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수비면 최북단에 분포하는 선캄브리아기의 암석들은, 원남층군과 율리층군 그리고 가장 오래된 평해층군으로 구성되어 있다. 이 선캄브리아기 암석은 봉화군 및 울진군 지역으로 연장된다.
평해층군(Precambrian Pyeonghae Group, 平海層)은 원래 울진군 평해읍에 분포하는 암석으로, 영양군 내에서는 일월면 용화리 국도 제31호선 주변과 수비면 신원리 일부 지역에 분포한다. 평해층군 분포지의 남동부와 남서부는 각각 경상 누층군 울련산층과 동화치층에 의해, 북부는 원남층군 원남층에 의해 부정합으로 덮인다. 주요 구성 암석은 편마암 및 운모편암 등이며 1, 2개의 석회암 및 규암 지층이 협재된다. 준편마암의 대부분인 운모편암 및 천매암은 니질원 변질퇴적암(Argillaceous meta-sediments)으로 다음과 같은 암상을 보이고 있다. 준편마암은 안구상 및 호상 구조를 보이며 석영, 사장석, 정장석, 미사장석, 흑운모 등으로 구성되는 편마암이다. 정장석 및 사장석의 일부는 반상결정으로 안구상을 정하므로 안구상 편마암을 형성한다. 운모편암은 흑운모, 백운모 및 석영 등이 주 구성광물이며 곳에 따라 녹니석 또는 규선석이 많이 발달하여 각각 녹니석편암 및 규선석편암을 형성한다. 준편마암의 일부 규암, 석영편암 등은 사질원 변질퇴적암(Arenaceous meta-sediments)이며 사질원 편마암은 석영, 정장석, 사장석, 미사장석 및 흑운모 등으로 구성되며 곳에 따라 자류석이 약간 발달한다.
원남층군은 영남 육괴 북동부 지역에 발달하는 선캄브리아기의 지층 중 최하부의 것으로 변성 퇴적암이다. 하부로부터 원남층, 동수곡층, 장군석회암층, 두음리층으로 구분된다. 이중 동수곡층은 영양군 내에 분포하지 않는다.
원남층(PCEw; Precambrian wonnam formation, 遠南層)은 원남층군의 최하위 지층으로, 영양군 내에서는 수비면 수하리의 북부와 신암리의 중동부에 분포한다. 편마암, 운모편암, 규암, 석회암 등으로 구성되어 있으며 지층의 주향은 동-서 방향, 경사는 90° 내지 45°N이다. 수비면 수하리에서는 경상 누층군 울련산층에 의해 부정합으로 덮이고 일월면 용화리 일대에서는 하부의 평해층군을 부정합으로 덮는다.
장군 석회암층(PCEja; Precambrian janggun limestone formation, 將軍石灰巖層)은 주로 석회암층으로 구성되어 있으나 규암을 협재하며, 수비면 신암리 서부에 소규모 분포한다.
두음리층.
두음리층(PCEd; Precambrian dueumri formation, 斗音里層)은 주로 천매암 및 편암류로 구성되며, 수비면 신암리 서부에 장군 석회암층과 같이 소규모로 분포한다. 하위의 장군 석회암층과는 정합, 상위의 율리층군과 부정합 관계이다.
율리층군은 영양군 내에서 봉화군 소천면 남회룡리와의 경계 지역인 수비면 신암리 서쪽 끝 지역에만 쇼규모 분포한다. 원남층군을 부정합으로 덮고 (암)회색 및 황회색의 편마암 및 천매암과 회색 변성사질암의 호층(互層)으로 구성되어 있다.
분천 화강편마암.
분천 화강편마암은 울진군 지역에 광범위하게 분포하는 암석으로 영양군 내에서는 수비면 신암리 일부 지역에 분포한다.
영덕 심성암체 (영덕 화강암).
영덕 화강암은 영덕군 영덕읍 중부와 지품면 북부, 축산면 서부, 영해면 서부, 창수면, 영양군 석보면에 걸쳐 분포하는 중생대 트라이아스기 화강암으로 영양군 내에서 영양읍 양구리, 석보면 삼의리, 포산리 일부 지역에 분포한다. 이 화강암은 중립질 내지 조립질 흑운모 화강암으로 분류되며 대개 괴상이지만 연변부에서 미약한 엽리가 나타난다. 화강암체 내부에 양산 단층의 영향을 받은 것으로 추정되는 남-북 방향의 단층들이 다수 발달하나 단층에 의한 파쇄는 미약하다.
수비면 최북단과 석보면 동부를 제외한 영양군의 나머지 모든 지역은 경상 분지의 중생대 퇴적암인 경상 누층군으로 구성되어 있으며, 그 대부분이 도계동층으로 구성되어 있다.
울련산층(蔚蓮山層, Ulryeonsan Formation)은 영양군 지역 경상 누층군의 기저 역암층으로 선캄브리아기의 평해층군과 원남층군을 부정합으로 덮는다. 수평 분포의 변화가 극히 심하여 지층의 두께가 0에서 700 m에까지 달한다. 일월산 부근에서는 울련산층이 국지적으로 첨멸하여 동화치층이 부분적으로 평해층군을 직접 덮는다. 그리고 울련산층인 영양군 수비면 수하리의 울련산 부근에서 현저한 발달을 보인다. 평해층군을 덮는 울련산층 기저 역암층의 부정합면은 매우 불규칙한 것으로 부정합면의 경사가 70°를 초과하는 것도 있다.
울련산층은 주로 역암으로 구성되며 하부에서는 기저 역암층을 주로 하나 상부에서는 역암층을 주로 하는 알코스사암 및 자색(赭色) 셰일 혹은 이암등의 호층을 이루며 알코스사암을 주로 하는 동화치층으로 점이(漸移)한다. 동화치층의 알코스사암은 대체로 회백색을 띄나 울련산층 상부의 역암 및 알코스사암은 협재되어 있는 자색(赭色) 셰일 혹은 자색 이암에 물들어 주로 갈색을 띠어 두 층을 쉽게 구분할 수 있다. 역암의 기질(基質; matrix)은 알코스질이며 역(礫)은 편상 화강암, 백운모 화강암, 반상 화강암, 페그마타이트질화강암, 운모편암, 석회암, 규암, 흑색셰일 및 주입편마암 등으로 구성된다. 이들 역을 구성하는 암석들은 주로 북부에 분포하는 선캄브리아기의 변성암류들이다. 역의 크기는 본 층의 하부에서 상부로 갈수록 작아지며 평균 크기는 20 cm 내외이고 2 cm에서 3 m까지 달한다. 영양군 일월면 용화리에서 수비면 발리리 북부와 수하리 남부, 본신리에 이르기까지 길게 이어져 분포한다.
동화치층(Donghwaji Formation, 東花峙層)은 울련산층 상부의 지층이다. 하부의 울련산층과는 암상이 점이적으로 변하며 정합적 관계로 놓이고, 울련산층이 잠시 사라지는 일월산 부근에서 선캄브리아기 지층을 직접 부정합으로 덮는다. 울련산층 분포지역 남부에 대상(帶狀)으로 분포하며 동화치층과 울련산층의 경계는 상위에서 역암층이 알코스사암 및 자색(赭色) 셰일 혹은 이암층과 호층을 이루다가 회백색 또는 백색 알코스 사암이 현저하게 발달하는 부분을 동화치층의 하한으로 설정하였다.
