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2013년 12월 13일, 언론인 맷 밀러는 자신의 팟캐스트, "This... is interesting"에서 배럿을 인터뷰했다. 이 인터뷰와 배럿의 책 "우리의 마지막 발명품"과 관련된 내용은 밀러의 워싱턴 포스트 주간 칼럼에 실렸다.
글로벌 재앙 위험 연구소의 전무이사이자 배럿이 자신의 책에서 인용한 인물 중 한 명인 세스 바움은 사이언티픽 아메리칸의 "초대 손님" 블로그에서 이 책을 호평하며, 레이 커즈와일이 자신의 책 특이점이 온다에서 제시한 비전에 대한 환영할 만한 반대 의견이라고 평했다.
게리 마커스는 배럿의 주장인 "자기 보존과 자원 획득 경향은 충분히 복잡하고 목표 지향적인 시스템에 내재되어 있다"는 것에 의문을 제기하며, 현재의 AI에는 그러한 욕구가 없다고 지적한다. 그러나 마커스는 "기계의 목표는 더 똑똑해짐에 따라 변할 수 있다"고 인정하며, "배럿이 이러한 중요한 문제에 대해 질문하는 것이 옳다"고 생각한다.
"우리의 마지막 발명품"은 허핑턴 포스트가 선정한 2013년 최고의 기술 서적이었다.
런웨이 AI(Runway AI), 런웨이(Runway) 및 런웨이ML(RunwayML)은 뉴욕에 본사를 둔 미국의 회사로, 생성형 인공지능 연구 및 기술을 전문으로 한다. 이 회사는 주로 비디오, 이미지 및 다양한 멀티미디어 콘텐츠 생성을 위한 제품 및 모델 개발에 중점을 둔다. 특히 상업용 텍스트-비디오 및 비디오 생성 AI 모델인 Gen-1, Gen-2, Gen-3 Alpha 및 Gen-4 개발로 가장 잘 알려져 있다.
런웨이의 도구와 AI 모델은 영화 에브리씽 에브리웨어 올 앳 원스를 비롯하여, 에이셉 라키, 칸예 웨스트, 브록햄튼, 더 댄디 워홀스를 포함한 아티스트들의 뮤직 비디오, 그리고 레이트 쇼 위드 스티븐 콜베어 및 탑 기어와 같은 TV 쇼 편집에 활용되었다.
이 회사는 2018년 칠레 출신의 크리스토발 발렌수엘라, 알레한드로 마타말라, 그리고 그리스 출신의 아나스타시스 게르마니디스가 티시 예술대학에서 만나 설립했다. 회사는 2018년에 멀티미디어 애플리케이션 내에서 기계 학습 모델을 대규모로 배포하기 위한 플랫폼 구축을 위해 200만 달러를 모금했다.
2020년 12월, 런웨이는 시리즈 A 펀딩 라운드에서 850만 달러를 모금했다.
2021년 12월, 회사는 시리즈 B 펀딩 라운드에서 3,500만 달러를 모금했다.
2022년 8월, 회사는 뮌헨 대학교의 CompVis 그룹 및 스태빌리티 AI의 컴퓨팅 기부와 함께 개선된 버전의 잠재 확산 모델인 스테이블 디퓨전을 공동 출시했다.
2022년 12월 21일, 런웨이는 시리즈 C 라운드에서 5천만 달러를 모금했다. 이어서 2023년 6월에는 15억 달러의 가치로 1억 4,100만 달러의 시리즈 C 확장 라운드를 유치했다. 이 자금은 구글, 엔비디아, 세일즈포스닷컴로부터 유치되었으며, 영화 및 비디오 제작에 사용될 콘텐츠 생성을 위한 기반 멀티모달 AI 모델 구축에 사용된다.
2023년 2월, 런웨이는 간단한 웹 인터페이스를 통해 접근할 수 있는 최초의 상업용 및 공개 기반 비디오-투-비디오 및 텍스트-투-비디오 생성 모델인 Gen-1 및 Gen-2를 출시했다.
2023년 6월, 런웨이는 타임지에서 선정한 세계에서 가장 영향력 있는 100대 기업 중 하나로 선정되었다.
2025년 4월 3일, 런웨이는 제너럴 아틀란틱이 주도하는 자금 조달 라운드에서 3억 8백만 달러를 유치했으며, 이로써 회사의 가치는 30억 달러 이상으로 평가되었다.
서비스 및 기술.
런웨이는 비디오, 미디어 및 예술을 위한 생성형 AI에 중점을 둔다. 이 회사는 영화 제작, 후반 작업, 광고, 편집, 시각 효과 전문가들이 활용할 수 있는 독점적인 기반 모델 기술 개발에 주력한다. 또한, 런웨이는 소비자를 대상으로 하는 IOS 앱을 제공한다.
런웨이 제품은 웹 플랫폼과 관리형 서비스로서 API를 통해 접근할 수 있다.
스테이블 디퓨전.
스테이블 디퓨전은 런웨이와 뮌헨 대학교의 CompVis 그룹이 발표한 오리지널 논문 "Latent Diffusion Models를 이용한 고해상도 이미지 합성"을 기반으로 2022년에 출시된 오픈 소스 딥 러닝, 텍스트-이미지 모델이다. 스테이블 디퓨전은 주로 텍스트 설명에 따라 이미지를 생성하는 데 사용된다.
Gen-1.
Gen-1은 원본 비디오의 구조에 이미지 또는 텍스트 프롬프트의 구성과 스타일을 적용하여 새로운 비디오를 합성하는 비디오-투-비디오 생성형 AI 시스템이다. 이 모델은 2023년 2월에 출시되었다. Gen-1 모델은 런웨이 리서치의 오리지널 논문 "확산 모델을 이용한 구조 및 콘텐츠 가이드 비디오 합성"을 기반으로 런웨이가 훈련하고 개발했다. Gen-1은 비디오 생성을 위한 생성형 인공지능의 한 예시이다.
Gen-2.
Gen-2는 텍스트, 이미지 또는 비디오 클립을 사용하여 새로운 비디오를 생성할 수 있는 멀티모달 AI 시스템이다. 이 모델은 Gen-1의 연속이며, 텍스트에 따라 비디오를 생성하는 모달리티를 포함한다. Gen-2는 최초의 상업적으로 사용 가능한 텍스트-비디오 모델 중 하나이다.
Gen-3 Alpha.
Gen-3 Alpha는 대규모 멀티모달 학습을 위해 구축된 새로운 인프라에서 런웨이가 훈련한 차기 모델 시리즈 중 첫 번째이다. 이는 Gen-2에 비해 충실도, 일관성 및 동작 면에서 크게 개선되었으며, 일반 세계 모델 구축을 향한 한 단계이다.
Gen-3의 훈련 데이터는 수천 개의 유튜브 비디오와 잠재적으로 불법 복제된 영화에서 수집되었다. 전 런웨이 직원은 404 미디어에 회사 전체의 노력이 비디오를 스프레드시트에 컴파일하는 것이었으며, 이는 유튜브에 의해 차단되는 것을 피하기 위해 유튜브-dl을 통해 프록시 서버를 사용하여 다운로드되었다고 주장했다. 테스트에서 404 미디어는 유튜버의 이름이 해당 스타일의 비디오를 생성한다는 것을 발견했다.
Gen-4.
