shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
다양한 라우터에서 디스카드 프로토콜을 위한 TCP 또는 UDP 포트 9번(또는 ICMP 데이터그램을 중계하는 에코 프로토콜을 위한 포트 7번)은 기본적으로 인터넷에서 로컬 네트워크의 호스트로 웨이크 온 랜(WOL) 매직 패킷을 중계하는 프록시로도 사용되어 원격으로 호스트를 깨운다(이 호스트들은 WOL 데이터그램을 수락하도록 네트워크 어댑터가 구성되어 있어야 하며, 라우터는 이 프록시 설정을 활성화하고, 해당 내장 방화벽 (네트워킹)의 전달 규칙을 구성하여 인터넷 측에서 이 포트들을 열어야 할 수도 있다).
파일히포(FileHippo)는 마이크로소프트 윈도우용 컴퓨터 소프트웨어를 제공하는 소프트웨어 다운로드 웹사이트이다. 이 웹사이트에는 가장 최근에 업데이트된 프로그램과 가장 인기 있는 다운로드 목록이 카테고리별로 정리되어 있으며, 프로그램 정보와 링크가 제공된다. 이 웹사이트에서는 회원 가입이 필요하지 않으며, 파일히포는 게시자의 소프트웨어 제출을 받지 않는다.
파일히포는 2004년 맨섬 램지의 기술 회사인 웰 노운 미디어(Well Known Media)에 의해 설립되었다.&lt;ref name="WIPO/D2015-1327"&gt;&lt;/ref&gt; 이 사이트는 2014년에 뉴스 섹션을 추가했다. 파일히포는 2015년 11월에 1,300만 달러 이상의 가치를 가진 것으로 추정되었다.
소프트오닉이 FileHippo.com 웹사이트를 인수하기 전에는 사용자 기부와 제3자 광고로 자금을 조달했으며, 업데이트 검사기( 이후 앱 관리자로 이름 변경됨)&lt;ref name="ghacks/2016/filehippo-app-manager"&gt;&lt;/ref&gt;&lt;ref name="lifewire/filehippo-app-manager-review"&gt;&lt;/ref&gt;를 보유했는데, 이 무료 프로그램은 컴퓨터에서 오래된 소프트웨어를 검색하고 최신 버전으로 연결되는 링크를 제공했으며, 나중에는 IObit 소프트웨어 업데이터로 리디렉션되었다.&lt;ref name="iobit/software-updater"&gt;&lt;/ref&gt;&lt;ref name="digitalcitizen/software-updates"&gt;&lt;/ref&gt;
소프트오닉이 파일히포를 인수했다. 이후 파일히포 홈페이지는 이전에 "© FileHippo s.r.o."라고 명시되어 있었으나,&lt;ref name="filehippo/20200617"&gt;&lt;/ref&gt; 부터는 "Softonic International, S.A.는 파일히포의 이름과 로고를 사용할 수 있는 라이선스를 보유합니다."라고 명시되어 있다.&lt;ref name="filehippo/20200703"&gt;&lt;/ref&gt;
P2P 웹 호스팅 또는 피어 투 피어 웹 호스팅(Peer-to-peer web hosting)은 P2P 네트워크를 사용하여 웹 페이지에 대한 접근을 분산하는 것이다. 이것은 전용 웹 서버와 사용자 단말 클라이언트 컴퓨터 간의 웹 데이터 분배를 포함하는 클라이언트 서버 모델과는 차별화된다. P2P 웹 호스팅은 P2P 웹 캐시 및 콘텐츠 전송 네트워크의 형태로도 사용될 수 있다.
P2P 웹 호스팅은 클라이언트와 서버를 구분하지 않으며, 모든 노드가 서비스를 요청하고 응답할 수 있다. 모든 노드는 데이터를 저장할 수 있으며, 자원을 생성하고 소비할 수 있다. 이는 호스팅의 자원 공유 능력이 존재하는 노드의 수와 함께 증가한다는 것을 의미한다. 클라이언트-서버 웹 호스팅보다 비용이 적게 드는 경우가 많다. P2P 공유는 두 컴퓨터 간에 큰 파일을 공유할 때 대역폭을 절약하는 데 도움이 되며, 데이터를 공유하는 데 매우 효율적이다. 이 방법은 보안 부족으로 인해 위험할 수 있다. P2P 사이트에서 발견되고 공유되는 많은 파일은 불법이거나 운영 체제에 위험할 수 있다.
클라이언트 서버 모델 웹 호스팅은 클라이언트와 서버를 구분하며, 중앙 서버는 데이터를 저장하고 클라이언트가 요청하는 서비스에 응답하는 데 사용된다. 클라이언트-서버 네트워크는 더 안정적이지만 클라이언트 수가 증가함에 따라 성능이 저하되기 시작한다. 모든 데이터가 중앙 웹 서버에 저장되고 호스트가 접근할 수 있으므로 데이터를 규제하기가 훨씬 쉽다.
프레드킨 게이트(, 제어-SWAP 게이트(controlled-SWAP gate) 또는 보존 논리 게이트(conservative logic gate)라고도 함)는 에드워드 프레드킨이 발명한 가역 컴퓨팅에 적합한 계산 회로이다. 이는 보편적이며, 이는 모든 논리적 또는 산술적 연산이 전적으로 프레드킨 게이트로 구성될 수 있음을 의미한다. 프레드킨 게이트는 3개의 입력과 3개의 출력을 가진 회로 또는 장치로, 첫 번째 비트는 변경하지 않고 전송하며, 첫 번째 비트가 1인 경우에만 마지막 두 비트를 바꾼다.
MIT 컴퓨터 과학 연구소에서 에드워드 프레드킨과 토마소 토폴리가 개념화한 프레드킨 게이트는 가역 컴퓨팅 및 보존 논리 분야에서 중추적인 발전이었다. 보존 논리 프레임워크 내에서 개발된 이 게이트는 계산 프로세스를 역동적인 법칙의 가역성 및 에너지 보존과 같은 근본적인 물리적 원칙과 일치하도록 설계되었다. 프레드킨 게이트의 기술적 근거는 비가역적 연산이 일반적으로 상당한 에너지 손실을 초래하는 기존 컴퓨팅의 비효율성을 해결하는 데 뿌리를 두고 있다.
정보를 지우고 란다우어의 원리에 따라 열을 방출하는 기존 논리 게이트와 달리, 프레드킨 게이트는 계산 과정에서 정보 손실이 없도록 하는 가역성을 유지한다. 게이트의 각 출력 상태는 입력 상태를 고유하게 결정하여 정보가 보존될 뿐만 아니라 에너지 보존 원칙과도 일치한다. 이러한 특성은 계산 능력에 대한 수요가 증가함에 따라 에너지 효율성이 핵심 고려 사항이 되면서 특히 중요하다.
