shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
적극적 경청 기술은 조직 내 개인 커뮤니케이션을 개선하는 데 사용된다. 듣는 사람들은 자신의 감정을 제쳐두고 질문하고 말하는 사람의 말을 의역하여 말하는 사람이 의도한 바를 명확히 하고 더 잘 이해하려고 노력한다. 듣는 사람의 주의를 방해하는 방해 요소는 효과적인 경청의 주요 장벽 중 하나이다. 여기에는 배경 소음 및 신체적 불편과 같은 외부 요인과 다른 생각 및 집중력 부족과 같은 내부 방해 요소가 포함된다. 또 다른 장벽은 주의를 분산시키거나 방해 요소를 유발할 수 있는 기술 사용이다. 말하는 사람의 의도를 오해하는 것도 흔한 문제이며, 특히 듣는 사람이 "행간을 읽는" 가정을 할 때 더욱 그렇다. 이 문제는 말하는 사람에게 불분명한 것이 무엇인지 물어봄으로써 완화될 수 있지만, 이것이 항상 효과가 있는 것은 아니다.
강한 의견 불일치는 말하는 내용을 주의 깊게 경청하는 능력을 방해한다. 시선 접촉과 적절한 몸짓 언어는 적극적 경청의 중요한 구성 요소로 간주되며, 말하는 사람에게 피드백을 제공한다. 말하는 사람이 사용하는 강세와 억양 또한 서면으로 제공되지 않는 정보를 듣는 사람에게 제공할 수 있다.
적극적 경청에 대한 비판.
적극적 경청은 효과적인 의사소통 기술로 널리 인정받고 있지만, 여러 학자들은 그 적용에 있어 잠재적인 한계를 지적했다. 특히 교육 개발 및 훈련 내의 일부 맥락에서 적극적 경청은 지나치게 절차적이 되어 진정한 연결보다 구조화된 기술을 우선시할 수 있다. 이는 의미 있는 상호 작용이라기보다는 표면적인 상호 작용으로 이어질 수 있다. 또한, 연구에 따르면 적극적 경청 행동은 일반적으로 긍정적으로 받아들여지지만, 항상 관계 개선 결과로 이어지는 것은 아니며, 이는 그 효과가 맥락과 대인 역학에 따라 달라질 수 있음을 시사한다. 이러한 비판은 단순히 기술에 의존하기보다는 문화적 인식과 진정한 공감을 바탕으로 적극적 경청을 적용하는 것의 중요성을 지적한다.
독일 뮌헨에서 쿠르트 할베그 박사와 동료들이 실시한 부부 치료 연구에 따르면, 부부 치료 상황에서 적극적 경청 기술을 사용했음에도 불구하고 일반적인 부부는 여전히 고통을 겪고 있었다.
적극적 경청은 존 가트만의 결혼을 지키는 7가지 원칙에서 제한적인 유용성을 지닌다고 비판받았다.
로버트 F. 스쿠카는 다음과 같이 주장하며 적극적 경청을 옹호한다.
컴퓨터 과학에서 이진 결정 다이어그램(binary decision diagram, BDD) 또는 분기 프로그램은 불 함수를 나타내는 데 사용되는 자료 구조이다. 더 추상적인 수준에서 BDD는 집합 또는 관계의 압축된 표현으로 간주될 수 있다. 다른 압축된 표현과 달리 압축 해제 없이 압축된 표현에서 직접 작업을 수행한다.
유사한 자료 구조에는 부정 정규형(NNF), 제갈킨 다항식 및 명제 유향 비순환 그래프(PDAG)가 있다.
불 함수는 여러 (결정) 노드와 두 개의 터미널 노드로 구성된 루트, 유향, 비순환 그래프로 표현될 수 있다. 두 터미널 노드에는 0(FALSE)과 1(TRUE)이 레이블로 지정된다. 각 (결정) 노드 formula_1는 불변수 formula_2로 레이블이 지정되며 로우 자식과 하이 자식이라는 두 개의 자식 노드를 갖는다. 노드 formula_1에서 로우 (또는 하이) 자식으로 가는 에지는 변수 formula_2에 값 FALSE (또는 TRUE)를 할당하는 것을 나타낸다. 이러한 BDD는 루트의 모든 경로에서 다른 변수가 동일한 순서로 나타나면 '정렬됨'이라고 한다. BDD는 다음 두 규칙이 그래프에 적용된 경우 '축소됨'이라고 한다.
일반적으로 BDD라는 용어는 거의 항상 환원 정렬 이진 결정 다이어그램(문헌에서는 정렬 및 축소 측면을 강조해야 할 때 사용되는 ROBDD)을 의미한다. ROBDD의 장점은 특정 함수 및 변수 순서에 대해 정식(동형에 대해 고유)이라는 것이다. 이 속성은 기능 등가성 확인 및 기능 기술 매핑과 같은 다른 작업에 유용하게 만든다.
루트 노드에서 1-터미널로 가는 경로는 표현된 불 함수가 참인 (부분적일 수도 있는) 변수 할당을 나타낸다. 경로가 노드에서 로우(또는 하이) 자식으로 내려갈 때 해당 노드의 변수는 0(각각 1)으로 할당된다.
아래 왼쪽 그림은 이진 결정 트리(축소 규칙이 적용되지 않음)와 진리표를 보여주며, 각각 함수 formula_5를 나타낸다. 왼쪽 트리의 경우, 주어진 변수 할당에 대한 함수의 값은 그래프를 따라 터미널로 내려가는 경로를 따라 결정할 수 있다. 아래 그림에서 점선은 로우 자식으로 가는 에지를 나타내고, 실선은 하이 자식으로 가는 에지를 나타낸다. 따라서 formula_6을 찾으려면 x1에서 시작하여 점선을 따라 x2로 이동한 다음 (x1이 0으로 할당되었으므로) 두 개의 실선을 따라 이동한다 (x2와 x3가 각각 1로 할당되었으므로). 이것은 터미널 1로 이어지며, 이는 formula_6의 값이다.
왼쪽 그림의 이진 결정 트리는 두 가지 축소 규칙에 따라 최대로 축소하여 이진 결정 다이어그램으로 변환할 수 있다. 결과 BDD는 오른쪽 그림에 나와 있다.
이 불 함수를 쓰는 또 다른 표기법은 formula_8이다.
보완된 에지.
ROBDD는 보완 링크라고도 알려진 보완된 에지를 사용하여 더욱 간결하게 표현할 수 있다. 결과 BDD는 때때로 유형화된 BDD 또는 부호 있는 BDD로 알려져 있다.
보완된 에지는 로우 에지에 보완되었는지 여부를 주석으로 달아서 형성된다. 에지가 보완된 경우, 해당 에지가 가리키는 노드에 해당하는 불 함수의 부정(해당 노드를 루트로 하는 BDD가 나타내는 불 함수)을 나타낸다. 하이 에지는 결과 BDD 표현이 정식 형태임을 보장하기 위해 보완되지 않는다. 이 표현에서 BDD는 아래에 설명된 이유로 단일 리프 노드를 갖는다.
BDD를 표현할 때 보완된 에지를 사용하는 두 가지 장점은 다음과 같다.
그러나 도널드 커누스는 다르게 주장한다.