동화치층은 주로 알코스 사암, 역암, 셰알 및 이암이 교호하며 알코스 사암과 역암층은 수평 분포상 점이적이며 이는 퇴적환경의 차이로 추정된다. 동화치층 하부에서는 알코스 사암 및 역암층을 주로 하는 자색(赭色) 셰일 및 이암층과 호층을 이루나 상부로 갈수록 자색 셰일 및 이암층이 우세해지며 점이적으로 이회암을 주로 하는 가송동층으로 점이한다. 수비면 신원리 방면으로 갈수록 미약해 지다가 신원리 동부에서 울련산층과 가송동층 사이에서 첨멸한다. 동화치층의 두께는 200 내지 500 m이다.
가송동층(Gasongdong formation, 佳松洞層)은 영양군 내에서 동화치층의 분포지역의 남쪽에 대상(帶狀)으로 분포하며 하부의 동화치층과는 비(非)정합 관계이다. 가송동층은 주로 자색(赭色) 이암, 자색(赭色) 셰일, 알코스사암 및 녹색 이회암 등으로 구성되어 있다. 가송동층의 하부는 자색 또는 암자색(暗赭色) 셰일 및 이암이 우세한 박층의 알코스 사암 또는 역암과 호층을 이루고 있으며 중부는 주로 녹회색 이회암층이 (암)자색 이암 및 셰일과 호층을 이루다가 상부에서는 (암)자색 셰일 및 이암층이 현저하게 발달된다. 본층 중의 셰일 및 이암은 전기 지층들에 비해 석회분을 비교적 많이 함유한다. 가송동층 중부에 현저하게 발달하는 녹회색 이회암은 청기면 지역에서 현저하게 발달하나 수비면으로 갈수록 셰일 및 이암층이 우세해진다. 가송동층은 진주층과 칠곡층에 대비되는 것으로 추정된다. 가송동층의 두께는 300 내지 700 m이다. 영양군 수비면 계리 한티재 국도 제88호선과 수비면 본신리 산 15-12 지역의 본신로 도로변에는 가송동층의 노두가 드러나 있다.
청량산층과 선바위.
청량산층(淸凉山層, Cheongnyangsan Formation)은 봉화군의 청량산을 표식지로 하는 지층으로 주로 역암으로 구성된 하부 청량산층원(cheongnyangsan member)과 현무암 등 화산암으로 구성된 상부 오십봉층원(oshib-peak member)으로 구분된다.
하부 청량산층원은 대부분 역암으로 구성되며 갈색을 띠고 자갈은 울련산층 역암의 자갈과 유사하나 장석화강암(red feldspar granite)의 역을 다량 함유한다. 자갈 크기는 흔히 15 cm 내외의 것으로서 1.5 m에 달하는 것도 있다. 청량산층원은 대구 지역의 신라 역암층에 대비되는 것으로 추정된다. 청량산층원의 두께는 0(첨멸)~150 m이며 영양군 수비면 오기리와 죽파리에서 하부의 가송동층, 상부의 오십봉층원 사이에 묻혀 잠시 끊어진다.
상부 오십봉층원은 주로 현무암류로 구성되어 있으며 하부에서는 현무암류가 현저하게 발달하나 상부에서는 수 매의 현무암류가 역암, 사암, 자색(赭色) 셰일 및 이암 등과 호층을 이룬다. 오십봉층원 상부에서는 현무암층이 점차 첨멸하며 상부 도계동층으로 점이(漸移)한다. 수비면 일대에서 북동-남서 주향으로 발달하는 장수포 단층을 경계로 동부와 서부에서 현무암류의 발달이 현저하게 다르다. 장수포 단층 서부인 일월산 남쪽 지역에서는 현무암류가 퇴적암층과 수회 반복되나 동부인 수비면 죽파리와 송하리 등지에서는 본 층원의 하부에 대규모의 현무암류가 발달되며 도폭의 동남부 수비면 죽파리에 소재한 오십봉 부근에서는 현무암류가 발달하며 그 두께는 900 m에 달한다. 오십봉을 중심으로 하여 넓게 분포하는 현무암층은 오십봉층원의 하부에 속하는 것으로서 최소한 5회 이상의 용암류에 의하여 형성되었으리라고 믿어진다.
영양읍 기산리(岐山里) 부근에 분포하는 오십봉층원의 상부에서는 5 내지 6매 이상의 현무암이 역암 및 자색(赭色) 셰일/이암 등 퇴적암과 교호한다. 오십봉층원은 최소한 11회 이상의 용암류에 의해 형성되었으리라 추정된다. 오십봉층원의 상부에는 역암, 사암, 셰일 및 이암 등의 응회질 퇴적암이 현무암층과 교호한다. 역암은 청량산층원의 그것과는 차이가 있으며 자갈의 크기는 10 cm 이하이다. 사암과 셰일은 응회질이며 갈색 내지 자색(赭色)이다. 이들 퇴적암의 각 두께는 20 m 내외로서 현무암류와 호층을 이룬다. 사암, 셰일 및 이암의 성층면(成層面)에서는 흔히 건열이 발견되며 사암과 이암 중에는 벌레가 서식한 것으로 믿어지는 세관(細管; 가느다란 관) 모양의 흔적이 남아 있다. 현무암은 청량산 방면으로 갈수록 안산암으로 점이(漸移)하고 영양군 지역에서도 층원의 상위로 갈수록 안산암질암으로 변화한다. 현무암은 육안으로 암회색 내지 어두운 자색(赭色)을 띠며 사장석의 백색 침상결정(針狀結晶)이 발달한다. 오십봉층원의 두께는 100 내지 900 m이다.
영양군 일월면 문암리(, 문암삼거리 부근)에는 위 사진과 같이 국도 제31호선 도로변 노두를 따라 하천 기원의 역암, 사질역암으로 구성된 청량산층의 역암층이 연속적으로 드러나 있으며 층리가 고각으로 경동되어 발달한다. 이러한 지층의 경동은 일월산 스러스트 단층과 연관된 것으로 보인다. 청량산층의 역암은 영양 소분지 하양층군의 건층(key bed) 역할을 하는 중요한 지층이다. 단층 운동으로 인해 단층면 상에는 단층조선과 단층섬유가 발달한다.
영양 지질도폭(1970)에서는 주로 역암으로 구성된 청량산층원과 퇴적암 및 현무암류의 호층로 구성되어 있는 오십봉층원으로 구분하였다.
하부 청량산층원은 영덕군 창수면 창수리 북서부 산 중턱과 입암면 대천리-산해리의 영등산(505.5 m) 주변에 소규모 분포하며 상부 오십봉층원에 의해 정합으로 덮이고 하부의 가송동층과의 관계는 분명하지 않으나 정합으로 간주된다. 본 층원은 주로 역암으로 구성되며 역질사암, 사암 및 이암, 응회질 역암 및 사암층을 협재한다. 역암은 주로 담회녹색을 띠며 역은 주로 현무암, 규암, 화강암류, 사암, 편마암 등으로 구성되고 크기는 최대 25~30 cm, 평균 5~16 cm, 최소 3~5 cm이다. 본 층의 두께는 130 m 이하로 영등산에서 130 m로 가장 두껍게 발달하고 창수리 북서부에서 최고 40 m의 얇은 두께를 보인다.