프레드킨 게이트의 발명은 계산 연산의 에너지 발자국을 최소화하려는 노력에서 비롯되었다. 이는 처리 속도 및 전력 소비 측면에서 효율적일 뿐만 아니라 환경적으로도 지속 가능한 컴퓨팅 시스템을 구축할 수 있게 한다. 가역 컴퓨팅의 원리를 구현함으로써 프레드킨 게이트는 디지털 계산과 관련된 에너지 비용을 절감하는 실용적인 솔루션을 제공하여 보다 지속 가능한 컴퓨팅 기술로의 중요한 전환점을 마련했다.
기본 프레드킨 게이트는 세 개의 입력 를 세 개의 출력 로 매핑하는 제어 스와프 게이트(CSWAP 게이트)이다. C 입력은 C 출력으로 직접 매핑된다. C = 0이면 스와프가 수행되지 않는다. 은 로 매핑되고, 는 로 매핑된다. 그렇지 않으면 두 출력이 스와프되어 은 로, 는 로 매핑된다. 이 회로는 가역적이며, 즉 역방향으로 실행될 때 자체적으로 "되돌려진다"는 것을 쉽게 알 수 있다. 일반화된 n × n 프레드킨 게이트는 첫 n - 2개의 입력을 해당 출력으로 변경 없이 통과시키고, 첫 n - 2개의 입력이 모두 1인 경우에만 마지막 두 출력을 바꾼다.
AND, OR, XOR, NOT을 사용한 진리 함수.
프레드킨 게이트는 AND, OR, XOR, NOT과 같은 진리 함수를 사용하여 다음과 같이 정의할 수 있다.
여기서 이다.
프레드킨 게이트가 보편적임을 알 수 있는 한 가지 방법은 AND, NOT, OR을 구현하는 데 사용될 수 있다는 점을 관찰하는 것이다.
베릴로그와 같은 하드웨어 설명 언어로 진리표를 인코딩할 수 있다.
module fredkin_gate (
input u, input x1, input x2,
output v, output y1, output y2);
v = u;
y1 = (~u &amp; x1) | (u &amp; x2);
y2 = (u &amp; x1) | (~u &amp; x2);
5개의 프레드킨 게이트를 사용하는 3비트 전가산기(캐리 포함 덧셈). "가비지" 출력 비트 는 이면 이고, 이면 이다.
두 개의 상수를 포함한 왼쪽 입력은 세 개의 게이트를 통과하여 패리티를 빠르게 결정한다. 설정된 각 입력 비트에 대해 0과 1 비트가 위치를 바꾸어, 네 번째 행에 패리티 비트가, 다섯 번째 행에 패리티의 역이 나타난다.
그 다음, 패리티 비트가 설정되면 캐리 행과 역 패리티 행이 위치를 바꾸고, 또는 입력 비트 중 하나가 설정되면(어떤 것을 사용하든 상관없음) 다시 위치를 바꾸어 결과 캐리 출력이 세 번째 행에 나타난다.
및 입력은 게이트 제어로만 사용되므로 출력에서 변경되지 않고 나타난다.
양자 광자 칩 구현.
최근 연구에 따르면 프레드킨 게이트가 프로그래밍 가능한 실리콘 광자 칩에서 시연되었다. 이 칩들은 마흐-젠더 간섭계 네트워크를 사용하여 광자를 효율적으로 라우팅하며, 다수의 양자 게이트를 처리할 수 있는 다용도 및 확장 가능한 플랫폼을 생성한다. 이러한 접근 방식은 프레드킨 게이트를 대규모 양자 프로세서에 통합할 수 있게 하여 미래 양자 컴퓨팅 발전을 위한 길을 열어준다.
효율적인 제어-SWAP 연산.
광자 설정에서 프레드킨 게이트는 효율적인 제어-SWAP 메커니즘으로 작동하여 대상 큐비트의 조건부 스왑을 가능하게 한다. 이는 양자 통신 및 기타 프로토콜에 중요한 고충실도 그린베르거-호른-자일링거 상태를 생성하는 데 특히 유용하다. 따라서 이 게이트는 효율적인 조건부 연산이 필요한 양자 프로토콜에 강력한 도구를 제공한다.
양자 상태 추정.
프레드킨 게이트의 제어 연산은 자원 집약적인 양자 상태 단층 촬영 없이 양자 상태 간의 중첩을 추정할 수 있게 한다. 이는 효율성과 정확성이 가장 중요한 양자 통신, 측정 및 암호화에 특히 유용하다.
양자 프레드킨 게이트.
2016년 3월 25일, 그리피스 대학교와 퀸즐랜드 대학교 연구원들은 빛 입자의 양자 얽힘을 이용하여 큐비트를 교환하는 양자 프레드킨 게이트를 구축했다고 발표했다. 양자 프레드킨 게이트의 가용성은 양자 컴퓨터 구축을 용이하게 할 수 있다.
RuTracker.org (rutrackerorg로도 표기되며, 2010년까지는 torrents.ru로 알려짐)는 가장 큰 러시아 비트토렌트 트래커이다. 2024년 12월 현재 1490만 명의 등록된 활성 사용자, 248만 4천 개의 토렌트 (이 중 247만 9천 개가 활성 상태)를 보유하고 있으며, 모든 토렌트의 총 용량은 5.8 페타바이트이다.
일반화된 분배 법칙(, GDL)은 분배법칙을 일반화한 것으로, 일반적인 메시지 전달 알고리즘을 발생시킨다. 이는 정보 이론, 디지털 통신, 신호 처리, 통계학, 인공지능 분야의 많은 저자들의 작업을 종합한 것이다. 이 법칙과 알고리즘은 스리니바스 M. 아지(Srinivas M. Aji)와 로버트 매켈리스(Robert J. McEliece)가 같은 제목의 준-튜토리얼에서 소개했다.
"수학에서 분배 법칙은 곱셈과 덧셈 연산을 관련시키는 법칙으로, 기호적으로 formula_1로 표현된다. 즉, 단항식 인수 formula_2는 이항식 인수 formula_3의 각 항에 분배되거나 개별적으로 적용되어 곱 formula_4를 생성한다" - 브리태니커.
정의에서 알 수 있듯이, 산술식에 분배 법칙을 적용하면 연산의 수가 줄어든다. 이전 예에서 총 연산 수는 세 개(formula_4에서 두 개의 곱셈과 하나의 덧셈)에서 두 개(formula_6에서 하나의 곱셈과 하나의 덧셈)로 줄었다. 분배 법칙의 일반화는 많은 고속 알고리즘을 탄생시킨다. 여기에는 FFT와 비터비 알고리즘이 포함된다.
이는 아래 예에서 더 형식적으로 설명된다.
formula_7 여기서 formula_8와 formula_9는 실수 값 함수이고, formula_10이며 formula_11 (가령)
여기서 우리는 독립 변수(formula_12, formula_13, formula_14)를 "주변화(marginalizing out)"하여 결과를 얻는다. 계산 복잡도를 계산할 때, formula_15의 각 formula_16 쌍에 대해 삼중항 formula_17로 인해 formula_18개의 항이 존재하며, 각 단계에서 하나의 덧셈과 하나의 곱셈을 포함하여 formula_19의 평가에 참여해야 함을 알 수 있다. 따라서 필요한 총 계산 수는 formula_20이다. 그러므로 위 함수의 점근적 복잡도는 formula_21이다.