2025년 3월, 런웨이는 자사의 가장 진보된 AI 비디오 생성 모델인 Gen-4를 출시했다. 회사에 따르면, 이 모델은 참조 이미지와 텍스트 프롬프트를 사용하여 장면 전체에서 일관된 캐릭터, 개체 및 환경을 생성할 수 있다.
AI 영화제.
런웨이는 로스앤젤레스와 뉴욕에서 매년 AI 영화제를 개최한다.
문샷 AI(Moonshot AI) 또는 문샷(Moonshot, )은 중국 베이징에 본사를 둔 인공지능 (AI) 기업이다. 2024년 현재, 이 회사는 대규모 언어 모델 개발에 중점을 두면서 투자자들로부터 중국의 "AI 타이거" 기업 중 하나로 불리고 있다. 이 회사는 상당한 투자를 유치했으며 챗봇 Kimi와 빠른 기술 발전으로 주목을 받았다.
문샷은 2023년 3월 양즈린, 저우신위, 우위신이 설립했다. 이 회사는 양즈린이 가장 좋아하고 회사 이름의 영감이 된 핑크 플로이드의 The Dark Side of the Moon 50주년에 맞춰 출범했다.
양즈린은 문샷 AI를 설립한 목표가 AGI를 달성하기 위한 기반 모델을 구축하는 것이라고 밝혔다. 양즈린의 세 가지 이정표는 긴 컨텍스트 길이, 멀티모달 세계 모델, 그리고 인간의 개입 없이 지속적인 자체 개선이 가능한 확장 가능한 일반 아키텍처이다.
2023년 10월, 이 회사는 대화당 최대 200,000자의 중국어 문자를 처리할 수 있는 챗봇 Kimi를 출시했다.
2024년 6월, 문샷이 미국 시장 진출을 계획하고 있다는 보도가 있었다. 내부 관계자는 문샷이 Ohai라는 AI 역할극 채팅 애플리케이션과 Noisee라는 뮤직 비디오 생성기를 포함하여 미국 시장을 위한 제품을 개발하고 있다고 밝혔다. 이에 대해 문샷은 해외 제품을 개발하고 출시할 계획이 없다고 진술했다.
자금 및 투자.
문샷은 초기 자금 6천만 달러를 받았을 때 3억 달러의 가치로 평가되었고, 직원 수는 40명이었다.
2024년 2월, 알리바바 그룹이 문샷의 10억 달러 규모 투자 라운드를 주도하여 회사 가치를 25억 달러로 끌어올렸다. 양즈린과 관련 인물들이 4천만 달러 상당의 주식을 현금화했다고 보도되었는데, 이는 회사의 첫 해로는 이례적으로 큰 규모로 간주된다.
2024년 8월, 텐센트와 가오롱 캐피털이 3억 달러 규모 투자 라운드에 투자자로 참여하여 문샷의 가치를 33억 달러로 평가했다. 여러 회사가 계속해서 이 회사를 지원하는 동안, GSR 벤처스를 포함한 일부 투자자들은 주주 분쟁과 성급한 이익 챙기기 의혹과 관련된 우려 속에서 참여를 줄였다. 2024년 11월, 일단의 투자자들이 회사의 공동 설립자이자 최고 기술 책임자를 상대로 중재를 신청했는데, 이는 일부 AI 중심 투자자들의 필수 동의를 얻지 않고 자금 조달 라운드가 진행되었다는 주장이었다.
제품 및 연구.
Kimi.
2023년 10월, 문샷은 양즈린의 영어 이름에서 따온 첫 번째 AI 챗봇, Kimi를 출시했다. 이 챗봇은 바이두의 어니봇에 가장 근접한 경쟁자로 떠올랐다.
2024년 3월, 문샷은 Kimi가 단일 프롬프트에서 2백만 자의 중국어 문자를 처리할 수 있다고 주장했는데, 이는 이전 버전의 20만 자에서 크게 향상된 것이다. 사용자 수 증가로 인해 3월 21일 Kimi는 이틀간 서비스 중단 사태를 겪었고, 문샷은 사과문을 발표해야 했다.
2025년 1월 20일, Kimi K1.5가 출시되었다. 문샷은 이 모델이 수학, 코딩 및 멀티모달 추론 능력에서 오픈AI o1의 성능과 동등하다고 주장했다.
2025년 7월, 이 회사는 총 1조 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델인 Kimi K2의 가중치를 공개했다. 이 모델은 추론 중 320억 개의 매개변수가 활성화되는 mixture-of-experts (MoE) 아키텍처를 사용한다. K2는 15.5조 개의 토큰 데이터로 훈련되었으며, 수정된 MIT 라이선스 하에 출시되었다.
Kimi는 4일 사용에 5.2위안부터 1년 우선 사용에 399위안까지 6가지 요금제를 제공한다.
문케이크 서빙 플랫폼.
문케이크는 문샷의 Kimi 챗봇을 제공하고 매일 1천억 개의 토큰을 처리하는 플랫폼이다. 문샷은 문케이크 아키텍처를 상세히 설명한 논문으로 USENIX FAST 컨퍼런스에서 Erik Riedel Best Paper Award를 수상했다.
확장 뮤온 옵티마이저.
문샷과 UCLA의 공동 논문 "Muon is Scalable for LLM Training"에서 연구원들은 이전에 작은 언어 모델 훈련에서 강력한 결과를 보인 것으로 알려진 뮤온 옵티마이저를 3B/16B 매개변수 혼합 전문가 대규모 언어 모델 훈련으로 성공적으로 확장했다고 주장한다. 연구원들은 뮤온이 대규모 모델 훈련에서 표준 옵티마이저인 AdamW에 비해 계산 효율성을 2배 향상시킨다고 밝혔다. 연구원들은 뮤온 옵티마이저 구현과 사전 훈련 및 지시 튜닝된 체크포인트를 오픈 소스로 공개했다.
LLM을 사용한 강화 학습 확장.
Kimi K1.5 모델에 대한 기술 보고서에서 문샷 연구원들은 모델이 오픈AI의 o1 모델과 동등한 최첨단 추론 능력을 달성하게 했다고 주장하는 강화 학습 방법을 설명한다. 연구원들은 몬테카를로 트리 탐색, 가치 함수, 프로세스 보상 모델과 같은 복잡한 기술에 의존하지 않고 긴 컨텍스트 확장과 개선된 정책 최적화 방법이 핵심이었다고 언급한다.
인플렉션 AI(Inflection AI, Inc.)는 2022년에 설립된 미국의 기술 기업으로, 기계 학습 및 생성형 인공지능 하드웨어와 앱을 개발했다. 이 회사는 공익법인으로 조직되었으며 팰로앨토에 본사를 두고 있다.
이 회사는 2022년에 기업가 리드 호프만, 무스타파 술레이만, 카렌 시몬얀이 설립했다. 이 회사는 엔비디아와 협력하여 생성형 인공지능을 위한 하드웨어를 개발했다.
2023년 6월, 이 회사는 40억 달러의 가치로 13억 달러를 유치했다.
2024년 3월, 술레이만과 시몬얀은 마이크로소프트 AI를 시작하기 위해 회사에서 떠난다고 발표했고, 마이크로소프트는 약 70명의 직원 거의 전부를 인수 및 고용했다. 이 계약의 일환으로 마이크로소프트는 인플렉션에 기술 라이선스 명목으로 6억 5천만 달러를 지불했다. 이 수익은 인플렉션 AI의 투자자들에게 상환하는 데 사용되었다. 영국의 경쟁시장청은 이 계약이 경쟁에 미칠 영향과 합병에 해당하는지 여부를 조사하기 위한 예비 조사를 시작했다. 규제 당국은 이 거래가 "합병 상황"에 해당하지만, 영국 소비자 시장에서 인플렉션의 작은 점유율 때문에 경쟁에 위협을 가하지 않는다고 결론내렸다.
