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사우디아라비아와 이란 간의 양자 관계는 지역 리더십에 대한 열망, 석유 수출 정책, 미국 및 다른 서방 국가들과의 관계와 같은 여러 지정학적 문제들로 인해 긴장 상태에 있었다. 외교 관계는 1987년부터 1990년까지 단절되었고, 이후 예멘 개입, 예멘 내 이란 대사관 폭격, 2015년 하즈 기간의 사건들, 님르 알님르의 처형, 그리고 이란 내 사우디 외교 공관에 대한 공격 등으로 인해 2016년부터 2023년까지 다시 단절되었다. 그러나 2023년 3월, 중국의 중재로 열린 논의 끝에 이란과 사우디아라비아는 외교 관계를 재개하기로 합의하였다. 2024년 10월 현재, 사우디아라비아와 이란은 관계 개선을 위한 노력을 기울이고 있다. 카타르 도하에서 열린 회담에서 마수드 페제시키안 이란 대통령과 파이살 빈 파르한 알사우드 사우디 외무장관은 양국 관계 증진, 이스라엘의 가자 및 레바논 공격, 이란의 최근 "보복 공격" 등에 대해 논의하였다. 양측은 서로 간의 차이를 제쳐두고 관계 확대를 위해 협력할 필요성을 강조하였다.
사우디아라비아는 1932년에 수립된 절대군주제로, 제2차 세계 대전 이후 미국 및 영국과 긴밀한 관계를 유지해온 전통이 있다. 이란의 정부는 절대군주제와 점차 확대되는 의회주의 사이를 오갔으며, 1953년 이란 쿠데타 이후 모하마드 레자 팔라비의 군주로서의 권한이 의회 체제 내에서 강화되었다. 이 쿠데타는 군대, 바자르 상인, 성직자, 미국, 그리고 영국의 지지를 받았다. 양국은 모두 냉전 시기 소련에 맞서 서방 진영에 속해 있었으며, 이는 1979년 이란 혁명 이후 1980년에 공식적인 미국-이란 관계가 단절될 때까지 계속되었다. 냉전과 테러와의 전쟁 기간 내내 미국은 사우디아라비아와의 전략적 관계를 지속적으로 추구해왔다.
양국은 모두 주요 석유 및 천연가스 수출국이며, 에너지 정책을 둘러싸고 충돌해왔다. 사우디아라비아는 방대한 석유 매장량과 상대적으로 적은 인구를 바탕으로 세계 석유 시장을 장기적으로 바라볼 여지가 크고, 가격을 완화하려는 유인이 있다. 반면, 이란은 사담 후세인의 이라크와의 10년에 걸친 전쟁 이후 최근의 제재로 인해 생활 수준이 낮아졌으며, 인구도 더 많기 때문에 단기적으로 높은 유가에 집중할 수밖에 없는 처지에 놓여 있다.
시리아 내전에서 이란은 시리아 정부를 군사적으로 지원했으며 수십억 달러 규모의 원조를 제공했다. 반면 사우디아라비아는 반군 세력에 대한 주요 지원국이었다. 양국은 서로가 테러를 지원하고 있다고 비난해왔다. 이란과 사우디아라비아는 자국의 지역 내 패권을 둘러싸고 이해관계가 충돌하고 있다.
이란 혁명 이후, 이란이 사우디아라비아가 페르시아만 지역에서 미국과 공조하며 미국의 이익을 대변하고, 이슬람 세계의 이익이라고 여겨지는 것과는 다른 방향으로 행동하고 있다고 비난하면서 양국 관계는 크게 악화되었다. 사우디아라비아는 이란이 페르시아만 지역 전역에 걸쳐 혁명을 수출하려는 일관된 의도를 가지고 있다고 우려하고 있으며, 이는 사담 이후의 이라크, 레반트, 그리고 더 남쪽 지역에서 두드러지게 나타나고 있다. 또한, 사우디아라비아는 이란의 논란이 많은 핵 프로그램에도 반대하고 있다.
양국 간의 긴장은 증감을 반복해왔다. 사우디아라비아와 이란의 관계는 특히 이란 혁명, 이란 핵 프로그램의 시작, 2011년 이란의 암살 음모 의혹, 그리고 2016년 님르 알님르의 처형 이후 더욱 악화되었다. 한편으로 관계 개선을 위한 수많은 시도도 있었다. 1991년 걸프 전쟁 이후 양국 관계는 눈에 띄게 완화되었으며 , 2007년 3월에는 마무드 아마디네자드 이란 대통령이 리야드를 방문했고, 압둘라 국왕이 공항에서 직접 영접하였다. 당시 언론에서는 양국을 "형제 국가"라고 표현하기도 했다.
2011년 3월 이후, 시리아 내전 또한 긴장의 원인이 되어왔다. 이란은 바샤르 알아사드가 이끄는 시리아 정부에 재정적, 군사적 지원을 해왔으며, 사우디아라비아는 시리아 반군을 지원해왔다.
1979년 루홀라 호메이니가 주도한 신정 이란 혁명 이후, 이란은 사우디 정권의 성격과 종교적 정통성을 공개적으로 공격하고 비판하기 시작했다. 그러나 당시 사우디아라비아의 통치자였던 칼리드 국왕은 호메이니에게 축하 메시지를 보내 "이슬람 연대"가 양국 관계를 더욱 긴밀히 할 수 있는 기반이 될 수 있다고 밝혔다. 또한 이란에 이슬람 공화국이 수립되면서 양국 간 협력을 방해하는 장애물은 없다고 주장했다.
1987년 메카 사건 이후, 호메이니는 1987년 공개 연설에서 "이 사악하고 신성모독적인 와하브파는 항상 무슬림의 심장을 등 뒤에서 찌르는 단검과 같다"라고 선언하며 메카가 "이단자들의 무리" 손에 있다고 발표했다. 이 발언으로 인해 양국 간 외교 관계는 1991년까지 단절되었다.
교리적 차이.
정치 이념과 통치 방식의 차이도 양국을 갈라놓았다. 이란 이슬람 공화국은 이슬람 법학자의 수호 원리에 기반을 두고 있는데, 이는 파키흐 (이슬람 법학자)가 무슬림 전체, 나아가 그들의 통치까지도 관장해야 한다는 것이다. 이란의 최고 지도자는 시아파 파키흐이다. 이란 혁명의 창시자인 아야톨라 호메이니는 군주제를 이슬람 원칙에 반한다고 보고 이념적으로 반대했다. 반면 사우디아라비아의 군주제는 보수적이며 혁명적이지 않고, 종교 지도자들은 오랫동안 국왕이 이슬람 샤리아 법을 위반하지 않는 한 절대적 복종을 받아야 한다고 지지해왔다. 그러나 사우디아라비아에는 시아파 소수민족이 존재하며, 이들은 제도적 차별에 대해 격렬히 불만을 표출했고 때때로 국왕의 전복을 촉구받기도 했다. 양국은 모두 주요 석유 수출국이지만 에너지 정책을 놓고 갈등을 빚어왔다. 사우디아라비아는 막대한 석유 매장량과 적은 인구로 인해 글로벌 석유 시장을 장기적으로 바라보고 가격을 안정시키려는 이해관계가 크다. 반면 이란은 단기적으로 높은 유가에 집중할 수밖에 없는 상황이다.
2025년 1월 1일, 사우디 당국은 공식 사우디 언론사(SPA)를 통해 여섯 명의 이란 시민이 마약 밀매 혐의로 사형이 집행되었음을 발표했다. 이들은 마약 밀매로 체포되어 사형이 선고된 바 있다.