방정식의 RHS에 분배 법칙을 적용하면 다음을 얻는다.
이는 formula_23가 곱 formula_24로 설명될 수 있음을 의미한다. 여기서 formula_25이고 formula_26
이제 계산 복잡도를 계산할 때, formula_27와 formula_28 각각에 formula_18개의 덧셈이 있고, 곱 formula_24를 사용하여 formula_23를 평가할 때 formula_32개의 곱셈이 있음을 알 수 있다. 따라서 필요한 총 계산 수는 formula_33이다. 그러므로 formula_34를 계산하는 점근적 복잡도는 formula_35에서 formula_36로 줄어든다. 이는 분배 법칙을 적용하는 것이 계산 복잡도를 줄여 "고속 알고리즘"의 좋은 특징 중 하나임을 예시로 보여준다.
분배 법칙을 사용하여 해결된 문제 중 일부는 다음과 같이 분류할 수 있다.
MPF 문제.
MPF 또는 곱 함수 주변화(marginalize a product function)는 이산 아다마르 변환, 무기억 채널을 통한 선형 부호의 최대 우도 디코딩, 행렬 연쇄 곱셈과 같은 많은 고전적인 문제를 특수한 경우로 포함하는 일반적인 계산 문제이다. GDL의 힘은 덧셈과 곱셈이 일반화되는 상황에 적용된다는 사실에 있다.
가환 반환은 이러한 동작을 설명하는 좋은 프레임워크이다. 이는 집합 formula_37에서 연산 "formula_38"와 "formula_39"를 사용하여 정의되며, 여기서 formula_40와 formula_41는 가환 모노이드이고 분배 법칙이 성립한다.
formula_42을 변수라고 하자. 여기서 formula_43이고 formula_44는 유한 집합이며 formula_45이다. 여기서 formula_46이다. 만약 formula_47이고 formula_48이면,
formula_49, formula_50,
formula_51, formula_52, 그리고
formula_54라고 하자. 여기서 formula_55이다. 함수가 formula_56로 정의된다고 가정하자. 여기서 formula_57은 가환 반환이다. 또한, formula_58는 지역 도메인(local domains)으로, formula_59는 지역 커널(local kernels)로 명명된다.
이제 전역 커널(global kernel) formula_60는 다음과 같이 정의된다: formula_61
MPF 문제의 정의: 하나 이상의 인덱스 formula_62에 대해, 전역 커널 formula_63의 formula_64-주변화(marginalization) 값 테이블을 계산한다. 이는 formula_65로 정의된 함수로 formula_66이다.
여기서 formula_67는 formula_68에 대한 formula_64의 여집합이고, formula_70는 formula_71 목표 함수 또는 formula_72에서의 목표 함수라고 불린다. formula_71 목표 함수의 계산은 명백한 방법으로 formula_74 연산이 필요하다는 것을 알 수 있다. 이는 formula_75 목표 함수의 계산에 formula_76개의 덧셈과 formula_77개의 곱셈이 필요하기 때문이다. 다음 섹션에서 설명할 GDL 알고리즘은 이러한 계산 복잡도를 줄일 수 있다.
다음은 MPF 문제의 예이다.
formula_78 및 formula_79를 변수라고 하자. 여기서 formula_80 및 formula_81이다. 여기서 formula_82이고 formula_83이다. 이 변수들을 사용하여 정의된 함수는 formula_84와 formula_85이며, 우리는 다음과 같이 정의된 formula_86와 formula_87를 계산해야 한다.
여기서 지역 도메인과 지역 커널은 다음과 같이 정의된다.
여기서 formula_90는 formula_91 목표 함수이고 formula_87는 formula_93 목표 함수이다.
formula_94이고 formula_95가 실수 값 함수인 또 다른 예를 생각해보자. 이제, 교환 가능한 반환(commutative semiring)이 일반적인 덧셈과 곱셈을 가진 실수의 집합으로 정의되는 MPF 문제를 고려할 것이며, 지역 도메인과 지역 커널은 다음과 같이 정의된다.
이제 전역 커널은 지역 커널의 곱으로 정의되므로, 다음과 같다.
그리고 지역 도메인 formula_97에서의 목표 함수는 다음과 같다.
이것은 함수 formula_8의 아다마르 변환이다. 따라서 아다마르 변환의 계산이 MPF 문제의 특수한 경우임을 알 수 있다. 위에서 설명했듯이 MPF 문제가 많은 고전적인 문제의 특수한 경우를 형성한다는 것을 입증하기 위해 더 많은 예를 제시할 수 있으며, 자세한 내용은 다음에서 찾을 수 있다.
GDL: MPF 문제를 해결하기 위한 알고리즘.
주어진 집합 formula_100의 요소들 사이에 관계를 찾을 수 있다면, "메시지 전달" 기술의 특별한 용법인 신뢰전파의 개념을 기반으로 MPF 문제를 해결할 수 있다. 필요한 관계는 주어진 지역 도메인 집합이 결합 트리로 구성될 수 있다는 것이다. 다시 말해, formula_100의 요소를 트리 formula_102의 정점으로 사용하여 그래프 이론적 트리를 생성하는데, 임의의 두 정점 formula_103와 formula_104 (단 formula_105이고 이 두 정점 사이에 간선이 존재함)에 대해, 해당 레이블의 교집합, 즉 formula_106가 formula_103에서 formula_104까지의 유일한 경로에 있는 각 정점의 레이블의 부분 집합이 되도록 한다.
예시 1: 다음 아홉 가지 지역 도메인을 고려해 보자.
위에서 주어진 지역 도메인 집합에 대해 다음과 같이 결합 트리를 구성할 수 있다.
마찬가지로 다음과 같은 또 다른 집합이 주어진다면
예시 2: 다음 네 가지 지역 도메인을 고려해 보자.
이러한 지역 도메인만으로 트리를 구성하는 것은 불가능하다. 이 값 집합에는 위 집합의 어떤 두 값 사이에도 배치할 수 있는 공통 도메인이 없기 때문이다. 하지만, 아래와 같이 두 개의 더미 도메인을 추가하면 업데이트된 집합을 결합 트리로 구성하는 것이 가능하고 쉽다.
5.formula_122,formula_123
6.formula_124,formula_123
마찬가지로 이러한 도메인 집합에 대한 결합 트리는 아래와 같이 보인다.
일반화된 분배 법칙(GDL) 알고리즘.
입력: 지역 도메인 집합.
출력: 주어진 도메인 집합에 대해, 문제를 해결하는 데 필요한 최소 연산 수를 계산한다.
따라서, formula_103와 formula_104가 결합 트리에서 간선으로 연결되어 있다면, formula_103에서 formula_104로의 메시지는 함수로 주어지는 값의 집합/테이블이다: formula_130:formula_131. 시작 시 모든 함수, 즉 주어진 트리의 모든 formula_132와 formula_133의 조합에 대해 formula_130는 항등적으로 formula_135로 정의되며, 특정 메시지가 업데이트될 때 아래 주어진 방정식을 따른다.