인플렉션 AI가 광범위하게 출시한 첫 번째 제품은 "개인 지능"을 뜻하는 이름인 Pi라는 챗봇으로, 인공지능 기반 개인 비서로 기능하도록 고안되었다. 회사가 Pi 제품에 대해 제시한 사용자 경험 목표 중에는 인간 사용자에게 정서적 지지 경험을 제공하는 것이 있는데, 챗봇이 친절함, 민감한 주제에 대한 외교적인 어조, 그리고 해학적 요소를 포함하는 상호작용적인 텍스트 또는 음성 기반 대화를 인간 사용자와 유지할 수 있어야 한다. Pi 챗봇과 오픈AI가 만든 챗봇인 챗GPT 사이에는 비교와 대조가 이루어졌다.
메타 AI(Meta AI)는 메타(구 페이스북)의 연구 부서로, 인공지능 및 증강 현실 기술을 개발한다.
이 그룹은 2013년 페이스북 인공지능 연구(FAIR)라는 이름으로 얀 르쿤을 책임자로 설립되었다. 블라디미르 바프닉은 2014년에 이 그룹에 합류했다. 멘로파크, 영국 런던, 맨해튼에 작업 공간을 두고 있다.
이 그룹은 나중에 파리, 프랑스, 시애틀, 피츠버그, 텔아비브, 몬트리올 및 런던에 연구소를 개설했다. 2016년, FAIR는 구글, 아마존, IBM, 마이크로소프트와 협력하여 인간과 사회에 이로운 인공지능 파트너십을 창설했다.
2018년, IBM의 빅 데이터 그룹 전 CTO였던 제롬 페센티(Jérôme Pesenti)가 FAIR의 사장직을 맡았고, 르쿤은 수석 AI 과학자로 물러났다. FAIR는 2018년에 약 200명의 직원을 보유했다.
FAIR의 연구 분야에는 자기 지도 학습, 생성적 적대 신경망, 문서 분류 및 번역, 컴퓨터 비전이 포함된다. FAIR는 딥러닝 모듈인 Torch와 오픈소스 기계 학습 프레임워크인 PyTorch를 2017년에 출시했으며, 이는 이후 테슬라의 오토파일럿 및 우버의 Pyro와 같은 여러 딥러닝 기술에 사용되었다. 같은 해, 두 개의 챗봇이 인간이 이해할 수 없는 언어를 개발했기 때문에 중단되었다는 소문이 거짓으로 퍼졌다. FAIR는 연구가 두려움 때문이 아니라 모델이 언어를 생성하는 방식을 이해하려는 초기 목표를 달성했기 때문에 중단되었다고 설명했다.
FAIR는 페이스북 주식회사가 메타 플랫폼스 주식회사로 리브랜딩됨에 따라 메타 AI로 이름이 변경되었다.
가상 비서.
메타 AI는 또한 이 팀이 개발한 가상 비서의 이름이며, 현재 메타의 소셜 네트워킹 제품에 챗봇으로 통합되어 있다. 구독 기반 독립형 앱으로도 사용할 수 있다.
이 가상 비서는 2세대 Ray-Ban Meta 스마트 글래스에 사전 설치되어 있으며, 업데이트 후에는 글래스 카메라의 입력을 통합할 수 있다. 또한 퀘스트 2 및 최신 HMD에서도 사용할 수 있다.
2024년 5월부터 이 챗봇은 캐나다를 포함한 여러 언론 매체의 뉴스를 원본 기사에 직접 링크하지 않고 요약하고 있으며, 캐나다에서는 뉴스 링크가 플랫폼에서 금지되어 있다. 보상 및 출처 표시 없이 뉴스 콘텐츠를 사용하는 것은 윤리적, 법적 문제를 야기했으며, 특히 메타가 플랫폼에서 뉴스 가시성을 계속 줄이고 있는 상황에서 더욱 그렇다.
자연어 처리 및 챗봇.
메타 AI는 기계가 자연어를 이해하고 생성하는 능력에 대해 연구한다. 이 팀은 또한 챗봇이 다국어로 소통할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 여기에는 자연어 처리(NLP) 기술을 다른 언어로 일반화하는 것이 포함되며, 팀은 비지도 기계 번역에 적극적으로 노력한다.
갈락티카.
갈락티카는 과학 텍스트 생성을 위해 설계된 대형 언어 모델(LLM)이다. 2022년 11월 15일부터 3일 동안 서비스되었으나, 인종차별적이고 부정확한 콘텐츠를 생성하여 서비스가 중단되었다.
라마.
라마는 2023년 2월에 출시된 LLM으로, 7B에서 65B 매개변수를 지원한다. 세 가지 라마 4 모델 중 Scout와 Maverick은 2025년 4월 5일에 출시되었으며, 가장 큰 모델인 Behemoth는 아직 훈련 중이다.
메타는 2022년까지 CPU와 자체 맞춤형 칩을 사용했으며, 이후 엔비디아 GPU로 전환했다. 더 큰 네트워크 대역폭과 냉각 요구 사항을 수용하기 위해 여러 데이터 센터를 재설계했다.
MTIA v1.
메타는 콘텐츠 추천 워크로드를 위해 훈련 및 추론 가속기인 MTIA v1을 개발했다. 이 칩은 TSMC의 7 nm 공정 기술로 제작되었으며 800 MHz의 주파수에서 작동한다. 이 가속기는 FP16 정밀도에서 51.2 TFLOPS를 제공하며, 열 설계 전력 (TDP)은 25 W이다.
통계적 학습이론에서 경험적 위험 최소화 또는 경험적 리스크 최소화(Empirical risk minimization) 원리는 알려져 있고 고정된 데이터셋에 대한 성능 평가를 기반으로 하는 학습 알고리즘의 한 종류를 정의한다. 핵심 아이디어는 큰 수의 법칙을 적용한 것이다. 더 구체적으로 말해, 우리는 데이터의 진정한 분포를 알지 못하기 때문에 예측 알고리즘이 실제로 얼마나 잘 작동할지(즉, "진정한 위험") 정확히 알 수 없지만, 대신 알려진 훈련 데이터셋에서 알고리즘의 성능을 추정하고 최적화할 수 있다. 알려진 훈련 데이터셋에 대한 성능은 "경험적 위험"이라고 불린다.
다음 상황은 많은 지도 학습 문제의 일반적인 설정이다. 두 객체 공간 formula_1와 formula_2가 있으며, formula_3가 주어졌을 때 formula_4를 출력하는 함수 formula_5(종종 가설이라고 불림)를 학습하고자 한다. 이를 위해 formula_6개의 예시로 구성된 훈련 세트 formula_7가 있으며, 여기서 formula_8는 입력이고 formula_9는 formula_10에서 원하는 해당 응답이다.
더 공식적으로 설명하자면, formula_1와 formula_2에 대한 결합분포 formula_13가 존재하고, 훈련 세트는 formula_13에서 i.i.d.로 추출된 formula_6개의 인스턴스 formula_7로 구성된다고 가정한다. 결합 확률 분포의 가정은 예측의 불확실성을 모델링할 수 있게 한다(예: 데이터의 노이즈로 인해). 왜냐하면 formula_17는 formula_18의 결정론적 함수가 아니라 고정된 formula_18에 대한 조건부 분포 formula_20를 가진 확률 변수이기 때문이다.
