 기법에 기반하고있다는 점이다. 뉘앙스 커뮤니케이션즈의 CTO의 최근 인터뷰도 참고할만하다.
영상 인식.
일반적으로 이미지 분류를 위한 평가 데이터로서 MNIST 데이터베이스 데이터가 이용된다. MNIST는 손으로 쓴 숫자들로 구성되어 있으며, 60000개의 학습 예제들과 10000개의 테스트 예제들을 포함한다. TIMIT와 유사하게, 적은 용량의 MNIST 데이터는 복수의 테스트 환경설정이 가능하게 해준다. MNIST 데이터에 대한 종합적인 결과들을 [123]에서 확인할 수 있다. 현재까지 MNIST 데이터에 대한 가장 우수한 결과는 Ciresan 등이 작성한에서 달성되었으며, 오차율 0.23%를 기록했다.
제프리 힌튼과 그의 제자들은 2012년 가을에 대규모 ImageNet 대회에서 당시 최신 기계 학습 방법들의 성능을 훌쩍 뛰어넘는 결과를 보여주며 우승하였다. 이로 인해 컴퓨터 비전의 주요 분야인 영상 인식 및 사물 인식 분야에서의 딥 러닝의 중요성이 대두되었다. 그 당시, 대규모에 딥 러닝이 상당히 잘 작동한다는 것을 알고 있었던 그들은, 20년 전에 고안된 심층 합성곱 신경망 구조를 대규모 작업에 맞도록 대규모로 사용하였다. 2013년부터 2014년에 이르기까지, 딥 러닝을 이용한 ImageNet 과제 결과의 오차율은 대규모 음성인식 분야와 추세를 같이하며 빠르게 줄어나갔다.
자동 음성인식 분야의 자동 음성 번역 및 이해 분야로의 확장과 마찬가지로, 이미지 분류 분야는 자동 영상 captioning이라는 더욱 도전적인 분야로 확장되었다. 자동 영상 캡셔닝은 딥 러닝을 핵심 기반 기술로 사용하는 분야이다.
2000년대 초부터 인공신경망은 언어 모형을 구현하기 위해 사용되어 왔다. 이 분야에서의 핵심 기법은 negative sampling과 단어 표현(word expression)이다. "word2vec"과 같은 단어 표현은 데이터집합으로 주어진 단어들 사이의 관계를 학습하는 인공신경망을 이용하여 단어를 벡터 공간 상에 나타내는 것이라고 할 수 있다. 단어표현을 재귀 신경망(recursive neural network)의 입력 계층으로 이용하면 해당 신경망이 "compositional vector grammar"를 통해 문장과 구(phrase)를 분석하도록 학습시킬 수 있다. 이 "compositional vector grammar"는 재귀 신경망으로 구현된 PCFG 라고 할 수 있다. 단어표현을 기반으로 구성된 Recursive autoencoder는 문장 간의 유사도 판단과 의역 탐지를 하도록 훈련이 가능하다. 이러한 심층 인공신경망 구조들은 자동으로 감정 분석(sentiment analysis), 정보 검색(information retrieval)을 비롯한 다양한 자연언어처리 관련 연구에서 최첨단 기술로서 쓰이고 있다.
약물 발견과 독성학.
제약 산업에서 많은 수의 약들은 시장에 출시되지 못한다. 이렇게 실패하는 이유중 하나는 생각한 만큼의 효험을 보이지 못하거나, 예상치 못한 다른 작용을 일으키기 때문이다. 이를 해결하기 위해 2012년 George Dahl의 팀은 다중 DNN을 약의 효험을 예측하는 데에 활용하여 "Merck Molecular Activity Challenge"에 우승하였고, 2014년 Sepp Hochreiter의 팀은 예상치 못한 다른 작용을 사전에 탐지하기 위해 딥 러닝을 활용하여 "Tox21 Data Challenge"에서 우승하였다. 이러한 성공은 딥 러닝이 약학에 있어 가상 실험 방법(Virtual Screening Method)에 적합함을 보여준다. 현재 많은 수의 연구자들이 여러 가지 데이터를 조합하여 약물을 발견하는 데에 딥 러닝을 활용하고 있다.
고객 관계 관리.
최근 직접 마케팅 기획, 고객 관계 관리 자동화를 위한 수단 적합성 산출 등에 직접적으로 심층 강화 학습을 활용하여 성공하는 사례들이 알려지고 있다. 인공 신경망은 RFM으로 정의된 고객들에 대한 활용 가능한 마케팅 활동의 값을 예측할 때 사용되었다. 예측된 함수는 고객 생명 주기 값(customer lifetime value, CLV)으로 변환되어 사용되었다.
딥 러닝과 인간 두뇌.
딥 러닝은 인지신경과학자(Cognitive neuroscientist)들이 1990년대 초에 제안한 뇌 발달(Brain development)과 밀접한 관련이 있다. 이러한 발달 관점의 이론들이 도입되면서, 순수한 전산 기반의 딥 러닝 모델들을 위한 기술적인 기반도 마련되었다. 발달 이론에서는 신경발달요인(Nerve growth factor)의 물결과 같은 뇌에서의 다양한 학습 역학이 결국은 서로 연관된 신경망들의 자기조직화를 도와준다는 특징이 있다. 이는 나중에 전산 기반의 딥 러닝 모델에서도 활용되어서, 인공신경망의 계층적인 필터 구조(각 동작 환경에서 필요한 정보만 걸러내는 다중 계층 구조)가 실제 뇌의 피질과 유사해보이게 되었다. 이러한 과정을 통해 자기조직적인 변환기의 계층구조가 만들어지고 각 환경에 맞도록 조율된다. 1995년에 뉴욕 타임스에서는 다음과 같이 말하였다. "...유아의 두뇌는 영양적인 요인의 영향으로 스스로 조직화되는 것 같다... 뇌에서 한 층의 조직이 먼저 성숙되고 다른 부분과 순차적으로 연결되는 방식으로 전체 뇌가 성숙될 때까지 반복된다."
