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자기회귀 이동평균 모델(autoregressive moving-average model, ARMA)은 시계열의 통계 분석에서 두 개의 다항식(하나는 자기회귀(AR)에 대한 것이고 다른 하나는 이동평균(MA)에 대한 것)으로 (약한) 정상 확률론적 프로세스에 대한 간결한 설명을 제공한다. 일반 ARMA 모델은 1951년 피터 휘틀(Peter Whittle)의 논문, "시계열 분석의 가설 테스트"(ypothesis testing in time series analysis)에서 설명되었으며, 조지 E. P. 박스(George E. P. Box)와 그윌림 젠킨스(Gwilym Jenkins)의 1970년 저서에서 대중화되었다.
시계열 데이터 Xt가 주어지면 ARMA 모델은 이 계열의 미래 값을 이해하고 예측하기 위한 도구이다. AR 부분에는 자체 지연(즉, 과거) 값으로 변수를 회귀하는 작업이 포함된다. MA 부분에는 과거의 다양한 시점에 동시에 발생하는 오류 항의 선형 결합으로 오류 항을 모델링하는 작업이 포함된다. 모델은 일반적으로 ARMA(p,q) 모델이라고 한다. 여기서 p는 AR 부분의 차수이고 q는 MA 부분의 차수이다.
ARMA 모델은 박스-젠킨스 방법을 사용하여 추정할 수 있다.
선형 판별 분석(Linear discriminant analysis, LDA), 정규 판별 분석(normal discriminant analysis, NDA) 또는 판별 함수 분석(discriminant function analysis)은 통계 및 기타 분야에서 사용되는 방법인 피셔의 선형 판별(Fisher's linear discriminant)을 일반화하여 두 개 이상의 클래스를 특성화하거나 구분하는 특징의 선형 조합을 찾는 것이다. 사물이나 사건의. 결과 조합은 선형 분류기로 사용될 수 있으며, 더 일반적으로는 나중에 분류하기 전에 차원 축소를 위해 사용될 수 있다.
LDA는 하나의 종속 변수를 다른 특징이나 측정값의 선형 조합으로 표현하려고 시도하는 분산 분석(ANOVA) 및 회귀 분석과 밀접한 관련이 있다. 그러나 ANOVA는 범주형 독립변수와 연속형 종속변수를 사용하는 반면, 판별분석은 연속형 독립변수와 범주형 종속변수(즉, 클래스 레이블)를 사용한다. 로지스틱 회귀 분석과 프로빗 회귀 분석은 연속 독립 변수의 값으로 범주형 변수를 설명한다는 점에서 ANOVA보다 LDA와 더 유사하다. 이러한 다른 방법은 LDA 방법의 기본 가정인 독립 변수가 정규 분포를 따른다고 가정하는 것이 합리적이지 않은 응용 분야에서 선호된다.
LDA는 또한 데이터를 가장 잘 설명하는 변수의 선형 조합을 찾는다는 점에서 주성분 분석(PCA) 및 인자 분석과 밀접한 관련이 있다. LDA는 명시적으로 데이터 클래스 간의 차이를 모델링하려고 시도한다. 대조적으로 PCA는 클래스의 차이를 고려하지 않으며 인자 분석은 유사성보다는 차이점을 기반으로 기능 조합을 구축한다. 판별 분석은 상호의존 기법이 아니라는 점에서 요인 분석과도 다르다. 즉, 독립 변수와 종속 변수(기준 변수라고도 함)를 구별해야 한다.
LDA는 각 관찰에 대한 독립 변수에 대한 측정값이 연속 수량일 때 작동한다. 범주형 독립변수를 다룰 때 동등한 기법은 판별 대응 분석이다.
판별 분석은 그룹이 선험적으로 알려진 경우(클러스터 분석과 달리) 사용된다. 각 케이스에는 하나 이상의 정량적 예측 변수 측정값에 대한 점수와 그룹 측정값에 대한 점수가 있어야 한다. 간단히 말해서 판별 기능 분석은 분류, 즉 동일한 유형의 그룹, 클래스 또는 범주로 사물을 배포하는 행위이다.
그리스와 덴마크의 왕자 미하일(, 1939년 1월 7일~2024년 7월 28일)는 그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스과 오를레앙 공녀 프랑수아즈의 외아들이다. 그는 영국의 엘리자베스 2세 여왕의 남편 에든버러 공작 필립의 사촌동생이다. 그는 크리스티안 크리스티안 9세의 여든세 손주 가운데 막내이자 맨 마지막 생존자이다.
그리스와 덴마크의 왕자 크리스토폴로스(, 1888년 8월 10일 ~ 1940년 1월 21일)는 그리스의 요르요스 1세의 다섯째 아들이자 막내로, 그의 일생 동안 여러 차례 그리스의 왕좌를 차지하고 빼앗긴 왕조에 속했다. 그의 인생의 많은 부분은 해외에서 살았다. 요르요스 1세와 올가 왕비의 막내 아들이자 콘스탄티노스 1세의 동생이다.
정보 필터링 시스템(Information filtering system)은 인간 사용자에게 표시되기 전에 (반)자동화 또는 컴퓨터화된 방법을 사용하여 정보 스트림에서 중복되거나 원치 않는 정보를 제거하는 시스템이다. 주요 목표는 정보 과다를 관리하고 의미론적 신호 대 잡음비를 증가시키는 것이다. 이를 위해 사용자 프로필을 일부 참조 특성과 비교한다. 이러한 특성은 정보 항목(콘텐츠 기반 접근 방식) 또는 사용자의 사회적 환경(협업 필터링 접근 방식)에서 비롯될 수 있다.
정보 전송 신호 처리에서 필터 (신호 처리)는 비트 수준에서 문맥을 방해하는 잡음에 대해 사용되는 반면, 정보 필터링에 사용되는 방법은 의미적 수준에서 작동한다.
사용되는 기계 방법의 범위는 정보 추출과 동일한 원리를 기반으로 한다. 주목할만한 응용 프로그램은 이메일 스팸 필터 분야에서 찾을 수 있다. 따라서 어떤 형태의 필터가 필요한 것은 정보의 폭발뿐 아니라 부주의하거나 악의적으로 유입된 의사 정보이기도 하다.
프레젠테이션 수준에서 정보 필터링은 사용자 기본 설정 기반 뉴스피드 등의 형태를 취한다.
추천 시스템과 콘텐츠 검색 플랫폼은 사용자가 관심을 갖고 있는 정보 항목(영화, 텔레비전, 음악, 책, 뉴스, 웹 페이지)을 사용자에게 제시하려고 시도하는 능동형 정보 필터링 시스템이다. 이러한 시스템은 사용자에게 흐르는 정보에 정보 항목을 추가한다. 사용자를 향한 정보 흐름에서 정보 항목을 제거하는 것과는 반대로 사용자. 추천 시스템은 일반적으로 협업 필터링 접근 방식을 사용하거나 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 접근 방식의 조합을 사용하지만 콘텐츠 기반 추천 시스템이 존재한다.
정바오칭(, 1955년 1월 10일 ~ )은 타이완의 정치인, 제3~4, 9대 입법위원이다.
그리스와 덴마크의 왕자 니콜라오스(, 1872년 1월 22일 ~ 1938년 2월 8일)는 올덴부르크 왕가의 글뤽스부르크 가문 출신으로, 그리스의 요르요스 1세와 올가 콘스탄티노브나 여대공의 셋째 아들이었다. 그는 사촌인 러시아의 황제 니콜라이 2세(친척으로는 1촌, 외척으로는 2촌)와 구별하기 위해 가문 내에서 "그리스 니키"로 불렸다. 니콜라오스 왕자는 종종 그의 작품에 "니콜라오스 르프린스"라는 서명을 하는 등 재능 있는 화가였다.
