shopkeeper/kowiki-cleaned-020126 huggingface dataset:
산술-기하 평균 부등식

섬네일|산술-기하 평균 부등식의 시각적인 증명. PR은 중심이 O인 원의 지름이며, 반지름 AO의 길이는 a와 b의 산술 평균이다. 삼각형의 닯음을 쓰면, 삼각형 PGR에서 밑변 PR에 대한 높이 GQ는 a와 b의 기하 평균이다. a와 b의 비와 상관 없이, AO ≥ GQ이다.
섬네일|(x + y)2 ≥ 4xy의 시각적인 증명. 양변에 제곱근을 취하고 2로 나누면 산술-기하 평균 부등식이 된다.
수학에서, 산술-기하 평균 부등식(算術幾何平均不等式, )은 산술 평균과 기하 평균 사이에 성립하는 부등식이다. 이에 따르면, 음이 아닌 실수들의 산술 평균은 항상 기하 평균보다 크거나 같다. 또한, 두 평균이 같을 필요충분조건은 모든 수가 같은 것이다.

산술-기하 평균 부등식의 증명은 대부분 수학적 귀납법을 사용한다. 코시의 증명은 음이 아닌 실수들의 수가 2의 거듭제곱인 경우를 먼저 증명한다. 산술-기하 평균 부등식은 로그 함수의 오목성과 동치이다.

가중 산술 평균과 가중 기하 평균 사이에도 산술-기하 평균 부등식과 유사한 부등식이 성립한다. 산술-기하 평균 부등식은 소위 제곱-산술-기하-조화 평균 부등식의 일부이다.

 정의 
유한 개의 음이 아닌 실수들 이 주어졌다고 하자. 다음과 같은 부등식이 성립하며, 이를 산술-기하 평균 부등식이라고 한다.

또한, 등호가 성립할 필요충분조건은, 모든 수들이 같은 것이다.

 증명 
 귀납적 증명 
수학적 귀납법을 사용하자. 우선, 인 경우, 산술-기하 평균 부등식은 자명하게 성립한다. 이제, 개 수에 대한 산술-기하 평균 부등식이 성립한다는 가정 아래, 개 수 에 대한 산술-기하 평균 부등식을 보이자. 산술 평균을

로 적으면, 산술-기하 평균 부등식은 다음과 같다.

만약 라면, 자명하게 등식이 성립한다. 만약 그렇지 않다면, 보다 큰 수와 보다 작은 수의 쌍이 적어도 하나 존재하며, 라고 하여도 무방하다. 그렇다면,

이다. 또한, 양의 실수

를 정의하면,

이므로, 는 개의 음이 아닌 실수 의 산술 평균이기도 하다. 귀납 가정에 따라

이다. 또한,

이므로

이다. 따라서, 다음이 성립한다.

이 경우, 이므로, 만약 가운데 0이 있다면, 첫번째 부등호는 등호일 수 없다. 만약에 이라면, 두번째 부등호는 등호일 수 없다. 즉, 어떤 경우에도

이다. 수학적 귀납법에 따라, 임의의 에 대하여, 개 수에 대한 산술-기하 평균 부등식이 성립한다.

 코시의 증명 
만약

이라면, 산술 평균과 기하 평균은 로 같다. 만약 서로 다른 두 수가 존재한다면, 당연히 이다. 만약 이며, 서로 다른 두 수 가 주어지면,

이므로,

이다.

이 2의 거듭제곱인 경우, 에 대한 수학적 귀납법을 이용하여 증명할 수 있다. 인 경우, 이며, 이 경우는 이미 증명되었다. 에 대한 부등식을 가정한 채, 에 대한 부등식을 다음과 같이 보일 수 있다.

여기서 첫번째 부등식이 등식이 되려면, 그 양변에 걸친 두 쌍의 산술 및 기하 평균이 각각 같아야 하므로

이어야 한다. 두번째 부등식이 추가로 등식이 되려면, 그 양변에 걸친 한 쌍의 산술 및 기하 평균이 같아야 한다. 즉, 앞의 절반 및 뒤의 절반의 수들의 기하 평균이 서로 같아야 한다. 따라서, 둘 다 등식이려면

이어야 한다. 그러나 서로 다른 수이므로, 둘 다 등식이 될 수는 없다. 따라서,

이다.

이 2의 거듭제곱 꼴이 아닌 경우, 보다 큰, 2의 거듭제곱 을 고를 수 있다. (이를테면, 인 경우 이다.) 음이 아닌 실수 및 그 산술 평균 가 주어졌다고 하고, 개의 수를 다음과 같이 개로 확장하자.

그렇다면, 이미 증명한 에 대한 부등식에 따라, 다음이 성립한다.

따라서

이다. 즉,

이다.

 미분을 통한 증명 
우선, 인 경우, 산술-기하 평균 부등식은 자명하게 성립한다. 이제, 에 대한 부등식을 가정한 채, 에 대한 부등식을 보이자. 모든 수가 같은 경우, 산술-기하 평균 부등식은 자명하게 성립한다. 서로 다른 두 수가 존재하는 경우, 당연히 이라고 전제하여도 무방하다. 이 경우, 다음 식을 증명하여야 한다.

이는 음이 아닌 실수 을 고정하고, 함수

를 정의하였을 때, 다음을 증명하여야 한다는 것과 같다.

극값을 구하기 위해, 의 미분을 취하자.

따라서, 는 다음과 같은 임계점을 갖는다.

따라서, 의 가능한 극값은 다음과 같다.

여기서, 일 수 없는 이유는, 이미 이라고 전제하였기 때문이다. 모든 극값이 0보다 크므로, 임의의 에 대하여,

이다. 특히, 일 경우,

이다. 이렇게 에 대한 산술-기하 평균 부등식이 증명되었다.

 볼록성을 통한 증명 
산술-기하 평균 부등식은 양의 실수들 에 대한 다음과 같은 항등식과 동치이다.

이는 로그 함수의 옌센 부등식이므로, 로그 함수가 엄격 오목 함수임을 보이기만 하면 된다. 이는 이계 도함수 판정법

에 따라 성립한다.

 관련 정리 
 가중 산술-기하 평균 부등식 
가중 산술 평균과 가중 기하 평균 사이에도 비슷한 부등식이 성립한다. n개의 음수가 아닌 실수들 x1, x2, …, xn과 그에 대응하는 가중치 α1, α2, …, αn가 있을 때, 가중치의 합 이라 하면 다음이 성립한다.
 
마찬가지로 이 부등식은 모든 xk들이 같을 때 등식이 된다.

 가중 산술-기하 평균 부등식의 증명 
를 가중치로 갖는 은 전체 식에 영향을 주지 않으므로 배제하고 생각하면, 증명에서 다루는 모든 는 양수라고 가정할 수 있다.

에서 젠센 부등식을 이용하면 쉽게 증명할 수 있다.

일 때 는 오목함수, 즉 위로 볼록한 함수이므로

이다. 는 단조증가함수이므로

 

가 성립함이 증명된다.

 제곱-산술-기하-조화 평균 부등식 
산술-기하 평균 부등식에 제곱 평균과 조화 평균에 대한 결론을 추가할 수 있다. 음이 아닌 실수 에 대하여, 다음이 성립한다.

특히, 각각의 부등호가 등호가 될 성립할 필요 충분 조건은, 모든 실수들이 같다는 것이다.

 기타 
이 부등식의 다른 일반화된 형태로는 뮤어헤드 부등식과 일반화된 평균 부등식이 있다.

