shopkeeper/kowiki-cleaned-020126 huggingface dataset:
이원컴포텍

이원컴포텍 주식회사()는 대한민국의 자동차 부품 기업이다.

 논란 
신사업 추진을 위해 과도하게 전환사채을 발행하고 주가 하락으로 조기상환청구권(풋옵션)이 쏟아져서 논란이 일고 있다.

2023년 회사의 대주주(프로페이스 사이언시스)가 전환사채 투자자 오하에 주식 300만주를 담보로 맡겼는데 채무불이행으로 담보주식을 넘겨줘서 대주주가 변경되었다.

 각주 

 외부 링크 
 

분류:대한민국의 자동차 부품 기업
분류:1994년 설립된 제조 기업
분류:전북특별자치도의 기업
분류:정읍시의 기업
분류:코스닥 상장 기업
분류:2009년 상장된 기업
브로디 레탈릭

브로디 앨런 레탈릭(, 1991년 5월 31일~)은 뉴질랜드의 럭비 유니언 선수로 포지션은 록이다. 현재 재팬 럭비 리그 원의 코벨코 고베 스틸러스 소속으로 뛰고 있다.

2012년에 뉴질랜드 대표팀에 발탁되어 2015년 럭비 월드컵 우승에 기여하는 등 테스트 매치(국제 경기) 100회 이상 출전했다. 그는 국제 경기에서 샘 화이트록과의 조합으로 잘 알려져 있으며 2012년부터 2023년까지 50회 이상 동반으로 출전했다. 2014년에는 월드 럭비 올해의 선수상을 수상했으며 현재까지 최연소 수상자이기도 하다.

 외부 링크 
 
 
 

분류:1991년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 뉴질랜드 사람
분류:21세기 뉴질랜드 사람
분류:뉴질랜드의 남자 럭비 유니언 선수
분류:뉴질랜드 럭비 유니언 국가대표팀 선수
분류:2015년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:2019년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:2023년 럭비 월드컵 참가 선수
분류:캔터베리 지방 출신
분류:일본에 거주한 뉴질랜드인
토미타 미우

토미타 미우(, 2000년 2월 25일~)는 일본의 배우이다. 후쿠시마현 이와키시 출신이다.

 외부 링크 
 
 
 

분류:2000년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 일본의 여자
분류:21세기 일본의 여자
분류:일본의 여자 텔레비전 배우
분류:일본의 여자 영화 배우
분류:후쿠시마현 출신
누쿠미 메루

누쿠미 메루(生見 愛瑠, 2002년 3월 6일 - )는 일본 아이치현 이나자와시 출신의 패션 모델, 탤런트, 여자 배우다.

 

분류:21세기 일본의 여자
분류:2002년 출생
분류:살아있는 사람
분류:아이치현 출신
분류:일본의 그라비아 모델
분류:일본의 디스크자키
분류:일본의 여자 배우
분류:일본의 탤런트
분류:일본의 텔레비전 진행자
금백로 (논산 공주)

금백로(Geumbaek-ro)는 충청남도 논산시 강경읍에서 공주시 탄천면 사이를 잇는 도로이다. 도로 이름은 금강과 백제에서 따왔다.

 주요 경유지 
 충청남도
 논산시 (강경읍 . 채운면 . 성동면) - 부여군 (석성면 . 초촌면) - 공주시 (탄천면)

 노선 

 주요 시설및 건물 
 GS25 논산강경점 (금백로 86/황산리 11-2)
 태극제약 부여공장 (금백로 821/응평리 342-9)

 각주 

 외부 링크 
 금백로 (충남 논산시)
 금백로 (충남 부여군)
 금백로 (충남 공주시)

분류:대한민국의 지방도
분류:충청남도의 도로
분류:논산시의 교통
분류:논산시의 도로
분류:공주시의 교통
분류:공주시의 도로
분류:부여군의 교통
분류:부여군의 도로
장리산

장리산(, 1964년 1월 1일~ )은 중화민국의 윈린현장이다.