상부 오십봉층원은 영양군 영양읍 무창리와 감천리, 입암면 금학리와 영등산 산정부에 분포하며 하부 청량산층원과의 경계는 오십봉층원 최하부에 놓이는 현무암류 기저부로 설정된다. 그리고 지역적으로 청량산층원이 없는 곳에서는 가송동층을 직접 덮는다. 본 층원은 현무암류와 역암, 역질사암, 이암 및 이회암 등으로 구성되는 퇴적암층과 호층을 이루며 전반적으로 현무암류가 우세하다. 상부로 가면서 퇴적암층 두께가 약간 증가하고 현무암류가 점차 얇아지며 퇴적암층의 구성암이 조립질인 것이 우세해지는 경향이 있다. 영양읍 화천리-무창리 일대에서 가장 많은 현무암류(최소 9매)를 함유하며 남서부로 갈수록 점차 감소하여 석보면 홍계리 홍계마을 부근에서 4~6매, 석보면 주남리 남곡마을에서 2~3매, 석보면 신평리의 신평마을에서 2매에서 1매로 줄어들어 이후 택전 단층에 의해 절단되어 도계동층과 맞닿는다. 현무암류의 두께는 오십봉층원 하부로 갈수록 두꺼워지는 경향이 뚜렷한데 이 가운데서도 최상부에 놓이는 암류가 가장 두꺼운 것으로서 영양읍 무창리-창수면 백청리 간 쉰섬재에서 영양읍 양구리의 양구마을 부근에 이르기까지 100 m 내외의 두께를 가지며 턱골바위 부근에서는 140 m에 달한다. 그러나 석보면 홍계리 소재 주산(680.3 m)과 신평리 사이에서는 20~50 m의 두께를 보인다. 오십봉층원의 두께는 지역적인 변화가 극심하여 영양읍 무창리에서 700 m에 달하나 석보면에서 15 m까지 감소하며 입암면 영등산 일대에서는 비교적 균일하여 100 m 정도이다.
도계동층(Dogyedong formation, 道溪洞層)은 영양군에서 가장 넓게 분포하는 지층으로, 청기면 행화리와 당리를 제외한 대부분의 지역, 일월면 남부, 영양읍과 석보면 중서부지역과 입암면까지 분포하여 영양군의 대부분을 차지한다. 영양군의 도계동층 내에는 두께 10~20 m의 세천동 현무암이 있는데 이곳에 현무암 자체에서 기원한 것으로 여겨지는 구리 광상이 일부 발달한다. 도계동층의 상한은 영양군 지역에서 나타나지 않아 전체 두께를 알 수 없으나 900 m 이상으로 추정된다. 도계동층은 대구층에 대비된다.
도계동 지질도폭(1963)에 의하면 하부의 청량산층과는 점이적이고 정합적인 관계이다. 양자의 경계는 청량산층의 상부에서 현무암류가 첨멸되는 부분을 도계동층의 하한으로 설정하였다. 도계동층은 주로 역암, 사암, 셰일 및 이암 등으로 구성되어 있으며 이들은 대체로 응회암질이다. 도계동층 하부는 역암과 사암이 현저하며 상부로 갈수록 셰일 및 이암층이 우세하다. 자갈은 원마도가 높으며 크기 5 cm 내외의 것들이다. 역암과 사암은 갈색 내지 담홍색을 띠며, 역암은 곳에 따라 알코스사암으로 점이된다. 셰일 및 이암은 (어두운) 자색(赭色)을 띤다. 도계동층 응회질의 정도는 하부에서 현저하며 상부로 갈수록 미약해진다.
영양 지질도폭(1970)에 의하면 영양소분지 지역 경상 누층군의 최상부 지층으로 하부의 청량산층을 정합으로 덮고 영양읍, 청기면의 대부분 지역, 입암면과 석보면 서부 일대에 넓게 분포한다. 도계동층이 넓게 분포하는 것은 영양군 지역에 발달하는 남-북 주향의 계단(階段) 단층에 의하여 반복되어 나타나기 때문이다. 도계동층의 구성 암석은 전체적으로 적갈색 내지 자색(赭色) 계통의 암색을 가지며 주로 이암과 석회질 알코스질사암 및 응회암질의 호층으로 이루어지고 역암 및 역질 사암, 응회암 및 현무암류를 포함한다. 역암 및 역질 사암층의 발달은 미약하다. 화산암이 포함되어 있어 도계동층 퇴적 중에도 화산 활동이 있었지만 그 규모는 청량산층 오십봉층원에 비해 약해졌다. 도계동층 하한(下限)으로부터 약 270 m 상위에 두께 10~20 m인 1~2매의 엷은 세천동(細川洞) 현무암류 및 응회암이 발달하고 그 위로는 화성활동의 흔적을 찾을 수 없다.
2006년 영양소분지 일대의 도계동층을 조사한 결과 영양군 지역의 도계동층에서 6개의 공룡 발자국 화석산지가 발견되었다.
영양군의 단층.
영양군에는 대규모의 단층은 없고, 연장 10 km 내외의 중소규모 단층들이 발달한다. 남-북 주향의 단층은 천곡 단층, 후평 단층, 소계 단층 등이 해당하며 단층면의 주향이 남-북 또는 북동 5~20°의 것으로 영양 지역에서 규모가 가장 크고 계단식 단층을 형성하고 있어 서에서 동으로 가면서 지괴가 하강하였다. 이들 단층의 경사는 거의 수직에 가까우나 동쪽으로 80~85°가량 경사져 있어 일종의 정단층이라 할 수 있다. 이들 단층의 형성 시기는 중생대 말로 보인다.
장수포 단층.
장수포 단층은 수비면 일대에 발달하는 주향 북동 20°의 수직 단층이다. 수비면 오기리에서 수하리까지 장수포천을 따라 약 12 km 연장되며 선캄브리아기의 평해층군과 경상 누층군 울련산층, 동화지층, 가송동층, 청량산층, 도계동층이 이 단층에 의해 수평 변위되어 있다. 변위량은 평해층군 기준 약 2 km, 청량산층 기준 약 1 km이다.
천곡 단층.
천곡 단층은 영양군의 가장 서쪽에 위치하며, 청기면 구매리에서 청송군 진보면 세장리로 이어지는 남-북 주향의 단층이다. 낙차는 곳에 따라 큰 변화를 보이고 있어서 입암면 금학리 동측에서는 200 m 내외, 천곡 곡저(谷底)부에서는 100 m 내외, 진보면 세장리 부근에서는 340 m 내외의 다양한 낙차를 보이고 있으며 금학리-세장리 지역에서의 주향 이동 거리는 8 km―가송동층 기준으로 보임―에 달한다. 지질도 상에 나온 단층의 연장은 25 km 에 달한다. 천곡 단층은 연장성이 가장 양호하며, 단층 주변의 경상 누층군에 층리의 방향 변화와 습곡이 인지된다.
후평 단층은 감천리 북부 산성동마을에서 후평을 지나 청송군 진보면 각산리와 월전리, 파천면 송강리의 경계 지역에 위치한 비봉산까지, 국도 제31호선 및 반변천을 따라 이어지는 남-북 주향의 단층이다. 입암면 병옥리 이남에서는 남-북 내지 북서 5°의 주향을 보이나 북쪽으로 가면서 북동 5 내지 15°의 방향성을 가진다. 중간에 영양읍 감천리와 입암면 연당리의 경계 지역에서 북동 40° 주향의 감천 단층에 의해 절단되며 동측 지괴가 하강하였다. 단층의 낙차는 판수골(현, 영양읍 서부리 계곡) 곡저부에서 150 m 이상, 산성동 부근에서 200 m 이상, 지평동(현, 감천리 남부) 부근에서 150 m 이상, 병옥리 북방에서 70 m 이상, 그 이남에서 100 m 내외, 비봉산 부근에서 300 m 이상을 보여 심한 변화를 보인다.
소계 단층.