바이트 페어 인코딩(byte pair encoding) 또는 다이그램 코딩(digram coding)은 다운스트림 모델링에 사용하기 위해 텍스트 문자열을 표 형식으로 인코딩하기 위해 1994년 필립 게이지(Philip Gage)가 처음 설명한 알고리즘이다. 그 수정은 단일 문자(한 자리 숫자 또는 단일 구두점 포함)를 인코딩하는 토큰과 전체 단어(가장 긴 복합어 포함)를 인코딩하는 토큰을 모두 결합하는 기능을 갖춘 대형 언어 모델 토크나이저로 주목할 만하다. 첫 번째 단계에서 이 수정은 모든 고유 문자가 1자 길이의 n-그램(즉, 초기 "토큰")의 초기 세트라고 가정한다. 그런 다음 연속적으로 가장 자주 사용되는 인접 문자 쌍이 새로운 2자 길이의 n-그램으로 병합되고 해당 쌍의 모든 인스턴스가 이 새 토큰으로 대체된다. 이는 규정된 크기의 어휘를 얻을 때까지 반복된다. 새로운 단어는 항상 최종 어휘 토큰과 초기 설정 문자로 구성될 수 있다.
코퍼스(말뭉치)에서 발견된 모든 고유 토큰은 토큰 어휘에 나열되며, 그 크기는 GPT-3.5 및 GPT-4의 경우 100256에 달한다.
수정된 알고리즘과 원본 알고리즘의 차이점은 원본 알고리즘이 가장 빈번한 데이터 바이트 쌍을 병합하지 않고 이를 초기 데이터 세트에 포함되지 않은 새로운 바이트로 대체한다는 것이다. 초기 데이터 세트를 다시 작성하려면 대체 항목의 순람표가 필요하다. 이 알고리즘은 연산 부하가 낮고 일관성과 신뢰성을 유지하므로 토큰화에 효과적이다.
구매 전환율 최적화(Conversion rate optimization, 전환율 최적화, CRO)는 사용자나 웹사이트 방문자가 원하는 행동(제품 구매, 연락처 남기기 등)을 취하는 비율을 높이는 프로세스이다.
온라인 전환율 최적화(또는 웹사이트 최적화)는 닷컴버블 이후 기술 회사들이 지출에 대해 더 잘 인식하고 웹사이트 분석. 폭발 이후 웹 사이트 생성에 대한 접근성이 높아지면서 사용자 경험이 좋지 않은 페이지가 엄청나게 많이 생성되었다. 2000년대 초반 웹에서 경쟁이 치열해지면서 웹사이트 분석 도구를 사용할 수 있게 되었고 웹사이트 유용성에 대한 인식이 높아지면서 인터넷 마케팅 담당자는 자신의 전략에 대한 측정 가능한 항목을 만들고 웹사이트의 사용자 경험을 개선하라는 메시지를 받았다.
2004년에는 새로운 도구를 통해 인터넷 마케팅 담당자가 웹사이트 디자인 및 콘텐츠 변형을 실험하여 어떤 레이아웃, 텍스트 복사, 제안 및 이미지가 가장 효과적인지 결정할 수 있었다. 테스트에 대한 접근성이 높아지고 알려지기 시작했다. 이러한 형태의 최적화는 2007년에 무료 도구인 구글 웹사이트 옵티마이저가 도입되면서 가속화되었다. 오늘날 최적화와 전환은 많은 디지털 마케팅 캠페인의 핵심 측면이다. 예를 들어, 2017년 인터넷 마케팅 담당자를 대상으로 실시된 연구 조사에 따르면 응답자의 50%가 CRO가 "전체 디지털 마케팅 전략에 중요하다"고 생각하는 것으로 나타났다.
구매 전환율 최적화는 추적, 테스트 및 지속적인 개선을 강조하는 마케팅 접근 방식인 다이렉트 마케팅과 많은 원칙을 공유한다. 다이렉트 마케팅은 20세기 초반에 대중화되었으며 다이렉트 마케팅 협회와 같은 산업 그룹의 형성에 의해 뒷받침되었다. 다이렉트 마케팅 협회는 1917년에 결성되어 나중에 데이터 및 마케팅 협회로 명명되었으며 2018년 5월 31일 발표 이후 전국 광고주 협회에 인수되었다.
현대의 구매 전환율 최적화와 마찬가지로 직접 반응 마케팅 담당자도 A/B 분할 테스트, 응답 추적 및 대상자 테스트를 실행하여 메일, 라디오 및 인쇄 캠페인을 최적화한다.
점 확산 함수(Point spread function, PSF)는 점원(point source) 또는 점 물체에 대한 초점 광학 이미징 시스템의 반응을 설명한다. PSF에 대한 보다 일반적인 용어는 시스템의 임펄스 응답이다. PSF는 집속 광학 이미징 시스템의 임펄스 응답 또는 임펄스 응답 함수(IRF)이다. 많은 상황에서 PSF는 공간 충격으로 간주되는 단일 점 객체를 나타내는 이미지의 확장된 얼룩으로 생각할 수 있다. 기능적인 측면에서 이는 이미징 시스템의 OTF(광 전달 함수)의 공간 영역 버전(즉, 역 푸리에 변환)이다. 이는 푸리에 광학, 천문 촬영, 의학촬영, 전자현미경 및 3D 현미경(예: 공초점 레이저 스캐닝 현미경) 및 형광현미경과 같은 기타 이미징 기술에 유용한 개념이다.
이미징 시스템에 대한 점 물체 이미지의 퍼짐(흐림) 정도는 이미징 시스템의 품질을 측정하는 척도이다. 형광 현미경, 망원경 또는 광학 현미경과 같은 비간섭 이미징 시스템에서 이미지 형성 프로세스는 이미지 강도가 선형이며 선형계 이론으로 설명된다. 이는 두 물체 A와 B가 비간섭 이미징 시스템에 의해 동시에 이미징될 때 결과 이미지가 독립적으로 이미징된 물체의 합과 동일하다는 것을 의미한다. 즉, 광자의 비상호작용 특성으로 인해 A의 이미징은 B의 이미징에 영향을 받지 않으며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 공간 불변 시스템, 즉 이미징 공간의 모든 곳에서 PSF가 동일한 시스템에서 복잡한 객체의 이미지는 해당 객체와 PSF의 합성곱이다. PSF는 회절 적분으로부터 파생될 수 있다.
소 버짐병은 세계적으로 발생하는 곰팡이에 의한 전염병으로 나이에 관계없이 발생하나 특히 2살 이하의 소에 많으며 발육부진, 모피의 손상 등 경제적 피해를 주며, 사람에도 피부병을 감염시키는 인수공통전염병이다.
3~4주의 잠복기를 거쳐 서서히 증상이 나타나는데 감염된 곰팡이의 병원성과 소의 건강상태 그리고 면역력에 따라 증상이 없는 경우도 있으며 면역력이 약한경우에는아주 심하게 나타나는 것 등 다양한 유형을 보인다. 소의 털에 감염된 곰팡이 포자는 각질섬유를 생성하는 모근부 바로 윗부분에서 자라며 모근세포를 파괴하여 탈모증을 일으키게 된다.
