shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
임지아(林志娥,1972년 5월 21일 ~ )는 대한민국의 변호사, 정치인이다. 1997년 제39회 사법시험에 합격하여 사법연수원을 제29기로 수료한 뒤, 2000년부터 2005년까지 서울지방법원 북부지원(현 서울북부지방법원), 서울중앙지방법원, 대구지방법원 판사를 지냈고, 2005년부터 2011년까지 법무법인 지평(현 법무법인 지평지성)의 소속변호사, 구성원변호사로 근무하였다.
퍼블릭 아이비()는 리처드 몰(Richard Moll)이 창안한 개념으로, 그의 저서 《The Public Ivy's: A Guide to America's Best Public Undergraduate Colleges and Universities》에 의하면 "공립대학의 학비로 아이비리그 수준의 경험을 제공하는 대학교"를 의미한다. 《Journal of Blacks in Higher Education》에 따르면 몇몇 엄선된 주립대학, 즉 퍼블릭 아이비는 저명한 교수진과 더불어 인종을 막론한 최우수 학생을 성공적으로 유치함으로써 아이비리그에 필적할 만한 학문적 역량으로 대등하게 겨루는 수준이 되었다.
예일 대학교를 비롯한 다양한 학교에서 입학사정관을 역임한 리처드 몰은 1985년 전미 대학교를 직접 답사하며 학문적 수준, 교수진 역량, 학비, 캠퍼스 시설, 가용 자원, 역사, 학풍과 전통 등을 기준으로 평가하였다. 이렇게 아이비리그의 학교 수에 상응하는 8개의 공립대학교를 선정하여 아이비리그에 비견할 만한 "퍼블릭 아이비()"로 지칭하였다. 이때 캘리포니아 대학교는 저서 출간 당시의 "캘리포니아 대학교 시스템 전체(the entire University of California system)"를 포괄하였다.
오리지널 리스트(Original Eight, 1985).
다음은 퍼블릭 아이비의 "오리지널 에잇(Original Eight)"에 해당하는 8개 대학 목록이다(영문 알파벳순).
유력 후보군(Worthy Runners-up).
다음은 퍼블릭 아이비의 "유력 후보군(worthy runners-up)"에 해당하는 9개 대학 목록이다(영문 알파벳순).
주요 업데이트(Greenes' Guides, 2001).
한편, 여느 대학 랭킹이나 컨퍼런스 리그 등과 마찬가지로 시대의 흐름에 따라 "퍼블릭 아이비(Public Ivy)" 대학 목록도 수차례 변모를 거쳤다. 그 중에서도 주목할 만한 업데이트는 2001년에 출간된 하워드 그린, 매튜 그린(Howard and Matthew Greene) 공저의 저서 《The Public Ivies: America's Flagship Public Universities》에서 다음 30개 대학을 퍼블릭 아이비로 지목한 것이다(2001년 Greenes' Guides 나열순).
박은정(朴恩貞, 1972년 1월 15일~)은 대한민국의 법조인이다. 제22대 국회의원이다. 2024년 4월 제22대 국회의원 선거에서 조국혁신당 비례대표로 당선되었다. 조국 법무부 장관 시절 검찰개혁추진지원단 부단장인 이종근 대검 형사부장과 부부관계이다.
1994년 이화여자대학교 법학과를 졸업했다. 1997년 39회 사법시험에 합격하고, 29기로 사법연수원 수료 후 2000년 검사로 임관했다. 2023년 2월 27일 내부 감찰자료를 불법적으로 유출한 혐의로 검사직에서 해임 징계를 받았다. 이로인해 징계 효력 발생일로부터 3년간 변호사 자격이 정지되었다. 2012년 2월, 18대 국회의원 나경원의 배우자이자 판사인 김재호로부터 기소 청탁을 받았었다는 양심선언을 하여 화제가 되었다. '사법개혁'과 '검찰개혁'에 대한 사회적 요구 속에서 이 양심선언은 많은 관심을 불러일으켰다.
2002년 춘천지검 원주지청에서 여성전담 업무를 시작한 후 형사부에서 10년간 성폭력 수사를 전담해 검찰 내 성폭력 사건 최다 처리 실적을 보유하였다. 서울서부지검 성폭력전담검사로 근무하면서 서울중앙지검 여성·아동조사부 개설 이전 검찰 최초로 성폭력범죄대응센터를 개설했고, 대검찰청 성폭력TF총괄팀장을 맡아 검찰의 성폭력·가정폭력 관련 수사지침과 제도 정비에 크게 공헌했다. 성폭력 피해자 조사지침, 성폭력 수사 지침을 통합해 ‘성폭력 사건 처리 및 피해자 보호·지원에 관한 지침’을 제정하고 검찰 최초로 ‘가정폭력사건 처리 및 피해자 보호에 관한 지침’을 만들었다. 성폭력 분야 공인전문검사로 인증 받아 스웨덴, 노르웨이로 아동성폭력 피해자 보호시스템을 배우기 위한 국외 연수 기회를 얻기도 하였다.
추미애 법무부장관의 측근으로 2020년 1월 법무부 감찰담당관에 임명되었다. 이후 박은정 감찰담당관은 추미애 장관의 윤석열 검찰총장 감찰의 실무자로서 적극 감찰에 나서 친윤 검사들로부터 심한 핍박을 받았고, 윤석열 정권의 법무부로부터 해임되었다.
대한민국 제22대 국회의원 선거를 앞두고 조국혁신당에 인재영입 형태로 입당했다. 이후 당의 비례대표 순번 1번으로 공천되었다.
라몬 호세 벨라스케스(, 1916년 11월 28일 ~ 2014년 6월 24일)는 베네수엘라의 정치인이다. 본명은 라몬 호세 벨라스케스 무히카()이다. 카를로스 안드레스 페레스 탄핵 당시 옥타비오 레파헤가 임시 대통령으로 임명되었으나, 벨라스케스가 그 뒤를 이었다.
옥타비오 레파헤(, 1923년 11월 24일 ~ 2017년 1월 6일)는 베네수엘라의 정치인이다. 본명은 옥타비오 레파헤 바레토()이고, 1993년 뻬레스의 탄핵으로 첫 번째 임시 대통령이 되었다. 두 번째 임시 대통령은 라몬 J. 벨라스께스이다.
페리둔 잔디(فريدون زندى)는 이란의 축구 선수이다. 포지션은 공격형 미드필더이다. 2006년 독일 월드컵에 참가한 바 있다.
에브라힘 미르자푸르(ابراهیم میرزاپور)는 이란의 축구 골키퍼이다. 2006 독일 월드컵에 참가한 바 있다.
마테우스 갈리아누 다 코스타(Mateus Galiano da Costa)는 흔히 마테우스(Mateus)로 잘 알려진 앙골라의 축구 선수이다.
《스탠바이》는 2012년 4월 9일부터 2012년 10월 5일까지 방영된 MBC 일일 시트콤이다.