또한 가설의 예측 formula_21가 진정한 결과 formula_17와 얼마나 다른지를 측정하는 음수가 아닌 실수 값을 가지는 손실 함수 formula_23가 존재한다고 가정한다. 분류 작업의 경우, 이러한 손실 함수는 스코어링 룰이 될 수 있다.
가설 formula_24와 관련된 위험은 손실 함수의 기댓값으로 정의된다.
이론에서 흔히 사용되는 손실 함수는 0-1 손실 함수이다. formula_26.
학습 알고리즘의 궁극적인 목표는 고정된 함수 클래스 formula_27 중에서 위험 formula_28가 최소화되는 가설 formula_29를 찾는 것이다.
분류 문제의 경우, 베이즈 분류기는 0-1 손실 함수로 정의된 위험을 최소화하는 분류기로 정의된다.
일반적으로 분포 formula_13가 학습 알고리즘에 알려져 있지 않기 때문에 위험 formula_28를 계산할 수 없다. 그러나 iid 훈련 데이터 포인트 샘플이 주어지면 훈련 세트에 대한 손실 함수의 평균을 계산하여 경험적 위험이라고 불리는 추정치를 계산할 수 있다. 더 공식적으로는 경험적 측도에 대한 기댓값을 계산하는 것이다.
경험적 위험 최소화 원리는 학습 알고리즘이 가설 클래스 formula_34에서 경험적 위험을 최소화하는 가설 formula_35를 선택해야 한다고 명시한다.
따라서 경험적 위험 최소화 원리로 정의되는 학습 알고리즘은 위의 최적화 문제를 해결하는 것으로 구성된다.
경험적 위험 최소화 성능에 대한 보증은 선택된 함수 클래스뿐만 아니라 가정된 분포에 따라 크게 달라진다. 일반적으로 분포-자유 방법은 너무 거칠고 실제적인 경계를 제공하지 않는다. 그러나 일관성과 같은 학습 알고리즘의 점근적 속성을 도출하는 데 여전히 유용하다. 특히, 고정된 함수 클래스가 주어졌을 때 경험적 위험 최소화 성능에 대한 분포-자유 경계는 함수 클래스의 VC 복잡도에 대한 경계를 사용하여 도출할 수 있다.
단순화를 위해 이진 분류 작업을 고려할 때, 선택된 분류기 formula_37이 최상의 분류기 formula_38보다 훨씬 나쁠 확률을 제한하는 것이 가능하다. 크기 formula_6의 데이터셋이 주어졌을 때, 성장 함수 formula_40를 가진 가설 클래스 formula_41에 대해 정의된 위험 formula_42을 고려한다. 그러면 모든 formula_43에 대해:
회귀 작업에서도 유사한 결과가 나타난다. 이러한 결과는 종종 균일 큰 수의 법칙에 기반하는데, 이는 가설 클래스 전체에 걸쳐 경험적 위험과 실제 위험 간의 편차를 통제한다.
불가능 결과.
분포 가정이 없을 경우 알고리즘 성능의 하한을 보여주는 것도 가능하다. 이는 때때로 공짜 점심 정리라고 불린다. 특정 학습 알고리즘이 어떤 분포에 대해서도 점근적으로 최적의 성능을 제공할 수 있지만, 유한 샘플 성능은 적어도 하나의 데이터 분포에 대해서는 항상 좋지 않다. 이는 주어진 샘플 크기에 대해 모든 분포에 대해 오류를 개선할 수 있는 분류기가 없다는 것을 의미한다.
구체적으로, formula_43라고 하고, 샘플 크기 formula_6과 분류 규칙 formula_37을 고려할 때, 위험 formula_48(즉, 완벽한 예측이 가능함)인 formula_49의 분포가 존재하여 다음과 같다.
또한 학습 알고리즘의 수렴 속도가 일부 분포에 대해 좋지 않다는 것을 보여줄 수도 있다. 구체적으로, 0으로 수렴하는 감소하는 양수 시퀀스 formula_51가 주어지면 다음과 같은 분포를 찾을 수 있다.
모든 formula_6에 대해. 이 결과는 보편적으로 좋은 분류 규칙은 존재하지 않으며, 적어도 하나의 분포에 대해 규칙이 낮은 품질이어야 함을 보여준다.
0-1 손실 함수를 사용하는 분류 문제의 경험적 위험 최소화는 선형 분류와 같이 비교적 간단한 함수 클래스에서도 NP-난해 문제로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고, 최소 경험적 위험이 0일 때, 즉 데이터가 선형 분리 가능할 때 효율적으로 해결될 수 있다.
실제로, 기계 학습 알고리즘은 0-1 손실 함수에 대한 볼록 근사(예: SVM의 힌지 손실)를 사용하여 이 문제를 해결한다. 이 근사는 최적화하기 더 쉽거나, 분포 formula_13에 가정을 부과하여(따라서 위 결과가 적용되는 비분포 학습 알고리즘이 되는 것을 멈춤) 해결한다.
볼록화의 경우, 장의 보조정리는 볼록화된 문제의 초과 위험을 사용하여 원래 문제의 초과 위험을 주요화한다. 후자를 볼록 최적화를 사용하여 최소화하면 전자를 제어할 수도 있다.
기울어진 경험적 위험 최소화.
기울어진 경험적 위험 최소화는 기울기 매개변수를 도입하여 제곱 오차와 같은 표준 손실 함수를 수정하는 데 사용되는 기계 학습 기술이다. 이 매개변수는 훈련 중에 데이터 포인트의 가중치를 동적으로 조정하여 알고리즘이 데이터 분포의 특정 영역이나 특성에 집중할 수 있도록 한다. 기울어진 경험적 위험 최소화는 불균형 데이터가 있거나 예측 공간의 특정 부분에서 오류를 강조할 필요가 있는 시나리오에서 특히 유용하다.
확률 및 통계학에서 기저율(사전 확률이라고도 함) 또는 베이스 레이트(base rate)는 "특징적 증거"(가능도)에 대해 조건적이지 않은 확률의 종류이다.
이는 특정 특성이나 특징을 가진 인구 내 개인의 비율을 의미한다. 예를 들어, 인구의 1%가 의료 전문가이고 나머지 99%가 의료 전문가가 아니라면 의료 전문가의 기저율은 1%이다. 기저율과 특징적 증거를 통합하는 방법은 베이즈 법칙에 의해 주어진다.
의학을 포함한 과학 분야에서 기저율은 비교에 매우 중요하다. 의학에서 치료의 효과는 기저율을 이용할 수 있을 때 분명해진다. 예를 들어, 아무 치료도 하지 않은 대조군이 1일 이내에 1/20의 회복 기저율을 보이고, 어떤 치료법이 1일 이내에 1/100의 회복 기저율을 보인다면, 해당 치료가 회복을 적극적으로 감소시킨다는 것을 알 수 있다.