이 표현에서 BDD에 대한 참조는 BDD의 루트를 가리키는 (가능하면 보완된) "에지"이다. 이는 보완된 에지를 사용하지 않는 표현에서 BDD의 루트 노드인 BDD에 대한 참조와는 대조적이다. 이 표현에서 참조가 에지여야 하는 이유는 각 불 함수에 대해 함수와 그 부정이 BDD 루트에 대한 에지와 동일한 BDD 루트에 대한 보완된 에지로 표현되기 때문이다. 이것이 부정이 상수 시간을 필요로 하는 이유이다. 또한 단일 리프 노드로 충분한 이유도 설명한다. FALSE는 리프 노드를 가리키는 보완된 에지로 표현되고, TRUE는 리프 노드를 가리키는 일반 에지(즉, 보완되지 않음)로 표현된다.
예를 들어, 불 함수가 보완된 에지를 사용하여 표현된 BDD로 표현된다고 가정하자. 변수에 (불) 값이 할당된 경우 불 함수의 값을 찾으려면 BDD의 루트를 가리키는 참조 에지에서 시작하여 주어진 변수 값으로 정의된 경로를 따라가다가(노드를 레이블하는 변수가 FALSE이면 로우 에지를 따라가고, 노드를 레이블하는 변수가 TRUE이면 하이 에지를 따라감) 리프 노드에 도달할 때까지 계속한다. 이 경로를 따르는 동안 우리가 통과한 보완된 에지의 수를 센다. 리프 노드에 도달했을 때 홀수 개의 보완된 에지를 교차했다면, 주어진 변수 할당에 대한 불 함수의 값은 FALSE이고, 그렇지 않으면(짝수 개의 보완된 에지를 교차했다면) 주어진 변수 할당에 대한 불 함수의 값은 TRUE이다.
이 표현에서 BDD의 예시 다이어그램은 오른쪽에 나와 있으며, 위에 있는 다이어그램과 동일한 불 표현, 즉 formula_9를 나타낸다. 로우 에지는 점선으로, 하이 에지는 실선으로 표시되며, 보완된 에지는 원본에 원으로 표시된다. @ 기호가 있는 노드는 BDD에 대한 참조를 나타낸다. 즉, 참조 에지는 이 노드에서 시작하는 에지이다.
자료 구조가 만들어진 기본적인 아이디어는 섀넌 확장에서 비롯되었다. 스위칭 함수는 하나의 변수를 할당함으로써 두 개의 서브 함수(공인수)로 분할된다 (if-then-else 정규형 참고). 이러한 서브 함수가 서브 트리로 간주되면 이진 결정 트리로 표현될 수 있다. 이진 결정 다이어그램(BDD)은 C. Y. Lee에 의해 도입되었고, Sheldon B. Akers와 Raymond T. Boute에 의해 추가로 연구되고 알려지게 되었다. 이들 저자들과는 독립적으로, "정식 괄호 형식"이라는 이름의 BDD는 Yu. V. Mamrukov가 속도 독립 회로 분석을 위한 CAD에서 구현했다. 자료 구조에 기반한 효율적인 알고리즘의 잠재력은 카네기 멜런 대학교의 랜달 브라이언트가 조사했다. 그의 주요 확장은 고정 변수 순서(정식 표현을 위해)와 공유 서브그래프(압축을 위해)를 사용하는 것이었다. 이 두 가지 개념을 적용하면 집합과 관계의 표현을 위한 효율적인 자료 구조와 알고리즘이 탄생했다. 여러 BDD에 걸쳐 공유를 확장하여, 즉 하나의 서브그래프가 여러 BDD에서 사용될 때, 공유 축소 정렬 이진 결정 다이어그램 자료 구조가 정의된다. BDD라는 개념은 이제 일반적으로 그 특정 자료 구조를 지칭하는 데 사용된다.
도널드 커누스는 그의 비디오 강의 "이진 결정 다이어그램(BDD)의 재미"에서 BDD를 "지난 25년간 나온 유일하고 정말 근본적인 자료 구조 중 하나"라고 부르며, 브라이언트의 1986년 논문이 한동안 컴퓨터 과학에서 가장 많이 인용된 논문 중 하나였다고 언급했다.
아드난 다르위시와 그의 협력자들은 BDD가 요구 사항의 다양한 조합에 의해 유도된 여러 불 함수의 정규형 중 하나임을 보여주었다. 다르위시에 의해 식별된 또 다른 중요한 정규형은 분해 가능한 부정 정규형 또는 DNNF이다.
BDD는 CAD 소프트웨어에서 회로를 합성(논리 합성)하고 형식 검증에 광범위하게 사용된다. 결함 트리 분석, 베이즈 추론, 제품 구성 및 사적 정보 검색을 포함하여 덜 알려진 BDD의 여러 응용 프로그램이 있다.
모든 임의의 BDD(축소되거나 정렬되지 않았더라도)는 각 노드를 2대1 멀티플렉서로 대체함으로써 하드웨어에 직접 구현할 수 있다. 각 멀티플렉서는 FPGA의 4-LUT로 직접 구현할 수 있다. 임의의 논리 게이트 네트워크를 BDD로 변환하는 것은 그렇게 간단하지 않다(AND-인버터 그래프와 달리).
BDD는 효율적인 데이터로그 인터프리터에 적용되었다.
변수 순서.
BDD의 크기는 표현되는 함수와 선택된 변수 순서에 따라 결정된다. 변수 순서에 따라 노드 수가 최적의 경우 선형(n에 비례)이고 최악의 경우 지수적으로 늘어나는 불 함수 formula_10가 존재한다(예: 리플 캐리 가산기). 불 함수 formula_11를 고려해 보자. 변수 순서 formula_12를 사용하면 함수를 표현하는 데 formula_13개의 노드가 필요하다. 순서 formula_14를 사용하면 BDD는 formula_15개의 노드로 구성된다.
이 자료 구조를 실제로 적용할 때 변수 순서에 신경 쓰는 것은 매우 중요하다. 최적의 변수 순서를 찾는 문제는 NP-난해이다. 어떤 상수 c &gt; 1에 대해서는 최적의 것보다 크기가 최대 c배 더 큰 OBDD를 생성하는 변수 순서를 계산하는 것도 NP-난해이다. 그러나 이 문제를 해결하기 위한 효율적인 휴리스틱이 존재한다.
그래프 크기가 항상 변수 순서와 무관하게 지수적인 함수도 있다. 이는 예를 들어 곱셈 함수에 해당한다. 실제로, 두 formula_16비트 숫자의 곱셈의 중간 비트를 계산하는 함수는 formula_17개 정점보다 작은 OBDD를 갖지 않는다. (곱셈 함수가 다항식 크기 OBDD를 갖는다면, 이는 소인수분해가 P/poly에 속함을 보여줄 것이며, 이는 사실로 알려져 있지 않다.)
또 다른 악명 높은 예시는 지수 크기 BDD를 갖는 가장 간단한 함수로 간주되는 숨겨진 가중치 비트 함수이다.
연구자들은 BDD 자료 구조의 개선을 제안하여 BMD(이진 모멘트 다이어그램), ZDD(제로 억제 결정 다이어그램), FBDD(자유 이진 결정 다이어그램), FDD(함수 결정 다이어그램), PDD(패리티 결정 다이어그램), MTBDD(다중 터미널 BDD)와 같은 여러 관련 그래프를 탄생시켰다.
BDD에서의 논리 연산.
BDD에 대한 많은 논리 연산은 다항 시간 그래프 조작 알고리즘으로 구현될 수 있다.
