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폴 알렉산더 바란 (Paul Alexander Baran, 1909년 8월 25일 – 1964년 3월 26일)은 미국의 마르크스주의 경제학자였다. 1951년 바란은 스탠포드 대학교의 정교수로 승진했고 1964년 사망하였다. 폴 스위지와 함께 《독점 자본》을 공동 집필했다.
바란은 러시아 제국에서 태어났다. 멘셰비키였던 그의 아버지는 1917년에 러시아를 떠나 리투아니아 빌뉴스로 이주했다. 바란 가족은 베를린으로 이주한 다음 1925년에 모스크바로 돌아갔다. 그러나 Paul은 중등 학교를 마치기 위해 독일에 머물었다. 1926년에 그는 모스크바의 플레하노프 연구소에 다녔다. 그는 1928년에 농업 연구 조교로 임명을 받고 다시 독일로 떠났다. 바란은 프랑크푸르트 학파 사회 연구소와 협력하여 독일에 남아있었다.
나치 정권이 집권한 후 바란은 파리로 도망갔다가 다시 소련으로, 다시 리투아니아의 빌뉴스로 망명했다. 독일-소련 불가침 조약과 나치의 폴란드 침공 직전에 그는 미국으로 이주하여 하버드에 등록하고 석사 학위를 받았다. 자금이 부족하여 그는 박사 과정을 그만두고 브루킹스 연구소, 가격 관리국, 전략사무국에서 일했다. 그 후 바란은 미국 상무부에서 근무했으며 조지 워싱턴 대학교 에서 강의했다. 그 후 그는 학계에 합류하기 위해 사임하기 전에 뉴욕 연방준비은행에서 일했다.
바란은 1949년부터 스탠포드 대학교에서 가르치면서 미국에서 학업 경력을 쌓았다. 1949년부터 그는 폴 스위지와 리오 휴버먼이 편집한 《먼슬리 리뷰》 잡지의 편집 아이디어와 의견을 공식화하는 데 적극적으로 참여했다.
윌리엄 모리스 데이비스 (William Morris Davis, 1850년 2월 12일 – 1934년 2월 5일)는 미국 지리학자, 지질학자, 지형학자, 기상학자였으며 종종 "미국 지리학의 아버지"라고 불린다.
그는 19세기 미국 서부의 원래 측량사들의 현장 관찰과 연구를 통해 자신의 가장 영향력 있는 과학적 공헌인 "지리적 순환"을 고안했다. 이 이론은 강이 융기된 땅을 기저 수준까지 어떻게 침식하는지 보여주는 모델로, 에라스무스와 찰스 다윈, 장바티스트 라마르크의 연구에서 영감을 얻었다. 그것은 강한 진화적 풍미를 가지고 있었다. 그의 침식주기는 (더 큰) 강이 일반적으로 유년기, 성숙기, 노년기 단계로 구분되는 세 가지 주요 발달 단계를 가지고 있음을 시사한다. 각 단계에는 강의 상류, 중류, 하류 코스를 따라 발생할 수 있는 뚜렷한 지형과 이와 관련된 기타 특성이 있다.
신장절공묘역(申壯節公墓域)은 대한민국 강원특별자치도 춘천시 서면 방동리에 있는 묘지로, 고려 개국에 큰 공을 세운 신숭겸(申崇謙)의 묘이다. 1976년 6월 17일 강원특별자치도의 기념물로 지정되었다.
묘에 묻힌 장절공(壯節公) 신숭겸은 평산 신씨의 시조로서, 고려사(高麗史)에 춘천 사람이라고 기록되어 있다. 신숭겸 장군은 918년 신하들과 함께 궁예를 몰아내고 왕건을 추대하여 고려 건국에 결정적인 역할을 하였다. 927년(태조10) 대구 팔공산에서 후백제 견훤의 군대와 전투 중 태조 왕건이 포위되어 위급해졌다. 이때 신숭겸 장군이 태조 왕건의 옷을 입고 왕 대신 싸우다가 전사하였다.
신도비에 의하면, 후백제군이 왕의 옷을 입은 신숭겸을 태조로 알고 그의 목을 베어가자 왕건이 그의 죽음을 슬퍼하며 금으로 머리를 만들어 장례식을 치렀다고 한다. 금으로 만든 머리 때문에 도굴될 것을 염려하여 봉분을 세 개로 만들었다고 한다. 풍수지리가들은 이 묘역을 명당 중의 명당이라고 극찬한다.
화자(花子, 1993년 7월 5일 ~ )는 대한민국의 모델, 트로트 가수다.
임광현은 다음 인물을 가리킨다.
신용준(1989년 8월 18일~)은 대한민국의 축구 심판으로 현재 K리그1 심판으로 활동 중이다.
대학교때 선수 생활을 그만둔 후 축구를 전공하고 심판 수업을 수강하면서 흥미가 생겨서 입문 했다.
2019년 8월 11일 울산 현대와 대구 FC 경기에서 김도훈이 주심 한테 항의 과정에서 신용준이 김도훈의 몸을 터치했고 그에 대해 김도훈는 분노를 표출 했다.
FC 해성에서 골키퍼 코치로도 활동하고 있다.
2024년 5월 6일 광주 FC과 대전 하나에서 이정효 감독의 과도한 항의로 옐로 카드를 주었고 후반전에 이정규 수석 코치가 격하게 항의로 레드 카드를 꺼냈다.
경기 중 자주 집중하지 못하고, 경기 흐름을 방해하는 행동을 반복적으로 보인다.
2025년 6월 27일 대전 하나 시티즌과 제주 SK의 경기에서 대전 황선홍 감독과 김일진 골키퍼 코치가 심판 판정에 항의하다 각각 옐로 카드를 받았으며, 대전에 불리한 판정이 이어져 논란이 일었다.
김승균(金承均, 1939년~)은 대한민국의 언론인이자 기업인이다. 남북민간교류협의회의 이사장을 역임했다.
조은비는 다음 사람을 가리킨다.
채드 트루질로() 또는 채드윅 A. 트루질로()는 미국의 천문학자이다. 태양계에서 발견된 가장 거대한 왜행성인 에리스의 공동 발견자이다.
1998년 5월 1일 발견된 소행성대의 소행성 12101 트루질로는 그의 이름을 따서 명명되었다.
트루질로는 미국 일리노이주 오크파크에 있는 오크파크 앤드 리버 포레스트 고등학교를 졸업했다. 이후 1995년 매사추세츠 공과대학교에서 물리학 박사 학위를 취득했으며 2000년 하와이 대학교에서 천문학을 전공했다.
2000년부터 2003년까지 트루질로는 캘리포니아 공과대학교에서 연구원으로 근무했다. 2003년, 트루질로는 제미니 천문대에서 천문학자로 근무하기 시작했다.
2013년, 그는 제미니 천문대의 광학 및 망원경 부서의 책임자가 되었다. 2016년부터 노던애리조나 대학교에서 천문학 및 행성과학 교수로 일하고있다.
김은미는 대한민국의 사회학자로 이화여자대학교 총장이다. 2021년 3월부터 총장을 역임중이다.
데이비드 L. 라비노비츠()는 미국의 천문학자이자 예일 대학교의 연구원이다.
1972년 9월 15일 발견된 소행성 5040 라비노비츠는 그의 이름을 따서 명명되었다.
라비노비츠는 근지구 천체 및 카이퍼대의 천체를 탐지할 수 있는 CCD 카메라와 소프트웨어를 구축했으며 이는 근지구 천체의 추정 개수를 1,000~2,000개에서 500개까지 줄이는데 큰 역할을 했다.
그는 마이클 E. 브라운, 채드 트루질로와 함께 90377 세드나, 90482 오르쿠스, 에리스와 같은 왜행성을 발견했다.