 같이 보기 
 영의 부등식

 참고 문헌 

 외부 링크 
 
 
 

분류:부등식
분류:평균
선형 계획법

수학에서 선형 계획법(線型計劃法, )은 최적화 문제의 일종으로 주어진 선형 조건들을 만족시키면서 선형인 목적 함수를 최적화하는 문제이다. 선형 계획법은 운용 과학, 미시 경제학, 네트워크 경로 최적화 등 많은 분야에서 사용되고 있으며, 선형 계획법의 특수한 경우인 네트워크 흐름과 같은 문제들에 대해서는 여러 특화된 알고리즘들이 연구되어 왔다.()()

선형 계획법은 운용 과학 중에서 가장 일반적인 기법이다. 선형 계획법은 가변 요소 사이에 일차 방정식이 성립할 경우, 즉 선형(線型)의 관계가 있을 때, 변화의 한계를 정할 때에 사용하는 방법으로, 생산계획·수송계획 등 문제에 선형 계획법이 이용되고 있다. 할당 문제도 이 수법으로 풀어진다. 가령 판매 과장이 세일즈맨을 각 지역으로 할당하는 문제에 직면하고 있다고 하자. 세일즈맨에게는 제각기의 특성이 있어서 세일즈맨에 따라 적절한 지역이 다르고, 몇몇 세일즈맨은 매우 우수하여 어느 지역이라도 담당할 수 있으며 더욱이 다른 세일즈맨보다 더 좋은 업적을 올릴 수가 있다. 판매과장의 문제는 세일즈맨의 지역할당을 통하여 전체의 판매량을 최대로 함에 있을 것이다. 이 경우 만약 세일즈맨이 각각의 지역에 있어서 상대적 효율을 수량화 할 수 있다고 하면 간단한 선형 계획법의 수법을 써서 최적의 할당을 정할 수가 있다.

 예 
400픽셀|섬네일|오른쪽|이익이 최대가 될 때는 이익을 나타내는 직선이 해가 존재할 수 있는 영역 중 원점에서 가장 떨어진 점 (10, 40)에 접할 때이다. 

선형 계획법의 간단한 예시는 다음과 같다. 홍길동 씨가 두 가지 종류의 빵을 판매하는데, 초코빵을 만들기 위해서는 밀가루 100g과 초콜릿 10g이 필요하고 밀빵을 만들기 위해서는 밀가루 50g이 필요하다. 재료비를 제하고 초코빵을 팔면 100원이 남고 밀빵를 팔면 40원이 남는다. 오늘 홍길동 씨는 밀가루 3000g과 초콜릿 100g을 재료로 갖고 있다. 만든 빵을 전부 팔 수 있고 더 이상 재료 공급을 받지 않는다고 가정한다면, 홍길동 씨는 이익을 극대화 하기 위해서 어떤 종류의 빵을 얼마나 만들어야 하는지 다음과 같이 선형 계획법을 이용하여 계산할 수 있다.

여기서 은 초코빵을 는 밀빵의 개수를 의미하는 변수이다. 그림을 참고하면 오늘 홍길동 씨가 가장 많은 이익을 남기는 방법은 초코빵 10개와 밀빵 40개를 만드는 것이고, 그렇게 해서 얻을 수 있는 이익은 2600원이다.

 표준형 
선형 계획 문제는 수식으로 어떻게 표현하느냐에 따라 다른 형태를 가질 수 있다. 하지만 선형 계획 문제의 최적해를 찾는 알고리즘을 개발하기 위해 일괄된 형태의 문제가 필요하다. 다행히도 부등식은 등식으로 등식은 부등식으로 변환하는 간단한 방법이 있다. 예를 들어 과 같은 부등식은 와 같은 등식과 간단한 조건으로 이루어진 형태로 바꿀 수 있고, 과 같은 등식은 과 의 두 부등식으로 변환할 수 있다. 따라서 특정한 형태의 표준형을 정하고 표준 문제의 최적해를 구하는 알고리즘을 구하면 어떠한 문제에도 적용할 수 있을 것이다. 선형 계획 문제의 표준형은 저자마다 다르지만 보통 다음과 같다.

여기서 는 행렬이고 와 는 차원 벡터이며 는 차원 벡터이다.

 쌍대성 
모든 선형 계획 문제에는 그에 대응하는 쌍대 문제가 있다. 쌍대 문제의 해는 원 문제의 해에 대한 정보를 담고 있기 때문에 매우 중요하고 유용하다.

원 문제가 최소화 문제라면 쌍대 문제는 최대화 문제가 되는데, 쌍대 문제의 최적값이 원 문제의 최적값보다 크지 않다는 것이 약한 쌍대성 정리, 사실 이 두 최적값이 같다는 것이 강한 쌍대성 정리이다.

위와 같이 표준형으로 나타낸 선형 계획 문제가 있을 때, 그 쌍대 문제는 아래와 같이 나타낼 수 있다.

 알고리즘 
 단체법 

단체법은 제2차 세계 대전 당시 조지 댄치그가 군수 물자 보급의 최적화를 위하여 선형 계획법 문제를 해결하기 위하여 개발하였다.

 내부점법 
내부점법(Interior point method)은 나렌드라 카르마르카르(, )가 1984년에 개발했다. 단체법과는 다르게, 최적해를 실현가능영역()의 내부에서 찾아간다.

 같이 보기 

 비선형 계획법
 넌제로섬 게임

 외부 링크 
 
 

 
분류:경영학
분류:알고리즘
분류:운용 과학
분류:볼록 최적화
네팔 공산당 (마오주의 센터)

네팔 공산당 (마오주의 센터)(; )는 1994년에 창당된 네팔의 공산주의 정당이다. 중화인민공화국의 첫 국가원수인 마오쩌둥의 이념(마오주의)을 추종한다. 1996년부터 네팔 정부에 대항하여 반군 활동(네팔 내전)을 일으켰으며 2006년 네팔 혁명의 결과로 네팔 정부와 마오주의 공산당 간의 평화합의가 성사되면서 네팔 왕정이 폐지되고 민주주의가 복구되었다.

창립 초기부터 "프라찬다"로 잘 알려진 푸시파 카말 다할의 지도 아래 마오쩌둥의 노선을 따라 농촌에서 해방구를 만들고 인민 전쟁을 펼쳤으며, 산악지형을 이용해 게릴라전을 펼쳤다. 2001년 채택된 프라찬다 노선에 따라 모택동주의와 민주사회주의의 조화를 목표로 하고 있다.

2008년 4월, 왕정제를 폐지하고 공화제로 전환하기 위한 제헌선거에서 네팔 공산당 (마오주의)이 제1당이 되었고, 8월 15일 실시된 제헌의원 투표에서 프라찬다 네팔 공산당 (마오주의) 의장이 총리로 선출되었다.

2018년 네팔 공산당 (통합 마르크스-레닌주의)와 통합하여 네팔 공산당을 이루었으나 2021년 다시 갈라섰다.

 역대 선거 결과 

 같이 보기 
 네팔 공산당
 네팔 공산당 (2018년)

 외부 링크 
 네팔 공산당 (마오쩌둥주의) 공식 홈페이지

분류:네팔의 정당
분류:1994년 설립된 정당
분류:유격대
분류:마오이스트 조직
분류:네팔의 반군
분류:네팔 통일공산당
분류:네팔의 공산주의 정당
분류:2018년 해산된 정당
일차 독립 집합

선형대수학에서 일차 독립 집합(一次獨立集合, ) 또는 선형 독립 집합(線型獨立集合)은 모든 벡터가 남은 벡터들의 일차 결합으로 나타낼 수 없는 벡터들의 집합이다.