룬키나상과(Runcinoidea) 또는 우협새상과(羽叶鳃上科)는 바다 민달팽이 상과(2005년의 부쉐(Bouchet)와 로크루아(Rocroi)의 복족류 분류에 의하면)의 하나로 진후새류에 속하는 해양 복족류 연체동물이다. 2009년의 말라키아스(Malaquias)와 그의 공저자의 분류명은 룬키나류(Runcinaecea)이다.)
2009년 말라키아스(Malaquias)와 그의 공저자들 은 두순류 바깥의 공식명 룬키아류(Runcinacea)로 복권시켰다.
2010년 요르거(Jörger)와 그의 공저자들 은 룬키나류(Runcinacea)를 진후새류로 이동시켰다.
룬키나상과(Runcinoidea)에 포함되는 과는 아래와 같다.
소프트웨어 트랜잭셔널 메모리(Software Transactional Memory, STM)는 컴퓨터 과학에서 병렬 컴퓨팅에서 공유 메모리으로의 접근을 제어하기 위한 데이터베이스 트랜잭션과 유사한 동시성 제어 구조이다. 여기에서 트랜잭션은 공유 메모리에 읽기 및 쓰기를 수행하는 코드 조각을 가리킨다. 하나의 트랜잭션 안에서 수행되는 읽기 및 쓰기는 논리적으로 한 순간에 수행되는 것으로 이해할 수 있다. 트랜잭셔널 메모리를 하드웨어적으로 구현하는 아이디어는 1986년 톰 나이트의 논문에서 최초로 제안되었다. 1995년 니르 샤비트와 댄 투이터우는 이 아이디어를 소프트웨어적으로 구현한 소프트웨어 트랜잭셔널 메모리(Software Transactional Memory)를 발표하였다.
현대의 다중 스레드 응용 프로그램에서 사용하는 락(lock)과 달리, 트랜잭셔널 메모리는 보다 낙관적인 전략을 사용한다. 트랜잭셔널 메모리를 사용하는 스레드는, 다른 스레드에서 실행되는 코드가 해당 메모리를 간섭하지 않을 것으로 가정하고 읽기 및 쓰기를 수행하며, 읽기와 쓰기를 수행한 메모리의 주소를 기록한다. 트랜잭션 영역의 수행이 완료되면, 해당 메모리 주소가 다른 스레드에 의해 변경되었는지 검사한다. 만약 변경이 없었다면, 트랜잭션은 올바르게 수행되었으므로 "커밋"(commit)이 이루어지고, 그렇지 않으면 트랜잭션은 실패한다. 트랜잭션이 실패했을 경우 트랜잭션을 재시도할지, 아니면 취소할지는 프로그래머가 선택할 수 있다. 또한 트랜잭션은 언제든 중간에 취소하여 트랜잭션 수행 이전 상태로 되돌아갈 수 있다.
기존의 락 기법에 비해 트랜잭셔널 메모리의 장점은, 더 많은 스레드가 동시에 수행될 수 있다는 것이다. 락이 해제되길 기다리며 대기하는 스레드가 없고, 충돌이 일어나지 않으면 모든 스레드가 자신의 코드 영역을 안전하게 수행할 수 있다.
그러나, 트랜잭셔널 메모리는 읽기 및 쓰기를 수행한 메모리 주소를 기록하는 오버헤드로 인해 약간의 성능 저하가 존재한다. 소프트웨어적으로 구현한 트랜잭셔널 메모리의 경우 이 오버헤드가 큰 편이다.
개념상의 장단점.
트랜잭셔널 메모리를 사용하면 다중 스레드 프로그램을 훨씬 간단한 구조로 만들고, 여러 개의 객체 및 모듈을 안전하게 결합할 수 있다. 락 기반의 다중 스레드 프로그램에는 다음과 같은 문제들이 있다.
반면 트랜잭셔널 메모리는 각각의 스레드가 독립적으로 작동하는 스레드와 논리적으로 동일하기 때문에, 위와 같은 문제를 걱정할 필요가 없다. 교착 상태는 완전히 사라지거나, 혹은 트랜잭션 관리자에 의해 해결된다. 우선순위 역전 문제는 여전히 일어날 수 있지만, 우선순위가 높은 스레드는 높은 확률로 낮은 우선순위 스레드의 트랜잭션을 취소시킬 수 있으므로 상대적으로 적게 일어날 것이다.
반면 트랜잭셔널 메모리의 단점은, 트랜잭션이 실패할 경우 언제든 취소할 수 있어야 하기 때문에, 취소할 수 없는 작업은 트랜잭션 안에서 수행할 수 없다. 이것은 대부분의 입출력을 수행할 수 없다는 것을 의미한다. 이런 문제는 대체로 취소할 수 없는 작업을 버퍼에 담아두고 실제 작업은 트랜잭션 바깥에서 수행하는 방법으로 대부분 해결할 수 있다. 하스켈에서 구현된 소프트웨어 트랜잭셔널 메모리에서는 언어 설계가 이런 문제를 자동으로 배제한다.
또한 트랜잭셔널 메모리로 구현된 원자적 작업은 여러 개를 조합하여 더 큰 원자적 작업으로 만들 수 있다. 락 기반의 병렬 코드는 이런 일을 할 수 없다.
프로그램 예제.
트랜잭셔널 메모리는 개념적으로 단순하므로, 기존 언어에 큰 변경을 가하지 않고도 쉽게 트랜잭셔널 메모리를 지원할 수 있다. 다음과 같이 임계 구역을 나타내는 문법과 유사하게 트랜잭셔널 메모리를 지원할 수 있다.
newNode-&gt;prev = node;
newNode-&gt;next = node-&gt;next;
node-&gt;next-&gt;prev = newNode;
node-&gt;next = newNode;
atomic(원자적)으로 표시된 구역이 끝나면 트랜잭션이 완료된다. 이때 충돌이 없었다면 커밋되고, 있었다면 재시작될것이다. 임계 구역 문법은 또한 종료 조건을 명시할 수도 있다.
atomic (queueSize &gt; 0) {
위와 같은 코드는 기존의 시그널로 구현된 자료구조에 비해 훨씬 간단하게 코드를 구성할 수 있다. 만약 retry와 같은 문법을 지원할 경우 트랜잭션이 실패할 때의 동작을 더 정교하게 제어할 수 있다.
if (queueSize &gt; 0) {
구현상의 주의점.
트랜잭셔널 메모리로 구현된 프로그램에서 주의할 점은, 트랜잭션 안의 코드가 트랜잭션 중간 단계의 잘못된 데이터를 읽을 수 있다는 것이다. 즉, 다른 트랜잭션이 해당 메모리를 변경하기 전의 상태와 변경한 후 달라진 상태가 나의 트랜잭션 안에서 섞일 수 있다. 충돌을 일으킨 트랜잭션은 종료되기 전에 취소되므로 잘못된 상태가 저장될 염려는 없지만, 잘못된 상태를 안전하게 처리하지 않으면 비정상적인 예외를 일으킬 수 있다는 점을 주의해야 한다.