여기서 formula_138는 formula_139가 트리에서 formula_103의 인접 정점임을 의미한다.
마찬가지로 각 정점은 함수 formula_141에서 값을 포함하는 테이블로 정의된 상태를 가진다. 메시지가 항등적으로 1로 초기화되는 것처럼, formula_103의 상태는 지역 커널 formula_143로 정의되지만, formula_144가 업데이트될 때마다 다음 방정식을 따른다.
알고리즘의 기본 작동.
입력으로 주어진 지역 도메인 집합에 대해, 먼저 집합을 직접 사용하거나 더미 도메인을 추가하여 결합 트리를 생성할 수 있는지 알아낸다. 만약 결합 트리 생성이 불가능하면, 알고리즘은 주어진 방정식 문제를 계산하기 위한 단계 수를 줄일 방법이 없다고 출력한다. 하지만 결합 트리가 있으면, 알고리즘은 메시지를 스케줄링하고 상태를 계산해야 한다. 이를 통해 단계 수를 줄일 수 있는 지점을 알 수 있으므로, 아래에서 논의할 것이다.
메시지 전달 및 상태 계산의 스케줄링.
여기서 다룰 두 가지 특수한 경우가 있다. 하나는 목표 함수가 단 하나의 정점 formula_146에서 계산되는 단일 정점 문제(Single Vertex Problem)이고, 다른 하나는 모든 정점에서 목표 함수를 계산하는 것이 목표인 모든 정점 문제(All Vertices Problem)이다.
단일 정점 문제부터 시작하자. GDL은 각 간선을 대상 정점 formula_147 방향으로 지정하는 것으로 시작한다. 여기서는 메시지가 대상 정점 방향으로만 한 번만 전송된다. 메시지는 잎 노드(Degree가 1인 노드)에서 시작하여 대상 정점 formula_147 방향으로 이동한다. 메시지는 잎에서 부모로, 그리고 거기서부터 다시 부모로 계속 이동하여 대상 정점 formula_147에 도달한다. 대상 정점 formula_147은 모든 이웃 노드로부터 모든 메시지를 받은 후에만 상태를 계산한다. 상태를 얻으면 답을 얻은 것이므로 알고리즘이 종료된다.
예를 들어, 위에 주어진 지역 도메인 집합, 즉 예시 1의 집합으로 구성된 결합 트리를 고려해 보자.이제 이 도메인에 대한 스케줄링 테이블은 다음과 같다(대상 정점은 formula_151).
따라서 단일 정점 GDL의 복잡도는 다음과 같이 표현될 수 있다.
formula_162 산술 연산
여기서 (참고: 위 방정식에 대한 설명은 이 문서 뒷부분에 설명되어 있다.)
formula_163는 formula_164의 레이블이다.
formula_165는 formula_164의 차수 (즉, formula_164에 인접한 정점의 수)이다.
모든 정점 문제를 해결하기 위해 GDL을 여러 가지 방법으로 스케줄링할 수 있다. 그중 일부는 병렬 구현으로, 각 라운드에서 모든 상태가 업데이트되고 모든 메시지가 동시에 계산 및 전송된다. 이러한 유형의 구현에서 상태와 메시지는 트리의 지름(diameter)과 같거나 그 이하의 라운드 후에 안정화된다. 이 시점에서 모든 정점의 모든 상태는 원하는 목표 함수와 동일해진다.
이 문제에 대한 GDL을 스케줄링하는 또 다른 방법은 직렬 구현이다. 이는 단일 정점 문제와 유사하지만, 필요한 집합의 모든 정점이 모든 이웃으로부터 모든 메시지를 받고 자신의 상태를 계산할 때까지 알고리즘을 멈추지 않는다는 점이 다르다.
따라서 이 구현에 필요한 산술 연산의 수는 최대 formula_168개이다.
결합 트리 구성.
결합 트리를 구성하는 핵심은 지역 도메인 그래프 formula_169에 있다. 이는 formula_170개의 정점 formula_171을 가진 가중치 있는 완전 그래프이다. 즉, 각 지역 도메인에 대해 하나의 정점이 있으며, 간선 formula_172의 가중치는 다음과 같이 정의된다.
formula_173.
만약 formula_174이면, formula_175가 formula_176에 포함된다고 말한다. formula_177 ( formula_169의 최대 가중치 신장 트리의 가중치)는 다음과 같이 정의된다.
여기서 n은 해당 집합의 요소 수이다. 더 명확하고 자세한 내용은 다음을 참조하라.
스케줄링 정리.
formula_180를 정점 집합 formula_181와 간선 집합 formula_182를 가진 결합 트리라고 하자. 이 알고리즘에서 메시지는 어떤 간선에서든 양방향으로 전송되므로, 간선 집합 E를 순서쌍 정점의 집합으로 간주할 수 있다. 예를 들어, 그림 1에서 formula_182는 다음과 같이 정의될 수 있다.
참고:formula_185는 트리를 통해 메시지가 이동할 수 있는 모든 가능한 방향을 나타낸다.
GDL의 스케줄은 formula_185의 부분집합으로 이루어진 유한 수열로 정의된다. 이는 일반적으로 다음과 같이 표현된다.
formula_187{formula_188}, 여기서 formula_189은 알고리즘 실행의 formula_190 라운드 동안 업데이트된 메시지 집합이다.
몇 가지 표기법을 정의/확인했으니, 정리가 무엇을 말하는지 살펴보자. 스케줄 formula_191이 주어지면, 해당 메시지 트렐리스는 정점 집합이 formula_192인 유한 방향 그래프로, 일반적인 요소는 formula_193에 대해 formula_194로 표시된다. 메시지 전달 완료 후, 정점 formula_104에서의 상태는 다음에 정의된 formula_196 목표가 된다.
그리고 iff formula_198에서 formula_199로의 경로가 존재한다.
여기서는 계산에 필요한 수학적 연산의 수로 MPF 문제 해결의 복잡도를 설명하고자 한다. 즉, 일반적인 방법(여기서 일반적인 방법이란 메시지 전달이나 결합 트리를 사용하지 않는 방법, 요컨대 GDL의 개념을 사용하지 않는 방법)과 일반화된 분배 법칙을 사용한 방법 간에 필요한 연산 수를 비교한다.
예시: formula_200와 같은 표현을 계산해야 하는 가장 간단한 경우를 고려해 보자.
이 표현을 순진하게 평가하려면 두 번의 곱셈과 한 번의 덧셈이 필요하다. 분배 법칙을 사용하여 표현하면 formula_201로 쓸 수 있으며, 이는 연산 수를 한 번의 덧셈과 한 번의 곱셈으로 줄이는 간단한 최적화이다.
위에 설명된 예시와 유사하게, GDL을 적용하여 가능한 한 적은 연산을 수행하도록 방정식을 다른 형태로 표현할 것이다.