 정의 
체 위의 벡터 공간 의 부분 집합 에 대하여, 다음 조건들이 서로 동치이며, 이를 만족시키는 를 의 일차 독립 집합이라고 한다.
 임의의 서로 다른 및 에 대하여, 만약 라면, 이다. (여기서 와 는 각각 와 의 덧셈 항등원이다.)
 임의의 에 대하여, 이다. (여기서 는 주어진 부분 집합으로 생성된 부분 벡터 공간이다.)
두 조건의 동치는 체의 모든 0이 아닌 원소가 가역원이라는 성질에 의존하며, 일반적인 환 위의 가군에서는 첫 번째 조건이 두 번째 조건을 함의한다. 일차 독립 집합이 아닌 벡터 공간의 부분 집합을 일차 종속 집합(一次從屬集合, ) 또는 선형 종속 집합(線型從屬集合)이라고 한다. 부분 중복 집합에 대하여 마찬가지로 일차 독립 중복집합(一次獨立重復集合, )과 일차 종속 중복집합(一次從屬重復集合, )을 정의할 수 있다.

 성질 
일차 독립 집합의 모든 부분 집합은 일차 독립 집합이다. 일차 종속 집합을 포함하는 부분 집합은 일차 종속 집합이다.

 예 
공집합은 벡터 공간의 일차 독립 집합이다. 체 위의 벡터 공간 의 한원소 부분 집합 가 일차 독립 집합일 필요충분조건은 이다.

 같이 보기 
 기저 (선형대수학)
 아핀 독립 집합

 참고 문헌 

 외부 링크 
 
 

분류:선형대수학
스타크래프트: 고스트

《스타크래프트: 고스트》()는 블리자드 엔터테인먼트가 개발하던 콘솔용 TPS 게임으로, 스타크래프트의 설정을 기반으로 한다.

블리자드는 이 게임을 2002년에 발표했지만, 2006년 3월 24일 게임의 개발을 “개발 중단”한다고 발표했다. 발표 직후, 블리자드는 개발 중인 게임 목록에서 이 게임을 지웠고, 웹페이지도 삭제했다. 그러나 주인공 노바는 스타크래프트 II: 자유의 날개에서 잠깐동안 다시 모습을 드러낸다. 또한 월드 오브 워크래프트에서 황천의 폭풍 지역 내에 노바의 무덤이 숨겨져있다. 이후 2014년 개발을 공식적으로 취소했다.

 2003년 시연 
2003년 블리자드 엔터테인먼트의 프로듀서인 존 라그레이브(Jhon Lagrave)가 한글판 스타크래프트 : 고스트를 시연했다. 존 라그레이브가 시연한 스타크래프트 : 고스트는 지금까지 공개된 그 모습과 크게 다르지는 않았다. 하지만 주인공 노바의 모습이 서구적인 모습에서 동양적인 부드러움을 갖춘 캐릭터가 됐다. 그리고 기존의 기본 무기인 등에 맨 라이플에 추가적으로 소음총(권총)이 추가됐다.
먼저 한글화 부분에 있어서 스타크래프트 : 고스트의 모습은 깔끔한 텍스트를 보여줬다. 번역에 대한 문제도 좋아 보였으며 각 유닛의 명칭 역시 기존의 PC 전략 시뮬레이션 게임인 스타크래프트의 그것을 그대로 한글화했다. 오늘 시연한 버전에서는 텍스트의 한글화만 보여줬지만 존 라그레이브는 텍스트는 물론 음성, 매뉴얼까지 완벽한 한글화를 준비중이라고 덧붙였다. 영어 음성의 경우는 스타크래프트의 성우진이 그대로 기용돼 게이머에게 익숙한 음색이 나왔다. 존 라그레이브는 “한국 게이머를 위해 한글과 영문, 두 가지 버전을 선택할 수 있는 옵션 기능을 고려해보겠다”고 말했다. 또한 덧붙여 “현재 한글화 작업에서 우리도 이러한 점을 가장 염두에 두고 있다. 바로 원작 성우와 최대한 비슷한 음색을 가진 한국 성우를 기용해 원작의 느낌을 그대로 살릴 수 있도록 노력중이다”라고 밝혔다.
 시연 내용 
2가지 유닛을 소개한 존 라그레이브는 "마지막 한가지 유닛은 아직 밝힐 수 없으며 나중에 직접 게임을 통해서 확인하기 바란다”라고 전했다.고스트의 클록킹을 이용한 잠입, 스파이더 마인을 사용해 적진 깊숙이 마인을 컨트롤해 심는 장면, 탱크를 타고 테란의 마린과 라이트 인 팬트리를 무참히 밟는 장면 등을 연출했다. 전체적으로는 그 동안 발표된 내용과 큰 차이는 없었다.

 참고 

분류:3인칭 슈팅 게임
고스트
분류:취소된 엑스박스 게임
분류:취소된 플레이스테이션 2 게임
분산

오른쪽|섬네일|400x400픽셀|평균은 같지만 분산은 다른 두 확률 분포. 빨간색 분포는 100의 평균값과 100의 분산값을 가지고, 파란색 분포는 100의 확률값과 2500의 분산값을 가진다. SD는 표준편차를 의미한다.
확률론과 통계학에서 어떤 확률변수의 분산(分散, ,)은 그 확률변수가 기댓값으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 가늠하는 숫자이다. 기댓값은 확률변수의 위치를 나타내고 분산은 그것이 얼마나 넓게 퍼져 있는지를 나타낸다. 분산은 표본 평균이나 분산의 제곱근인 표준편차와 보다 밀접한 관련이 있다.

분산(variance)은 관측값에서 평균을 뺀 값을 제곱하고, 그것을 모두 더한 후 전체 개수로 나눠서 구한다. 즉, 차이값의 제곱의 평균이다. 관측값에서 평균을 뺀 값인 편차를 모두 더하면 0이 나오므로 제곱해서 더한다.

모분산(population variance) σ2은 모집단의 분산이다. 관측값에서 모 평균을 빼고 그것을 제곱한 값을 모두 더하여 전체 데이터 수 n으로 나눈 것이다.

표본분산(sample variance) s2은 표본의 분산이다. 관측값에서 표본 평균을 빼고 제곱한 값을 모두 더한 것을 n-1로 나눈 것이다.

 정의 
확률변수 의 분산은 의 기댓값 로부터 확률변수가 얼마나 떨어져있는지 그 정도를 제곱한 것의 기댓값과 같다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.

 

이를 기댓값에 대해 확장해보면 다음과 같이 정리할 수 있다.

따라서 확률변수 의 분산은 제곱의 기댓값에서 기댓값의 제곱을 뺀 것과 같다. 이 방식을 통해 어떤 확률변수의 분산을 간단하게 계산할 수 있다. 다만 부동소수점 연산에서는 이러한 방식을 사용하면 정확한 값을 얻지 못할 수도 있다.

이 정의는 이산확률변수, 연속확률변수, 칸토어 분포 등 모든 꼴의 확률분포에 적용된다. 분산은 공분산을 사용해 다음과 같이 나타내기도 한다.

 

분산은 보통 또는 , 혹은 간단히 으로 표현한다. 는 표준편차를 가리킨다.

 이산확률변수에서 
만일 확률 변수 의 생성 원리가 의 확률 질량 함수를 따르는 이산확률분포라면, 분산은 다음과 같이 정의할 수 있다.

 

이와 다음의 식은 동치이다.