 학력 
 타이중시 사립 샤오밍 여자 고급중학 간호조산학연수학과
 국립 후웨이 과기대학 공업관리 학사
 국립 대만 사범대학 스포츠 및 레크리에이션 관리 연구소 교육학 석사

 각주 

 외부 링크 
 

분류:1964년 출생
분류:살아있는 사람
분류:장룽웨이가
분류:대만의 여자 정치인
분류:대만의 의료인
분류:윈린현 출신
분류:윈린현장
분류:제4계 입법원 입법위원
분류:제6계 입법원 입법위원
분류:중국국민당 당원
분류:창가학회 사람
분류:타이중시 사립 샤오밍 여자 고급중학 동문
분류:반동성결혼 활동가
분류:국립 대만 사범대학 동문
분류:국립 후웨이 과기대학 동문
분류:20세기 대만 사람
분류:21세기 대만 사람
전준표

전준표(2005년 5월 7일 ~ )은 KBO 리그 키움 히어로즈의 투수이다.

키움 히어로즈 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 2이닝 1피안타 2사사구 무실점을 기록하였다.

출신 학교
 서울잠일초등학교 (강동구리틀)
 잠신중학교
 서울고등학교

 통산 기록 

 외부 링크 
 
 전준표 - 스탯티즈

분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:서울특별시 출신
분류:KBO 리그 투수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:서울잠일초등학교 동문
분류:잠신중학교 동문
분류:서울고등학교 동문
분류:21세기 대한민국 사람
손현기

손현기(2005년 10월 22일 ~ )은 KBO 리그 키움 히어로즈의 투수이다.

 키움 히어로즈 시절 
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 1이닝 1피안타 무실점을 기록하였다.

 출신 학교 
 순천북초등학교
 순천이수중학교
 전주고등학교

 통산 기록 

 외부 링크 
 
 손현기 - 스탯티즈

분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:순천시 (전라남도) 출신
분류:KBO 리그 투수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:순천북초등학교 동문
분류:순천이수중학교 동문
분류:전주고등학교 동문
분류:21세기 대한민국 사람
이재상 (야구 선수)

이재상(2005년 4월 17일 ~ )은 KBO 리그 키움 히어로즈의 유격수이다.

키움 히어로즈 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 선발출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 2타수 무안타 1삼진을 기록하였다.

출신 학교
 서울갈산초등학교
 성남중학교
 성남고등학교

 통산 기록 

 외부 링크 
 
 이재상 - 스탯티즈

분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:서울특별시 출신
분류:KBO 리그 내야수
분류:KBO 리그 유격수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:서울갈산초등학교 동문
분류:성남중학교 (서울) 동문
분류:성남고등학교 (서울) 동문
분류:21세기 대한민국 사람
김연주 (야구 선수)

김연주(2004년 2월 27일 ~ )은 KBO 리그 키움 히어로즈의 투수이다.

키움 히어로즈 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 선발출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 1이닝 1피안타 1사사구 무실점을 기록하였다.

출신 학교
 대전신흥초등학교
 충남중학교
 세광고등학교

 통산 기록 

 외부 링크 
 

분류:2004년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:대전광역시 출신 야구 선수
분류:KBO 리그 투수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:대전신흥초등학교 동문
분류:충남중학교 동문
분류:세광고등학교 동문
분류:21세기 대한민국 사람
고영우 (2001년)

고영우(2001년 6월 21일 ~ )은 KBO 리그 상무 야구단의 내야수이다.

키움 히어로즈 시절
2024년에 입단하였다. 2024년 3월 23일 KIA 타이거즈와의 경기에 출전하며 데뷔 첫 경기를 치렀고, 경기에서 대수비로 경기에 출장하여 타석에서는 들어서지 않았다.

출신 학교
 대연초등학교 (사상구리틀)
 대동중학교
 경남고등학교
 성균관대학교

 통산 기록 

 외부 링크 
 
 고영우 - 스탯티즈

분류:2005년 출생
분류:살아있는 사람
분류:대한민국의 야구 선수
분류:부산광역시 출신
분류:KBO 리그 내야수
분류:KBO 리그 2루수
분류:KBO 리그 3루수
분류:KBO 리그 유격수
분류:키움 히어로즈 선수
분류:상무 야구단 선수
분류:대연초등학교 동문
분류:대동중학교 (부산) 동문
분류:경남고등학교 동문
분류:성균관대학교 동문
분류:21세기 대한민국 사람
반월당 삼성생명빌딩

반월당 삼성생명빌딩()은 대한민국 대구광역시 중구 덕산동에 위치한 오피스 빌딩이다. 높이는 109m이고 지상 24층, 지하 7층이다. 1990년에 착공하여 1996년에 완공 후 개장하였다. 2020년에 리모델링이 완료되었다. 엘리베이터 수는 15대다.