그러나 이러한 연산을 여러 번 반복하면, 예를 들어 BDD 집합의 논리곱 또는 논리합을 형성하면 최악의 경우 기하급수적으로 큰 BDD가 발생할 수 있다. 이는 두 BDD에 대한 이전 연산 중 하나가 BDD 크기의 곱에 비례하는 BDD를 초래할 수 있고, 결과적으로 여러 BDD의 경우 연산 수에 따라 크기가 기하급수적으로 커질 수 있기 때문이다. 변수 순서는 새로 고려해야 한다. BDD 집합(일부)에 좋은 순서가 연산 결과에 좋은 순서가 아닐 수도 있다. 또한 불 함수의 BDD를 구성하는 것은 NP-완전 충족 가능성 문제와 co-NP-완전 항진식 문제를 해결하므로, 결과 BDD가 작더라도 BDD를 구성하는 데 불 수식 크기에 비례하여 기하급수적인 시간이 걸릴 수 있다.
축소된 BDD의 여러 변수에 대한 존재 추상화를 계산하는 것은 NP-완전이다.
모델-카운팅, 즉 불 함수의 만족 할당 수를 세는 것은 BDD의 경우 다항 시간에 수행될 수 있다. 일반적인 명제 수식의 경우 문제는 ♯P-완전이며 알려진 최상의 알고리즘은 최악의 경우 지수 시간을 필요로 한다.
아트 아마도르(영어: Art Amador)는 미국의 기업인으로, 인공지능(AI) 기반 투자 기업인 EquBot과 그 기관사업부인 QuantumStreet AI의 공동창업자이자 최고운영책임자(COO)이다. 그는 IBM 왓슨(및 watsonx) 생태계를 활용한 AI 운용 체계를 바탕으로 2017년 AI Powered Equity ETF(AIEQ)의 출시에 참여했으며, 2018년에는 국제주식형 AIIQ 출시에 관여했다. AIEQ는 현재 Amplify ETFs 산하에서 운용된다. 아마도르는 공인재무설계사(CFP) 자격을 보유하며, 샌디에이고 주립 대학교에서 금융서비스 학사, 캘리포니아 대학교 버클리에서 MBA를 취득했다.
아마도르는 미국에서 태어나 금융서비스 분야에서 경력을 쌓았으며, 샌디에이고 주립 대학교에서 금융서비스 학사 학위를, 캘리포니아 대학교 버클리 하스 경영대학원에서 MBA를 각각 취득했다. 그는 공인재무설계사(CFP) 자격을 취득했다.
EquBot.
EquBot은 IBM 왓슨 기반의 자연어처리·감성분석·기계학습을 결합한 AI 운용 모델(일명 ‘EquBot 모델’)을 통해 대규모 비정형·정형 데이터를 분석해 주식 선택과 포트폴리오 구성을 수행한다. 2017년 10월 18일에는 뉴욕증권거래소(NYSE) 상장 액티브 ETF인 AIEQ를, 2018년 6월에는 미국 외 선진국 주식에 투자하는 AIIQ를 각각 출시했다. 2019년 2월에는 NYSE 오프닝 벨 행사에 참여했다. AIEQ는 이후 Amplify ETFs 체계로 편입되어 운용되고 있다.
QuantumStreet AI (EquBot 기관사업부).
IBM은 2023년 고객 사례에서 “QuantumStreet는 EquBot의 기관사업부이자 IBM의 핀테크 파트너”라고 명시하였다. QuantumStreet AI는 글로벌 은행·운용사와 협업해 AI 기반 지수와 운용 도구를 제공하며, 2024년에는 BNP 파리바와 함께 브라질 시장에 크로스애셋 추세·AI 지수를 공개했다. 2025년에는 인도 SUD Life와의 제휴를 통해 watsonx 기반 생성형 AI 투자 상품을 설계하기로 했다.
투자 철학 및 운용 방식.
아마도르가 관여한 EquBot/QuantumStreet의 AI 운용은 기업 재무지표·밸류에이션 등 정형 데이터와 뉴스·공시·리포트·소셜미디어 등 비정형 데이터를 결합해 다차원적 확률·랭킹을 산출하고, 이를 바탕으로 종목 선택과 리스크 관리를 수행한다. 하스 경영대학원은 이 플랫폼이 ‘설명 가능한 시간 기반(temporal) AI’를 지향한다고 설명한다.
AIEQ는 출시 초기부터 ‘세계 최초의 AI 운용 액티브 ETF’로 주목을 받았으나, 2023년의 ‘AI 랠리’ 구간에서는 S&amp;P 500를 추행하지 못하는 구간도 확인되었다.
컴퓨터 과학에서 스킵 리스트(skip list) 또는 스킵리스트(skiplist)는 formula_1개의 요소로 구성된 정렬된 시퀀스 내에서 탐색에 대해 formula_2 평균 복잡도를, 삽입에 대해 formula_2 평균 복잡도를 허용하는 확률적 자료 구조이다. 따라서 정렬된 배열의 가장 좋은 기능(탐색용)을 얻으면서, 정적 배열로는 불가능한 삽입을 허용하는 연결 리스트와 유사한 구조를 유지할 수 있다. 빠른 탐색은 하위 시퀀스의 연결된 계층 구조를 유지함으로써 가능하며, 각 연속적인 하위 시퀀스는 이전 시퀀스보다 더 적은 요소를 건너뛴다(아래 그림 참조). 탐색은 가장 희소한 하위 시퀀스에서 시작하여, 탐색 중인 요소보다 작거나 같거나 큰 두 개의 연속적인 요소를 찾을 때까지 계속된다. 연결된 계층 구조를 통해 이 두 요소는 다음으로 희소한 하위 시퀀스의 요소에 연결되며, 최종적으로 전체 시퀀스에서 탐색이 끝날 때까지 탐색이 계속된다. 건너뛰는 요소는 확률적으로 선택될 수도 있고 결정론적으로 선택될 수도 있지만, 전자가 더 일반적이다.
스킵 리스트는 여러 계층으로 구성된다. 가장 아래 계층 formula_4은 일반적인 정렬된 연결 리스트이다. 각 상위 계층은 아래 리스트에 대한 "고속 차선" 역할을 하며, 계층 formula_5의 요소는 특정 고정 확률 formula_6(일반적으로 formula_7 또는 formula_8)로 계층 formula_9에 나타난다. 평균적으로 각 요소는 formula_10개의 리스트에 나타나며, 가장 높은 요소(일반적으로 스킵 리스트의 맨 앞에 있는 특수 헤드 요소)는 모든 리스트에 나타난다. 스킵 리스트는 formula_11(즉, formula_1의 formula_13를 밑으로 하는 로그)개의 리스트를 포함한다.
대상 요소를 탐색하는 것은 최상위 리스트의 헤드 요소에서 시작하여, 현재 요소가 대상보다 크거나 같을 때까지 수평으로 진행된다. 현재 요소가 대상과 같으면 발견된 것이다. 현재 요소가 대상보다 크거나, 탐색이 연결 리스트의 끝에 도달하면, 이전 요소로 돌아가서 다음 하위 리스트로 수직으로 내려간 후 절차가 반복된다. 각 연결 리스트에서 예상되는 단계 수는 최대 formula_13이며, 이는 대상에서 다음 상위 리스트에 나타나는 요소에 도달하거나 현재 리스트의 시작에 도달할 때까지 탐색 경로를 역추적함으로써 알 수 있다. 따라서 formula_6가 상수일 때 탐색의 총 예상 비용은 formula_16이며, 이는 formula_17이다. formula_6의 다른 값을 선택함으로써 탐색 비용과 저장 비용을 교환할 수 있다. 예를 들어, formula_19 값은 스킵 리스트의 평균 탐색 시간을 최소화하는 반면, formula_20 값은 구현을 단순화한다.