부르봉양시칠리아 공주 마리아 테레사(Princess Maria Theresa of Bourbon-Two Sicilies, 1867년 1월 15일 ~ 1909년 3월 1일)는 부르봉양시칠리아 왕자 루이와 그의 아내 바이에른의 마틸데 루도비카의 외동딸이었다. 마리아 테레사는 부르봉양시칠리아 가문의 일원이었으며, 호엔촐레른 가문의 일원이자 호엔촐레른의 명목상 공자비가 되었다 (나중에 빌헬름 폰 호엔촐레른 공자와의 결혼을 통해 호엔촐레른 가문의 일원이 되었다). 그녀는 가문에서 마디(Mädi)라고 불렸으며, 사촌인 마리 발레리 폰 외스터라이히 여대공과 평생 우정을 쌓았다.
데이터 어노테이션(Data annotation)은 기계가 데이터를 정확하게 해석할 수 있도록 데이터세트 내에서 관련 메타데이터에 레이블을 지정하거나 태그를 다는 과정이다. 데이터세트는 이미지, 오디오 파일, 비디오 영상 또는 텍스트를 포함하여 다양한 형태를 취할 수 있다.
데이터는 인공지능(AI) 개발의 근간이 되는 요소이다. AI 모델, 특히 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 모델을 훈련시키려면 대량의 어노테이션된 데이터가 필요하다. 적절한 어노테이션은 머신 러닝 알고리즘이 패턴을 인식하고 정확한 예측을 수행할 수 있도록 보장한다. 일반적인 데이터 어노테이션 유형에는 분류, 바운딩 박스, 의미론적 분할, 키포인트 어노테이션 등이 있다.
데이터 어노테이션은 헬스케어, 자율 주행차, 소매, 보안, 엔터테인먼트 등 AI 기반 분야에서 사용된다. 데이터를 정확하게 레이블링함으로써 머신 러닝 모델은 객체 감지, 감성 분석, 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 더 높은 정밀도로 수행할 수 있다.
컴퓨터 비전에서의 데이터 어노테이션.
이미지 분류.
이미지 분류(image classification)는 이미지에 미리 정의된 레이블을 할당하는 것을 포함한다. 분류된 이미지를 학습한 머신 러닝 알고리즘은 나중에 객체를 인식하고 범주를 구별할 수 있다. 예를 들어, 가구 스타일을 인식하도록 훈련된 AI 모델은 조지아 시대 안락의자와 로코코 안락의자를 구별할 수 있다.
의미론적 분할.
의미론적 분할(Semantic segmentation)은 이미지의 각 픽셀을 나무, 차량, 사람, 건물 등 특정 클래스에 할당한다. 이 유형의 어노테이션은 머신 러닝 모델이 유사한 픽셀을 그룹화하여 객체를 구별하고 이미지에 대한 상세한 이해를 가능하게 한다.
바운딩 박스.
바운딩 박스(Bounding box) 어노테이션은 이미지 내 객체 주위에 직사각형 상자를 그리는 것을 포함한다. 이 기법은 보행자, 차량, 상점 진열대의 제품과 같은 객체를 감지하고 분류하기 위해 자율 주행, 보안 감시, 소매 분석에 흔히 사용된다.
3D 큐보이드.
3D 큐보이드(3D cuboid) 어노테이션은 기존 바운딩 박스에 깊이를 추가하여 모델이 객체의 공간 방향, 움직임 및 크기를 예측할 수 있도록 한다. 이 방법은 객체의 치수와 깊이를 이해하는 것이 중요한 자율 주행차 및 로봇 공학에 특히 유용하다.
다각형 어노테이션.
곡선 또는 다면체 항목과 같이 불규칙한 모양의 객체의 경우, 다각형 어노테이션(Polygonal annotation)은 바운딩 박스보다 더 정밀한 레이블링을 제공한다. 이 기법은 의료 영상 또는 항공 지도와 같이 상세한 객체 인식이 필요한 응용 분야에 자주 사용된다.
키포인트 어노테이션.
키포인트 어노테이션(Keypoint annotation)은 객체의 특정 지점(예: 얼굴 특징점 또는 신체 관절)을 표시하여 추적 및 동작 분석을 가능하게 한다. 이 방법은 얼굴 인식, 감정 감지, 스포츠 분석, 증강 현실 응용 분야에 널리 사용된다.
과학 분야에서 토이 문제(toy problem) 또는 퍼즐 같은 문제(puzzlelike problem)는 직접적인 과학적 관심 대상은 아니지만, 문제의 다른 더 복잡한 사례와 공유될 수 있는 특성을 설명하기 위한 설명 도구로 사용되거나, 특정하고 더 일반적인 문제 해결 기법을 설명하는 방법으로 사용되는 문제이다. 토이 문제는 방법론을 테스트하고 입증하는 데 유용하다. 연구자들은 토이 문제를 사용하여 서로 다른 알고리즘의 성능을 비교할 수 있다. 또한 게임 설계에도 좋다.
예를 들어, 대규모 시스템을 설계할 때 종종 큰 문제는 상세하게 잘 이해된 많은 더 작은 토이 문제로 분해된다. 종종 이러한 문제들은 복잡한 문제의 몇 가지 중요한 측면을 추출하여 분리하여 연구될 수 있도록 한다. 따라서 토이 문제는 더 복잡한 문제에서 특정 현상에 대한 직관을 제공하는 데 매우 유용하다.
예를 들어, 인공지능 분야에서 고전적인 퍼즐, 게임 및 문제는 토이 문제로 자주 사용된다. 여기에는 슬라이딩 블록 퍼즐, N-퀸 문제, 선교사와 식인종 문제, 틱택토, 체스, 하노이 탑 등이 포함된다.
카를 안톤 폰 호엔촐레른 공자(Prince Karl Anton of Hohenzollern, 1868년 9월 1일 ~ 1919년 2월 21일)는 호엔촐레른지크마링겐 후작 가문의 일원이었다. 카를 안톤은 레오폴트 폰 호엔촐레른 후작과 포르투갈 인판타 안토니아의 셋째이자 막내 아들이었다. 카를 안톤의 형들은 빌헬름 폰 호엔촐레른 공자와 루마니아의 페르디난트 1세였다.
1984년 동계 올림픽 서독 선수단은 1984년 2월 8일부터 2월 19일까지 유고슬라비아 사라예보에서 열린 1984년 동계 올림픽에 참가한 올림픽 서독 선수단이다.
켄 제닝스(Ken Jennings, 본명: 케네스 웨인 제닝스 3세, 1974년 5월 23일 ~)는 미국의 게임쇼 진행자이자 전 참가자, 그리고 작가이다. 신디케이트 퀴즈쇼 제퍼디!(Jeopardy!)의 참가자로, 그리고 이후 진행자로 활동한 것으로 가장 잘 알려져 있다. 제닝스는 워싱턴주 에드먼즈에서 태어났지만 대한민국과 싱가포르에서 자랐다. 2004년 제퍼디!에 도전하기 전까지는 컴퓨터 프로그래머로 일했다. 첫 출전 당시 제닝스는 74연승을 거두며 미국 게임쇼 참가자 중 최고 수입을 기록한 기록을 세웠고(20년 이상 이 타이틀을 유지), 언론의 주목과 시청률에 큰 영향을 미쳤다.