위와 같은 두 개의 트랜잭션이 시작할 때, x와 y가 서로 같다고 가정하자. 만약 두 트랜잭션이 락으로 구현되어 A가 실행되는 동안 B가 락을 기다린다면, x와 y는 항상 같은 값을 가지므로 A가 무한루프에 빠지는 일은 없을 것이다. 그러나 트랜잭셔널 메모리로 구현되었다면 B가 x를 변경하고 y를 변경하기 전에, A가 x와 y를 비교하여, A가 무한루프에 빠지는 상황이 발생할 수 있다. 이런 문제는 트랜잭션 중 일어나는 모든 예외를 처리하여 잘못된 트랜잭션을 취소시킴으로써 방지할 수 있다. 또한, 트랜잭셔널 메모리는 락과 함께 사용할 수 있으므로, 락을 이용해 이런 문제를 방지할 수도 있다.
2005년 팀 해리스, 사이먼 말로, 사이먼 페이튼 존스, 모리스 헤를리히는 글래스고 하스켈 컴파일러로 구현한 소프트웨어 트랜잭셔널 메모리를 발표하였다. 이 시스템의 특징은 retry및 orElse 함수를 지원한다는 것이다. retry는 해당 트랜잭션이 실패했을 경우 트랜잭션을 자동으로 재시도하는 함수이고, orElse는 하나의 트랜잭션이 실패하면 또다른 트랜잭션을 시도하는 것이다. 이 함수들을 사용하면 프로그래머는 여러 개의 트랜잭션을 동시에 시도하면서 먼저 완료되는 트랜잭션을 기다릴 수 있다.
ARM Cortex-A8은 ARM 홀딩스가 라이선스하고 ARMv7-A 아키텍처를 구현하는 32비트 프로세서 코어이다.
ARM11과 비교하여, Cortex-A8은 듀얼 이슈 슈퍼스칼라 디자인으로, 대략 두 배의 클럭당 명령어 처리 횟수를 달성한다. Cortex-A8은 소비자 기기에서 대규모로 채택된 최초의 Cortex 디자인이었다.
Cortex-A8 코어의 주요 특징은 다음과 같다:
다음과 같은 여러 시스템 온 칩(SoC)이 Cortex-A8 코어를 구현했다:
아시안 필름 어워즈(Asian Film Awards, 亞洲電影大獎)는 아시아 영화를 대상으로 한 영화상이다.
홍콩국제영화제협회(Hong Kong International Film Festival Society, 香港國際電影節協會)가 주최하여 2007년 3월 20일 제1회가 개최됐다. 그동안 부진했던 홍콩 국제 영화제를 활성화하기 위해 시작됐으며, 매년 3월에 홍콩 국제 영화제의 일환으로 열렸다.
2014년에는 부산 국제 영화제와 도쿄 국제 영화제와 함께 아시안필름어워즈아카데미(Asian Film Awards Academy, AFAA)를 출범시켰다. 제8회부터 시상식을 AFAA 집행위원회에서 주최하고 마카오에서 개최하기 시작했다.
한지호(1988년 12월 15일 ~ )는 대한민국의 축구 선수이며 포지션은 공격형 미드필더 및 공격수이다. 현 K리그2 부천 FC 1995에서 활약하고 있다.
한지호는 2010시즌을 앞두고 부산 아이파크에 입단하면서 커리어를 시작했다. 부산 아이파크에서의 첫 시즌인 2010 시즌 9경기 출전에 그쳤으나 2011 시즌 조커로 중용되며 정규 리그 27경기에 출전하며 2골 4도움을 기록하였다.
2021시즌을 앞두고 K리그2의 부천 FC 1995로 이적했다.
숄더 키보드(Shoulder Keyboard)는 건반 부분을 기타처럼 어깨 끈을 매달아 연주 할 수 있게 하는 악기의 총칭이다. 또한, 숄더 키보드는 일본어식 영어이며, 롤랜드와 영어권에서는 키타(Keytar)라고 한다.
음원 일체형과 음원을 내장하지 않는 컨트롤러만의 기종으로 분류된다. 음원 부분은 일반 신시사이저와 같이 아날로그 음원, 디지털 음원의 기종이 있다. 컨트롤러만의 기종에서는, 미디(MIDI) 신호를 보내기 위한 건반과 스위치만이 장비된다. 따라서 본체만으로는 악기로서 음을 발생시킬 수 없다. 미디 케이블로(송신기로 무선화하는 일도 가능) 외부에 접속하는 미디 대응 음원 모듈에 접속해, 거기에서 음을 발생하는 구조로 되어 있다.
요천(蓼川)은 섬진강의 지류들 중 하나로서 전북특별자치도 장수군 장안산(1237m)과 팔공산(1151m)에서 발원해 전북특별자치도 남원 분지에 있는 남원시의 중앙부를 지나 남원시 금지면 하도리에서 섬진강으로 흘러들어가는 전북특별자치도의 강이다. 하천연장은 60.03km이며, 유역면적은 485.70km2이다. 하천 주위에 여뀌꽃이 많이 핀다하여 蓼(여뀌 요)川이라 한다.
이아니스 알린 지쿠(Ianis Alin Zicu, 1983년 10월 23일 ~ )는 루마니아의 전 축구 선수이다.
2001년 4월 14일 디나모 부쿠레슈티 소속으로 17세의 어린 나이에 프로 무대 데뷔전을 치른 지쿠는 루마니아 청소년 대표팀과 소속 팀에서 두각을 나타내며 빅 클럽 스카우트들의 주목을 받았고 2004년 이탈리아의 명문 클럽 인테르나치오날레로 이적하였다. 입단 직후 파르마로 임대 이적한 지쿠는 주전 경쟁에서 밀려 출전 기회를 잡지 못하다 리그 9경기 출전이 그친 채 인테르로 임대 복귀하였다. 이후 디나모 부쿠레슈티, 라피드 부쿠레슈티 등에서 2시즌 간 임대 생활을 한 후 2007년 친정 팀 디나모 부쿠레슈티로 이적하였다.
하지만 부상 및 컨디션 난조 등으로 3시즌 간 리그 39경기 출전에 그쳤고 2010년 FC 폴리테흐니카 티미쇼아라로 이적하였다. 지쿠는 티미쇼아라에서 30경기에 출전하여 18골을 터뜨리며 부활을 알렸고 그 해 루마니아 리그 득점왕에 올랐다. 이 활약을 바탕으로 CSKA 소피아로 이적하였으며 CSKA 소피아에서의 첫 경기였던 불가리아 슈퍼컵에서 골을 기록하며 팀의 우승을 이끌며 화려한 데뷔전을 치렀다. 이후에도 레프스키 소피아와의 더비 경기에서도 골을 기록하는 등 득점포를 꾸준히 이어갔으며 2012년 포항 스틸러스로 이적할 때까지 리그 15경기에 출전하여 13골을 기록하였다.
포항에서의 첫 시즌인 2012 시즌 초반 연속 득점을 이어갔음에도 불구하고 황선홍 감독의 꾸준한 신임을 얻는 데 실패하여 주전 경쟁에서 밀려났다. 7월 24일 강원 FC로 임대 이적하였다. 10월 7일 대전 시티즌과의 경기에서 3골을 성공시키며 K리그에서의 첫 해트트릭을 기록하였다.
2013년 강원 FC로 완전 이적하였다.