인간의 인식 발달 및 진화와 관련하여 딥 러닝의 중요성은 많은 과학자들의 관심을 끌고 있다. 가까운 영장류 동물들과 인간이 차별화되는 부분 중 하나는 바로 발달 시기이다. 다른 영장류 동물들의 뇌가 출산 전에 거의 완성되는 반면에, 인간의 뇌는 비교적 출산 후에도 계속 발달하는 편이다. 그래서 인간의 경우 뇌가 발달되는 중요한 시기 동안 세상 밖의 훨씬 더 복잡한 경험에 노출될 수 있다. 이러한 현상은 인간이 다른 동물들에 비하여 빠르게 변화하는 환경에 더 잘 적응할 수 있도록 만든다. 이러한 변화의 정도는 대뇌 피질 발달에 반영되기도 하고, 또한 두뇌의 자기조직화 시기에 자극적인 환경으로부터의 정보 추출에 변화를 준다. 물론, 이러한 유연성은 인간이 다른 동물들에 비해 긴 미성숙기(보호자에게 도움을 받고 훈련을 받아야 하는 의존적인 시기)를 가지게 된 원인이기도 하다. 딥 러닝의 이런 이론들은 결국 인간 진화의 기본적인 조건으로서 문화와 인식의 공진화를 보여준다.
영리 활동.
딥 러닝은 종종 강인공지능의 현실화를 향한 발걸음으로 묘사되기도 하기 때문에 많은 기관에서 딥 러닝의 활용에 관심을 보이고 있다. 2013년 3월, 제프리 힌튼과 두 명의 제자(Alex Krizhevsky and Ilya Sutskever)가 구글에 채용되었다. 이들은 구글의 기존 기계 학습 제품들을 향상시키고 구글이 가지고있는 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 돕는 일을 할 것이다. 구글은 또한 힌튼의 회사 DNNresearch를 인수하였다. 2013년 12월에는 페이스북이 캘리포니아, 런던, 뉴욕에서 운영될 인공지능 연구실의 수장으로 얀 르쿤을 채용했다고 발표하였다. 이 인공지능 연구실에서는 딥 러닝 기법들을 연구 하여 페이스북의 사진에 자동으로 사람의 이름을 연결시키는 등의 기능을 구현할 예정이다. 2014년, 구글은 영국의 스타트업기업인 딥마인드 테크놀로지스를 인수하였다. 딥마인드에서는 화면의 정보만을 가지고 비디오 게임을 어떻게 플레이하는지를 스스로 학습하는 시스템을 개발하였다. 바이두는 앤드류 응을 그들의 새로운 실리콘밸리 딥 러닝 연구실의 수장으로 채용하였다.
부정적 시각과 코멘트.
딥 러닝에 대한 부정적 시각중 하나로 딥 러닝에 사용되는 방법들의 이론적인 뒷받침이 빈약하다는 것이 있다. 대부분의 딥 러닝 알고리즘은 경사 하강법에 기초를 두고 있다. 그런데 경사 하강법 자체는 이론적으로 이해가 잘 되었지만, 이와 함께 사용하는 다른 알고리즘은 이론적인 검증이 빈약하다. 그러한 알고리즘 중 하나인 contrastive divergence는 이 알고리즘이 실제로 정말 수렴하는지, 수렴한다면 얼마나 빠르게 수렴하는지에 대한 부분이 현재 분명하게 증명되지 않았다. 이와 같이, 딥 러닝에 사용되는 방법들은 이론적이기보다는 경험적으로 검증된 방법들을 사용하기 때문에 종종 블랙박스로 이해되기도 한다.
또다른 사람들은 보통 사람들이 딥 러닝을 모든 것을 해결해주는 솔루션으로 바라보는 것에 대해 딥 러닝은 유일한 솔루션이 아니고, 강한 인공 지능을 실현하는 데에 한 걸음 더 다가갈 수 있게 해주는 것으로 봐야한다고 주장한다. 딥 러닝을 모든 것을 해결해주는 솔루션으로 보기에는 기능적으로 여전히 부족한 점이 많기 때문이다. 심리학자인 게리 마커스는 다음과 같이 말했다.
"현실적으로, 딥 러닝은 지능형 기계를 구축하는 것의 일부분에 불과합니다. 딥 러닝에 쓰이는 테크닉들은 인과 관계를 나타내는 능력이 부족하고 논리적 추론을 하는 것에 확실한 방법을 가지고있지 않습니다. 그리고 이 방법들은 어떤 물체가 무엇인지, 용도가 무엇인지 등과 같은 추상적인 정보를 인식하는 데에 오랜 시간이 걸립니다. 왓슨과 같이 현재 가장 강력한 인공지능 시스템은 딥 러닝을 복잡한 여러 개의 테크닉 중 단지 한 부분을 위해 사용하고 있습니다."
세실 코르벨(, 1980년 3월 28일 ~)은 프랑스의 싱어송라이터이자, 하프 연주자이다. 주로 브르타뉴와 같은 켈트 문화권의 민속음악을 작곡하며, 영어나, 프랑스어, 이탈리아어 및 브르타뉴어로 된 노래를 주로 발표한다. 2010년에는 일본의 지브리 스튜디오에서 제작한 애니메이션인 《마루 밑 아리에티》의 주제가를 불러 화제를 모았다.
세실 코르벨은 어릴 때 기타를 배우다 우연히 셀틱가수들의 노래를 듣고 셀틱 음악과 셀틱 하프에 반해 기타를 그만두고 음악 학교에 가서 셀틱 하프를 배운다. 20대에 그녀는 길거리나 바에서 연주하는 무명가수 생활을 이어가다가 'Simon Caby'라는 음악가를 만나 정식으로 가수 생활을 하게 된다. 그 후, 세실 코르벨은 2015년 12월 31일에 아들 'Joseph' 을 낳는다.
마루 밑 아리에티
Terre des ours
Anne de bretagne
세실 코르벨은 정규 앨범의 노래를 그대로 싱글로 내는 경우가 종종 있기 때문에 여기서는 정규 앨범에 포함되지 않는 노래의 싱글들만 추렸다.