후고 에마누엘 라르손(, 2004년 6월 27일 ~ )는 스웨덴의 축구 선수이다. 그의 포지션은 미드필더로, 현재 독일 분데스리가의 아인트라흐트 프랑크푸르트에서 활약하고 있다.
스바르테에서 태어난 라르손은 SoGK 샬로에서 경력을 시작했고, 12살 때 말뫼 FF와 계약했다. 2022년 2월 20일, 그는 5-1로 이긴 GAIS와의 스웨덴컵 경기에서 후반전에 교체 투입되어 말뫼 FF 소속으로 성인 무대 데뷔전을 치렀다. 2022년 4월 11일, 그는 1-1로 비긴 IF 엘프스보리와의 경기에서 45분을 뛰며 알스벤스칸 데뷔전을 치렀다. 2022년 11월 6일, 라르손은 데게르포르스 IF와의 경기에서 데뷔골을 기록했다. 말뫼 FF는 2022 시즌 고전하며 리그 7위에 그쳤지만, 라르손은 모든 대회에서 클럽의 공동 1위 46경기를 소화한 뒤 알스벤스칸 올해의 젊은 선수상을 수상하는 등 획기적인 시즌을 보냈다. 라르손은 아인트라흐트 프랑크푸르트로 이적하기 전 마지막 홈경기에서 선제골을 넣어 5-0 승리를 이끌었고, 82분에 교체된 후 기립 박수를 받았다.
2023년 5월 29일, 말뫼 FF의 최고의 이적료 수입으로 알려진 미공개 금액에 라르손은 분데스리가의 아인트라흐트 프랑크푸르트와 5년 계약을 맺었다. 그는 7월 1일 여름 이적 시장이 열리면 공식적으로 독일 클럽에 합류한다.
라르손은 U-19 대표팀을 거치고 현재 U-21 대표팀에서 활약하고 있다. 2023년 1월 9일, 그는 2-0으로 이긴 핀란드와의 친선 경기에서 스웨덴 축구 국가대표팀 데뷔전을 치렀다. 그는 68분간 활약 후 오마르 파라이와 교체됐다.
필리포 테라치아노(, 2003년 2월 8일 ~ )는 이탈리아의 축구 선수이다. 그의 포지션은 풀백 또는 미드필더로, 현재 세리에 A의 크레모네세에서 활약하고 있다.
2021년 12월 15일, 테라치아노는 엠폴리와의 코파 이탈리아 경기에서 엘라스 베로나 소속으로 프로 데뷔전을 치렀다. 2022년 3월 20일, 그는 엠폴리와의 경기에서 세리에 A 데뷔전을 치렀다.
2024년 1월 8일, 보도에 따르면 €4.5M의 이적료와 최대 €1.5M의 보너스, 그리고 향후 테라치아노가 이적할 경우 엘라스 베로나가 이적료의 10%를 받을 수 있는 셀온 조항으로 테라치아노는 같은 세리에 A의 밀란으로 이적했으며, 그는 2028년 6월 30일까지 구단과 계약을 맺었다.
우징이는 다음 인물을 가리킨다.
원주율 초월수 증명은 원주율이 초월수임을 증명하는 공식으로, 오일러 등식을 이용한다.
오일러 등식은,
이다. 이 때 π가 정계수 대수방정식 formula_2의 근이라면 formula_3이다. 따라서 formula_4 역시 성립하여야 한다. 이제 y=iπ라 하면 π=-iy 이고 -π=iy 이므로, iπ는 다음 식으로 나타낼 수 있는 정계수 대수방정식을 만족시켜야 한다.
이제 formula_6을 ν차원의 방정식이라 하면 그 근인 y1, y2,……, yν에는 iπ가 존재하여야 하므로, 식 (1)에 따라 다음과 같이 나타낼 수 있다.
그런데 이러한 관계를 만족하는 대수방정식의 근이 유리수라고 가정하면 무한히 약분할 수 있어서, 이를 기약분수로 표현할 수 없는 모순이 생긴다. 유리수를 기약분수로 표현할 수 없다는 것은 유리수의 정의에 어긋나므로 π가 정계수 대수방정식 formula_2의 근이라는 최초의 가정이 잘못되었다고 볼 수밖에 없다. 즉, 원주율은 초월수이다. 자세한 증명은 링크한 주석을 참고하기 바란다.
이병직(1920년 11월 12일~1995년 3월 15일)은 대한민국의 의사 출신 정치인이다. 제11·12대 국회의원을 지냈다.
후인티타인투이()는 다음 사람을 가리킨다.
반데를랑 바르보자 다 시우바(, 2002년 9월 7일 ~ )는 간단히 줄여서 반데를랑()으로 알려져 있는 브라질의 축구 선수이다. 그의 포지션은 왼쪽 풀백으로, 현재 캄페오나투 브라질레이루 세리이 A의 파우메이라스에서 활약하고 있다.
바이아, 브루마두에서 태어난 반데를랑은 2017년 파우메이라스 유소년 팀에 입단했다. 2021년 1월, 그는 구단과 2024년까지 첫 프로 계약을 맺었다.
2021년 1월 26일, 반데를랑은 1-1로 비긴 CR 바스쿠 다 가마와의 홈경기에서 후반전에 루카스 리마와 교체 투입되어 1군과 캄페오나투 브라질레이루 세리이 A 데뷔전을 치렀다.
파우메이라스
최질(崔質, ?~1015년)은 고려의 무신이다.
1010년, 고려의 중랑장으로서 거란의 침입을 막아내고 공을 인정받아 상장군(上將軍)까지 오르게 되었다.
이후 관리들의 녹봉을 경군(京軍)들의 영업전(永業田)으로 충당하려고하자 불만을 품고 상장군 김훈(金訓) 등과 난을 일으켜 궁궐에 난입해 권력을 장악했다.
이에 현종은 왕가도(王可道)를 시켜 난을 진압하게 했으며 그는 김훈 등 18명과 함께 처형되었다.
마리우스 볼프(, 1995년 5월 27일 ~ )는 독일의 축구 선수이다. 그의 포지션은 윙백으로, 현재 분데스리가의 아우크스부르크에서 활약하고 있다.
1860 뮌헨 유소년 팀을 졸업한 볼프는 2014년 10월 26일, 2-1로 패한 브라운슈바이크와의 홈경기에서 72분에 발데트 라마와 교체 투입되어 2. 분데스리가 데뷔전을 치렀다. 2015년 2월 21일, 볼프는 2-1로 이긴 장크트파울리와의 홈경기에서 다니엘 아들룽의 도움을 받아 프로 데뷔골을 넣었고 팀을 2-0으로 앞서 나가게 했다. 2016년 1월 8일, 그는 하노버 96으로 이적했다.
2017년 1월, 그는 아인트라흐트 프랑크푸르트로 임대되었다. 시즌 종료 후 그의 임대 계약은 분데스리가 2017-18 시즌까지 연장되었다. 2018년 1월, 아인트라흐트 프랑크푸르트는 그를 완전 영입할 수 있는 옵션을 행사하였고, 2020년 6월까지 계약을 맺었다.
2018년 5월 28일, 언론 보도에 따르면 €5M의 이적료에 볼프는 보루시아 도르트문트와 5년 계약을 맺고 이적했다. 9월 18일, 그는 1-0으로 이긴 클뤼프 브뤼허와의 2018-19 시즌 원정 경기에서 챔피언스리그 데뷔전을 치렀다.
2019년 9월 2일, 볼프는 헤르타 BSC로 2019-20 시즌까지 임대되었다. 2020년 10월 2일, 그는 2020-21 시즌까지 1. FC 쾰른으로 임대되었다. 볼프는 이후 보루시아 도르트문트로 복귀해 주전 풀백 혹은 윙백으로 활약하기 시작했다.