 

이 때 는 기댓값을 의미한다. 이 가중 산술 평균에 사용되는 가중치 의 합이 1이 아니라고 한다면, 각 가중치를 총 가중치 합으로 나누어 확률과 같은 성격을 가지게 조정해야 한다.

번의 동일한 측정을 통해 얻은 데이터에서 분산은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

 

여기서 는 평균값을 의미한다. 이를 풀어서 쓰면 다음과 같다.

 

 완전연속확률변수에서 
만일 확률 변수 의 생성 원리가 확률 밀도 함수 와 누적 분포 함수 를 따르는 연속확률분포라면, 분산은 다음과 같이 구할 수 있다.

 

이는 확률 밀도 함수 를 이용해 다음과 같이 적을 수 있다.

 

여기서 는 확률 변수 의 기댓값이다.

여기서 에 대한 적분은 르베그 적분을, 에 대한 적분은 르베그-스틸티어스 적분을 의미한다.

만일 가 모든 폐구간 에서 리만 적분 가능한 함수라면 분산은 이상 적분을 통해 다음과 같이 서술할 수 있다.

 

 성질 
 기본적인 성질 
어떤 실수의 제곱은 0 이상이므로 분산은 항상 0 이상의 값을 가진다.

 

상수 하나로 이루어진 변수는 평균이 모든 항목의 값과 동일하므로 0의 분산을 가진다.

 

이 역도 성립하여, 만일 어떤 확률변수 에 해당하는 분산값이 0이라면 그 확률 변수는 늘 상숫값을 출력한다.

 

전체 집단의 값이 b만큼 이동해 X + b가 되어도 전체 집단의 분산은 변하지 않는다. 그러나 전체 집단에 같은 값 a를 곱하면 분산은 a2배가 된다. 식으로 쓰면 다음과 같다.

두 확률변수를 더하여 만든 새로운 확률 변수의 분산은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

 

이 때 는 와 의 공분산을 나타낸다. 이를 개의 확률변수 의 경우에 대해 일반화하면 다음과 같이 쓸 수 있다.

 

만일 확률 변수 가 서로 비상관관계라면 다음의 성질을 만족한다.

 

이는 곧 다음을 의미한다.

 

상호 독립적인 확률변수들은 항상 비상관관계에 놓여있기 때문에 위의 식은 확률 변수 가 서로 독립적인 경우에도 적용 가능하다. 이처럼 독립적인 확률 변수의 합의 분산이 각각의 분산의 합과 같다는 성질 때문에 분포를 표현할 때 분산을 유용하게 사용할 수 있다.

분산의 단위는 확률변수를 나타내는 데 사용된 단위의 제곱이 되어야 한다. 예를 들면 센티미터로 잰 높이 집단의 분산은 제곱센티미터가 될 것이다. 이것은 여러 가지 불편을 유발하므로 많은 통계학자들은 집단과 같은 단위를 사용하는 표준편차를 주로 쓴다.

 통계적 추정 

 표본 분산 
모집단의 분산은 로 나타내고, 표본의 분산은 로 나타낸다. 은 모집단 분산의 추정치라고 할 수 있다. 표본 내의 어떤 변인 Y가 가지는 모집단 분산의 추정치인 표본 분산 는 다음과 같다.

: 표본 분산
: 변인
: 표본의 평균
: 표본의 크기
: 편차들의 제곱합
: 자유도
분모를 n-1로 나누는 이유는 분산을 계산할 때 모평균이 아닌 표본 평균을 사용했기 때문에 모집단의 편의 추정량(biased estimator)이 되므로, 분산이 불편 추정량(unbiased estimator)이 되도록 하기 위해서이다.

 모 분산 

 모집단의 분산(모 분산)
: 변인
: 모집단의 평균
: 모집단의 크기

 표준 편차 
모집단의 모분산으로부터 편차 단위를 얻기위해 제곱근함으로써 모집단 표준 편차 를 얻을수있다.

표본집단의 표본분산 으로부터 편차 단위를 얻기위해 제곱근함으로써 표본 표준 편차 를 얻을수있다.

 컴퓨팅 
컴퓨터 프로그램의 대표적인 경우에서 스프레드시트는 var() 함수로 결과값을 기본적으로는 간단히 처리할 수 있다.

 같이 보기 

 평균
 상관 분석
 피어슨 상관 계수
 분산 분석
 t-검정
 변이 가설 (variability hypothesis)
 편차

 각주 

분류:확률론
분류:통계량
분류:모멘트 (수학)
일반화된 f-평균

수학과 통계학에서 일반화된 f-평균(generalised f-mean)은 산술평균이나 기하평균과 같은 평균들을 함수 f(x)를 사용하여 일반화한 것이다.

실수 축의 연결된 부분집합 S를 실수로 대응시키는 함수 f가 주어지고, 이 f가 연속인 단사 함수일 때, n개의 수들 x1, x2, …, xn의 f-평균은 다음과 같이 정의된다.
 
f가 연속이어야 한다는 조건은 가 역함수 f-1의 정의역에 포함되기 위하여 필요하다.

f가 연속이면서 단사 함수이기 때문에 f는 강한 단조 증가 함수이다. 따라서 f-평균은 {xi}의 가장 큰 숫자보다 크지 않으며, {xi}의 가장 작은 숫자보다 작지도 않다.

 예시 
 S가 실수 집합이고 f(x) = x일 때, f-평균은 산술평균이 된다.
 S가 양의 실수 집합이고 f(x) = logbx일 때, f-평균은 기하평균이 된다. 이 결과는 밑수 b가 어떤 값이든 로그 함수가 정의가 된다면 항상 참이다.
 S가 양의 실수 집합이고 f(x) = x-1일 때, f-평균은 조화평균이 된다.

 같이 보기 
 평균
 일반화된 평균

분류:평균
민주 캄푸치아

민주 캄푸치아(, )는 1975년부터 1979년까지 존속된 동남아시아의 공산국가다. 캄보디아 내전 끝에 미국의 지원을 받은 크메르 공화국을 무너뜨리고 건국되었다. 폴 포트가 지도하던 무장조직 크메르 루주에 의해 세워졌으며, 집권당은 캄푸치아 공산당이었다.

이후 민주 캄푸치아 정권은 전국민을 집단농장으로 강제이주시키고 극단적인 마오주의 정책을 실시하며 정치적 반대자 및 잠재적 반대자를 대규모로 학살한 킬링필드를 자행하였다. 1978년 베트남의 캄보디아 침공으로 붕괴되었고 캄보디아에는 베트남의 괴뢰정부인 헹 삼린의 캄푸치아 인민 공화국이 건국되었다.

 건국 
베트남 전쟁 와중에 미국의 세력을 등에 업고 집권했던 론 놀이 세력이 약화되어 하와이로 망명하게 된다. 이에 크메르 루주는 프놈펜으로 진격해 정부를 전복하고 새로운 공산주의 정권을 세웠는데, 그 국명을 민주 캄푸치아(Democratic Kampuchea)라 한다. 폴 포트는 중국의 힘을 등에 업고 크메르에서 마오쩌둥의 정책을 재현하려고 시도한다.

 킬링필드 

정권을 잡은 크메르 루주는 농촌 위주의 공산주의를 추구하는 마오쩌둥주의를 극단화한 정책을 실시한다. 기업인과 상공인, 친 월남파 등이 무자비하게 학살되었고, 도시민들은 농촌으로의 강제 이주 및 강제 노동을 강요당했다.

 해체 
1978년 베트남군의 지원을 받은 헹 삼린이 프놈펜으로 진격하여 캄보디아를 장악하였고 국명을 캄푸치아 인민 공화국으로 개칭한다.