 역사 
1990년 1월 22일에 착공하여 1996년 4월 1일에 완공되었다. 사용이 승인되었다. 2008년 5개층에 사무실 배치하기로 했다. 2019년 리모델링을 할 계획이 있다. 확장을 계획한다고 한다. 증축해서 상업시설이 들어선다고 한다. 1층 ~ 5층 증축 허가하고 쇼핑몰을 추진한다. 우미건설이 리모델링을 시작했다. 2020년 8월 확장하고 리모델링이 완료되었다. 9월 쇼핑몰이 오픈하였다.

 높이 
높이는 109m이다. 완공 후 대구광역시에서 가장 높은 마천루가 되었다. 현재 대구광역시에서 가장 높은 오피스 빌딩이다. 1996년에 완공된 최초의 100m 이상 대구 마천루이다. 1996년부터 2005년까지 대구광역시에서 이 마천루가 가장 높았다. 2005년 신축건물이 완공되기 전까지 대구광역시에서 가장 높았다.

 특징 
대구의 랜드마크다. 초대형 랜드마크 오피스 빌딩이다. 삼성생명 간판이 있다. 저층에 상업시설이 있다. 건물구조는 철골과 철근콘크리트구조다. 옥상에 헬리포트가 있다. 엘리베이터 수는 15대다. 고층부를 운행하는 엘리베이터와 저층부를 운행하는 엘리베이터가 있다. 고층에 가려면 저층에 있는 엘리베이터를 타고 중층에서 갈아타야 한다. 현대엘리베이터로 바꾸고 공사가 진행되었다.

 내부 시설 
다음은 반월당 삼성생명빌딩의 내부 시설이다.

 각주 

분류:대구광역시의 마천루
분류:대구 중구의 건축물
첼시 자일스

첼시 자일스(, 1997년 1월 25일~)는 영국의 유도 선수로 2020년 하계 올림픽 여자 하프라이트급에서 동메달을 획득했다. 또한 세계 선수권 대회에서 은메달 1개를 획득했고 유럽 선수권 대회에서 금메달 1개, 동메달 1개를 획득했다.

 외부 링크 
 
 
 
 
 첼시 자일스 - 국제 유도 연맹
 첼시 자일스 - Judoinside
 첼시 자일스 - Olympedia

분류:1997년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 잉글랜드 사람
분류:21세기 잉글랜드 사람
분류:영국의 여자 유도 선수
분류:영국의 올림픽 동메달리스트
분류:올림픽 유도 메달리스트
분류:2020년 하계 올림픽 메달리스트
분류:영국의 올림픽 유도 참가 선수
분류:2020년 하계 올림픽 유도 참가 선수
분류:2024년 하계 올림픽 유도 참가 선수
분류:세계 유도 선수권 대회 메달리스트
분류:영국의 유러피언 게임 동메달리스트
분류:유러피언 게임 유도 메달리스트
분류:2019년 유러피언 게임 메달리스트
분류:2019년 유러피언 게임 유도 참가 선수
분류:유럽 유도 선수권 대회 메달리스트
분류:코번트리 출신
목동 포스트 스퀘어

목동 포스트 스퀘어()는 대한민국 서울특별시 양천구 목동에 건설될 빌딩이다. 공사 기간은 2024년 6월부터 2028년까지다. 지상은 29층까지 있고 지하로는 4층까지 있고 높이는 미정이다. 시공사는 미정이고 연면적은 94,386m2, 설계사는 디엔비건축사사무소, 디엔비파트너스, 신한종합건축사사무소의 컨소시엄, 용도는 업무시설, 근린생활시설이다.

 역사 
2024년 지상 29층, 지하 4층 규모의 오피스 빌딩으로 재건축을 시작할 예정이다.