소계 단층은 석보면 소계리를 중심으로 발달하는 남-북 주향의 단층으로, 낙차는 고월동(현, 영양읍 대천리 남측 계곡)에서 50 m 내외, 소계리 부근에서 최소한 180 m 내외이다.
감천 단층.
감천 단층은 영양읍 감천리 일대에 발달하는 주향 북동 30~40°의 단층이다. 지괴의 상승 운동이 미약한 주향 이동성 단층으로 작은 규모의 수평적 낙차를 보이는 수직 단층인데 좌측 지괴는 남서쪽으로, 반대쪽은 북동쪽으로 이동(sinistarl)하였다. 감천 단층은 후평 단층을 절단(약 300 m)한다.
주산 단층.
주산 단층은 영양읍 화천리 세천동에서 양구리까지 이어지는 북서-남동 주향의 단층이다. 단층의 주향 이동 거리는 1 km 내외에 달한다.
영양군 북부의 경상 누층군 중에는 광상(鑛床)이 거의 발달하지 않으며 선캄브리아기 변성암류에서 수개소의 광상이 발달한다. 아래 광산과 자원들의 설명은 1963년의 도계동 지질도폭과 1970년의 영양 지질도폭에 따른다.
일월광산.
일월광산(日月鑛山)은 영양군 일월면의 죽현(竹峴) 부락 서방 약 800 m 지점에 위치한다. 광산 인근의 지질은 평해층군(PCEp)에 속하는 변성퇴적암류와 이를 관입하는 페그마타이트 암맥 또는 분암(玢巖)맥 등으로 구성되어 있다. 변성 퇴적암류는 주로 운모편암, 석회암, 규암과 규질점토암(硅質粘土巖) 등으로 구성된다. 엽리의 주향은 북서 방향, 경사는 남서 55° 또는 수직이며 동부 광체(鑛體)에서는 북서 53°의 주향에 경사는 북서 18°방향으로 침강하는 향사 습곡을 이루고 단층선을 따라 광화(鑛化)작용이 이루어졌으며 그 후의 신기 단층에 의하여 광체가 전위(轉位; 위치가 바뀜)되어 복잡한 구조를 이룬다. 본 광산에서 산출되는 광석은 섬아연석, 방연석 및 황동석을 주로 하고 황철석, 자류철석(磁硫鐵石), 유비철석(硫砒鐵石) 등의 유화광물을 수반하고 소량의 금 및 은을 함유한다.
구리 광상.
영양도폭 지역에서는 개발된 광산이 없다. 그러나 세천동(細川洞) 지역의 현무암류에는 약간의 구리가 있음이 보고된 바 있다.
안동시의 임하댐은 다른 댐보다 탁수(濁水) 현상이 심하고 오래 지속된다. 이는 임하댐 상류의 고화가 덜 된 동화치층과 도계동층의 적갈색과 자색 셰일 및 알코스사암에서 떨어져 나온 점토 물질이 물속에 부유하기 때문이다. 영양 지역에 발달하는 천곡 단층, 후평 단층 등 단층과 절리들도 점토 광물을 포함한 퇴적암의 풍화 속도를 빠르게 하여 탁수 형성에 기여한다.
《프라이빗 헬 36》()은 미국에서 제작된 돈 시걸 감독의 1954년 범죄 누아르 영화이다. 아이다 러피노, 스티브 코크런, 하워드 더프, 딘 재거, 도러시 멀론 등이 출연하였고 콜리어 영이 제작하였다.
형사 캘은 나이트클럽 가수 릴리의 도움으로 뉴욕 은행 강도 용의자를 쫓고, 추격 끝에 용의자는 사망한다. 은행 돈을 회수한 캘은 일부를 빼돌리고, 주저하는 파트너 잭을 동참시킨다. 어느 날 죽은 용의자의 동료가 이들을 폭로하겠다고 협박해온다.
맨헌트 인터내셔널 1994는 호주 골드 코스트에서 두 번째로 열린 남자 대회이다. 총 24명의 참가자가 경쟁했다.
도계동층(道溪洞層, Dogyedong Formation)은 대한민국 경상 분지 영양소분지에 분포하는 중생대 백악기의 퇴적암 지층이다. 이 지층은 영양군의 대부분을 차지한다.
중평동 지질도폭(1970)에 의하면 도계동층은 주로 녹회색 또는 자색(赭色) 이암과 응회질사암 또는 석회암, 역암, 알코스질사암 등이 교호(交互)한다. 이 중 역암은 하부에서 현저하게 발달하고 자색(赭色) 이암 및 사암과 호층을 이룬다. 자색 계열은 하부에, 상부로 갈수록 거의 녹회색 계열로 구성된다. 청량산층보다 더 북동부인 대곡동 상류 지역에 분포한다.
예안 지질도폭(1969)에 의하면 주로 적갈색 이암과 응회질 사암으로 구성되며 원형 역암, 석회질사암, 알코스질사암, 녹회색 사암 및 2개 층의 화산암류를 수반한다. 적갈색 이암과 응회질 사암은 전 층에 걸쳐 넓게 발달하며 원형 역암은 적색 이암과 응회질 사암과 더불어 호층을 이루나 특히 하부에서 현저하다. 석회질이암과 석영질사암도 간간히 협재되며 알코스질사암은 대체로 원형 역암의 상하 가까이에 협재된다. 녹회색 사암은 본 층 중부에 발달한다.
원형 역암의 역(礫)은 3~5 cm 직경의 화강암, 규암, 사암, 적색 이암, 암회색 셰일, 녹회색 사암, 회색석회암의 원형 역[圓礫]과 화산암의 각력(角礫)이다. 층리는 비교적 잘 발달하며 적색 이암 및 응회질사암에는 건열이 현저하다. 화석은 발견되지 않았고 지층의 두께는 400 m 이상으로 측정된다. 도폭 내에서 모두 태곡 단층―예안면 태곡리와 재산면 남면리를 잇는다―동부 및 봉화군 재산면 남면리 이남 지역에 분포한다.
영덕군의 도계동층은 주로 자색의 셰일, 미사암으로 구성되며 두께는 150~250 m이다. 층리는 청량산층 부근에서 동-서 주향에 남쪽으로 경사하나 남부로 갈수록 남-북 내지 북북서 주향에 서쪽으로 경사한다. 영덕군 영덕읍 화천리 산 95 ()에는 임도를 따라 도계동층이 약 100 m 에 걸쳐 드러나 있다. 노두의 두께는 7~10 m이며 주로 적색 사암, 실트스톤, 역암으로 구성되고 역질조립사암이 협재된다. 역암의 역은 원마도가 양호한 현무암, 화강암, 규암, 사암 등으로 구성된다. 이중 현무암 자갈은 도계동층 하부의 청량산층 오십봉 현무암에서 기원한 것이다. 역암 하부는 침식적이고 점이층리 또는 역점이층리를 보이며 부분적으로 층리가 발달한다. 또한 사질역암으로 구성된 쇄설성 암맥이 약 2 m 길이로 발달한다.
도계동 지질도폭(1963)에 의하면 하부의 청량산층과는 점이적이고 정합적인 관계이다. 양자의 경계는 청량산층 상부에서 현무암이 첨멸되는 부분을 도계동층의 하한으로 설정하였다. 도계동층의 하부는 비교적 원마도가 좋은 작은 자갈로 구성된 역암, 사암, 이암, 셰일 등이 교호하며 이는 청량산층 오십봉층원과 유사하다. 역암과 사암은 도계동층의 하부에서 현저하며 상부로 갈수록 셰일 및 이암층이 우세해진다. 각 엽층의 두께는 대체로 1.5 내지 5 m로서 10 m를 초과하지 못한다.