NH농협카드는 대한민국의 NH농협은행에 소속된 브랜드이다. 비씨카드의 전산 시스템을 기반으로 하는 비씨브랜드를 비롯해서, KB국민카드의 전산 시스템을 기반으로 하는 자사의 '채움'브랜드로 구성되어 있다. 일본 JCB와 기술 및 경영에 대한 독점 계약이 체결되어 있다.
취급 카드의 유형.
NH농협은행은 비씨카드의 회원사이면서 자체 브랜드의 카드를 발급한다. 여신전문금융업법 시행령 3조 1의2항에서 'NH농협은행'을 겸영여신업자로 규정하고 있으나 카드발급 업무는 농협은행, 농·축협간의 전산망이 별개로 분리되어 있어 두 곳 중에서 한 곳만 발급이 가능하다. 과거에는 축협에서 비자카드를 발행하다가 2000년 농협과 통폐합하면서 발급이 중단되었지만, 2009년 11월 16일 축협의 비자카드가 부활하여 자체 브랜드카드를 발행하다가 2012년 3월 2일 NH농협은행의 출범으로 인해 NH농협카드로 상호를 변경하였다.
양주 회암사지 무학대사탑(楊州 檜巖寺址 無學大師塔)은 대한민국 경기도 양주시 회암동, 회암사지 북쪽 능선 위에 지공(指空), 나옹(懶翁)의 승탑과 함께 서있는 무학대사(無學大師)의 묘탑이다. 1963년 9월 2일 대한민국의 보물 제388호로 지정되었다.
회암사는 고려 충숙왕(1328)때 지공(指空)이 창건하여 조선 순조 때인 1800년대에 폐사된 사찰이다. 조선 전기 왕실의 보호를 받던 절로서 태조 이성계가 늙은 후에 머무르면서 수도하던 곳으로도 유명하다. 절터의 북쪽 능선 위에 지공(指空), 나옹(懶翁)의 승탑과 함께 서있는 이 탑은 무학대사(無學大師)의 묘탑이다. 둘레에는 탑을 보호하기 위한 난간이 둘러져 있다.
회암사의 주지이기도 했던 무학은 고려 말에서 조선 초에 활약한 승려로, 조선을 건국한 태조 이성계와의 관계로 더욱 알려지게 되었다. 이성계의 꿈을 풀이하여 왕이 될 것을 예언한 이야기와 한양천도와 관련된 설화 등은 특히 유명하다.
기단의 아래·윗돌은 연꽃모양의 돌이고 가운데돌은 배가 불룩한 8각의 북모양으로 각 면에는 모양이 서로 다른 꽃조각이 도드라져 있다. 탑신은 몸돌이 둥근 모양으로 표면에 용과 구름이 가득 새겨져 시선을 모은다. 용의 머리와 몸, 비늘 등이 사실적으로 표현되어 생동감있게 보이고 구름무늬가 한층 운동감을 느끼게 한다. 지붕돌은 8각으로 처마부분에는 목조건축을 흉내낸 모양들이 새겨져 있다. 경사는 급하며 추녀끝은 가볍게 들려있다.
조선 전기의 양식을 보여주는 이 탑은 규모가 웅대하고 모양도 가지런하다. 무학대사묘비의 기록으로 미루어 1407년에 건립되었음을 알 수 있다.
베네쇼프(, )는 체코 중앙보헤미아 주에 위치한 도시로, 면적은 46.87km2, 높이는 360m, 인구는 16,208명(2005년 기준), 인구 밀도는 346명/km2이다. 프라하에서 남동쪽으로 40km 정도 떨어진 곳에 위치한다.
양주 회암사지 무학대사탑 앞 쌍사자 석등은 고려 말에서 조선 초에 살았던 무학대사의 승탑 앞에 세워진 석등이다. 대한민국 경기도 양주시 회암사에 있다. 1821년 이응준이 선조의 유골을 투장(投葬)하며 훼손하여 1828년(순조 28년) 다시 세웠다.
캐논 EOS 5D Mark III()는 2,230만 유효 화소를 가지는 캐논의 풀프레임 디지털 SLR이다. 2012년 3월 2일에 발표되었으며 캐논 EOS 5D Mark II의 후속 기종으로 출시 가격은 미국 기준으로 3,499달러이다. 캐논 DSLR 라인업에서 캐논 EOS 60D보다 상위 기종이면서 캐논 EOS-1D X보다 하위 기종에 해당된다. 경쟁 모델로는 니콘의 D800 등이 있다. 자동초점 포인트가 61개, 크로스 자동초점 포인트가 41개로 향상되었으며 시야율 100% 뷰파인더 탑재, ISO 감도를 최대 10만2400까지 사용 가능한 것이 주요 특징이다.
《소나티네》()는 1993년 6월 5일에 개봉된 일본 영화이다. 기타노 다케시의 네 번째 감독 영화이며, 쇼치쿠가 배급을 맡았다. - 영화리뷰(해당사이트 로그인 필요)
전작 《그 여름 가장 조용한 바다》에 이어 음악가 히사이시 조가 참여했다. 히사이시가 담당한 음악에 오키나와 민요를 샘플링한 방법이 사용됐으며, 제17회 일본 아카데미상 최우수 음악상을 받았다.
다박싸리버섯("Ramaria flaccida")은 나팔버섯과 싸리버섯속에 딸린 싸리버섯의 일종이다. 1821년에 엘리아스 프리스가 국수버섯속("Clavaria")으로 분류해 "Clavaria flaccida"이라고 명명했으나, 1898년에 위베르 부르도가 싸리버섯속으로 재분류했다.
즐라트코 "치크" 차이코브스키(, 1923년 11월 24일, 자그레브 ~ 1998년 7월 27일, 뮌헨)은 전 크로아티아인인 유고슬라비아의 축구 선수이자 감독이었다. 그의 동생인 젤코 차이코브스키 또한 축구 선수였다.
1942년과 1943년 사이에 크로아티아 독립국 소속으로 두차례 출장하였고, 1946년과 1955년 사이에는 유고슬라비아 축구 국가대표팀 소속으로 55경기 출장하여 7골을 득점하였다. 1948년 하계올림픽과 1952년 하계올림픽에도 참여한 그는 이 두 대회에서 모두 은메달을 획득하였다. 헬싱키에서 열린 1952년 하계올림픽의 결승 상대는 상승세를 몰고 다니던 헝가리의 '매직 마자르'였다.
그는 1950년 FIFA 월드컵과 1954년 FIFA 월드컵에도 참여하였다. 1950년 대회에서 유고슬라비아는 홈팀 브라질에게만 패하였고, 이 대회에서 차이코브스키는 멕시코전에서 2골을 기록하였다. 1954년에도 유고슬라비아는 브라질을 상대하였으나, 나중에 월드컵 우승을 차지하는 서독과의 8강전에서 패하며 탈락하였다. 1953년, 차이코브스키는 잉글랜드를 상대로 한 FIFA 베스트 XI의 명단에 올린 네 명의 크로아티아인들 중 한명이었다.&lt;ref&gt;
공무 인터내셔널(, PSI)은 공공부문 노동조합의 국제적 연맹체이다. 본부는 ILO(국제노동기구)가 위치한 스위스 제네바에 인접한 도시인 프랑스 페흐네볼테르(Ferney-Voltaire)에 있다. (주소: Public Services International, BP 9, F-01211 Ferney-Voltaire Cedex, France.) 국제공공노련 등으로 줄여 부르기도 한다.