기저율은 통계적 추론, 특히 베이즈 통계학에서 중요한 개념이다. 베이즈 분석에서 기저율은 관찰된 데이터와 결합되어 관심 있는 특성이나 특징의 확률에 대한 우리의 믿음을 갱신한다. 갱신된 확률은 사후 확률로 알려져 있으며, B가 관찰된 데이터를 나타낼 때 P(A|B)로 표시된다. 예를 들어, 인구 내 질병의 유병률을 추정하는 데 관심이 있다고 가정해보자. 기저율은 해당 질병을 가진 인구 내 개인의 비율이 될 것이다. 특정 개인에 대해 양성 검사 결과를 관찰한다면, 베이즈 분석을 사용하여 개인이 해당 질병을 가질 확률에 대한 우리의 믿음을 갱신할 수 있다. 갱신된 확률은 기저율과 질병 상태에 따른 검사 결과의 가능도(likelihood)의 조합이 될 것이다.
기저율은 의사결정에도 중요하며, 특히 거짓 양성과 거짓 음성의 비용이 다른 상황에서 더욱 그렇다. 예를 들어, 의료 검사에서 거짓 음성(질병 진단 실패)은 거짓 양성(질병 오진)보다 훨씬 더 큰 비용을 초래할 수 있다. 이러한 경우, 기저율은 양성 검사 결과에 대한 적절한 임계값에 대한 결정을 알리는 데 도움이 될 수 있다.
기저율 오류.
많은 심리학 연구에서 기저율 무시 또는 기저율 오류라는 현상을 조사했으며, 이 현상에서는 범주 기저율이 제시된 증거와 규범적인 방식으로 통합되지 않는다. 하지만 이 오류가 얼마나 흔한지에 대한 모든 증거가 일관적이지는 않다. 수학자 키스 데블린은 모든 사람의 1%에게 영향을 미치는 가상의 암 유형으로 위험을 설명한다. 의사가 해당 암에 대한 검사가 약 80% 신뢰성이 있으며, 암 환자의 100%에서 양성 결과를 제공하지만, 암에 걸리지 않은 사람의 20%에서는 '위양성'을 초래한다고 말한다고 가정해보자. 양성 반응이 나오면 사람들은 암에 걸릴 확률이 80%라고 믿을 수 있다. 데블린은 대신 확률이 5% 미만이라고 설명한다. 이 통계에서 빠진 것은 관련 기저율 정보이다. 의사에게 "양성 반응을 보이는 사람(기저율 그룹) 중 몇 명이 암에 걸렸는가?"라고 물어야 한다. 특정 개인이 특정 계층의 구성원일 확률을 평가할 때 기저율 외의 정보, 특히 특징적 증거가 고려되어야 한다. 예를 들어, 흰 의사 가운을 입고 청진기를 걸고 약을 처방하는 사람이 보이면, 이 특정 개인이 의료 전문가일 확률이 범주 기저율 1%보다 훨씬 더 유의미하다는 결론을 내릴 수 있는 증거가 있다.
《Virgin》은 얀의 1집 정규 음반이다.
고석 (1960년~)은 군인 출신 정치인이다. 대한민국의 전 고등군사법원장이다. 육군사관학교 졸업 이후 위탁교육을 통해서 서울대학교에서 법학을 수학하였으며, 사법고시에 합격하였다. 사법고시 합격 이후 군법무관으로 활동하며, 합동참모본부, 국방부 등에서 근무하였다. 2024년 국민의힘에 입당하여 용인시 병 선거구에 출마하였으나, 부승찬 더불어민주당 후보에 패하였다. 현재 용인시 병 국민의힘 당협위원장으로 활동하고 있다.
2025 코파 아메리카 페메니나(2025 Copa América Femenina)는 남미 축구 연맹 소속 국가대표팀을 위한 코파 아메리카 페메니나의 10번째 대회이자 여자 축구의 주요 국제 축구 선수권 대회이다. 이 대회는 2025년 7월 11일부터 8월 2일까지 에콰도르에서 개최되었다. 이 대회는 원래 2025년 7월 12일에 시작될 예정이었으나, 남미 축구 연맹은 2025년 7월 3일 첫 경기가 2025년 7월 11일에 치러질 것이라고 발표했다.
결승전에서 브라질은 연장전 4–4 무승부 이후 승부차기에서 콜롬비아를 꺾고 5연속이자 통산 9번째 우승을 차지했다.
이전 대회들과 달리, 이 대회는 2027년 FIFA 여자 월드컵의 남미 지역 예선 역할을 하지 않았으며 대신 별도의 예선 대회가 조직되었다. 그러나 이 대회는 2028년 하계 올림픽 여자 축구 토너먼트의 두 자리를 제공했다. 페루 (개최국 자격으로 자동 진출) 외에도 2027년 팬아메리칸 게임 토너먼트의 세 자리를 더 제공했다.
남미 축구 연맹 소속 여자 국가대표팀 10개 팀 모두가 참가했다.
경기장은 2025년 5월 5일에 발표되었다. 경기는 에콰도르의 한 도시인 키토에 있는 세 경기장에서 진행되었다.
상업적인 이유로 에스타디오 반코 과야킬은 대회 기간 동안 이름이 변경되었다.
대회 추첨은 2024년 12월 19일 현지 시간 13:30분 ()에 파라과이 아순시온에서 열렸다.
2025년 6월 14일, 남미 축구 연맹은 대회 심판 명단을 발표했다.
각 조 상위 2개 팀은 준결승에 진출하고, 3위 팀 2개는 5위 결정전에 진출한다.
모든 시간은 현지 시간, ECT ()이다.
승점 동률 시 규정.
1차전에서 팀들은 승점 (승리 시 3점, 무승부 시 1점, 패배 시 0점)에 따라 순위가 매겨진다. 승점이 같을 경우, 다음과 같은 순서로 타이브레이커가 적용된다.
결선 토너먼트에서 5위 결정전, 준결승, 3위 결정전이 정규 시간 90분 끝에 동점일 경우, 연장전은 진행되지 않고 경기는 직접 승부차기로 결정된다. 결승전이 정규 시간 끝에 동점일 경우, 연장전 (각 15분씩 두 번)이 진행되며, 각 팀은 추가 교체를 할 수 있다. 연장전 후에도 동점일 경우, 결승전은 승부차기로 우승팀을 결정한다.
5위 결정전 승자는 2027년 팬아메리칸 게임 본선에 진출했다.
준결승전 승자는 2028년 하계 올림픽 축구 여자 토너먼트에 진출했다. 패자는 2027년 팬아메리칸 게임 축구 여자 토너먼트에 진출했다.
국제 대회 본선 진출.
올림픽 축구 토너먼트 진출 팀.
남미 축구 연맹 소속 두 팀이 미국에서 열리는 2028년 하계 올림픽 축구 여자 토너먼트에 진출했다.
팬아메리칸 게임 진출 팀.
남미 축구 연맹 소속 나머지 세 팀은 개최국으로 진출한 페루와 함께 2027년 팬아메리칸 게임 축구 여자 토너먼트에 진출했다.
우루과이 선수협회와 우루과이 축구 협회의 대회 전 노동 분쟁.
우루과이 여자 축구 국가대표팀은 우루과이 축구 협회 (AUF)가 대회 준비를 부적절하게 했다고 주장하며 항의의 표시로 최종 토너먼트 시작 전 일주일 동안 훈련을 거부했다. 선수 노조인 우루과이 프로 축구 선수 협회 (MUFP)가 요구한 사항에는 국가대표 훈련 센터인 콤플레호 셀레스테의 전면 사용, 개선된 훈련 조건 및 장비, 그리고 일당 인상이 포함되었다. MUFP는 7월 8일 화요일 저녁, 우루과이의 첫 경기인 에콰도르전 (7월 11일 금요일) 사흘 전에 분쟁 해결을 발표했다. FIFPRO에 대해 MUFP 사무총장 미첼 두아르테는 이 합의에 대해 다음과 같이 말했다.