구현 세부 사항.
스킵 리스트에 사용되는 요소는 여러 리스트에 참여할 수 있으므로 두 개 이상의 포인터를 포함할 수 있다.
삽입 및 삭제는 해당 연결 리스트 연산과 매우 유사하게 구현되지만, "높은" 요소는 하나 이상의 연결 리스트에 삽입되거나 삭제되어야 한다는 점이 다르다.
오름차순으로 모든 노드를 방문해야 하는 formula_21 연산(예: 전체 리스트 인쇄)은 스킵 리스트의 레벨 구조를 최적으로 비확률화하여 formula_2 탐색 시간을 가져올 기회를 제공한다. (i번째 유한 노드의 레벨은 i가 홀수가 되기 전에 2로 반복적으로 나눌 수 있는 횟수에 1을 더한 값으로 선택한다. 또한 음의 무한 헤더의 경우 i=0인데, 이는 음의 및 양의 무한 노드에 대해 가능한 가장 높은 레벨을 선택하는 일반적인 특수 사례가 있기 때문이다.) 그러나 이것은 또한 누군가가 레벨 1보다 높은 모든 노드가 어디에 있는지 알고 삭제할 수 있도록 허용한다.
대안적으로, 레벨 구조는 다음과 같이 준-무작위로 만들 수 있다.
모든 노드를 레벨 1로 설정한다.
j ← 1
while 레벨 j의 노드 수가 1보다 클 동안
for 레벨 j의 각 i번째 노드 에 대해
if i가 홀수 이고 i가 레벨 j의 마지막 노드가 아닌 경우
레벨 j+1로 승격할지 무작위로 선택한다.
else if i가 짝수 이고 노드 i-1이 승격되지 않은 경우
레벨 j+1로 승격한다.
비확률화된 버전과 마찬가지로, 준-무작위화는 formula_21 연산(모든 노드를 방문하는)을 실행해야 하는 다른 이유가 있을 때만 수행된다.
이 준-무작위화의 장점은 비확률화된 버전만큼 적대적 사용자에게 레벨 구조 관련 정보를 많이 알려주지 않는다는 점이다. 이는 적대적 사용자가 최하위 레벨이 아닌 노드를 알 수 있다면 상위 레벨 노드를 단순히 삭제함으로써 성능을 악화시킬 수 있기 때문에 바람직하다. (그러나 베티아(Bethea)와 라이터(Reiter)는 그럼에도 불구하고 적대적 사용자가 확률적 및 타이밍 방법을 사용하여 성능 저하를 강요할 수 있다고 주장한다.) 탐색 성능은 여전히 로그 시간으로 보장된다.
"다음으로 각 i번째에 대해..."라는 부분에서 각 짝수-홀수 쌍에 대해 동전 던지기를 하는 것을 잊고, 짝수만 승격할지 홀수만 승격할지를 결정하기 위해 동전을 한 번만 던지는 "최적화"를 하고 싶은 유혹이 있을 수 있다. 이렇게 하면 formula_24번의 동전 던지기 대신 formula_2번만 던지게 된다. 불행하게도 이것은 적대적 사용자에게 (레벨 1 이상에 있는) 짝수 번호 노드들이 모두 레벨 1보다 높다고 추측할 경우 50/50의 정확도를 제공한다. 이는 특정 노드가 정수 N인 레벨 N에 있다고 추측할 확률이 매우 낮다는 특성에도 불구하고 그렇다.
스킵 리스트는 더 전통적인 균형 트리 자료 구조와 같은 절대적인 최악의 경우 성능 보장을 제공하지 않는다. 스킵 리스트를 구축하는 데 사용되는 동전 던지기가 심하게 불균형한 구조를 생성할 가능성(매우 낮지만)이 항상 있기 때문이다. 그러나 스킵 리스트는 실제로 잘 작동하며, 무작위 균형 조정 방식은 균형 이진 탐색 트리에서 사용되는 결정론적 균형 조정 방식보다 구현하기 쉽다고 주장되어 왔다. 스킵 리스트는 병렬 컴퓨팅에서도 유용하며, 자료 구조의 전역적인 재균형 조정 없이 스킵 리스트의 다른 부분에 삽입을 병렬로 수행할 수 있다. 이러한 병렬 처리는 애드혹 무선망에서 자원 발견에 특히 유리할 수 있는데, 무작위 스킵 리스트는 단일 노드의 손실에 대해 견고하게 만들 수 있기 때문이다.
인덱싱 가능한 스킵 리스트.
위에서 설명한 바와 같이 스킵 리스트는 정렬된 시퀀스에서 값을 formula_2 시간으로 빠르게 삽입하고 제거할 수 있지만, 시퀀스의 주어진 위치에서 값을 찾는 데는 formula_21 시간이 걸린다(즉, 500번째 값 반환). 그러나 약간의 수정으로 임의 접근 인덱싱 조회 속도를 formula_2으로 향상시킬 수 있다.
모든 링크에 대해 링크의 너비도 저장한다. 너비는 각 상위 계층 "고속 차선" 링크가 이동하는 최하위 계층 링크의 수로 정의된다.
예를 들어, 페이지 상단 예시에서 링크의 너비는 다음과 같다.
1 10
o---&gt; o---------------------------------------------------------&gt; o 최상위 레벨
1 3 2 5
o---&gt; o---------------&gt; o---------&gt; o---------------------------&gt; o 레벨 3
1 2 1 2 3 2
o---&gt; o---------&gt; o---&gt; o---------&gt; o---------------&gt; o---------&gt; o 레벨 2
o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o---&gt; o 최하위 레벨
Head 1st 2nd 3rd 4th 5th 6th 7th 8th 9th 10th NIL
Node Node Node Node Node Node Node Node Node Node
상위 레벨 링크의 너비는 그 아래에 있는 구성 링크의 합과 같다(예: 너비 10 링크는 바로 아래의 너비 3, 2, 5 링크를 포함한다). 결과적으로 모든 너비의 합은 모든 레벨에서 동일하다(10 + 1 = 1 + 3 + 2 + 5 = 1 + 2 + 1 + 2 + 3 + 2).
스킵 리스트를 인덱싱하고 i번째 값을 찾으려면, 스킵 리스트를 탐색하면서 각 이동된 링크의 너비를 세어 내려간다. 다가오는 너비가 너무 크면 한 레벨 아래로 내려간다.
예를 들어, 다섯 번째 위치(노드 5)의 노드를 찾으려면 최상위 레벨에서 너비 1의 링크를 이동한다. 이제 네 단계가 더 필요하지만 이 레벨의 다음 너비는 10으로 너무 크므로 한 레벨 아래로 내려간다. 너비 3의 링크 하나를 이동한다. 너비 2의 또 다른 단계는 너무 멀 것이므로 최하위 레벨로 내려간다. 이제 너비 1의 마지막 링크를 이동하여 목표 총합 5(1+3+1)에 도달한다.
function lookupByPositionIndex(i)
i ← i + 1 # 헤드를 단계로 세지 않는다.
for level from top to bottom do
while i ≥ node.width[level] do # 다음 단계가 너무 멀지 않으면
i ← i - node.width[level] # 현재 너비를 뺀다.
node ← node.next[level] # 현재 레벨에서 앞으로 이동한다.