실질적으로 공공 부문에서 일하는 세계 148 개국, 650개 노동조합, 2,000만 노동자를 대표하고 있다. 인권을 옹호하고, 사회 정의를 수호하며, 누구나 쉽게 우수한 공공의 도움을 받을 수 있도록 노력한다. 국제 연합 조직과 함께 일하고 노동, 사회 부문과 다른 연합체와 협력하고 있다.
이즈쓰 가즈유키(, 1952년 12월 13일 ~ )은 일본의 영화 감독이다. 나라현에서 태어났다.
자연어 처리에서 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA)은 주어진 문서에 대하여 각 문서에 어떤 주제들이 존재하는지를 서술하는 대한 확률적 토픽 모델 기법 중 하나이다. 미리 알고 있는 주제별 단어수 분포를 바탕으로, 주어진 문서에서 발견된 단어수 분포를 분석함으로써 해당 문서가 어떤 주제들을 함께 다루고 있을지를 예측할 수 있다.
LDA는 이산 자료들에 대한 확률적 생성 모형이다. 문자 기반의 자료들에 대해 쓰일 수 있으며 사진 등의 다른 이산 자료들에 대해서도 쓰일 수 있다. 기존의 정보 검색분야에서 LDA와 유사하게 문헌 내의 잠재적인 의미구조를 파악하려는 시도들은 계속 이루어져 왔다. TF-IDF를 필두로 하여 잠재 의미 분석(Latent semantic indexing, LSI), 확률 잠재 의미 분석(Probabilistic latent semantic analysis, pLSA)등을 거쳐 LDA로 도달하게 되었고, 이는 토픽 모델링이라 불리는 분야를 탄생시켰다. 확률 잠재 의미 분석은 확률 잠재 의미 인덱싱(probabilistic latent semantic indexing, pLSI) 라고도 한다.
LDA에는 몇 가지 가정이 있는데 그 중 중요한 것은 단어의 교환성(exchangeability)이다. 이는 '단어 주머니(bag of words)'라고 표현하기도 한다. 교환성은 단어들의 순서는 상관하지 않고 오로지 단어들의 유무만이 중요하다는 가정이다. 예를 들어, 'Apple is red'와 'Red is apple' 간에 차이가 없다고 생각하는 것이다. 단어의 순서를 무시할 경우 문헌은 단순히 그 안에 포함되는 단어들의 빈도수만을 가지고 표현이 가능하게 된다. 이 가정을 기반으로 단어와 문서들의 교환성을 포함하는 혼합 모형을 제시한 것이 바로 LDA이다. 하지만 단순히 단어 하나를 단위로 생각하는 것이 아니라 특정 단어들의 묶음을 한 단위로 생각하는 방식(n-gram)으로 LDA의 교환성 가정을 확장시킬 수도 있다.
데이비드 블라이(David M. Blei), 앤드류 응(Andrew Y. Ng), 마이클 어윈 조던(Michael I. Jordan)은 기존 pLSI가 문서 수준에서 확률 모형이 없었던 점을 보완하여 2003년 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)을 제시하였다. 이후 2009년 병렬 잠재 디리클레 할당(PLDA: Parallel Latent Dirichlet Allocation)을 Yi Wang 이 MPI와 맵리듀스(MapReduce)를 이용하여 병렬분산처리가 가능하도록 구현하였다. 2010년에는 온라인 변분 베이즈 알고리즘(online varational Bayes algorithm)을 매튜 호프만(Matthew Hoffman), 프랜시스 바흐(Francis R. Bach), 데이비드 블라이(David M. Blei)가 고안하여, 잠재 디리클레 할당의 온라인 기계 학습 방법을 제시하였다.
LDA에서의 주제.
LDA에서 각각의 문서는 여러개의 주제를 가지고 있다. 확률 잠재 의미 분석 (Probabilistic latent semantic analysis, pLSA) 와 비슷하지만 주제들이 디리클레 분포를 따른다고 가정한다.
예를 들어 [양자역학, 힉스 입자, 맥스웰 방정식, 상대성 이론, 불확정성 원리]등의 단어들이 많이 쓰인 문서와 [셰익스피어, 톨스토이, 파우스트, 1984]등의 단어들이 많이 쓰인 문서가 있다고 해보자. 우리는 첫번째 문서가 물리학에 관련된 내용이고, 두번째 문서가 문학에 관련된 내용으로 추측할 수 있다. 그 이유는 우리는 문서에 들어가 있는 단어들이 해당 해당 주제들을 표현하고 있음을 알기 때문이다. 이러한 사전 정보가 없다면 주제를 예측할 수 없다. 하지만 사전정보가 없어도 단어들과 주제들은 연관성이 있다. 주제는 의미나 인식으로 결정되는 것이 아니고, 지도 학습으로 라벨링된 단어들의 가능도로 결정된다.
formula_1개의 문서가 주어져 있고, 모든 문서는 각각 formula_2개의 주제 중 하나에 속할 때,
LDA는 각각의 문서 formula_12에 대해 다음과 같은 생성 과정을 가정한다.
1. formula_13 을 선택한다.
2. formula_14를 선택한다.
3. 문서 내의 단어 formula_15 에 대해서
이 모형은 다음과 같이 해석될 수 있다. 각 문서에 대해 formula_2개의 주제에 대한 가중치 formula_22가 존재한다. 문서 내의 각 단어 formula_18은 formula_2개의 주제에 대한 가중치 formula_17을 가지는데, formula_17은 formula_22에 의한 다항 분포로 선택된다. 마지막으로 실제 단어 formula_18이 formula_17에 기반하여 선택된다.
잠재 변수 formula_20, formula_31가 주어졌을 때 formula_22, formula_49, formula_50에 대한 결합 분포는 다음과 같이 구해진다.
여기서 formula_17과 formula_22를 모두 더하여 문서의 주변 분포 (marginal distribution)를 구할 수 있다. 이 때 디 피네치의 정리 (de Finetti's theorem)에 의해 단어가 문서 안에서 교환성을 가지는 것을 확인할 수 있다.
LDA 이전에도 다양한 잠재 변수 모형(latent variable model)이 제시되어 왔다. 아래에서는 그 중 대표적인 유니그램 혼합(mixture of uni-grams) 모형, pLSI 모형과의 차이점을 서술한다.
유니그램 혼합 모형.
1. formula_56로부터 문서의 주제를 선택한다.
2. 문서의 주제가 주어졌을 때 formula_18은 formula_58 로부터 선택한다.
유니그램 혼합 모형의 생성 과정은 각각의 문서가 정확히 하나의 주제를 가진다는 것을 가정한다. 따라서 문서의 개수가 많아질 때 전집을 효율적으로 모형화할 수 없다는 단점이 있다. 반면, LDA는 하나의 문서에 대해 여러 개의 주제가 서로 다른 가중치로 혼합되는 것을 허용한다.
pLSI 모형.