역암의 자갈은 원마도가 좋으며 크기 5 cm 내외의 것들이다. 역암과 사암은 갈색 내지 담홍색을 띠며, 역암은 곳에 따라 알코스사암으로 점이된다. 셰일 및 이암은 (어두운) 자색(赭色)을 띤다. 도계동층의 상한이 나타나지 않아 전체 두께를 알 수 없으나 900 m 이상으로 추정된다. 도계동층은 대구층에 대비되는 것으로 추정된다. 도폭 내에서 청량산층 분포지역 남쪽 및 서쪽인 영양군 청기면 행화리-당리 이남 지역, 일월면 도곡리-칠성리 이남 및 수비면 송하리 이서 지역 일대에 넓게 분포한다.
영양 지질도폭(1970)에 의하면 이 지역에 분포하는 경상 누층군 지층으로서 하부의 청량산층을 정합으로 덮고 도폭의 절반 이상을 차지하고 있으며 영양읍, 청기면의 대부분 지역, 입암면과 석보면 서부, 청송군 진보면 동부 일대 지역에 넓게 분포한다. 이렇게 넓은 분포를 갖는 것은 이 지역에 발달하는 남-북 주향의 계단(階段) 단층에 의하여 반복되어 나타나기 때문이다. 구성 암석은 전체적으로 적갈색 내지 자색(赭色) 계통의 색을 띠며 주로 이암과 석회질 알코스질사암 및 응회암질 암석의 호층으로 구성되고 역암 및 역질사암, 응회암 및 현무암류를 포함한다. 역암 및 역질 사암층의 발달은 미약하다.
도계동층에 함유되는 응회질사암, 응회암 및 현무암류는 도계동층 퇴적 중에 화산 활동을 지시하지만 청량산층 오십봉층원에 비하여 규모로 보아 미약해졌음이 확인된다. 도계동층 하한(下限)에서 약 270 m 상위에 두께 10~20 m인 1~2매의 엷은 세천동(細川洞) 현무암류 및 응회암이 발달하고 그 상위로는 화성활동의 흔적을 찾을 수 없다.
맨헌트 인터내셔널 1995는 싱가포르에서 열린 세 번째 남자 대회이다. 총 35명의 참가자가 경쟁했다.
카타고(KataGo)는 최고 수준의 인간 플레이어를 물리칠 수 있는 자유-오픈 소스 컴퓨터 바둑 프로그램이다. 2019년 2월 27일에 처음 출시되었으며 데이비드 우(David Wu)가 개발했다.
딥마인드의 알파고 제로에서 사용되는 기술을 기반으로 카타고는 위치 평가 및 정책 지침을 제공하는 합성곱 신경망으로 몬테카를로 트리 탐색을 구현한다. 알파고에 비해 카타고는 더 빠르게 학습하고 더 강력하게 플레이할 수 있도록 많은 개선 사항을 도입했다. 다른 많은 바둑 프로그램에는 없는 카타고의 주목할만한 기능에는 점수 추정이 포함된다. 작은 보드, 임의의 코미 값 및 핸디캡 지원, 그리고 다양한 바둑 규칙 세트를 사용하고 둘 사이의 작은 차이에 대해 플레이와 평가를 조정하는 능력이 있다.
카타고의 첫 번째 릴리스는 데이비드 우가 고용주인 제인 스트리트 캐피털(Jane Street Capital)에서 제공한 리소스를 사용하여 교육했지만 이제는 분산된 노력으로 교육된다. 컴퓨터 바둑 커뮤니티의 구성원은 셀프 플레이 게임과 게임 평가를 생성하는 클라이언트를 실행하여 컴퓨팅 리소스를 제공하고 이를 서버에 제출한다. 셀프 플레이 게임은 새로운 네트워크를 훈련하는 데 사용되며 등급 게임은 네트워크의 상대적 강점을 평가하는 데 사용된다.
카타고는 다양한 확장 기능을 갖춘 고 텍스트 프로토콜(Go Text Protocol)을 지원하므로 리지(Lizzie)와 같은 인기 있는 GUI와 호환된다. 대안으로 카트레인(KaTrain) GUI 등에서 사용되는 사용자 정의 "분석 엔진" 프로토콜도 구현한다. 카타고는 한국 대표팀을 비롯한 인간 바둑 실력이 뛰어난 선수들이 훈련 목적으로 널리 사용하고 있다. 카타고는 온라인 바둑 웹사이트 AI 센세이와 OGS(온라인 고 서버, Online Go Server)의 기본 분석 엔진으로도 사용된다.
2022년 카타고는 AI 시스템의 "놀라운 실패 모드"를 입증하기 위해 설계된 적대적 공격 연구의 대상으로 사용되었다. 연구원들은 카타고를 속여 게임을 조기에 종료하도록 할 수 있었다.
데이비드 우는 또한 2015년 Arimaa AI 챌린지에서 세 명의 최고의 인간 플레이어를 물리치고 우승한 bot_Sharp라는 Arimaa 플레이 프로그램의 개발자이기도 하다.
릴라 제로(Leela Zero)는 2017년 10월 25일에 출시된 자유-오픈 소스 컴퓨터 바둑 프로그램이다. 이 프로그램은 체스 엔진 Sjeng 및 바둑 엔진 릴라(Leela)의 개발자인 벨기에 프로그래머 잔카를로 파스쿠토(Gian-Carlo Pascutto)가 개발했다.
릴라 제로의 알고리즘은 알파고 제로에 관한 딥마인드의 2017년 논문을 기반으로 한다. 많은 인간 지식과 경험적 방법이 프로그래밍된 원본 릴라와 달리 릴라 제로의 프로그램 코드는 기본 규칙만 알고 그 이상은 없다. 릴라 제로를 강력한 플레이어로 만드는 지식은 프로그램이 플레이했던 이전 게임의 결과를 기반으로 훈련되는 신경망에 담겨 있다.
릴라 제로는 릴라 제로 웹사이트에서 조정되는 분산된 노력으로 훈련된다. 커뮤니티 구성원은 셀프 플레이 게임을 생성하고 서버에 제출하는 클라이언트를 실행하여 컴퓨팅 리소스를 제공한다. 셀프 플레이 게임은 최신 네트워크를 훈련하는 데 사용된다. 일반적으로 500개 이상의 클라이언트가 리소스를 제공하기 위해 서버에 연결되었다. 커뮤니티에서는 고품질 코드 기여도 제공했다.
릴라 제로는 2018년 4월 28일 중국 푸젠성 푸저우시에서 열린 베리지노믹스 컵 월드 AI 바둑(BerryGenomics Cup World AI Go) 토너먼트에서 3위를 차지했다. 2018년 말 더 뉴요커는 릴라와 릴라 제로를 "세계에서 가장 성공적인 오픈 소스 바둑 엔진"으로 묘사했다.
2018년 초, 다른 팀도 동일한 코드 기반에서 릴라 체스 제로를 분기하여 알파제로 논문의 방법을 체스 게임에 적용했는지 확인했다. 알파제로의 구글 TPU 사용은 크라우드 소싱 인프라와 OpenCL 라이브러리를 통해 그래픽 카드 GPU를 사용하는 기능으로 대체되었다. 그럼에도 불구하고 신문에서 알파제로가 체스 경기를 위해 훈련하도록 허용된 12시간을 보충하려면 1년 동안 크라우드 소싱 훈련이 필요할 것으로 예상된다.