 디자인 

 시설 
일부 시설은 우체국으로 사용되고 나머지는 수익형 부동산으로 개발될 예정이다

 갤러리 

 교통 

 - 오목교역
 - 신목동역
 목동서로

 같이 보기 
 양천우체국
 서울특별시의 마천루 목록

 각주 

 외부 링크 
 

분류:서울 양천구의 건축물
분류:서울 양천구의 마천루
분류:서울특별시의 오피스텔
분류:대한민국의 주거용 건축물
조지호 (경찰공무원)

조지호(趙志浩, 1968년 4월 30일~)은 대한민국의 제24대 경찰청장이다. 2024년 7월 17일, 서울특별시경찰청 청장 재직 중 차기 경찰청장 후보자에 지명되었다. 2024년 7월 30일, 국회 행정안전위원회에서 인사청문경과보고서가 채택되었다. 2024년 8월 10일 경찰청장 임기를 시작하였다.

 학력 
 대건고등학교
 경찰대학 6기 학사
 고려대학교 법학 석사

 경력 

 1990년 3월~1990년 7월: 내무부 치안본부 경무부 경무과 근무
 1990년 7월~1991년 7월: 서울특별시 경찰국 607전경대 근무
 1991년 7월~1992년 7월: 서울지방경찰청 4기동대 19중대 소대장
 1992년 7월~1993년 5월: 서울청량리경찰서 방범과 방범주임
 1993년 5월~1993년 7월: 서울청량리경찰서 경비과 상황반장
 1993년 7월~1994년 7월: 서울청량리경찰서 제기2파출소장
 1994년 7월~1995년 8월: 서울강남경찰서 수사과 조사계 근무
 1995년 8월~1997년 2월: 서울노원경찰서 수사과 조사계 근무
 1997년 2월~1997년 3월: 울릉경찰서 방범과장 직무대리
 1997년 4월~1998년 4월: 영덕경찰서 경비과장
 1998년 4월~1999년 2월: 서울지방경찰청 기동단 1기동대 10중대장
 1999년 2월~1999년 7월: 서울종암경찰서 수사과 조사계장
 1999년 8월~1999년 11월: 경찰청 경무기획국 경무과 업무지원
 1999년 8월~1999년 9월: 서울종암경찰서 수사과 근무
 1999년 9월~1999년 11월: 서울종암경찰서 경무과 근무
 1999년 11월~2000년 1월: 경찰대학 치안연구소 근무
 2000년 1월~2003년 4월: 경찰청 경무기획국 법무과 근무
 2003년 4월~2004년 2월: 대구서부경찰서 수사과장
 2004년 2월~2004년 12월: 대구서부경찰서 경비교통과장
 2004년 12월~2005년 2월: 대구서부경찰서 경비교통과 근무
 2004년 12월~2005년 5월: 일제감정하강제동원피해진상규명위원회 파견
 2005년 2월~2006년 3월: 서울지방경찰청 경무과 경무계 근무
 2005년 5월~2006년 3월: 경찰청 치안시스템혁신팀 파견
 2006년 3월~2007년 2월: 경찰청 수사국 수사구조개혁팀 근무
 2007년 2월~2009년 3월: 경찰청 경무기획국 국회계장
 2009년 3월~2009년 12월: 경찰청 경무기획국 조직계장
 2010년 1월~2011년 7월: 경찰청 기획조정담당관실 기획계장
 2011년 7월~2012년 7월: 강원지방경찰청 경비교통과장
 2012년 7월~2013년 7월: 제48대 속초경찰서장
 2013년 7월~2014년 1월: 경찰청 생활안전과장
 2014년 1월~2015년 1월: 경찰청 여성청소년과장
 2015년 1월~2016년 1월: 제27대 서울서초경찰서장
 2016년 1월~2018년 1월: 경찰청 인사담당관
 2018년 1월~2018년 12월: 경찰청 혁신기획조정담당관
 2018년 12월~2020년 1월 : 제13대 대구성서경찰서장
 2020년 1월~2020년 8월: 대구지방경찰청 제1부장
 2020년 8월~2021년 1월: 경찰대학 학생지도부장
 2021년 1월~2021년 12월: 경기도남부경찰청 자치경찰부장
 2021년 12월~2022년 6월: 경찰청 치안상황관리관
 2022년 3월~2022년 5월: 제20대 대통령직인수위원회 파견
 2022년 6월~2022년 12월: 경찰청 공공안녕정보국장
 2022년 12월~2024년 1월: 제42대 경찰청 차장
 2024년 1월~2024년 8월: 제39대 서울특별시경찰청장
 2024년 8월 10일~2025년 12월 18일: 제24대 경찰청장