그 후 제닝스는 작가로서 경력을 쌓아 자신의 경험을 바탕으로 여러 권의 베스트셀러를 통해 미국 퀴즈쇼의 역사와 문화를 탐구했다. 그는 또한 "교수"라는 별명을 가진 "더 체이스(The Chase)"를 포함한 다른 게임쇼에도 출연했고, 옴니버스 팟캐스트를 진행했다. 이후 제퍼디!로 돌아왔다. 2020년에는 프로듀서로 활동했고, 같은 해 진행자 알렉스 트리벡이 사망한 후 게스트 호스트로 활동했다. 그는 처음에는 배우 마임 바이알릭과 함께 풀타임 진행을 맡았지만, 2023년 단독 진행자가 되었다.
제닝스는 수많은 게임 쇼 기록을 보유하고 있다. 그는 미국에서 두 번째로 높은 수입을 올린 게임 쇼 참가자로, 다섯 개의 다른 프로그램에서 상금을 받았으며, 그중에는 제퍼디!에서 총 4,522,700달러를 획득한 사람도 있다. 그의 첫 출연은 최장 연승 기록으로, 첫 74일 동안 2,522,700달러를 획득했다. 그는 또한 게임당 평균 정답률 최고 기록을 보유하고 있다. 또한, 제닝스는 제퍼디! 역대 최고(2020)에서 1위를 차지했다.
AI 안전 연구소(AISI, AI Safety Institute)는 일반적으로 가장 발전된 인공지능(AI) 모델, 즉 프런티어 AI 모델의 안전을 평가하고 보장하는 것을 목표로 하는 국가 지원 연구소이다.
AI 안전은 2023년에 주목받기 시작했으며, 특히 AI로 인한 잠재적 실존적 위험에 대한 공개 선언이 있었다. 2023년 11월 AI 안전 정상회의 기간 동안 영국(UK)과 미국(US)은 각자 AISI를 설립했다. 2024년 5월 AI 서울 정상회의 기간 동안 국제 지도자들은 영국, 미국, 일본, 프랑스, 독일, 이탈리아, 싱가포르, 대한민국, 호주, 캐나다 및 유럽 연합의 연구소들로 구성된 AI 안전 연구소 네트워크를 형성하기로 합의했다.
2023년, 영국의 총리 리시 수낵은 "영국을 글로벌 AI 안전 규제의 지적 중심지일 뿐만 아니라 지리적 중심지로 만들겠다"는 의사를 표명하고 AI 안전 정상회의 계획을 발표했다. 그는 AI 기업이 "스스로 숙제를 채점할 수 없다"며 독립적인 안전 평가의 필요성을 강조했다. 2023년 11월 정상회의 기간 동안 영국 AISI는 "프런티어 AI 태스크포스"의 발전 형태로 공식 설립되었고, 미국 AISI는 NIST의 일부로 설립되었다. 일본은 2024년 2월 AI 안전 연구소를 설립하며 뒤를 이었다.
폴리티코는 2024년 4월 많은 AI 기업들이 평가를 위해 가장 발전된 AI 모델에 대한 사전 배포 접근 권한을 공유하지 않았다고 보도했다. 메타의 글로벌 업무 사장인 닉 클레그는 많은 AI 기업들이 영국과 미국 AI 안전 연구소가 공통 평가 규칙과 절차를 마련하기를 기다리고 있다고 말했다. 실제로 2024년 4월 영국과 미국은 최소 한 번의 공동 안전 테스트에 협력하기로 합의했다. 당초 런던에 설립된 영국 AI 안전 연구소는 2024년 5월 많은 AI 기업들이 위치한 샌프란시스코에 사무실을 열 것이라고 발표했다. 영국의 기술부 장관인 미켈 도넬란에 따르면 이는 "AI 안전에 대한 새로운 국제 표준을 설정하기 위한" 계획의 일부이다.
2024년 5월 AI 서울 정상회의에서 유럽 연합과 다른 국가들은 자체 AI 안전 연구소를 설립하여 국제 네트워크를 형성하기로 합의했다.
영국은 2023년 4월 "프런티어 AI 태스크포스"라는 안전 조직을 설립했으며, 초기 예산은 1억 파운드였다. 2023년 11월 영국 AISI로 발전했으며, 계속해서 이안 호가스가 이끌고 있다. AISI는 영국의 과학혁신기술부 소속이다.
영국의 AI 전략은 안전과 혁신 사이의 균형을 목표로 한다. 유럽 연합이 AI 법을 채택한 것과 달리, 영국은 조기 입법이 해당 분야의 성장을 저해하고 기술 발전에 의해 법이 구식이 될 수 있다고 판단하여 입법에 신중한 태도를 보이고 있다.
2024년 5월, 이 연구소는 AI 모델의 추론 능력과 자율성 정도를 평가하는 "Inspect"라는 AI 안전 도구를 오픈 소스로 공개했다.
미국 AISI는 2023년 11월 NIST의 일부로 설립되었다. 이는 행정명령 14110 서명 다음 날에 이루어졌다. 2024년 2월, 조 바이든 전 경제 정책 고문인 엘리자베스 켈리가 책임자로 임명되었다.
2024년 2월, 미국 정부는 구글, 앤트로픽, 마이크로소프트 등 200개 이상의 조직을 재편성하는 미국 AI 안전 연구소 컨소시엄(AISIC)을 설립했다.
2024년 3월, 1천만 달러의 예산이 배정되었다. 관찰자들은 특히 미국에 많은 거대 AI 기업이 있다는 점을 고려할 때 이 투자가 상대적으로 적다고 지적했다. AISI를 운영하는 NIST 자체도 만성적인 자금 부족으로 알려져 있다. 바이든 행정부의 추가 자금 요청은 의회 예산 담당자들의 추가 예산 삭감으로 무산되었다.
전자통신정보기술부는 2024년 10월 7일 메타 플랫폼스, 구글, 마이크로소프트, IBM, 오픈AI, 나스콤, 브로드밴드 인도 포럼, 소프트웨어 얼라이언스, 인도 공과대학교, 더 퀀텀 허브, 디지털 임파워먼트 재단, 액세스 나우와 협의회를 열고 AI 안전 연구소 설립과 관련하여 논의했다. 규제보다는 표준 설정, 위험 식별, 손상 감지에 중점을 두기로 결정했으며, 이 모든 것은 상호 운용 가능한 기술을 요구한다. AISI는 초기 예산으로 IndiaAI 미션의 안전 및 신뢰 기둥에 할당된 ₹20 크로르를 사용할 수 있다. 미래 자금은 IndiaAI 미션의 다른 구성 요소에서 조달될 수 있다.
유네스코와 MeitY는 2024년부터 인공지능의 안전 및 윤리 부문에서 AI 준비성 평가 방법론에 대한 협의를 시작했다. 이는 산업계에서 AI의 윤리적이고 책임 있는 사용을 장려하기 위함이다. 이 연구는 정부가 참여할 수 있는 영역, 특히 제도적 및 규제적 역량 강화를 위한 노력에서 정부가 관여할 수 있는 영역을 찾을 것이다.
전자통신정보기술부 장관 아슈위니 바이슈나우는 AI 모델의 윤리적이고 안전한 적용을 보장하기 위해 2025년 1월 30일에 인도AI 안전 연구소 설립을 발표했다. 이 연구소는 인도의 사회적, 경제적, 문화적, 언어적 다양성에 기반하고 인도 데이터 세트를 기반으로 하는 국내 연구개발을 장려할 것이다. 학술 및 연구 기관, 민간 부문 파트너의 도움을 받아 이 연구소는 IndiaAI 미션의 안전 및 신뢰 기둥 내에서 프로젝트를 수행하기 위해 허브 앤 스포크 방식을 따를 것이다.