1. 문서의 주제 분포 formula_60로부터 주제 formula_56를 선택한다.
2. 주제 formula_56가 주어졌을 때 formula_18은 formula_58 로부터 선택한다.
pLSI 모형은 formula_66를 통해 하나의 문서가 여러개의 주제를 가질 수 있도록 허용한다. 그러나 formula_60는 트레이닝 셋에 속한 문서들에 대한 인덱스이기 때문에 formula_66는 트레이닝 셋에 포함된 문서에 대해서만 정의된다. 따라서 pLSI 새로운 문서에 대한 확률을 계산할 수 없으며, 이 때문에 잘 정의된(well-defined) 생성 모형이 아니다.
또한 pLSI에서 각각의 주제는 formula_69 크기의 혼합(mixture)으로 정의된다. 따라서 formula_2개의 주제에 대해 formula_71 개의 매개변수를 필요로 하며, 이는 전집의 크기 formula_1에 대해 선형적으로 증가한다. 따라서 트레이닝 셋의 크기가 커질 때 모형이 과적합(overfitting)되기 쉽다.
반면, LDA는 잘 정의된 생성 모형이기 때문에 새로운 문서에 대해서도 쉽게 일반화될 수 있다. 또한 각각의 주제가 formula_3 크기의 혼합으로 정의되기 때문에, formula_2개의 주제에 대해 전집의 크기와 무관하게 formula_75 개의 매개변수를 필요로 한다. 따라서 pLSI와 같은 과적합 문제를 겪지 않는다.
그러나 이 분포는 잠재 변수인 formula_22와 formula_31의 결합 형태를 더하기 때문에 일반적으로 계산하기 어렵다. 따라서 사후 확률을 구하기 위한 다양한 근사 알고리즘이 사용된다. 처음 제시된 LDA에서는 볼록 기반 변분 알고리즘(convexity-based variational algorithm)을 사용하였으며, 다른 접근 방법으로는 기브스 표집과 기대 전파법(expectation propagation)을 사용할 수도 있다.
볼록 기반 변분 알고리즘의 기본 아이디어는 옌센 부등식을 기반으로 로그 가능도(log likelihood)의 하한값을 계산하는 것이다. 로그 가능도의 하한값은 변분 매개 변수(varional paremeter)로 나타내지며, 이 매개변수는 최적화 과정을 통해 가장 좋은 하한값을 가지도록 정해진다.
이 알고리즘을 LDA에 적용하기 위해서는 LDA의 그래프 도식을 간단화시켜야 한다. formula_80에서 formula_22와 formula_31의 결합을 제거해야 하므로, 기존의 그래프 도식에서 formula_22, formula_84, formula_50 사이의 간선을 제거한 뒤 변분 매개변수 formula_86와 formula_87을 추가한다. formula_86는 디리클레 분포의 매개변수이며, formula_89는 다항 분포의 매개변수이다. 이 때 변분 매개 변수에 대한 formula_22와 formula_84의 조건부 확률은 다음과 같다.
위의 식에서 우변을 formula_95라 표기하자. 그러면 좌변과 우변의 차이가 쿨백-라이블러 발산임을 이용하여 다음과 같이 나타낼 수 있다.
최적화 과정을 유도하기 위해 formula_95을 모델 매개 변수 formula_100와 변분 매개 변수 formula_101에 관한 식으로 나타내면 다음과 같다.
여기서 formula_103는 다이감마 함수(digamma function)이다.
우선 formula_95을 formula_105에 대해 최대화 한다. formula_105는 formula_107번째 단어가 formula_25번째 주제로부터 생성될 확률을 의미하며, formula_109을 만족한다.
formula_105가 들어간 항을 분리하고, 적당한 상수를 더하여 라그랑지언을 구하면 다음과 같다. 여기서 formula_111는 주어진 formula_18에 대해 formula_113를 만족하는 값이다.
formula_117를 최대화 하기 위해 위의 식이 0이 되어야 하므로, formula_105에 대해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다.
마찬가지로 formula_86에 대해서 formula_95를 최대화 한다.
formula_117를 최대화 하기 위해 위의 식이 0이 되어야 하므로, formula_123에 대해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다.
매개 변수 추정.
매개 변수 추정의 목적은 전집 formula_130가 주어졌을 때, 주어진 전집에 대한 로그 가능도를 최대화하는 매개 변수 formula_20와 formula_31를 찾는 것이다.
변분 매개 변수 formula_86, formula_89를 통해 formula_136의 하한값을 구할 수 있으므로 기댓값 최대화 알고리즘을 통하여 formula_136를 최대화하는 formula_20와 formula_31를 구할 수 있다.
1. (기댓값 단계) 각각의 문서에 대해 최적 변분 매개 변수 formula_140를 계산한다.
formula_145를 formula_33에 대해 편미분하여 최대화 시키는 값을 구하면 다음과 같다.
뉴턴의 방법을 사용하여 새로운 formula_20를 기존의 formula_20와 formula_154, formula_155에 대한 식으로 구할 수 있다.
아래의 유도 과정은 평활화(smoothed)된 LDA에 대해 formula_156와 formula_22를 소거하는 붕괴 기브스 표집을 사용한다. 유도 과정을 간략화하기 위해 모든 문서의 길이가 formula_8으로 같다고 가정한다. 물론 아래의 유도는 문서의 길이가 서로 달라도 유효하다.
여기서 formula_156와 formula_22를 모두 더하여 주변 분포를 구할 수 있다.
모든 formula_22는 formula_156에 대해 독립적이다. 따라서 formula_22와 formula_156를 분리할 수 있다. 우선 formula_22가 포함된 식을 정리하면,
이 때 각각의 formula_169에 대해 식을 풀어 쓰면 다음과 같다.
이제 formula_171를 formula_60번째 문서의 단어 중 단어집의 formula_173번째 단어이면서 formula_25번째 주제에 포함된 것의 개수라 정의하자. 그러면 formula_175는 3차원 행렬로 정의될 수 있다. 이 때 값이 정확하게 정해지지 않은 성분은 formula_176으로 표기하기로 한다. 가령 formula_177은 formula_60번째 문서의 단어 중 formula_25번째 주제에 포함된 것의 개수를 나타낸다. formula_175을 이용하면 위의 식의 마지막 항은 다음과 같이 다시 쓰일 수 있다.
위 식에서 적분하는 식은 디리클레 분포 확률 밀도 함수와 같다. 따라서 확률 밀도 함수의 정의에 의해 다음을 만족한다.
이제 주변 분포에서 formula_186가 포함된 식을 정리하자. 이 식은 formula_22과 포함된 식과 유사한 방법에 의해 정리될 수 있다.
기브스 표집의 목표는 formula_191의 분포를 근사(approximate)하는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 식을 사용하도록 한다.