조별 리그에서의 비디오 판독심 (VAR) 미적용.
칠레 수비수 야나라 아에도와 페르난다 피니야는 남미 축구 연맹이 대회 조별 리그 전체에서 VAR 기술을 사용하지 않기로 결정한 것을 비판했으며, 아에도는 다음과 같이 말했다.
경기 전 워밍업 조건 부적절 논란.
2027년 FIFA 여자 월드컵 개최국 브라질과 볼리비아의 에스타디오 곤살로 포소 리팔다에서의 조별 리그 경기 후, 베테랑 스타 마르타 비에이라 다 시우바를 포함한 여러 브라질 선수단과 감독 아르투르 엘리아스는 경기장 내에서 워밍업을 금지한 남미 축구 연맹의 결정을 공개적으로 비난했다. 주전 공격수 케롤린은 소셜 미디어를 통해 불만을 표출했으며, 동시 진행 중인 UEFA 여자 유로 2025를 언급하며 다음과 같이 말했다.
미드필더 아리 보르제스는 경기 후 해설자이자 전 브라질 국가대표였던 프란시엘레 알베르투에게 남미 축구 연맹 회장 알레한드로 도밍게스에게 팀의 워밍업 조건과 기타 사회적 형평성 문제 (경기장 선정 및 조별 리그 VAR 미사용 결정 포함)에 대해 직접적으로 이의를 제기하며 말했다.
그녀는 브라질 뉴스 매체 글로부 에스포르테에 덧붙여 말했다.
남미 축구 연맹은 나중에 로이터와의 성명을 통해 결정을 번복하며 말했다.
XLA는 아래 뜻을 함의한다.
Accelerated Linear Algebra(XLA)는 OpenXLA 프로젝트에서 개발한 기계 학습을 위한 오픈 소스 컴파일러이다. XLA는 더 낮은 수준에서 계산 그래프를 최적화하여 기계 학습 모델의 성능을 향상시키도록 설계되었으며, 대규모 계산 및 고성능 기계 학습 모델에 특히 유용하다. XLA의 주요 기능은 다음과 같다.
XLA는 기계 학습 모델을 최적화하는 데 중요한 단계이며, 개발자에게 계산 효율성과 성능을 향상시키는 도구를 제공한다.
ISDB-T 인터내셔널(ISDB-T International)은 브라질에서 브라질 디지털 텔레비전 시스템(Sistema Brasileiro de Televisão Digital; SBTVD; )으로도 알려져 있으며, 브라질, 아르헨티나, 페루, 보츠와나, 칠레, 온두라스, 베네수엘라, 에콰도르, 코스타리카, 파라과이, 필리핀, 볼리비아, 니카라과, 엘살바도르 및 우루과이에서 사용되는 디지털 텔레비전 방송의 기술 표준으로, 일본의 ISDB-T 표준을 기반으로 한다. ISDB-T 인터내셔널은 2007년 12월 2일 브라질 상파울루에서 상업적으로 운영을 시작했다.
이것은 MPEG-2 대신 H.264 영상 코덱을 사용하고, BML을 긴가로 대체한다는 점을 제외하면 ISDB-T와 유사하다. 긴가는 네스티드 컨텍스트 언어 (NCL) 및 자바 기반 쌍방향 TV 애플리케이션을 지원하는 미들웨어이다.
ISDB-T 인터내셔널 표준은 브라질 통신부의 조율을 거쳐 브라질 통신청(ANATEL)이 주도하고 통신 연구 개발 센터(CPqD)의 지원을 받아 SBTVD로 개발되었다. 연구 그룹은 10개 이상의 브라질 정부 부처, 국립 정보 기술 연구소(ITI), 여러 브라질 대학, 방송 전문가 단체, 방송/수신 장치 제조업체로 구성되었다. 이 그룹의 목표는 브라질에서 디지털 지상파 텔레비전 표준을 개발하고 구현하여 기술적, 경제적 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 주로 정보 격차를 완화하여 현재의 정보화 사회에서 소외된 사람들을 포괄하는 것이었다. 또 다른 목표는 전자정부에 대한 접근을 가능하게 하는 것이었는데, 브라질 가구의 95.1%가 적어도 한 대의 TV를 가지고 있기 때문에 정부를 대중에게 더 가깝게 만드는 것이었다.
2009년 1월, 디지털 TV에 관한 브라질-일본 연구 그룹은 일본의 ISDB-T와 브라질의 SBTVD를 통합한 사양 문서를 완성하고 발표하여 "ISDB-T 인터내셔널"이라는 사양을 탄생시켰다. ISDB-T 인터내셔널은 일본과 브라질이 남미 및 전 세계 다른 국가에서 사용하도록 제안하는 시스템이다.
SBTVD 개발 역사는 크게 두 가지 주요 기간으로 나눌 수 있다: a) 초기 연구 및 테스트; b) 디지털 TV 실무 그룹 구현 및 SBTVD 표준 최종 정의.
1994년부터 브라질 텔레비전 공학회(SET)와 브라질 라디오 및 텔레비전 방송 협회(ABERT)의 기술자들로 구성된 그룹이 기존 디지털 TV 표준(미국 ATSC, 유럽 DVB-T, 일본 ISDB-T)과 그 기술적 측면을 분석해 왔지만, 이러한 논의는 1998년에야 본격적인 연구로 발전했다.
1998년부터 2000년까지 ABERT와 SET 그룹은 마켄지 프레즈비테리아나 대학교의 지원을 받아 각 표준의 기술적 특성뿐만 아니라 실내외 신호 품질까지 고려한 여러 테스트를 기반으로 매우 포괄적인 연구를 수행했다. 이는 독립적인 기관(즉, ATSC 위원회, DVB 그룹 또는 ARIB/DiBEG 그룹의 영향을 받지 않고)이 전 세계 세 가지 주요 DTV 표준을 비교한 최초의 완전한 연구였으며, DTV 기술 세계 공동체로부터 매우 엄격하고 견고한 연구로 평가받았다.
"브라질 디지털 텔레비전 테스트" 결과는 ATSC가 실내 수신에 대해 불충분한 품질을 보인다는 점을 보여주었다(브라질 TV 수상기의 47%가 내부 안테나만 사용하기 때문에 이는 매우 중요한 매개변수이다). DVB-T와 ISDB-T 중에서는 후자가 실내 수신에서 우수한 성능을 보였고, 비모바일, 모바일 또는 휴대용 수신기를 통해 인상적인 품질로 디지털 서비스 및 TV 프로그램에 접근하는 데 유연성을 제공했다.
동시에 1998년 브라질 통신부는 국립 통신청에 브라질의 DTV 표준을 선정하고 구현하기 위한 연구를 수행하도록 지시했다. ABERT/SET/Mackenzie 연구의 완전성과 품질 덕분에 ANATEL은 이를 공식적인 결과로 간주하고 ISDB-T를 브라질에 구현하기에 더 나은 표준으로 지지했다.
하지만 표준 최종 결정은 그 당시(2000년 8월) 세 가지 주요 이유로 발표되지 않았다:
이러한 점들을 고려하여 브라질 정부는 첫 번째 연구를 검토하고 이러한 새로운 점들을 다루기 위해 더 체계적인 논의 그룹을 만들었다.