소가 설사병에 걸렸을때도 신속하게 치료하지 않아서 전해질 보충을 해서 회복되었어도 면역력이 약하기 때문에설사병에 다시 걸릴수있고 어떤 질병에도 노출될 가능성이 높으며 경제적 피해를 준다.
마리나 카렐라(, 1940년 7월 17일 ~ )는 그리스의 예술가이며 그리스와 덴마크의 왕자 미하일의 부인이다.
결정 분석 또는 의사결정 분석(Decision analysis, DA)은 공식적인 방식으로 중요한 결정을 처리하는 데 필요한 철학, 방법론 및 전문 실무로 구성된 분야이다. 의사결정 분석에는 결정의 중요한 측면을 식별하고, 명확하게 표현하고, 공식적으로 평가하기 위한 많은 절차, 방법 및 도구가 포함된다. 잘 구성된 결정 표현에 최대 기대효용 공리를 적용하여 권장되는 조치 과정을 규정한다. 그리고 결정의 공식적인 표현과 그에 따른 권장 사항을 의사결정자와 기타 기업 및 기업 외부 이해관계자를 위한 통찰력으로 변환한다.
내용 기반 이미지 검색, 콘텐츠 기반 이미지 검색(Content-based image retrieval, Query by Image Content, QBIC, Content-Based Visual Information Retrieval, CBVIR)은 대규모 데이터베이스에서 이미지 검색 문제, 즉 디지털 이미지 검색 문제에 컴퓨터 비전 기술을 적용한 것이다. 콘텐츠 기반 이미지 검색은 전통적인 개념 기반 접근 방식과 반대된다.
"내용 기반"이란 검색이 이미지와 관련된 키워드, 태그, 설명과 같은 메타데이터가 아닌 이미지의 콘텐츠를 분석한다는 의미이다. 이 맥락에서 "내용"이라는 용어는 색상, 모양, 질감 또는 이미지 자체에서 파생될 수 있는 기타 정보를 의미할 수 있다. 순전히 메타데이터에 의존하는 검색은 주석 품질과 완전성에 의존하기 때문에 CBIR이 바람직하다.
이미지 검색(Image retrieval) 시스템은 대규모 디지털 이미지 데이터베이스에서 이미지를 탐색, 검색 및 검색하는 데 사용되는 컴퓨터 시스템이다. 이미지 검색의 가장 전통적이고 일반적인 방법은 캡션, 키워드, 제목 또는 설명과 같은 메타데이터를 이미지에 추가하여 검색이 주석 단어에 대해 수행될 수 있도록 하는 몇 가지 방법을 활용한다. 수동 이미지 주석은 시간이 많이 걸리고 힘들며 비용이 많이 든다. 이를 해결하기 위해 자동 영상 주석에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 또한 소셜 웹 애플리케이션과 시맨틱 웹의 증가는 여러 웹 기반 이미지 주석 도구의 개발에 영감을 주었다.
최초의 마이크로컴퓨터 기반 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 1990년대 MIT에서 바니레디 프라사드, 아마르 굽타, 후민 툰가, 스튜어트 매드닉에 의해 개발되었다.
2008년 설문 조사 기사에 따르면 2007년 이후 진행 상황이 기록되어 있다.
2021년 기준 모든 이미지 검색 시스템은 3D 이미지가 아닌 2D 이미지용으로 설계되었다.
브라운시섬(Brownsea Island)은 영국 도싯주의 풀 하버에서 가장 큰 섬이다. 섬 대부분의 소유주는 내셔널 트러스트이고 북쪽 절반의 관리는 도싯 와일드라이프 트러스트가 맡고있다. 일부 구간을 제외한 대부분 지역이 대중에게 개방되어 탐방객을 맞는다.
1907년 스카우트 운동의 실험 캠프가 설치되어 이듬해 영국 스카우트 협회 결성의 계기가 되었다. 공용 연락선이나 개인용 보트로 섬을 방문할 수 있다. 2017년 방문객은 133,340 명이다. 섬의 이름은 고대 영어 (브루녹의 섬)에서 유래했을 것으로 추측된다.
브라운시섬은 도싯의 풀 마을 맞은편에 있는 잉글랜드에서 가장 큰 천연 항구인 풀 하버 안에 있다. 풀 하버에는 8개의 섬이 있으며 브라운시섬은 그 중에 가장 큰 섬이다. 섬의 성 근처에 작은 부두가 있다. 섬은 길이 폭 로 넓이는 이다. 섬의 대부분은 소나무와 삼나무가 섞인 숲과 황무지, 소금끼 머금은 해안 습지 등으로 이루어져 있다.
섬의 교회와 제3자가 임대 또는 관리하는 몇 개의 건물을 제외하면 섬 전체를 내셔널 트러스트가 소유하고 있다. 대부분의 건물은 선착장 근처에 있고, 섬의 북쪽은 도싯 와일드라이프 트러스트가 관리하는 자연보전지역으로 새들의 중요한 서식지여서 대중의 접근이 제한되어 있다. 브라운시성과 섬 남부의 일정 부분은 존 르위스 파트너쉽이 빌려 방문객 숙박 용도로 사용하고 있으며 일반 공개는 하지 않는다.
섬은 행정구역상 잉글랜드의 단일 자치구인 도싯 지구내의 스턴들랜드 군에 속하며 영국 하원의 남도싯 선거구에 속해있다.
브라운시섬의 항구는 퇴적된 모래와 진흙이 위에 제방을 쌓아 만들어졌고 이로 인해 생태적 천이가 일어났다.
섬의 자연보전지역은 내셔널 트러스트 소유의 토지를 도싯 와일드라이프 트러스트가 임대하여 관리하는 지역이다. 이 보호 구역에는 기수 석호와 삼림 지대가 놓여 있다. 섬의 다른 곳은 염습지, 갈대밭, 2개의 담수호, 낙엽수와 침엽수가 섞여 자라는 숲 등으로 이루어져 있다. 과거 진달래 같은 식물들이 식재된 후 침입종이 되었지만 생태 보전을 위해 대부분 정리되었다. 섬 전체가 영국의 과학적 특별관심지역으로 지정되어 있다.
브라운시섬은 잉글랜드 남부에서 토착 청설모가 살아남는 몇 안 되는 곳 중 하나이다. 섬이라는 특징으로 동부회색청서가 유입된 적이 없기 때문이다. 브라운시섬의 청설모 군집은 인간에게 나병을 유발하는 세균인 나균의 인간형 줄기를 보유하고 있는 것으로 알려진 영국의 유일한 개체군이기도 하다. 브라운시섬에서는 방문객을 위해 공작도 기르고 있다. 섬에 서식하는 조류로는 왜가리와 쇠백로가 있다.
과거에 사람이 들여온 꽃사슴이 많은 무리를 이루고 있다. 꽃 사슴은 한 때 너무 많은 개체수 증식으로 섬이 감당할 수 없는 지경에 이르기도 하였고 지금은 삼림 보호를 위해 서식지를 벗어나지 못하도록 울타리를 둘렀다.
브라운시섬의 석호는 영국 내 제비갈매기의 대표적 서직지이도 하다.
육상 달팽이인 파필리테라 빈덴스("Papillifera bindens")도 서식한다.