여기서부터 formula_193를 나타낼 때 formula_194번째 문서의 formula_195번째 단어는 단어집에서 formula_173의 인덱스를 가진다고 가정한다. 또한 formula_197는 formula_193를 제외한 모든 formula_56를 의미한다. 이 때 기브스 표집은 formula_193만을 고려하기 때문에 위의 식의 정확한 값은 필요가 없으며, 모든 formula_56에 대한 formula_193의 비율만 구하면 된다. 따라서 위의 식을 다음과 같이 정리할 수 있다.
변형 모형.
LDA 모형은 모듈형 구조여서 쉽게 확장될 수 있다. 여러 주제들 사이의 관계를 알아내는 연구가 주요 관심 목적이다. 이 목적을 달성하기 위해 디리클레 분포 대신 다른 분포를 사용해서 다양한 변형 모형을 만들 수 있다. 상관 주제 모형은 디리클레 분포 대신 로지스틱 정규분포를 이용하여 주제들간의 상관관계를 알아낸다. 또 다른 확장모형으로는 계층적 잠재 디리클레 할당(hierarchical LDA, hLDA)가 있다. hLDA는 중첩된 중국집 프로세스(Chinese Restaurant Process)를 이용하여 주제들간의 계층 구조를 만든다. LDA를 확장한 또 다른 모형인 이중 잠재 디리클레 모형(LDA-dual model)은 각각의 문서가 두 가지 종류의 정보를 가지고 있는 전집에도 적용할 수 있다. 또 다른 예로 LDA의 비모수적 확장 모형인 계층적 디리클레 프로세스(Hierarchical Dirichlet process)모형은 주제의 개수를 모르는 상황에서 사용될 수 있다. 계층적 디리클레 프로세스는 정보를 계층적 구조로 만들 수 있는 중첩된 중국집 프로세스를 이용하여 주제의 개수를 알아낼 수 있다.
문서 모형화.
유전자 온톨로지는 유전자와 관련된 정보들을 담고 있는 지식베이스이다. 유전자 기능 분석을 효율적으로 진행하기 위해서는 방대하고 신뢰성이 보장된 유전자 온톨로지가 필수적이다. 때문에 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하여 유전자 온톨로지를 자동으로 확장하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 유전자 온톨로지 연구에 LDA가 사용될 수 있다. 유전자 온톨로지에서 LDA는 문서 대신에 유전자를 사용하고, 단어 대신에 유전자 특징을 사용하고, 주제 대신 유전자 기능을 사용한다.
화상 분류.
LDA를 이용하면 이미지에 나타난 물체가 어떤 종류인지 알아낼 수 있다. Sivic의 방식에 따르면 문서 대신 이미지를 사용하고, 단어 대신 부호단어를 사용하고, 주제 대신 화상 분류를 사용한다. 하나의 이미지는 여러 종류의 혼합으로 모형화 될 수 있다. LDA를 화상 분류에 적용할 때 사용되는 변수들을 다음과 같이 설명할 수 있다.
자동 화성 분석.
음악에서도 LDA을 이용한 연구들이 진행되고 있다. 음악에서 LDA를 사용하기가 쉽지 않은 이유는 단어와 같이 "단위"가 되는 정보가 없기 때문이다. 그래서 화성 분석과 같이 음의 조합으로부터 특징을 추출할 수 있는 문제에 대해서만 LDA를 적용할 수 있다. LDA를 화성 분석에 적용할 때 사용되는 변수들을 다음과 같이 설명할 수 있다.
한국어와 LDA.
LDA를 사용할 때 단어의 집합이 필요하다. 영어에서는 공백문자 단위로 나누어서 집합에 넣은 후 'and', 'in', 'to'와 같은 불용어(stop word)를 제거함으로써 단어의 집합을 생성할 수 있다. 하지만 한국어는 단어에 조사와 동사 활용으로 인해 추가적인 처리가 필요하다. 보통 한국어 형태소 분석기를 이용하여 문서에서 명사와 동사 원형만 걸러낸 후에 LDA에 사용한다.
붕괴 깁스 표집을 이용한 잠재 디리클레 할당 구현이다. 모질라 공용 허가서 2.0으로 배포하고 있다.
다양한 토픽 모델링을 지원하는 라이브러리이다. 잠재 디리클레 할당과 모든 CPU의 코어를 병렬적으로 사용하는 병렬 잠재 디리클레 할당 구현을 포함하고 있다. GNU 약소 일반 공중 사용 허가서로 배포하고 있다.
매개 변수 추정과 추론을 위해 깁스 표집을 이용한 잠재 디리클레 할당구현이다. GNU 일반 공중 사용 허가서로 배포하고 있다.
통계적 자연어 처리, 문서 분류, 클러스터링, 토픽 모델링, 정보 추출 등의 문서 머신 러닝을 지원하는 패키지이다. MALLET 토픽 모델링 툴킷은 잠재 디리클레 할당, 파친코 할당, 계층 잠재 디리클레 할당을 지원한다. 커먼 퍼블릭 라이선스로 배포하고 있다.
야후의 토픽 모델링을 위한 잠재 디리클레 할당의 구현이다. 아파치 라이선스 2.0으로 배포하고 있다.
빠른 깁스 표집을 이용한 잠재 디리클레 할당의 구현이다. 아파치 라이선스 2.0으로 배포하고 있다.
마리오 테니스 GC(마리오 파워 테니스; , ), 는 닌텐도에서 게임큐브용으로 발매된 스포츠 게임이다. 카멜롯 소프트웨어 플래닝이 제작했으며, 마리오 테니스 시리즈로는 세 번째 게임이다. 마리오 파워 테니스는 2004년 10월 28에 발매되었고, 북미에서는 2004년 11월 8일에,호주에서는 2005년 2월 25일에 발매되었다. 이 게임은 Wii 버전으로 리메이크 되어 발매되기도 하였다.
게임플레이 방식은 보통 방식의 테니스 경기 방식도 있지만, 다른 요소도 추가되어 있다. 총 18명의 캐릭터들에게는 자신의 스타일을 반영한 "파워 슛"이라는 요소가 있는데, 이슛은 보통 슛 보다 더 강력하다.
디리클레 분포(Dirichlet distribution)는 연속 확률분포의 하나로, formula_1차원의 실수 벡터 중 벡터의 요소가 양수이며 모든 요소를 더한 값이 1인 경우 (이를 formula_2차원 단체라고 한다)에 대해 확률값이 정의되는 분포이다.
디리클레 분포는 베이즈 통계학에서 다항 분포에 대한 사전 켤레확률이다. 이 성질을 이용하기 위해, 디리클레 분포는 베이즈 통계학에서의 사전 확률로 자주 사용된다.
실수값 formula_5가 모두 양의 실수이며 formula_6을 만족할 때
이때 formula_8이며, formula_9는 정규화 상수로서 다음의 값을 가진다.
사전 켤레확률.
디리클레 분포 formula_13와 그에 대한 다항 분포 formula_14에 대하여,
formula_15가 주어졌을 때 formula_16의 사후 확률 formula_17는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
전자 훅 스위치(, EHS)는 전화기와 헤드셋을 전기적으로 연결하는 장치이다 EHS는 사용자가 헤드셋만드로 전화기를 동작할 수 있도록 해준다. 이를테면, 사용자는 헤드셋에 있는 후크버튼을 눌러서, 전화를 받고 헤드셋으로 통화할 수 있다. 만약 EHS가 없다면, 사용자는 전화기상의 헤드셋버튼 또는 후크 버튼을 조작해야 한다. 사용자가 블루투스 헤드셋을 이용하고 있으며, 전화기에서 떨어져 있다면, 전화기까지 가서 조작해야 하는 수고를 덜 수 있다.