이전 섹션에서 설명했듯이, 우리는 결합 트리 개념을 사용하여 문제를 해결한다. 이러한 트리를 사용하여 얻은 최적화는 트리에서 반군 문제를 해결하여 얻은 최적화와 비교할 수 있다. 예를 들어, 일련의 숫자 중 최소값을 찾으려면 트리가 있고 요소가 모두 트리 바닥에 있을 때, 두 항목의 최소값을 병렬로 비교하고 결과 최소값은 부모에게 기록된다. 이 과정이 트리를 따라 위로 전파되면 그룹 요소의 최소값이 루트에서 발견될 것이다.
메시지 전달을 사용하여 결합 트리를 해결하는 복잡도는 다음과 같다.
이전에 사용된 공식을 다음 형태로 다시 작성한다. 이는 정점 v에서 w로 메시지를 보낼 때 사용되는 방정식이다.
마찬가지로, 정점 v의 상태를 계산하는 방정식을 다음과 같이 다시 작성한다.
먼저 단일 정점 문제에 대해 분석하고, 대상 정점을 formula_147라고 가정하며, 따라서 formula_164에서 formula_206로의 간선이 하나 존재한다.
간선 formula_207가 있다고 가정하고, 메시지 방정식을 사용하여 메시지를 계산한다. formula_208를 계산하는 데는 다음이 필요하다.
덧셈과
그러나 formula_213에 대해 많은 가능성이 있을 것이므로
formula_214개의 formula_215에 대한 가능성.
따라서 전체 메시지에는 다음이 필요하다.
트리의 간선을 따라 formula_218를 향해 메시지를 보내는 데 필요한 총 산술 연산은 다음과 같다.
모든 메시지가 전송되면, formula_147에서의 상태 계산으로 알고리즘이 종료된다. 상태 계산에는 formula_222개의 곱셈이 추가로 필요하다.
따라서 상태를 계산하는 데 필요한 계산 수는 다음과 같다.
따라서 총 계산 수는 다음과 같다.
여기서 formula_227는 간선이며, 그 크기는 formula_228로 정의된다.
위 공식은 상한을 제공한다.
만약 간선 formula_227의 복잡도를 다음과 같이 정의한다면,
따라서 formula_226은 다음과 같이 쓸 수 있다.
이제 그림 1에서 정의된 문제에 대한 간선 복잡도를 다음과 같이 계산한다.
총 복잡도는 formula_241로, 직접적인 방법(여기서 직접적인 방법이란 메시지 전달을 사용하지 않는 방법을 의미한다. 직접적인 방법을 사용한 시간은 각 노드에서 메시지를 계산하고 각 노드의 상태를 계산하는 시간과 동일할 것이다)에 비해 상당히 낮다.
이제 모든 정점 문제를 고려한다. 여기서 메시지는 양방향으로 전송되어야 하며, 두 정점에서 모두 상태가 계산되어야 한다. 이는 formula_242가 소요되지만, 사전 계산을 통해 곱셈 횟수를 formula_243로 줄일 수 있다. 여기서 formula_13는 정점의 차수이다. 예: formula_13개의 숫자로 구성된 집합 formula_246가 있다면, formula_247 중 formula_248개의 모든 곱을 명백한 formula_249 대신 최대 formula_243개의 곱셈으로 계산할 수 있다.
이는 formula_251와 formula_252를 사전 계산하여 수행하며, 이는 formula_253개의 곱셈을 필요로 한다. 그런 다음 formula_254가 formula_255를 제외한 모든 formula_256의 곱을 나타낸다면, formula_257 등이 또 다른 formula_258개의 곱셈을 필요로 하여 총 formula_259가 된다.
결합 트리 구성에 있어서는 우리가 할 수 있는 일이 많지 않다. 단지 많은 최대 가중치 신장 트리가 있을 수 있으며, 가장 적은 formula_260를 가진 신장 트리를 선택해야 한다는 점만 기억하면 된다. 때로는 이를 위해 결합 트리 복잡도를 낮추기 위해 지역 도메인을 추가해야 할 수도 있다.
GDL은 지역 도메인이 결합 트리로 표현될 때만 정확한 것처럼 보일 수 있다. 하지만 사이클이 존재하고 여러 번 반복되는 경우에도 메시지는 목표 함수와 거의 같아진다. 저밀도 패리티 검사 코드에 대한 Gallager–Tanner–Wiberg 알고리즘 실험은 이러한 주장을 뒷받침했다.
화학 및 물리학에서 교환 상호작용()은 구별 불가능한 입자의 상태에 대한 양자역학적 제약이다. 때로는 교환력(exchange force) 또는 페르미온의 경우 파울리 반발(Pauli repulsion)이라고도 불리지만 그 결과는 힘에 대한 고전적 개념만으로는 항상 예측할 수 없다. 보손과 페르미온 모두 교환 상호작용을 경험할 수 있다.
구별 불가능한 입자의 파동 함수는 교환 대칭성의 적용을 받는다. 두 입자가 교환될 때 파동 함수는 부호가 바뀌거나(페르미온의 경우) 변하지 않는다(보손의 경우). 교환 대칭성은 두 구별 불가능한 입자의 파동 함수가 겹칠 때 이들 사이의 거리의 기대값을 변경한다. 페르미온의 경우 거리의 기대값은 증가하고, 보손의 경우 감소한다(구별 가능한 입자와 비교하여).
교환 상호작용은 교환 대칭성과 쿨롱 상호작용의 조합으로 인해 발생한다. 전자 기체 내 전자에서 교환 대칭성은 전자 근처에 "교환 구멍"을 생성하여, 동일한 스핀을 가진 다른 전자는 파울리 배타 원리로 인해 이 구멍을 피하려는 경향을 보인다. 이는 동일한 스핀을 가진 전자들 사이의 쿨롱 상호작용과 관련된 에너지를 감소시킨다. 스핀이 다른 두 전자는 서로 구별 가능하며 교환 대칭성의 적용을 받지 않기 때문에, 이 효과는 스핀을 정렬시키는 경향이 있다. 교환 상호작용은 강자성의 주요 물리적 효과이며, 고전적 유사성이 없다.
보손의 경우 교환 대칭성은 보손이 서로 뭉치게 하며, 교환 상호작용은 보스-아인슈타인 응축에서와 같이 동일한 입자들이 서로 더 가까이 발견되도록 하는 유효 인력의 형태로 나타난다.
교환 상호작용 효과는 1926년 물리학자 베르너 하이젠베르크와 폴 디랙에 의해 독립적으로 발견되었다.
교환 대칭성.
양자 입자는 근본적으로 구별 불가능하다. 볼프강 파울리는 이것이 일종의 대칭성임을 보여주었다. 즉, 두 입자의 상태는 좌표 레이블이 교환될 때 대칭적이거나 반대칭적이어야 한다.
두 개의 동일한 입자가 두 상태 formula_1 및 formula_2에 있는 간단한 1차원 시스템에서 시스템 파동 함수는 두 가지 방식으로 작성될 수 있다.
formula_4과 formula_5를 교환하면 상태의 대칭 조합("더하기") 또는 반대칭 조합("빼기") 중 하나가 제공된다. 대칭 조합을 제공하는 입자를 보손이라고 하고, 반대칭 조합을 제공하는 입자를 페르미온이라고 한다.