 같이 보기 
 캄보디아의 역사
 캄푸치아 인민공화국
 베트남 전쟁
 킬링필드
 그들이 아버지를 죽였다

 
분류:캄보디아의 옛 나라
분류:공산주의 국가
분류:무신론 국가
분류:냉전기의 정체
분류:크메르 루주
분류:옛 사회주의 국가
분류:캄보디아의 공화주의
대만 고속철도

{{노선도
|상태 = collapsed
|내용 =

{{BS3|hKBHFa|hBHF||72.2|신주 역||O1=HUBaq|O2=HUBeq}}

}}
섬네일|오른쪽|250px|대만 고속철도의 일반석대만 고속철도'''()는 대만 타이베이시와 가오슝시를 잇는 철도 노선이다. 시험 운행 중의 두 차례 탈선 사고 등으로 인해 안전상의 문제가 제기되어 2007년 1월 5일에 임시 개통하여 운행을 개시하였고, 타이베이역의 고속철도 승강장이 완공된 그해 3월 2일에 정식 개통하였다.

 운행 형태 
열차에 따라 정차역이 다르며, 이를 구분하는 별도의 등급이나 열차 이름이 없이 열차 번호로만 구분된다. 타이베이-줘잉 간 소요 시간은 열차에 따라 1시간 36분~2시간이다. 노선은 대만의 남북을 잇는다.

 차량 
 대만 고속철도 700T형 전동차

 역사 
 2007년 1월 5일 : 영업 운행(가영업) 개시
 2007년 3월 2일 : 정식 개통
 2015년 12월 1일 : 먀오리 역, 장화 역, 윈린 역 개업
 2016년 7월 1일 : 난강 역 개업으로 연장개통

 역 목록 

 각 역의 구조 
각 역 구내 배선 및 홈 형식을 표로 나타낸다.

원칙으로서 모든 열차가 정차하여 통과 열차가 없는 역에서는 "2면 4선"의 구내 배선이 기본이 된다. 즉, 섬식 홈을 2면 배치하여 정류장은 상하선에 각각 2개소, 총 4곳을 마련하는 구조이다. 상하선 모두 각각 2개의 열차가 동시에 정차 가능하고, 상호 환승이 가능한 배선이다.

통과 열차가 있는 역에서는, 본선(통과선)에 직접 홈을 마련하지 않고, 본선과는 별도로 대피선을 설치한 후에 홈을 마련하는 구조가 기본이다. 이는 홈의 이용객과 고속으로 통과하는 열차 사이에 거리를 확보하여 풍압 등에 의한 사고를 막는 것이 목적이다.

 같이 보기 
 대만의 교통
 참조 

 외부 링크 

 타이완 고속철도 홈페이지

 
분류:대만의 철도 노선
분류:2007년 개통한 철도 노선
전역 고유 식별자

전역 고유 식별자(全域固有識別子, )는 응용 소프트웨어에서 사용되는 유사난수이다. GUID는 생성할 때 항상 유일한 값이 만들어진다는 보장은 없지만, 사용할 수 있는 모든 값의 수가 2128 = 3.4028×1038개로 매우 크기 때문에, 적절한 알고리즘이 있다면 같은 숫자를 두 번 생성할 가능성은 매우 적다.

GUID는 오라클 데이터베이스 등 많은 곳에서 쓰이지만, 가장 눈에 띄는 구현은 아마도 마이크로소프트의 구현일 것이다. 표준으로는 오픈 소프트웨어 파운데이션(Open Software Foundation, OSF)이 지정한 범용 고유 식별자(Universally Unique Identifier, UUID)가 있다.

GUID는 '그위드'라 발음하는데, 이는 특히 마이크로소프트에 의해 사용된다. 다른 발음으로는 '구이드'가 있다.

 기본 구조 
GUID는 16바이트, 즉 128비트 숫자이다. 16진수로 쓰면 다음과 같은 형태이다:

 3F 25 04 E0 4F 89 11 D3 9A 0C 03 05 E8 2C 33 01

특별히 규정된 텍스트 표현이 없기 때문에, GUID를 텍스트로 쓰는 방법은 구현에 따라 다를 수 있다. 많이 사용되는 표현 중 하나로 GUID를 순서대로 4바이트, 2바이트, 2바이트, 8바이트로 나눈 뒤 하이픈으로 구분하여 16진수로 작성하고 중괄호로 묶는 방법이 있다. 다음은 위의 GUID를 이 방법으로 표현한 것이다.

 {3F2504E0-4F89-11D3-9A0C0305E82C3301}

비슷하게, 자료 구조로 사용할 때는 다음과 같은 형태가 가장 일반적이다.

 [1] C 자료형은 컴파일러에 따라 크기가 다를 수 있다.

 알고리즘 
새로운 GUID를 생성하는 OSF의 알고리즘(V1 GUID)은 광범위한 비판을 받고 있다. 이 알고리즘은 GUID의 마지막 숫자 그룹을 생성할 때 사용자 네트워크 카드의 MAC 주소를 기반으로서 사용하기 때문에, 특정 문서를 작성한 컴퓨터를 추적하는 일 등이 가능하도록 하고 있다. 이러한 헛점은 멜리사(Melissa) 웜을 만든 개발자를 찾는데 사용되기도 하였다.

MAC 주소를 사용하는 V1 GUID는 {2f1e4fc0-81fd-11da-9156-00036a0f876a}와 같이 세 번째 숫자 그룹의 첫 번째 숫자에 "1"을 사용한다. 이후의 알고리즘을 사용하는 GUID는 MAC 주소 대신 임의의 숫자를 사용하며, {38a52be4-9352-453e-af97-5c3b448652f0}처럼 숫자 "4"를 사용한다.

 GUID의 사용 
마이크로소프트 컴포넌트 오브젝트 모델(COM)에서는 GUID를 구성 요소의 인터페이스들을 구별하기 위해 사용한다. 즉 서로 호환되지 않을 수 있는 두개의 컴포넌트가 동일한 인터페이스 이름을 사용하더라도, 각각의 인터페이스는 언제나 고유한 GUID를 갖기 때문에 구별할 수 있게 된다.

COM에서 사용하는 GUID는 다음과 같다:
 IID - 인터페이스 식별자
 CLSID - 클래스 식별자
 LIBID - 타입 라이브러리 식별자
 CATID - 카테고리 식별자 (이 식별자가 클래스에 있으면, 해당 클래스가 특정 클래스 카테고리에 속한다는 것을 표시한다)

DCOM은 다음과 같은 GUID를 추가로 더 사용한다:
 AppID - 응용 프로그램 식별자
 MID - 기계 식별자
 IPID - 인터페이스 포인터 식별자 (RPC 용 인터페이스에 사용)
 CID - 커젤러티(causality) 식별자 (RPC 세션에 사용)
 OID - 오브젝트 식별자 (오브젝트 인스턴스에 사용)
 OXID - 오브젝트 익스포터 식별자 (RPC를 수행하는 시스템 오브젝트의 인스턴스에 사용)
 SETID - 핑 셋 식별자 (오브젝트 그룹에 사용)

위의 GUID들은 쓰이는 형태가 서로 다르다면, 값이 중복되어도 문제가 되지 않는다. 예를 들어, 한 클래스의 CLSID와 다른 클래스의 IID가 서로 같더라도 두 클래스는 문제 없이 존재할 수 있다. 그러나 같은 CLSID를 가지는 두 개의 서로 다른 클래스가 존재하는 것은 불가능하다.