2015년 11월 12일, 볼프는 2-0으로 패한 이탈리아 U-20 대표팀과의 4개국 토너먼트 경기에서 독일 U-20 대표팀 데뷔전을 치렀다.
이지케어텍(ezCaretech Co. Ltd.)는 대한민국의 디지털 헬스케어 기업이다 본사는 서울 중구 퇴계로 307, 4층, 5층, 6층에 위치해 있으며 대표이사 홍우선이다.
2001년 서울대학교병원 전산팀에서 분사해서 설립되었으며, 2019년 코스닥 시장에 상장되었다.
2019년 3월 22일 미래에셋증권을 주관사로 공모가 12,300원에 코스닥 시장에 상장하였다 공모가는 밴드 최상단인 1만2,300원으로 정해졌으며 수요예측에는 1,212개 기관이 참여해 1,108.03대 1의 경쟁률을 보였다.
딥 러닝에서 파인 튜닝(fine-tuning)은 하나의 작업을 위해 설계된 모델(상위 작업)을 새로운 작업(하위 작업)에 특화시키는 과정이다. 따라서 이는 전이학습의 특별한 경우이다.
기술적으로, 파인 튜닝은 사전 학습된 인공 신경망의 매개변수에 추가 학습(예: 새로운 데이터에 대한 학습)을 적용하는 것을 포함한다. 다양한 변형이 존재한다. 추가 학습은 전체 신경망에 적용될 수도 있고, 은닉층의 일부에만 적용될 수도 있다. 후자의 경우, 파인 튜닝되지 않는 층은 "고정"된다(즉, 역전파 중에 변경되지 않는다). 모델은 또한 "어댑터"로 보강될 수 있는데, 이는 모델 아키텍처에 삽입되어 도메인 적응을 위해 임베딩 공간을 미세 조정하는 경량 모듈이다. 이 모듈은 원래 모델보다 훨씬 적은 매개변수를 포함하며, 어댑터의 가중치만 조정하고 나머지 모델의 가중치를 고정하여 매개변수 효율적인 방식으로 파인 튜닝될 수 있다.
합성곱 신경망과 같은 일부 아키텍처의 경우, 입력층에 가장 가까운 초기 층은 저수준 특징을 포착하므로 고정된 상태로 유지하는 것이 일반적이며, 후기 층은 모델이 학습된 작업과 더 관련될 수 있는 고수준 특징을 식별한다.
크고 일반적인 말뭉치에서 사전 학습된 모델은 일반적으로 매개변수를 시작점으로 재사용하고 처음부터 학습된 작업별 층을 추가하여 파인 튜닝된다. 전체 모델을 파인 튜닝하는 것도 일반적이며 종종 더 나은 결과를 얻지만, 계산 비용이 더 많이 든다.
파인 튜닝은 일반적으로 지도 학습을 통해 이루어지지만, 약한 지도 학습을 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 기술도 있다. 파인 튜닝은 인간 피드백을 통한 강화 학습 기반의 목표와 결합되어 챗GPT (GPT 모델의 파인 튜닝된 버전) 및 스패로우와 같은 언어 모델을 생성할 수 있다.
강건성.
파인 튜닝은 모델의 분포 변화에 대한 강건성을 저하시킬 수 있다. 한 가지 완화 방법은 파인 튜닝된 모델의 가중치를 원본 모델의 가중치와 선형 보간하는 것인데, 이는 파인 튜닝된 모델의 내부 분포 성능을 크게 유지하면서 외부 분포 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
저랭크 적응.
저랭크 적응(LoRA)은 모델을 효율적으로 파인 튜닝하기 위한 어댑터 기반 기술이다. 기본적인 아이디어는 낮은 랭크 행렬을 설계하여 원래 행렬에 추가하는 것이다. 이 맥락에서 어댑터는 기본 모델에 추가될 때 파인 튜닝된 모델을 생성하는 저랭크 행렬의 모음이다. 이는 더 적은 공간 요구 사항으로 전체 모델 파인 튜닝에 가까운 성능을 가능하게 한다. 수십억 개의 매개변수를 가진 언어 모델은 수백만 개의 매개변수로 LoRA 파인 튜닝될 수 있다.
LoRA 기반 파인 튜닝은 스테이블 디퓨전 커뮤니티에서 인기를 얻고 있다. LoRA 지원은 허깅 페이스의 디퓨저스 라이브러리에 통합되었다. LoRA 및 유사 기술에 대한 지원은 허깅 페이스의 매개변수 효율적인 파인 튜닝(PEFT) 패키지를 통해 광범위한 다른 모델에서도 사용할 수 있다.
표현 파인 튜닝.
표현 파인 튜닝(ReFT)은 스탠퍼드 대학교 연구원들이 개발한 기술로, 대형 언어 모델(LLM)의 1% 미만의 표현을 수정하여 파인 튜닝하는 것을 목표로 한다. 주로 가중치 업데이트에 초점을 맞추는 매개변수 효율적인 파인 튜닝(PEFT) 방법과 달리, ReFT는 표현을 대상으로 하며, 표현 수정이 가중치 업데이트보다 더 효과적인 전략일 수 있음을 시사한다.
ReFT 방법은 고정된 기본 모델에서 작동하며, 숨겨진 표현에 대한 작업별 개입을 학습하고, 모델 표현의 작은 부분을 조작하는 개입을 훈련하여 추론 시 하위 작업을 해결하는 방향으로 모델 동작을 유도한다. ReFT 계열 내의 특정 방법 중 하나는 저랭크 선형 부분공간 ReFT(LoReFT)인데, 이는 저랭크 투영 행렬에 의해 확장된 선형 부분공간에서 숨겨진 표현에 개입한다. LoReFT는 저랭크 적응(LoRA)의 표현 기반 등가물로 볼 수 있다.
파인 튜닝은 자연어 처리(NLP), 특히 언어 모델링 영역에서 흔히 사용된다. 오픈AI의 GPT 파운데이션 모델 시리즈와 같은 대형 언어 모델은 특정 하위 NLP 작업(사전 학습된 모델을 사용하는 작업)에 대한 데이터로 파인 튜닝되어, 수정되지 않은 사전 학습된 모델보다 성능을 향상시킬 수 있다.
상업용 모델.
상업적으로 제공되는 대형 언어 모델은 공급자가 파인 튜닝 API를 제공하는 경우 파인 튜닝될 수 있다. 2023년 6월 19일 현재, 언어 모델 파인 튜닝 API는 오픈AI와 마이크로소프트 애저의 애저 오픈AI 서비스에서 일부 모델에 대해 제공되며, 구글 클라우드 플랫폼에서도 일부 PaLM 모델에 대해 제공되는 등 여러 곳에서 제공되고 있다.
랭체인(LangChain)은 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 애플리케이션 생성을 단순화하도록 설계된 프레임워크이다. 언어 모델 통합 프레임워크로서 랭체인의 사용 사례는 문서 분석 및 요약, 챗봇, 코드 분석을 포함하여 일반적인 언어 모델의 사용 사례와 크게 겹친다.
렝체인은 머신러닝 스타트업인 로버스트 인텔리전스(Robust Intelligence)에서 근무하던 시절 해리슨 체이스(Harrison Chase)가 오픈 소스 프로젝트로 2022년 10월에 출시했다. 이 프로젝트는 깃허브의 수백 명의 기여자의 개선 사항, 트위터의 최신 토론, 프로젝트 디스코드 서버의 활발한 활동, 많은 유튜브 튜토리얼, 샌프란시스코와 런던의 모임을 통해 빠르게 인기를 얻었다. 2023년 4월 랭체인이 법인화되었고 새로운 스타트업은 벤치마크로부터 1,000만 달러의 초기 투자를 발표한 지 일주일 만에 벤처 회사 세쿼이아 캐피털로부터 최소 2억 달러의 가치로 2,000만 달러 이상의 자금을 조달했다.