두 가지 가능한 조합은 서로 다른 물리학적 의미를 내포한다. 예를 들어, 두 입자 사이의 거리 제곱에 대한 기대값은 다음과 같다.
마지막 항은 보손의 경우 예상 값을 감소시키고 페르미온의 경우 값을 증가시키지만, 이는 상태 formula_1와 formula_2가 물리적으로 겹칠 때만 유효하다
교환 대칭성 요구 사항의 물리적 효과는 힘이 아니다. 오히려 이는 중요한 기하학적 제약으로, 구별 불가능한 페르미온이 차지하는 상태의 겹침을 방지하기 위해 파동 함수의 곡률을 증가시킨다. 페르미온에 대한 "교환력" 및 "파울리 반발"이라는 용어는 때때로 효과에 대한 직관적인 설명으로 사용되지만, 이러한 직관은 부정확한 물리적 결과를 초래할 수 있다.
국소화된 전자 자기 모멘트 간의 교환 상호작용.
양자역학적 입자는 보손 또는 페르미온으로 분류된다. 양자장론의 스핀-통계 정리는 반정수 스핀을 가진 모든 입자는 페르미온처럼 행동하고, 정수 스핀을 가진 모든 입자는 보손처럼 행동해야 한다고 요구한다. 여러 보손은 동일한 양자 상태를 차지할 수 있지만, 파울리 배타 원리에 의해 두 페르미온은 동일한 상태를 차지할 수 없다. 전자는 스핀 1/2을 가지므로 페르미온이다. 이는 시스템의 전체 파동 함수가 두 전자가 교환될 때, 즉 공간 및 스핀 좌표 모두에 대해 교환될 때 반대칭적이어야 함을 의미한다. 그러나 먼저 스핀을 무시하고 교환을 설명한다.
공간 좌표의 교환.
수소 분자형 시스템(즉, 두 개의 전자를 가진 시스템)을 가정하면, 각 전자의 상태를 먼저 전자가 독립적으로 행동한다고 가정하고(즉, 파울리 배타 원리가 적용되지 않는 것처럼), 첫 번째 전자의 위치 공간 파동 함수를 formula_9, 두 번째 전자의 위치 공간 파동 함수를 formula_10로 모델링할 수 있다. 함수 formula_11와 formula_12는 직교하며, 각각 에너지 고유 상태에 해당한다. 전체 시스템에 대한 두 개의 파동 함수가 위치 공간에서 구성될 수 있다. 하나는 위치 공간에서 곱 파동 함수의 반대칭 조합을 사용한다.
다른 하나는 위치 공간에서 곱 파동 함수의 대칭 조합을 사용한다.
수소 분자 문제를 섭동적으로 다루기 위해, 전체 해밀토니언은 비상호작용 수소 원자의 비섭동 해밀토니언 formula_13와 두 원자 간의 상호작용을 설명하는 섭동 해밀토니언 formula_14으로 분해된다. 전체 해밀토니언은 다음과 같다.
여기서 formula_16 및 formula_17
formula_13의 처음 두 항은 전자의 운동 에너지를 나타낸다. 나머지 항은 전자와 숙주 양성자 간의 인력(formula_19)을 설명한다. formula_14의 항들은 다음과 관련된 위치 에너지를 설명한다. 양성자-양성자 반발(formula_21), 전자-전자 반발(formula_22), 그리고 한 숙주 원자의 전자와 다른 숙주 원자의 양성자 간의 전자-양성자 인력(formula_23). 모든 양은 실수라고 가정한다.
시스템 에너지에 대한 두 개의 고유값이 발견된다.
여기서 formula_24는 공간적으로 대칭적인 해이고 formula_25는 공간적으로 반대칭적인 해이며, 각각 formula_26와 formula_27에 해당한다. 변분 계산은 유사한 결과를 산출한다. formula_28는 식 (1)과 (2)로 주어진 위치 공간 함수를 사용하여 대각화될 수 있다. 식 (3)에서 formula_29는 두 자리 두 전자 쿨롱 적분이다(이는 특정 지점 formula_30에서 전자에 대한 반발 전위로 해석될 수 있으며, 전기장 내에서 전자 두 개가 확률 밀도 formula_31로 공간에 분포되어 생성된다). formula_32는 겹침 적분이고, formula_33는 교환 적분으로, 두 자리 쿨롱 적분과 유사하지만 두 전자의 교환을 포함한다. 단순한 물리적 해석은 없지만, 이는 전적으로 반대칭 요구 사항으로 인해 발생함을 보여줄 수 있다. 이 적분은 다음과 같이 주어진다.
수소 분자에서 교환 적분(식 (6))은 음수이지만, 하이젠베르크는 핵간 거리와 원자 궤도 평균 반경 확장의 특정 임계 비율에서 부호가 변한다고 처음 제안했다.
스핀의 포함.
방정식 (1)과 (2)의 대칭 및 반대칭 조합은 스핀 변수(α = 스핀-업; β = 스핀-다운)를 포함하지 않았다. 스핀 변수의 반대칭 및 대칭 조합도 존재한다.
전체 파동 함수를 얻기 위해 이 스핀 조합을 식 (1)과 (2)에 결합해야 한다. 그 결과로 생성되는 전체 파동 함수는 스핀 궤도라고 불리며 슬레이터 행렬식으로 작성된다. 궤도 파동 함수가 대칭이면 스핀 파동 함수는 반대칭이어야 하고 그 반대도 마찬가지다. 따라서 위에서 formula_24는 공간적으로 대칭적인/스핀 단일항 해에 해당하고, formula_25는 공간적으로 반대칭적인/스핀 삼중항 해에 해당한다.
J. H. 밴블렉은 다음 분석을 제시했다.
디랙은 교환 상호작용의 핵심 특징이 식 (9)의 우변 첫 두 항을 무시함으로써 기본적인 방식으로 얻어질 수 있다고 지적했으며, 따라서 두 전자가 단순히 다음과 같은 형태의 퍼텐셜에 의해 스핀이 결합된 것으로 간주했다.
따라서 궤도 formula_11와 formula_12에 있는 두 전자 사이의 교환 상호작용 해밀토니언은 스핀 운동량 formula_38와 formula_39로 표현될 수 있다. 이 상호작용은 하이젠베르크 교환 해밀토니언 또는 옛 문헌에서는 하이젠베르크-디랙 해밀토니언이라고 불린다.
formula_40는 식 (6)의 formula_41와는 다르다. 오히려 교환 상수라고 불리는 formula_40는 식 (4), (5), (6)의 함수이며, 즉 다음과 같다.
그러나 직교 궤도(여기서 formula_32 = 0)의 경우, 예를 들어 동일한 원자 내의 다른 궤도에서는 formula_44이다.