'Take Me Hands (Acoustic)' 은 피쳐링 곡을 리메이크하여 다시 발표한 것이다.
그외 (피쳐링 등).
세실 코르벨의 노래는 수많은 컴필레이션 앨범에 수록되어 있기 때문에 여기서는 대표적인 컴필레이션 앨범만 추렸다.
주권면제(主權免除, Sovereign immunity)란 주권(주인의 권한)을 가진 자가 누리는 법적인 면책의 상태를 말한다. 주권자의 면책특권(sovereign immunity) 또는 왕의 면책특권(crown immunity)이라고 부른다. 주권자 또는 국가는 법적인 잘못을 저지를 수 없는 무오류성을 가진다. 따라서 모든 민사책임과 형사책임으로부터 면책된다는 법원칙(legal doctrine)이다.
법격언.
6세기 학설휘찬에서 울피아누스는 "황제는 법의 구속을 받지 않는다. 황후는 법의 구속을 받지만, 일반적으로 황제가 법의 구속을 받지 않는 특권을 황후에게 부여한다."고 말한다. 현재 전세계는 대부분 로마법, 즉 학설휘찬을 계수하여 사용중이다.
18세기 영국 법학자 윌리엄 블랙스톤 경이 저술한 영국법 주해(Commentaries on the Laws of England)는 영미법에서 대단히 권위가 있다. 이 책은 독창적이지 않으나 영국법 전체를 체계적으로 설명하였으며 특히 미국에서 환영을 받아 미국 법률가에게 법전으로 여겨질 정도이다. 미국에 있어서의 영국법 계수는 블랙스톤에 의한 바가 컸으며 연방 헌법, 주 헌법 제정에 큰 영향을 미쳤다. 영국법 주해에서 블랙스톤은 "That the King can do no wrong, is a necessary and fundamental principle of the English constitution(왕이 잘못을 저지를 수 없다는 것은 영국 헌법의 필수적이고 근본적인 원칙이다)."라고 피력한다. 단, 이는 절대주의적 면책이 아니라 헌정상 비책임 원칙에 따른 설명이다. 블랙스톤은 입헌 군주제의 법제화를 옹호한 보수적 휘그 학자로, 군주제의 제도화된 비책임 원칙을 설명했을 뿐이다. 실제로 절대왕정을 옹호한 토리적 입장은 아니다. 실제로 블랙스톤은 입헌군주제 체제를 법적으로 정당화하려 한 보수적 입헌주의자였다.
국가면제.
국가면제(State immunity)와 주권면제(Sovereign immunity)의 의미는 완전 동일한 것이 아니며, 주권면제가 군주 혹은 국가원수가 타국 영역 내에서 관할권 면제를 향유하는 것을 강조하는데 반하여, 국가면제는 그 대상이 전체 국가로 한다는 차이가 있다. 그러나 실질적으로 국가면제는 국가주권을 근거로 하므로, 현재 대다수 학자와 정부문서는 양자를 같은 의미로 보며, 국가면제라는 용어가 정식 정부문서에서 주로 사용된다.
주권자.
왕의 면책특권을 주권자의 면책특권이라고 부르는 이유는, 원래 주권이란 군주주권을 말하는 것이기 때문이다. 현행 대한민국 헌법은 국민주권을 명시하고 있지만, 원래 법리상 주권(sovereign)은 군주의 주인으로서의 권한을 설명하기 위해 도입된 단어이다.
따라서 대통령제에서는 대통령의 면책특권만을 의미하는 것이지, 국민주권이라고 하여 전체 국민 개개인이 면책특권을 가진다는 의미가 아니다. 내각제에서는 총리의 면책특권을 의미할 뿐이다.
왕의 면책특권(crown immunity)과 국가의 면책특권(State immunity)은 다른 개념이다.
재임 중이거나 퇴임한 군주 또는 국가원수에게 형사소송과 민사소송을 제기할 수는 없더라도, 재임 중인 왕을 위헌을 근거로 정치적으로 탄핵할 수 있다. 하지만 왕이나 국가원수가 탄핵을 당하더라도, 일반적으로 그가 재임 중에 벌였던 행위에 대해서 형사소송이나 민사소송을 걸 수는 없다. 다시 말해서, 왕 혹은 국가원수는 정치적 책임을 지지만, 법적 책임은 일체 지지 않는다는 것이다. 물론 이는 그가 주권자의 자리에 있을 때 했던 행동을 그가 퇴위한 후에 소급해서 처벌할 수 없다는 뜻일 뿐, 권좌에서 물러난 후 일반인 신분에서 새로운 범죄를 저지르면 당연히 이에 대한 법적 책임을 똑같이 감당해야 한다.
주정부의 주지사와 연방정부의 대통령은 주권을 가졌기 때문에, 피차 왕의 면책특권을 갖는다. 한국은 대통령의 지시를 받는 검찰이 지방정부의 도지사가 뇌물을 받았다며 재임중에도 함부로 체포, 구속, 기소하기도 하지만, 미국은 대통령과 주지사가 상호간에 왕의 면책특권을 가져 형사상 소추가 금지된다. 무오류성에 기초하기 때문에, 당연히 재임 중은 물론 퇴임 이후에도 형사상 소추할 수 없다.
존 폴 스티븐스 대법관은 주권면제가 현재는 완전히 폐기된 법원칙이라고 주장한다. 예전엔 신성한 군주가 잘못을 저지를 수 없다는 의미였고, 오늘날에는 신성한 군주가 아니라 선출된 대통령이라서, 대통령과 군주는 다르다고 주장한다. 그러나 스티븐스 대법관의 견해처럼 미국 헌법에서 주권면제 법리가 부정되더라도, 놀리 프로시콰이(기소전 특별사면권)가 인정되어, 대통령은 자신과 자신의 측근들에게 놀리 프로시콰이(기소전 특별사면권)를 발급하고 퇴임할 수 있다.
해병대사령부(海兵隊司令部)는 대한민국 경기도 화성시에 있는 대한민국 해병대를 총괄하는 사령부이다. 1987년 11월 1일 창설되었다.