사우디아라비아-인도 관계는 인도와 사우디아라비아 간의 양자 관계를 의미한다. 양국 관계는 일반적으로 강력하고 긴밀하며, 특히 상업적 이익 분야에서 견고하다. 사우디아라비아-인도 양자 간 교역액은 2017~18년 회계연도에 274억 8천만 달러에 달했으며, 이는 이전 회계연도의 251억 달러에서 증가한 수치이다. 사우디아라비아의 대인도 수출은 220억 6천만 달러였고, 인도의 대사우디아라비아 수출은 54억 1천만 달러에 달했다.
양국은 특별한 관계를 공유하며, 사우디아라비아는 인도 무슬림들 사이에서 인기 있는 이주 목적지로 여겨져 왔다. 인도 무슬림들은 사우디아라비아와 강한 문화적, 종교적 유대관계를 형성하고 있다.
고대 인도와 아라비아 간의 무역 및 문화적 연계는 기원전 3천년경까지 거슬러 올라간다. 서기 1,000년경까지 남인도와 아라비아 간의 무역 관계는 번성하여 아라비아 경제의 중추가 되었다. 아라비아 상인들은 유럽과 인도 간 향신료 무역을 독점하였으나, 유럽 제국주의 세력의 부상으로 그 지위를 잃게 되었다. 인도는 제3사우디국과 처음으로 관계를 수립한 국가 중 하나였다. 1930년대에는 영국령 인도가 나지드에 대한 재정 지원을 통해 크게 후원하였다.
현대 인도와 사우디아라비아 간 공식 외교 관계는 1947년 인도가 독립한 직후 수립되었다. 양국 관계는 지역 문제 협력과 무역 증진으로 인해 크게 강화되었다. 사우디아라비아는 인도에 가장 큰 석유 공급국 중 하나이며, 인도는 사우디아라비아의 7대 무역 파트너 중 하나이자 다섯 번째로 큰 투자국이다.
역사적으로 인도 총리가 사우디아라비아를 방문한 사례는 총 네 차례이다. 자와할랄 네루 (1955년), 인디라 간디 (1982년), 만모한 싱 (2010년), 그리고 나렌드라 모디 (2016년)이다. 양국은 테러와의 전쟁에 대해 유사한 입장을 공유하고 있다. 또한, 인도는 이슬람교가 두 번째로 큰 종교로 자리 잡고 있어 지리적, 인구학적으로도 긴밀한 연결고리를 가지고 있다. 인도의 무슬림 인구는 세계에서 두 번째로 많아 매년 수많은 인도 순례자들이 우므라와 하즈를 위해 사우디아라비아를 방문하고 있다.
1947년 독립 이후, 인도는 서아시아에서 중요한 지역 강국이자 무역 거점인 사우디아라비아와의 강력한 관계 유지를 추구해왔다. 1955년 11월, 사우디아라비아의 사우드 국왕이 인도를 방문했을 때, 양국은 평화 5원칙에 기반한 관계 수립에 합의하였다. 사우디아라비아에는 140만 명이 넘는 인도 노동자들이 거주하고 있다. 인도는 소련이 지원한 아프가니스탄 민주공화국을 인정한 유일한 남아시아 국가였던 반면, 사우디아라비아는 파키스탄을 거점으로 소련과 아프간 공산 세력에 맞서 싸운 아프가니스탄 무자헤딘의 주요 후원국 중 하나였다.
양자 투자.
인도와 사우디아라비아는 모두 개발도상국으로서 인프라와 개발 분야에서 양방향 투자 흐름이 필요하다. 1991년 인도의 자유화 정책 이후 양국 간 양자 투자에서 점진적인 성장세가 관찰되었으며, 새로운 천년기에 다소 더 빠른 증가가 이루어졌다. 사우디아라비아는 인도 내 국가별 외국인직접투자(FDI) 합작 투자에서 15위에 올라 있으며, 아랍 국가 중에서는 아랍에미리트에 이어 두 번째이다. 2004~05년부터 2007~08년 사이 사우디아라비아는 FDI 합작 투자에서 2,155만 달러의 가치를 기록했다. 또한, 사우디아라비아는 인도 내 주요 FDI 투자국 중 하나로, 1991년 8월부터 1999년 12월까지 4억 2,200만 루피 (약 500만 달러), 2000년 1월부터 2008년 8월까지 6억 9,100만 루피 (약 820만 달러)를 투자했다. 투자는 제지 제조, 화학, 컴퓨터 소프트웨어, 화강암 가공, 산업용 제품 및 기계, 시멘트, 야금 산업 등 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 인도 기업들도 새로운 사우디 법률 시행 이후 사우디 시장에 관심을 보이며 합작 투자 프로젝트 또는 완전 자회사 설립을 추진하고 있다. 사우디 투자청 조사에 따르면 2005년 기준 인도는 사우디아라비아 내에서 3억 400만 사우디아라비아 리얄(SAR) 가치의 56개 FDI 프로젝트를 보유하고 있다. 이들 사업은 경영 및 컨설팅 서비스, 건설 프로젝트, 통신, 정보기술, 제약 등 다양한 부문에 걸쳐 있다. 더불어 여러 인도 기업이 사우디 기업과 협력하여 디자인, 컨설팅, 금융 서비스, 소프트웨어 개발 분야에서 활동하고 있다.
1984년 동계 올림픽 체코슬로바키아 선수단은 1984년 2월 8일부터 2월 19일까지 유고슬라비아 사라예보에서 열린 1984년 동계 올림픽에 참가한 올림픽 체코슬로바키아 선수단이다.
흐름 기반 생성 모델(flow-based generative model)은 기계 학습에서 사용되는 생성 모델로, 정규화 흐름(normalizing flow)을 활용하여 확률 분포를 명시적으로 모델링한다. 정규화 흐름은 변수 변화 법칙을 이용하여 단순한 분포를 복잡한 분포로 변환하는 통계적 방법이다.
가능성을 직접 모델링하는 것은 많은 장점을 제공한다. 예를 들어, 음의 로그 가능도를 손실 함수로 직접 계산하고 최소화할 수 있다. 또한, 초기 분포에서 샘플링하고 흐름 변환을 적용하여 새로운 샘플을 생성할 수 있다.
반대로, 변분 오토인코더(VAE) 및 생성적 적대 신경망과 같은 많은 대안적인 생성 모델링 방법은 가능도 함수를 명시적으로 표현하지 않는다.
1984년 동계 올림픽 프랑스 선수단은 1984년 2월 8일부터 2월 19일까지 유고슬라비아 사라예보에서 열린 1984년 동계 올림픽에 참가한 올림픽 프랑스 선수단이다.
구조적 예측(structured prediction) 또는 구조적 출력 학습(structured output learning)은 이산 또는 실제 값이 아닌 구조화된 객체를 예측하는 지도 기계 학습 기법을 포괄하는 용어이다.
일반적으로 사용되는 지도 학습 기법과 유사하게, 구조적 예측 모델은 일반적으로 관측 데이터를 통해 학습되며, 예측된 값을 실제 값과 비교하고 이를 통해 모델 매개변수를 조정한다. 모델의 복잡성과 예측 변수의 상호 관계로 인해 모델 학습 및 추론 과정은 계산적으로 실행 불가능한 경우가 많으므로 근사적 추론 및 학습 방법이 사용된다.