교환의 영향.
formula_40가 양수이면 교환 에너지는 평행 스핀을 가진 전자를 선호한다. 이는 전자가 하이틀러-런던 화학 결합 모델에서 국소화된 것으로 간주되는 물질의 강자성의 주요 원인이다. 그러나 이 강자성 모델은 고체에서 심각한 한계가 있다(아래 참조). formula_40가 음수이면 상호 작용은 반평행 스핀을 가진 전자를 선호하여 반강자성을 유발할 수 있다. formula_40의 부호는 본질적으로 formula_41와 formula_49의 곱의 상대적인 크기에 의해 결정된다. 이 부호는 삼중항 및 단일항 상태 에너지 차이인 formula_50의 표현식에서 추론할 수 있다.
이러한 교환 상호작용의 결과는 본질적으로 자기적이지만, 그 원인은 그렇지 않다. 이는 주로 전기적 반발과 파울리 배타 원리로 인한 것이다. 일반적으로 한 쌍의 전자 간의 직접적인 자기 상호작용(전자 자기 모멘트로 인한)은 이 전기 상호작용에 비해 무시할 정도로 작다.
분자 시스템의 경우 핵간 거리가 멀수록 교환 에너지 분할을 계산하기가 매우 어렵다. 그러나 수소 분자 이온에 대한 분석 공식이 개발되었다(여기서 참조).
일반적으로 교환 상호작용은 매우 짧은 범위로, 동일한 원자 내의 궤도(원자 내 교환) 또는 가장 가까운 이웃 원자(직접 교환)의 전자에 국한되지만, 중간 원자를 통해 더 긴 범위의 상호작용이 발생할 수 있으며 이를 초교환이라고 한다.
고체의 직접 교환 상호작용.
결정에서, 많은 전자 시스템의 모든 formula_51 원자 쌍에 대한 교환 해밀토니언에 대한 합을 취하는 하이젠베르크 해밀토니언의 일반화는 다음과 같다.
1/2 계수는 동일한 두 원자 사이의 상호 작용이 합을 수행할 때 두 번 계산되기 때문에 도입되었다. 식 (14)의 formula_52는 위에서 언급한 교환 상수 formula_40이지 교환 적분 formula_41가 아님에 유의하라. 교환 적분 formula_41는 교환 강성 상수(formula_56)라고 불리는 또 다른 양과 관련되어 있으며, 이는 강자성 물질의 특성으로 작용한다. 이 관계는 결정 구조에 따라 달라진다. 격자 매개변수 formula_57를 가진 단순 입방 격자의 경우,
체심 입방 격자의 경우,
면심 입방 격자의 경우,
식 (14)의 형태는 이징 모형과 동일하게 강자성에 해당하지만, 이징 모형에서는 두 스핀 각운동량의 점곱이 스칼라 곱 formula_58으로 대체된다. 이징 모형은 1920년 빌헬름 렌츠(Wilhelm Lenz)에 의해 발명되었고, 1925년 그의 박사 과정 학생 에른스트 이징(Ernst Ising)에 의해 1차원 사례에 대해 해결되었다. 이징 모형의 에너지는 다음과 같이 정의된다.
하이젠베르크 해밀토니언과 고체 내 국소화된 전자 모델의 한계.
하이젠베르크 해밀토니언은 교환 결합에 관여하는 전자들이 화학 결합의 하이틀러-런던(Heitler–London) 또는 원자가 결합(VB) 이론의 맥락에서 국소화되어 있다고 가정하므로, 전기 절연성이 있는 좁은 띠 이온성 및 공유 비분자 고체의 자기적 특성을 설명하기에 적절한 모델이다. 이 모델에서 결합 설명은 타당하다. 그러나 금속 전도성을 보이는 비분자 고체(예: 철, 니켈, 코발트)에서 강자성을 담당하는 전자들이 비국소화되어 있는 경우, 교환 적분에 대한 이론적 평가는 과거에 부호가 틀리거나 실험적으로 결정된 교환 상수(예: 퀴리 온도 formula_59를 통해 추정된 값; 여기서 formula_60는 모든 사이트에 대해 평균화된 교환 상호작용임)에 비해 크기가 훨씬 작았다.
따라서 하이젠베르크 모형은 이들 물질에서 관찰되는 강자성을 설명할 수 없다. 이러한 경우, 비국소화된, 또는 훈트-물리켄-블로흐(분자 궤도/띠) 설명이 전자 파동 함수에 대해 더 현실적이다. 이에 따라 스토너 모형이 강자성에 더 적합하다.
스토너 모형에서 강자성체 원자당 스핀만 고려한 자기 모멘트(보어 마그네톤 단위)는 다수 스핀 상태의 원자당 전자 수와 소수 스핀 상태의 원자당 전자 수의 차이로 주어진다. 따라서 스토너 모형은 원자당 스핀만 고려한 자기 모멘트에 대해 비정수 값을 허용한다. 그러나 강자성체에서 formula_61 (formula_62 = 2.0023 ≈ 2)는 원자당 총 스핀만 고려한 자기 모멘트를 과대평가하는 경향이 있다.
예를 들어, 스토너 모형은 니켈 금속의 원자당 순 자기 모멘트가 0.54 μB라고 예측하는데, 이는 금속의 관찰된 포화 자기 유도, 밀도 및 원자량을 기반으로 계산된 0.61 보어 마그네톤과 매우 가깝다. 반면, 입방 결정장에 있는 고립된 Ni 원자(전자 배열 = 3d84s2)는 두 개의 같은 스핀의 짝짓지 않은 전자(formula_63이므로)를 가지므로, 국소화된 전자 모델에서 총 스핀 자기 모멘트가 formula_64일 것으로 예상된다(그러나 측정된 한 축을 따라 스핀만 고려한 자기 모멘트, 즉 물리적 관측량은 formula_65로 주어진다).
일반적으로 원자가 s 및 p 전자는 비국소화된 것으로 가장 잘 간주되는 반면, 4f 전자는 국소화되어 있으며 5f 및 3d/4d 전자는 특정 핵간 거리에 따라 중간적인 특성을 갖는다. 비국소화된 전자와 국소화된 전자 모두가 자기적 특성(예: 희토류 시스템)에 기여하는 물질의 경우, 현재 루더만-키텔-카수야-요시다(RKKY) 모형이 받아들여지는 메커니즘이다.
오일랑(吳日郞, 1938년 \~ )은 대한민국의 군인으로, 육군 준장으로 예편하였으며, 1979년 10·26 박정희 대통령 시해 사건 당시 국군보안사령부(이하 보안사) 군사정보과장을 역임하며 김재규 중앙정보부장의 체포 작전에 핵심 역할을 수행한 인물이다. 그는 1961년 갑종간부로 소위에 임관하였으며, 이후 군 내 정보·보안 분야에서 경력을 쌓았다. 보안사에서 근무하던 중 1979년 당시 보안사령관이었던 전두환의 직속 참모로 활동하였으며, 기조실장과 군사정보과장 등을 겸임하며 보안사의 대내외 정보망 운영과 기획 기능을 담당하였다.