2023년 10월 랭체인은 LCEL(LangChain Expression Language) 프로토타입에서 프로덕션 지원 애플리케이션으로의 전환을 촉진하도록 설계된 배포 도구인 랭서브(LangServe)를 출시했다.
인간 피드백을 통한 강화 학습(Reinforcement learning from human feedback, RLHF)은 인간의 선호도를 기반으로 한 강화 학습(reinforcement learning from human preferences)을 포함하는 것으로, 기계 학습에서 인간의 피드백으로부터 직접 '보상 모델'을 학습시키고, 해당 모델을 보상 함수로 사용하여 근위 정책 최적화(Proximal Policy Optimization)와 같은 최적화 알고리즘을 통해 강화 학습(RL)을 사용하여 에이전트의 정책을 최적화하는 기술이다. 보상 모델은 주어진 출력이 좋은지(높은 보상) 또는 나쁜지(낮은 보상)를 예측하기 위해 최적화되는 정책에 대해 미리 학습된다. RLHF는 특히 보상 함수가 희박하거나 시끄러울 때 강화 학습 에이전트의 견고성과 탐색을 향상시킬 수 있다.
인간 피드백은 가장 일반적으로 인간에게 에이전트 행동의 인스턴스 순위를 매기도록 요청하여 수집된다. 그런 다음 이러한 순위를 사용하여 엘로 평점 시스템 등을 통해 출력 점수를 매길 수 있다. 선호 판단이 널리 채택되고 있지만 수치 피드백, 자연어 피드백, 편집 속도 등 더 풍부한 정보를 제공하는 다른 유형의 인간 피드백도 있다.
표준 RLHF는 인간 선호도가 쌍 비교를 위한 브래들리-테리(Bradley-Terry) 모델(또는 다중 비교를 위한 플래킷-루스/Plackket-Luce)을 따르고 보상 모델을 학습하기 위해 교차 엔트로피 손실을 최소화한다고 가정한다. 보상 모델을 학습한 후 RLHF는 학습된 보상 모델에 따라 언어 모델을 더욱 미세 조정하여 모델을 인간 선호도에 맞춘다.
RLHF는 명확한 알고리즘 솔루션을 정의하기는 어렵지만 인간이 모델 출력의 품질을 쉽게 판단할 수 있는 작업에 사용된다. 예를 들어 매력적인 스토리를 생성하는 것이 과제라면 인간은 AI가 생성한 다양한 스토리의 품질을 평가할 수 있으며 모델은 피드백을 사용하여 스토리 생성 기술을 향상시킬 수 있다.
RLHF는 대화 에이전트, 텍스트 요약, 자연어 이해 등 자연어 처리의 다양한 도메인에 적용되었다. 에이전트가 "보상 함수"를 기반으로 자신의 행동에서 학습하는 일반적인 강화 학습은 특히 인간 가치와 관련된 복잡한 작업을 처리할 때 보상을 정의하거나 측정하기가 쉽지 않기 때문에 자연어 처리 작업에 적용하기 어렵다. 또는 선호도. RLHF를 사용하면 언어 모델이 이러한 복잡한 값에 맞는 답변을 제공하고, 보다 자세한 응답을 생성하고, 부적절하거나 모델의 지식 공간을 벗어나는 질문을 거부할 수 있다. RLHF 훈련 언어 모델의 몇 가지 예로는 OpenAI의 챗GPT와 그 전신인 InstructGPT, 구글 딥마인드의 스패로(Sparrow)가 있다.
RLHF는 비디오 게임 봇 개발 등 다른 분야에도 적용됐다. 예를 들어 OpenAI와 딥마인드는 인간의 선호도에 따라 아타리 게임을 플레이하도록 에이전트를 교육했다. 에이전트는 테스트된 많은 환경에서 강력한 성능을 달성했으며 종종 인간의 성능을 능가했다.
이찬희(1998년 7월 4일 ~ )는 대한민국의 배우이다.
계산주의 마음 이론(computational theory of mind, CTM)은 심리철학에서 계산주의(computationalism)라고도 알려진 용어로, 인간의 마음이 정보 처리 시스템이고 인지와 의식이 함께 계산의 한 형태라고 주장하는 일련의 견해이다. 워런 스터지스 매컬러와 월터 피츠(Walter Pitts, 1943)는 신경 활동이 계산적이라는 것을 처음으로 제안했다. 이들은 신경 계산이 인지를 설명한다고 주장했다. 이 이론은 1967년 힐러리 퍼트넘에 의해 현대적인 형태로 제안되었고, 1960년대, 1970년대, 1980년대에 그의 박사 과정 학생이자 철학자이자 인지 과학자인 제리 포더에 의해 개발되었다. 이는 퍼트넘 자신과 존 설 등의 연구로 인해 1990년대 분석철학에서 격렬한 논쟁을 불러일으켰다.
마음의 계산 이론에서는 마음이 뇌의 신경 활동에 의해 실현되는(즉, 물리적으로 구현되는) 계산 시스템이라고 주장한다. 이론은 여러 가지 방법으로 정교화될 수 있으며 계산이라는 용어를 어떻게 이해하느냐에 따라 크게 달라진다. 계산은 일반적으로 기계의 내부 상태와 결합하여 규칙에 따라 기호를 조작하는 튜링 기계의 관점에서 이해된다. 이러한 계산 모델의 중요한 측면은 계산을 구현하는 기계의 특정 물리적 세부 사항을 추상화할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 규칙에 따라 수행되는 입력 및 내부 상태 조작을 기반으로 하는 일련의 출력이 있는 한, 적절한 계산은 실리콘 칩이나 생물학적 신경망을 통해 구현될 수 있다. 따라서 CTM은 마음이 단순히 컴퓨터 프로그램과 유사한 것이 아니라 문자 그대로 계산 시스템이라고 주장한다.
마음의 계산 이론은 계산에 대한 '입력'이 다른 대상의 기호 또는 표현의 형태로 이루어지기 때문에 정신적 표현이 필요하다고 종종 말한다. 컴퓨터는 실제 객체를 계산할 수 없지만 객체를 어떤 형식으로 해석하고 표현한 다음 표현을 계산해야 한다. 정신의 계산 이론은 둘 다 정신 상태가 표상임을 요구한다는 점에서 표상 정신 이론과 관련이 있다. 그러나 마음의 표상 이론은 초점을 조작되는 상징으로 옮긴다. 이 접근 방식은 체계성과 생산성을 더 잘 설명한다. 포더의 원래 견해에서 마음의 계산 이론은 사고의 언어와도 관련이 있다. 사고 이론의 언어는 의미론의 도움으로 마음이 더 복잡한 표현을 처리할 수 있게 해준다.
최근 연구에서는 우리가 마음과 인지를 구별할 것을 제안했다. 매컬러와 피츠의 전통을 토대로 구축된 CTC(계산 인지 이론)는 신경 계산이 인지를 설명한다고 말한다. 마음의 계산 이론은 인지뿐만 아니라 현상적 의식이나 감각질도 계산적이라고 주장한다. 즉, CTM에는 CTC가 수반된다. 경이로운 의식은 다른 기능적 역할을 수행할 수 있지만, 인지에 대한 계산 이론은 마음의 일부 측면이 비계산적일 수 있다는 가능성을 열어 둔다. 따라서 CTC는 경이로운 의식을 중심으로 한 반론을 피하면서 신경망을 이해하는 데 중요한 설명 프레임워크를 제공한다.