디지털 TV 실무 그룹 구현 및 SBTVD 표준 최종 정의.
SBTVD 프로그램은 2003년 11월 26일 대통령령 제4901호에 따라 브라질 국가 지상파 디지털 TV 참조 모델 구축에 초점을 맞춰 시행되었다.
브라질 통신부는 브라질 국립 통신청(ANATEL)에 이 작업을 주도하도록 지시했으며, CPqD의 기술 지원과 10개 다른 브라질 정부 부처, 국립 정보 기술 연구소(ITI), 관련 25개 단체(방송 전문가, 방송사, TV 프로그램 제작자 등), 75개 대학/R&amp;D 기관 및 전기전자 제조업체의 기여를 받았다. 1,200명 이상의 연구원/전문가가 동원되었다.
DTV 실무 그룹은 3가지 개발 영역으로 구성되었다.
DTV 실무 그룹의 목표는 디지털 TV 시스템의 기술적 및 경제적 측면을 정의하는 것뿐만 아니라 다음 사항도 다루는 것이었다.
또한, 기술적 요구사항도 중요하며 고려되었다.
자문 위원회를 위해서만 20개의 공개 RFP(제안 요청서)가 발표되었는데, 이는 변조, 신호 처리/압축, 비디오 시스템, 오디오 시스템, 데이터 전송, 미들웨어 등 디지털 TV를 구성하는 모든 영역을 다루려는 시도였다. RFP는 여러 연구소들이 함께 협력하여 분산 방식으로 연구를 수행할 수 있는 연구 네트워크의 구축을 강력히 강조했다.
일부 그룹은 완전히 새로운 디지털 표준을 제시하기 위해 노력했고, 일부 그룹은 가장 잘 알려진 디지털 TV 표준(미국 ATSC, 유럽 DVB-T, 일본 ISDB-T)을 분석하고 선택하기 위해 노력했으며, 다른 그룹은 이미 알려진 이러한 표준에 새로운 기능/모듈을 구현하기 위해 노력했다.
3년간의 연구 및 개발 끝에 SBTVD 포럼은 일본 ISDB-T 시스템을 SBTVD 시스템의 기반으로 선정했으며, 여기에 몇 가지 새로운 기술을 추가했다.
SBTVD 시스템은 또한 몇 가지 적응을 제시한다(다음은 주요한 것들이다):
참고: SBTVD 시스템에는 약 16개의 기술 문서가 있으며, ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas; 브라질 기술 표준 협회)와 SBTVD 포럼에서 3,000페이지 이상을 발행하여 전체 SBTVD 시스템을 상세히 설명하고 있다.
SBTVD의 기반 시스템으로 일본 ISDB-T 시스템을 선택한 것은 실내외 비디오/오디오 품질, 신호 견고성, 우수한 간섭 처리, 복잡한 대화형 TV 프로그램 지원, 고품질 모바일 TV를 기반으로 했다. 이 외에도 MPEG-4 비디오 압축 및 Ginga 미들웨어와 같은 새로운 기능을 갖춘 ISDB-T는 브라질 정부가 의도한 사회적 요구사항(디지털 포괄, 교육 및 문화 지원, 전자정부 등)을 위한 훌륭한 지원이 되었다.
경제적 측면도 분석되었는데, 일본 정부의 ISDB-T 사용에 대한 로열티 면제, 일본에서 브라질로의 기술 이전, 지속적인 개발을 위한 일본-브라질 실무 그룹 설립, 일본 개발 은행의 초기 구현을 위한 재정 지원 등이 포함된다.
최종 결정은 2006년 6월 29일 대통령령 제5820호에 의해 발표되었으며, 브라질이 ISDB-T 지상파 디지털 전송 시스템을 ISDB-Tb(SBTVD 시스템의 상업명)의 기반으로 채택했음을 공식적으로 명시했다. 대통령령은 또한 브라질의 디지털 TV 구현 계획 및 규칙을 정의하며, 7년 이내에 모든 브라질 영토가 디지털 TV 신호로 커버되어야 하고 10년 이내(즉, 2016년)에는 모든 TV 방송이 디지털화되어야 하며, 방송사가 아날로그 TV에 사용하던 대역은 브라질 정부에 반환되어야 한다고 명시했다. 이 대통령령이 ISDB-Tb가 "멀티프로그램" 기능을 제공해야 한다고 명시하고 있다는 점은 중요하다. 그러나 브라질에서 구현하는 동안 통신부는 이 요구사항을 변경하여 적어도 2009년 5월까지 이 기능을 차단했다.
ISDB-T에 대한 결정은 일부 사회 부문에서 "정치적" 결정이라고 이의를 제기했는데, 이는 브라질 정부가 방송 협회, 특히 TV 글로부의 영향을 받았다는 것이다. 이는 ISDB-T가 TV 사업을 통신 회사 사업으로부터 분리하여, TV에서 인터넷 및 휴대 전화 서비스로 전환하는 세계에서 이미 감소하고 있는 방송사의 수익을 보호할 것이기 때문이다.
SBTVD(ISDB-Tb)와 원래의 ISDB-T는 호환되지 않는 시스템이다. 즉, 일본에서 구매한 TV 수상기 또는 셋톱박스는 브라질에서 작동하지 않으며 그 반대도 마찬가지이다. 그러나 일본-브라질 실무 그룹은 규모의 이점을 달성하기 위해 두 시스템을 하나의 시스템으로 통합하기 위해 노력하고 있다.
한편, 브라질은 SBTVD(ISDB-Tb) 시스템용 여러 종류의 TV 수상기와 셋톱박스를 상당한 양으로 생산하고 있으며, TV 수상기, 셋톱박스, 송신기 및 기타 부품에 대한 소비자 수요를 충족시키는 데 아무런 문제가 없다.
페루, 아르헨티나, 칠레, 베네수엘라, 에콰도르, 코스타리카, 파라과이, 우루과이, 필리핀, 니카라과는 최근 ISDB-T를 채택했으며, 장비 생산의 규모의 이점을 강화하여 가격을 계속 낮추고 남미뿐만 아니라 전 세계적으로 ISDB-T 인터내셔널 표준의 사용을 확고히 할 것이다.
SBTVD 포럼.
대통령령 제5820호가 발효된 지 몇 달 후인 2006년 11월, 표준에 대한 기술적 논의를 주도하고 조율하며, 모든 관련 문서(ABNT(브라질 기술 표준 협회)와 함께)를 작성하고, 추가 개발을 계획하기 위해 SBTVD 포럼이 설립되었다.
첫 공개 테스트.
삼성은 2007년 6월 19일 SBTVD 송수신기 공개 시연을 한 최초의 회사였지만, 다른 회사들도 그 당시 수신기를 준비했다고 주장했다. 상파울루에 있는 삼성 쇼룸에서는 내장 튜너가 있는 풀 HD LCD TV와 프로토타입 셋톱박스에 연결된 LCD TV가 전시되었다. 튜너와 셋톱박스는 브라질 아마조나스 마나우스에 있는 삼성 연구 센터에서 개발되었다. 모바일 기기로의 원세그 방송도 시연되었다.