자연어 문장을 파스 트리와 같은 구문적 표현으로 변환하는 문제가 대표적인 응용 분야이다. 이는 구조적 출력 영역이 가능한 모든 구문 분석 트리의 집합인 구조적 예측 문제로 볼 수 있다. 구조적 예측은 생물정보학, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 사용된다.
1984년 동계 올림픽 유고슬라비아 선수단은 1984년 2월 8일부터 2월 19일까지 유고슬라비아 사라예보에서 열린 1984년 동계 올림픽에 참가한 올림픽 유고슬라비아 선수단이다.
통계학에서 정준상관분석(canonical-correlation analysis, CCA)은 정준변량분석(canonical variates analysis)이라고도 하며, 교차공분산 행렬로부터 정보를 추론하는 방법이다. 두 벡터 X = (X1, ..., Xn)과 Y = (Y1, ..., Ym)의 확률 변수가 있고, 두 변수 사이에 상관관계가 있다면, 정준상관분석은 서로 최대 상관관계를 갖는 X와 Y의 선형 결합을 찾는다. T. R. 냅은 "흔히 접하는 모수적 유의성 검정은 사실상 두 변수 집합 간의 관계를 조사하는 일반적인 절차인 정준상관분석의 특수한 경우로 취급할 수 있다"고 지적한다. 이 방법은 1936년 해럴드 호텔링(Harold Hotelling)에 의해 처음 도입되었지만, 평면 사이의 각도와 관련하여 이 수학적 개념은 1875년 카미유 조르당(Camille Jordan)에 의해 발표되었다.
CCA는 현재 다변량 통계 및 다중 시점 학습의 초석이며, 확률적 CCA, 희소 CCA, 다중 시점 CCA, 심층 CCA, DeepGeoCCA 등 다양한 해석과 확장이 제안되었다. 안타깝게도, 아마도 CCA의 인기로 인해 관련 문헌의 표기법이 일치하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 독자가 기존 문헌과 이용 가능한 기법을 최대한 활용할 수 있도록 이러한 불일치를 강조하고자 한다.
자매 방법인 PCA와 마찬가지로, CCA는 모집단 형태(확률 벡터와 그 공분산 행렬에 해당) 또는 표본 형태(데이터 집합과 그 표본 공분산 행렬에 해당)로 볼 수 있다. 이 두 형태는 서로 거의 완벽하게 유사하기 때문에 그 구분이 종종 간과되지만, 고차원 환경에서는 매우 다르게 동작할 수 있다. 다음으로 모집단 문제에 대한 명확한 수학적 정의를 제시하고, 소위 정준 분해(canonical decomposition)에서 다양한 객체들을 강조한다. 이러한 객체들 간의 차이점을 이해하는 것은 이 기법을 해석하는 데 매우 중요하다.
1984년 동계 올림픽 리히텐슈타인 선수단은 1984년 2월 8일부터 2월 19일까지 유고슬라비아 사라예보에서 열린 1984년 동계 올림픽에 참가한 올림픽 리히텐슈타인 선수단이다.
U-Net은 영상 분할을 위해 개발된 합성곱 신경망이다. 이 신경망은 완전 합성곱 신경망을 기반으로 하며, 더 적은 훈련 영상으로 더 정확한 분할을 얻을 수 있도록 구조가 수정 및 확장되었다. U-Net 구조를 사용하여 512 × 512 영상 분할은 최신 (2015년) GPU에서 1초 미만이 소요된다.
U-Net 구조는 반복적 영상 잡음 제거를 위한 확산 모델에서도 사용되었다. 이 기술은 DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion과 같은 많은 현대 영상 생성 모델의 기반이 된다.
U-Net 구조는 이른바 "완전 합성곱 신경망"에서 파생되었다.
주요 아이디어는 일반적인 수축 네트워크에 풀링 작업이 업샘플링 연산으로 대체되는 연속적인 레이어를 보충하는 것이다. 따라서 이 레이어들은 출력의 해상도를 증가시킨다. 이후의 합성곱 레이어는 이 정보를 기반으로 정확한 출력을 조합하는 것을 학습할 수 있다.
U-Net의 중요한 수정 사항 중 하나는 업샘플링 부분에 많은 수의 특징 채널이 있다는 것이다. 이는 네트워크가 맥락 정보를 더 높은 해상도 레이어로 전파할 수 있게 한다. 결과적으로 확장 경로는 수축 부분과 대칭을 이루며, U자형 구조를 만든다. 이 네트워크는 완전 연결 레이어 없이 각 합성곱의 유효한 부분만 사용한다. 영상 테두리 영역의 픽셀을 예측하기 위해 누락된 맥락은 입력 영상을 미러링하여 외삽된다. 이 타일링 전략은 네트워크를 큰 영상에 적용하는 데 중요하다. 그렇지 않으면 해상도가 GPU 메모리에 의해 제한되기 때문이다. 최근에는 의료 영상 분할을 위한 수용장 기반 U-Net 모델에 대한 관심도 있었다.
네트워크 구조.
네트워크는 U자형 구조를 부여하는 수축 경로와 확장 경로로 구성된다. 수축 경로는 반복적으로 합성곱을 적용하고, 그 뒤에 렐루 (ReLU)와 최대 풀링 연산을 수행하는 전형적인 합성곱 네트워크이다. 수축 과정에서 공간 정보는 감소하는 반면 특징 정보는 증가한다. 확장 경로는 업컨볼루션 시퀀스를 통해 특징 정보와 공간 정보를 결합하고, 수축 경로에서 얻은 고해상도 특징과 연결한다.
U-Net은 뇌 영상 분할 ("BRATS") 및 간 영상 분할 ("siliver07")과 같은 생의학 영상 분할에 많은 응용 분야가 있으며, 단백질 결합 부위 예측에도 사용된다. U-Net 구현은 재료의 마이크로그래프 분석과 같은 물리 과학 분야에서도 사용되고 있다. U-Net의 변형은 의료 영상 재구성을 위해서도 적용되었다. U-Net의 일부 변형 및 응용 분야는 다음과 같다:
U-Net은 2015년에 올라프 론네베르거(Olaf Ronneberger), 필립 피셔(Philipp Fischer), 토마스 브록스(Thomas Brox)에 의해 만들어졌으며, 논문 "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"에서 발표되었다. 이는 2014년에 에반 셸하머(Evan Shelhamer), 조나단 롱(Jonathan Long), 트레버 대럴(Trevor Darrell)이 발표한 FCN 논문 "Fully convolutional networks for semantic segmentation"의 개선 및 발전이다.
국제 인공지능 공동 학술대회(International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI)는 인공지능 분야의 콘퍼런스이다. 이 학술대회 시리즈는 1969년부터 비영리 단체인 IJCAI 조직이 주최하고 있다. 1969년부터 2015년까지는 홀수 해에 격년으로 개최되었고, 2016년부터는 매년 개최되고 있다. 최근에는 ECAI와 2018년부터, PRICAI와 2020년부터 4년마다 공동 개최되어 AI 연구자 및 실무자들의 협력을 증진하고 있다. IJCAI는 AI 분야의 광범위한 연구 영역을 다룬다. 이 학술대회는 규모가 크고 매우 선별적이며, 2022년 이전 5년간 피어 리뷰 후 제출된 논문 중 약 20% 이하만 채택되었다.
각 IJCAI 학술대회에서는 세 가지 연구 상이 수여된다.