알파폴드(AlphaFold)는 알파벳 (기업) 자회사 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) 프로그램으로 단백질 구조를 예측하는 프로그램이다. 이 프로그램은 딥러닝 시스템으로 설계되었다.
알파폴드 소프트웨어에는 두 가지 주요 버전이 있다. 알파폴드 1(2018)을 사용한 연구진은 2018년 12월 제13회 CASP(Critical Assessment of Structure Prediction)에서 종합 순위 1위를 차지했다. 이 프로그램은 특히 가장 어렵다고 평가된 대상의 가장 정확한 구조를 예측하는 데 성공했다. 경쟁 주최측에서는 부분적으로 유사한 서열을 가진 단백질에서 기존 주형 구조를 사용할 수 없었다. 알파폴드 2(2020)를 사용한 팀은 2020년 11월 CASP14 대회에 다시 배치되었다. 이 팀은 다른 어떤 그룹보다 훨씬 높은 수준의 정확도를 달성했다. CASP의 전역 거리 테스트(GDT)에서 단백질의 약 3분의 2에 대해 90점 이상을 기록했다. 이 테스트는 계산 프로그램이 구조를 예측한 것이 실험실 실험에서 결정한 구조와 유사한 정도를 측정하는 테스트이다. GDT 계산에 사용되는 거리 구분 내에서 완전히 일치한다.
CASP14에서 알파폴드 2의 결과는 "놀랍고" "변형적"이라고 설명되었다. 일부 연구자들은 예측의 3분의 1에 대해 정확도가 충분히 높지 않으며, 단백질 접힘 문제가 해결된 것으로 간주될 만큼 단백질 접힘의 메커니즘이나 규칙을 밝히지 못한다고 지적했다. 그럼에도 불구하고 기술적 성과에 대한 존경심은 널리 퍼져 있으며, 분석에 따르면 알파폴드 2는 단일 돌연변이 효과까지 예측할 수 있을 만큼 정확하다. 2021년 7월 15일 알파폴드 2 논문은 오픈 소스 소프트웨어 및 검색 가능한 종 단백체 데이터베이스와 함께 사전 접근 출판물로 네이처에 게재되었다. 알파폴드의 고급 버전이 현재 개발 중이다. 이를 통해 핵산, 작은 리간드, 이온 및 변형된 잔기를 포함하는 단백질 복합체의 모델링이 가능하다.
폴드잇(Foldit)은 단백질 접힘에 관한 온라인 퍼즐 비디오 게임이다. 이는 워싱턴대학교 게임과학센터가 UW 생화학과와 협력하여 개발한 실험적 연구 프로젝트의 일부이다. 폴드잇의 목적은 게임에서 제공되는 도구를 사용하여 선택한 단백질의 구조를 최대한 완벽하게 접는 것이다. 가장 높은 점수를 받은 솔루션은 실제 세계의 관련 단백질에 적용할 수 있는 기본 구조 구성(기본 상태)이 있는지 여부를 확인하는 연구자가 분석한다. 그러면 과학자들은 이러한 솔루션을 사용하여 질병을 표적으로 삼아 근절하고 생물학적 혁신을 이룰 수 있다. 과학 저널 네이처에 실린 2010년 논문에서는 폴드잇의 57,000명의 플레이어가 알고리즘으로 계산된 솔루션과 일치하거나 그보다 뛰어난 유용한 결과를 제공했다고 평가했다.
한예지(1995년 1월 2일 ~ )는 대한민국의 배우이자 모델이다.
텍스트 마이닝(text mining), 텍스트 데이터 마이닝(text data mining, TDM) 또는 텍스트 분석(text analytics)은 텍스트에서 고품질 정보를 추출하는 프로세스이다. 여기에는 "다양한 서면 자원에서 정보를 자동으로 추출하여 이전에 알려지지 않은 새로운 정보를 컴퓨터로 발견하는 것"이 포함된다. 서면 리소스에는 웹사이트, 서적, 이메일, 리뷰 및 기사가 포함될 수 있다. 일반적으로 통계적 패턴 학습 등을 통해 패턴과 추세를 고안함으로써 고품질 정보를 얻는다. 호토(Hoto, 2005) 등에 따르면 우리는 텍스트 마이닝의 세 가지 다른 관점, 즉 정보 추출, 데이터 마이닝, 데이터베이스 프로세스의 지식 발견(KDD)을 구분할 수 있다. 텍스트 마이닝은 일반적으로 입력 텍스트를 구조화하는 프로세스(일반적으로 일부 파생된 언어적 특징을 추가하고 다른 기능을 제거한 후 데이터베이스에 삽입하는 것과 함께 구문 분석), 구조화된 데이터 내에서 패턴을 파생하고 최종적으로 평가 및 해석하는 프로세스를 포함한다. 출력의. 텍스트 마이닝에서 '높은 품질'이란 일반적으로 관련성, 참신함, 관심도의 조합을 의미한다. 일반적인 텍스트 마이닝 작업에는 텍스트 분류, 텍스트 클러스터링, 개념/엔티티 추출, 세분화된 분류 생성, 감정 분석, 문서 요약 및 엔터티 관계 모델링(즉, 명명된 엔터티 간의 관계 학습)이 포함된다.
텍스트 분석에는 정보 검색, 단어 빈도 분포를 연구하기 위한 어휘 분석, 패턴 인식, 태깅/주석, 정보 추출, 링크 및 연관 분석을 포함한 데이터 마이닝 기술, 시각화 및 예측 분석이 포함된다. 가장 중요한 목표는 본질적으로 자연어 처리(NLP), 다양한 유형의 알고리즘 및 분석 방법을 적용하여 텍스트를 분석용 데이터로 변환하는 것이다. 이 프로세스의 중요한 단계는 수집된 정보를 해석하는 것이다.
일반적인 응용 프로그램은 자연어로 작성된 문서 집합을 스캔하고 예측 분류 목적으로 문서 세트를 모델링하거나 추출된 정보로 데이터베이스 또는 검색 색인을 채우는 것이다. 문서는 텍스트 마이닝을 시작할 때 가장 기본이 되는 요소이다. 여기서는 문서를 일반적으로 다양한 유형의 컬렉션에 존재하는 텍스트 데이터 단위로 정의한다.
정보 추출(Information extraction, IE)은 비정형 및 반정형 기계 판독 가능 문서 및 기타 전자적으로 표현된 소스에서 구조화된 정보를 자동으로 추출하는 작업이다. 일반적으로 여기에는 자연어 처리(NLP)를 통해 인간 언어 텍스트를 처리하는 작업이 포함된다. 이미지/오디오/비디오/문서에서 자동 주석, 콘텐츠 추출 등 멀티미디어 문서 처리에 관한 최근 활동은 정보 추출로 볼 수 있다.
최근 NLP 기술의 발전으로 인해 이전 연도에 비해 성능이 크게 향상되었다.
웹 스크래핑(web scraping), 웹 하베스팅(web harvesting) 또는 웹 데이터 추출(web data extraction)은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 데 사용되는 데이터 스크래핑이다. 웹 스크래핑 소프트웨어는 HTTP 또는 웹 브라우저를 사용하여 월드 와이드 웹에 직접 액세스할 수 있다. 웹 스크래핑은 소프트웨어 사용자가 수동으로 수행할 수 있지만 이 용어는 일반적으로 봇이나 웹 크롤러를 사용하여 구현된 자동화된 프로세스를 의미한다. 이는 나중에 검색하거나 분석하기 위해 특정 데이터를 수집하고 웹에서 일반적으로 중앙 로컬 데이터베이스나 스프레드시트로 복사하는 복사 형식이다.