릴라(Leela)는 체스 엔진 Sjeng의 개발자인 벨기에 프로그래머 잔카를로 파스쿠토(Gian-Carlo Pascutto)가 개발한 컴퓨터 바둑 소프트웨어이다. 2008년 컴퓨터 올림피아드에서 19x19 바둑 3위, 9x9 바둑 2위를 차지했고, 2017년 8월 제1회 세계 AI 바둑대회에서 8위를 차지했다. 홈페이지에 따르면 '강력하다'고 한다. 하드웨어에 따라 19 x 19의 경우 9단이다." 프로그램 이름을 "릴라"로 지은 이유는 작가가 "슈레더", "타이거", "반란군"과 같은 이름으로 대표되는 당시 유행했던 스타일과 대조되는 유쾌한 여성 이름을 원했기 때문이다.
2017년 2월 딥 러닝 기술이 적용된 버전이 무료로 출시되었다. 개인용 컴퓨터에서 무료로 사용할 수 있는 전문가 수준에 가까운 최초의 바둑 엔진이었다.
릴라는 파스쿠토와 협력업체가 2017년 말부터 개발한 더욱 강력한 프로그램인 릴라 제로와는 구별된다.
맨헌트 인터내셔널 1997은 1997년 5월 24일 싱가포르에서 열린 남자 대회이다. 총 38명의 참가자가 경쟁했다.
개방형 신경망 교환(Open Neural Network Exchange, ONNX)은 AI 부문의 혁신과 협업을 촉진하기 위해 기계 학습 알고리즘 및 소프트웨어 도구를 나타내는 공개 표준을 확립하는 기술 회사 및 연구 조직의 오픈 소스 인공 지능 생태계이다. ONNX는 깃허브에서 사용할 수 있다.
ONNX는 원래 Toffee라는 이름으로 페이스북의 PyTorch 팀에서 개발되었다. 2017년 9월에는 ONNX로 이름이 바뀌고 페이스북과 마이크로소프트가 발표했다. 나중에 IBM, 화웨이, 인텔, AMD, Arm 및 퀄컴이 이 계획에 대한 지원을 발표했다.
2017년 10월 마이크로소프트는 코그니티브 툴킷(Cognitive Toolkit)과 프로젝트 브레인웨이브 플랫폼을 이니셔티브에 추가할 것이라고 발표했다.
2019년 11월 ONNX는 리눅스 파운데이션 AI의 대학원 프로젝트로 승인되었다.
2020년 10월 제테인 시스템스(Zetane Systems)는 ONNX 생태계의 일원이 되었다.
마이크로소프트 코그니티브 툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit, 이전 이름: CNTK)은 마이크로소프트 리서치에서 개발한 구식의 딥 러닝 프레임워크이다. 마이크로소프트 코그니티브 툴킷은 유향 그래프를 통한 일련의 계산 단계로 신경망을 설명한다.
알파고 대 커제(AlphaGo vs Ke Jie)는 지난 2017년 5월 23일, 25일, 27일 중국 우전진에서 열린 '바둑의 미래 서밋'의 일환으로 컴퓨터 바둑 프로그램 알파고 마스터와 현재 세계 1위 커제의 3대 바둑 대결이다. 알파고는 세 게임 모두에서 커제를 이겼다.
마스터(Master)는 온라인에서 사용되는 계정 이름(원래 Magister/Magist)의 이름을 딴 딥마인드의 바둑 소프트웨어 알파고 버전으로, 2016년 12월 29일부터 2017년 1월 4일까지 인간 전문 바둑 플레이어를 상대로 60연속 온라인 게임에서 승리했다. 2017년 5월에 열린 바둑의 미래 서밋에서도 사용되었다. 엘로(Elo) 등급이 4,858인 단일 머신에서 4개의 TPU를 사용했다. 딥마인드는 알파고 마스터가 알파고 대 이세돌에서 사용된 버전보다 3석 더 강하다고 주장했다.
딥마인드는 2017년 12월에 알파고 마스터 버전을 출시했다. 이 버전은 230,000개의 인간 게임에서 6,000개의 바둑 오프닝의 승률을 분석하는 교육 도구 역할을 한다.
입자 군집 최적화(Particle swarm optimization, PSO)는 계산과학에서 주어진 품질 측정과 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 반복적으로 노력하여 문제를 최적화하는 계산 방법이다. 여기서는 입자라고 불리는 후보 솔루션 집단을 갖고 입자의 위치와 속도에 대한 간단한 수학 공식에 따라 검색 공간에서 이러한 입자를 이동시켜 문제를 해결한다. 각 입자의 움직임은 로컬에서 가장 잘 알려진 위치의 영향을 받지만 검색 공간에서 가장 잘 알려진 위치로 안내되며 다른 입자가 더 나은 위치를 발견하면 업데이트된다. 이는 군집이 최상의 솔루션을 향해 나아갈 것으로 예상된다.
PSO는 처음에는 새 떼나 물고기 떼에서 유기체의 움직임을 양식화하여 표현함으로써 사회행동을 시뮬레이션하기 위해 고안되었다. 이 알고리즘은 단순화되었으며 최적화를 수행하는 것으로 관찰되었다. 케네디와 에버하트의 책은 PSO와 떼 지능의 많은 철학적 측면을 설명한다. PSO 애플리케이션에 대한 광범위한 조사가 폴리(Poli)에 의해 이루어졌다. 2017년에는 보냐디(Bonyadi)와 미할레비츠(Michalewicz)가 PSO에 대한 이론 및 실험 작업에 대한 종합적인 검토를 발표했다.
PSO는 최적화되는 문제에 대해 거의 또는 전혀 가정하지 않고 매우 넓은 공간의 후보 솔루션을 검색할 수 있다는 점에서 메타휴리스틱이다. 또한 PSO는 최적화되는 문제의 기울기 (벡터)를 사용하지 않는다. 즉, PSO에서는 경사 하강법 및 준뉴턴 방법과 같은 기존 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제를 미분할 수 있도록 요구하지 않는다. 그러나 PSO와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다.
차분 진화(Differential evolution, DE)는 진화 연산에서 주어진 품질 척도와 관련하여 후보 솔루션을 개선하기 위해 반복적으로 시도하여 문제를 최적화하는 방법이다. 이러한 방법은 최적화된 문제에 대해 가정을 거의 또는 전혀 하지 않고 매우 넓은 공간의 후보 솔루션을 검색할 수 있기 때문에 일반적으로 메타휴리스틱스라고 알려져 있다. 그러나 DE와 같은 메타휴리스틱은 최적의 솔루션이 발견된다는 것을 보장하지 않는다.
DE는 다차원 실수 함수에 사용되지만 최적화되는 문제의 기울기 (벡터)를 사용하지 않는다. 즉, DE에서는 기울기 하강법 및 준뉴턴 방법과 같은 고전적인 최적화 방법에서 요구하는 것처럼 최적화 문제가 미분 가능하도록 요구하지 않는다. 따라서 DE는 연속적이지도 않고, 노이즈가 있으며, 시간에 따른 변화 등의 최적화 문제에도 사용될 수 있다.
DE는 후보 솔루션의 모집단을 유지하고 간단한 공식에 따라 기존 솔루션을 결합하여 새로운 후보 솔루션을 생성한 다음 현재 최적화 문제에 대해 가장 좋은 점수나 적합성을 갖는 후보 솔루션을 유지함으로써 문제를 최적화한다. 이러한 방식으로 최적화 문제는 후보 솔루션에 대한 품질 측정만 제공하는 블랙박스로 처리되므로 기울기가 필요하지 않다.