추가적으로, IJCAI는 각 학술대회에서 최고 품질의 논문을 인정하기 위해 하나 이상의 최우수 논문상(Best Paper Awards)을 수여한다.
국제 인공지능 공동 학술대회 조직(International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, IJCAI Organization)은 AI 분야의 과학과 교육을 증진하기 위해 1969년에 설립된 비영리 단체이다. 이 단체는 IJCAI 학술대회 시리즈의 주요 주최자이며 관련 활동 처리도 담당한다. 이 조직은 또한 아티피셜 인텔리전스 저널(AIJ)의 편집 운영 공식 주최자이기도 하다.
마르틴 크노스프(, 1959년 10월 7일~)는 독일의 전직 레슬링 선수이다. 서독 국가대표 선수로 활동했으며 1984년 하계 올림픽 자유형 웰터급 은메달을 획득했다. 또한 세계 선수권 대회에서 금메달 1개, 은메달 1개, 동메달 1개를 획득했고 유럽 선수권 대회에서 금메달 2개, 은메달 2개, 동메달 2개를 획득했다.
동생인 에른스트 크노스프 또한 레슬링 선수로 활동했다.
대리 모델 또는 서로게이트 모델(Surrogate model)은 관심 결과값을 쉽게 측정하거나 계산할 수 없을 때 사용하는 공학 방법으로, 그 대신 결과값의 근사적인 수학적 모델을 사용한다. 대부분의 공학 설계 문제는 설계 변수의 함수로 설계 목표 및 제약 조건을 평가하기 위해 실험 및 시뮬레이션을 필요로 한다. 예를 들어, 항공기 날개의 최적 에어포일 형상을 찾기 위해 엔지니어는 다른 형상 변수(예: 길이, 곡률, 재료 등)에 대한 날개 주변의 공기 흐름을 시뮬레이션한다. 그러나 많은 실제 문제에서 단일 시뮬레이션 완료에 수십 분, 수 시간 또는 심지어 며칠이 걸릴 수 있다. 결과적으로 설계 최적화, 설계 공간 탐색, 민감도 분석 및 "가상 시나리오" 분석과 같은 일상적인 작업은 수천 또는 수백만 번의 시뮬레이션 평가가 필요하기 때문에 불가능해진다.
이러한 부담을 완화하는 한 가지 방법은 대리 모델, 메타모델 또는 에뮬레이터로 알려진 근사 모델을 구축하는 것으로, 시뮬레이션 모델의 동작을 가능한 한 가깝게 모방하면서 계산 비용은 저렴하게 유지하는 것이다. 대리 모델은 데이터 기반의 상향식 접근 방식을 사용하여 구축된다. 시뮬레이션 코드의 정확한 내부 작동 방식은 알거나 이해할 필요가 없으며, 오로지 입력-출력 동작에만 의존한다. 제한된 수의 지능적으로 선택된 데이터 포인트에 대한 시뮬레이터의 응답을 모델링하는 것을 기반으로 모델이 구축된다. 이 접근 방식은 행동 모델링 또는 블랙박스 모델링이라고도 알려져 있지만, 용어는 항상 일관되지는 않다. 단일 설계 변수만 관련된 경우, 이 과정은 커브 피팅(곡선 맞춤)으로 알려져 있다.
공학 설계에서 실험 및 시뮬레이션 대신 대리 모델을 사용하는 것이 더 일반적이지만, 대리 모델링은 비용이 많이 드는 실험 및 함수 평가가 있는 다른 많은 과학 분야에서도 사용될 수 있다.
대리 모델링의 과학적 과제는 가능한 한 적은 시뮬레이션 평가를 사용하여 가능한 한 정확한 대리 모델을 생성하는 것이다. 이 과정은 반복적으로 얽힐 수 있는 세 가지 주요 단계로 구성된다:
대리 모델의 정확성은 설계 공간에서 샘플(비용이 많이 드는 실험 또는 시뮬레이션)의 수와 위치에 따라 달라진다. 다양한 실험계획법(DOE) 기법은 다양한 오류의 원인, 특히 데이터의 노이즈로 인한 오류 또는 부적절한 대리 모델로 인한 오류를 처리한다.
대리 모델 유형.
널리 사용되는 대리 모델링 접근 방식은 다음과 같다: 다항 반응 표면; 크리깅; 보다 일반화된 베이지안 접근 방식; 그래디언트 강화 크리깅(GEK); 방사 기저 함수; 서포트 벡터 머신; 공간 매핑; 인공 신경망 및 베이지안 네트워크. 최근 탐색된 다른 방법으로는 푸리에 대리 모델링 및 랜덤 포레스트.가 있다.
일부 문제의 경우 실제 함수의 본질이 "사전에" 알려져 있지 않아 어떤 대리 모델이 가장 정확할지 명확하지 않다. 또한, 주어진 대리 모델의 정확성에 대한 가장 신뢰할 수 있는 추정치를 얻는 방법에 대한 합의가 없다. 다른 많은 문제는 알려진 물리적 속성을 가지고 있다. 이러한 경우, 공간 매핑 기반 모델과 같은 물리 기반 대리 모델이 일반적으로 사용된다.
불변 속성.
최근 제안된 비교 기반 대리 모델(예: 순위 서포트 벡터 머신)은 진화 알고리즘(예: CMA-ES)을 위해 대리 모델 지원 최적화 도구의 일부 불변 속성을 보존할 수 있다.
대리 모델의 두 가지 다른 응용 분야는 설계 최적화와 설계 공간 근사(에뮬레이션이라고도 함)로 구분할 수 있다.
대리 모델 기반 최적화에서는 사용 가능한 비싼 실험 및 시뮬레이션 예산의 일부를 사용하여 초기 대리 모델을 구축한다. 나머지 실험/시뮬레이션은 대리 모델이 유망한 성능을 가질 수 있다고 예측하는 설계에 대해 실행된다. 이 과정은 일반적으로 다음 검색/업데이트 절차의 형태를 취한다.
사용된 대리 모델의 유형과 문제의 복잡성에 따라 이 과정은 국소 또는 전역 최적해로 수렴하거나 전혀 수렴하지 않을 수도 있다.
설계 공간 근사에서는 최적의 매개변수 벡터를 찾는 데 관심이 있는 것이 아니라 시스템의 전역적 동작에 관심이 있다. 여기서 대리 모델은 전체 설계 공간에서 필요에 따라 기본 모델을 최대한 가깝게 모방하도록 조정된다. 이러한 대리 모델은 시스템의 전역적 동작에 대한 통찰력을 얻기 위한 유용하고 저렴한 방법이다. 최적화는 후처리 단계로 여전히 발생할 수 있지만, 업데이트 절차(위 참조)가 없으면 찾은 최적해는 검증할 수 없다.
대리 모델 지원 진화 알고리즘 (SAEA).
SAEA는 진화 알고리즘(EA)을 대리 모델과 통합하는 고급 최적화 기술의 한 종류이다. 전통적인 EA에서는 후보 해의 적합도를 평가하기 위해 종종 계산 비용이 많이 드는 시뮬레이션 또는 실험이 필요하다. SAEA는 목적 함수 또는 제약 조건 함수의 계산적으로 저렴한 근사 모델인 대리 모델을 구축하여 이 문제를 해결한다.