사령부는 창원시 진해구 진해비행장에서 해병대의 창설에 따라 1949년 4월 15일에 설립되었으며, 신현준 중령과 김성은 중령이 각각 초대 사령관과 참모장에 임명되었다. 8월 15일에 행해진 광복절 4주년 기념식에서 민간에 대외적으로 공개되었다.
한국 전쟁 동안 전선에 따라 부산, 이천, 서울, 원산, 진해로 옮겨갔으며, 1951년 5월 20일에는 부산 용두산공원에 두었다. 휴전 후에는 1955년 3월 26일에 서울 후암동, 이듬해 1956년 6월 30일에 서울 한남동으로 옮겨갔다.
국방부훈령 제157호가 발효되어 1973년 10월 10일에 사령부는 해체되고, 사령관은 해군제2참모차장이 되었다. 이후 해군에 통합되어 운용하면서 문제점이 생겨 14년 후인 1987년 11월 1일에 재설립되었다.
최교진(崔敎振, 1953년 11월 24일~)은 대한민국의 정치인, 교사 출신 노동운동가이다. 제2·3·4대 세종특별자치시교육감(2014~2025)을 역임하였고, 현재 이재명 정부 교육부 장관이다.
1953년 11월 24일 충청남도 보령군 미산면 용수리에서 4남매 중 외아들로 태어난 후 대천시로 이사를 와 대천국민학교를 졸업했다.
부친은 면사무소 공무원으로 근무하다 대천 옆 탄광에서 일했으나, 최교진이 중학교 1학년 때 탄광 사고로 가세가 급격히 기울었다. 부친은 부채로 행방불명되었고, 모친은 식당일로 생계를 유지했다.
이후 서울 경동중학교, 경동고등학교를 졸업하고 1972년도에 공주사범대학 국어교육과에 진학했다.
1974년 11월 22일부터 3일간 미국 대통령 방한 반대 점거 농성을 벌였고, 이 일로 대학교에서 무기정학 처분을 받았다. 1975년 5월 28일 ‘문학의 밤’ 사건으로 제적되었다. 최교진은 긴급조치 9호 위반으로 구류 29일을 처분받은 뒤 1975년 7월 4일 강제징집되었다.
1978년 2월 전역 후 태안군 안면도 소재 누동학원에서 야학교사로 근무했으며, 1979년에는 대전의 충남학원에서 강사로 재직했다.
1979년 5월 24일 공주경찰서로 연행되었고, 순화교육 대상자로 분류되어 32사단에서 4주간 훈련을 받았다.
1981년 2월 공주사범대학을 졸업하였고, 같은 해 3월 대천여자중학교에 부임했다. 1984년 학생들의 봉사활동때 한 광주항쟁 관련 발언이 문제가 되어 9월 말 의원면직되었다.
1987년 6월 집회및시위에관한법률위반으로 구속돼 서대문교도소에 수감되었다.
1988년 7월 강경여자중학교 교사로 복직했으나 전국교직원노동조합 결성을 주도하다 1989년 7월 파면되었다.
1998년 9월 세도중학교 교사로 복직했고, 2003년 5월 전국교직원노동조합과 관련하여 다시 해직되었다.
2005년 목원대학교 대학원 행정정보학과에 입학해 2007년 행정학 석사학위를 받았다.
최교진은 2003년 10월 17일 새벽 1시 44분에 대전광역시 서구 용문동 소재 도로에서 혈중알코올농도 0.187%로 만취 상태에서 음주 운전을 하다가 경찰에 적발됐다.
2003년 12월 29일 도로교통법위반(음주운전) 죄로 벌금 2,000,000원을 선고받았다.
신정균(申丁均, 1949년 5월 4일 ~ 2013년 8월 27일)은 대한민국의 정치인, 교사이다.
근흥초등학교에서 교사 생활을 시작하여 연기군 연봉초등학교, 연양초등학교, 금사초등학교, 연기 연세초등학교, 영대초등학교, 대률초등학교, 조치원대동초등학교의 교사로 근무하였으며, 장학사 임용시험에 합격하여 연기교육지원청 장학사, 충청남도교육청 교육정책기획과 과장, 충청남도교육청 초등교육과 장학사, 연기 연동초등학교 교감, 전의초등학교 교장, 조치원 대동초 교장, 연기교육지원청 교육장을 역임하고 2011년에 정년퇴직하였다. 그뒤 2012년 세종자치시 교육감 선거에 입후보하여 당선되었다.
2013년 7월 7일부터 18일까지 전국 시·도 교육감협의회가 주관한 북유럽 순방이후 건강에 이상을 보여 같은달 말 병원에서 정밀 건강검진을 받았다. 이후에 같은 해 8월 8일부터 병가를 낸 뒤 자택에서 휴식을 취해오다가 건강상태가 악화되었고, 2010년 수술 받은 대장암 부위가 재발되면서 상태가 급격히 나빠져 병원에 입원했다. 병세가 더 악화된 신정균은 생명연장을 거부하고 병원에서 퇴원한 뒤, 같은 달 27일 밤 11시 13분에 자택에서 사망했다.
업무추진비 부당 집행.
신정균은 2008년 연기군 조치원대동초등학교 교장 재직 시 9차례에 걸쳐 연기군 관내 기관장 모임 회비를 공금으로 납부하는 등 14건 총 95만원, 연기교육지원청장직을 수행하면서 45만원(7건) 등 21건에 140만 원의 업무추진비를 공무원행동강령에 어긋나도록 지출하였다. 신정균은 공금으로 교육관계자 및 교육지원청 직원들에게 축, 조의금을 지출하거나 교육관계자가 아닌 유관기관단체에 격려금 등으로 지출하였다. 국민권익위원회는 당초 2011년 연기교육지원청 교육장 역임시 429만원을 부당집행하였다고 지적했으나, 신정균의 소명 등을 통해 이중 384만 여원을 정당한 집행으로 보고 45만원에 대해서만 환수 조치했다. 또한 충청남도교육청도 신정균에게 '주의' 처분을 내렸다.