신호는 헤지 글로부의 테스트 릴이었으며, 1080i (표준은 1080p를 정의하지 않음)로 방송되었다. 여기에는 최근 몇 년간의 드라마, 토크쇼, 축구 경기, 리우데자네이루의 브라질 사육제 영상과 일부 풍경이 포함된 짧은 클립들이 있었다. 모든 콘텐츠는 기본적으로 HD였으며, 일부는 글로부가 프로그램을 제작하는 많은 스튜디오에 실험적으로 설치된 고선명 카메라로 촬영되었다. 2007년 팬아메리칸 게임도 글로부에 의해 고화질로 실험적으로 방송되었다. 이 행사의 방송은 삼성 쇼룸과 대중에게 기술을 보여주고 시연하기 위해 디지털 튜너를 받은 전자제품 대형 상점에서 모두 볼 수 있었다.
정규 방송 시작 및 구현 현황.
정규 SBTVD 방송은 2007년 12월 2일 상파울루에서 시작되었다. 2010년 6월 12일까지 이 시스템은 리우데자네이루, 벨루오리존치, 고이아니아, 포르투알레그리, 쿠리치바, 캄피나스, 쿠이아바, 사우바도르, 플로리아노폴리스, 비토리아, 우베를란지아, 상조제두히우프레투, 테레지나, 산투스, 브라질리아, 캄푸그란지, 포르탈레자, 헤시피, 주앙페소아, 소로카바, 모지다스크루지스, 히베이랑프레투, 마나우스, 벨렝, 조인빌리, 아라카주, 론드리나, 상루이스, 아라라쿠아라, 나타우 등 다른 브라질 도시에서도 시작되었다.&lt;ref name="https://sites.google.com/view/virtual-digital-showroom"&gt;.&lt;/ref&gt;
초기에는 방송사 입장에서 브라질의 DTV 구현은 다른 나라의 구현 과정과 비교했을 때 매우 성공적이었다. 16개월 후, 디지털 TV 신호는 브라질 인구의 거의 50%를 커버했다. 이 나라는 2018년 12월에 아날로그에서 디지털 TV로의 전환을 성공적으로 마쳤으며, 당시 대부분의 지역에서 아날로그 TV 방송이 중단되었다. 구형 TV 수상기(즉, 디지털 TV를 수신할 수 없는)를 가지고 있던 저소득층 시민들에게는 TV 시청을 계속할 수 있도록 셋톱박스가 지급되었다. 그러나 규제 기관이 2023년으로 전환을 연기하는 것을 허용한 인구 밀도가 낮은 일부 지역도 있다.
대화형 TV를 가능하게 할 긴가 미들웨어의 최종 사양으로 셋톱박스 및 DTV 세트 판매의 새로운 급증이 예상되었다.
긴가 1.0(긴가의 첫 번째 구현)은 선언형 프로그래밍 언어로 NCL(Nested Context Language)/루아를 사용하여 셋톱박스/DTV 제조업체에서 이미 사용 가능했다. 긴가 중 이 부분은 긴가-NCL이라고 불린다. 그러나 완전한 긴가 미들웨어 사양은 선언형 NCL 모듈과 절차형 자바 모듈을 제공하여 프로그래머, 제조업체 및 사용자가 두 환경(선언형 및 절차형)의 장점을 최대한 활용할 수 있도록 계획되었다.
긴가(Ginga)의 자바(Java) 부분인 Ginga-J는 2009년 4월 SBTVD 포럼에서 사양 승인을 받았다. 같은 포럼은 Sun Microsystems와 로열티를 15% 줄이기 위한 협상 후, Sun Microsystems가 개발한 API 세트인 Java-DTV가 SBTVD 시스템의 표준이라고 선언했다. 따라서 Sun이 Java-DTV에 대해 정한 로열티 비용은 GEM API 소유자(GEM 미들웨어는 유럽 DTV 표준인 DVB-T에서 사용됨)가 청구하는 것보다 훨씬 저렴하다. 이는 대화형 셋톱박스 및 TV 세트 개발에 도움이 되어 GEM을 미들웨어로 사용하거나 GEM API를 Ginga-J와 함께 사용하는 것보다 저렴하게 유지할 수 있게 된다.
2009년 3분기에는 완전한 긴가 미들웨어(Ginga-NCL 및 Ginga-J)를 갖춘 최초의 셋톱박스 및 TV 수상기가 시장에 출시되었다. 이 날짜는 텔레비전 회사에서 방송될 최초의 상호작용 프로그램 출시와 일치했다.
2007년 12월 2일 출시 당시 셋톱박스는 R$900(약 US$450)에서 R$1200(약 US$600) 사이의 가격으로 판매되어 판매를 저해했다. 그러나 8개월 후 가격은 R$300(약 US$150) 정도로 빠르게 떨어졌다. 연방 정부는 10억 헤알(약 US$5억 5천6백만) 상당의 보조금을 발표하여 이 가격은 새로운 감소 단계에 진입했다.
2009년 5월에는 42인치 LCD TV 풀 HD(1920x1080)가 내장 디지털 TV 튜너와 2배 프레임률(120Hz), 뛰어난 명암비(50,000:1)와 같은 특수 기능을 갖춘 채 상파울루 시에서 R$3,600.00(약 US$1,800.00)에 판매되었는데, 이는 그러한 고품질 제품에 대한 매우 인상적인 가격 인하이며, 다른 기본 장치들은 훨씬 더 저렴한 가격을 보였다. 그러나 2009년 9월까지 내장 디지털 튜너를 탑재한 가장 작은 TV는 32인치 LCD TV였다. 이는 브라질에서 디지털 TV 보급을 늦추었는데, 대부분의 무료 방송 TV 시청자들은 값비싼 LCD TV를 구입할 여유가 없었고, 21인치 및 29인치 CRT TV는 저소득층 인구에게 여전히 매우 인기가 많았으며 약 R$400~600(US$200~300)에 구입할 수 있었다. 2010년부터 브라질에서 판매되는 모든 TV는 ISDB-T 호환이 의무화되었다. 또한 2009년에서 2013년 사이에 브라질 경제가 개선되어 가족 소비를 장려했다. 이는 LCD 및 LED 백라이트 TV 가격의 급격한 하락과 맞물려 DTV의 광범위한 사용으로 빠르게 이어졌다. 2018년 12월 브라질은 대부분의 지역에서 아날로그 방송을 중단했으며, 일부 지역은 2023년으로 아날로그 방송 중단이 연기되었다. 2015년에서 2018년 사이에 구형 TV(따라서 ISDB-T를 수신할 수 없는)를 가지고 있던 저소득층 시민들에게 대규모 셋톱박스 보급 프로그램이 시행되었다. 2021년 현재 LED 백라이트 TV는 (대부분의 세계와 마찬가지로) 훨씬 더 저렴해졌으며, 40인치 LED 백라이트 TV는 약 US$300.00에 구입할 수 있다.
모바일 수신기(랩톱, 모바일 DTV 세트 및 내장 DTV 수신기가 있는 휴대폰용) 판매가 매우 빠르게 증가하고 있으며, 이동성은 HD 또는 풀 HD 해상도보다 소비자에게 더 매력적인 SBTVD/ISDB-T 기능으로 인식되는 것으로 보인다. SBTVD/ISDB-T 표준은 신호 반사, 전자기 또는 충격성 간섭이 있는 경우에도 고품질의 안정적인 이미지, 잡음 없음, 우수한 오디오 및 매우 견고한 수신을 통해 매우 인상적인 모바일 수신을 허용한다.
페루, 아르헨티나, 칠레, 베네수엘라는 아날로그 종료 날짜를 발표하기 전에 배포를 계획하고 있었다.
멀티프로그램 기능.