이 인덱싱 구현 방법은 윌리엄 푸(William Pugh)의 "A skip list cookbook"에 자세히 설명되어 있다.
스킵 리스트는 1989년 윌리엄 푸에 의해 처음 기술되었다.
저자의 말을 인용하자면:
스킵 리스트를 사용하는 응용 프로그램 및 프레임워크 목록:
스킵 리스트는 분산 응용 프로그램(노드가 물리적 컴퓨터를 나타내고 포인터가 네트워크 연결을 나타내는)에서도 사용되며, 잠금 경합이 적은 고도로 확장 가능한 동시 우선순위 큐를 구현하는 데 사용된다. 또는 잠금 없이도, 잠금 없는 동시 딕셔너리 구현에도 사용된다. 스킵 리스트를 사용하여 (잠금 없는) 우선순위 큐 및 동시 딕셔너리를 구현하기 위한 여러 미국 특허도 있다.
쿼터백자산운용(영어: Quarterback Investments Co., Ltd.)은 2015년에 설립된 대한민국의 자산운용사로, 알고리즘과 데이터 기반 로보어드바이저·투자일임 및 연금 자문 서비스를 제공한다. 본사는 서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 26층에 있다. 대표이사는 2020년 3월부터 조홍래이며, 그룹은 장두영이 이끈다. 2025년에는 재무설계 기반 AI 자산관리 플랫폼 베러웰스(BetterWealth)를 출시했다.
쿼터백자산운용은 쿼터백그룹이 모기업이며, 그룹은 알고리즘·소프트웨어 개발을 담당한다. 회사 대표이사는 조홍래이고, 최고투자책임자(CIO)는 심현수다. 알고리즘 리더로 손모 씨(William Sohn)가 소개되어 있다. 본사 소재지는 서울특별시 영등포구 여의대로 108 파크원 타워1 26층이다.
더벨 보도에 따르면 쿼터백그룹은 쿼터백자산운용의 최대주주다.
회사는 B2C·B2B를 병행한다. 개인 고객에게는 투자일임·자문과 연금(DC·IRP·개인연금) 솔루션을 제공하고, 금융기관과 재무설계사(FA)에게는 베러웰스 기반 자산관리·진단 플랫폼을 제공한다. 수익은 일임·자문 수수료, B2B 플랫폼·솔루션 라이선스 및 협업 수수료에서 발생한다는 점이 보도·공식자료를 통해 확인된다.
글로벌 자산배분, 미국 주식·ETF, 인컴 전략을 포함한 포트폴리오 일임과 연금 자문을 수행한다. 퇴직연금 분야에서는 은행·증권·운용사와의 제휴를 통해 일임형 로보어드바이저 서비스를 확장하고 있다.
신한은행과 퇴직연금 로보어드바이저 일임서비스 구축을 위한 업무협약을 체결했고, 삼성증권 IRP 고객 대상 일임 서비스도 제공한다.
베러웰스(BetterWealth).
베러웰스는 재무설계 기반 AI 자산관리 플랫폼으로, 고객의 전 금융계좌 데이터를 통합 분석해 투자·연금·세금 전략까지 실행형 제안을 제공하도록 설계되었다. 금융기관 전용 버전과 독립형 FA 버전으로 이원화되어 제공된다.
투자일임·자문.
미국 성장주·글로벌 배당·TDF·자산배분형 등 전략형·자동형 두 가지 진입 방식을 지원하며 IRP·연금저축 계좌를 중심으로 일임 서비스를 제공한다.
기술 및 알고리즘.
쿼터백은 자체 AI 시스템 큐비스(QBIS)를 운용한다. 데이터 수집(DE)–환경분석(EMMA)–자산분석(TIA)–전략수립(SARA)–투자실행(CORA) 등 5개 엔진으로 구성되며, 고객 위험성향과 시장 국면에 맞춰 포트폴리오를 산출·집행하는 구조다. 특히 CORA 모듈은 고객 맞춤형 포트폴리오 실행을 지원하는 로보어드바이저 엔진으로 소개된다. 회사는 코스콤 로보어드바이저 테스트베드 제도를 활용하며, 테스트베드는 수익성 검증이 아니라 합리성·안정성·법규준수 등을 확인하는 절차임을 고지하고 있다.
공개 자료에 따르면 2021년 상반기 운용자산(AUM)은 약 4,100억원으로 추정되며, 2021년 말 기준 AUM은 약 4,530억원으로 집계되었다. 회사의 자금은 개인 일임·자문과 함께 기관 위탁 및 B2B 솔루션 자금이 혼재한다.
회사는 ‘웰스테크(WealthTech)’ 이미지를 강조하며 전문가 생산성 향상과 실행 중심 자산관리 메시지를 전면에 내세운다. 베러웰스는 데이터 분석 기반 AI 자산관리 플랫폼으로 포지셔닝되어 언론 및 자사 자료에서 차별점이 소개된다.
공식 자료에서는 금융소비자 보호 고지와 연금 상담·교육 성격의 콘텐츠 제공이 확인된다. 로보어드바이저의 한계와 테스트베드 성격을 명확히 고지해 투자자 이해 증진을 도모한다.
코스콤 로보어드바이저 테스트베드 결과 비교에서 회사 알고리즘은 일부 유형에서 상위권을 기록했으나, 전 영역 1위는 아니었다는 평가가 보도되었다(2025년 기준). 이는 유형별 성과 편차와 평가 방식 차이에 따른 결과로 해석된다.
조홍래(1980년생)는 대한민국의 자산운용사 경영인으로, 쿼터백자산운용 대표이사다. 자산배분과 상장지수펀드(ETF)를 활용한 EMP 전략을 기반으로, 로보어드바이저 및 데이터 기반 운용을 강조한다.
투자 철학 및 경영 기조.
조홍래는 다양한 자산과 ETF를 결합한 초분산 자산배분과 규칙 기반 운용을 핵심 원칙으로 제시한다. 그는 감정과 편향을 최소화하는 데이터·알고리즘 활용이 장기 성과에 유리하다고 밝히며, 로보어드바이저를 인간 운용역과 기술의 결합으로 정의한다. 대표 취임 이후 로보어드바이저와 대체자산 운용의 병행, EMP 전략의 고도화를 회사 방향으로 제시했다. 또한 ‘웰스테크(Wealth-tech)’를 표방하며, 기술로 자산관리의 투명성과 범접성을 높이는 비전을 공표했다.
자동차 경보 장치는 차량 자체, 내용물 또는 둘 다의 자동차 도난을 막기 위해 차량에 설치되는 전자 장치이다. 자동차 경보 장치는 작동 조건이 충족될 때 큰 소리(종종 차량에 장착된 사이렌, 클랙슨, 사전 녹음된 경고음, 차량 자체의 경적 또는 이들의 조합)를 내어 작동한다. 이러한 경보 장치는 차량의 헤드라이트를 깜빡이게 하거나, 호출 시스템을 통해 차량 소유자에게 사건을 알리거나, 차량 시동에 필요한 하나 이상의 전기 회로를 차단할 수 있다. 저렴하게 구입하고 설치할 수 있지만, 소리만 내는 이러한 장치가 차량 침입이나 도난을 억제하는 데 미치는 효과는 미미한 것으로 보인다.
도난 방지용 자동차 경보 장치의 초기 버전은 1913년 덴버의 알려지지 않은 죄수가 발명했다. 이 버전은 수동으로 작동되었으며, 누군가 엔진을 크랭크하려고 할 때 작동되었다. 원격 시동 장치의 초기 버전에 영감을 받은 후기 경보 장치는 1916년에 발표되었다. 이 버전은 차량 소유자가 수신기를 소지하고 있으면, 차량 점화 시스템이 조작될 경우 신호를 보냈다.