웹페이지를 스크랩하는 작업에는 웹페이지를 가져오고 추출하는 작업이 포함된다. 가져오기는 페이지를 다운로드하는 것이다(사용자가 페이지를 볼 때 브라우저가 수행함). 따라서 웹 크롤링은 나중에 처리하기 위해 페이지를 가져오는 웹 스크래핑의 주요 구성 요소이다. 가져온 후에는 추출이 수행될 수 있다. 페이지의 콘텐츠를 구문 분석하고, 검색하고, 형식을 다시 지정할 수 있으며, 해당 데이터는 스프레드시트에 복사되거나 데이터베이스에 로드될 수 있다. 웹 스크레이퍼는 일반적으로 페이지에서 무언가를 가져와 다른 곳에서 다른 목적으로 사용한다. 이름과 전화번호, 회사와 URL, 이메일 주소를 찾아 목록에 복사하는 것이 그 예이다(연락처 스크래핑).
연락처 스크래핑 외에도 웹 스크래핑은 웹 인덱싱, 웹 마이닝 및 데이터 마이닝, 온라인 가격 변동 모니터링 및 가격 비교, 제품 리뷰 스크래핑(경쟁 시청), 부동산 목록 수집, 날씨, 데이터 모니터링, 웹사이트 변경 감지, 연구, 온라인 존재 및 평판 추적, 웹 매시업, 웹 데이터 통합 등에 사용되는 애플리케이션의 구성 요소로 사용된다. 시중에서 인기있는 웹 스크래핑 도구는 Octoparse, listly, hashscraper 등이 있다.
웹 페이지는 텍스트 기반 마크업 언어(HTML 및 XHTML)를 사용하여 구축되며 유용한 데이터가 텍스트 형식으로 포함되어 있는 경우가 많다. 그러나 대부분의 웹 페이지는 인간 최종 사용자를 위해 설계되었으며 자동화된 사용이 용이하도록 설계되지 않았다. 그 결과, 웹페이지 스크래핑을 용이하게 하는 특수 도구와 소프트웨어가 개발되었다.
최신 형태의 웹 스크래핑에는 웹 서버의 데이터 피드 모니터링이 포함된다. 예를 들어 JSON은 일반적으로 클라이언트와 웹 서버 간의 전송 메커니즘으로 사용된다.
일부 웹사이트에서는 봇이 페이지를 크롤링(보기)하는 것을 감지하고 차단하는 등 웹 스크래핑을 방지하기 위해 사용하는 방법이 있다. 이에 대한 대응으로 DOM 구문 분석, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 기술을 사용하여 사람의 탐색을 시뮬레이션하여 오프라인 구문 분석을 위한 웹 페이지 콘텐츠를 수집하는 웹 스크래핑 시스템이 있다.
스팸덱싱(Spamdexing, 검색 엔진 스팸, 검색 엔진에 독 타기, 악의적 검색 엔진 최적화, 검색 스팸, 웹 스팸)은 검색 엔진 색인을 의도적으로 조작하는 것이다. 여기에는 색인 시스템의 목적과 일치하지 않는 방식으로 색인된 문서의 관련성이나 중요성을 조작하기 위해 링크 빌딩을 수행하거나 관련 없는 문구를 반복하는 등의 다양한 방법이 포함된다.
스팸덱싱도 검색 엔진 최적화(SEO)의 일부로 간주할 수 있기는 하지만, 웹 사이트 콘텐츠의 품질과 모양을 개선하고 많은 사용자에게 유용한 콘텐츠를 제공하는 다른 최적화 방법이 많이 존재한다. 일반적인 스팸덱싱 기술은 크게 콘텐츠 스팸(단어 스팸)과 링크 스팸의 두 가지로 분류할 수 있다.
콘텐츠 스팸.
콘텐츠 스팸 기술은 검색 엔진이 페이지를 논리적으로 분석한 결과를 조작한다.
키워드 채우기.
키워드 채우기(keyword stuffing)는 검색 엔진 최적화(SEO) 기술로, 웹 페이지의 메타 태그나 표시되는 콘텐츠, 또는 백링크 앵커 텍스트에 키워드를 채워넣어 검색 엔진 순위를 높이려는 시도다.
많은 주요 검색 엔진은 키워드 채우기를 인식하고 이 전술이 얻으려고 의도하는 부당한 검색 순위 상승을 제한하는 알고리즘을 구현했다. 또한 키워드 채우기를 시도하는 웹사이트에 불이익을 주어 검색 순위를 떨어뜨리거나, 아예 색인에서 제거하기도 한다. 또한 검색 순위 상승을 노리고 메타 태그에 단어를 반복하는 시도에 대응하여, 많은 검색 엔진에서는 관련성을 계산할 때 메타 태그를 더 이상 사용하지 않는다. 이처럼 오늘날 검색 엔진은 독창적이고 이해하기 쉬우며 도움이 되는 콘텐츠에 집중함으로써 검색 품질을 개선하고 키워드 채우기를 무용하게 만들지만, 여전히 많은 웹마스터가 키워드 채우기를 시도한다.
구글은 키워드 채우기을 사용하는 사이트를 탐지하고 불이익을 주기 위해 구글 플로리다 업데이트(2003년 11월), 구글 판다 업데이트(2011년 2월), 구글 허밍버드 업데이트(2013년 8월)를 실행했다. Bing도 이러한 목적을 위해 2014년 9월 검색 엔진을 업데이트했다.
비슷한 이유로 온라인 뉴스 사이트의 헤드라인은 점차 검색 친화적 키워드로만 가득 차고 있다. 기존의 기자와 편집자는 이런 관행을 못마땅하게 여기지만, 이를 통해 뉴스 기사의 검색 엔진 노출을 최적화할 수 있다.
검색 엔진 색인 또는 검색 엔진 인덱싱(Search engine indexing)은 빠르고 정확한 정보 검색을 촉진하기 위해 데이터를 수집, 구문 분석 및 저장하는 것이다. 인덱스 디자인은 언어학, 인지 심리학, 수학, 정보학, 컴퓨터 과학의 학제간 개념을 통합한다. 인터넷에서 웹 페이지를 찾도록 설계된 검색 엔진의 맥락에서 프로세스의 다른 이름은 웹 인덱싱이다.
인기 있는 검색 엔진은 온라인, 자연어 문서의 전문 색인화에 중점을 둔다. 사진, 비디오, 오디오, 그래픽과 같은 미디어 유형도 검색 가능하다.
메타 검색 엔진은 다른 서비스의 인덱스를 재사용하고 로컬 인덱스를 저장하지 않는 반면, 캐시 기반 검색 엔진은 말뭉치와 함께 인덱스를 영구적으로 저장한다. 전문 인덱스와 달리 부분 텍스트 서비스는 인덱스 크기를 줄이기 위해 인덱스 깊이를 제한한다. 대규모 서비스는 일반적으로 필요한 시간과 처리 비용으로 인해 미리 결정된 시간 간격으로 인덱싱을 수행하는 반면 에이전트 기반 검색 엔진은 실시간으로 인덱싱한다.
웹 아카이빙()은 월드 와이드 웹의 자료를 수집, 보존하고 접근을 제공하는 과정이다. 이 목표는 정보가 연구 및 대중을 위한 아카이브 형식으로 보존되도록 보장하는 것이다. 소셜 미디어 플랫폼을 본뜬 인터페이스를 통해 역사적 기록을 디지털화하고 아카이브를 플랫폼화하는 과정은 인기도, 연결성, 프로그래밍 가능성과 같은 소셜 미디어 논리에 부합하는 콘텐츠에 특권을 부여함으로써 집단 기억을 재구성할 수 있다.