 탄핵 및 형사 사건 
 2024년 12월 11일, ‘12·3 비상계엄’ 관련 수사 과정에서 긴급체포되었다.
 2024년 12월 12일, 국회 탄핵소추 의결로 직무가 정지되었다.
 2025년 1월 8일, 내란 중요임무종사 등 혐의로 기소되었다.
 2025년 1월 23일, 법원이 보석을 허가하였다.
 2025년 3월 기준, 경찰청 차장 이호영이 경찰청장 직무대행을 맡았다.
 2025년 7월 22일, 헌법재판소 심리에서 국회 측이 소추사유 중 형법상 내란죄 등을 철회하였다.
 2025년 9월 9일, 헌법재판소에서 첫 변론이 열렸다.
 2025년 12월 18일 파면
 승진 
 1990년: 경위 임관
 1997년: 경감 승진
 2003년: 경정 승진
 2011년: 총경 승진
 2018년: 경무관 승진
 2022년: 치안감 승진
 2022년: 치안정감 승진
 2024년: 치안총감 승진

 서훈 
 2002년 6월: 모범공무원
 2009년 10월: 근정포장
 2017년 10월: 대통령 표창

 같이 보기 
 조지호 경찰청장 탄핵소추

 각주 
내용

출처

분류:1968년 출생
분류:살아있는 사람
분류:청송군 출신
분류:대건고등학교 동문
분류:경찰대학 동문
분류:고려대학교 법무대학원 동문
분류:대한민국의 경찰공무원
분류:탄핵 절차를 통해 파면된 공직자
김채연 (피겨스케이팅 선수)

김채연(金彩然, 2006년 12월 8일~)은 대한민국의 피겨스케이팅 선수이다.

세계 선수권 대회에서 동메달 1개, 4대륙 선수권 대회에서 준우승 1회를 차지했으며, 2025년 동계 아시안 게임 피겨스케이팅 여자 싱글 금메달을 획득했다.

 외부 링크 
 
 
 

분류:2006년 출생
분류:살아있는 사람
분류:21세기 대한민국 사람
분류:대한민국의 피겨스케이팅 선수
분류:세계 피겨스케이팅 선수권 대회 메달리스트
분류:대한민국의 아시안 게임 금메달리스트
분류:아시안 게임 피겨스케이팅 메달리스트
분류:2025년 동계 아시안 게임 메달리스트
분류:2025년 동계 아시안 게임 피겨스케이팅 참가 선수
분류:서울특별시 출신 스포츠인
분류:남양주송촌초등학교 동문
분류:양수중학교 동문
분류:수리고등학교 동문
부다페스트 오픈 액세스 이니셔티브

섬네일|2001년 12월 1일 부다페스트에서의 회의 참가자들
부다페스트 오픈 액세스 이니셔티브(Budapest Open Access Initiative, BOAI)는 2002년 2월 14일 대중에게 공개된 연구 문헌에 대한 오픈 액세스와 관련된 원칙에 대한 공개 성명이다. 이는 2002년 12월 오픈 소사이어티 인스티튜트(Open Society Institute)가 부다페스트에서 2001년 12월 1–2일 사이 소집한 회의에서 시작되었다. 당시 "Free Online Scholarship"으로도 알려진 오픈 액세스를 장려하기 위한 것이다. 이 소규모 개인 모임은 오픈 액세스 운동을 정의하는 주요 행사 중 하나로 인식되었다. 2021년 현재 이니셔티브의 내용은 13개 언어로 번역되었다.

2012년 이니셔티브 10주년을 맞아 원래 이니셔티브가 재확인되었고 향후 10년 동안 오픈 액세스를 달성하기 위한 일련의 권장 사항이 보완되었다.

 각주 

 외부 링크 
 Budapest Open Access Initiative FAQ 
 Open Access News by Peter Suber

분류:2001년 문서
지온 공국군의 기동병기

지온 공국의 기동병기()는 애니메이션 '기동전사 건담' 및 관련 작품에 등장하는 가상의 병기 중 ' 지온 공국'과 지온 공국 잔당군 '데라즈 플리트'에 소속된 모빌 슈트(MS) 및 모빌 아머(MA) 등과 같은 기동병기에 대해 설명한다.