자동차 경보 장치는 이모빌라이저와 혼동해서는 안 된다. 둘 다 차량 도난을 방지하는 목적을 가지고 있지만, 작동 방식은 다르다. 이모빌라이저는 일반적으로 가청 또는 시각적 도난 방지 기능을 제공하지 않으며, 이모빌라이저가 없는 차량 운전자보다 더 많은 운전자의 입력이 필요하지 않다.
자동차 경보 장치는 두 가지 범주로 나눌 수 있다.
경보 장치는 종종 다양한 기능과 함께 제공된다. 원격 자동차 경보 장치는 일반적으로 소유자가 키 fob를 사용하여 무선으로 경보 장치를 제어할 수 있도록 하는 추가 수신기로 구성된다. 원격 자동차 경보 장치는 일반적으로 이모빌라이저 및 모션 센서와 함께 다양한 센서를 장착하고 있다.
키리스 원격 자동차 경보 장치는 일반적으로 강력한 암호화 인증 방법을 기반으로 한다.
자동차 경보 장치 작동 및 해제.
일반적으로 자동차 경보 장치는 리모컨으로 작동 또는 해제된다. 최근 리모컨은 롤링 코드를 사용한다.
OEM 경보 장치.
거의 모든 OEM 경보 장치는 일반적으로 차량의 키리스 엔트리 리모컨으로 작동 및 해제된다. 많은 차량에서 운전석 또는 조수석 도어의 키 실린더는 스위치를 작동시키므로, 도어에 키를 사용하면 경보 장치가 작동 또는 해제된다.
일부 차량은 운전석 도어가 열려 있는 상태에서 파워 도어록 스위치를 누르고 도어가 닫히면 작동된다.
일부 차량은 점화 장치가 켜지면 해제된다. 종종 키 기반 이모빌라이저와 경보 장치가 장착된 차량의 경우 유효한 키 코드와 점화 장치의 조합이 시스템을 해제한다.
애프터마켓 경보 장치.
OEM 경보 장치와 마찬가지로, 애프터마켓 시스템은 일반적으로 리모컨을 통해 작동 및 해제된다. 일반적으로 키 실린더를 통한 외부 해제 기능은 없지만, 일반적으로 숨겨진 위치에 오버라이드 스위치가 장착되어 있다.
작동 유발 요인.
자동차 경보 장치의 개별 작동 유발 요인은 차량의 제조사 및 모델, 그리고 경보 장치 자체의 브랜드 및 모델(애프터마켓 경보 장치의 경우)에 따라 크게 다르다. 애프터마켓 경보 장치는 범용으로 설계되었기(즉, 특정 자동차 제조사의 차량이 아닌 모든 12볼트 마이너스 접지 전기 시스템과 호환되도록) 때문에, 일반적으로 설치자/차량 소유자가 연결하지 않기로 선택하는 작동 유발 입력이 있으며, 이는 또한 무엇이 경보 장치를 작동시킬지를 결정한다.
일반적으로 OEM 경보 장치는 문과 트렁크/해치에 대한 무단 침입을 감시한다. 일부 차량에서는 핀 스위치, 수은 스위치 또는 래치에 통합된 마이크로스위치를 통해 이루어진다. 다른 차량에서는 도어록 메커니즘에 스위치가 내장되어 있다. 일부 OEM 경보 장치는 후드가 열리거나 점화 장치가 켜지면 추가로 작동된다. 일부 시스템에는 창문 유리가 깨지는 것과 같이 차량 본체에 상당한 충격이 가해지면 작동되는 충격 센서가 있다. 일부 고급 모델에는 차량 내부를 감시하는 모션 센서가 설치되어 있다.
가장 간단한 애프터마켓 경보 장치는 사이렌과 제어 모듈이 있는 일체형 장치이다. 가장 일반적인 유형의 센서는 충격 센서와 차량 배터리에 연결되는 두 개의 전선(12볼트 정전원 및 접지)이다. 이 유형의 경보 장치는 충격 센서로 전달되는 진동이나 입력 전압 변화(경보 장치는 갑작스러운 전압 변화가 문이나 트렁크가 열리거나 점화 장치가 켜지는 것으로 가정한다)에 의해 작동된다. 그러나, 많은 전자 제어 모듈을 사용하는 최신 모델 차량에서는 시동이 꺼진 상태에서도 전류를 소비할 수 있으므로 오작동에 매우 취약하다.
더 정교한 애프터마켓 경보 장치는 차량의 전자 장치에 개별적으로 연결된다. 일반적으로 이러한 경보 장치는 전원 및 접지 입력뿐만 아니라 양극 및 음극 스위치 도어 열림 회로, 음극 트렁크 및 후드 회로, 점화 장치 켜짐을 감지하는 점화 스위치 회로를 가지고 있다. 애프터마켓 경보 장치는 또한 일반적으로 제어 모듈에 내장되거나 외부에 있는 충격 센서를 가지고 있다.
또한, 일부 애프터마켓 경보 장치는 옵션 센서(별도로 구매해야 함)를 위한 기능을 제공한다. 틸트 센서는 차량이 기울어지는 것을 감지할 수 있다(견인을 알림). 틸트 센서는 디지털 또는 수은 방식으로 제공된다. 디지털 센서는 자체적으로 설정되므로 차량이 언덕에 놓여도 오작동을 일으키지 않아 더 정확하다. 소리 식별기 또는 유리 파손 센서는 유리 깨지는 소리만 감지한다. 일반적으로 소리 식별기 센서는 충격 센서를 사용하여 제거할 수 있다. 근접, 적외선 또는 모션 센서는 차량 내부 또는 외부의 움직임을 감지한다. 이러한 센서는 일반적으로 컨버터블 또는 T-탑 차량에 설치된다. 이러한 센서는 오작동을 피하기 위해 일반적으로 조절 가능하다. 예를 들어, 충격 센서는 때때로 주변의 큰 소리(예: 대형 트럭, 시끄러운 차량 배기음, 천둥 등)로 인해 진동하거나, 지나가는 사람에 의해 차량에 우연히 부딪혀 작동될 수 있다. 근접 센서는 주차장에서 지나가는 사람이 주차된 차량 옆에 있는 차량에 타고 내릴 때 종종 오작동을 일으킨다. 이는 종종 경보 장치가 침입 시도를 잘못 감지하게 한다.
어떤 종류의 자동차 경보 장치가 자동차 시대 초부터 사용 가능했지만, 1980년대와 1990년대에 설치가 극적으로 증가했으며, 거의 모든 유형의 자동차 경보 장치가 우발적으로 쉽게 작동된다는 사실(종종 높은 감도 설정 때문에)은 사람들이 이를 듣더라도 종종 무시한다는 것을 의미한다. 1994년 뉴욕 경찰청은 자동차 경보 장치가 실제로 자동차 절도 및 침입 범죄를 더 빈번하게 만들 수 있다고 주장했다. 1992년 뉴욕에서 한 도둑이 창문 깨지는 소리를 숨기기 위해 고의적으로 차를 흔들어 경보 장치를 작동시킨 사례도 있다.