김병우(金炳佑, 1957년 8월 4일 ~ )는 대한민국의 교육인, 정치인이다. 제16·17대 충청북도교육감이다.
경북 상주시 공검면 지평1리에서 태어나 이안서부국민학교(1964~1965), 숭덕국민학교(1966~1969), 김천중학교(1970~1972), 김천고등학교(1973~1975), 충북대학교 사범대학 국어교육과(1976~1979)에서 수학하고 1980년 3월 10일부터 2006년 8월 31일까지 충청북도내 중학교들에서 국어교사를 지냈다. 1987년 9월부터 도종환 등과 충북지역의 교사 ~ 교육 운동을 이끌며 민주교육추진 충북교사협의회와 전국교직원노동조합(전교조) 충북지부 결성을 주도했으며, 그 같은 일로 1989년 9월 4일 증평여자중학교에서 해임되어 1994년 3월 10일 단양 매포중학교로 특별채용되기까지 4년반 동안 해직교사 시절을 보냈다. 해임기간 동안 전교조충북지부 정책실장, 사무처장 등을 맡기도 하고, 교직 복귀 후에도 꾸준히 전교조 합법화 운동을 벌여 마침내 2000년 전교조 합법화를 이루고 초대 충북지부장을 지냈다.
2006년 7월에는 충청북도교육위원회 교육위원 선거에 출마,당선해 교직에서 당연퇴직 되었으며, 2010년 8월 31일까지 4년간 교육자치 의정활동을 벌였다. 교육위원 재직말기인 2010년 6월 2일 실시된 지방선거에 충청북도교육감 후보로 나서 34.19%를 득표하며 이기용에게 밀려 낙선하기도 했다. 그 후, 교육시민운동단체인 충북교육발전소를 결성(2012.2.22)하여 상임대표를 지내다가 2014년 6월4일 지방선거에 다시 충청북도교육감 후보로 출마, 44.5% 득표로 당선해 2014년 7월 1일 취임하였다.
김복만(金福萬, 1947년 7월 6일~)은 대한민국 울산광역시교육감이다. 보수성향 교육감이다.
울산시 정무부시장, 울산광역시 승격 추진위원회 실무위원장, 울산사랑운동 추진협의회 회장, 울산상공회의소 고문, 울산대학교 산업경영공학부 교수 등을 지냈으며 2010년 제5회 지방선거에서 제6대 울산광역시교육감에 당선되었으며, 2014년 제6회 지방선거에서 재선에 성공하였다. 2010년 6월2일 실시된 교육감 선거와 관련해 당시 회계책임자인 사촌동생과 함께 선거 인쇄물 및 현수막 납품업자와 짜고 실제 계약금액보다 부풀린 허위 회계보고서를 만든 혐의(사기)로 기소되 1심에죄에 대해서는 징역 6월에 집행유예 2년, 지방교육자치법 위반 혐의는 벌금 500만원을 각각 선고받았다
학교 공사 관련 업체로부터 수억원의 뒷돈을 받은 혐의로 2017년 4월 24일 구속기소되었다. 1심에서 징역 9년에 벌금 2억8500만원, 추징금 1억4250만원을 선고받았으며 김 교육감과 함께 기소된 아내 A(70)씨도 징역 5년에 벌금 2억8500만원, 추징금 1억4250만원을 선고받고 법정에서 구속되었다. 2017년 12월 31일에 울산광역시교육감에서 사임했다.
설동호(薛東浩, 1950년 11월 21일~)은 대한민국의 정치인, 교사, 대학교수이다. 제9·10·11대 대전광역시교육감이다.
이청연(李淸淵, 1954년 5월 25일 ~ )은 대한민국의 교육인, 정치인이다. 제13대 인천광역시교육감이다.
1954년 5월 25일 충청남도 예산군에서 태어났다. 광시국민학교, 홍성중학교, 홍성고등학교를 졸업했다. 경인교육대학교(당시 인천교육대학교) 초등교육과를 12회로 졸업했다. 인천광역시에 있는 여러 초등학교에서 현직 교사 생활을 25년 7개월 동안 했다. 전국교직원노동조합에서 활동했다. 2006년 제4회지방선거에서 인천광역시 교육위원에 당선되었다. 2010년 대한민국 제5회지방선거 인천교육감 선거에서 낙선했다. 2014년 대한민국 제6회지방선거 인천광역시 교육감 선거에서 당선됐다. 2017년 2월 9일 1심에서 뇌물수수 수수 혐의로 법정구속되었는데 항소심에서 무죄를 주장하며 억울함을 호소하고 있다. 2017년 12월 7일 금품수수 혐의로 대법원 상고심에서 징역 6년이 확정 선고되어 교육감직을 상실하였다. 2017년 2월 9일 인천지방법원에서 열린 1심에서 징역6년의 실형과 법정구속을 당하여 인천구치소에 수감되었으나 2017년 3월 안양교도소로 재이송되어 안양교도소에서 지내다 2017년 12월 7일 대법원에서 징역 6년의 실형을 확정하여 서울남부구치소로 이송해 서울남부구치소에서 복역하다 여주교도소로 재이송되어 복역하다 현재 서울남부교도소에서 수감생활 중이다.
2015년 11월 2일 오전 이재정 경기도 교육감과 한국사 교과서 국정화 추진 중단을 요구하는 청와대 앞 1인 시위에 나섰다. 박근혜 정부가 ‘올바른 역사 교과서’라는 이름으로 국정화를 추진하고 있는 것을 비판했다. 이 자리에서 “올바름을 국가권력이 결정해줄 수 없다. 올바른 역사관을 갖기 위해서는 다양한 역사관을 수용해야 한다”고 입장을 밝혔다. 이에 새누리당 소속 제갈원영 의원은 이청연 교육감의 행동에 대해 '해서는 안 될 일'이라며 비판적 입장을 보였다.
이석문(李碩文, 1959년 1월 14일~)은 대한민국의 교육인, 정치인이다.