9세기 무렵 도체스터 근처의 세른 수도원에서 브라운시에 작은 암자를 지어 수사들이 섬에 살기 시작하였다. 사도 안드레아에게 헌정된 이 암자는 은자의 거처로 사용되었고 풀 하버를 통과하는 배의 무탈한 항해를 기원하였다. 1015년 크누트 대왕이 바이킹을 몰고와 풀 하버를 습격할 때 브라운시섬을 군사기지로 삼았다. 크누트는 이 섬을 거점으로 웨어햄과 세른 수도원을 약탈하였다. 11세기 당시 섬의 원래 주인은 스터들랜드의 장원 영주 브루노였다. 노르만인의 잉글랜드 정복 이후 윌리엄 1세는 브라운시섬을 포함한 스터들랜드를 이복형인 로베르 드모르탱에게 주었다. 1154년 헨리 2세가 세른 수도원에 섬에 난파된 배의 처분권을 부여했고 이후 세른 수도원이 350년 동안 브라운시섬을 관할하였다.
튜더 시기와 내전.
세른 수도원의 해산 이후 브라운시섬은 국왕의 직할령이 되었다. 헨리 8세는 유럽과의 갈등 속에 풀하버의 좁은 입구를 지키는 전략적 요충지로 삼아 1547년 브라운시성이 세워졌다. 이후 브라운시섬은 여러 사람에게 소유권이 이전되어 왔는데, 1576년 엘리자베스 1세는 총신이자 연인으로 소문이 자자했던 크리스토퍼 해튼에게 이 섬을 선물하였다. 잉글랜드 내전 시기 풀 하버 인근은 의회파 측을 지지하면서 브라운시성을 수비하였다. 1654년에는 영국 역사상 유일한 쿠데타이었던 프라이드의 숙청의 주도자였던 토머스 프라이드가 이 섬에 주둔하였다. 1650년대 중반에는 부유한 상인이자 런던시의 시장이었던 로버트 클레이튼이 소유주가 되었고 1707년 그의 사망 이후 휘그당 의원이자 건축가였던 윌리엄 벤슨에게 매각되었다. 그는 요새였던 성을 거주지로 개조하고 섬에 다양한 종류의 나무를 들여왔다.
18세기 - 19세기.
1765년 지역 지주이자 하원의원이었던 험프리 스터트가 브라운시섬을 구입하였고 이후 아들에게 물려주였다. 스터트는 성을 확장하면서 5만 파운드를 들여 정원을 꾸몄다. 1848년 은퇴한 외교관인 오거스터스 존 포스터가 이 섬을 구매하였지만 우울증을 겪던 그는 같은 해에 스스로 목숨을 끊었다. 1852년 다시 매물로 나온 브라운시섬은 퇴역 군인이었던 윌리엄 워프가 1만3천 파운등에 구입하였다. 워프는 브라운시섬의 백토로 고품질 도자기를 만들 수 있으리라 기대하였다.
섬의 남서쪽 모퉁이에 3층짜리 도자기 공장이 세워졌고, 북쪽의 점토 구덩이에서 파낸 흙을 운반할 화물용 철도를 깔았다. 워프는 인근의 아일오브퍼벡에서 이미 양질의 백토로 도자기를 생산하고 있었기 때문에 브라운시섬의 백토도 그와 같기를 바랬지만 출토된 백토는 화장실 용기를 제작할 수 있을 정도의 품질을 보였고 기대에 미치지 못했다. 200명 이상의 직원이 고용되었던 회사는 수요 부족과 점토 품질 저하로 1887년 폐업하였다.
이 때의 흔적으로 오늘날에도 공장 건물의 기초와 도자기 파편이 남아있다. 공장을 가동하면서 워프는 직원들이 머물 마을을 조성하고 아내의 이름을 따 메릴랜드라고 이름 붙였다. 자신이 거주하던 성에는 튜더 양식을 본 딴 정문과 타워도 추가가하였고 새로운 선착장도 건설하였다. 1854년 고딕 복고양식으로 건축된 세인트 메리 교회를 세우면서 그는 많은 돈을 들였다. 이 교회는 현재 스카우트 운동이 관리하고 있다.
생각대로 일이 진행되지 않아 큰 빚을 진 워프는 스페인으로 야반도주하였다. 1873년 채권자들은 채권 회수를 위해 브라운시섬을 보수당 정치인이었던 조지 카벤디시-벤틴크에게 매각하였다. 벤틴크는 이곳에서 소를 방목하였고 섬의 이곳 저곳에 이탈리아 르네상스풍의 조각을 세워 장식하였다. 워프는 파산하였지만 1881년까지도 도자기 공장은 유지되어 270여 명이 이 섬에 살았다. 벤틴크 사망 이후 1891년 역시 보수당 정치인이었던 케네스 로버트 발포어가 이 섬을 구매하였다. 1896년 전기를 들였지만 화재가 일어나 성이 소실되었다. 이후 성을 재건축한 발포어는 1901년 섬을 매물로 내놓았다.
부유한 증권 거래인이었던 찰스 반 랄트가 브라운시섬을 구입하여 휴양지로 꾸몄다. 성 역시 리조트로 개조되었고 굴리엘모 마르코니와 같은 유명 인사들이 투숙하였다. 1907년 반 랄트의 절친한 친구였던 로버트 베이든파월이 소년들을 위한 실험 캠프를 주회하여 이 섬은 스카우트 운동의 기원지가 되었다. 당시까지도 도자기 공장에서 일했던 사람들이 이제는 채소를 재배하고 젓소를 기르며 살고 있었다.
1908년 2월 반랄트는 인도의 콜카타에서 사망하였고 그의 아내도 결국 1925년에 이 섬을 팔았다. 1927년 경매에서 12만 5천 파운드에 브라운시섬을 인수한 메리 보넘크리스티는 이 섬에서 은둔할 생각으로 주민들을 대대적으로 추방하여 "브라운시의 악마"라는 별명을 얻었다. 주민이 떠난 섬은 황야와 숲으로 돌아가기 시작하였다. 1934년 산불이 일주일간 지속되어 섬의 대부분이 잿더미로 변했고, 섬의 동쪽 건물만 바람의 방향 덕분에 겨우 살아남을 수 있었다. 이 사건에 충격을 받은 보넘크리스티는 남은 생애 동안 사람들의 출입을 금지하였다.
제2차 세계 대전 중에는 섬의 서쪽 끝에 대형 조명을 설치하였는데 루프트바페의 폭격기들이 풀 하버로 착각하게끔 만들어진 미끼였다. 이 미끼로 브라운시섬에는 1천 톤의 폭탄이 떨어졌지만 영국은 풀 하버와 본머스를 지킬 수 있었다. 대신 당시의 폭격으로 버려진 옛 마을이었던 메릴랜드는 완전히 파괴되었다. 1961년 4월 보넘크리스티가 98세의 나이로 사망하자, 유산을 상속한 손자는 상속세를 대신하여 이 섬을 재무부에 넘겼다. 재무부가 브라운시섬을 민간에게 매각할 것이라는 소문이 돌자 환경보호 활동가였던 헬렌 브라더턴이 자연 보호를 위한 브라운시섬 구매 캠페인을 시작하였다.
내셔널 트러스트는 충분한 자금이 모인다면 섬을 관리하겠다고 동의하였고 1962년 10만 파운드에 구입하였다. 내셔널 트러스트는 브라운시섬을 방문객들이 탐방할 수 있는 자연보호 구역으로 재개발하였다. 산불 재발을 방지하기 위해 방화로를 만들었고 섬의 북쪽지역은 도싯 와일드라이프 트러스트에게 임대해 주었다. 이로서 1907년의 스카우트 원년 맴버들이 브라운시섬에 돌아올 수 있게 되어 스카우트 운동은 1963년 5월 행사를 개최하였다. 대중 공개 직후 브라운시섬을 찾은 탐방객은 연간 1만명 이상이었다. 이후 선착장과 선박의 크기가 커지면서 오늘날 브라운시섬의 방문객은 연간 11만 명으로 늘었다.