웹 기록물관리사들은 일반적으로 자동화된 웹 크롤러를 사용하여 웹에 있는 방대한 양의 정보를 캡처한다. 널리 알려진 웹 아카이브 서비스는 인터넷 아카이브가 운영하는 웨이백 머신이다.
웹에서 생성되고 기록되는 인간 문화의 비중이 커지면서 점점 더 많은 도서관과 아카이브가 웹 아카이빙의 과제에 직면해야 하는 상황이 불가피해지고 있다. 국립도서관과 국가기록원 및 다양한 기관 연합체도 웹 콘텐츠 손실을 방지하기 위해 웹 콘텐츠 아카이빙에 참여하고 있다.
기업 유산, 규제 또는 법적 목적을 위해 자체 웹 콘텐츠를 아카이빙해야 하는 조직을 위한 상업용 웹 아카이빙 소프트웨어 및 서비스도 이용할 수 있다.
1990년대 중후반부터 웹의 큐레이션 및 조직화가 널리 퍼져 있었지만, 최초의 대규모 웹 아카이빙 프로젝트 중 하나는 브루스터 케일이 1996년에 설립한 비영리 단체인 인터넷 아카이브였다. 인터넷 아카이브는 2001년에 아카이브된 웹 콘텐츠를 볼 수 있는 자체 검색 엔진인 웨이백 머신을 출시했다. 2018년 기준으로 인터넷 아카이브는 40페타바이트의 데이터를 보관하고 있었다. 인터넷 아카이브는 또한 대량의 데이터를 효율적이고 안전하게 저장하기 위한 PetaBox와 노르딕 국립 도서관과 협력하여 개발한 웹 크롤러인 Heritrix를 포함하여 데이터를 수집하고 저장하기 위한 많은 자체 도구를 개발했다. 거의 동시에 시작된 다른 프로젝트로는 캐나다 국립도서관의 웹 아카이빙 프로젝트, 호주의 판도라, 태즈메이니아 웹 아카이브, 스웨덴의 Kulturarw3 등이 있었다.
2001년부터 2010년까지, 국제 웹 아카이빙 워크숍(IWAW)은 경험을 공유하고 아이디어를 교환하는 플랫폼을 제공했다. 2003년에 설립된 국제 인터넷 보존 컨소시엄 (IIPC)은 웹 아카이브 생성을 위한 표준 및 오픈 소스 도구 개발에 있어 국제적인 협력을 촉진했다.
현재는 해체된 인터넷 메모리 재단은 2004년에 설립되었으며 유럽 연합 집행위원회에 의해 유럽의 웹을 아카이빙하기 위해 설립되었다. 이 프로젝트는 "리치 미디어 캡처, 시간적 일관성 분석, 스팸 평가 및 용어 진화 감지"와 같은 많은 오픈 소스 도구를 개발하고 출시했다. 재단의 데이터는 현재 인터넷 아카이브에 보관되어 있지만 현재 공개적으로 접근할 수는 없다.
보존에 대한 중앙 집중식 책임이 없음에도 불구하고 웹 콘텐츠는 빠르게 공식 기록이 되고 있다. 예를 들어, 2017년에 미국 법무부는 정부가 대통령의 트윗을 공식 성명으로 취급한다고 확인했다.
수집 방법.
웹 기록물관리사들은 일반적으로 HTML 웹 페이지, 스타일 시트, 자바스크립트, 이미지 및 비디오를 포함한 다양한 유형의 웹 콘텐츠를 아카이빙한다. 또한 수집된 리소스에 대한 접근 시간, MIME 유형 및 콘텐츠 길이와 같은 메타데이터를 아카이빙한다. 이 메타데이터는 아카이브된 컬렉션의 인증 및 출처를 확립하는 데 유용하다.
거래 아카이빙.
거래 아카이빙은 웹 서버와 웹 브라우저 사이에 발생하는 실제 거래를 수집하는 이벤트 중심 접근 방식이다. 이는 주로 특정 웹사이트에서 특정 날짜에 실제로 본 콘텐츠의 증거를 보존하는 수단으로 사용된다. 이는 정보 공개 및 보존에 대한 법적 또는 규제 요구 사항을 준수해야 하는 조직에 특히 중요할 수 있다.
거래 아카이빙 시스템은 일반적으로 웹 서버로의 모든 HTTP 요청과 응답을 가로채고, 중복 콘텐츠를 제거하기 위해 각 응답을 필터링하며, 응답을 비트 스트림으로 영구 저장하여 작동한다.
어려움과 한계.
웹 크롤링을 웹 수집의 주요 수단으로 사용하는 웹 아카이브는 웹 크롤링의 어려움에 영향을 받는다.
그러나 작동하는 링크, 미디어 등이 있는 완전히 탐색 가능한 웹 아카이브와 같은 기본 형식의 웹 아카이브는 크롤러 기술을 통해서만 가능하다는 점에 유의해야 한다.
웹은 너무 커서 상당 부분을 크롤링하려면 많은 기술적 자원이 필요하다. 또한 웹은 너무 빠르게 변하기 때문에 크롤러가 크롤링을 마치기도 전에 웹사이트의 일부가 수정될 수 있다.
일반적인 한계.
일부 웹 서버는 일반 브라우저 요청에 응답하는 것과 다른 페이지를 웹 아카이버 요청에 반환하도록 구성되어 있다. 이는 일반적으로 검색 엔진을 속여 더 많은 사용자 트래픽을 웹사이트로 유도하기 위해 수행되며, 종종 책임 회피 또는 해당 콘텐츠를 표시할 수 있는 브라우저에만 향상된 콘텐츠를 제공하기 위해 수행된다.
웹 기록물관리사는 웹 아카이빙의 기술적 문제뿐만 아니라 지적 재산권 법률에도 대처해야 한다. 피터 라이먼은 "웹은 일반적으로 퍼블릭 도메인 자원으로 간주되지만, 저작권이 있으므로 기록물관리사는 웹을 복사할 법적 권리가 없다"고 말한다. 그러나 일부 국가의 국립도서관은 납본 제도의 확장에 따라 웹의 일부를 복사할 법적 권리를 가지고 있다.
WebCite, 인터넷 아카이브 또는 인터넷 메모리 재단과 같이 대중에게 공개되는 일부 비영리 웹 아카이브는 콘텐츠 소유자가 대중이 접근하는 것을 원하지 않는 아카이브된 콘텐츠를 숨기거나 제거할 수 있도록 허용한다. 다른 웹 아카이브는 특정 위치에서만 접근 가능하거나 사용이 제한된다. WebCite는 구글이 승소한 구글 캐싱에 대한 최근 소송을 인용한다.
2017년 미국 금융 규제 기관인 금융산업규제기구(FINRA)는 모든 디지털 통신을 하는 기업이 기록을 보관해야 한다고 명시하는 통지를 발표했다. 여기에는 웹사이트 데이터, 소셜 미디어 게시물 및 메시지가 포함된다. 일부 저작권 법은 웹 아카이빙을 제한할 수 있다. 예를 들어, Sci-Hub의 학술 아카이빙은 현대 저작권법의 범위를 벗어난다. 이 사이트는 오픈 액세스 라이선스가 없는 학술 작품을 포함하여 학술 작품에 대한 영구적인 접근을 제공하며, 이로 인해 그렇지 않으면 사라질 수 있는 과학 연구의 아카이빙에 기여한다.