사이클린 단백질은 R. Timothy Hunt가 1982년 성게의 세포주기에 대해 연구하는 도중 발견하였다.
사이클린 단백질의 이름은 그들의 농도가 세포주기에서 주기적으로 변한다는 것에서 비롯되었다. 이러한 그들의 주기적인 농도 변화는 유비퀴틴과 프로테아좀의 분해작용과 밀접한 관련을 맺고 있다. 이들은 Cdk-단백질, 즉 사이클린 의존적 인산화 효소의 활성을 조절하는데, 그것은 Cdk-단백질과 사이클린이 결합하여 복합체를 형성해야만 Cdk-단백질이 활성을 띠기 때문이다. (물론 복합체를 형성하더라도 바로 활성을 띠지 않고 추가적으로 붙어있는 인산기를 제거하는 탈인산화 작용이 있어야 활성을 띠기는 한다.) 결국 사이클린 농도의 주기적인 변화 때문에 Cdk-단백질들의 활성도 주기적으로 변화하게 된다.
이러한 Cdk-단백질들의 활성의 변화는 세포주기 조절 시스템에서 중요한 역할을 한다. Cdk-단백질들은 특정한 세포주기 시점에서 다음단계로 넘어가도록 유도하는 역할을 한다.
사이클린에는 네 가지 종류가 있는데, G1/S 사이클린, S 사이클린, M 사이클린, 그리고 G1사이클린 이 그것이다. 이들은 각기 서로 다른 세포주기의 시점에서 농도가 증가하여 세포주기를 조절한다.
G1/S 사이클린은 S기의 진입에 관련하는 Cdk – G1/S 복합체를 형성한다. G1/S 사이클린은 G1기에서 농도가 증가하여 S기에서 급격히 감소한다. 특정한 Cdk와 함께 형성하는 Cdk - G1/S 복합체는 DNA 복제의 시작을 유도함으로써 S기의 진입에 관여한다.
S 사이클린은 DNA의 복제를 진행시키는데 관여하는 사이클린이다. 이 사이클린들과 Cdk 단백질이 함께 형성하는 Cdk – S 복합체는 DNA 복제를 진행시키며, DNA 가 두 번 이상 복제되는 것을 막아 오직 한번만 복제되도록 한다.
사이클린들의 구조와 아미노산 서열은 서로 매우 다르다. 그러나 이들은 모두 사이클린 박스를 만드는 비슷한 100개의 아미노산서열을 지니고 있다. 또한, 이들은 대체적으로 5개의 알파-나선으로 이루어진 비슷한 모습을 하고 있다.
조익정(趙益貞, 1436년 10월 9일 - 1499년 9월 7일)은 조선 전기의 문신이다. 과거 급제 후 1466년 동국통감의 편찬에 참여하였고, 1468년에는 남이, 강순의 옥사에 참여한 공로로 익대공신 3등관(翊戴功臣三等管)에 녹선되었다. 1469년에는 춘추관수찬관으로 세조실록 편찬에 참여하였고, 1499년에는 춘추관동지사로 성종실록의 편찬에 참여하였으나 편찬 도중 사망하였다. 본관은 풍양(豊壤)으로 자는 이원(而元), 시호는 공숙(恭肅)이다.
성종 때 지방관의 부패를 견제할 방안으로 암행어사제도를 건의하여 처음 시행하였다. 고구마를 보급한 조엄(趙曮)은 그의 9대손이고, 효명세자비인 조대비는 그의 12대손이 된다. 인조 때의 공신 홍서봉은 조익정의 딸 조씨의 외외증손녀의 아들이 된다.
1436년 10월 9일 용진 현령(龍津縣令)을 지내고 사후 순충보조공신 병조참판 한산군(漢山君)에 추증된 조온지(趙溫之)와 예빈시판사 오축(吳軸)의 딸 해주오씨의 아들로 태어났다. 증조부는 회양부사(淮陽府使) 조신(趙愼)이고 증조모는 고려 문하 시중(門下侍中)을 지낸 행촌 이암(杏村李嵓)의 딸이다. 할아버지는 공조좌랑을 지내고 사후 병조참의에 추증된 조안평(趙安平)이다.
1453년(단종 1년) 진사시에 합격하고, 1465년(세조 11년) 식년문과에 정과로 급제하였다. 1466년 7월 동국통감의 편찬에 수찬낭관의 한 사람으로 참여하였다. 1467년(세조 13년) 동료들의 천거를 받아 한림(翰林)에 선발되고 이어 승정원 주서, 예문관봉교, 승정원주서를 역임하였고 1468년(세조 14년) 1월 종묘서(宗廟署)에 임명되어 제기(祭器)를 관리하였다. 1468년(예종 즉위년) 10월 남이(南怡)·강순의 옥사를 다스리는데 참여한 공으로 익대공신 3등관에 녹선되었다.
1469년 2월 세자시강원 문학, 사헌부지평(司憲府持平)을 거쳐 그해 3월 봉렬대부(奉列大夫)로 승진하고 다시 행세자시강원문학이 되었으며 춘추관수찬관으로 세조실록 편찬에 편수관의 한 사람으로 참여하였다. 세조실록이 완간되자 실록 편찬에 참여한 공로로 망아지를 선물로 받았다. 1470년(성종 1) 2월 통정대부(通政大夫)로 가자되고 형조참의가 되었다. 그해 3월 도사 선위사(都司宣慰使)로 파견되었다. 이후 부호군 낭관을 거쳐 1479년 다시 형조참의가 되었다가 1481년 한성부좌윤(漢城府左尹)으로 부임했다가, 그해 12월 한성부좌윤으로 한평군(漢平君)에 봉군되었으며, 1482년(성종 13) 3월 이조참판이 되었다. 그해 10월에는 1482년도 과거시험의 독권관(讀券官)에 선발되어 홀로 과거 시험을 감독하였다.