스카우트 운동.
로버트 베이든파월은 브라운시섬에서 1907년 8월 1일부터 8일까지 스카우트 운동의 가능성을 확인하기 위한 실험 캠프를 열었다. 이 캠프에는 다양한 사회적 배경을 지닌 21 명의 소년이 참여하였다. 소년들은 야영, 관측, 목공예, 기사도, 인명구조, 애국심 고취 등의 활동을 하였고 실험 캠프는 성공적으로 마무리되었다. 이를 바탕으로 베이든 파월은 1908년 《소년을 위한 스카우팅》을 저술하여 본격적인 스카우트 운동을 벌였다.
보이스카우트는 이후 1930년대까지 해마다 브라운시섬에서 야영 활동을 하였다. 1934년 화재로 섬의 대부분이 황폐화 되자 소유주 보넘크리스티가 모든 방문객 출입을 금지하면서 더 이상 스카우트 활동을 할 수 없었다가 1963년 네셔널 트러스트가 인수한 뒤 다시 야영 활동을 재개하였다.
2007년 8월 스카우트 탄생 1백 주년 기념 행사가 브라운시섬에서 열렸다. 원년의 야영지를 복원하여 전시한 이 행사에는 160개국에서 수백 명의 스카우트 및 걸 가이드 대원들이 참여하였다.
확률적 경사 하강법(Stochastic gradient descent, SGD)은 적절한 평활성 특성(예: 미분 가능 또는 하위 미분 가능)을 사용하여 목적 함수를 최적화하기 위한 반복 방법이다. 이는 실제 기울기(전체 자료 집합에서 계산됨)를 해당 추정치(데이터의 무작위로 선택된 하위 집합에서 계산됨)로 대체하기 때문에 경사 하강법 최적화의 확률론적 근사치로 간주될 수 있다. 특히 고차원 최적화 문제에서 이는 매우 높은 계산 부담을 줄여 수렴률을 낮추는 대신 더 빠른 반복을 달성한다.
확률적 근사의 기본 아이디어는 1950년대 로빈스-몬로(Robbins-Monro) 알고리즘으로 거슬러 올라간다. 오늘날 확률적 경사 하강법은 기계 학습에서 중요한 최적화 방법이 되었다.
SGD는 아래 항목을 함의한다.
통계 의미론(Statistical semantics)은 언어학에서 이상적으로는 비지도 학습을 통해 정보 검색 목적에 최소한 충분한 정밀도로 단어나 구문의 의미를 결정하는 문제에 통계 방법을 적용한다.
통계 의미론이라는 용어는 워렌 위버(Warren Weaver)가 기계 번역에 관한 그의 유명한 논문에서 처음 사용했다. 그는 기계 번역에 대한 단어 의미 명확화는 주어진 대상 단어 근처의 문맥 단어의 동시 발생 빈도에 기초해야 한다고 주장했다. 존 루퍼트 퍼스는 "단어는 그것이 유지하는 회사에 의해 특징지어진다"는 기본 가정을 옹호했다. 이 가정은 언어학에서 분포 가설로 알려져 있다. 에밀 델라베네이(Emile Delavenay)는 통계 의미론을 "단어의 의미와 그 빈도 및 재발 순서에 대한 통계적 연구"로 정의했다. 퍼나스(Furnas, 1983) 등은 통계 의미론에 대한 근본적인 기여로 자주 인용된다. 해당 분야의 초기 성공은 잠재 의미 분석이었다.
원-핫(One-hot)은 디지털 회로 및 기계 학습에서 값의 합법적인 조합이 단일 하이(1) 비트와 다른 모든 비트가 로우(0)인 비트 그룹이다. 하나의 '0'을 제외하고 모든 비트가 '1'인 유사한 구현을 원-콜드(one-cold)라고 부른다. 통계학에서 가변수는 범주형 데이터를 표현하는 유사한 기술을 나타낸다.
오버슈팅 모델(Overshooting model) 또는 환율 오버슈트 가설(exchange rate overshoot hypothesis)은 경제학자 뤼디거 돈부쉬가 처음 개발한 것으로, 높은 수준의 환율 변동성에 대한 이론적 설명이다. 이 모델의 주요 특징에는 상품 가격이 단기적으로 경직되거나 변화가 느리다는 가정이 포함되지만, 통화 가격은 유연하고, 자산 시장의 차익거래는 노출되지 않은 이자 패리티 방정식을 통해 유지되며, 환율 변화에 대한 기대는 "일관적"이다. 즉, 합리적이다. 이 모델의 가장 중요한 통찰력은 경제의 일부 부분에서 조정 지연이 다른 부분에서 보상 변동성을 유발할 수 있다는 것이다. 특히, 외생변수가 변할 때 환율에 미치는 단기 효과는 장기 효과보다 클 수 있으므로 단기적으로 환율은 새로운 균형 장기 가치를 초과한다.
돈부쉬는 많은 경제학자들이 이상적인 시장이 균형에 도달하고 그 상태를 유지해야 한다는 견해를 갖고 있을 때 이 모델을 개발했다. 이러한 관점에서 볼 때 시장의 변동성은 해당 시장의 불완전하거나 비대칭 정보 또는 조정 장애의 결과일 수 있다. 이러한 견해를 거부하면서 돈부쉬는 변동성이 사실 그보다 훨씬 더 근본적인 특성이라고 주장했다.
이 모델에 따르면, 통화 정책에 변화가 생기면(예: 예상치 못한 통화 공급의 영구적인 증가) 시장은 가격과 수량 간의 새로운 균형에 맞춰 조정된다. 처음에는 상품 가격의 "경직성" 때문에 새로운 단기 균형 수준은 먼저 금융 시장 가격의 변화를 통해 달성된다. 그런 다음 점차적으로 상품 가격이 "고정 해제"되고 새로운 균형으로 이동함에 따라 외환시장은 지속적으로 가격을 조정하여 새로운 장기 균형 수준에 접근한다. 이 과정이 순조롭게 진행된 후에야 국내 화폐시장, 외환시장, 상품시장에서 새로운 장기적 균형이 달성될 것이다.
결과적으로 외환시장은 처음에는 화폐 변화에 과민반응하여 새로운 단기 균형을 달성하게 된다. 시간이 지남에 따라 상품 가격은 결국 반응하여 외환 시장의 과잉 반응이 사라지고 경제가 모든 시장에서 새로운 장기 균형에 도달하게 된다.
기호주의 인공지능(Symbolic artificial intelligence)은 인공지능에서 문제, 논리, 검색에 대한 높은 수준의 기호주의적(사람이 읽을 수 있는) 표현을 기반으로 하는 인공지능 연구의 모든 방법을 총칭하는 용어이다. 기호주의 AI는 논리형 프로그래밍, 생산 규칙, 시맨틱 네트워크, 프레임 (인공지능) 등의 도구를 사용하고 지식 기반 시스템(특히 전문가 시스템), 기호 수학, 자동 정리 증명자, 온톨로지, 시맨틱 웹, 자동화 계획 및 스케줄링 시스템 등의 애플리케이션을 개발했다. 기호주의 AI 패러다임은 검색, 기호주의 프로그래밍 언어, 에이전트, 다중 에이전트 시스템, 시맨틱 웹, 형식 지식 및 추론 시스템의 강점과 한계에 대한 중요한 아이디어를 이끌어 냈다.