아테모야(atemoya, "Annona × atemoya")는 슈가애플("Annona squamosa")와 체리모야("Annona cherimola")의 두가지 과일을 교배하여 얻은 교잡종 과일이다. 아테모야는 슈가애플의 다른 이름인 아테("ate")와 체리모야의 모야("moya")를 조합하여 이름 붙여졌다.
아테모야는 타이완에서 인기가 있는데, 타이완에서는 아테모야를 "파인애플슈가애플"이라고 부른다. 이러한 이유로 때때로 이 과일을 슈가애플과 파인애플의 교배종으로 잘못 알기도 한다. 아테모야는 과일 모양이 석가의 머리 모양과 비슷하여 "봉리석가(鳳梨釋迦)"라고도 한다. 목련목의 과실이며 슈가애플과 체리모야의 교배를 통해 얻어낸 종자이다. 항암효과로 널리 알려진 그라비올라와 친척관계이다.
아테모야는 일반적으로 하트 모양이거나 둥근 모양이다. 색은 연녹색이고 표면은 울퉁불퉁하다. 줄기와 가까운 표면은 슈가애플처럼 울퉁불퉁 하지만, 밑 부분은 체리모야와 같이 매끈하다. 과육은 슈가애플과 같이 갈라져 있지 않고, 체리모야와 비슷하다. 아테모야는 즙이 많고 부드러우며, 달콤하면서도 약간 시큼한데, 이는 피냐 콜라다를 연상하게 한다. 아테모야의 과육에는 검은 씨가 있는데 다량의 신경독이 있으므로 과육의 섭취시 씨앗을 먹지 않도록 주의가 필요하다. 익으면, 과일의 껍질을 벗겨내고, 수박처럼 차게 해서 먹는다.
《쉘 위 댄스》()는 1996년 1월 27일에 개봉된 일본 영화이다.
사교 댄스 교실을 무대로 한 코미디 영화이며, 흥행에도 성공을 거뒀다. 일본 아카데미상 독점을 시작으로 일본 내외 여러 영화상을 수상했다. 흥행 수익은 16억 엔으로, 1996년에 개봉된 일본 영화중 2위를 기록했다. 또 일본 외 19개 국가에서 개봉되어 높은 평가를 받았으며, 미국에서는 200만 명을 동원해 애니메이션을 제외한 일본 영화 흥행 수익 기록을 갱신했다. 흥행 수익은 약 950만 달러이다. 2004년에는 리처드 기어 주연으로 리메이크되기도 했다.
단추 회사 경리계 계장으로, 자상한 아내와 조금 건방지지만 귀여운 외동딸에, 염원하던 단독 주택도 얻게된, 직장이나 가정에 아무것도 불만이 없는 스기야마 쇼헤이. 하지만 그에게는 만족할 수 없는 무언가가 있었다. 쇼헤이는 어느 날 퇴근길 지하철에서 본 댄스 교실 창문에 서있는 한 명의 여성 기시카와 마이를 보게된다. 그 미모에 반한 그는 며칠 후 그 댄스 교실을 방문해 사교 댄스를 배우기 시작한다.
약간의 흑심때문에, 가족과 회사에도 비밀로 댄스를 배우기 시작한 쇼헤이지만, 사교 댄스의 매력과 회사 동료 아오키 도미오나 자존심 강한 다카하시 도요코, 다마코 선생님 등 개성 강한 동료들과 교류를 통해 순수하게 춤에 빠져들어 간다. 또, 어떤 사건으로 처음엔 쇼헤이에게 마음을 닫고 있던 마이도, 쇼헤이의 춤에 대한 열정적인 모습을 보면서 점점 마음을 열어가며, 자신의 마음의 상처도 치유해간다. 한편 쇼헤이의 아내는 갑자기 귀가가 늦어지자, 바람을 피는 건 아닌지 걱정되어 탐정을 고용해 쇼헤이의 주변을 조사한다.
레슈노(, )는 폴란드 중부 비엘코폴스카주에 위치한 도시로, 면적은 31.9km2, 인구는 71,000명(2008년 기준), 인구 밀도는 2,200명/km2이다.
그루지옹츠(, , )는 폴란드 북부 쿠야비포모제주에 위치한 도시로, 면적은 57.76km2, 인구는 96,042명(2010년 기준), 인구 밀도는 1,700명/km2이다. 비스와강과 접한다.
프로이센 왕국, 이어서 독일 제국에 속해 있다가 1919년 폴란드 제2공화국의 도시가 되었다. 1975년부터 1998년까지는 토룬주에 속해 있었다.
그워구프(, , )는 폴란드 남서부 돌니실롱스크주에 위치한 도시로, 면적은 35.37km2, 인구는 71,312명(2007년 기준), 인구 밀도는 2,000명/km2이다. 돌니실롱스크 주에서 6번째로 큰 도시이며 1975년부터 1998년까지는 레그니차주에 속해 있었다. 도시 이름은 폴란드어로 "산사나무속"을 뜻하는 단어인 "그우그"(głóg)에서 유래된 이름이다.
쇼치쿠 주식회사(, Shochiku)는 일본의 영화나 연극을 제작, 배급하는 회사이다. 가부키 시장에선 거의 독점적인 위치를 차지하고 있다. 영화 회사로는 도호, 도에이와 함께 상장 일본 영화사 3사 가운데 하나로, 한 때 5사 협정을 맺은 대형 영화사 5사 가운데 하나였다. 창업은 1895년으로, 설립일은 1920년 11월 8일(제국활동사진주식회사의 설립일)이다.
사노크(, , , )는 폴란드 남동부 포트카르파츠키에주에 위치한 도시로, 면적은 38.15km2, 인구는 39,588명(2008년 기준), 인구 밀도는 1,000명/km2이다. 1339년 시로 승격되었으며 1975년부터 1998년까지는 크로스노주에 속해 있었다.
바실리 마카로비치 코노노프(, , 1923년 - 2011년)는 제2차 세계대전 당시 소련의 빨치산이다. 마지에 바트 양민 사형 사건으로 인도에 반한 죄 판결을 받았다.
빈농 출신으로, 콤소몰에서 활동하였다. 이후 제2차 세계 대전 당시 빨치산 활동을 하며 파쇼군 수송열차 14대를 폭파시켰으며, 전후에는 내무부에서 복무했다. 그 뒤 1944년 5월 29일 코노노프 휘하의 빨치산 소부대가 라트비아의 마을 마지에 바트의 주민 9명을 독일 국방군을 도왔다는 이유로 살해한 것으로 인해 1998년 라트비아 검찰청으로부터 전쟁범죄 혐의로 기소되었으며, 1심에서 6년형을 선고받았으나 2000년 대법원 판결에서 무죄가 선고되었다.