1483년(성종 14년) 사헌부 대사헌(司憲府大司憲)과 이조참판을 역임하였다. 1489년 호조참판으로 성절사가 되어 명나라에 다녀와서 대사헌·강원도관찰사를 역임하였다. 이어 다시 사헌부대사헌, 예조참판을 지내고 외직으로 나가 경상우도병마절도사, 함경남도 병마절도사, 함경북도 병마절도사 등으로 부임하였다. 1489년 다시 한평군에 봉작되고, 그해 호조 참판이 되었다가 명나라에 파견되는 성절사에 임명되어 연경에 다녀왔다. 귀국 후, 1489년 9월 다시 대사헌이 되었다가, 10월 강원도 관찰사로 부임하였다. 1491년(성종 22년) 사헌부 대사헌, 예조참판, 다시 대사헌 등을 거쳐 1492년(성종 23) 경상우도 병마절도사로 부임하였다. 1494년 12월 명나라에 파견되는 사은사로 임명되었으나 성종의 죽음으로 중지하였다. 그는 문장력에 능하여 성종 대의 문예활동 발전에 공헌하였다. 그는 또 성종 때 암행어사 파견을 건의하여 성사시켰다. 그는 지방관들의 부정부패를 감시할 방안으로 암행어사 파견을 발의, 성종이 이를 수용하여 시행되었다. 신숙주(申叔舟) 등은 암행어사의 파견으로 지방관의 권위 실추를 우려하였으나, 성종은 조익정의 주장을 채택하여 암행어사 제도를 시작하였다.
1495년(연산군 1년) 한성부좌윤으로 나갔다가 같은해 8월 공조참판에 임명되었다. 1497년(연산군 3년) 공조참판으로 오위도총부부총관을 겸임하였고, 1499년 춘추관동지관사(春秋館同知館事)로 임명되어 성종실록의 감수에 참여하였다가 완성을 보지 못하고 죽었다. 그는 외모가 수려하였고 특히 수염이 아름다웠다 한다.
바로 시호가 추서되었는데 태상시(太常寺)에서 논의하기를 "원래의 마음을 고스란히 간직하고 견고히 하였으니 공(恭)이고, 강직한 덕을 잘 이루었으니 숙(肅)이다."라고 하여 공숙(恭肅)이라는 시호를 내렸다. 후에 자헌대부 예조판서 겸 지의금부사에 증직되었다. 시신은 양주군 고주내면 광문리(후에 주내면에 병합되어 광사리가 되었다가 양주시 광사동이 되었다.)에 안장되었다. 신도비는 후에 5대손 조직(趙溭)이 외외5대손 홍서봉에게 부탁하여 찬하였다.
외외5대손 홍서봉이 지은 그의 신도비는 후에 인멸되었다가 1735년(영조 11년) 다시 조종운(趙從耘)의 글씨체로 신도비가 건립되었다. 다시 지을 때의 비문은 홍서봉의 것을 그대로 썼다.
영일군수는 경상북도 영일군의 군수이다. 1995년 영일군이 포항시와 통합되어 사라지면서 폐지되었다.
이름인 너구리는 대한민국에서 제출하였으며 너구리를 뜻한다. 한편 한국어명으로 '너구리'라는 이름이 사용되었으나 영어철자로 2002년에는 'Noguri'로, 2008년부터 'Neoguri'로 사용되었다.
김수준(金秀俊 1979년 1월 24일 ~ 일본 요코하마)은 한국 국적의 일본인 프로바둑 기사이다. 일본기원 도쿄본원 소속인 그는 조치훈 9단의 문하생으로 입단했다.
윌리엄스 대 로즈 사건(Williams v. Rhodes, 393 U.S. 23(1968))은 미국 연방대법원의 유명 판례이다.
코스타스 미트로글루(, 1988년 3월 12일 ~ )는 그리스의 전 축구 선수이다. 과거 그리스 축구 국가대표팀에서 스트라이커로 활약하였다.
이리 대 팝스 사건은 미국 연방 대법원의 판례이다. 나체 춤의 의사전달적 효과를 인정하여 표현의 자유로 보호를 받는 표현으로 보았다. 단 지역에서 나체 춤을 규제하는 시의 조례는 누드 춤이 발생시키는 2차적 효과(범죄나 부동산 가치 하락)등을 향한 것이고 춤이 가진 의사전달 효과에 향한 것이라니라면 내용 중립적이므로 엄격심사가 아닌 완화된 심사기준을 적용하였다. 결론적으로 나체 춤을 제한하는 규제에 대해서 합헌이라고 판단했다.
죠스바는 영화 죠스에 등장하는 백상아리 죠스를 주제로 1983년 여름에 롯데삼강에서 출시한 상어 모양의 아이스크림이다. 2022년 5월 기준, 롯데웰푸드에서 생산·판매하고 있다.
2015 타이어뱅크 KBO 포스트시즌은 2015년 10월 7일부터 10월 31일까지 실시되었다. 그리고 이번에도 두산 베어스가 2013년에 이어 준플레이오프와 플레이오프에서 연승을 거두었는데 한국시리즈까지 삼성 라이온즈를 물리쳐 우승까지 하여 2013년에 삼성에게 당했던 준우승을 우승으로 갚아주었다.
달라지는 점.
한국야구위원회의 브랜드 아이덴디티 통합 작업에 따라 2015 시즌부터 "KBO 포스트시즌"이라는 새로운 명칭을 사용하게 되었다.
와일드카드 결정전은 2전 2선승제로 한다. 4위 팀에게 1승 어드밴티지를 부여하므로 시리즈 스코어는 1-0으로 시작한다. 5위 팀은 2경기를 모두 이겨야 준플레이오프에 진출하고 4위 팀은 한번이라도 승리를 거두거나 무승부만 하더라도 준플레이오프에 진출한다. 경기는 모두 4위 팀의 홈구장에서 열리게 된다.
2015년 포스트 시즌에 진출한 팀은 1위 삼성 라이온즈,2위 NC 다이노스,3위 두산 베어스,4위 넥센 히어로즈,5위 SK 와이번스이다. NC 다이노스는 창단 2년만에 플레이오프에 직행하며 역대 최초 창단이후 최단기간에 플레이오프를 직행하는 팀이 되었으며, 삼성 라이온즈는 2011년을 시작으로 5년연속으로 한국시리즈에 직행하며 최초 정규시즌 5연패라는 기록을 세웠다. 넥센 히어로즈는 3년 연속 포스트시즌 진출이며, 두산 베어스는 2년만에, SK 와이번스는 3년만에 다시 포스트시즌에 진출하였다.