기호주의 AI는 1950년대 중반부터 1990년대 중반까지 AI 연구의 지배적인 패러다임이었다. 1960년대와 1970년대 연구자들은 기호주의적 접근 방식이 결국 인공 일반 지능을 갖춘 기계를 만드는 데 성공할 것이라고 확신했고 이를 자신들 분야의 궁극적인 목표로 여겼다. 논리이론가 새뮤얼의 체커스 플레잉 프로그램(Checkers Playing Program)과 같은 초기 성공과 함께 초기 붐은 비현실적인 기대와 약속으로 이어졌고 자금이 고갈되면서 첫 번째 AI 겨울이 이어졌다. 두 번째 붐(1969~1986)은 전문가 시스템의 등장, 기업 전문 지식 확보에 대한 약속, 열정적인 기업 포용과 함께 발생했다. 그 호황과 일부 초기 성공(예: DEC의 XCON)은 나중에 다시 실망으로 이어졌다. 지식 습득의 어려움, 대규모 지식 기반 유지, 도메인 외부 문제 처리의 취약성 등의 문제가 발생했다. 또 다른 두 번째 AI 겨울(1988~2011)이 이어졌다. 그 후, AI 연구자들은 불확실성 처리 및 지식 획득과 관련된 근본적인 문제를 해결하는 데 중점을 두었다. 불확실성은 숨겨진 마르코프 모델, 베이지안 추론, 통계적 관계 학습과 같은 형식적 방법으로 해결되었다. 기호적 기계 학습은 버전 스페이스(Version Space), 밸리언트(Valiant)의 PAC 학습, 퀸란(Quinlan)의 ID3 결정 트리 학습, 사례기반학습, 관계 학습을 위한 귀납적 논리 프로그래밍 등의 기여를 통해 지식 획득 문제를 해결했다.
하위 기호 접근 방식인 신경망은 초기부터 추구되어 2012년에 강력하게 다시 등장했다. 초기 예로는 프랑크 로젠블랫의 퍼셉트론 학습 작업, 루멜하트, 힌튼, 윌리엄스의 역전파 작업, 레쿤(LeCun) 등의 컨볼루션 신경망 작업이 있다. 그러나 신경망은 2012년경까지 성공적인 것으로 간주되지 않았다. "빅 데이터가 일반화될 때까지 AI 커뮤니티의 일반적인 합의는 소위 신경망 접근 방식이 절망적이라는 것이었다. 시스템은 그렇게 작동하지 않았다. 음, 다른 방법과 비교하면... 2012년에 힌튼과 함께 일하는 연구진을 포함한 많은 사람들이 GPU의 성능을 사용하여 신경망의 성능을 엄청나게 높이는 방법을 고안하면서 혁명이 일어났다." 향후 몇 년 동안 딥 러닝은 비전, 음성 인식, 음성 합성, 이미지 생성 및 기계 번역 처리 분야에서 눈부신 성공을 거두었다. 그러나 2020년부터 편견, 설명, 이해성 및 견고성에 대한 본질적인 어려움이 딥 러닝 접근 방식에서 더욱 분명해졌다. 점점 더 많은 수의 AI 연구자들이 기호 네트워크 접근 방식과 신경망 접근 방식의 장점을 결합하고 상식 추론과 같이 두 접근 방식이 모두 어려움을 겪는 영역을 다룰 것을 요구해 왔다.
자료 긁어내기(data dredging, 데이터 드레징) 또는 자료 캐고들기(data snooping, 데이터 스누핑) 또는 p-해킹(p-hacking)은 통계적으로 유의미한 것으로 표시될 수 있는 데이터의 패턴을 찾기 위해 데이터 분석을 오용하여 오탐의 위험을 극적으로 증가시키고 과소평가하는 것이다. 이는 데이터에 대해 많은 통계 테스트를 수행하고 중요한 결과가 나온 데이터만 보고함으로써 수행된다.
데이터 드레징 프로세스에는 철저한 검색을 통해 단일 자료 집합을 사용하여 여러 가설을 테스트하는 작업이 포함된다. 상관 관계를 보여줄 수 있는 변수 조합, 평균의 차이 또는 다른 항목에 의한 분석을 보여주는 사례 또는 관찰 그룹에 대해 테스트할 수 있다.
통계적 유의성에 대한 기존 테스트는 우연이 작용할 경우 특정 결과가 발생할 확률에 기반을 두고 있으며 특정 유형의 잘못된 결론(귀무 가설의 잘못된 기각)이 발생할 위험을 필연적으로 받아들인다. 이 위험 수준을 유의성이라고 한다. 많은 수의 테스트가 수행되면 일부는 이러한 유형의 잘못된 결과를 생성한다. 따라서 무작위로 선택한 가설의 5%는 5% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있고, 1%는 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있으며, 이런 식으로 우연히만 발생한다. 충분한 가설을 테스트하면 일부 가설이 통계적으로 유의미한 것으로 보고될 것이 거의 확실하다(비록 이것이 오해의 소지가 있음에도 불구하고). 임의의 정도를 지닌 거의 모든 데이터 세트에는 (예를 들어) 일부 허위 상관 관계가 포함될 가능성이 높기 때문이다. 주의하지 않으면 데이터 마이닝 기술을 사용하는 연구자가 이러한 결과로 인해 쉽게 오해를 받을 수 있다. p-해킹(p-값과 관련하여)이라는 용어는 사회 과학 연구에서 이러한 문제를 밝히는 데 주력해 온 블로그 데이터 콜라다(Data Colada)의 연구자 3명이 2014년 논문에서 만들어낸 것이다.
데이터 드레징은 다중 비교 문제를 무시한 예이다. 한 가지 형태는 독자에게 검사된 하위 그룹 비교의 총 개수를 알리지 않고 하위 그룹을 비교하는 것이다.
가우시안 과정(Gaussian process)은 확률론 및 통계학에서 확률 과정(시간 또는 공간으로 색인된 무작위 변수의 모음)이므로 이러한 무작위 변수의 모든 유한 컬렉션은 다변량 정규분포를 갖는다. 가우시안 과정의 분포는 모든 (무한히 많은) 무작위 변수의 결합분포이므로 연속 도메인을 갖는 함수에 대한 분포이다. (예: 시간이나 공간)
가우시안 과정의 개념은 가우스 분포(정규 분포) 개념을 기반으로 하기 때문에 카를 프리드리히 가우스의 이름을 따서 명명되었다. 가우시안 과정은 다변량 정규 분포의 무한 차원 일반화로 볼 수 있다.
가우시안 과정은 정규 분포에서 상속된 속성의 이점을 활용하여 통계 모델링에 유용한다. 예를 들어, 랜덤 프로세스가 가우시안 과정으로 모델링되면 다양한 파생 수량의 분포를 명시적으로 얻을 수 있다. 이러한 양에는 일정 기간 동안 프로세스의 평균 값과 작은 시간 세트에서 샘플 값을 사용하여 평균을 추정할 때 발생하는 오류가 포함된다. 정확한 모델은 데이터 양이 증가함에 따라 확장성이 떨어지는 경우가 많지만, 계산 시간을 크게 줄이면서 좋은 정확도를 유지하는 여러 근사 방법이 개발되었다.