자동차 경보 장치의 오작동이 많기 때문에, 많은 차량 제조사는 더 이상 단순한 소리 발생 경보 장치를 공장에서 장착하지 않고, 대신 조용한 이모빌라이저를 제공한다. 또는, 애프터마켓 차량 추적 시스템은 도난 차량을 쉽게 추적할 수 있다. 대부분의 경찰 추적 시스템은 사용자가 반복적인 요금을 지불해야 하는 반면, 공장 이모빌라이저는 차량 구매 가격에 포함되어 있다. GPS 위치 시스템은 차량 소유자가 온라인으로 차량을 잠그고 잠금 해제하며, 추적하고, 시동 장치를 비활성화할 수 있도록 한다.
자주 오작동이 발생하는 이유는 자동차 경보 장치 소유자가 높은 감도 설정을 사용하기 때문이다. 이것이 큰 저음 주파수 소리(시끄러운 음악, 시끄러운 배기 시스템을 가진 다른 자동차나 오토바이, 천둥 등)가 자동차 경보 장치를 작동시키는 주된 이유일 수 있다. 두 번째 가능한 이유는 경보 시스템의 일부 부품이 부적절하게 설치되었을 수 있기 때문이다.
성훈은 대한민국의 소방공무원이다. 경기도소방재난본부 소속 경기 평택소방서에서 근무하는 소방위로, 2024년 에쓰오일(S-OIL)과 한국사회복지협의회가 공동 주관한 ‘올해의 영웅소방관’ 수상자로 선정되었다.
성훈은 경기 평택소방서 소방위로서 재난·사고 현장에서 구조 활동과 화재 진압 임무를 수행했다. 2024년 11월 28일 서울 용산 로카우스 호텔에서 열린 시상식에서 ‘영웅 소방관’ 8인 가운데 한 명으로 상패와 상금을 받았다.
선정 배경.
에쓰오일과 한국사회복지협의회는 2006년부터 ‘소방영웅 지킴이’ 캠페인을 통해 ‘올해의 영웅소방관’을 선정해 왔다. 2024년에는 ‘최고 영웅 소방관’ 1인과 ‘영웅 소방관’ 7인을 포함해 총 8인을 선발했으며, 총 9천만 원의 상금이 수여되었다. 2024년 수상자 명단에는 성훈(경기 평택소방서 소방위)이 포함되었다.
차량 위치 추적기는 차량의 지리적 위치를 자동으로 파악하고 전송하는 방법이다. 이 데이터는 차량 추적 시스템을 만드는 데 사용될 수 있으며, 이는 차량 텔레매틱스의 한 구성 요소이자 사물 인터넷(IoT) 생태계의 다양한 위치 기반 서비스 중 하나이다.
위치를 결정하는 가장 일반적인 방법은 위성으로부터 위치 데이터를 수집하는 GNSS 수신기(위성항법장치 등)를 사용하는 것이다. 이 데이터는 일반적으로 셀룰러 네트워크 또는 위성 통신 시스템과 같은 무선 네트워크를 통해 중앙 서버로 전송된다. 서버는 이 정보를 처리하여 긴급 차량 파견부터 대중교통의 실시간 도착 정보 제공에 이르기까지 여러 응용 분야에서 활용할 수 있도록 한다. 차량 위치 추적기는 종종 다른 차량 시스템과 통합되어 텔레매틱스의 일부로 더 넓은 범위의 데이터를 수집한다.
차량 위치 추적기 시스템은 일반적으로 위치 결정, 데이터 전송 및 데이터 통합의 세 단계로 작동한다.
위치 결정.
첫째, 차량 내 장치, 일반적으로 GPS 추적 장치는 지리적 좌표를 결정한다. 대부분의 시스템은 GNSS(전 세계 위성 항법 시스템) 수신기를 사용한다. 수신기는 미국의 위성항법장치, 러시아의 글로나스, 또는 유럽의 갈릴레오와 같은 위성 군집의 신호를 처리하여 위치를 계산한다. 위성 신호가 건물에 의해 차단될 수 있는 도시 환경에서는 이러한 위치 데이터가 셀룰러 삼각 측량 또는 와이파이 위치 결정과 같은 다른 방법으로 보완되어 위치 고정을 유지할 수 있다.
데이터 전송 (위치 통신).
둘째, AVL 장치(종종 텔레매틱스 제어 장치)는 이 원격 측정 데이터를 중앙 서버로 전송한다. 전송의 두 가지 주요 방법은 다음과 같다.
데이터 통합 (위치 활용).
셋째, 백엔드 서버는 차량 위치 데이터를 수신하고 처리한다. 이 서버는 정보를 저장하고 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 통해 소프트웨어 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 한다. 데이터는 관리 결정을 지원하기 위해 분석된다. 이를 통해 차량 관리 플랫폼은 지도에 차량 위치를 표시하거나 대중교통 애플리케이션이 승객에게 실시간 도착 예측을 제공할 수 있다.
차량 위치 추적기는 상업, 공공 및 소비자 부문 전반에 걸쳐 여러 응용 분야를 가지고 있다.
차량 관리.
차량 위치 추적기의 일반적인 응용 분야는 차량 디지털화를 사용하여 차량을 모니터링하고 관리하는 상업용 차량 관리이다. AVL은 차량 텔레매틱스 시스템이 작동할 수 있도록 한다. 이는 다음을 위해 사용된다.
도난 방지 및 도난 차량 회수 (SVR).
차량 위치 추적기는 차량 도난을 방지하고 도난 자산을 회수하는 데 사용된다. 도난 차량 회수(SVR) 시스템은 도난 보고 후 활성화될 수 있는 숨겨진 AVL 장치를 사용한다. 이 위치추적기는 실시간 위치를 모니터링 센터로 전송하고, 모니터링 센터는 법 집행 기관과 협력하여 차량을 회수한다. 일부 시스템에는 다음과 같은 기능이 포함된다.
차량 위치 추적 기술은 대중교통 운영에 사용된다. 대중교통 당국은 이 기술을 사용하여 버스와 기차의 실시간 위치 데이터를 지능형 교통 체계에 공급한다. 이를 통해 다음이 가능해진다.
긴급 서비스.
긴급 서비스는 차량 위치 추적기를 사용하여 응답 시간을 개선한다. 컴퓨터 지원 배차(CAD) 시스템은 모든 긴급 차량의 실시간 위치를 사용하여 가장 가까운 장치를 사건에 파견하여 가능한 한 빨리 도움이 도착하도록 보장한다.
택시 및 차량 호출 서비스.
택시 배차 및 차량 호출 플랫폼(예: 우버 및 볼트)은 차량 위치 추적 기술을 사용한다. 이 시스템의 실시간 차량 위치 추적 능력은 이러한 플랫폼이 승객을 가장 가까운 이용 가능한 운전자와 효율적으로 연결하고, 정확한 도착 예정 시간(ETA)을 제공하며, 정확한 이동 거리를 기반으로 요금을 계산할 수 있도록 한다.
카셰어링 서비스는 차량 위치 추적기에 의존하여 공개적으로 배포된 차량을 관리한다. 이 기술을 통해 사용자는 모바일 앱을 통해 가장 가까운 이용 가능한 차량을 찾고 예약할 수 있다. 차량 위치 추적 시스템은 또한 키리스 엔트리를 가능하게 하고, 자동 청구를 위한 사용 시간 및 주행 거리를 추적하며, 회수 및 유지 보수를 위한 차량 위치를 제공한다.
건설 및 중장비.