GUID는 또한 마이크로소프트 오피스 프로그램에서 작성한 문서에도 삽입된다. 능동 스트리밍 포맷(Advanced Streaming Format, ASF)에서는 각각의 오디오 및 비디오 스트림들에 GUID를 할당하여 식별한다.

 XML 기반 배급 포맷 
RSS의 일부 버전과 Atom에는 글 또는 웹로그 포스트를 유일하게 구별할 수 있도록 각각 guid 태그와 id 태그를 가지고 있지만, 이들의 쓰임은 조금 다르다. RSS의 guid 태그에는 어떠한 문자열도 사용할 수 있으며, 실제로는 일반적으로 포스트된 URL을 사용한다. Atom의 id 태그에는 반드시 유효한 URI를 사용해야 한다.

 같이 보기 
 범용 고유 식별자

 외부 링크 
 InstanceId 값을 위한 DmaId (DCE 범용 고유 식별자, UUIDs)
 범용 고유 식별자 (UUIDs) DCE variant의 문법과 의미
 (샘플 코드를 포함하고 있는) Draft UUID specification
 범용 고유 식별자 (UUID) URN Namespace
 웹 UUID (GUID) 생성기

분류:식별자
분류:고유 식별자
비탁음

비탁음()은 일본어에서 탁음() 자음(子音)으로 시작하는 が행(즉 が·ぎ·ぐ·げ·ご)을 특정한 환경에서 비음화(鼻音化)하여 발음하는 것을 가리킨다. '표준'적인 일본어(예: NHK 아나운서의 발음)에서는 원칙적으로 が행 음이 어중(語中)에서 비탁음화한다(예외는 아래에서 설명함).

 ng
 로마자 표기에서는、비탁음을 「ng」로 표시한다。
 예: たまご [tamáŋo] → tamango

이 발음은 일상적인 표기에서는 따로 구분하지 않아 일반 탁음과 같이 탁점(, ﾞ)을 찍어 나타내지만, 학술적으로는 비탁음을 강조하여 표기할 때 カ゚(대체 표기: カﾟ)와 같이 반탁점(, ﾟ)을 찍어 표기한다. 이 자음은 음성학적으로는 연구개 비음 []이다. 또 음운론적으로는 유성 연구개 파열음 //(대체 표기: /g/)의 변이음이므로 일반적인 탁음으로 발음할 때나 비탁음으로 발음할 때나 의미상의 차이는 없다.

모든 일본어 화자가 비탁음을 구사하는 것은 아니다. 지역별로 나누어 볼 때, 일상적으로 비탁음을 사용하는 곳은 일본 공통어(共通語)의 기반인 도쿄() 방언이 사용되는 지역을 중심으로 한 동일본() 이북이다. 반대로 시코쿠()나 주고쿠() 이서(以西)의 지역에서는 비탁음이 잘 사용되지 않는다. 또 최근 도쿄 주변에서도 젊은 세대의 구어(口語)에서는 대부분이 비탁음이 소실되었다. 이들의 경우 어중의 が행은 일반적인 탁음 음가(유성 연구개 폐쇄음 [])나 유성 연구개 마찰음 []으로 발음한다. 이것은 일본 전국적인 경향으로서 비탁음은 점차 일본어에서 사라지는 추세에 놓여 있다.

 비탁음의 발생 조건 
비탁음으로 발음되는 경우
 어중, 어미의 が행 음은 원칙적으로 비음화한다.
 'わたしが', '~しましたが'와 같이 격조사, 후속조사는 반드시 비음화한다.
 외국어, 외래어 중에서 'イギリス(영국)' 등과 같이 일본어화한 단어, 그리고 'ン' 뒤에 오는 が행은 비탁음으로 발음되는 경향이 있다.
 수사(數詞)인 '5()'는 숙어로서 익숙해진 경우나 수를 세는 본래의 의미에서 이탈하여 인명(人名) 등에 사용되는 경우 등은 비음화한다. 예: (보름), (7어조), , (사람 이름)
 연탁()된 것은 비탁음이 된다. 예: (주식회사), (감언이설), (어둑어둑하다), (), (나라들), (대형), (자질구레한 모양)
 복합어에서 결합도(結合度)가 강한 경우는 비음화된다. 예: (초등학교), (중학교), 

비음화하지 않는 경우
 어두에 오는 が행 음.
 외국어·외래어는 원칙적으로 어두 뿐만 아니라 어중에서도 비음화하지 않는다. 예: エネルギー(에너지), プログラム(프로그램), ゴーギャン(고갱)
 수사 '五'는 원칙적으로 어중, 어미에서도 비음화하지 않는다. 예: (55세)
 가벼운 접두사 뒤의 が행 음이나, 접두어에 가깝게 사용되는 단어의 が행 음은 비음화하지 않는다. 예: (건강), (예의범절), (아침밥)
 의성어, 의태어, 반복어 등은 비음화하지 않는다. 예: ゴトゴト(덜거덕덜거덕), ギリギリ(꼭꼭), ガサガサ(부스럭부스럭), ぐずぐず(우물쭈물), ぐいぐい(쭉쭉)
 복합어에서 결합도가 약한(독립요소가 강한) 경우는 비음화되지 않는다. 예: (고등학교), (일본은행), 

 비탁음을 둘러싼 논의 
 비탁음을 일반적인 탁음에 대해 자유 변이음으로 볼 것인가 조건 변이음으로 볼 것인가에 대해서는 학자들 간에 이견이 있다.
 비탁음 사용자에 있어 비탁음 비사용자의 발화를 '필요하지 않은 부분을 너무 강조하고 있다'고 여기게 한다. 그래서 종종 비탁음 사용자들이 비탁음 비사용자가 공격적이고 거칠다고 인식하는 원인이 된다.
 비탁음 사용을 지지하는 일본어 화자들은 비탁음의 사용이 '아름답다'고 주장한다. 그러나 이것은 지극히 주관적인 주장으로 다른 의견을 가진 화자에게 설득력을 갖지 못한다. 그러나 일부 사람들이 비탁음이 '아름답다'고 여기는 원인에 대해서는 학술적으로 연구해볼 필요가 있을 것이다.
 한편 비탁음 비사용자에게는 종종, 비탁음을 사용하는 발성을 들으면 '알아듣기 힘들다'고 여기게 되거나 묘하게 뽐내고 있다는 인상을 받기도 한다.

 비탁음 문자의 컴퓨터 코딩 문제 
최근에 제정된 일본의 JIS X0213:2000 코드에서는 비탁음을 표기하는 데 사용하는 10개의 가나 문자(か행 문자+반탁점)를 추가하였다. 히라가나는 1-4-87번부터, 가타카나는 1-5-87번부터 배정되었다.

유니코드 4.1에는 이들 10글자를 표시할 별도의 코드 넘버가 할당돼 있지 않다. 따라서 か행 문자+반탁점 문자 형태로 작성해야 한다. 그 예는 다음과 같다.

 관련 자료 

파일:Ja-Nagasaki.ogg 비탁음을 사용하여 발음한 

 같이 보기 
, , , , 
 탁음
 비음
 반탁점

 외부 링크 
 고토바 살롱(): 일본어에서 소실되고 있는 비탁음을 보전할 것을 주장하는 단체.
 2000JIS: 비탁음 표기용 가나 문자를 채용한 JIS X0213:2000에 대한 소개.
 東吳대학교수방문蔡茂豐「일본어발음」54페이지, 편의일어（홍콩）

 각주 

분류:일본어 음운론
서서

서서(徐庶, ? ~ 234년)는 중국 후한 말기 ~ 조위의 관료로, 자는 원직(元直)이며 예주 영천군 사람이다. 본래 이름은 서복(徐福)이었다.