덴드로그램(Dendrogram)은 나무를 나타내는 다이어그램이다. 이 도식적 표현은 다양한 상황에서 자주 사용된다.
'덴드로그램'이라는 이름은 "나무"를 의미하는 두 개의 고대 그리스 단어 δένδρον(déndron)와 "그림, 수학적 수치"를 의미하는 γράμμα(grámma)에서 유래되었다.
그래프 신경망(Graph neural network, GNN)은 그래프로 표현될 수 있는 데이터를 처리하기 위한 인공 신경망의 한 종류에 속한다.
"기하학적 딥 러닝"이라는 보다 일반적인 주제에서 기존의 특정 신경망 아키텍처는 적절하게 정의된 그래프에서 작동하는 GNN으로 해석될 수 있다. 컴퓨터 비전의 맥락에서 합성곱 신경망 계층은 노드가 화소이고 인접한 화소만 그래프의 가장자리로 연결되는 그래프에 적용되는 GNN으로 볼 수 있다. 자연어 처리에서 변환기 계층은 노드가 자연어 텍스트 구절의 낱말 또는 토큰인 완전 그래프에 적용되는 GNN으로 볼 수 있다.
GNN의 핵심 설계 요소는 그래프 노드가 이웃과 정보를 교환하여 표현을 반복적으로 업데이트하는 쌍별 메시지 전달을 사용하는 것이다. 처음부터 재귀적 또는 합성곱 구성적 접근 방식으로 시작하여 다양한 메시지 전달 방식을 구현하는 여러 가지 GNN 아키텍처가 제안되었다. 2022년 기준, 메시지 전달을 "넘어가는" GNN 아키텍처를 정의할 수 있는지, 아니면 모든 GNN이 적절하게 정의된 그래프를 통해 메시지 전달을 기반으로 구축될 수 있는지는 공개 연구 질문이다.
GNN의 관련 응용 분야에는 자연어 처리, 소셜 네트워크, 인용 네트워크, 분자생물학, 화학, 물리학 및 NP-난해 조합 최적화 문제가 포함된다.
PyTorch 기하학(PyTorch), TensorFlow GNN(텐서플로), jraph(구글 JAX), GraphNeuralNetworks.jl/GeometricFlux.jl/GeometricFlux.jl(줄리아 (프로그래밍 언어), Flux) 등 그래프 신경망을 구현하는 여러 오픈 소스 라이브러리를 사용할 수 있다.
루스벨트가(Roosevelt family)는 두 명의 미국 대통령, 영부인, 그리고 다양한 상인, 은행가, 정치인, 발명가, 성직자, 예술가, 그리고 사교계 명사들을 구성원으로 하는 뉴욕 출신의 미국 정치 가족이다. 17세기 중반 뉴 암스테르담으로 이주한 네덜란드 이민자의 자손인 가족의 많은 구성원들은 뉴욕 주와 시의 정치와 사업에서 전국적으로 유명해졌고 유명한 식민지 가족들과 결혼했다. 뉴욕 오이스터 베이와 하이드 파크에서 멀리 떨어진 두 가족의 분가는 시어도어 루스벨트(1901–1909)와 시어도어의 12촌 동생 프랭클린 D. 루스벨트의 대통령직, 프랭클린의 아내이자 시어도어의 조카딸인 영부인 엘리너 루스벨트의 명성으로 세계적인 정치적 명성을 얻게 되었다. 루스벨트 가족은 같은 성으로 두 명의 미국 대통령을 배출한 네 가족 중 하나이다. 다른 가족들은 애덤스, 부시, 해리슨 가족이다.
GNN은 아래 항목을 함의한다.
연관 규칙 학습(Association rule learning) 또는 연관 규칙 마이닝은 대규모 데이터베이스에서 변수 간의 흥미로운 관계를 발견하기 위한 규칙 기반 기계 학습 방법이다. 이는 흥미로운 척도를 사용하여 데이터베이스에서 발견된 강력한 규칙을 식별하기 위한 것이다. 다양한 항목이 포함된 특정 트랜잭션에서 연관 규칙은 특정 항목이 연결되는 방법과 이유를 결정하는 규칙을 발견하기 위한 것이다.
강력한 규칙 개념을 바탕으로 라케시 아그라왈, 토마스 이미엘린스키, 아룬 스와미는 슈퍼마켓 POS(판매 시점 정보 관리) 시스템에 기록된 대규모 거래 데이터에서 제품 간의 규칙성을 발견하기 위한 연관 규칙을 도입했다. 예를 들어, 슈퍼마켓 판매 데이터에서 발견된 {양파, 감자} =&gt; {버거} 규칙은 고객이 양파와 감자를 함께 구매하는 경우 햄버거 고기도 구매할 가능성이 있음을 나타낸다. 이러한 정보는 판촉 가격 책정이나 제품 배치와 같은 마케팅 활동에 대한 결정의 기초로 사용될 수 있다.
위의 장바구니 분석 예 외에도 오늘날 웹 사용 마이닝, 침입 탐지, 연속 생산 및 생물정보학을 포함한 많은 응용 분야에서 연관 규칙이 사용된다. 시퀀스 마이닝과 달리 연관 규칙 학습은 일반적으로 트랜잭션 내에서 또는 트랜잭션 전체에서 항목의 순서를 고려하지 않는다.
연관 규칙 알고리즘 자체는 데이터 마이닝에 대한 전문 지식이 없는 사람들이 실행하기 어렵게 만들 수 있는 다양한 매개변수로 구성되며, 이해하기 어려운 많은 규칙이 있다.
뒤주는 2024년 개봉 예정인 대한민국의 미스터리, 공포 영화로, 김지운 연출을 맡았다.
작가로서의 성공과 정교수가 되길 원하는 아진과 그녀의 제자이자 대학원생인 현아와 우수는 한번 갇히면 죽기 전까지 나올 수 없는 유목민들의 감옥 ‘뒤주’ 전시프로젝트 맡게 된다. 저주가 걸렸다는 이야기는 뒤로 한 채, 프로젝트에 몰두하는 세 사람. 그러나 그것을 만난 후, 세 사람은 자신도 모르게 숨겨뒀던 위험한 욕망들을 드러내고, 뒤주의 저주도 스멀스멀 기어 나와, 현실이 되어가기 시작한다. 당신의 욕망이 저주를 깨웠다
마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)는 1936년 P. C. 마할라노비스(P. C. Mahalanobis)가 도입한 점 P와 분포 D 사이의 거리를 측정한 것이다. 마할라노비스의 정의는 1927년 측정을 기반으로 두개골의 유사성을 식별하는 문제에서 촉발되었다.
이는 표준 점수 z=(x-u)/o의 제곱에 대한 다변량 일반화이다. P가 D의 평균값에서 얼마나 많은 표준 편차만큼 떨어져 있는지를 나타낸다. 이 거리는 D의 평균에서 P에 대해 0이고 P가 멀어질수록 커진다. 각 주성분 축을 따른 평균으로부터. 이러한 각 축이 단위 분산을 갖도록 크기가 조정되면 마할라노비스 거리는 변환된 공간의 표준 유클리드 거리에 해당한다. 따라서 마할라노비스 거리는 무차원량이며 규모 불변이며 자료 집합의 상관 관계를 고려한다.
민코프스키 거리(Minkowski distance) 또는 민코프스키 메트릭(Minkowski metric)은 유클리드 거리와 맨해튼 거리의 일반화로 간주될 수 있는 노름 벡터 공간의 메트릭이다. 독일의 수학자 헤르만 민코프스키의 이름을 따서 명명되었다.