 모빌슈트 
 앗가이
 아그
 아그가이
 이프리트
 버프
 카타르
 가샤
 갈바르디
 건담(지온 사양)
 기건
 키케로가
 갱
 구울
 구프
 클럽맨
 젬 카모프
 게판게너 겜
 겔구그
 캠퍼
 곡그
 자쿠
 액트 자쿠
 자쿠 I
 자쿠 II
 자쿠 마린 타입
 고기동형 자쿠 II
 작업용 자쿠 II
 육전형 자쿠 II
 자멜
 메르자 운 카노네
 지옹
 주아그
 줄릭
 즈곡크
 센츄리오
 전략 모빌 슈트
 조곡
 조크
 즈다
 돔
 릭 돔
 드라체
 드라체 카이
 도르멜
 부그
 페즌 드와지
 모빌워커 01식

 모빌 아머 
 아담
 압살라스
 엘메스
 그라브로
 그라브로 프로토 타입 수중 비트 탑재 형
 그라브로 4호기
 그라브로 (썬더 볼트 버전)
 그롬린
 그롬린 II
 RF 그롬린 II
 그롬린 포즐
 자클레로
 두라
 노이에 칠
 빅 잠
 빅로
 브라우 브로
 록

 기타 
 오고
 지온 잠수정
 실버 랜스
 
 라이노 살라스

 같이 보기 
 우주세기의 기동병기 목록

분류:건담 시리즈의 무기
대응 분석

대응 분석(Correspondence analysis, CA)은 허먼 오토 하틀리(Herman Otto Hartley, Hirschfeld)가 제안하고 나중에 장 폴 벤제크리(Jean-Paul Benzécri)가 개발한 다변량 통계 기법이다. 개념적으로 주성분 분석과 유사하지만 연속형 데이터가 아닌 범주형 데이터에 적용된다. 주성분 분석과 유사한 방식으로, 이는 일련의 데이터를 2차원 그래픽 형식으로 표시하거나 요약하는 수단을 제공한다. 그 목적은 데이터 테이블의 다변량 설정에 숨겨진 모든 구조를 행렬도(biplot)에 표시하는 것이다. 따라서 이는 다변량 안수 분야의 기술이다. 여기에 설명된 CA 변형은 행이나 열에 초점을 맞춰 적용될 수 있으므로 실제로는 단순(대칭) 대응 분석이라고 불러야 한다.

 각주 

 외부 링크 
 Greenacre, Michael (2008), La Práctica del Análisis de Correspondencias, BBVA Foundation, Madrid, Spanish translation of Correspondence Analysis in Practice, available for free download from BBVA Foundation publications
 Greenacre, Michael (2010), Biplots in Practice, BBVA Foundation, Madrid, available for free download at multivariatestatistics.org

분류:차원 축소
개념 학습

개념 학습(concept learning), 범주 학습, 개념 달성 및 개념 형성은 브루너, 굿나우, 오스틴(1967)에 의해 "다양한 범주의 예시와 비예시를 구별하는 데 사용할 수 있는 속성을 검색하고 나열하는 것"으로 정의된다. 더 간단히 말하면, 개념은 각 사물, 사건 또는 아이디어가 일련의 공통 관련 특징을 가지고 있다는 이해를 바탕으로 사물, 사건 또는 아이디어를 분류하는 데 도움이 되는 정신적 범주이다. 따라서 개념 학습은 학습자가 개념 관련 기능을 포함하는 그룹 또는 범주를 개념 관련 기능을 포함하지 않는 그룹 또는 범주와 비교하고 대조하도록 요구하는 전략이다.

개념 달성의 개념에는 다음 5가지 범주가 필요하다.

 작업 정의
 직면한 사례의 성격
 검증 절차의 성격
 특정 분류의 결과
 부과된 제한의 성격

 현대 심리학 이론 
 베이지안 
개념 학습에 대한 수학적 접근 방식을 취하는 베이지안 이론은 인간의 마음이 해당 개념에 대해 본 예를 기반으로 특정 개념 정의에 대한 확률을 생성한다고 제안한다. 사전 확률에 대한 베이지안 개념은 지나치게 구체적이지 않으며, 가설의 가능도는 정의가 너무 광범위하지 않도록 보장한다.