 생애 
그의 집안은 단가(單家)였다.

격검(擊劍)의 명수였으며, 의협심이 강하여 친구의 원수를 갚아주다가 관원에게 붙잡혔다. 친구의 도움으로 풀려났고, 이후 칼을 버리고 학문에 정진하였으며 이때 동향인 석도(石韜)와 교제하였다.

중평(中平) 연간에 전란을 피하여 석도와 함께 형주(荊州)로 갔고, 사마휘(司馬徽)의 밑에서 학문을 익혔다. 이때 제갈량(諸葛亮) · 맹건(孟建)과 교제하였다.

서서 · 맹건 · 석도는 학문을 깊이 이해하려 하였으나, 제갈량은 요점을 익히는 데에 주력하였다. 그는 "서서 · 맹건 · 석도는 임관하면 자사(刺史)나 태수(太守) 정도는 될 것이다"라고 말하였으나, 자신에 대해서는 이야기하지 않았다.

이때 즈음에 유비(劉備)는 신야(新野)에 주둔하고 있었다. 서서는 유비를 만났고, 유비는 그를 유능한 자라고 생각하였다. 서서는 제갈량을 천거하였고, 유비가 자신이 제갈량을 데려오도록 하자 "저는 그를 만날 수는 있지만, 데려오지는 못합니다"라고 말하며 고사하였다. 이로써 유비가 직접 가 제갈량을 데려왔다.

이후 조조는 유비에게 패하였고, 이때 서서의 모친이 조조군의 포로가 되었다. 서서는 유비에 작별 인사를 하고 조조에게 갔고, 위(魏) 건국 후에는 팽성상(彭城相)을 지내는 한편 우중랑장(右中郞將) · 어사중승(御史中丞)까지 승진하였으며 석도는 태수와 전농교위(典農校尉)를 역임하였다. 맹건은 정동장군(征東將軍) · 양주자사(凉州刺史)에 임명되었다.

훗날 제갈량은 북벌(北伐)을 할 때, 서서와 석도의 관직을 듣고는 "위에 인재가 그렇게 많은가? 어찌하여 두 사람이 쓰이지 않는 것인가!"라고 말하며 한탄하였다고 한다.

청룡(靑龍) 2년(234년), 서서는 팽성(彭城)에서 병으로 숨을 거두었다.

 개명 시기 
서서는 어사중승 재임 시에도 서복이라 하였기 때문에, 말년에 개명한 것으로 보인다.

 같이 보기 
 삼국지 인물 목록
 각주 

분류:생년 미상
분류:234년 사망
분류:유비 휘하의 정치인
분류:조위의 정치인
분류:조조와 주변 인물
농노해방령

섬네일|400px|농노해방 포고령을 듣는 사람들
농노해방령()은 1861년 3월 3일에 알렉산드르 2세가 공표한 농노 해방에 관한 법령이다. 황제 즉위 6주년을 기념하는 형식으로 발표하였다.

 개요 
크림 전쟁의 패배로 러시아는 기술적으로, 경제적으로 뒤쳐졌다는 것을 인식했다. 농노제를 유지시킨다면 농업에서의 자본주의적 발전을 가로막게 될 것이라고 판단하여 농노해방령이 나오게 되었다. 이에 동요하는 귀족들에게 “우리는 조만간 이 문제를 거론해야 한다.”, “아래보다 더 위에서 시작하는 것이 훨씬 낫다”고 말하며 측근 관료와 함께 개혁을 주도했다. 농민에게는 고액의 보상비용이 소요되었고, 해방 후에도 사실상 공동체에 묶이게 되는 등 부족한 점은 많았지만, 법적으로는 농노제가 폐지되고 농민은 자유를 얻게 되었다.

이 개혁으로 농노제는 역사속으로 사라지게 되고, 다수의 공장 노동자가 생겨났다. 이는 러시아 자본주의 발달의 촉진제가 되었다.

 문제점 
200px|오른쪽|섬네일|농노 해방 상징물
농노들은 농노 해방령으로 자유를 얻었지만, 땅은 많은 돈을 지불해야 자신의 땅으로 인정받을 수 있었다. 게다가 땅을 소유하더라도 지주밑에서 일했을 때 얻은 땅에 절반도 채 되지 않았다. 그래서 이들 농노들은 다시 지주밑에서 소작인이 되었다. 또, 원래 농사를 짓지 않았던 가내 농노들은 도시로 가서 공장 노동자가 되기도 했다.

결국에 가서는 농노 해방령은 러시아의 토지 소유 구조를 바꿨으며, 전국토에서 귀족 및 호족이 소유한 토지 비중은 80%에서 50%로 감소한 반면, 농부가 소유한 토지의 비중은 5%에서 20%로 증가했다.

 같이 보기 
 노예 해방 선언

 각주 

 외부 링크 
 러시아 제국 노예해방령

분류:러시아 제국의 법
분류:러시아 제국의 사회
분류:농노제
분류:알렉산드르 2세
분류:1861년 법
분류:1861년 러시아
분류:1861년 폐지
분류:1861년 3월
더블린 코어

섬네일
더블린 코어()는 ISO 15836으로 표준화된 메타데이터 요소 집합이다. 다시 말해서, 이 표준은 메타데이터들에서 사용되는 기초적인 관례들을 표준화하여 검색 및 처리가 용이하게 한다. 더블린 코어는 동영상, 소리, 이미지, 텍스트, 웹 페이지 등의 디지털 매체들을 기술하는 데 널리 사용되며, 보통 XML과 RDF를 사용하여 구현된다.

DC의 목표는 데이터의 형식과 구조를 단순화하여 원문의 저자나 발행자가 메타데이터를 직접 작성하고, 이를 바탕으로 특정분야에서 요구되는 수준으로 확장하여 사용할 수 있도록 하는 것이다. 이처럼 다양한 영역의 네트워크 자원 기술을 위한 표준이며, 단순성, 확장성, 구문 독립성 등과 같은 특성을 지니고 있다. 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트뿐만 아니라 웹페이지와 같은 복합매체에도 쉽게 적용이 가능하다. 메타데이터의 요소가 너무 단순하여 디지털도서관, 교육매체관리 등과 같은 응용 영역에는 부족하다는 비판이 있지만, 단순한 구조의 시스템 개발, 교환 및 통합용 메타데이터, 응용 프로파일 개발의 기본 메타데이터로 등에 있어서는 유용성이 매우 많다.

더블린 코어 표준에는 두 가지 단계가 들어 있다. 하나는 단순 더블린 코어로 15개의 요소로 이루어져 있고, 다른 하나는 한정적 더블린 코어로 기본 더블린 코어에 3개의 요소를 추가하고 요소가 적용되는 범위를 제한하기 위한 한정자(qualifier)를 추가한 것이다.

 단순 더블린 코어 
단순 더블린 코어 메타데이터 요소 집합은 다음과 같은 15개의 메타데이터 요소로 이루어져 있다. 여기에는 특정한 순서가 없으며 한 요소가 생략되거나 여러 번 반복될 수도 있다.