이동평균 모델(Moving-average model, MA 모델) 또는 이동평균 프로세스(moving-average process)는 시계열 분석에서 일변량 시계열을 모델링하기 위한 일반적인 접근 방식이다. 이동 평균 모델은 출력 변수가 그 자체와 동일하지 않은 임의 변수와 상호 상관되어 있음을 규정한다.
자기회귀(AR) 모형과 함께 이동평균 모델은 더 복잡한 확률적 구조를 갖는 보다 일반적인 시계열 ARMA 및 ARIMA 모델의 특별한 경우이자 핵심 구성 요소이다. AR 모델과 달리 유한 MA 모델은 항상 고정되어 있다.
이동평균 모델은 일부 유사성에도 불구하고 서로 다른 개념인 이동평균과 구별한다.
분포 의미론(Distributional semantics)은 대규모 언어 데이터 샘플에서 언어 항목 간의 의미적 유사성을 그 분포 특성을 기반으로 정량화하고 분류하기 위한 이론 및 방법을 개발하고 연구하는 연구 분야이다. 분포 의미론의 기본 아이디어는 소위 분포 가설로 요약될 수 있다. 유사한 분포를 갖는 언어 항목은 유사한 의미를 갖는다.
분포 가설.
언어학의 분포 가설(distributional hypothesis)은 언어 사용의 의미론에서 파생된다. 즉, 동일한 맥락에서 사용되고 발생하는 단어는 유사한 의미를 나타내는 경향이 있다.
"단어는 그것이 유지하는 회사에 의해 특징지어진다"는 근본적인 생각은 1950년대 존 루퍼트 퍼스에 의해 대중화되었다.
분포 가설은 통계 의미론의 기초이다. 분포 가설은 언어학에서 시작되었지만 이제는 특히 단어 사용의 맥락과 관련하여 인지과학에서 주목을 받고 있다.
최근 수 년 동안 분포 가설은 언어 학습에서 유사성 기반 일반화 이론의 기초를 제공했다. 즉, 어린이가 유사한 단어의 분포를 통해 그 사용에 대해 일반화함으로써 이전에 거의 접하지 못했던 단어를 사용하는 방법을 알아낼 수 있다는 아이디어이다.
분포 가설은 두 단어가 의미적으로 유사할수록 분포적으로 더 유사할 것이며 따라서 유사한 언어적 맥락에서 더 많이 발생하는 경향이 있음을 시사한다.
중간언어 기계번역(Interlingual machine translation)은 기계 번역에 대한 고전적인 접근 방식 중 하나이다. 이 접근 방식에서는 소스 언어, 즉 번역할 텍스트가 인터링구아, 즉 언어에 독립적인 추상적 표현으로 변환된다. 그런 다음 대상 언어가 인터링구아에서 생성된다. 규칙 기반 기계 번역 패러다임 내에서 언어 간 접근 방식은 직접 접근 방식과 전달 접근 방식의 대안이다.
직접 접근 방식에서는 추가 표현을 거치지 않고 단어를 직접 번역한다. 전송 접근 방식에서 소스(source) 언어는 추상적이고 언어에 국한되지 않는 표현으로 변환된다. 언어 쌍에 특정한 언어 규칙은 소스 언어 표현을 추상적인 목표 언어 표현으로 변환하고 이로부터 목표 문장이 생성된다.
기계 번역에 대한 언어 간 접근 방식에는 장점과 단점이 있다. 장점은 각 소스 언어를 각 대상 언어에 연결하는 데 더 적은 구성 요소가 필요하고, 새 언어를 추가하는 데 더 적은 구성 요소가 필요하며, 원래 언어로 입력의 의역을 지원하고, 분석기와 생성기가 모두 가능하다는 것이다. 단일 언어 시스템 개발자가 작성했으며 서로 매우 다른 언어(예: 영어 및 아랍어)를 처리한다. 명백한 단점은 인터링구아의 정의가 어렵고 더 넓은 영역에서는 불가능할 수도 있다는 것이다. 따라서 중간언어 기계번역의 이상적인 상황은 매우 특정한 도메인의 다중 언어 기계 번역이다. 예를 들어, 인테르링구아는 국제 회의에서 중추 언어로 사용되었으며 유럽 연합의 중추 언어로 제안되었다.
이미지 복원(image restoration)은 손상되거나 노이즈가 있는 이미지를 가져와 깨끗한 원본 이미지를 추정하는 작업이다. 손상은 모션 블러, 노이즈, 카메라 초점 오류 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 영상복원은 영상을 흐리게 하는 과정을 역전시키는 방식으로 이루어지며, 점소스를 영상화하여 점광원 영상을 사용하는데, 이를 점 확산 함수(Point Spread Function, PSF)라고 하여 흐려짐 과정에서 손실된 영상정보를 복원한다.
이미지 복원은 관찰자가 이미지를 더 즐겁게 만드는 이미지의 특징을 강조하도록 설계되었지만 반드시 과학적 관점에서 현실적인 데이터를 생성할 필요는 없다는 점에서 이미지 향상과는 다르다. 이미징 패키지에서 제공하는 이미지 향상 기술(예: 가장 가까운 이웃 절차에 의한 대비 스트레칭 또는 흐림 제거)은 이미지를 생성한 프로세스의 선험적 모델을 사용하지 않는다.
이미지 향상을 사용하면 일부 해상도를 희생하여 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있지만 이는 많은 응용 프로그램에서 허용되지 않는다. 형광현미경에서는 z방향의 분해능은 그대로 나쁘다. 개체를 복구하려면 더욱 발전된 이미지 처리 기술을 적용해야 한다.
보투카라이테리움(Botucaraitherium)은 브라질 남동부 파라나 분지의 칸델라리아 지층(Candelária Formation)에 있는 리오그란디아 군집 지역(Riograndia Assemblage zone)에서 발견된 멸종된 키노돈트이다. 단일 종인 보투카라이테리움 벨라르미노이(Botucaraiterium belarminoi)가 알려져 있다. 속명은 브라질의 히우그란지두술주에 있는 보투카라이 언덕(Belarmino Stefanell)에서 유래되었다. 종명은 화석을 발견한 뮤세우 아리스티데스 카를로스 로드리게스(Museu Municipal Aristides Carlos Rodrigues)의 자원봉사자인 벨라르미노 스테파넬로(Belarmino Stefanello)를 기리기 위해 지어졌다.
그리스와 덴마크의 공주 알렉산드라(Princess Alexandra Elli Francisca Maria of Greece, 1968년 10월 15일 ~ )는 전문적으로 알렉산드라 미르자얀츠(Alexandra Mirzayantz)로 알려진 그녀는 그리스의 예술가, 예술 수집가, 예술 후원자, 그리고 아동 생활 전문가이다. 그리스와 덴마크의 왕자 미하일의 장녀로서, 그녀는 그리스 왕족의 구성원이자 덴마크 왕족의 친척이다. 글뤽스부르크 왕가의 장기적인 후손인 그녀는 덴마크 공주도 아니며, 그리스 왕족의 다른 구성원들처럼 전하(Royal Highness) 양식을 받을 자격도 없다. 그녀는 저하(Har Highness) 양식을 받을 자격이 있는 그리스의 공주로 태어났고, 그리스 왕위 계승 서열에서 제외되었다. 그녀는 1973년 군주제가 폐지될 때까지 헬레네의 왕으로 통치했던 그리스의 콘스탄티노스 2세의 2촌이다.