스톤(Storn)과 프라이스(Price)는 1990년대에 DE를 출시했다. 병렬 컴퓨팅, 다목적 최적화, 제한된 최적화에서 DE를 사용하는 이론적이고 실용적인 측면에 대한 책이 출판되었으며 이 책에는 응용 분야에 대한 설문 조사도 포함되어 있다. DE의 다각적인 연구 측면에 대한 설문 조사는 저널 기사에서 찾을 수 있다.
남극관(南極觀)은 전북특별자치도 고창군 무장면 성내리 139에 있다. 2020년 6월 23일 고창군의 향토문화유산 제9호로 지정되었다.
남극관은 무장객사 별관(別館)으로, 무장읍성 축성이후 현감이 정무를 수행하는 과정에서 객사인 송사지관(松沙之館)이 협소하여 조선 선조40(1607)에 건립되었다. 이후 영조5(1729)에 기로처(耆老處)로 정하였고, 관아에서 근무하던 비서승(秘書丞, 都五五三品), 현감, 교리, 군수, 의관, 진사 등 및 문 · 무과로 급제했던 분과 향리 등이 충효 및 충절애향의 전통을 전수하기 위해 기로처(耆老處)로 정하고, 1729년(영조 5,己酉, 元月)을 망일(望日)로 하여 정식 계서를 발의하고 기로안(耆老案)을 작성하였다. 그 기로안은 현재 노인당에 보관 중으로 남극관의 역사적 배경을 잘 알려주고 있다. 또한 일제강점기에는 무장면사무소, 일본군연대의 군기대가 사용했었다.
건축을 보면 정면 6칸, 측면 3칸의 팔작지붕 건물로, 각각의 부재가 갖는 품위나 구성이 건물의 가치를 더해주고 있고, 일부 증축과 변형된 부분이 있으나, 전체적으로 원형을 잘 유지하여 현재까지도 노인당으로 활용되면서 그 맥을 이어오고 있다.
부스팅(boosting)은 기계 학습에서 지도 학습의 편향과 분산을 주로 줄이기 위한 앙상블 메타 알고리즘이자 약한 학습자를 강한 학습자로 변환하는 기계 학습 알고리즘 계열이다. 부스팅은 컨스(Kearns)와 밸리언트(Valiant, 1988, 1989)가 제기한 질문인 "약한 학습자 집합이 하나의 강력한 학습자를 만들 수 있는가?"라는 질문을 기반으로 한다. 약한 학습자는 실제 분류와 약간만 상관관계가 있는 분류자로 정의된다(무작위 추측보다 사례에 더 나은 레이블을 지정할 수 있음). 대조적으로, 강력한 학습자는 실제 분류와 임의의 상관관계가 있는 분류자이다.
컨스와 밸리언트의 질문에 대한 1990년 논문에서 로버트 샤파이어(Robert Schapire)의 긍정적인 대답은 기계 학습과 통계학에 상당한 영향을 미쳤으며 특히 부스팅의 발전으로 이어졌다.
처음 선보였을 때 가설 강화 문제는 단순히 약한 학습자를 강한 학습자로 바꾸는 과정을 의미했다.
C4.5 알고리즘은 로스 퀸란(Ross Quinlan)이 개발한 결정 트리를 생성하는 데 사용되는 알고리즘이다. C4.5는 퀸란의 이전 ID3 알고리즘을 확장한 것이다. C4.5에 의해 생성된 결정 트리는 분류에 사용될 수 있으며, 이러한 이유로 C4.5는 종종 통계적 분류기라고도 불린다. 2011년에 웨카 (기계 학습) 기계 학습 소프트웨어의 개발자는 C4.5 알고리즘을 "아마도 현재까지 실제로 가장 널리 사용되는 기계 학습 도구일 수 있는 랜드마크 결정 트리 프로그램"이라고 설명했다.
2008년 슈프링어 LNCS에서 발행한 데이터 마이닝 분야의 상위 10개 알고리즘에서 1위를 차지한 후 꽤 인기를 얻었다.
ID3 알고리즘(Iterative Dichotomiser 3)은 결정 트리 학습법에서 로스 퀸란(Ross Quinlan)이 발명한 알고리즘으로 데이터세트에서 의사결정 트리를 생성하는 데 사용된다. ID3은 C4.5 알고리즘의 전신이며 일반적으로 기계 학습 및 자연어 처리 분야에서 사용된다.
다음 중 하나의 경우 하위 집합에 대한 재귀가 중단될 수 있다.
알고리즘 전반에 걸쳐 의사결정 트리는 데이터가 분할된 선택된 속성을 나타내는 각 비종단 노드(내부 노드)와 이 분기의 최종 하위 집합의 클래스 레이블을 나타내는 터미널 노드(리프 노드)로 구성된다.
그라디언트 부스팅(Gradient boosting)은 기능 공간에서의 부스팅을 기반으로 하는 기계 학습 기술로, 목표는 기존 부스팅에 사용되는 일반적인 잔차가 아닌 유사 잔차이다. 이는 약한 예측 모델의 앙상블 형태로 예측 모델을 제공한다. 즉, 일반적으로 단순한 결정 트리인 데이터에 대해 거의 가정하지 않는 모델이다. 결정 트리가 약한 학습기인 경우 결과 알고리즘을 그래디언트 부스팅 트리라고 한다. 일반적으로 랜덤 포레스트보다 성능이 뛰어난다. 그래디언트 부스팅 트리 모델은 다른 부스팅 방법과 마찬가지로 단계적 방식으로 구축되지만 임의의 미분 가능한 손실 함수를 최적화하여 다른 방법을 일반화한다.
그래디언트 부스팅의 아이디어는 부스팅이 적절한 비용 함수에 대한 최적화 알고리즘으로 해석될 수 있다는 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 관찰에서 시작되었다. 명시적 회귀 그래디언트 부스팅 알고리즘은 이후 제롬 H. 프리드먼(Jerome H. Friedman)에 의해 류 메이슨(Llew Mason), 조나탄 백스터(Jonathan Baxter), 피터 바틀렛(Peter Bartlett) 및 마쿠스 프린(Marcus Frean)의 보다 일반적인 기능적 그래디언트 부스팅 관점과 동시에 개발되었다. 후자의 두 논문에서는 부스팅 알고리즘을 반복적 기능적 경사 하강 알고리즘으로 보는 관점을 소개했다. 즉, 음의 기울기 방향을 가리키는 함수(약한 가설)를 반복적으로 선택하여 함수 공간에 대한 비용 함수를 최적화하는 알고리즘이다. 부스팅에 대한 이러한 기능적 그라데이션 보기는 회귀 및 분류를 넘어 기계 학습 및 통계의 다양한 영역에서 부스팅 알고리즘의 개발로 이어졌다.
기계 학습에서 커널 머신(kernel machine)은 패턴 분석을 위한 알고리즘 클래스로, 가장 잘 알려진 멤버는 SVM(서포트 벡터 머신)이다. 이러한 방법에는 선형 분류기를 사용하여 비선형 문제를 해결하는 방법이 포함된다. 패턴 분석의 일반적인 작업은 데이터 세트에서 일반적인 관계 유형(예: 군집, 순위, 주성분, 상관 관계, 분류)을 찾고 연구하는 것이다. 이러한 작업을 해결하는 많은 알고리즘의 경우 원시 표현의 데이터는 사용자가 지정한 기능 맵을 통해 특징 벡터 표현으로 명시적으로 변환되어야 한다. 이와 대조적으로 커널 메소드는 사용자가 지정한 커널, 즉 전체에 대한 유사성 함수만 필요하다. 내부 곱을 사용하여 계산된 데이터 포인트 쌍. 커널 머신의 기능 맵은 무한 차원이지만 표현자 정리에 따라 사용자 입력에서 유한 차원 행렬만 필요하다. 커널 머신은 병렬 처리 없이 수천 개의 예시보다 큰 데이터 세트를 계산하는 데 속도가 느리다.