1979년 10월 26일 밤, 박정희 대통령이 김재규 중앙정보부장에 의해 피살된 직후, 보안사는 대통령 시해 사건에 대한 즉각적인 대응을 시작하였다. 이 과정에서 당시 국방부 장관이었던 노재현은 전두환 보안사령관에게 김재규의 신병 확보를 지시하였고, 전두환은 보안사 내부 인사 중에서 오일랑 중령을 작전책임자로 지명하였다. 오일랑은 헌병대장 복장을 하고, 김진기 헌병감(준장) 및 이기덕 대위 등과 함께 작전을 수행하였다. 그는 김재규를 연행할 비상통로에 헌병 병력을 배치하여 김재규 수행원들을 차단하였고, 김재규를 보안사에서 준비한 차량에 태운 후 직접 동승하였다. 차량 이동 도중 오일랑은 김재규의 허리춤에 있던 권총을 무장해제하며 압수하였고, 이후 김재규를 서울 정동에 위치한 보안사 안가로 이송하였다.
김재규는 보안사 안가에서 잠시 체류한 뒤, 보안사 서빙고 수사분실로 이송되어 이학봉 중령 등으로부터 본격적인 수사를 받게 되었으며, 오일랑은 이 모든 작전이 차질 없이 실행되도록 현장에서 실질적 지휘를 맡았다. 당시 보안사는 중앙정보부에 비해 실병력이 부족하였고, 정보부의 반격 가능성도 있었기에 작전 수행의 정밀성과 기민함이 요구되었다. 이후 전두환은 이 작전을 바탕으로 김재규의 단독범행 사실을 기정사실화하고, 합동수사본부장 자격으로 언론에 발표하였으며, 이로써 신군부 세력의 본격적인 권력 장악이 시작되었다.
오일랑은 이후 보안사 기조실장, 대통령 경호실 안전처장, 한국토지개발공사 감사 등을 역임하며 군과 공기업 부문에서 활동하였고, 최종 계급은 준장으로 예편하였다. 10·26 사건 당시 현장지휘관으로서의 역할로 인해, 오일랑은 한국 현대사에서 박정희 정권의 종말과 전두환 정권의 부상을 잇는 연결고리 중 하나로 평가받는다.
따다는 주식회사 에듀인컴이 개발한 성인 학습자 맞춤형 학습경험플랫폼이다. LXP(Learning Experience Platform) 기반으로, 사용자의 학습활동을 분석해 개인화된 학습 콘텐츠를 제공하며, 실무 중심의 학습내용과 교수자-튜터-멘토 연계 서비스를 통해 성인 평생학습 생태계 구축을 목표로 한다.
플랫폼 명칭인 '따다'는 자격증을 따다, 승진이나 취업을 성공하다 처럼 학습자가 배움의 목표를 빠르게 성취한다는 뜻을 담고 있다. 즉, 학습자의 실질적인 성취와 결과 중심의 교육 경험을 의미하며, 지속적인 배움과 자기성장을 응원하는 브랜드 철학을 반영하고 있다. 또한 '자격증을 따다, 성공적으로 성취하다'는 의성어적 느낌이 있어 젊은 세대에게도 쉽고 친숙하게 다가갈 수 있는 명칭이라는 장점이 있다.
1) 학습경험 기반 플랫폼
단순 강의 수강이 아닌 사용자의 '학습경험'을 통한 개별학습을 중시한다.
2) 교수자/튜터 및 멘토링 시스템
강의만 듣는 구조가 아니라 튜터의 피드백, 교수자와 상호작용을 통해 학습효과를 극대화 한다. 자격취득과정의 경우 구체적인 성과를 목표로 설계할 수 있다.
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신재경(申載庚, 1969년 5월 17일 ~ )은 대한민국의 정치인이다.
앤디 시아라(Andy Siara)는 미국의 각본가이다. 피콕 시리즈 더 리조트 (2022)를 제작하고 쇼러너를 맡았다. 또한 영화 《팜 스프링스》의 각본을 썼다.
미국 영화 연구소에서 영화를 공부했으며, 학생 시절 영화 《팜 스프링스》의 각본을 썼다.
2015년부터 결혼 생활을 하고 있다.
1400년대 중반에 발생한 미확인 화산 분출로 인한 두 개의 큰 황산염 급증이 있다. 각각 1452년~1453년 미확인 분화와 1458년 미확인 분화이다. 2012년 이전에는 1458년 황산염 급증이 1452년으로 잘못 지정되었는데, 이는 이전의 빙하 코어 분석의 시간 해상도가 좋지 않았기 때문이다. 이 분출의 정확한 위치는 불확실하지만, 가능한 후보로는 산호해의 수중 칼데라인 쿠와에 칼데라, 레클루스산, 토푸아 칼데라가 있다. 이 분출은 VEI-7이었던 것으로 추정된다.
황산염 급증의 날짜.
이 황산염 급증은 남극 빙하 코어에서 처음 발견되었으며, 사말라스 (1257년) 및 1815년 탐보라산 분화 (1815년)와 함께 가장 큰 황 발생 사건 중 하나이다. 이 사건의 날짜를 제한하려는 초기 노력은 1452/53년이 분출 연도이며 몇 년의 불확실성이 있다고 결론지었다. 2012년 이래로 매우 정확한 빙하 코어 연대기는 이 대규모 황 급증을 1458년으로 재정비했으며, 비록 후자가 훨씬 작지만 해당 그린란드 황 급증과 일치한다.
이 사건의 황산염 퇴적량은 지난 700년간 빙하 코어에 기록된 것 중 가장 크다. 그러나 퇴적은 그린란드 빙하 코어에 비해 남극 빙하 코어에서 훨씬 더 큰 황산염 유량을 보이며 비대칭적이며, 이는 분출이 남반구 저위도에서 발생했을 가능성이 있음을 나타낸다. 1458년 황산염의 황 동위원소 구성은 분출이 화산 가스를 성층권으로 직접 방출하여 대기 화학 조성에 상당한 영향을 미치고 지구 기후에 잠재적인 영향을 미쳤음을 나타낸다. 1458년 사건의 재구성된 화산 성층권 황 주입량은 동일한 황산염 기록을 기반으로 약 37.5조 그램의 황이 성층권에 주입되었으며, 이는 탐보라와 거의 같지만 이전 1452/53년 분출보다 3배 더 많다. 남극 빙하 코어에서는 황산염 층에서 테프라가 발견되었는데, 이는 테프라의 근원이 황산염 급증의 원인이었다면 지화학적 일치를 통해 황산염 급증의 근원 화산을 식별할 수 있게 한다.
분출 다음 해, 북반구에서 형성된 1459년 여름의 나이테는 1 °C의 강한 냉각을 기록했으며, 이어서 1460년에는 0.4 °C의 냉각이 있었다.
분출 원천.
황산염 급증의 근원 화산은 확실히 확인되지 않았지만, 여러 화산 후보가 제안되었다. 빙하 코어의 황산염 유량 분포는 근원 화산의 위치가 남반구의 저위도에 있음을 시사한다.
쿠와에 칼데라.
통고아 민속에 따르면, 쿠와에 칼데라는 15세기 중반의 대재앙적인 화산 분출과 쿠와에 육지 소실로 인해 형성되었다. 그러나 정확한 위치는 논쟁 중이다. 두 가지 후보는 다음과 같다.