예를 들어, 아이에게 부모가 세 마리의 말을 보여주고 이것을 "말"이라고 부른다고 가정해 보겠다. 아이는 이 단어가 어른의 뜻이 무엇인지 정확히 알아내야 한다. 그녀는 부자연스러운 개념인 "Clydedales를 제외한 모든 말"과 같은 이상하고 구체적인 예보다는 "말"이라는 단어를 이러한 유형의 동물 또는 모든 동물을 지칭하는 것으로 정의할 가능성이 훨씬 더 높다. 한편, 표시된 세 동물이 모두 매우 유사할 때 '모든 동물'을 의미하는 '말'이 나올 가능성은 낮다. "말"이라는 단어가 이 종의 모든 동물을 지칭한다는 가설은 합리적인 사전 확률과 주어진 예를 모두 갖고 있기 때문에 가능한 세 가지 정의 중 가장 가능성이 높다.

베이즈 정리는 데이터 분석에만 국한되지 않고 더 큰 관점을 취하는 데이터를 이해하고, 조작하고, 제어할 수 있는 강력한 도구를 제공하기 때문에 중요하다. 접근 방식은 주관적이며 사전 확률에 대한 평가가 필요하므로 매우 복잡하다. 그러나 베이지안이 축적된 증거와 베이즈 법칙의 적용이 충분하다는 것을 보여주면 작업은 관련된 입력의 주관성을 극복할 것이다. 베이지안 추론은 정직하게 수집된 모든 데이터에 사용될 수 있으며 과학적 초점6으로 인해 큰 이점을 갖는다.

베이지안 개념 학습 이론을 통합한 모델 중 하나는 존 R. 앤더슨(John R. Anderson)이 개발한 ACT-R 모델이다. ACT-R 모델은 인간 행동의 단계별 시뮬레이션을 생성하여 인간의 마음을 가능하게 하는 기본적인 인지 및 지각 작업을 정의하는 프로그래밍 언어이다. 이 이론은 인간이 수행하는 각 작업이 일련의 개별 작업으로 구성된다는 아이디어를 활용한다. 이 모델은 학습과 기억, 더 높은 수준의 인지, 자연어, 지각과 주의, 인간과 컴퓨터의 상호작용, 교육, 컴퓨터가 생성하는 힘에 적용되었다.

존 R. 앤더슨 외에도 조슈아 테넨바움(Joshua Tenenbaum)은 개념 학습 분야에 기여해 왔다. 그는 베이지안 통계 및 확률 이론뿐만 아니라 기하학, 그래프 이론 및 선형 대수학을 통해 성인, 어린이 및 기계의 행동 테스트를 사용하여 인간 학습 및 추론의 계산 기반을 연구했다. 테넨바움은 컴퓨팅 측면에서 인간 학습을 더 잘 이해하기 위해 노력하고 있으며 인간 학습자의 역량에 더 가까운 컴퓨팅 시스템을 구축하려고 노력하고 있다.

 각주 

 관련 문헌 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

분류:인지심리학
분류:교육심리학
분류:학습 이론
선형 판별 분석

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.

 같이 보기 
 데이터 마이닝
 결정 트리 학습법
 인자 분석
 로짓
 선형 회귀
 다차원 척도
 패턴 인식
 통계적 분류

 각주 

 외부 링크 
 Discriminant Correlation Analysis (DCA) of the Haghighat article (see above)
 ALGLIB contains open-source LDA implementation in C# / C++ / Pascal / VBA.
 LDA in Python- LDA implementation in Python
 LDA tutorial using MS Excel
 Biomedical statistics. Discriminant analysis
 
 Course notes, Discriminant function analysis by G. David Garson, NC State University
 Discriminant analysis tutorial in Microsoft Excel by Kardi Teknomo
 Course notes, Discriminant function analysis by David W. Stockburger, Missouri State University 
 Discriminant function analysis (DA) by John Poulsen and Aaron French, San Francisco State University 

분류:분류 알고리즘
분류:시장 조사
분류:통계적 분류
분류:시장세분화
점 확산 함수

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.

 같이 보기 
 에어리 원반
 현미경

 각주 

 출처 

 
 

분류:광학
분류:안과
마리나 카렐라

마리나 카렐라(, 1940년 7월 17일 ~ )는 그리스의 예술가이며 그리스와 덴마크의 왕자 미하일의 부인이다.