커널 메소드는 커널 함수를 사용하여 그 이름이 붙여졌다. 커널 함수를 사용하면 해당 공간에 있는 데이터의 좌표를 계산하지 않고 단순히 특징 공간의 모든 데이터 쌍의 상 (수학) 사이의 내부 곱을 계산하여 고차원의 암시적 특징 공간에서 작동할 수 있다. 이 작업은 좌표를 명시적으로 계산하는 것보다 계산적으로 비용이 적게 드는 경우가 많다. 이 접근 방식을 커널 트릭이라고 한다. 시퀀스 데이터, 그래프, 텍스트, 이미지 및 벡터에 대한 커널 함수가 도입되었다.
커널과 함께 작동할 수 있는 알고리즘에는 커널 퍼셉트론, SVM(서포트 벡터 머신), 가우스 프로세스, PCA(주성분 분석), 표준 상관 분석, 능형 회귀, 스펙트럼 클러스터링, 선형 적응 필터 등이 포함된다.
대부분의 커널 알고리즘은 볼록 최적화 또는 고유 문제를 기반으로 하며 통계적으로 근거가 충분하다. 일반적으로 통계적 속성은 통계적 학습이론을 사용하여 분석된다.
최적 판별 분석과 분류 트리 분석(Optimal discriminant analysis and classification tree analysis, ODA, CTA)은 예측 정확도를 최대화하는 정확한 통계 방법이다. 특정 샘플과 탐색적 또는 확증적 가설에 대해 최적 판별 분석(ODA)은 최대 예측 정확도를 산출하는 통계 모델을 식별하고 정확한 1종 오류율을 평가하며 잠재적인 교차 일반화 가능성을 평가한다. 최적의 판별 분석은 &gt; 0 차원에 적용될 수 있으며, 1차원 사례는 UniODA라고 하고 다차원 사례는 MultiODA라고 한다. 최적 판별 분석은 ANOVA(분산 분석) 및 회귀 분석의 대안이다.
다차원 척도(Multidimensional scaling, MDS)는 데이터 세트의 개별 사례의 유사성 수준을 시각화하는 수단이다. MDS는 "n개 객체 또는 개인 집합 간의 쌍별 '거리'에 대한 정보"를 추상 데카르트 공간에 매핑된 n개 점 구성으로 변환하는 데 사용된다.
보다 기술적으로 MDS는 정보 시각화, 특히 거리 행렬에 포함된 정보를 표시하는 데 사용되는 관련 안수 기술 세트를 나타낸다. 비선형 차원 축소의 한 형태이다.
세트에 있는 각 개체 쌍 사이의 거리가 포함된 거리 행렬과 선택한 차원 수 N이 주어지면 MDS 알고리즘은 각 개체를 N차원 공간(하위 차원 표현)에 배치하여 개체 간 거리가 다음과 같도록 한다. 최대한 잘 보존된다. N = 1, 2, 3인 경우 결과 점을 산점도로 시각화할 수 있다.
MDS에 대한 핵심 이론적 기여는 기능적 데이터 분석의 창시자로 여겨지는 맥길 대학교의 제임스 O. 램지(James O. Ramsay)에 의해 이루어졌다.
거리 행렬(Distance matrix)은 수학, 컴퓨터 과학, 특히 그래프 이론에서 집합의 요소 간 쌍별 거리를 포함하는 정방 행렬(2차원 배열)이다. 관련된 응용 조건에 따라 이 행렬을 정의하는 데 사용되는 거리는 미터법일 수도 있고 아닐 수도 있다. N개의 요소가 있는 경우 이 행렬의 크기는 N×N이다. 그래프 이론 응용에서 요소는 점, 노드 또는 꼭지점으로 더 자주 참조된다.
《가보자GO》는 대한민국 종합편성채널 MBN에서 방송되는 예능 프로그램이다.
각종 SNS의 파도를 벗어나 '진짜 친구'를 찾기 위해 거리로 나선 5명의 MC가 장소와 나이, 성별을 불문하고, 그동안 만나고 싶었던 각종 셀럽과 일반인을 즉석에서 섭외해 친구가 되는 과정을 담아내는 프로그램
맨헌트 인터내셔널 1998은 1998년 5월 3일 호주 골드 코스트에서 열린 남자 대회이다. 총 34명의 참가자가 경쟁했다.
《황야의 역마차》()는 미국에서 제작한 헨리 해서웨이 감독의 1951년 서부극이다. 타이론 파워, 수전 헤이워드, 에드거 뷰캐넌, 휴 말로, 잭 일램 등이 출연하였고 새뮤얼 G. 엥걸이 제작하였다.
대륙 횡단 우편 회사 후계자 톰은 사업을 밑바닥에서부터 배우기 위해 서부에 위치한 외딴 중계역 로하이드 패스에 머물고 있다. 어느 날 동부에서 온 미국 기병대로부터 기결수 네 명이 탈출했다는 소식이 전해진다. 이 무법자들은 다음 날 이 역을 지나갈 예정인 금 수송 역마차를 노리고 있다.
맨헌트 인터내셔널 1999는 1999년 5월 29일 필리핀 마닐라에서 열린 남자 대회이다. 총 43명의 참가자가 경쟁했다.
마드라스 관구(Madras Presidency) 또는 마드라스주(Madras Province)는 1937년까지 공식적으로 포트 세인트 조지 관구로 불리던 영국령 인도, 이후 인도 자치령의 행정 구역이다. 가장 컸을 때에는 오늘날의 안드라프라데시주, 거의 모든 타밀나두주, 케랄라주, 카르나타카주, 오디샤주, 텔랑가나주 일부를 포함한 남인도 대부분을 포함했다. 마드라스는 관구의 겨울 중심지였고 우티는 여름 중심지였다.
마드라스 관구는 북서쪽의 마이소르 왕국, 남서쪽의 코친 왕국, 중앙의 푸두코타이 왕국, 북쪽의 하이데라바드 왕국과 이웃했다. 또한 봄베이 관구(콘칸)와 중부주 및 베라르주와도 접했다.
1917년 몬타구-첼름스포드 개혁 이후 마드라스는 인도에서 최초로 다야키 제도를 시행한 주였으며, 그 후 주지사가 주총리와 함께 통치하게 되었다. 20세기 초, 인도 독립 운동에 크게 기여한 많은 인물이 마드라스 출신이었다. 마드라스는 이후 1950년 1월 26일 인도 공화국이 출범하면서 인도 연방의 한 주인 마드라스주로 인정받았다.
케일라 레인(, 2009년 4월 20일 ~ )은 미국의 아역 배우이다. 2023년 영화 《웡카》의 여주인공 누들 역으로 출연했다.
경정동층(Gyeongjeongdong formation, "Keiteido Formation", )은 대한민국 경상 분지 동부 경상북도 영덕군 축산면 경정리 남부에 동북동-서남서 방향으로 소규모 분포하는 중생대의 퇴적암 지층이다. 경정동층의 지질시대는 다른 암석과의 관계와 절대연령 측정 결과로 쥐라기와 백악기 사이인 것은 확실하며 암상과 식물 화석의 산출로 경상 누층군의 낙동층 또는 진주층에 대비 된다는 의견이 있다.