대리 모델은 진화적 검색 과정에서 실제 평가 과정을 대체하는 역할을 한다. 이를 통해 알고리즘은 새로운 후보 해의 적합도를 빠르게 추정할 수 있어 필요한 비싼 평가 횟수를 줄일 수 있다. 이는 목적 함수 평가에 시간이 많이 소요되거나 자원 집약적인 경우 특히 최적화 프로세스의 속도를 크게 향상시킨다.
SAEA는 일반적으로 세 가지 주요 단계를 포함한다: (1) 초기 샘플링된 데이터 포인트를 사용하여 대리 모델을 구축하고, (2) 대리 모델을 사용하여 선택, 교차 및 변이 연산을 안내하며 진화적 검색을 수행하고, (3) 진화 과정에서 생성된 새로운 데이터 포인트로 대리 모델을 주기적으로 업데이트하여 정확성을 향상시킨다.
탐색(해결 공간의 새로운 영역 검색)과 활용(알려진 유망한 영역 정제)의 균형을 통해 SAEA는 복잡한 최적화 문제에 대한 고품질 해결책을 효율적으로 찾을 수 있다. 이들은 공학 설계, 기계 학습, 전산 금융 등 다양한 분야에서 성공적으로 적용되어 왔으며, 이러한 분야에서는 적합도 평가의 높은 계산 비용으로 인해 전통적인 최적화 방법이 어려움을 겪을 수 있다.
《마음의 그림자: 의식의 사라진 과학을 찾아서》("Shadows of the Mind: A Search for the Missing Science of Consciousness")는 수리물리학자 로저 펜로즈가 1994년에 쓴 책으로, 그의 1989년 책 《황제의 새 마음: 컴퓨터, 마음, 물리 법칙에 관하여》("The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds and The Laws of Physics")의 후속편이다.
펜로즈는 다음과 같은 가설을 세웠다.
1931년, 수학자이자 논리학자인 쿠르트 괴델은 불완전성 정리를 증명하여, 기본적인 산술을 표현할 수 있는 효과적으로 생성된 이론은 일관성과 완전성을 동시에 가질 수 없다는 것을 보여주었다. 더 나아가, 특정한 기본 산술 진리를 증명하는 일관된 형식적 이론에 대해서는, 이론상 증명할 수 없지만 참인 산술적 진술이 존재한다. 펜로즈의 주장의 핵심은 형식적 증명 체계는 정리 때문에 그 자체의 불완전성을 증명할 수 없지만, 괴델 유형의 결과는 인간 수학자에 의해 증명될 수 있다는 것이다. 그는 이러한 불균형이 인간 수학자들이 공식적인 증명 체계로 설명될 수 없고 알고리즘을 실행하지 않으므로, 계산주의 마음 이론이 거짓이고 인공 일반 지능에 대한 계산적 접근 방식이 근거가 없다는 것을 의미한다고 주장한다. 이 주장의 초기 버전은 1959년 〈마음, 기계 및 괴델〉(Mind, Machines and Gödel)에서 J. R. 루카스(Lucas)에 의해 제시되었다. 이러한 이유로 이 논증은 때때로 펜로즈-루카스 논증(Penrose-Lucas argument)이라고 불린다.)
객관 환원 이론.
펜로즈의 객관적 환원 이론은 양자역학과 일반 상대성 이론 사이의 관계를 예측한다. 펜로즈는 공간-시간 곡률의 차이가 상당한 수준에 도달할 때까지 양자 상태가 중첩 상태를 유지한다고 제안한다. 이 아이디어는 양자 중력에서 영감을 받았다. 왜냐하면 이는 formula_1 그리고 formula_2 , 물리적 상수를 모두 사용하기 때문이다. 이는 중첩이 관찰에 실패한다고 가정하는 코펜하겐 해석과 중첩의 각 대안적 결과가 별도의 세계에서 현실이 된다고 주장하는 다중 세계 가설에 대한 대안이다.
펜로즈의 아이디어는 객관적 붕괴 이론의 한 유형이다. 이러한 이론에서 파동 함수는 물리적 파동이며, 관찰자는 특별한 역할을 하지 않고 물리적 과정으로 파동 함수 붕괴를 겪다. 펜로즈는 파동 함수가 양자 상태 사이의 특정 에너지 차이를 넘어서는 중첩 상태를 유지할 수 없다고 이론화했다. 그는 이 차이에 대한 대략적인 값을 제공한다. 즉, 플랑크 질량에 해당하는 물질이며, 그는 이를 "1중력자" 수준이라고 부른다. 그는 이 에너지 차이로 인해 파동 함수가 단일 상태로 붕괴될 가능성이 있다고 가설을 세웠는데, 이 확률은 원래 파동 함수의 진폭에 기반하며, 이 과정은 표준 양자역학에서 따온 것이다.
펜로즈가 1989년에 그의 첫 번째 의식 책인 《황제의 새 마음》("The Emperor's New Mind)"을 썼을 때, 그러한 양자 과정이 뇌에서 어떻게 구현될 수 있는지에 대한 자세한 제안이 부족했다. 그 후 스튜어트 해머로프는 그 책을 읽고 뇌 세포 내의 미세소관이 양자 처리 및 궁극적으로 의식을 위한 적합한 후보 부위라고 펜로즈에게 제안했다. 조화 객관 환원(Orch-OR) 이론은 이 두 과학자의 협력에서 생겨났으며 펜로즈의 두 번째 의식 책인 《황제의 새 마음》(1994)에서 발전되었다.
해머로프의 이론에 대한 기여는 뇌 세포(뉴런)에 대한 연구에서 나왔다. 그의 관심은 신경 세포에 대한 내부 지지 구조를 제공하는 세포골격, 특히 세포골격의 중요한 구성 요소인 미세소관에 집중되었다. 신경과학이 발전함에 따라 세포골격과 미세소관의 역할이 더욱 중요해졌다. 세포를 지지하는 구조를 제공하는 것 외에도 미세소관의 알려진 기능에는 시냅스에 결합된 신경전달 분자를 포함한 분자의 운반과 세포의 움직임, 성장 및 모양 제어가 포함된다.
펜로즈의 이론에 대한 비판.
펜로즈의 인간 사고 과정에 대한 견해는 일부 과학계에서는 널리 받아들여지지 않았다. 마빈 민스키에 따르면, 사람들은 거짓된 생각을 사실로 해석할 수 있기 때문에 사고 과정은 형식 논리에 국한되지 않는다. 더욱이 AI 프로그램은 거짓 진술을 사실이라고 결론 내릴 수도 있으므로 오류는 인간에게만 나타나는 현상이라고 할수는 없다.
존 설은 펜로즈가 괴델에게 호소한 것은 모든 계산 알고리즘이 수학적 설명이 가능해야 한다는 오류에 근거한 것이라고 비판했다. 반례로, 설은 차량을 등록하기 위해 특정 차량 식별 번호 (VIN)에 번호판 번호 (LPN)를 할당하는 것을 예로 들었다. 설에 따르면 알려진 VIN을 LPN과 연결하는 데 수학 함수를 사용할 수는 없지만 할당 프로세스는 매우 간단하다. 즉, "먼저 온 사람이 먼저 서비스받는" 방식이며 컴퓨터로 완전히 수행할 수 있다.