건설 분야에서 AVL은 중장비 및 차량과 같은 고가 자산을 자산 추적 및 추적하는 데 사용된다. 이는 도난 방지, 자산 활용 모니터링을 통한 장비의 효율적인 사용 보장, 전반적인 프로젝트 관리 개선에 도움이 된다.
농업 및 스마트 농업.
현대의 정밀 농업에서 AVL은 농장 운영을 관리하고 자동화하는 데 필수적이다. 이 기술은 트랙터 및 수확기와 같은 기계에 설치되어 위치 데이터를 제공한다. 이를 통해 농지 효율성을 향상시키는 자동 조향 시스템이 가능해지고, 작물 수확량을 정확하게 매핑하며, 파종 및 수확 시 장비 차량을 관리하는 데 도움이 된다. 이 데이터는 정밀 농업을 위한 관리 정보 시스템의 기반을 형성하여 자원 사용을 최적화하고 작물 관리를 개선하는 데 도움이 된다.
차량 위치 추적 기술은 초기 무선 기반 시스템에서 오늘날 사용되는 위성 기반 표준으로 발전했다.
초기 무선 기반 시스템.
위성 항법 이전에 초기 형태의 AVL은 지상 무선 시스템에 의존했다. 최초의 방법 중 하나는 전파 방향 탐지(RDF)로, 두 개 이상의 고정 무선 기지에서 신호의 방위를 기반으로 차량 송신기의 위치를 ​​삼각 측량으로 추정했다. 기능적이었지만 정확도는 제한적이었다.
1970년대에는 해상 기반 로란-C 항법 시스템을 차량용으로 개조한 일부 시스템이 개발되었다. 차량의 LORAN 수신기는 위도와 경도를 계산하고 양방향 무선을 통해 중앙 배차실로 데이터를 전송하여 지도에 위치를 표시했다. 이러한 시스템은 해안 지역에서는 작동했지만, 도시 환경에서는 전기 간섭에 취약하여 저주파 무선 신호를 방해할 수 있었다.
표지 시스템.
대중교통 버스나 기차와 같이 고정 경로에서 운행하는 차량의 경우 표지 시스템은 효과적인 초기 솔루션이었다. 이러한 시스템은 경로를 따라 전략적으로 배치된 송신기 또는 "표지"를 사용했다. 차량이 표지를 지나가면 차량의 판독기가 고유한 신호를 수신하고 해당 이벤트를 중앙 제어 시스템으로 다시 전송했다. 이를 통해 배차원은 경로를 따라 차량의 진행 상황을 추적하고 정시에 운행되는지 확인할 수 있었다. 이 방법은 다른 무선 신호가 신뢰할 수 없는 터널이나 도시 협곡에서 특히 유용했다.
GPS의 출현과 현대 텔레매틱스.
위성항법장치의 광범위한 가용성과 비용 감소는 AVL 기술을 변화시켰다. GPS는 이전 시스템보다 훨씬 뛰어난 정확도와 전 세계적인 적용 범위를 제공했으며, 초기 무선 기반 방법을 괴롭혔던 전기 간섭에 크게 영향을 받지 않았다. 현대 AVL 표준은 차량 내 GPS 수신기가 셀룰러(GSM/GPRS) 또는 위성 네트워크를 통해 위치 데이터를 배차 센터로 다시 통신하는 방식으로 빠르게 자리 잡았다. 이러한 변화로 AVL 기술은 더욱 안정적이고 저렴해졌으며, 단순한 위치 추적에서 운전자 행동, 연료 소비, 차량 진단과 같은 광범위한 데이터 요소를 포함하는 현대 텔레매틱스로 발전했다. 이 기술은 이제 대규모 상업용 차량을 관리하고 Enhanced 9-1-1과 같은 긴급 서비스에 필수적인 위치 데이터를 제공하는 데 필수적이다.
미스 어스 2025는 25주년 기념 대회로, 2025년 11월 5일 필리핀 마닐라 파라냐케의 오카다 마닐라에서 열렸다. 올해 대회에는 78개 국가 및 지역의 참가자들이 참가했다. 호주의 미스 어스 2024 제시카 레인은 대회 마지막에 체코의 나탈리 푸슈키노바를 후임으로 선정했다 .
§ – 피플스 초이스로 상위 25위에 진입
상관함수(correlation function)는 확률 변수 간의 공간적 또는 시간적 거리에 따라 이들 변수 간의 통계적 상관 관계를 제공하는 함수이다. 두 개의 다른 지점에서 측정된 동일한 양을 나타내는 확률 변수 간의 상관함수를 고려할 때, 이는 종종 자기상관함수라고 불리며, 자기상관으로 구성된다. 서로 다른 확률 변수의 상관함수는 때때로 서로 다른 변수가 고려되고 상호상관으로 구성되어 있음을 강조하기 위해 교차 상관함수라고 불린다.
상관함수는 시간 또는 공간에서 거리의 함수로서 의존성을 나타내는 유용한 지표이며, 값들이 효과적으로 비상관적이기 위해 샘플 점들 사이에 필요한 거리를 평가하는 데 사용될 수 있다. 또한, 관측치가 없는 지점의 값을 보간하는 규칙의 기초를 형성할 수 있다.
천문학, 재무 분석, 계량경제학, 통계역학에서 사용되는 상관함수는 적용되는 특정 확률 과정에서만 다르다. 양자장론에서는 양자 분포에 대한 상관함수가 존재한다.
어떤 공간의 서로 다른 점 s와 t에서 서로 다를 수 있는 확률 변수 X(s)와 Y(t)에 대해, 상관함수는 다음과 같다.
여기서 formula_2는 상관 분석 문서에 설명되어 있다. 이 정의에서는 확률 변수가 스칼라 값을 가진다고 가정했다. 그렇지 않은 경우, 더 복잡한 상관함수를 정의할 수 있다. 예를 들어, X(s)가 n개의 요소를 가진 확률 벡터이고 Y(t)가 q개의 요소를 가진 벡터인 경우, formula_3 요소를 가진 n×q 행렬의 상관함수는 다음과 같이 정의된다.
n=q일 때, 때때로 이 행렬의 트레이스에 초점을 맞춘다. 확률 분포가 어떤 표적 공간 대칭, 즉 확률 변수의 값 공간에 대칭성(또한 내부 대칭이라고도 함)을 가지면, 상관 행렬은 유도된 대칭성을 가질 것이다. 유사하게, 확률 변수가 존재하는 공간(또는 시간) 영역에 대칭성이 존재하면(또한 시공간 대칭이라고도 함), 상관함수는 해당 공간 또는 시간 대칭성을 가질 것이다. 중요한 시공간 대칭의 예는 다음과 같다.
고차 상관함수는 종종 정의된다. n차의 전형적인 상관함수는 (각괄호는 기댓값을 나타낸다)
확률 벡터가 하나의 구성 요소 변수만 가지고 있다면, 지수 formula_3는 중복된다. 대칭성이 있다면, 상관함수는 내부 및 시공간 대칭의 기약표현으로 분해될 수 있다.
확률 분포의 속성.
이러한 정의와 함께, 상관함수 연구는 확률 분포 연구와 유사하다. 많은 확률 과정은 그 상관함수에 의해 완전히 특징지어질 수 있다. 가장 주목할 만한 예는 가우스 과정 계열이다.
유한한 수의 점에 정의된 확률 분포는 항상 정규화될 수 있지만, 연속적인 공간에 정의될 때는 추가적인 주의가 필요하다. 이러한 분포 연구는 무작위 행보 연구에서 시작되었고 이토 미적분의 개념으로 이어졌다.