2015년 10월 7일 - 목동야구장
2015년 10월 10일 - 서울종합운동장 야구장
2015년 10월 11일 - 서울종합운동장 야구장
2015년 10월 13일 - 목동야구장
2015년 10월 14일 - 목동야구장
2015년 10월 18일 14:00 - 마산종합운동장 야구장
2015년 10월 19일 18:30 - 마산종합운동장 야구장
2015년 10월 21일 - 서울종합운동장 야구장
2015년 10월 22일 - 서울종합운동장 야구장
2015년 10월 24일 - 마산종합운동장 야구장
1차전 KBS 제2라디오, SBS 러브FM&lt;Br&gt;
1차전 KBS 제2라디오
3차전 KBS 제2라디오
포르피린증(porphyria)은 헴 합성 회로(포르피린 합성 회로)의 효소가 기능하지 않는, 선천적 또는 후천적인 질환이다. 헴 합성계 효소의 비정상으로 따르고, 중간 대사물의 우로포르피리노겐 I 등의, 뇨 중 혹은 분편중의 배설량이 증가하는 것이 진단의 결정적 수단이 된다. 포르피린증 또는 포르피린의 이름은 「보라색의 색소」를 의미하는 희랍어에 유래한다. 환자의 대변이나 뇨가 보라색이 되기 때문이다.
태양광 등의 자극에 의해서 과민증을 일으켜, 그것이 간장에의 심각한 부담이 되는 것부터, 일평생 태양광을 피하는 생활이 불가피한 피부형과 복부를 중심으로 신경 증상을 호소하는 급성형 등이 확인되고 있다. 증상이 무거운 경우는 생명에 위험이 미치기도 하기 때문에, 난치병으로 지정되어 있는 나라도 있다.
포르피린 중간체가 과잉 생산, 축적되는 개소에 따라 급성 포르피린증(간성 포르피린증)과 피부성 포르피린증(조혈성 포르피린증)으로 대별된다. 임상적 또는 조직학적으로 유도되는 것은 가짜 포르피린증으로 불린다. 가짜 포르피린증은 혈중, 뇨 중에도 정상적인 포르피린치를 나타낸다.
헴 합성 회로에 대해 히드로키시메치르비란이 우로포르피리노겐 III 신타제에 의해서 축합해, 환을 감으면 우로포르피리노겐 III이 된다. 이 때, 우로포르피리노겐 III 신타제의 기능에 의해 4개의 피롤이 정연하게 줄선 히드로키시메치르비란의 어엿한 피롤 하나만이 반전해 축합해 환을 형성한다. 우로포르피리노겐 III 신타제가 일하지 않는 경우, 피롤이 정연하게 줄선 채로의 히드로키시메치르비란이 자발적으로 축환해 우로포르피리노겐 I이 생성한다. 우로포르피리노겐 I는 우로포르피리노겐탈탄산 효소의 기질이 되어 코프로포르피리노겐 I으로 변환되지만, 이것은 코프로포르피리노겐 산화 효소의 기질이 되지 않기 때문에, 프로트포르피린에는 이르지 않는다.
선천성 적혈구 형성성 포르피린증은 소, 돼지, 고양이에서 인정되어 소에서는 상염색체성 열성 유전, 돼지, 고양이에서는 상염색체성 우성 유전이다. 포르피린은 광증감 자극에 의해 활성산소를 일으켜 이것이 지방질이나 단백질의 과산화 장해를 일으킨다. 증상으로서 피부의 광과민증, 빈혈, 요독증을 나타낸다. 이빨과 뇨는 자외선 아래에서 적색형광을 나타내는 것부터 진단할 수 있다. 치료에는 대증요법과 함께 햇빛을 피한다.
징조와 증상.
급성 포르피린증.
급성 포르피린증 혹은 간성 포르피린증은 초기 단계에서는 복통, 구토, 급성 신경장애, 줄기 탈진, 발작, 혹은 환각, 우울증, 불안, 편집증을 포함한 정신 질환 등 신경계에 영향을 준다. 자율신경계통의 영향에 의해 심장의 부정맥이나 빈박이 일어나는 경우도 있다. 격렬한 아픔이 있어, 그 아픔은 급성에서도 만성에서도 양쪽 모두의 경우가 있다. 대장의 신경계에도 영향을 미쳐 변비가 빈번히 일어나, 설사도 이와 같이 일어난다.
많은 징조를 일으키는 한편, 포르피린증의 발증은 꽤 드문 예이므로, 초기의 단계에서는 환자는 다른 병의 발증을 의심하거나 진단내리는 일이 있다. 예를 들면, 급성 포르피린증의 다발성 뇌증이 길랭
-바레 증후군이나 베르니케 뇌증으로 오진될 수 있으므로, 진단 시에는 포르피린 검사가 일반적으로 권장된다. 전신 홍반성 루푸스는 광감수성과 통증이 특징이며, 그 외가 많은 병에서도 포르피린증과 같은 증상을 일으키는 경우가 있다.
급성 포르피린증(급성 간헐성 포르피린증(), 유전성 코프로포르피린증(), 다채성 포르피린증()) 환자는 간세포암(초기 간암)으로 이환하는 위험을 일생에 걸쳐 가지고 있으므로 감시 검사가 필요하다. 간암의 그 외의 전형적인 위험 인자는 고려할 필요가 없다.
피부성 포르피린증.
피부성 포르피린증 또는 조혈성 포르피린증에서는 피부나 점막에 광과민성(광피부염), 수포, 괴사 등 최초로 피부에 영향이 나오거나 가려움, 부어 액과 같은 개소의 발모의 증대가 일어난다. 다른 포르피린증과의 구별로서 복통은 거의 발생하지 않는다.