펜로즈와 스튜어트 해머로프는 인간의 의식이 미세소관의 양자 중력 효과의 결과라는 조화 객관 환원 이론을 구성했다. 그러나 2000년에 맥스 테그마크는 "Physical Review E" 에 발표한 논문에서 미세소관에서 뉴런의 발사 및 여기 시간 척도가 탈분극 시간보다 매우 더 느리다고 계산했다. 테그마크의 논문은 펜로즈-해머로프 가설의 비판자들에 의해 널리 인용되었다. "IBM의 John Smolin과 같은 논쟁에서 벗어난 물리학자들은 이 계산이 그들이 항상 의심해 왔던 것을 확인시켜 준다고 말한다. '우리는 절대 영도에 가까운 뇌를 가지고 작업하고 있지 않다. 뇌가 양자적 행동을 진화시켰을 가능성은 거의 없다.'라고 그는 말한다. 즉, 물리학과 신경 과학 사이에 누락된 연결 고리가 있으며 현재까지 조화 객관 환원(Orch-OR) 가설이 옳다고 주장하기에는 너무 이르다는 것이다.
이 주장에 대한 응답으로 테그마크가 Orch-OR 모델을 다루지 않고 대신 자신의 구성 모델을 다루었다는 주장이 나왔다. 해머로프 연구진은 또한 데바이 층의 반대이온이 열 변동을 차단할 수 있으며, 주변 액틴 젤이 물의 정렬을 향상시켜 잡음을 더욱 차단할 수 있다고 제안했다. 또한 그들은 비일관적인 대사 에너지가 물을 더욱 질서 있게 배열할 수 있으며, 결국 미세소관 격자의 구성이 양자 오류 수정, 즉 양자 결맞음을 저항하는 수단에 적합할 수 있다고 제안했다.
《레이트 나이트》()는 2019년 공개된 미국의 코미디 드라마 영화이다. 니샤 거나트라가 연출하고, 민디 케일링이 각본을 썼으며, 에마 톰프슨, 케일링 등이 출연하였다.
에마 톰프슨은 이 영화를 통해 제77회 골든 글로브상 코미디·뮤지컬 영화 부문 여우주연상 후보에 올랐다.
미국 최고의 인기 심야 토크 쇼를 진행하는 영국인 캐서린 뉴버리는 시청률 감소로 교체 위기에 몰리자 작가진 구성원이 전부 백인 남성인 쇼의 쇄신을 위해 인도계 여성인 몰리를 작가진에 합류시킨다. 몰리는 코미디 관련 경험이 거의 없지만 시청자 저변 확대에 도움이 될 소재들을 잘 발굴해 온다.
캐서린은 자신의 후임으로 젊고 인기가 많지만 여성을 폄하하고 저속한 유머를 구사해 논란이 많은 코미디언 대니얼 테넌트가 들어올 계획이라는 걸 알게 되자 이를 비판한다. 한편 캐서린이 예전에 남편 월터가 파킨슨병 판정을 받은 직후 작가진에 속한 찰리와 관계를 맺었다는 사실이 알려지고, 몰리가 이에 보인 반응에 캐서린은 몰리를 해고하는데...
스티브 그로멕(Stephen Joseph Gromek, 1920년 1월 15일 ~ 2002년 3월 12일)는 미국의 전 프로 야구 선수로, 메이저 리그 베이스볼(MLB)에서 투수였다.
클리블랜드 인디언스와 디트로이트 타이거스에서 활약했으며, 통산 447경기에서 2,064와 2/3이닝을 던져 123승 108패, 92완투, 17완봉, 평균자책점 3.41을 기록하였다.
미시간주 햄트래믹 출신인 그로멕은 원래 클리블랜드 인디언스 소속 내야수로 프로 경력을 시작했으나, 초기 단계에서 투수로 전향하였고 1941년 메이저리그에 데뷔했다. 초반 3시즌 동안은 자주 출전하지 못했지만, 1944년과 1945년에 선발투수로 자리잡으며 두각을 나타냈고, 1945년에는 생애 한 차례 올스타 선정의 영예를 안았다. 전쟁 후 그는 선발과 불펜을 오가는 스팟 스타터로 활약했다.
1948년 월드 시리즈 4차전에서 클리블랜드 인디언스 소속으로 승리를 따낸 그로멕은, 흑인 선수인 래리 도비와 포옹하는 장면이 담긴 사진으로 더욱 널리 알려졌다. 도비는 아메리칸 리그 최초의 흑인 선수였으며, 그 사진은 메이저리그 통합의 상징으로 남았다.
1953년까지 인디언스에서 활약한 그는 디트로이트 타이거스로 트레이드되어 선발투수로 기용되었고, 1954년에는 개인 최다인 18승을 기록하였다. 이후 두 시즌을 더 소화한 뒤 1957년 시즌 중 은퇴했다.
은퇴 후 그로멕은 1년간 마이너리그 '이리 세일러스'의 선수 겸 감독을 맡았고, 이후 자동차 보험 판매인으로 일하다 2002년에 세상을 떠났다.
그로멕은 폴란드계 이민자 가정에서 태어났으며, 고등학교 재학 시절 한때 사제가 되기를 희망했으나, 결국 야구 선수의 길을 선택하였다. 클리블랜드 인디언스의 스카우트 빌 브래들리에 의해 발탁되어 프로 생활을 시작했으며, 마이너리그에서 내야수로 뛰던 중 어깨 부상으로 외야수로 전향했다가, 송구 능력을 인정받아 투수로 전향하게 되었다. 이후 빠르게 성과를 보이며 메이저리그에 승격되었다.
그로멕은 전성기 시절 안정적인 제구력과 완투 능력으로 팀에 기여하였으며, 선수 생활 내내 다양한 기용 방식에 적응하며 긴 커리어를 이어간 투수로 평가받는다.
맛스타(massstar)는 대한민국의 웹툰 여성 작가이다. 자신의 웹툰 언터처블(unTouchable)로 가장 잘 알려져 있다.
맛스타는 어릴 때 그림 그리기를 좋아하게 되었고, 초등학교 시절부터 만화가를 꿈꿨다. 그러나 대한민국에서는 만화가들이 스스로를 먹여 살리기 어렵다는 인식 때문에 만화를 시작하는 것을 망설였다. 대학교 시절, 그녀는 "한 번뿐인 인생"이기에 자신의 열정을 따라야겠다고 결심했다. 맛스타는 네이버에서 주최한 만화 공모전에 참여하여 데뷔 기회를 얻었다.
맛스타는 웹툰 언터처블을 만들었다. 이 웹툰은 피를 마시는 것 대신 신체 접촉을 통해 에너지를 흡수하여 생명을 유지하는 뱀파이어에 대한 이야기이다. 2014년 2월 12일부터 2017년 3월 31일까지 언터처블은 네이버 웹툰에서 연재되었다. 같은 해 7월, 언터처블의 중국어 및 영어 번역본도 해당 서비스에서 연재되었다.
2015년 2월 10일부터 15일까지, 맛스타는 동료 웹툰 작가인 오성대와 함께 타이베이 국제 만화 애니메이션 페스티벌에 참석했다. 두 사람은 WEBTOON 부스에서 사인회를 열었다.
언터처블은 이후 2017년 중국 TV 시리즈로 각색되었다. 이 시리즈에는 장위시와 싱자오린이 출연했으며 상당한 인기를 얻었다.
류금철은 대전광역시 출신의 만화가이다. 대표작으로는 《아레스》, 《네피림》, 《무령왕》이 있다. 만화평론가 이승남이 2004년에 쓴 《아레스》 평론에 따르면, 류금철은 짧은 만화 경력과는 달리 성숙한 스타일과 표현력을 보여주었다고 평가했다.
김금숙(金宗, 1971년~)은 하비상 수상자인 대한민국의 만화가이자 번역가이다. 현재 강화도에 거주하고 있다.