 외부 링크 
 
 
 
 

분류:1940년 출생
분류:살아있는 사람
분류:20세기 그리스 사람
분류:21세기 그리스 사람
분류:그리스의 화가
분류:아테네 출신
분류:그리스 글뤽스부르크가
결정 분석

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.

 같이 보기 
 선택
 의사결정 지원 시스템
 결정 이론
 마이크로모트

 외부 링크 
 Society of Decision Professionals, the professional society supporting decision professionals as the advisors of choice when facing important, complex decisions.
 Decision Analysis Society, a subdivision of the Institute for Operations Research and the Management Sciences specializing in Decision Analysis
 Decision Analysis Affinity Group, DAAG, has merged with and become the annual conference of the Society of Decision Professionals. Formed as an informal group of DA practitioners, DAAG was started in 1995 by Tom Spradlin, John Palmer, and David Skinner.

 
분류:분석
내용 기반 이미지 검색

섬네일|콘텐츠 기반 이미지 검색의 일반적인 방식
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.

 같이 보기 
 문서 분류
 MPEG-7
 최근접 이웃 탐색
 순위 학습

 외부 링크 
 - the original article
 IJMIR many CBIR-related articles
 Search by Drawing
 Demonstration of a visual search engine for images. (Search by example image or colors)

분류:인공지능의 응용
분류:이미지 검색
확률적 경사 하강법

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.

 같이 보기 
 선형 분류

 각주 

 외부 링크 
 Using stochastic gradient descent in C++, Boost, Ublas for linear regression
 Machine Learning Algorithms
 
 Interactive paper explaining momentum.

분류:계산통계학
분류:기계 학습 알고리즘
분류:볼록 최적화
통계 의미론

통계 의미론(Statistical semantics)은 언어학에서 이상적으로는 비지도 학습을 통해 정보 검색 목적에 최소한 충분한 정밀도로 단어나 구문의 의미를 결정하는 문제에 통계 방법을 적용한다.

 역사 
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.

 같이 보기 
 전산언어학
 정보 검색
 잠재 의미 분석
 자연어 처리
 말뭉치
 텍스트 마이닝

 각주 

 출처 

 
 
 Reprinted in 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

분류:인공지능의 응용
분류:전산언어학
분류:정보 검색 기술
분류:의미론 (언어학)
분류:통계적 자연어 처리
분류:응용통계학
분류:계산 학문 분야
원-핫

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.

 같이 보기 
 복호화
 그레이 부호
 크로네커 델타
 일진법
 XOR 게이트

 각주 

분류:디지털 전자공학
분류:1
오버슈팅 모델

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.

 같이 보기 
 환율

 출처 
 
 "Dornbusch's Overshooting Model After Twenty-Five Years", 2001 analysis by Kenneth Rogoff, International Monetary Fund.
 Romer, David. Advanced Macroeconomics. Third Edition. pp. 234–236.

분류:경제 모형
기호주의 인공지능

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.

 같이 보기 

 인공지능
 자동 정리 증명
 사례기반추론
 인지적 구조
 인지 과학
 연결주의
 딥 러닝
 1차 논리
 인공지능의 역사
 지식 기반 시스템
 지식 표현
 논리형 프로그래밍
 기계 학습
 자연어 처리
 온톨로지
 인공지능 철학
 시맨틱 웹
 워드넷

 각주 

 출처 

 
 
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분류:인공지능
자료 긁어내기

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.

 같이 보기 
 에일리어싱
 기저율 오류
 바이블 코드
 불의 부등식
 체리 피킹
 링컨과 케네디의 공통점
 과적합
 파레이돌리아
 예측 분석
 기본 및 응용 사회 심리학
 p-값
 멘델의 유전법칙

 각주 

 외부 링크 
 A bibliography on data-snooping bias
 Spurious Correlations, a gallery of examples of implausible correlations
 
 Video explaining p-hacking by "Neuroskeptic", a blogger at Discover Magazine
 Step Away From Stepwise, an article in the Journal of Big Data criticizing stepwise regression

분류:편향
분류:인지 편향
분류:연구부정행위
분류:데이터 마이닝
분류:실험 설계
분류:가설 검정
분류:통계의 오용