 Title(표제)
자원에 부여되는 이름
 Creator(제작자)
자원의 내용물을 만드는 데 일차적인 책임을 가지는 개체(엔티티)
 Type(유형)
자원의 내용물의 성격이나 장르
Contributor(기타제작자)
자원의 내용물에 기여한 책임을 가지는 개체
Publisher(발행처)
자원을 이용할 수 있도록 만드는 데 책임을 가지는 개체
Date(날짜)
자원이 현재의 형태로써 이용 가능하게 된 날짜
 Language(언어)
자원의 지적 내용의 언어
 Format(형식)
자원의 물리적 구현 형식 또는 디지털 구현 형식
 Description(설명)
자원의 내용물에 대한 설명
 Subject(주제)
자원의 내용물에 대한 주제
 Relation(관계)
관련 자원에 대한 참조
 Identifier(식별자)
특정 맥락 내에서의 자원에 대한 명백한 참조
 Rights(권한)
자원이 가지는 권리나 자원에 대한 권리에 관한 정보
 Source(출처)
현재 자원이 파생된 자원에 대한 참조
Coverage(범위)
자원의 내용물의 수량이나 범위
 DCMI 메타데이터 용어 
DCMI 메타데이터 용어는 현재의 더블린 코어 용어의 집합을 나열한다. 이 집합은 DCMES(기울임체) 15가지 용어와 한정어(qualified term)를 포함한다. 각 용어는 이름공간 http://purl.org/dc/terms 의 고유한 URI가 있으며, 모든 항목은 RDF 속성으로 정의되어 있다.

 같이 보기 
 시맨틱 웹
 메타데이터

 각주 

 외부 링크 
 더블린 코어 메타데이터 이니셔티브

분류:메타데이터
분류:정보 관리
분류:지식 표현
분류:시맨틱 웹
분류:참조 모형
분류:기록 관리
분류:상호운용성
분류:메타데이터 표준
이명세 (영화 감독)

이명세(李明世, 1957년 8월 20일 ~ )는 대한민국의 영화 감독이다. 본관은 전의.

 생애 
서울예전 영화과를 졸업하고 1979년 영화계에 입문했다. 여러 감독의 영화에서 조감독을 맡다가 1988년 영화 《개그맨》으로 감독 데뷔했다. 장난스럽거나, 지나치게 세련된 영상을 추구하는 스타일리스트로 알려져 있다.

1990년 두 번째 영화 《나의 사랑 나의 신부》가 흥행에 성공하였으나, 이후 계속 흥행에 실패하다가 1999년 형사물을 미려한 스타일로 그려낸 《인정사정 볼 것 없다》로 다시 주목을 받았다. 이 영화는 국내외 비평가들에게 호평을 받았으며 흥행에도 성공한다. 그 후 미국 영화계로 진출하여 감독 데뷔를 위한 작업을 준비했으나, 이렇다 할 결과물은 내지 못한 채 한국으로 돌아와서 《형사 Duelist》를 감독한다.

 학력 
 동대문상업고등학교
 서울예전 영화과

 작품 
 《M》 (2007년)
 《형사 Duelist》 (2005년)
 《인정사정 볼 것 없다》 (1999년)
 《지독한 사랑》 (1996년)
 《남자는 괴로워》 (1995년)
 《첫사랑》 (1993년)
 《나의 사랑 나의 신부》 (1990년)
 《개그맨》 (1989년)

 수상 
 2008년 제09회 부산영화평론가협회상 감독상 - M
 2007년 제27회 한국영화평론가협회상 감독상 - M
 2006년 제42회 백상예술대상 영화부문 감독상 - 형사 Duelist
 2005년 제25회 한국영화평론가협회상 최우수작품상, 감독상, 10대영화상 - 형사 Duelist
 2000년 제14회 후쿠오카아시아영화제 그랑프리 - 인정사정 볼 것 없다
 2000년 제02회 도빌아시아영화제 대상, 감독상 - 인정사정 볼 것 없다
 1999년 제20회 청룡영화상 최우수작품상 - 인정사정 볼 것 없다
 1993년 제14회 청룡영화상 각본상 - 첫사랑
 1993년 제38회 아시아 태평양 영화제 심사위원특별상 - 첫사랑
 1991년 제11회 한국영화평론가협회상 각본상 - 나의 사랑 나의 신부
 1991년 제02회 춘사대상영화제 신인감독상 - 나의 사랑 나의 신부
 1991년 제36회 아시아 태평양 영화제 신인감독상 - 나의 사랑 나의 신부
 1991년 제29회 대종상 신인감독상 - 나의 사랑 나의 신부
 1991년 제12회 청룡영화상 신인감독상 - 나의 사랑 나의 신부

 외부 링크 
 

분류:1957년 출생
분류:살아있는 사람
분류:아산시 출신
분류:동대문상업고등학교 동문
분류:서울예술대학 동문
분류:이명세 감독 영화
분류:대한민국의 영화 감독
분류:대한민국의 영화 각본가
분류:백상예술대상 영화부문 감독상 수상자
분류:청룡영화상 신인감독상 수상자
분류:대종상 신인감독상 수상자
분류:한국영화평론가협회상 수상자
분류:부산영화평론가협회상 수상자
분류:춘사영화상 수상자
분류:전의 이씨
분류:20세기 대한민국 사람
분류:21세기 대한민국 사람
무미 뜨롤

무미 트롤( )은 1984년 창설된 러시아의 록 음악 그룹으로, 일리야 라구텐코(Илья Лагутенко)가 만들었으며, 밴드 이름은 영어로 ‘미라 트롤’이라는 뜻이다.

무미 트롤은 소련의 밴드로 활동하였고, 록 음악이 활성화되면서 블라디보스토크에서 활발한 공연을 가졌다. 일리야 라쿠텐코가 중화인민공화국에서 활동을 하는 동안 그룹이 깨졌지만 돌아온 이후에 복원되었다. 1997년 5월 첫 음반 《Морская(해병대)》 앨범을 발표하였다. 7개월 후 《Икра(캐비어)》 앨범을 내었고 비슷한 성공을 거뒀다.

하지만, 그 이후에는 몇몇 싱글만 내놓았으며 세 번째 앨범이 나오기까지는 3년이 걸렸다. 코펜하겐에서 열렸던 유로비전 송 콘테스트 2001에 러시아 대표로 참가해서 〈Lady Alpine Blue〉를 참가국 중 마지막으로 불렀다. 그 이후로 이 밴드는 스칸디나비아반도 지역에서 인기를 끌었다.

2005년에 이 그룹은 라이브 콘서트 DVD를 출시하였다.
 구성원 
 일리야 라구텡코 (Илья Лагутенко)
 올레그 풍인 (Олег Пунгин)
 알렉산드르 홀렝코 (Александр Холенко)
 아르툠 크리친 (Артём Крицин)
 파벨 봅크 (Павел Вовк)
 유리 찰레르 (Юрий Цалер)
 예브게니 즈비됴니 (Евгений Звидённый)
 레오니드 부를라코프 (Леонид Бурлаков)
 키릴 바비 (Кирилл Бабий)
 파벨 바비 (Павел Бабий)
 알베르트 크라스노프 (Альберт Краснов)
 데니스 트란스키 (Денис Транский)
 올레샤 랴렝코 (Олеся Ляшенко)
 블라디미르 루쳉코 (Владимир Луценко)
 이고르 쿨코프 (Игорь Кульков)
 안드레이 바라바샤 (Андрей Барабаш)
 스타니슬라프 찰레르 (Станислав Цалер)

 음반 목록 

 외부 링크 

 무미 트롤 공식 사이트

분류:얼터너티브 록
분류:팝 록 밴드
분류:러시아의 록 밴드
분류:1983년 결성된 음악 그룹
분류:유로비전 송 콘테스트 2001 참가자
분류:러시아의 유로비전 송 콘테스트 참가자