링크 팜(Link farm)은 월드 와이드 웹에서 검색 엔진 최적화(SEO) 순위를 높이기 위해 그룹 내 다른 사이트에 모두 하이퍼링크되는 웹 사이트 그룹이다. 그래프 이론에서 링크 팜은 클릭 (그래프 이론)(clique)이다. 일부 링크 팜은 수동으로 생성할 수 있지만 대부분은 자동화된 프로그램과 서비스를 통해 생성된다. 링크 팜은 웹 검색 엔진의 색인에 스팸을 보내는 형태이다(스팸덱싱이라고도 함). 기타 링크 교환 시스템은 개별 웹사이트가 다른 관련 웹사이트와 선택적으로 링크를 교환할 수 있도록 설계되었으며 스팸덱싱의 한 형태로 간주되지 않는다.
검색 엔진에는 페이지 관련성을 확인하는 방법이 필요하다. 알려진 방법은 관련 웹사이트에서 직접 오는 단방향 링크를 검사하는 것이다. 링크를 구축하는 과정은 링크 팜에 등록되는 것과는 구별한다. 왜냐하면 후자는 상호 반환 링크가 필요하기 때문에 전체 백링크 이점을 쓸모없게 만드는 경우가 많기 때문이다. 이는 진동으로 인해 어느 사이트가 판매 사이트이고 어느 사이트가 홍보 사이트인지 혼란을 야기한다.
모빌아이 또는 모빌아이 글로벌(Mobileye Global Inc.)은 자율주행 기술과 카메라, 컴퓨터 칩, 소프트웨어를 포함한 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 개발하는 회사이다. 모빌아이는 2017년 인텔에 인수됐다가 2022년 다시 상장했다. 모빌아이는 이스라엘 예루살렘에 본사를 두고 있으며 미국 맨해튼 미드타운에도 영업 및 마케팅 사무소를 두고 있다. (중국 상하이, 일본 도쿄, 독일 뒤셀도르프)
고원도(高元度, ?~?)는 고구려 왕족계의 일본 나라 시대 귀족이다.
고구려 왕족계인 그는 759년에 일본 견당사들을 당나라로부터 맞아 데려오는 역할을 맡았다.
두낫페이(DoNotPay)는 온라인 법률 서비스이자 챗봇이다. 이 제품은 인공지능을 활용하여 교통 위반 딱지 문제를 해결하고 기타 다양한 법률 서비스를 제공한다고 주장하는 "로봇 변호사" 서비스를 격월 36달러의 구독료로 제공한다. 두낫페이의 효율성과 마케팅은 칭찬과 비판의 대상이 되어 왔다.
두낫페이는 주차 위반 딱지 이의를 제기하는 앱으로 시작되었다. 소비자 보호에서 이민 권리에 이르기까지 법적 문제에 관한 문서를 생성하는 서비스를 판매한다. 이는 자동화와 AI를 통해 생성된다고 명시되어 있다. 회사는 IBM 왓슨 AI가 자사 애플리케이션을 지원한다고 주장한다. 현재 영국과 미국(50개 주 전체)에서 사용할 수 있다.
2021년 두낫페이는 앤드리슨 호로위츠, 룩스 캐피털(Lux Capital), 트라이브 캐피털(Tribe Capital) 등을 포함한 투자자로부터 1,000만 달러를 모금하여 2억 1,000만 달러의 가치에 도달했다.
자동 번호판 인식(Automatic number-plate recognition, ANPR)은 이미지의 광학 문자 인식을 사용하여 차량 번호판을 읽고 차량 위치 데이터를 생성하는 기술이다. 기존 폐쇄회로 텔레비전, 교통규칙 집행 카메라 또는 작업을 위해 특별히 설계된 카메라를 사용할 수 있다. ANPR은 차량 등록 또는 허가 여부 확인을 포함하여 법 집행 목적으로 전 세계 경찰에 의해 사용된다. 또한 유료 도로의 전자 요금 징수 및 고속도로 기관 등의 교통 흐름 목록 작성 방법으로도 사용된다.
자동 번호판 인식 기능을 사용하여 카메라로 캡처한 이미지와 번호판의 텍스트를 저장할 수 있으며, 일부는 운전자 사진을 저장하도록 구성할 수 있다. 시스템은 일반적으로 적외선 조명을 사용하여 카메라가 낮이나 밤 언제든지 사진을 찍을 수 있도록 한다. ANPR 기술은 장소에 따른 판의 변화를 고려해야 한다.
개인 정보 보호 문제는 정부가 시민의 움직임을 추적하고, 오인, 높은 오류율, 정부 지출 증가 등 ANPR에 대한 우려를 불러일으켰다. 비평가들은 이를 대중감시의 한 형태로 묘사했다.
로우릿시(, , 1995년 11월 22일~), 또는 바수데바 다스 리예이 누녜스()는 홍콩의 축구 선수로 포지션은 센터백이다. 현재 중국 갑급리그의 광시 핑궈와 홍콩 축구 국가대표팀에서 활동하고 있다.
로우릿시는 1995년 홍콩에서 영국인 아버지와 멕시코인 어머니 사이에서 6자녀 중 5째로 태어났다. 그가 어렸을 때 부모님이 이혼했고 가족들은 라마섬에서 어린 시절을 보냈다. 가난했던 집안 환경으로 인해 가족들은 3, 4번 집을 잃을 상황을 겪었고 그는 가족들이 학교 등록금을 부담할 수 없어 중학교 3학년에 학교를 중퇴했다.
남려(南閭, ?~?)는 고조선의 예족 군장이다.
예군(穢君/濊君)은 예족의 족장을 뜻하는 것으로 추정된다. 위만조선의 간섭을 받다가 기원전 128년에 28만명을 데리고 한나라에 투항했으며, 한나라는 해당 지역에 창해군(蒼海郡/滄海郡)을 설치했다. 창해군은 이후 폐지되었다가 고조선이 멸망한 뒤 해당 지역에 현도군(玄菟郡)이 새로 설치됐다.
"로기완"()은 2024년 공개된 대한민국의 로맨틱 드라마 영화이다. 김희진이 감독과 각본을 맡았다.
주식회사 인스웨이브()는 서울특별시 영등포구에 본사를 둔 AI 및 DX 소프트웨어 개발 전문 기업이다.
2002년에 인스웨이브시스템즈라는 법인으로 설립되었으며 2023년 9월 25일에 코스닥 시장에 상장하였다.
2025년 4월 8일에는 인스웨이브시스템즈에서 현재의 사명인 인스웨이브로 상호를 변경하였다.
찬시우관(, , , , 1992년 8월 1일~)은 홍콩의 축구 선수로 포지션은 중앙 미드필더이다. 현재 홍콩 프리미어리그의 다푸 FC와 홍콩 축구 국가대표팀에서 활동하고 있다.
2014년 대한민국 인천에서 열린 2014년 아시안 게임에 홍콩 축구 대표 선수로 참가했다. 이듬해인 2015년에 처음으로 홍콩 성인 대표팀에 소집되었고 그 해 11월 14일 마카오와의 친선 경기에 출전했으나 이 경기는 국제 축구 연맹의 승인을 받지 않은 비공식 경기이다.
2019년에 다시 홍콩 축구 국가대표가 되었으며 그 해 6월 11일 웡곡대구장에서 열린 중화 타이베이와의 친선 경기를 통해 A매치에 처음 출전했다. 해당 경기는 0-2로 홍콩팀이 패했다.
2023년 12월 카타르에서 열릴 2023년 AFC 아시안컵에 참가하는 홍콩 축구 대표팀의 일원으로 발탁되었다. 이듬해인 2024년 1월 14일 아랍에미리트와의 2023년 아시안컵 조별 리그 1차전에서 1골을 넣으며 홍콩의 아시안컵 토너먼트 역사상 첫 골을 기록했다. 이 골은 아시안컵 1000번째 골이기도 하다.
김태하(2001년 12월 6일 ~ )는 대한민국의 배우이다.